Le cours ultime de SQL et de tableau : de zéro à héros

1. Introduction du cours SQL: Bonjour et bienvenue dans ce cours SQL unique en son genre. Je mets dans l'embarras ou je déçois les architectes de solutions informatiques plus de dix ans d' expérience dans le domaine des projets informatiques. Je vais mettre tout ce que je sais sur SQL dans un tutoriel de 4 heures. Dans ce cours, vous apprendrez tout ce dont vous avez besoin sur l'une des compétences les plus recherchées, le SQL, des sujets de base aux sujets avancés. Ainsi, à la fin du cours, vous serez capable d'écrire des requêtes SQL très facilement. Nous pouvons travailler avec l'une des versions les plus populaires de SQL, MySQL, grâce aux syntaxes et aux compétences que vous allez acquérir grâce à ce cours. Il peut être utilisé dans n'importe quelle autre base de données ou application utilisant SQL J'ai conçu ce cours pour vous faire passer de zéro à héros. Donc, si vous êtes débutant, ne vous inquiétez pas. Je vais tout expliquer à partir de zéro, étape par étape. Alors maintenant, si vous me demandez ce qui rend votre cours très spécial par rapport aux autres cours. Dans ce cours, vous apprendrez non seulement comment écrire des requêtes SQL, mais également les concepts SQL qui les sous-tendent, et en particulier comment le SQL traite les requêtes en arrière-plan. Cela peut vous aider à comprendre pourquoi nous écrivons des requêtes SQL. Et cela vous rendra plus créatif avec vos énoncés de requête. Dans ce cours, vous aurez accès à des tonnes de pratiques pratiques et trucs et astuces que j'ai collectés ces dernières années. Et nous aurons de nombreuses tâches SQL , puis nous les résoudrons ensemble étape par étape. Et je vais vous fournir de nombreux documents gratuits. Tout le contenu de ce cours est également disponible sur les données de mon site Web avec borrow.com. Vous pourrez l'utiliser ultérieurement comme référence. Je vais également vous fournir du code SQL, qu'elle a réussi à faire en sorte que vous puissiez trouver toutes les tâches et syntaxes SQL afin que vous n'ayez pas à toutes les mémoriser. J'ai également préparé pour ce cours une base de données. Où allons-nous l'utiliser dans toutes nos tâches et exemples au cours des didacticiels, ainsi que toutes les représentations et concepts SQL créés dans ce cours. Alors maintenant, allons-y et commençons. 2. Aperçu du programme du cours: Très bien, tout le monde, je voudrais maintenant vous montrer la feuille de route de l'ensemble du cours SQL pour débutants, qui est divisé en neuf chapitres. abord, nous allons commencer par les bases où vous pouvez apprendre les concepts de base du SQL, tels que le concept des bases de données, le concept des tables SQL, les commandes SQL de base et les principaux éléments du SQL déclarations. Dans le chapitre suivant, nous allons commencer à préparer votre environnement afin que vous puissiez vous entraîner avec moi. Je vais vous expliquer les étapes de téléchargement et d' installation de MySQL. Ensuite, nous allons faire un tour rapide de l'interface et ajouter la fin. Nous allons installer la base de données de notre cours. Enfin, vous commencerez à utiliser syntaxe SQL pour interroger la base de données et les tables que vous venez de créer dans la section précédente à l'aide des instructions select. Ensuite, vous allez apprendre à filtrer vos données à l'aide de la clause where et à apprendre quelques opérateurs SQL. Dans le prochain chapitre, nous allons passer au niveau supérieur. Où allons-nous apprendre à combiner nos tables SQL à l'aide de jointures et d'Union ? Ensuite, nous allons apprendre nombreuses fonctions SQL importantes telles que les agrégations et les fonctions de chaîne. Ensuite, dans le chapitre suivant, nous allons encore augmenter le niveau en apprenant sujets avancés en SQL, tels que le groupe, à l'aide de sous-requêtes. Nous allons ensuite apprendre à modifier nos données dans nos tableaux en utilisant les fonctions d'insertion, de mise à jour et de suppression. Dans le dernier chapitre de ce cours, nous allons apprendre à définir nos données à l'aide du langage SQL, comme créer, modifier et déposer des tables. Ce sont donc tous les sujets que nous allons aborder dans ce cours. Très bien, tout le monde. Donc, sur ce point, je pourrais dire, allons-y et commençons notre cours de SQL. Très bien, nous allons donc commencer par le premier chapitre. Ici. Nous allons parler des bases et des concepts du SQL. Et nous allons maintenant commencer par une introduction au langage SQL. 3. Introduction au SQL: Très bien, nous allons donc commencer par les bases du SQL, les termes que vous entendrez au cours des didacticiels, par exemple, que sont les données ? Les données sont des faits ou des statistiques qui sont stockés quelque part ou qui circulent sur le réseau. En général, ils sont comme des matières premières. Par exemple, si vous commandez des articles en ligne, de nombreuses données seront générées. Par exemple, le numéro de client, le numéro de commande, la date , les dates d'expédition, etc. Un autre terme que nous utilisons est celui d'informations. Ainsi, les données dont nous disposons pourraient être retraitées dans leur structure, ou les traduire sous une nouvelle forme appelée informations, qui aurait une signification plus logique. Et nous pourrions l'utiliser dans l'analyse, par exemple, si nous agrégeons les dates de commande au fil des ans, nous pourrions voir comment l'entreprise se développe au fil des ans. Cela signifie que nous avons converti les données brutes en informations pertinentes. Très bien, donc notre base de données est un raccourci dB. Par définition, une base de données est un ensemble de données structurées et connexes qui sont stockées ou organisées de manière à ce que les données soient facilement accessibles et gérées. Les raccourcis, c'est un moyen de stocker vos données. Vous aurez affaire à des bases de données tous les jours et partout. Ainsi, par exemple, si vous commandez quelque chose en ligne, même si vous stockez votre photo dans la galerie de votre smartphone. Cette galerie est une base de données. Nous disposons de nombreuses bases de données différentes. La plus connue est celle que nous allons apprendre sont les bases de données SQL relationnelles. L'autre est la base de données NoSQL. Nous avons des bases de données distribuées, bases de données cloud, des entrepôts de données, etc. Je vais donc maintenant expliquer les bases de données SQL et NoSQL car ce sont les plus connues. SQL ou relationnelles. Ils stockent les données dans des tableaux. Les tables sont comme des conteneurs dotés d'une structure fixe et sont généralement liées les unes aux autres par des relations. C'est pourquoi nous avons le nom de bases de données relationnelles. Donc, si vous êtes très structuré et facile à comprendre, il serait bon que structuré et facile à comprendre, vous utilisiez bases de données SQL pour stocker vos données. En revanche, nous n' avons pas de bases de données SQL, ou pas seulement des bases de données SQL. Et ici, vous avez différents types d'options. Comment allez-vous stocker vos données ? Par exemple, vous avez les méthodes des valeurs clés dans lesquelles vous allez définir les clés et la valeur qu'elles contiennent. Vous avez le magasin de graphes, vous avez le magasin de colonnes, ce qui est idéal pour les mégadonnées. Certains outils, tels que Tableau pour la visualisation des données, utilisent cette méthode pour stocker les données car elle offre des performances et des analyses exceptionnelles. Et vous avez également le document. Donc, si vous participez à des projets où les exigences évoluent beaucoup ou où les données sont difficiles à comprendre. Ils n'ont pas de structures aussi claires et ainsi de suite. Ce serait vraiment bien si vous utilisez les bases de données NoSQL pour stocker vos données, d'utiliser l'une de ces méthodes. Mais dans de nombreuses entreprises, de nombreux projets stockent les données dans une base de données SQL parce qu' elles sont faciles à comprendre et très largement utilisées. Et dans nos tutoriels, nous nous concentrerons sur ces types de bases de données, les bases de données relationnelles SQL. Maintenant, pour gérer toutes ces bases de données, réutilisez le logiciel appelé système de gestion de base de données ou SGBD. C'est comme une application avec une interface où vous pouvez vous connecter et commencer à faire quelque chose dans votre base de données. Vous pouvez notamment créer nouvelles tables ou modifier vos données, interroger vos données, etc. Et actuellement, nous avons près de 380 SGBD différents selon l'enquête de Stack Overflow de cette année. Je vais laisser le lien dans la description. Vous pouvez voir ici un classement des bases de données les plus utilisées et les plus utilisées par les développeurs. Vous pouvez donc voir ici que ma balance est numéro un, puis Chris et ainsi de suite. Nous avons d'autres sites de classement. C'est ce qu'on appelle le classement du moteur de base de données. Si nous y allons, vous trouverez la liste ou le classement des SGBD les plus utilisés ou les plus populaires, ainsi que le quartier Ils utilisent différents critères . Ils utilisent différents critères pour le calculer. Mais vous pouvez voir ici que mon SQL figure dans les trois premiers de la liste. Dans nos tutoriels, nous utiliserons MySQL et nous l'apprendrons, qui est la base de données la plus connue et la plus utilisée de nos jours. Enfin, qu'est-ce que SQL ? Il est l'abréviation de Structured Query Language. Donc, par définition, SQL est le langage de requête que nous utilisons pour récupérer, gérer, manipuler et stocker des données dans des bases de données. En bref, le langage SQL est le langage que vous devez maîtriser pour communiquer avec des bases de données. Alors maintenant, sur Internet, il y a une bataille sans fin pour le prononcer. Certains développeurs l'appellent suites et d'autres collègues, comme moi, SQL. Cela dépend vraiment du pays d'où vous venez ou du projet sur lequel vous travaillez. Dans mon projet, tout le monde l'appelle SQL. C'est donc à vous décider lequel vous allez utiliser. Très bien, vous pourriez me demander maintenant, empruntez le fonctionnement de SQL. Vérifions-le. Sur le côté droit, nous avons notre base de données relationnelle dans laquelle vous stockez vos données dans des tables. Et voici notre SGBD qui gère notre base de données. La première chose à faire est donc de vous connecter au SGBD afin d' interagir avec celui-ci. Ou si vous créez des applications, vous devez les connecter au SGBD. Après cela, vous commencez à écrire des instructions SQL, des instructions, puis vous appuyez sur le bouton pour exécuter. Après cela, le SGBD commencera le traitement fera de la magie et l' enverra à la base de données. Une fois que la base de données reçoit une telle requête, elle commence à s'exécuter. Certaines opérations recherchent les données que vous avez demandées. Une fois prête, la base de données répondra au SGBD avec le résultat que vous souhaitez. Très bien les gars, c'est pourquoi c'est une introduction rapide à SQL. Ensuite, nous allons commencer à expliquer pourquoi langage SQL est important et pourquoi vous devriez l'apprendre. 4. 2e pourquoi apprendre le SQL ?: Maintenant, je voulais juste expliquer rapidement pourquoi vous devriez toujours apprendre le SQL. Voici quelques faits. SQL est, SQL a 47 ans, soit 14 ans de plus que moi. Tu peux faire le calcul. SQL est donc le grand-père du monde de la programmation. Il existe plus de 700 langages informatiques que vous pouvez apprendre. Vous pourriez aussi bien parler du mouvement NoSQL, où tout le monde dit que NoSQL va tuer les bases de données SQL. Vous vous demandez peut-être maintenant pourquoi nous utilisons toujours SQL ? Pourquoi devrais-je apprendre si c'est, y est échelonné. Il n'est pas mort comme de nombreux autres langages, comme le Basic ou le Pascal. Eh bien, la réponse rapide à cette question est que SQL fonctionne toujours. Il fait le travail et vous ne pouvez pas demander plus que cela. Voici quatre raisons pour lesquelles vous devriez toujours apprendre le SQL. La raison numéro un est que l'échelle est la technologie la plus utilisée dans l'ensemble du secteur technologique. Si nous vérifions maintenant, voici une enquête sur débordements de stocks cette année. Je laisserai le lien dans la description. Dans ce graphique, nous pouvons voir les technologies les plus utilisées. Et vous pouvez voir ici que le SQL est classé comme la technologie la plus couramment utilisée par tous les développeurs. Cela signifie que le SQL est toujours à la mode. La deuxième raison est que le SQL est très demandé. La plupart des entreprises de tous les secteurs utilisent une sorte de base de données SQL pour stocker leurs données. Cela signifie qu'ils auront toujours besoin de quelqu'un possédant des compétences en SQL pour créer, gérer, analyser et comprendre leurs données. Faisons maintenant une vérification rapide sur la plateforme Java, comme Indeed, pour rechercher le mot clé SQL. Sql, trouve du travail. Voyons les résultats. Vous pouvez donc voir ici que plus de 170 000 emplois sont recherchés pour développeur SQL ou une personne ayant des compétences en SQL. Cela signifie que ses compétences à grande échelle sont vraiment très demandées. Et c'est parce que les analyses de données jouent un rôle très important dans de nombreux emplois. La troisième raison est que le SQL est presque partout. Si vous participez à des projets et que vous travaillez avec des données, par exemple exploration de données, l'ingénierie des données, la science des données ou la visualisation de données. Vous finirez par utiliser de nombreux outils de mégadonnées. Je suis un langage de programmation. Et la plupart d'entre eux ont tendance à vous proposer des emplacements pour écrire des instructions SQL, par exemple, si vous utilisez Tableau, c'est un outil de visualisation de données très connu. Il existe des endroits où vous devez écrire une instruction SQL afin de préparer les données. Ou si vous participez à des projets où vous diffusez des données en streaming à l'aide de Kafka, par exemple, vous y trouverez de nombreuses fonctions qui sont modèles dans lesquels vous devez écrire des instructions SQL. Ils le font pour faciliter les choses. C'est donc un moyen. Avec le temps, vous verrez que presque chaque outil permet d'utiliser des instructions SQL et des compétences SQL. Maintenant, pour la dernière raison, contrairement aux autres langages, le SQL est simple et facile. Il est facile à apprendre, à écrire et à lire, car les syntaxes SQL sont basées sur mots anglais très courants, par exemple select from Curia tables where, etc. Et SQL Managed accepte franchement de vous cacher tous les processus compliqués. C'est pourquoi beaucoup de gens ont tendance à apprendre le SQL, car c'est très facile. Très bien, alors maintenant, résumons. Sql a les meilleures combinaisons. Le langage SQL est très demandé et facile à apprendre, ce qui fait que l'apprentissage de son gril est toujours une bonne facile à apprendre, ce qui fait que l'apprentissage de son gril est idée et l'une des améliorations de carrière les plus importantes tout développeur informatique puisse obtenir. Très bien, ce sont donc mes principales raisons pour lesquelles vous devriez apprendre le SQL. Ensuite, nous allons parler des concepts de base de données. 5. #3 Les concepts de la base de données: Très bien, voyons maintenant comment les bases de données SQL sont organisées. Il est très important de comprendre cela, car une fois que vous commencez à écrire des instructions SQL ou des requêtes SQL, il est très important de comprendre les termes couramment utilisés dans les bases ou de savoir comment parcourir vos base de données, ou comment trouver vos données. Si vous le laissez sortir dès le départ, le processus d'apprentissage de l' écriture d'instructions SQL sera beaucoup plus rapide. Bien, maintenant, juste pour que ce soit plus facile à comprendre, pensez à l'analogie suivante. Une base de données est comme la bibliothèque de votre ville. Nous avons à Stuttgart, une très belle bibliothèque. C'est vraiment incroyable. J'y ai passé beaucoup de temps. est juste que j'aime ça. Donc oui, les bases de données sont comme des bibliothèques. Les bibliothèques sont généralement divisées en catégories telles que la science-fiction, romance, l'histoire, le sport, etc. La catégorie va donc vous aider à trouver rapidement les matériaux que vous recherchez. Les catégories, c'est comme si vous regroupiez des livres similaires dans la même catégorie. Nous avons également le même concept dans les la même catégorie. Nous avons également le même concept bases de données et nous les appelons schémas ou Shamata, choisissez celui qui vous convient. Et bien sûr, dans les bibliothèques, nous avons aussi des livres. Nous avons des éléments similaires dans des bases de données et nous les appelons des tables, où ils contiennent les données réelles. Donc, comme vous l'avez vu dans les exemples, les bases de données sont organisées ici (RC Voyons mon SQL, comment elles organisent les données, car toutes les bases de données ne suivent pas les mêmes concepts d'organisation les données. Donc, au début, il y avait mon écran. Nous avons le serveur de base de données. C'est comme une machine contenant des logiciels et du matériel pour faire fonctionner nos SGBD et nos bases de données, généralement un serveur de base de données, c'est comme un ordinateur haut de gamme avec beaucoup de processeurs et de RAM. Mais dans nos tutoriels, nous allons installer un serveur de base notre ordinateur local ou portable, et nous l'appellerons serveur local. À l'intérieur du serveur, vous pouvez créer plusieurs bases de données. Dans mes bases de données et mes schémas SQL, ce sont des synonymes. Donc, un schéma, par définition, ressemble à des conteneurs logiques contenant des tables similaires. Avec cela, vous bénéficiez de nombreux avantages. Par exemple, imaginez que vous avez une grande base de données avec de nombreuses tables, regroupant ces tables similaires sous des schémas. Cela vous permettra de gérer plus facilement l'utilisateur, par exemple ou de gérer les tables. Réduisez la complexité. De plus, si vous avez deux tables portant le même nom, vous pouvez les stocker dans des schémas différents. C'est donc une très bonne façon d' organiser la base de données dans le schéma. Ensuite, nous aurons différentes tables. Les tables constituent l'objet le plus important l'ensemble de la base de données, car c'est là que vous pouvez stocker vos données. Sans tables, nous n' avons pas de base de données. Et à l'intérieur des tableaux, vous aurez au moins une colonne ou plusieurs colonnes. Je vais expliquer en détail ces tableaux lors de la prochaine étape. Bon, maintenant je voulais juste vous montrer rapidement comment d'autres bases de données, comme Microsoft SQL Server ou des scripts de démarrage SQL, organisent les données par rapport à MySQL. Donc, comme vous pouvez le voir ici, la principale différence est qu'ils séparent la base de données des schémas. Donc, une base de données, ici, c'est comme le conteneur principal, une unité discrète à part entière, où vous pouvez avoir des journaux, des tâches , des données de schéma, et vous pouvez effectuer des sauvegardes, schémas comme un dossier dans la base de données. C'est comme une couche logique contenant différentes tables. À mon avis, MySQL est un peu comme induire en erreur ou semer la confusion chez les développeurs. Par exemple, si vous créez un schéma, le SGBD de MySQL créera une base de données. Au début, je trouve cela un peu confus. Très bien, c'était donc à propos des concepts de base de données. Ensuite, nous allons commencer à parler des concepts de table SQL. 6. Concepts de la table SQL: Très bien, parlons maintenant des tables SQL, car elles sont très importantes dans les bases de données et leur compréhension vous aidera à écrire de meilleures instructions SQL. Le problème est que nous avons environ 380 bases de données différentes et qu'elles utilisent des termes différents dans les recommandations. Un autre aspect est que nous utilisons termes différents dans différents fourches. Par exemple, si vous êtes développeur de bases de données, vous commencerez à utiliser des termes tels que tables, colonnes et lignes. Mais si vous n'êtes pas à l'université, vous entendrez parler de relations, de tuples. Et à mesure que la modularité des données commencera à voir les entités et les attributs. C'est pourquoi je voudrais vous donner un bref aperçu de ces termes afin de simplifier les choses. Très bien, nous avons maintenant ici un exemple très simple de tables SQL. Dans notre base de données de didacticiels, nous avons une table appelée clients. Ce tableau contient toutes les données relatives à nos clients. Nous avons également quatre tables sous le nom d' objets, d'entité et de relation. OK, ensuite, nous avons des colonnes. Les colonnes sont le groupe vertical de cellules qui décrivent un type d'informations. Dans notre exemple, nous avons quatre colonnes. ID client, prénom, nom de famille et pays. Chaque colonne contient deux informations. Le nom de la colonne, par exemple, nous avons ici le FirstName et les valeurs qu'il contient, comme Maria dessinée, etc. Très bien, nous avons maintenant des rangées. Les lignes sont le groupe horizontal de cellules qui décrivent un sujet individuel et sont également liées les unes aux autres. Donc, par exemple, nous avons ici l'identifiant client 2 qui appartient à John, et John vit aux États-Unis. Dans ce tableau, nous avons cinq routes. Les autres noms des lignes sont les enregistrements et les tuples. Maintenant, aux intersections entre les colonnes et les lignes, nous appelons cette donnée la cellule. Un autre nom, nous avons des éléments de données, valeur de colonne, c'est une valeur unique. Un autre exemple est le numéro quatre, ou l'Allemagne ou George et ainsi de suite. Le dernier composant que nous avons est la clé primaire. La clé primaire est une colonne ou un ensemble de colonnes qui peuvent identifier de manière unique chaque ligne du tableau et qui peuvent être utilisées comme lien dans d'autres tables. Dans notre exemple, nous avons l'identifiant du client et il s'agit de notre clé primaire. Vous pouvez constater qu'il a une valeur unique pour chaque client. Il s'agit d'un autre nom appelé champs clés. Très bien, c'est le composant principal des tables SQL. Très bien, c'étaient donc les concepts et les principaux composants des tables SQL. Ensuite, nous allons commencer à parler des différents types de commandes SQL. 7. Commandes SQL principales #5: Très bien, parlons maintenant des commandes SQL. En SQL, nous avons environ 12 commandes principales et 900 mots clés différents. Bien entendu, je ne les expliquerai pas tous. Au lieu de cela, dans nos tutoriels, je me concentrerai sur les commandes et instructions SQL les plus utilisées que j'ai utilisées dans mes projets au cours des dix dernières années pour nous faciliter la vie Les commandes SQL sont divisés en différents groupes en fonction de leurs objectifs. Très bien, commençons par le premier langage de définition des données de groupe, DDL. Comme son nom l'indique, vous trouverez ici toutes les commandes qui vous permettent de définir votre base de données, comme créer des tables, supprimer des colonnes, modifier des tables, tout ce qui peut modifier la structure de votre base de données. Sous ce groupe, vous trouverez des commandes telles que create, qui vous aident à créer quelque chose de nouveau dans la base de données, comme créer une nouvelle table, créer une nouvelle vue, des procédures stockées, etc. Encore une fois, nous avons ici les commandes de dépôt qui vous permettent de supprimer un objet de votre base de données. Et le dernier, plus tard. Il vous permet de modifier la structure de votre base de données , par exemple en modifiant une table pour modifier une colonne ou en ajouter une nouvelle. Bon, passons maintenant au deuxième groupe, nous avons le langage de requête de données DQL. Il ne contient qu'une seule commande, et c'est suffisant. C'est ce qu'on appelle la commande select. Selects vous aide à récupérer vos données depuis votre base de données. La gauche est la commande la plus importante que nous ayons en SQL, et celle que vous devez maîtriser pour être bon en SQL. Dans mes tutoriels, je vais tout expliquer sur les instructions SQL Select, car si vous commencez à travailler avec SQL, vous finirez par écrire des tonnes d'instructions de sélection. Ne t'en fais pas pour ça. Très bien, passons maintenant au groupe suivant. Nous avons un langage de manipulation de données, le DML. Dml contient toutes les commandes SQL que vous pouvez utiliser pour manipuler vos données dans votre base de données. Nous avons donc des commandes comme insert, afin d'insérer de nouvelles données dans vos tableaux. Nous pouvons également supprimer certaines données de vos tableaux ou les mettre à jour pour mettre à jour le contenu des données existantes dans les tableaux. Donc, comme vous le voyez, c' est vraiment facile. Le nom dit toujours tout. Très bien, nous avons maintenant deux groupes de commandes qui sont vraiment plus destinés aux administrateurs de bases de données SQL. Ensuite, nous avons le langage de contrôle des données, DCL. Dcl contient des commandes SQL qui vous permettent de donner accès à un utilisateur spécifique à votre base de données, ou à deux tables ou schémas, etc. Nous avons donc ici deux commandes, les autorisations. Vous pouvez utiliser les autorisations pour donner à quelqu'un l'accès à vos objets dans des bases de données ou les révoquer pour supprimer cet axe à un utilisateur spécifique. Passons maintenant au grand groupe que nous avons, le langage de contrôle des transactions, TCL. Dans TCL, vous trouverez les commandes SQL qui vous aideront à gérer les transactions de cette base de données afin de maintenir l'intégrité de vos données. Nous avons donc ici des commandes telles que des validations pour enregistrer les modifications dans votre base de données, restauration pour restaurer la base de données. Dernière validation ou jusqu' au dernier point enregistré. Si vous avez des erreurs, vous pouvez utiliser ce point de sécurité. Vous pouvez définir les mêmes points dans les transactions, que vous pourrez utiliser ultérieurement pour annuler. Bon, maintenant, à propos de ces noms, ai fait QL, DCL, TCL, etc. Vous n'êtes pas obligé de les mémoriser. Peut-être que la seule chose importante est la Los Angeles, parfois présente dans le projet. Donc, si quelqu'un dit je vais créer des scripts DDL, c'est-à-dire qu'il ou elle va créer une échelle destinée à un homme d'État pour modifier la structure de la base de données, exemple en créant une nouvelle table ou laisser tomber quelque chose. Très bien, dans nos didacticiels SQL, nous allons nous concentrer sur les trois premiers groupes de commandes SQL. Nous allons commencer par la plus connue, les instructions SQL Select. Ensuite, nous allons nous occuper de tous ces scripts. Enfin, je vais expliquer, insérer, supprimer et mettre à jour. Très bien, c'étaient donc les principaux types de commandes SQL. Ensuite, vous allez découvrir les limites de base des instructions SQL. 8. #6 Les éléments des déclarations SQL: Très bien, commençons maintenant les bases que je veux que vous compreniez dès le départ, les éléments de base de chaque instruction SQL. Nous avons ici des déclarations sélectionnées très simples. Ne vous inquiétez pas pour le contenu. Je vous expliquerai cela plus tard. Donc, tout le texte qui va être envoyé à la base sera appelé instructions SQL, ou parfois requête s'il s'agit d'une instruction de sélection. Peu importe que vous récupériez des données de la base de données, que vous créiez une nouvelle table ou que vous mettiez à jour du contenu, nous appellerons toujours cela des instructions SQL. Bon, parlons maintenant composants de notre instruction SQL. Commençons par la première ligne, la ligne verte, que nous appelons SQL a lancé la commande SQL. Vous pouvez écrire tout ce que vous voulez et une fois que vous aurez cliqué sur Execute ou sur l' ensemble des instructions SQL, la base de données l' ignorera. Cela signifie qu' il ne se passera rien. Les commandes SQL présentent certains avantages. Nous pourrions l'utiliser pour décrire notre code. sera donc plus facile de le lire plus tard. Et comme la base de données va ignorer et que rien ne va se passer, réutilisez-la pour désactiver une partie de notre code, par exemple si je ne veux pas utiliser un tel filtre ici, je pourrais le faire en commentaire et la base de données ne l'exécutera pas. Bien, maintenant, les instructions SQL sont généralement divisées en différentes parties. Nous les appelons des clauses. Chaque partie est responsable d'une action spécifique. Dans notre exemple ci-dessous, nous avons trois clauses, select from et where clouds, et chacune d'elles a sa propre fonction unique. Par exemple, dans select, vous pouvez répertorier les noms des colonnes que vous Je veux entrer de. Vous allez appeler les tables dans lesquelles vous allez définir les filtres. Comme vous pouvez le constater, SQL est très bien divisé en fonctions, ce qui le rend très facile à lire et à écrire et rend l'ensemble du langage SQL très simple. Bon, alors maintenant, comme vous l'avez peut-être déjà remarqué, nous avons ces mots bleus, nous les appelons des mots clés. Dans notre exemple, nous avons quatre mots clés, sélectionnez d'où, et ces mots clés sont prédéfinis et réservés en SQL, ce qui signifie que vous ne pouvez pas les utiliser comme nom de table ou de colonne. Dans mon SQL, nous avons plus de 900 mots clés. Nous ne les passerons pas tous en revue. Je vais juste me concentrer dans les tutoriels sur les mots clés les plus utilisés. Le lien dans la description, vous verrez une liste de tous les mots clés que nous avons dans MySQL. Ça va ? Bon, passons maintenant à l'élément suivant. Nous avons des identifiants. identificateurs sont tous les noms que vous donnez à n'importe quel objet de votre base de données, par exemple un nom de table, un nom de colonne, voire le nom de la base de données elle-même. voire le nom de la base de données elle-même Dans notre exemple, nous en avons quatre noms de colonnes. Prénom, nom de famille, pays et score. Et nous avons également ici le nom de la table appelée clients. Tous ces trucs, ce sont des identifiants. Très bien, passons maintenant au dernier élément que nous avons, nous les appelons opérateurs. En SQL, il existe de nombreux opérateurs différents. Ils ont des formes et des formes différentes, par exemple ils peuvent être simples, comme si ce que nous avons ici était plus petit, ou ils peuvent être des mots-clés, par exemple ou ils peuvent être des mots-clés, par exemple et nous les appelons opérateurs. Donc, comme je l'ai dit, en SQL, il existe différents opérateurs SQL, comme les opérateurs arithmétiques plus et moins. notre exemple, il existe des opérateurs de comparaison, égaux et plus petits, etc. Très bien, c'est pourquoi les éléments de base des instructions SQL. Donc, drame, ici, nous avons le texte entier. Nous appelons cela des instructions SQL, les instructions vertes, des commentaires. En SQL, nous avons différentes classes, différentes parties. Le bleu, ce sont les mots-clés. Nous avons notre nom. C'est donc ce que donne la base de données. Nous les appelons des identificateurs. Et à la fin, nous avons des opérateurs dans nos déclarations. Très bien tout le monde, nous avons donc terminé le premier chapitre du cours SQL. Nous avons maintenant beaucoup de connaissances sur les bases et les concepts du SQL. Dans le chapitre suivant, nous allons commencer à préparer vos environnements afin de pouvoir commencer à pratiquer le langage SQL. Et nous allons commencer par télécharger et installer MySQL. 9. Téléchargez et installez MySQL: Maintenant, si vous n'avez pas encore installé MySQL, vous pouvez me suivre. Je vais vous montrer étape par étape comment allons-nous télécharger et installer MySQL sous Windows ? C'est très important pour que vous puissiez vous entraîner et exécuter les didacticiels sur votre ordinateur. Commençons par télécharger mon écran. OK, passons à notre navigateur. Nous irons sur le site officiel de MySQL, mysql.com. Vous y trouverez vos téléchargements. Cliquez dessus, puis faites défiler la page vers le bas jusqu'à ce que vous trouviez les téléchargements de la communauté MySQL. Cliquez dessus. Vous aurez un tas d'installateurs. Celui dont nous avons besoin est MySQL Installer pour Windows. Allons-y. Ici, vous avez deux options, plus petite et la plus grande. Donc, le petit, c'est comme s'il avait téléchargé des packages au fur et à mesure que vous installez MySQL. Vous pouvez également télécharger le package complet dès le début. Je vous recommande donc d' opter pour la plus grande. Nous avons donc tout téléchargé dès le départ. Cliquez sur télécharger cette page. Il vous demande de vous connecter pour créer de nouveaux comptes. Ce n'est pas nécessairement pour le tutoriel, vous pouvez donc l'ignorer. Donc je vais y aller sans sac. Il suffit de démarrer mes téléchargements. Cela va maintenant commencer à télécharger le programme d'installation. Mais comme je l'ai déjà fait, je ne veux pas le demander maintenant, mais je vais passer aux téléchargements et je vais commencer l'installation. Bon, commençons maintenant le programme d'installation, je vais cliquer dessus. Appuyez sur Oui. Nous en sommes maintenant à la première étape des installations. Avant de poursuivre, je vais vous dire qu'il y aura de nombreuses étapes 30 Je pense que nous allons simplement appuyer sur Démarrer, puis terminer. Oui, et ainsi de suite. Nous ne modifierons pas beaucoup de configurations. Peut-être que nous allons mettre un mot de passe, mais c'est tout. C'est donc très simple. Commençons par la première étape. Je vais nous dire, par exemple , développeur, serveur ou client, etc. Nous nous en tiendrons à la valeur par défaut des développeurs. Cliquez donc sur Suivant. Ensuite, nous allons vérifier le chemin. Nous allons conserver les valeurs par défaut. Suivant. Oui, j'en suis sûr. Donc, ici, il va vérifier les exigences. Ils effectueront de nombreuses étapes de ce type , en vérifiant les exigences. Nous nous en tenons donc aux valeurs par défaut pour SES. Et maintenant, je vais vous montrer tous les packages qui vont être installés afin que nous ne changions rien. Faisons en sorte que tout soit téléchargé. Maintenant, je vais cliquer sur Exécuter et l' installation de tous ces composants va installation de tous ces composants peut-être les voir un par un. Très bien, tous les produits sont maintenant installés. Nous cliquerons sur Suivant. Ensuite, nous avons quelques configurations de produits. Cliquez simplement sur Suivant. Et maintenant, vous pouvez en savoir plus sur la mise en réseau. Eh bien, le plus important ici est de savoir que nous avons le numéro de port suivant ou notre base de données locale, mais nous ne changerons rien. Tu vas le laisser comme ça. Cliquez ensuite sur Suivant. Nous allons nous en tenir aux paramètres recommandés pour les authentifications. Cliquez sur Suivant. Et maintenant, nous devons enfin définir le mot de passe de notre utilisateur Rod, ou nous l'appelons utilisateur administrateur de la base de données. Il est très important de le mémoriser ou de le mémoriser quelque part. Alors maintenant, je vais donner à notre utilisateur administrateur passe de la semaine suivante. Ensuite, nous nous en tiendrons à leurs recommandations, sans rien changer. Et nous pouvons cliquer maintenant sur Exécuter pour appliquer nos configurations. D'accord, une fois toutes les configurations terminées, nous pouvons cliquer sur Terminer. Ensuite, il y aura d'autres configurations. Suivant. Ne changez rien. Nous allons nous en tenir à ces configurations. Nous allons cliquer sur Terminer. Après cela, quelques configurations supplémentaires ou finies, d'accord, nous allons maintenant tester notre connexion au serveur de base de données. Vous voyez ici que le nom d'utilisateur est root, et nous allons saisir le mot de passe que nous avons donné précédemment pour l'utilisateur administrateur. Je vais donc donner ici les mots de passe et cliquer sur Vérifier. Donc, si vous l'obtenez comme ici, la connexion a réussi. Cela signifie que nous sommes connectés avec succès à notre base de données SQL et que tout va bien. Nous allons donc cliquer sur Suivant, comme dans les configurations k, x, en cubes. Tout est donc vert. Cliquez sur Terminer. Nous avons plus de configurations. Devinez quoi ensuite ? Très bien, l'installation est terminée. Cliquons donc maintenant sur une dernière finition. Une fois l'installation terminée, elle démarrera comme un workbench MySQL pour vous et un autre script shell. Vérifions-le ici. Nous n'avons donc pas besoin de celui-ci, vous pouvez le fermer. Nous allons nous en tenir au MySQL Workbench. C'est exactement ce dont nous avons besoin pour les tutoriels. Vous pouvez donc voir ici, instance locale peut crier s'agit de votre base de données locale sur votre machine. Nous allons donc nous connecter et essayer de voir si tout va bien. Vous voyez ici les routes de l'utilisateur administrateur et nous saisissons le mot de passe que nous avons donné lors de l'installation. C'est à moi. Cliquez sur OK. Et maintenant, je suis dans ma base de données. Si vous ne suivez pas exactement cette étape, signifie que vous avez téléchargé, installé et verrouillé votre base de données avec succès. Alors, félicitations. Très bien, nous avons téléchargé et installé MySQL avec succès sur notre système. Ensuite, je vais vous présenter très rapidement l'interface de MySQL. 10. Tour #8 dans l'interface de the MySQL: Je voudrais maintenant vous donner un bref aperçu de l'interface de MySQL Workbench. Parce que je me souviens que lorsque j'ai commencé à utiliser de telles applications de base de données, c'était un peu confus accablant d'avoir tous ces panneaux, options et barres d'outils. Mais en fait, ce n'était pas ce cœur. Je ne vais pas expliquer tous les détails, mais je vais plutôt vous donner un aperçu général de l'interface. Si vous avez besoin de plus de détails sur l'outil, consultez mon manuel SQL. Je laisserai le lien dans la description. Commençons maintenant par expliquer les principales sections de MySQL Workbench. Très bien, commençons par le côté gauche, nous avons ici des sections très importantes appelées Navigator. Et dans le navigateur, vous pouvez voir deux onglets, les schémas et l'administration. Par défaut, vous serez redirigé vers le schéma. Comme vous pouvez le voir dans le schéma, il vous permet de naviguer ou de parcourir les objets de votre base de données. Par exemple, je peux voir ici que j'ai trois bases de données par défaut. Nous l'avons obtenu grâce à l'installation. Donc, si je veux voir l'intérieur de cette base de données appelée word, je vais double-cliquer dessus et je vais voir les tables, les vues, les procédures stockées et les fonctions. Donc, je peux également router, je veux voir ce qu'il y a à l'intérieur des tables. Nous verrons que nous avons trois tableaux, ville, pays et langue du pays. Je peux donc commencer, d'accord, j'ai trois tables dans la base de données. Voyons maintenant quelles colonnes contiennent ces tables. Je peux cliquer sur la ville et l'agrandir. Et je vais voir, d'accord, j'ai les colonnes suivantes, identifiant, le nom, etc. Ainsi, avec le navigateur de schéma, vous pouvez parcourir votre base de données pour en comprendre le contenu. Passons maintenant au deuxième onglet « Administrations ». Vous trouverez ici de nombreuses informations, de nombreux outils pour gérer votre SQL Server, par exemple vous pouvez vérifier l'état du serveur, double-cliquer dessus, vous verrez le côté droit ici. Plusieurs statuts sont en cours d'exécution ou vous pouvez gérer les connexions, les nombreux utilisateurs, etc. C'est intéressant si vous voulez devenir administrateur de base de données pour comprendre toutes ces choses Nous apprenons maintenant le SQL et c'est un sujet différent. Revenons maintenant au schéma dans lequel nous pouvons parcourir nos bases de données. Très bien, fermons celui-ci ici. Je n'en ai pas besoin. Va-t'en. Hein ? Ensuite, nous avons la barre d'outils. Nous avons deux barres d'outils. La première appelée barre d'outils principale. C'est comme les fonctions les plus fréquemment utilisées en SQL, par exemple pour créer de nouvelles instructions SQL ou pour créer un nouveau schéma ou une nouvelle base de données, créer une nouvelle table et afficher de nouvelles procédures stockées et ainsi de suite. Cela vous donne donc un accès rapide pour créer de nouveaux éléments dans la barre d'outils principale. La barre d'outils se trouve ici. Il s'agit de la barre d'outils de requête. Il contient toutes les actions liées à la requête que vous écrivez dans l'éditeur de requêtes. Et le plus important, c'est l'exécution. Ainsi, une fois que vous avez écrit vos instructions SQL ici, vous cliquez sur Exécuter et elles seront exécutées sur la base de données. Vous avez d'autres options, par exemple pour enregistrer les instructions SQL ou pour ouvrir une déjà enregistrée, etc. Très bien, nous avons maintenant des sections très importantes. C'est ce qu'on appelle l'éditeur de requêtes. Ici, nous allons écrire nos instructions SQL et nos requêtes, etc. C'est notre principal lieu de travail. Par exemple, je vais écrire la déclaration suivante. Sélectionnez une étoile à partir de mardi. Ne vous inquiétez pas pour la syntaxe. Je vous expliquerai tout sur les instructions sélectionnées dans les prochains tutoriels. Alors maintenant, lançons la course ou exécutons. Après avoir exécuté la requête, vous verrez que nous avons ici une nouvelle section. C'est ce qu'on appelle les grilles de résultats. Vous trouverez ici les résultats : les données renvoyées par la base de données après l'exécution de la requête ou des instructions de sélection et les données sont présentées sous forme de tableau. En dessous, vous trouverez d'autres sections. C'est ce qu'on appelle les sorties. Laisse-moi juste l' agrandir un peu. Vous trouverez donc dans cette section de nombreuses informations. C'est comme des bûches. Vous pouvez donc voir le temps d'exécution, temps qu'il a fallu au serveur pour exécuter votre requête. Vous pouvez également voir si cela a réussi vous avez des problèmes , si vous avez des problèmes de syntaxe ou si vous avez des erreurs. Vous pouvez donc le voir ici et vous pouvez également voir le message d'erreur, etc. Bien, maintenant, si vous allez sur le côté droit, nous trouverons une autre section. C'est ce que l'on appelle des ajouts SQL. C'est comme un outil de mon langage SQL qui vous donne des descriptions des instructions SQL, la syntaxe, de leur utilisation, des recommandations, etc. Je le cache généralement pour gagner de la place dans l'application en cliquant ici. Cela dépend vraiment de vous. Ce sont des références à la bourse. Très bien, c'est pourquoi les sections principales de MySQL Workbench en ont vraiment besoin dans les didacticiels SQL. J'espère donc que cela vous aidera. Ne t'en fais pas pour ça. Vous avez besoin de plus de temps pour utiliser ces applications afin de les comprendre et de les parcourir. Et ce sera moins accablant. Très bien, nous avons donc appris à naviguer dans l'interface MySQL. Ensuite, nous allons installer la base de données pour nous entraîner. 11. Installer la base de données du cours: Très bien, jusqu'à présent, nous avons installé l'application MySQL localement chez notre navetteur. À l'étape suivante, nous allons créer une base de données de didacticiels pour cette série SQL. J'ai préparé une base de données spatiales uniquement à des fins de pratique et de didacticiel. Dans cette base de données didactique, nous aurons trois tables contenant peu de données. Tous nos prochains tutoriels seront donc basés sur cette base de données de tutoriels. Ce que tu vas faire, je vais te montrer quelques tâches. Et nous pouvons essayer de résoudre ces tâches en utilisant des codes SQL en haut de notre base de données de didacticiels sous forme de x Je vais vous montrer étape par étape comment créer notre base de données de didacticiels. Bon, maintenant, la première étape consiste à passer à la description de la vidéo. Et vous y trouverez le lien vers mon site Web. Et avec cela, vous trouverez notre base de données de didacticiels SQL. Cela ressemblera donc à quelque chose comme ça. Il s'agit donc d'un gros code SQL d'environ 53 lignes. Vous n'avez donc pas besoin de comprendre toutes ces choses au début. Une fois l'acidité terminée, vous comprendrez ce que nous avons fait ici. Vous allez donc comprendre comment créer de nouvelles tables de base de données, comment insérer de nouvelles données, etc. Donc, ce que nous allons faire maintenant, c'est simplement copier le script. Donc, pour ce faire, vous pouvez aller ici et cliquer sur Copier ou Gus, tout sélectionner et le copier. Donc, une fois que nous avons couvert les scripts de notre didacticiel, Reagan va accéder à notre base de données MySQL et l'exécuter. Très bien, étape numéro deux, revenez à mon SQL Workbench. Et là, nous allons exécuter notre code. Nous allons donc ouvrir un nouvel éditeur d'échelle à onglets. Et ici, nous allons coller notre code. Il y a donc environ 53 lignes dans les codes. Et nous allons appuyer sur Run. Donc, une fois que nous avons couru, nous devons vérifier si tout s'est parfaitement déroulé. Donc, si vous regardez le côté gauche, vous verrez, d'accord, nous avons trois bases de données. Alors, où se trouve la base de données de mes tutoriels que nous venons d'installer ? Pour voir que vous allez cliquer sur Actualisé. Une fois que vous aurez cliqué sur Actualiser, vous verrez, d'accord, nous avons maintenant notre didacticiel Database, DB SQL. Pour pouvoir maintenant parcourir notre nouvelle base de données, nous allons procéder comme suit. suffit de double-cliquer dessus, puis d'accéder aux tables. Et vous y trouverez nos trois tables. Nous avons donc la table, clients, les employés et les commandes. Bien, vérifions maintenant si nous avons toutes les données dans notre base de données de didacticiels. Pour ce faire, nous pouvons ouvrir un nouvel onglet. Suivez-moi simplement avec ces étapes, toutes les commandes, vous pourrez les expliquer plus tard dans les tutoriels. Je vais donc simplement récupérer toutes les informations de chaque table pour vérifier si nous avons toutes les données ? Sélectionnez donc une étoile parmi les clients. Donc, ce type récupère les données des clients de la table. Et comme vous pouvez le voir, nous avons ici un tableau appelé clients avec cinq clients. Maria a rejoint George Martin et Peter. Et dans ce tableau, nous stockons les informations générales sur chaque client, telles que le prénom, le nom, le pays et le score. Bon, maintenant, examinons un autre tableau. Vérifions les commandes. Au lieu de clients, je vais le remplacer par des commandes et cliquer sur Exécuter. Cependant, nous allons voir que nous avons des commandes de table qui stockent toutes les commandes passées pour nos clients. Nous pouvons donc voir ici que nous avons le numéro du client et le numéro de commande, la date à laquelle la commande est passée et la quantité. Si vous voulez voir la formation des commandes, nous allons consulter le tableau des commandes. Si nous voulons voir ces informations sur les clients, nous allons vérifier le tableau des clients, etc. Donc, si vous avez effectué toutes ces trois étapes et vérifié les données, cela signifie que notre base de données de didacticiels est maintenant installée sur votre ordinateur local. Et nous pourrions poursuivre notre tutoriel. Très bien, nous avons donc une base de données avec des données. Et avant de commencer à écrire notre code SQL, nous devons apprendre à le styliser. 12. Guide du style de codage SQL: Bon, maintenant, avant de passer à la pratique et que vous commenciez à apprendre à coder en SQL. Je dois vraiment le mentionner. Lorsque vous commencez à apprendre un nouveau langage de programmation, il ne suffit vraiment pas d'apprendre à le coder. Mais vous devez également apprendre de nombreuses autres choses, par exemple comment résoudre une tâche en quelques lignes sans compliquer les choses ou comment écrire le code qui offre de bonnes performances. Enfin, et c'est le plus important, comment écrire du code qui soit beau, comment écrire du code qui soit beau, facile à lire pour vous et pour les autres. Donc, si vous travaillez sur des projets, vous remarquerez que les développeurs ont toujours des opinions différentes sur la façon de styliser le code. Mais ils conviendront tous que le code doit être lisible et suivre un guide de style. Vous pourriez donc me demander maintenant, Barra, je dois vraiment styliser mon code ? Cela ne suffit-il pas que mon code fonctionne correctement ? Eh bien, non, il y a deux raisons à cela. Si vous travaillez sur des projets d'équipe, votre code doit parfois être vérifié par d'autres personnes. Et si votre code est difficile à lire, vous leur donnerez du mal lire votre code et vous finirez même par le réécrire pour le lire. Une autre raison est que si vous découvrez il y a des erreurs ou des problèmes dans votre code, vous aurez du mal à rechercher l'erreur pour savoir dans quelle ligne vous rencontrez le problème. Donc, surtout si vous êtes débutant en SQL ou dans n'importe quel langage de programmation, au début, vous ne ferez pas attention aux guides de style. Vous vous assurerez simplement d' apprendre les codes et les déclarations. Donc, mon conseil ne pas prendre de mauvaises habitudes dans les étoiles car il sera très difficile de les briser plus tard. Très bien les gars et les filles, je veux maintenant partager avec vous mes trois règles d'or que je respecte toujours lorsque je commence à écrire des codes SQL. Regardons cet exemple ici. Ce sont des déclarations très simples, des requêtes, des déclarations sélectionnées où, au début, pour être honnête, j'ai eu beaucoup de mal à comprendre ce qui se passe. Essayons donc de la rendre belle en suivant les trois règles. Règle numéro un, ajoutez toujours nouvelles lignes pour les mots clés ainsi que pour chaque colonne. Alors commençons à le faire. Nous avons ici la déclaration Select. Ajoutons donc de nouvelles lignes pour chaque colonne. que je vais faire. Tous ces éléments sont donc de nouvelles colonnes ou de nouvelles lignes pour chaque colonne. Et en plus, à partir de là, nous l'avons ici en tant que nouvelle ligne, donc ça va, je me suis inscrite. Nous pourrions également y ajouter une nouvelle ligne. Il suffit donc d'ajouter de nouvelles lignes pour chaque mot clé et ici pour la fin. Donc, comme vous pouvez le voir, c'est déjà mieux. J'ai ajouté de nouvelles lignes pour chaque mot clé et pour chaque colonne. Règle numéro deux, mettons tous ces mots clés en majuscules. Alors allons-y. Select est en minuscule, Mettons-le en majuscule. Il en va de même pour join. Mettons tout en majuscules. Pourquoi faisons-nous cela ? C'est parce qu'il est plus facile de lire ce qu'est un mot clé et ce que je n'ai pas fait, cela déclenche des opérateurs, etc. C'est donc beaucoup plus facile à lire. Donc, la règle numéro trois est que nous allons ajouter des espaces blancs. Vérifions-le donc. Et dans les déclarations du porteur, nous pourrions diviser cette condition avec des espaces blancs. C'est simplement plus facile à lire si vous ajoutez également des espaces blancs. À condition de la jointure, nous pouvons ajouter des espaces blancs. Donc, comme vous pouvez le voir, nous pouvons mieux le lire lorsque tout est collé. Maintenant, en ce qui concerne les colonnes, j'y ajoute toujours un onglet. Alors maintenant, c'est tout. Maintenant, j'ai appliqué trois règles et vous pouvez voir que c' est vraiment beaucoup plus facile à lire. Nous pouvons voir ici ou sélectionner en appuyant sur Joindre où, et ainsi de suite. Je pourrais le lire plus facilement que le premier. Très bien, examinons maintenant les deux scripts côte à côte. Tu vois les différences ? Lequel est le plus lisible ? C'est simple. script doté d'un style possède un format approprié qui vous aide, possède un format approprié qui à vous et aux autres, à le lire facilement et à détecter les érosions et les problèmes, le cas échéant. Très bien, les gars, donc, nous avons maintenant ma base de données SQL Server et mes données opérationnelles sur RPC. Tout est donc prêt pour commencer à pratiquer le SQL. Et maintenant, dans le chapitre suivant, vous allez commencer à utiliser la syntaxe SQL pour interroger la base de données et les tables à l'aide de leur très célèbre instruction select. 13. #11 SÉLECTIONNER la déclaration: Très bien, nous allons maintenant nous concentrer sur le démarrage des commandes de sélection. Donc, voici notre objectif. Nous allons apprendre à interroger nos données. Et cela va nécessiter près de 80 % de nos didacticiels car le SQL concerne uniquement la manière d'interroger nos données. Ensuite, en ce qui concerne nos données, nous parlerons des manipulations des données et des définitions des données à la fin. Commençons maintenant par la commande select. Très bien, donc avant de commencer à écrire nos premières déclarations sélectionnées, je tiens à mentionner ce qui suit. Et c'est dans une déclaration sélective. Il y a beaucoup de clauses. Ce n'est pas vraiment mal. Cela donne un moyen simple, dynamique et rapide d'utiliser SQL. Et chacune de ces clauses a sa propre définition et sa propre fonction, ce qui la rend très facile à utiliser. Nous avons donc la sélection à partir de laquelle sélectionner nos colonnes, pour sélectionner les tables dont nous avons besoin. Joint afin de connecter deux tables , où GroupBy pour agréger les données, afin de filtrer nos données. L'avoir est un autre moyen de filtrer nos données. Orderby sert à répertorier nos résultats et la limite sert simplement à limiter nos résultats. Donc, ces nuages, ne vous inquiétez pas pour eux. Je vais les expliquer étape par étape avec des exemples et des tâches, et tout et à la fin, vous pouvez tous les comprendre. Un autre aspect très important à comprendre dans les instructions SQL est que l'ordre de ces clauses est très important. Donc, par exemple, je ne peux pas l'utiliser au début, à partir de là , nous notons la sélection. Cet ordre est donc très strict, et si vous passez de l'un à l'autre, vous obtiendrez immédiatement une erreur SQL. Cela signifie donc faire attention à l'ordre de ces clauses. Ne manquez pas l'un d'entre eux. Vous devez suivre ces règles pour que votre requête soit exécutée en SQL sans euros. Très bien, maintenant, la première chose que nous devons apprendre est comment ajuster nos données à partir de la base de données, comment récupérer tous ces enregistrements ou lignes de nos tables. Pour ce faire, nous utilisons les instructions SQL les plus fondamentales. Nous l'appelons instructions de sélection ou parfois requête de sélection. Maintenant, afin de comprendre toutes ces instructions SQL telles que select where joined from, je vais vous confier une tâche. Ensuite, nous allons essayer de comprendre ensemble comment nous allons le résoudre à l'aide de notre base de données de tutoriels ? Dans notre base de données de tutoriels, nous avons deux tables, les clients et les commandes. Dans le tableau des clients, nous avons cinq clients. Et dans les commandes, nous avons quatre commandes. Très bien, commençons donc par la première tâche. Récupérez toutes les données et les colonnes des clients. Cela signifie que nous nous concentrons ici sur l'essentiel du client et sur toutes les données qui constituent des moyennes ou des lignes. Nous avons donc besoin de tout, des lignes et de toutes les colonnes. Donc, avant de commencer à écrire notre première requête, nous devons nous assurer que nous sélectionnons la bonne base de données. Au fur et à mesure que vous installerez MySQL Workbench, vous obtiendrez des bases de données par défaut. Ensuite, nous avons installé notre base de données pour les tutoriels. Donc, pour vous assurer que nous sélectionnons celui dont nous avons besoin, soit vous allez double-cliquer dessus, soit vous pouvez écrire cette déclaration. Nous allons donc écrire utiliser ensuite le nom de la base de données , le tutoriel DB SQL. Et puis cours. Cela nous permet de nous assurer que nous sommes sur la bonne base de données afin de ne pas avoir d'erreurs. Très bien, nous allons maintenant essayer notre requête pour la tâche. Nous avons donc besoin de toutes les données des clients. La première chose que nous indiquons dans les instructions SQL de la requête est donc de sélectionner des mots clés. Après cela, puisque nous avons dit toutes les colonnes, nous allons utiliser l'étoile. étoile désigne toutes les colonnes de ce tableau. Ensuite, nous devons indiquer à la base de données de quelle table nous avons besoin Puisque nous avons besoin des clients, nous allons sélectionner les clients de la table. Nous allons donc dire de la part des clients. Nous avons donc maintenant la requête qui va sélectionner toutes les colonnes de la table. Et ici, nous n'avons aucun filtre similaire ou quoi que ce soit d'autre. Il s'agit donc de la forme de base du SQL. Appuyons sur Run. Et comme vous pouvez le voir ici, nous avons maintenant les résultats. Nous avons les cinq clients de la table, clients et n'oubliez pas en SQL, l'ordre est très important. Cela commence donc toujours par select puis provient de clauses. Parce que si vous faites le tour, vous obtiendrez une erreur. Assurez-vous donc d' obtenir le bon ordre lorsque vous écrivez des instructions SQL. Faisons une autre tâche en disant, d'accord, je veux voir toutes les données des commandes. Alors allons-y. Anciennes données ou colonnes, cela signifie sélectionner une étoile parmi. Et maintenant, notre table est celle des commandes. Je vais donc sélectionner les ordres de cette table ici, puis les exécuter. Et comme vous pouvez le voir maintenant, nous pouvons voir que la base de données récupère les commandes. Et c'est exact, car c'est tout ce que nous avons dans notre base de données. Très bien, alors maintenant vous dites peut-être que je ne suis pas vraiment intéressée par toutes les colonnes de mon tableau. Je souhaite spécifier quelques colonnes de la table à récupérer. Disons que nous avons la tâche suivante. Récupérez uniquement le prénom et le pays de tous les clients. La différence par rapport à la précédente est que nous n'avons pas besoin de toutes les colonnes, nous avons juste besoin de vos colonnes. Voyons donc comment nous pouvons résoudre ce problème. Je vais supprimer celui-ci et commencer par Select. Et maintenant, je ne peux pas utiliser l'étoile parce que je ne veux pas avoir toutes les colonnes. Nous sommes intéressés par le prénom. Nous écrivons donc le prénom, puis la virgule. Le second est le pays. Et maintenant, nous devons indiquer à la base de données à partir de quelle table, donc auprès des clients. Et courons. Comme vous pouvez le voir ici, nous n'avons que deux colonnes, prénom et le pays, et nous ne voyons pas ici les autres colonnes telles que le numéro client ou le score. Donc, avec cela, nous n'avons sélectionné que deux colonnes sans utiliser d'étoile et nous avons résolu la tâche. Bien, maintenant, juste pour comprendre comment la base de données réagit à notre requête, je vais vous montrer étape par étape ce qui se passe dans la base de données une fois que vous avez interrogé cette déclaration ? La base de données commence donc à partir de la table. Nous avons donc dit aux clients que cela signifie que la base de données se concentrera sur le tableau des clients. Ensuite, il va vérifier, d'accord, quelle colonne nous avons besoin. Nous disons donc FirstName, pays. Et comme il n' y a pas de filtres dans nos instructions SQL, toutes les données seront sélectionnées. Il va donc tout sélectionner dans le tableau. Et aussi pour les pays. Et c'est ainsi que la base de données a implémenté notre requête. Très bien, nous avons donc appris à utiliser l'instruction select. Ensuite, nous allons parler de la façon de récupérer des valeurs uniques à l'aide du distinct. 14. N°12 DISTINCT: Très bien, donc l' instruction select par défaut ne supprimera aucun kit WE des résultats. Vous pouvez donc parfois vous retrouver dans une situation où vous avez des doublons dans vos tableaux et vous souhaitez les supprimer des résultats. Supprimez donc les doublons des résultats, pas du tableau. Pour ce faire, pour supprimer ces doublons, réutilisez dans ces instructions de sélection un mot clé appelé distinct. Donc, pour comprendre cela, effectuons les tâches suivantes. Répertoriez tous les pays de tous les clients sans doublons. Très bien, essayons maintenant de comprendre comment nous allons résoudre cette tâche. Comme vous pouvez le constater, nous avons besoin de clients. Cela signifie que nous allons nous concentrer sur les clients de table. Et nous avons besoin de tous les pays. Cela signifie que nous n'avons besoin que d'une seule colonne appelée pays. Faisons donc une requête de base. Nous allons toujours commencer par select. La colonne dont nous avons besoin indique le pays, mais nous allons écrire le pays. Ensuite, les clients viennent de notre table. Alors maintenant, vérifions s'il existe un kit WE et voyons les résultats. Donc x en cubes. Nous pouvons maintenant voir les résultats. Allemagne, États-Unis, Royaume-Uni, Allemagne, États-Unis. Comme vous pouvez le constater, il y a des doublons. Nous avons l'Allemagne deux fois et, de même, nous avons U deux fois. Maintenant, la tâche consiste à dire sans doublons. Donc, pour résoudre ce problème, nous pouvons taper distinct exactement après la sélection. Mais nous allons utiliser distinct ici. Et ce mot clé vient toujours après les sélections. Ce n'est qu'en faisant c'est comme des mots magiques. Cela va supprimer tous les doublons. Vérifions-le donc. Donc, comme vous pouvez le voir, la liste ne contient plus que des entrées uniques. Nous n'avons que l'Allemagne, les États-Unis et le Royaume-Uni également. Nous avons donc ici une liste unique de tous les pays, de tous les clients, et nous résolvons la tâche. Très bien, maintenant, afin de comprendre les différences, je vais vous montrer comment la base de données implémente notre requête. Nous avons donc indiqué dans notre requête que nous avions besoin des données des clients. La base de données va donc se concentrer sur les clients de la table. Et nous nous asseyons également. Nous n'avons besoin que d'une colonne appelée pays, afin que la base de données puisse la sélectionner dans les résultats. Nous avons dit, d'accord, que nous avions besoin de toutes les données, mais séparément, sans doublons. La base de données peut démarrer, d'accord, Allemagne, ce n'est pas dans le résultat. Ça va le mettre là. États-Unis. Nous ne l'avons pas et le résultat va le mettre là. Même chose au Royaume-Uni. Nous ne l'avons pas dans la liste et nous l'avons démarrée, mais maintenant, il revient à l' Allemagne, en disant, d'accord, nous l'avons déjà, donc il ne l'inclura pas dans la liste. Et il en va de même pour les États-Unis. Nous avons l'aorte usée ici. Il ne figurera pas dans la liste. Et avec cela, nous aurons notre liste unique de tous les pays. Très bien, donc tout est une question de distinction. Ensuite, nous allons apprendre à trier nos données en utilisant l'ordre par. 15. #13: Très bien, les gars et les filles. Ainsi, une fois que vous commencez à utiliser les instructions select pour récupérer vos données de votre base de données, les résultats que vous obtenez ne sont pas triés dans un ordre particulier. Cela signifie que le SGBD ou la base données vous renvoie ces données dans un ordre non spécifié. Maintenant, si vous souhaitez appliquer certaines règles ou trier les résultats, nous pouvons utiliser l'octet d'ordre des nuages. Alors maintenant, afin de comprendre l'ordre BY, vous allez vérifier la tâche suivante. Récupérez tous les clients dont les résultats sont triés par score, le plus petit devant figurer en premier. Essayons maintenant de comprendre comment nous allons écrire les instructions SQL afin de résoudre ces tâches. Maintenant que nous avons besoin de clients, cela signifie que nous nous concentrons sur les clients de table. Essayons-le. Notre déclaration de sélection d'abord. Sélectionnez donc, il n'y a aucune spécification concernant les colonnes. Je vais utiliser une étoile de la part des clients. Alors, analysons cela et voyons, comme vous pouvez le constater, que nous avons tous les clients. Mais comme vous pouvez le constater, il n'est pas trié en fonction du score. La tâche est faussée par le score le plus faible d'abord, puis le plus élevé. Pour ce faire, nous allons utiliser le mot clé order BY. Alors, créons une nouvelle ligne. Ainsi. Ensuite, nous devons spécifier la colonne que nous allons utiliser pour trier nos données. Ou la tâche indique qu'elle doit être triée par score. Cela signifie que notre colonne est score, le nom de la colonne score. Nous avons maintenant deux options pour trier nos données. Nous avons deux voies, ascendante et descendante. Dans la tâche, il est indiqué qu'elle doit être triée par score, le plus petit en premier. Cela signifie que nous devons utiliser l'ascendant. En SQL, nous avons le mot clé ASC. Cela signifie qu'il est ascendant. Nous avons donc maintenant la clause Order By et tout devrait bien se passer. Exécutons la requête. Maintenant, si nous examinons les résultats, vous remarquerez peut-être déjà que le résultat est trié différemment des ensembles standard, ce qui signifie que nous avons un tri différent maintenant après le score. Le premier est donc nul, car nul, nul est considéré comme le plus petit. Insertion. Après cela, nous avons 350, soit le score le plus faible de tous ces clients. Puis vient le plus haut , et ainsi de suite. Maintenant, nous allons d'abord redémarrer , décider comment trier nos données et nous avons une solution pour notre tâche. Une autre chose à noter est qu'en SQL, le tri par défaut par ordre croissant est croissant. Cela signifie que si je vais ici, que je supprime le mot clé ask this et que je recommence la requête, j'obtiendrai exactement les mêmes résultats car ne spécifiez rien après le nom de la colonne, la valeur par défaut sera ascendant. D'accord, examinons maintenant une autre tâche rapide qui dit à peu près la même chose. Récupérez tous les clients et les résultats doivent être triés par score. Mais cette fois, le plus haut devrait être le premier. Cela signifie que nous devons utiliser la méthode qui consiste à descendre le tarif le plus élevé plutôt que le plus petit. Cela signifie que nous avons la même requête. Nous n'avons rien à changer. Mais maintenant, après le nom de la colonne, si je le laisse vide, ce sera croissant. Mais cette fois, nous devons utiliser la méthode descendante. Nous allons donc utiliser ce disque de mots clés, c'est-à-dire décroissant. Exécutons donc cette requête. Alors maintenant, nous allons vérifier le résultat. Nous pouvons déjà voir que la liste est triée dans le sens inverse. Nous avons donc maintenant les trois premières cartes avec le score le plus élevé. John en a 900, et c'est le plus haut, puis le plus petit et ainsi de suite. Nous trions maintenant la liste ou le résultat par ordre décroissant. Très bien, maintenant, utiliser order BY devient parfois un peu plus compliqué. Si vous n'utilisez pas qu'une seule colonne, peut-être plusieurs colonnes pour trier vos résultats. Surtout si vous avez beaucoup d'enfants dans vos données, utilisation d'une seule colonne ne vous aidera pas. Vous allez être dans W en utilisant plusieurs colonnes dans l'ordre par pour comprendre cela. Nous allons donc avoir la tâche suivante. Récupérez tous les clients dont le résultat est trié par pays par ordre alphabétique, puis par score le plus élevé en premier. Essayons donc de comprendre comment écrire le code SQL pour cela étape par étape. Alors maintenant, je vais tout supprimer ici. Je l'écris par ordre d'après le premier pays appelé pays. La colonne dont nous avons besoin est le pays, par ordre alphabétique, ce qui signifie qu'elle est croissante. Nous pouvons donc le laisser par défaut ou écrire «  demander », peu importe. Nous allons obtenir le même résultat. Maintenant, nous allons vérifier le résultat. Alors maintenant que vous pouvez le voir, le résultat est déjà trié par pays de manière ascendante pour que tout aille bien. Nous avons donc des foires en Allemagne, alors vous pouvez utiliser un, c'est déjà trié, mais cela ne suffit pas parce que la tâche indique, d'accord, après cela, vous devez les trier en fonction du score, les foires les plus élevées. Prenons maintenant l'exemple des clients Marty et Martin. viennent tous les deux d'Allemagne, mais Maria vient sous forme de sphères. Et même si elle a un score inférieur. Cela signifie qu'une fois que nous avons commencé avec le pays, nous devons à nouveau trier ces scores. Donc, pour ce faire, nous allons mettre ici une virgule puis. Écrivez le score. Alors l'option ici sera de descendre le plus haut en premier. Donc ceci, cela signifie que nous pourrions utiliser les colonnes dans l'ordre par année deux. Pour chaque colonne, nous pourrions utiliser différentes méthodes afin de la trier. Alors maintenant, exécutons-le. Et comme vous pouvez le voir à nouveau ici, c'est bon. Nous l'avons trié par pays, mais maintenant Martin arrive en premier car il a un meilleur score que Maria. Et c'est exactement ainsi que nous allons trier les données à l' aide de plusieurs colonnes. Encore une remarque sur l'ordre par celui-ci que nous pourrions utiliser à la place du nom de la colonne, la position de la colonne. Donc, si vous pouvez voir ici que le pays était en quatrième position. Voici donc la première colonne, la deuxième, la troisième, la quatrième et la cinquième. Cela signifie que ce pays occupait la quatrième position. Donc, au lieu d'écrire pays, je pourrais en écrire quatre. Ici, le score est le dernier, le cinquième. C'est donc un moyen simple de trier les données. J'utiliserai OrderBy et si j'exécute cette requête, j'obtiendrai exactement les mêmes résultats. Mais je ne le recommande vraiment pas. Parce que si vous modifiez la structure de vos données, disons que le pays sera en position de soulignement, il occupera la troisième place. Ensuite, après avoir modifié la structure de vos données, vous devez modifier votre requête. Cela signifie que je dois modifier ces chiffres. Encore une fois. C'est vraiment dommage parce que tu pourrais l'oublier. Donc, si vous écrivez le nom, peu importe le changement. Cela va se produire sur ce schéma ou sur la table. Votre requête peut donner les mêmes résultats et en utilisant les chiffres, vous devez ajuster cela. Je ne recommande donc vraiment pas d'utiliser ces chiffres. Le mieux est d'écrire le nom complet de la colonne. Bien, maintenant, afin de comprendre l'ordre par, je vais vous montrer étape par étape ce que fait la base de données pour exécuter nos instructions. Alors d'abord, il va choisir la table. Notre tableau indique que les clients, nous utilisons l'étoile, ce qui signifie qu'ils peuvent sélectionner toutes les colonnes et les mettre dans les résultats. Mais maintenant, une fois que nous n' utilisons aucun filtre, vous allez sélectionner toutes les données. Mais il remarque qu' il y a un ordre PAR, il peut donc trier les résultats par colonne. La première colonne est donc le pays. Il va donc d'abord le trier par pays. Le premier, le premier client à venir ici, l'Allemagne également, Martin. Puis vient le Royaume-Uni. Triez ça ici. Et puis, après avoir été tiré des États-Unis, il commence à trier les résultats. Nous pouvons donc faire en sorte que le pays soit trié. Et c'est la première étape. L'étape suivante va passer à la deuxième colonne dans l' ordre du score. Il va donc à nouveau trier les résultats. Il va donc les vérifier auprès de nos clients. Ça va voir, d'accord, Martin a un meilleur score et ça va changer. Alors laisse-moi le faire comme ça. Et Martin sera le premier sur la liste. Ensuite, nous avons le Royaume-Uni, donc ça va. Ensuite, nous avons ces deux-là. Nous avons 900 et zéro. Null est le plus petit et c'est bon. Maintenant, voici comment la base de données est triée en utilisant l'ordre de Y. Très bien, c'est tout pour ce chapitre. Nous avons appris à interroger nos données à l'aide des instructions select et à trier les résultats à l'aide de la clause order BY. Dans le chapitre suivant, nous allons apprendre comment filtrer nos données à l'aide de la clause where. Où allons-nous apprendre de nombreux opérateurs importants ? 16. N°14 OÙ: Très bien les gars et les filles. Nous avons donc maintenant appris à récupérer toutes nos données de la base de données à l'aide mots-clés très basiques parmi lesquels sélectionner. Ensuite, nous devons apprendre à filtrer nos données à l'aide de WhereClause, car dans des scénarios réels, vous n'êtes pas intéressé par tous les enregistrements des tables. Donc, généralement, vous ne serez intéressé que par les lignes qui remplissent une certaine condition. Par exemple, nous n'avons pas besoin de tous les clients et de leurs résultats. Nous n'avons besoin que des clients qui viennent d' certain pays ou qui ont un score spécifique similaire. Donc, pour comprendre cela, vérifions une tâche très simple. La tâche consiste à répertorier uniquement les clients allemands. Cela signifie donc que nous ne nous intéressons pas à tous les clients. Nous devons voir les résultats. Seuls les clients viennent donc d'Allemagne. Bon, essayons maintenant de comprendre comment nous allons résoudre cette tâche à l'aide d'une requête SQL. Dans cette tâche, nous nous concentrerons sur les clients. Cela signifie que nous allons interroger le tableau des clients. Et comme il n'y a aucune spécification concernant les colonnes, nous pourrions récupérer toutes les colonnes. Essayons maintenant d'écrire l' instruction SQL correspondante. Sélectionnez comme d'habitude. Ensuite, aucune spécification concernant les colonnes. Nous allons sélectionner tout ce que nous utilisons. La star de notre table, ce sont les clients. Et analysons cela et voyons, comme d'habitude, nous avons toutes les données, tous les clients d'Allemagne, des États-Unis, du Royaume-Uni, etc. Mais la tâche ne concerne que les clients allemands. Cela signifie que nous devons créer des filtres. Maintenant, pour ce faire, nous allons utiliser les nuages étranges et, en général nous les plaçons immédiatement après, de, d'accord. Maintenant, nous devons écrire le mot clé où, après la façon dont nous devons spécifier notre condition, la condition doit être basée sur les pays. Cela signifie que le pays doit être égal à l'Allemagne. Nous écrivons donc maintenant le nom de la colonne, pays étant égal à l'opérateur. Et maintenant, nous devons saisir la valeur qui est exactement telle qu' elle est écrite dans la base de données. Jeremy, comme ça. Nous écrivons l'Allemagne. Commençons donc maintenant l' exécution et voyons le résultat. Comme vous pouvez le constater, nous n' avons pas tous les clients. Nous n'avons que deux clients qui remplissent cette condition. Maria et Martin. D'autres clients, comme John, George et Bitter, ne remplissent pas tous les critères et sont exclus des résultats, n'est-ce pas ? Comme vous pouvez le constater, SQL est assez facile à écrire sur Android, par exemple, sélectionnant toutes les colonnes des clients où le pays du client doit être égal à l'Allemagne. Il est donc très facile de le lire en utilisant mots anglais et dans l'ordre logique. OK, passons maintenant à une autre tâche rapide. Il indique les clients sélectionnés dont le score est supérieur à 500. C'est donc basé sur le même tableau, donc nous ne changerons pas grand chose ici. La seule chose qui a changé, c'est l'état. Nous allons donc le supprimer cette année. Notre condition ici est basée sur le score. Nous avons donc l'opérateur de score de colonne n' est plus égal, il devrait être supérieur. Nous avons donc besoin d'un autre opérateur et la valeur est de cinq cents. Nous notons donc vos 500. Exécutons-le. Nous pouvons maintenant voir les clients dont le score est supérieur à 500. Comme vous pouvez le constater, il est assez facile d' utiliser l'instruction where. Bien, maintenant, afin de comprendre la clause where, je vais vous montrer étape par étape ce que fait la base de données une fois que nous avons exécuté notre requête. Donc, cette base de données va vérifier quelle table, pour se concentrer sur les clients. Ensuite, je vais vérifier de quelles colonnes nous avons besoin lorsque nous écrivons l'étoile. Cela signifie que la base de données sélectionnera toutes les colonnes et leurs résultats, puis la base de données peut vérifier, accord, il y a un filtre, ce qui signifie que toutes les données ne devraient pas figurer sur les résultats, donc elle va vérifiez-le. Maintenant, les trois premiers accords vont vérifier le score ici. Le score est de 350, ce qui signifie qu'il n'est pas supérieur à 500. Il ne l'inclura pas dans le résultat. Le suivant est supérieur à 500. Cela signifie qu'il faudra que le client suivant remplisse la condition. Oups, il faut que je l'écrive ici. Bien, maintenant, le premier client, 500, n'est ni supérieur ni égal, il est juste supérieur à 500, ce qui signifie qu'il n'en tiendra pas compte. Et le dernier, c'est nul. Cela signifie qu'il est vide. Il ne ressentira pas la maladie. Cela signifie que nous n'avons que deux clients et c'est ainsi que fonctionne Where dans la base de données. Très bien, les gars, en SQL, il existe de nombreux types d' opérateurs que vous pouvez utiliser dans la clause where afin de filtrer vos données. En SQL, ils sont divisés en deux groupes. Sur le côté gauche, nous avons les opérateurs de comparaison, et sur le côté droit, nous avons les opérateurs logiques, le compresseur et les prédateurs. Vous pouvez l'utiliser pour comparer deux valeurs, par exemple nous avons la valeur égale, non égale, supérieure à, inférieure, supérieure ou égale à, inférieure ou égale aux opérateurs logiques vous pouvez l'utiliser une fois que vous souhaitez combiner deux conditions différentes. Et par conséquent, vous allez obtenir le vrai ou le faux. Par exemple, nous avons un opérateur renvoie vrai si les deux conditions sont vraies, nous avons ou renvoyons vrai. Si l'une des conditions est vraie, alors il n'y a pas de mensonge intermédiaire et ainsi de suite. Ainsi, dans les exemples précédents de la clause where, je vous ai montré deux opérateurs de conversion, l'un égal et l'autre supérieur à. Ensuite, je vais les parcourir toutes afin de vous montrer comment vous pouvez les utiliser dans vous montrer comment vous pouvez les utiliser la requête et quelques exemples. Donc tu ne t'inquiètes pas pour ça. Très bien, c'est ce qu' il en est de la clause WhereClause. Nous allons maintenant parler des opérateurs de comparaison. 17. Les opérateurs de comparaison #15 : =, >, <, >=, <=, ! =: Très bien, nous allons maintenant nous concentrer sur les opérateurs de comparaison et apprendre à établir nos conditions dans les nuages. La conversion de la naissance est, comme je l'ai dit, utilisée pour comparer deux valeurs et c'est le moyen le plus simple de filtrer des données à l'aide de SQL. Bien, maintenant, pour les comprendre, effectuons les tâches suivantes. Tout d'abord, trouvez tous les clients dont le score est inférieur à 500. Cela signifie que nous allons nous concentrer sur le tableau du client et qu'il n'y a aucune spécification concernant les colonnes. Nous allons utiliser Select star from customers. Alors maintenant, exécutons-le. Comme vous pouvez le constater, nous avons tous les clients, mais nous devons filtrer les données dont le score est inférieur à 500. Nous allons donc utiliser la clause « où ». La colonne est le score, le moins d'opérateur. Ensuite, nous allons taper 500. Nous allons donc vérifier les résultats et nous en inspirer. Nous n'avons donc qu'un seul client dont le score est inférieur à 500. Maintenant, afin de comprendre pourquoi nous n'avons eu qu'un seul client avec d'autres résultats, je vais vous montrer ce que la base de données a fait une fois que nous avons exécuté notre requête. Nous avons donc dit sélectionner une étoile parmi les clients. La base de données se concentrera sur ces clients. Nous avons dit étoile, cela signifie que nous avons besoin toutes les colonnes, additionnons nos résultats. Et puis, puisque nous devons porter des gants, allons filtrer les données. Il va donc passer en revue tous les dossiers et essayer de déterminer s'ils remplissent la condition ou non. Je vais donc utiliser le terme « j'aime » et « je n'aime pas » pour dire « vrai » ou « faux ». Le score auditif du premier client est donc inférieur à 500. Cela signifie que cela apparaîtra dans le résultat parce que cela répond à leur condition. Ensuite, nous avons le suivant. Le score est de 900. Ce n'est pas moins de 500, donc cela signifie faux. Le suivant est le même 750, ce n'est pas moins de 500. Le suivant est intéressant. C'est exactement 500, mais comme les conditions, moins de 500, ne remplissent pas la condition, alors la valeur nulle est fausse. C'est pourquoi nous n'avons eu qu'un seul client à ses résultats. Bien, ajoutons maintenant une autre tâche qui dit : trouvez tous les clients dont le score est inférieur ou égal à 500. Donc à peu près la même chose, mais nous avons ici aussi des clients qui sont égaux à cinq cents. Vérifions donc que nous pouvons avoir la même requête, donc nous ne changerons rien ici, seulement l'opérateur. Nous avons donc besoin du moins de, donc ça va rester comme ça, mais nous avons aussi besoin de l'égal à. Il existe donc un autre opérateur appelé inférieur à, et il ressemble à ceci. les avons donc tous les deux comme ça. Et nous allons nous inquiéter et voir quel sera le résultat. Comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons le numéro de client de Martin. Il a marqué 500 points. Et maintenant, cela devrait apparaître sur le résultat. Nous avons donc la première, Maria, moins de 500 et nous avons Martin. Il est exactement comme le 500. C'est donc le moins qu'égal à. Donc, comme vous pouvez le constater, c'est assez simple. Passons à un autre opérateur avec la tâche suivante. Trouvez tous les clients dont le score est supérieur ou égal à cinq cents. Cela signifie donc que c'est presque la même chose, mais nous devons utiliser un autre opérateur supérieur à. Cela ressemble donc à ceci, supérieur ou égal. Et vérifions le résultat. Donc, comme vous pouvez le voir ici, nous avons maintenant tous ces scores supérieurs à 500. Nous nous sommes donc joints à 900. George en a 750, et Martin reste ici parce que son noyau est égal à 500. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Très bien, nous avons maintenant une dernière tâche. Il dit : trouvez tous les clients non allemands. Essayons donc de résoudre ce problème. Nous allons rester avec les clients de la table. Sélectionnez donc une étoile parmi les clients. Et nous devons filtrer les données en utilisant le score NAT , sauf pour ce pays. Nous allons donc plonger maintenant dans ce pays. Et comme il est question de clients non allemands, cela signifie que le pays ne devrait pas être égal à l'Allemagne. Donc, l'opérateur non égal ressemble à ceci. Ensuite, nous avons besoin de la valeur Allemagne. Donc, avec cette question, vous dites, d'accord, donnez-moi tous les clients dont le pays n'est pas égal à l'Allemagne. Alors exécutons-le. Et comme vous pouvez le voir ici, nous n'avons pas de pays appelé Allemagne ni les résultats. Et vous pouvez également voir ou avoir le même résultat en utilisant cet opérateur. Ça a aussi le goût, pas le même. Donc, si je l'exécute, nous obtiendrons les mêmes résultats. Vous pouvez donc utiliser l'un ou l'autre. n'y a aucune différence entre eux. Bien, voyons maintenant comment la base de données résout ce problème. Nous disons « sélectionnez l'étoile du client ». Cela signifie que les trois vont se concentrer sur le client. L'étoile signifie toutes les colonnes, comme d'habitude. Nous allons le mettre ici. En dessous, il est écrit que le pays n'est pas égal à l'Allemagne. La base de données va donc se concentrer sur cette colonne ou sur la condition. Voyons donc le premier client, le pays égal à l'Allemagne. Cela signifie donc que c'est faux. Nous n'en verrons pas le résultat. La suivante, le pays n' est pas égal à l'Allemagne, donc c'est positif. Nous allons le voir lors des résultats. La suivante est la même. Le pays n'est pas égal à l'Allemagne. Nous le verrons ainsi que les résultats. Et le premier client, le pays est égal à l'Allemagne. Cela signifie donc que c'est faux. Nous ne le verrons pas lors des résultats. Et enfin, ce pays n'est pas égal à l'Allemagne, donc c'est vrai, nous verrons son résultat. C'est pourquoi nous avons vu trois clients voir leurs résultats. Très bien, nous avons maintenant couvert tous ces opérateurs dans ces comparaisons. Ils sont assez faciles. C'est toujours comme comparer deux valeurs. Et je vous suggère d'aller jouer avec eux jusqu'à ce que vous compreniez comment ils fonctionnent. Mais en tant que x, nous allons commencer à travailler sur les opérateurs logiques. Ils sont un peu plus difficiles, alors ne vous inquiétez pas pour ça. Je vais expliquer cela en détails, en donnant des exemples et tout le reste. Mais ils sont très importants en utilisant SQL, car vous finirez par les utiliser beaucoup. Très bien, c'était donc tout pour le premier groupe d'opérateurs. Ensuite, nous pouvons parler de cet autre groupe, des opérateurs logiques ou non. 18. Opérateurs logiques #16 : ET, OU, PAS: Très bien les gars, nous allons maintenant parler du deuxième groupe d' opérateurs que vous pouvez utiliser dans la clause where, et ils ont appelé les opérateurs logiques. Nous allons nous concentrer sur ces trois mauvais garçons et/ou cinglés. Dans les exemples précédents, vous allez apprendre à filtrer vos données à l'aide d'une seule condition. Mais dans les scénarios de la vie réelle, les choses se compliquent lorsque vous devez combiner les résultats de deux conditions ou plus. Et pour ce faire, vous pouvez utiliser les opérateurs et, ou. Bon, commençons maintenant par le premier opérateur. L'opérateur dit ce qui suit. Elle renvoie la valeur true uniquement si les deux conditions sont vraies, sinon elle peut être fausse. Supposons donc que nous ayons la condition a, condition P et que nous voulions les combiner en utilisant. Et. Donc, la première situation que nous avons dans la condition a est vraie et la condition B est vraie. Si vous diffusez les publicités, nous y arriverons également , car elles répondent aux exigences. Les deux conditions sont donc vraies. Nous allons nous en sortir. Disons que le second scénario, condition a également, est vrai. Mais dans la condition B, nous avons faux. Ici. Les deux ne sont pas vrais et nous obtiendrons un résultat faux. Maintenant, le moyen de contourner la condition a est fausse et la condition B est vraie. Elles ne sont pas toutes les deux vraies, ce qui signifie que le résultat sera faux. Et le dernier scénario où vous avez les deux est faux. Par conséquent, vous allez devenir faux. Cela signifie donc que l' opérateur AND est vraiment strict. Les deux conditions doivent être vraies pour être vraies. Sinon, ce sera toujours faux. OK, passons à la suivante. Nous avons l'opérateur OR. Il dit que cela revient à vrai si l'une des conditions est vraie. Cela signifie donc l'opérateur OR. Il ne peut pas être heureux si l'une de ces conditions était vraie pour vous donner la vérité. Sinon, cela vous donnera un faux. Reprenons donc le même exemple que celui que nous avons ici, condition a, la condition B, mais maintenant nous allons l' appliquer ou nous avons dans le premier scénario vrai et a vrai au point B, ce qui le premier scénario vrai et a vrai au point B, ajoutera des exigences supplémentaires. Les deux sont vrais. Cela signifie donc dans l' ordre dans lequel nous avons la vérité. Dans la prochaine, nous avons ajouté un vrai ou un faux. Alors maintenant, il est dit qu'au moins une devrait être vraie. Cela signifie donc qu'avec l'oral, vous allez aussi bien réussir parce que vous l'avez ici en tant que, c'est vrai. Donc, le scénario suivant où c'est le contraire, où vous avez un faux et un vrai, répond aux exigences. Au moins l'une d'entre elles est vraie pour vous donner la vérité. Mais seul le dernier scénario où vous vous trompez tous les deux. Avec ce scénario, vous allez devenir faux. Donc, comme vous pouvez le voir, l' orbiteur est moins percutant que ça. Et elle sera heureuse si vous avez moyen de vous donner une idée et d' obtenir plus de résultats. OK, passons au dernier opérateur, celui qui n'est pas un opérateur. Il indique qu'il va inverser le résultat de n'importe quel opérateur booléen. Cela signifie donc que cela vous donnera toujours le contraire. Par exemple, si vous dites gauche, ça ira à droite. Si tu dis « va à droite », ça va disparaître. Donc, ici, vous avez toujours les autres résultats inverses, cela ne fonctionnera qu'à une seule condition. Il ne s'agit donc pas de combiner deux conditions comme et et ou. Donc. Nous avons ici la condition a. Si vous avez ici vrai et que vous utilisez les noix. Cela signifie donc que vous allez tomber. Cela va donc faire le contraire. Et pareil. Si vous avez false et que vous utilisez l'opérateur NOT dessus, vous obtiendrez vrai. C'est donc toujours comme inverser les résultats. Si vous avez le vrai, vous allez devenir faux. Si vous avez des coffres, cela deviendra réalité. D'accord ? Assez de théorie, passons à quelques tâches pour l'apprendre en SQL. Nous avons donc les tâches suivantes. Trouvez tous les clients qui viennent d' Allemagne et leur score est inférieur à 400. Nous avons donc ici deux conditions. Essayons de résoudre ce problème. Comme d'habitude, nous allons utiliser select. Aucune spécification concernant les colonnes. La star de notre table est que les clients sont maintenant dans l'état où ils se trouvent. Nous avons deux conditions. Le pays est l'Allemagne, nous pouvons donc écrire pays égal à la valeur Allemagne. Nous avons maintenant d'autres conditions. Il indique que le score doit être inférieur à 400, le score moins l'opérateur 400. Maintenant, j'ai deux conditions et je dois les combiner pour que la tâche soit sûre. Cela signifie que les deux conditions doivent être remplies. J'en ai besoin tout de suite, l'opérateur et entre ces deux conditions. Alors, exécutons-le et voyons. Avec ces conditions, nous n' avons qu'un seul client remplissons donc les deux conditions. Nous avons donc fait venir Maria d'Allemagne. Son score est inférieur à 400. Ok, les gars et les filles. Voyons maintenant si la base de données, une fois que nous avons exécuté l' opérateur and, nous pouvons, comme d'habitude, sélectionner une étoile dans la base de données clients axée sur les étoiles stables des clients signifie que nous avons besoin de toutes les colonnes. Nous allons donc voir toutes les colonnes et les résultats. Maintenant, cette base de données va parcourir chaque ligne et s'efforcer de déterminer si elle répond à ses exigences pour en faire des résultats. Commençons donc par le premier. La première cliente, Maria , vient d'Allemagne. C'est donc de la première à la première condition. La deuxième condition, nous avons obtenu 350 points, c'est moins de 400. Cela signifie donc que nous avons un autre vrai. Et puisque nous utilisons des publicités, les deux sont vraies, nous obtiendrons le résultat sous forme de ligne. Cela signifie donc que Delta V va publier ses autres résultats. Donc, la prochaine fois, nous avons John. Le pays est les États-Unis. C'est donc le premier faux ici à la première condition. La deuxième condition également, c'est qu'elle est supérieure à 400 secondes, donc ça va aussi être faux, faux, faux. L'opérateur et va le mettre comme faux. La suivante, nous sommes également confrontés à la même situation. Le pays n'est pas l'Allemagne et le score n'est pas inférieur à 400, donc les deux sont faux. La fin de la naissance va faire croire que c'est faux. Et le quatrième, nous avons Martijn, le pays est l'Allemagne, donc nous avons le premier chemin à suivre. Cette condition n'est pas inférieure à 400 z-score, désolé. Nous avons donc ici faux avec la fourmi, ça ne marchera pas. Cela signifie donc que le résultat sera faux , car les deux ne sont pas vrais. Et la dernière, les deux conditions sont fausses. Le pays n'est pas l'Allemagne et nous n'avons pas de score. Cela signifie donc que nous avons également faux. Ainsi, un seul client remplit les deux conditions avec true. Et une fois que vous l'aurez utilisé, vous n' obtiendrez qu'un seul enregistrement. Bon, passons maintenant à la suivante et nous avons l'opérateur OR. La tâche consiste à trouver tous les clients qui viennent d'Allemagne ou dont le score est inférieur à 400. Nous avons donc presque la même configuration. Mais ici, nous avons l'opérateur logique ou quelque chose comme ça, nous avons les mêmes conditions. pays est égal à l'Allemagne avec un score inférieur à 400. Mais maintenant, nous allons les connecter à l'opérateur OR. Maintenant, nous allons vérifier les résultats. Je vais l'exécuter. Et comme vous l'avez peut-être déjà remarqué, nous avons maintenant deux clients grâce à cette configuration. Voyons donc ce qui s'est passé. Alors maintenant, au début, comme d'habitude, nous indiquons à la base de données de sélectionner une étoile parmi les clients. Il se concentre sur les clients, toutes les colonnes à cause de l'étoile. Et maintenant, nous avons ici les mêmes conditions. score du pays égal à l'Allemagne est donc inférieur à 400. Mais la seule différence est que nous utilisons l' opérateur logique ou que les résultats peuvent être différents. Cette base de données va donc parcourir chaque ligne et voir si elle répond aux exigences ou si elle est nulle, ou si elle suffit pour n' avoir qu'un seul vrai, vrai comme résultat. Donc, comme vous pouvez le voir ici dans le premier client, les deux sont vrais. Cela signifie que nous aurons la vérité. En conséquence. Nous verrons les résultats de Maria. Après ça. Ces deux clients n'ont aucun vrai, en aucun cas. Cela signifie que les résultats seront faux. Mais le client de Martin a un vrai client. Cela signifie donc que cela suffit. ce que nous obtiendrons comme résultat. Martin sera donc le résultat. Même chose pour le dernier client. Il a donc les deux faux. Nous n'avons aucune vérité. Cela signifie que l' opérateur or va mettre false. C'est pourquoi nous avons contacté des clients. Très bien, maintenant, deux, le dernier, nous avons l'opérateur not et nous avons la tâche suivante. Trouvez tous les clients dont le score n'est pas inférieur à 400. Cela signifie que nous n'avons qu'une seule condition et que nous avons l'écrou. Essayons donc de résoudre ce problème. n'avons donc ici qu'une seule condition. C'est au-dessus du score. Cela ne disait donc rien sur le pays. Je peux en supprimer cette partie. Nous avons donc un score inférieur à 400, mais il indique qu'il ne devrait pas être inférieur à 400. Donc, tout ce que nous pouvons faire est simplement de leur ajouter un opérateur Nuts. C'est très simple. Alors exécutons-le. Comme vous pouvez le voir ici, ce sont tous des clients, ils n'ont pas un score inférieur à 400. Bon, voyons maintenant ce que la base de données a fait une fois que nous avons exécuté l'opérateur NOT. Donc, comme d'habitude, nous aurons toutes les colonnes à cause de l'étoile. Et puis nous avons un score de condition inférieur à 400. Mais avec les écrous de commande, sans les nœuds, nous n'aurons qu'un seul client qui répondra à ces exigences. Nous n'avons donc qu'un seul vrai ou faux avec un autre opérateur qui va tout inverser. Cela signifie que si vous avez vrai, cela indiquera que c'est faux. Et si vous en avez quatre, cela montrera que c'est vrai. Donc ça va juste faire le contraire. Nous avons donc ici du vrai et le résultat va être faux. Les trois suivants sont tous faux, nous allons donc y arriver, mais vous devez faire attention à quelque chose. Donc, ici, c'est nul. La base de données ne sait donc pas si elle est inférieure ou supérieure ou quelque chose comme ça. Il le traitera donc comme inconnu et ne lui montrera pas d'autres résultats car il est vide ou nul. C'est pourquoi nous avons ajouté les résultats, ces vérités. Cela signifie que nous n'aurons que trois clients. Très bien, c'était donc tout pour les trois opérateurs et, ou les fous. Ensuite, nous allons en apprendre davantage sur l'opérateur logique entre. 19. #17 ENTRE: Très bien les gars et les filles. Nous allons maintenant parler d' un autre opérateur logique que vous pouvez utiliser dans la clause where afin de filtrer vos données. Et c'est entre les deux. Between est un opérateur logique qui vous permet sélectionner uniquement les lignes comprises dans une plage spécifique. Pour travailler avec between en SQL, vous devez définir des limites deux valeurs qui spécifient la plage. Nous devons donc définir ici la valeur intermédiaire entre la valeur moyenne et la valeur maximale. Cela peut être n'importe quoi comme du texte, un numéro et une date. Ici, en SQL, n'importe quelle valeur entre ces deux limites. Ils ne seront pas considérés comme vrais. Et les valeurs ou les lignes situées en dehors ces limites seront considérées comme fausses. Et encore une information très importante ces limites, la valeur principale et la valeur maximale sont incluses dans la condition. Donc, en fait, je vois dans les projets beaucoup de personnes qui l'oublient ou qui se disent vraies, demandent à nouveau si ces limites sont liées à la condition ou non. C'est donc très confus. N'oubliez pas que ces valeurs sont incluses dans la condition. Alors maintenant, pour comprendre cela, nous allons avoir une tâche et nous allons essayer de la résoudre avec SQL. Très bien, nous avons maintenant les tâches suivantes. Trouvez tous les clients dont le score se situe dans la fourchette de 100 500. Essayons donc de résoudre ce problème avec SQL. Donc, comme d'habitude, sélectionnez une étoile, il n'y a pas de spécifications concernant les colonnes. Notre table, ce sont les clients. Nous devons maintenant filtrer les données. Nous allons donc utiliser où et ici, la colonne dont nous avons besoin pour utiliser un score, car elle indique que le score doit être compris entre 100 et 500. Nous allons donc écrire le score. Et maintenant, la syntaxe pour between, vous devez écrire le mot clé between. Et maintenant, nous devons spécifier la valeur minimale. Donc, la valeur Min, la première limite est la centaine. Ensuite, nous allons utiliser l'opérateur , puis la valeur maximale. Et c'est tout. Donc, pour l'intervalle, vous devez noter le nom de la colonne entre la valeur minimale et la valeur maximale. Alors c'est ça. Essayons maintenant d' exécuter la requête et de voir les résultats. Comme vous pouvez le constater, ces deux clients ont les scores. C'est 100-500. Bon, voyons maintenant ce que fait la base de données une fois que nous avons exécuté la requête avec l'opérateur between. Alors maintenant, comme d'habitude, sélectionnez une étoile parmi les clients. Cela signifie que dans les résultats, nous avons besoin toutes les colonnes et que nous savons où. Cela signifie donc que la base de données doit filtrer les résultats et nous avons la condition 100-500. Passons donc en revue tous les clients. Donc, dans le premier cas, nous avons le score de 350. Il se situe entre cette plage de 100 à 500. Nous avons donc le premier vrai et nous le verrons dans leurs résultats. Le suivant est donc 900. C'est donc comme en dehors de la limite maximale. Cela en fait un faux. Il en va de même pour George. Nous en avons 750, c'est également en dehors des 500, donc c'est en dehors des limites, et non entre ces deux valeurs. Nous avons le faux. Et maintenant, c'est intéressant, nous avons les 500, 500. Ce n'est pas dans la fourchette, c'est exactement la limite. Et avec cet intervalle, il va considérer que c'est vrai. Nous pensons donc que c'est vrai. Et le dernier que nous avons maintenant, il est donc inconnu, il ne le renverra donc pas ici. C'est pourquoi les résultats. Nous avons rencontré deux clients, Maria et Martin, parce qu'ils se situaient entre 100 et 500. Et Martin est exactement la limite maximale. C'est pourquoi cela est considéré comme vrai. OK les gars, il existe donc un autre moyen de résoudre de telles tâches sans utiliser les deux. Et au lieu de cela, nous pouvons utiliser deux conditions et les connecter à l'opérateur AND. Je vais donc vous montrer cette étoile de clients, comme d'habitude. Et maintenant, nous allons écrire les conditions où. Tout d'abord, le score doit être supérieur ou égal à 100. Nous allons donc utiliser un opérateur supérieur ou égal à 100. Ensuite, vous allez écrire la deuxième partie de la deuxième limite. Le score doit être inférieur ou égal à cinq cents. Nous allons donc utiliser cet opérateur inférieur ou égal à cinq cents. Donc, avec cela, nous redéfinissons la fonction between. Et si je lance ceci, je vais supprimer cette partie ici et l'exécuter. Nous obtiendrons exactement les mêmes résultats parce que nous le redéfinissons simplement d'une autre manière. Certains développeurs, comme moi, ont tendance à ne pas utiliser entre et, au lieu de cela, nous utilisons de telles conditions, car pour moi, il est plus facile de lire ce que fait la requête plutôt que de les utiliser entre les deux, parce que j'ai besoin de souvenez-vous quand j'ai utilisé entre cela, par exemple, les limites sont incluses. Et si tu l'oublies, tu dois faire des recherches à ce sujet. Il est donc vraiment plus facile de lire exactement ce que fait la requête. J'ai donc tendance à éviter entre les deux conditions avec les fourmis. Et encore un avantage à ce sujet. Tu ne pourrais pas mieux le contrôler. Donc, par exemple, je pourrais utiliser pour la limite avec les aimants une valeur inférieure sans les égaux. Vous pourriez donc le définir de manière plus flexible que l'intermédiaire. Très bien, c'était donc tout pour l'opérateur d'ici la semaine prochaine et pour en savoir plus sur l'opérateur en place. 20. #18 EN: Très bien les gars et les filles. Nous allons maintenant parler d' un autre opérateur logique que vous pouvez utiliser dans la clause where afin de filtrer vos données. Et c'est l' opérateur in, les énumérateurs. Il vous permet de définir une liste de valeurs que vous souhaitez voir apparaître dans les résultats ou que vous souhaitez inclure dans les résultats. Donc, comme je l'ai dit, comment cela peut fonctionner, vous pouvez définir, comme une simple liste de contrôle, une liste de valeurs dans laquelle vous indiquez à SQL que seules ces valeurs sont autorisées dans les résultats. Vous pouvez donc définir ici plusieurs valeurs. Ce n'est pas comme l'entre-deux où on définit les limites. Voici une liste de valeurs. La base de données peut donc commencer comme chaque valeur était une valeur dans cette liste. Si la réponse est oui, alors ce sera vrai. Si la réponse est non, ce sera tout simplement faux. Très bien, maintenant, comme d'habitude, afin de comprendre cela, nous allons avoir une tâche et essayer de la résoudre SQL, la tâche étant de trouver des clients dont l'identifiant client est égal à l' une des valeurs 12 ou cinq. Essayons donc de résoudre ce problème. Comme d'habitude, il n'y a aucune spécification concernant les colonnes, vous allez donc sélectionner une étoile parmi les clients. Maintenant, nous devons filtrer les données. Nous allons donc utiliser WhereClause et c'est là que nous commençons. Il est donc indiqué que c'est le numéro du client. Cela signifie donc que c'est la colonne que nous allons utiliser pour filtrer les données de notre identifiant. Et maintenant, nous avons un ensemble de valeurs, 12,5. Donc, pour l'utiliser, nous allons utiliser l'opérateur in. Et nous commençons maintenant à définir la liste, une liste de contrôle. Ouvrez donc les crochets. La première valeur est un, puis la virgule deux, la virgule cinq, puis les crochets. Nous avons donc défini la liste des valeurs dont nous voulons voir les résultats. Et avec cela, nous allons exécuter cette requête et voir ce qui va se passer. Comme vous pouvez le constater, la requête est exécutée et nous avons la liste des clients qui correspond exactement à notre liste, le numéro client 12.5. Bon, voyons maintenant ce que la base de données a fait une fois que nous avons exécuté l'opérateur in. Comme d'habitude, sélectionner une étoile parmi clients signifie que je souhaite voir toutes les colonnes des résultats et que la base de données peut les sélectionner. Et puisque nous avons une clause de localisation, il va commencer à vérifier l'état. La condition doit indiquer que identifiant du client doit figurer dans cette liste. Les données vont donc vérifier chaque client. Nous avons donc ici le numéro un du client, et il figure dans la liste. C'est pourquoi nous allons obtenir une réponse positive à cette maladie et nous allons voir en fonction des résultats. Le suivant, c'est deux. Donc, ici aussi, nous avons vrai ou celui-ci et nous allons l'obtenir au résultat. Le numéro client du troisième client est égal à trois et ne figure pas dans la liste. C'est pourquoi nous allons nous tromper ici. Il en va de même pour quatre, donc quatre ne figurent pas dans la liste. Il l'ignorera. Et le dernier, l' identifiant client est égal à cinq et il figure dans la liste. Nous allons donc en obtenir un vrai. Et c'est ainsi que la base de données peut traiter notre requête. Très bien, vous pouvez me le dire maintenant, attendez une minute, Vera, je viens de découvrir l'opérateur ou et la façon dont je combine différentes conditions à l'aide du bloc opératoire. Et je pourrais résoudre cette tâche en utilisant cela au lieu de l'utiliser comme une liste de contrôle. Voyons donc comment nous pouvons le faire. Je suis d'accord que ça va marcher aussi. Sélectionnez donc une étoile parmi les clients, où l'identifiant client est égal à un. Donc, le premier, puis nous écrivons notre identifiant client égal à deux et continuons. L'identifiant client est égal à cinq. Donc, si je lance cette requête, nous obtiendrons exactement les mêmes résultats. Mais je suis d'accord là-dessus, mais comme vous pouvez le voir ici, c'est plus compact et beaucoup plus facile à lire, comme si vous faisiez une liste et c'est tout. Vous pouvez donc définir ici toutes ces valeurs avec plusieurs conditions et les connecter à l'OR. Donc. Imaginez que vous avez dix valeurs, vous aurez ici dix rouleaux de codes. Je l'ai donc beaucoup aimé avec l'opérateur n. Il est plus compact et plus facile à lire. Très bien, tout tourne autour de l'opérateur in. Ensuite, nous allons apprendre un opérateur très important. C'est la lumière. 21. #19 COMME: Très bien les gars et les filles. Nous avons maintenant l'opérateur logique final que vous pouvez utiliser dans la clause where afin de filtrer vos données. Et c'est l'opérateur similaire. C'est un peu plus compliqué que les autres. Ne t'en fais pas pour ça. Je vais expliquer cela étape par étape à l'aide d'exemples. Donc, une fois que vous l'aurez compris, ce sera plus facile et plus amusant à utiliser. Ainsi, dans les autres exemples avec la clause whereClause, nous définissons toujours la valeur entière de la valeur complète dans la clause where. Mais parfois, vous pouvez vous retrouver dans des situations où vous ne connaissez toujours pas les valeurs. Vous recherchez certaines valeurs et vous avez une salle de bains en tête. Par exemple, vous recherchez des clients dont le nom commence par m. Vous ne connaissez donc pas la valeur complète. Vous recherchez quelque chose et vous avez un modèle. Vous pouvez utiliser les opérateurs de latence qui étaient un bouton pour trouver ces clients. Ou il y a beaucoup de valeurs dans la base de données ou dans SQL, où il sera presque impossible de définir toutes ces valeurs et la clause where. Donc, au lieu de cela, vous allez définir comme un bouton et vous dites SQL que je recherche quelque chose comme ça. Alors maintenant, ça marche comme ça. Elle renvoie la valeur true si la valeur correspond au modèle. Sinon, il va retourner faux. Cela signifie donc que nous devons construire comme du beurre dessus, en SQL. Et dans la balance, nous disposons de deux outils pour y parvenir. Nous avons le pourcentage où nous disons que cela correspond à n'importe quoi, ou nous avons le trait de soulignement, correspond à exactement un caractère. Prenons maintenant un exemple pour comprendre que nous avons le premier exemple de noms de fichiers commençant par M. Cela signifie que vous savez que les noms commencent par M et que vous ne vous souciez pas de l'autre personnages. Nous devons donc maintenant créer un tel bouton. Nous pouvons noter le M et le pourcentage que vous indiquez ici pour l'échelle, qui commence par M et les autres, peu importe. Il est peut-être vide. Ça peut être comme des personnages. Les personnages multiples n'ont pas d' importance, mais pour vous, il est très important qu'ils commencent par m. Maintenant, nous en avons un autre. Il dit de trouver des noms qui se terminent n. Cela signifie que cela peut commencer par n'importe quoi. Nous allons donc commencer par le pourcentage, et cela devrait se terminer à la fin. Ici. Vous devez faire attention à ce qu'ils distinguent les majuscules et minuscules ici. Il y a donc une différence entre un petit n et un début. Ce modèle indique donc que le SQL commence par n'importe quoi, mais j'ai besoin qu'il se termine par n. Maintenant, nous avons un exemple où vous dites : «  D'accord, ça ne devrait pas être le premier ni le dernier. Le nom doit contenir quelque part notre personnage. Trouvez donc des noms contenant le r. Ainsi, vous ne définissez pas s'ils se situent au début ou à la fin. Donc, avec cela, vous pouvez utiliser le modèle suivant. On peut commencer par n'importe quoi d'autre que R et finir par n'importe quoi. Ici. Tu ne sais pas exactement où ils se trouvent. Les noms doivent contenir quelque part et notre personnage. Maintenant, dans la prochaine, vous pourriez être plus précis en disant, d'accord, trouvez-moi les noms contenant le r, mais exactement en troisième position. C'est donc un peu plus compliqué. Et avec cela, vous allez utiliser le trait de soulignement. Soulignez que vous dites, d'accord, la première position peut être n'importe quoi. La deuxième position peut être n'importe quoi. Mais le troisième devrait être exactement le R. Et ensuite, il y aura des caractères vides et ainsi de suite. Donc, avec cela, vous mélangez ces deux outils, le trait de soulignement et le pourcentage. Maintenant, nous allons étudier plus en détail et exemples de mots afin de comprendre comment x. OK, nous allons maintenant approfondir chacun de ces exemples et vous expliquer ce qui se passe dans le base de données ou SQL une fois que vous avez défini ces modèles. Donc, dans le premier exemple, nous trouvons des noms qui commencent par M. Notre modèle est M et le pourcentage, cela signifie que tout ce qui suit ne nous intéresse pas. Cela devrait commencer par M. Et dans notre base de données, nous avons ces cinq valeurs, ces cinq noms, et commençons un par un. Donc Maria, ça commence par M. Donc ça veut dire que ça correspond à notre modèle. SQL va donc renvoyer pour cela un vrai. Le prochain, c'est John. Le J ici ne correspond donc pas à notre modèle. Cela signifie que SQL va y mettre false plutôt que George, pareil, il commence par G et ne correspond pas à notre modèle. Ça devrait commencer par moi. Pour devenir un vrai. Nous avons un faux pour cela. Martin commence par M. Cela signifie qu'il correspond à notre bouton et que nous allons faire en sorte que cela soit vrai. Et le dernier, Peter, nous avons p et il ne correspond ni à un modèle, et nous allons passer à faux. Donc, si vous définissez ces modèles dans le SQL, vous obtiendrez les valeurs vrai et faux à partir de la base de données. OK, donc dans l' exemple suivant, nous avons trouvé des noms se terminant par n, un petit n. Notre modèle est le pourcentage, puis le petit n. Passons en revue les noms. La première, Maria et la base de données, vont vérifier la dernière. D'accord ? Le dernier ne correspond pas. Notre n va le rejeter. Tu vas devenir faux. Nous avons donc John, John a le dernier caractère et il correspond. Notre base de données de modèles va le publier. Donc, la seconde, nous avons George, George se retrouve avec g. Cela ne correspond pas au schéma faux, Martin n, nous avons vrai ici. Le dernier caractère correspond donc à notre bouton. Et mieux encore, nous avons le r ici. Il ne correspond pas au modèle. Donc, si vous exécutez le bouton Sanjay sur votre base de données, vous n'obtiendrez que John et Martin. Trouvons donc le suivant. Le bouton suivant indique « rechercher des noms » et contient R, mais nous n'avons rien spécifié ou nous n'avons indiqué qu'il devrait y avoir R. Donc, les boutons qui indiquent «  présent » sont présents. Cela signifie que quelque part il y a un R. Donc, avec le Martin, il y a un r. Donc ici, ici, nous avons le R et ça va redevenir vrai. Avec John, il n'y a nulle part et c'est comme s'il n'y avait aucun caractère ici avec le R. Cela signifie que la base de données va renvoyer faux. George, il nous reste une heure, donc ça va devenir vrai. Martin, pareil, mieux, pareil. Donc, comme vous pouvez le voir, si vous le souhaitez, commencez par le présent et terminez par les pourcentages. La base de données peut trouver votre personnage quelque part et elle va le rendre aussi vrai que vous le voyez ici, Peter finit par R, Martin au milieu, quelque part il y a r. Donc ici, vous vous en fichez à propos du poste. Où est ton personnage ? Bon, nous arrivons maintenant à la dernière. Il dit de trouver les noms contenant le R et la troisième position. Ici, nous sommes très précis. Nous disons que le troisième devrait être exactement le R. Donc, pour ce faire, nous n'utiliserons pas le pourcentage dans notre bouton. Nous allons utiliser le trait de soulignement. Il dit que le premier personnage peut être n'importe quoi. Le second personnage pourrait aussi bien être n'importe quoi. Mais le troisième caractère devrait être exactement le r. Et après ça, ça pourrait être n'importe quoi, ça pourrait être vide, comme un tas de caractères. Ça ne nous intéresse pas. Passons donc en revue nos valeurs et voyons comment la base de données va réagir. Alors Maria, ça commence par M, c'est bon. C'est bon. Le troisième devrait être R et nous avons ici un match après, comme si cela n'avait pas d'importance. Il s'agit donc d'une correspondance avec nos modèles. Maria va donc obtenir une réponse véridique à partir de la base de données. Le suivant, John, comme les deux premiers personnages, convient, mais le troisième ne correspond pas au modèle. C'est le H. C'est pourquoi nous allons obtenir un faux pour ça. La troisième, vous pouvez voir que la troisième position est 0 car elle ne correspondra pas. Notre bouton. Martin correspond parce que nous avons, le premier caractère est M, qui peut être n'importe quoi. Le second également, a, et le troisième est R. Donc, cela correspond à notre modèle. Les risques peuvent être n'importe quoi. C'est pourquoi Martin correspond exactement à notre bouton. Le dernier, Beta, ne correspond pas à notre bouton car troisième position, nous avons le T. Cela dit , si vous exécutez un tel bouton votre base de données et que vous êtes précis à ce sujet, vous n'aurez donc que Maria et Martin. Maintenant, nous allons maintenant approfondir les exemples, tout va bien. Maintenant, en tant que x, nous allons apprendre à écrire des instructions SQL en utilisant l'opérateur like afin de comprendre la syntaxe et pour résoudre ces quatre tâches, nous allons commencer par la première. Retrouvez tous les clients dont le prénom commence par M. Donc, comme d'habitude, nous allons sélectionner une étoile. Aucune spécification de la nature des colonnes du tableau n'est réservée aux clients. Maintenant, nous devons filtrer les données à l'aide de nos boutons. Donc, là où se trouvent les nuages, les colonnes que nous allons utiliser dans notre bouton sont le prénom. Ensuite, nous allons écrire le mot clé like. Après cela, nous allons maintenant spécifier le bouton. Il commence donc par la virgule haute, puis par le grand M pour cent, puis se ferme avec la commande haute. Donc, avec cela, nous spécifions le modèle pour l'opérateur similaire et exécutons-le. Comme vous pouvez le voir dans les résultats, nous avons deux clients qui ont un grand M, le début du FirstName. Voici donc comment nous allons procéder en utilisant l'opérateur like. Donc, la prochaine, il est dit trouver tous les clients dont le prénom se termine par un petit n. Nous allons donc avoir les mêmes informations ici, mais nous devons redéfinir le schéma de virgule commande haute qui était pas allemand. Et puis tout ce qui ressemble à un cadeau, puis à un petit n, puis à un placard. Alors exécutons-le. Comme vous pouvez le constater, nous avons eu ces deux clients, Join et Martin, parce qu'ils ont leur prénom et qu'ils se retrouvent avec, d'accord. Passons maintenant à la troisième tâche, trouver des clients dont les prénoms contiennent quelque part et r petit r. Alors allons-y. Nous allons donc avoir la même configuration ici, mais nous devons modifier le schéma. Donc, une virgule haute, puis un pourcentage, petit, un pourcentage, puis un haut, on obtient cela. Comme je l'ai dit, vous ne spécifiez aucune position quelque part qui devrait être un R. Alors exécutons-le et vérifions notre requête. Vous pouvez voir ici que Maria a un R quelque part. George a une relation géniale avec Martin et Beta. Nous avons donc eu ces quatre clients. Mais John, nous ne l'avons pas trouvé parce qu'il n'avait pas d' œuvre d'art dans son prénom. Bon, maintenant à la dernière étape, la tâche est de trouver tous les clients dont le prénom contient le caractère et la troisième position. Alors voilà, les mêmes choses ici. Nous devons uniquement modifier le modèle. Virgule trop haute, le premier caractère devrait être n'importe quoi. Alors soulignez. Encore une fois, soulignez que le deuxième caractère peut être n'importe quoi. Et ici, nous définissons le r. Et puis nous disons tout ce qui suit. Puis une virgule haute, c'est propre. Une fois qu'on aura écrit ici, le bouton là-haut, c'est comme ça, et allons-y. Et comme vous pouvez le voir, seuls Maria et Martin, car nous avons discuté de celui contenant le troisième caractère, le r. Vous avez donc ces quatre exemples avec l'opérateur like. C'est vraiment amusant une fois que tu commences à t'entraîner avec ça. Alors essayez maintenant, je dirais de créer un schéma dans votre tête, d'essayer de l' écrire et de voir comment SQL January fonctionne ça. Ce n'est qu'avec de la pratique que vous obtiendrez de bons résultats et que vous allez les aimer, les comprendre. Très bien, c'est tout pour ce chapitre. Nous avons appris à filtrer nos données à l'aide la clause where et de nombreux opérateurs importants. Dans le chapitre suivant, nous allons passer au niveau que nous sommes en train de lire pour apprendre à combiner nos tables SQL à l'aide de jointures et d'unions. 22. Concept #20: Très bien, les gars et les filles. Jusqu'à présent, nous avons appris à interroger une seule table. Dans tous nos exemples, nous nous sommes concentrés sur la table que nous avons établie, sur laquelle nous avons sélectionné les données, etc. Il ne s'agissait que d'une seule table. Dans des scénarios réels, vous travaillerez avec une véritable base de données contenant de nombreuses tables différentes. Et une fois que vous aurez commencé à écrire des instructions SQL, vous finirez par interroger cette seule table, mais peut-être plusieurs tables afin obtenir quelque chose de significatif à partir des données. Cela signifie que vous devez commencer à apprendre à combiner différentes tables, à joindre ces tables dans une seule instruction SQL. C'est très important pour apprendre le SQL, car une fois que vous maîtriserez cela, vous serez bon en SQL. À présent, dans notre base de données de didacticiels, nous allons maintenant travailler avec deux tableaux indiquant les clients et les commandes figurant dans la commande Comme vous pouvez le constater, quel client a fabriqué les lames, quelle commande ? Alors maintenant, pour joindre ces deux tables, vous devez spécifier deux choses. abord, vous devez déterminer quelle est la clé de jointure, la clé adjacente. C'est comme une colonne qui existe dans les deux tableaux, par exemple le numéro client, que nous pouvons voir ici dans les clients et dans les commandes. Cela signifie donc que l'identifiant client est bon candidat pour rejoindre ces tables, et ce sera notre clé de connexion. La deuxième chose que vous devez spécifier est le type de jointure. Dans SQL, nous avons quatre types de jointures différents. Nous avons la jointure intérieure, jointure gauche, la jointure droite et la jointure complète. Cela peut être compliqué au niveau des styles, mais ne vous inquiétez pas. Je vais expliquer tous ces types étape par étape à l' aide d'exemples. Je vais également vous montrer comment SQL fonctionne avec ces types. Très bien, commençons maintenant par le premier type de joint, nous avons le joint interne. La jointure interne est le type de joint le plus couramment utilisé entre Develop Bird's Eye et j'ai tendance à utiliser beaucoup de jointures internes dans mes instructions SQL. Il est donc largement répandu d' utiliser des jointures internes dans SQL Il y a un aspect très important que vous devez comprendre une fois que vous travaillez avec les articulations This Girl. Et c'est ainsi qu'en SQL, il y a toujours une table de gauche et une table de droite. Et c'est vraiment la façon dont vous écrivez les scripts du groupe . Nous le verrons dans les exemples. Dans les jointures SQL, il y a la table de gauche, nous avons les clients et la table de droite, celle des commandes et de la jointure interne. Peu importe, car dans les résultats, une fois que vous aurez utilisé la jointure interne, seules les routes correspondantes seront présentées dans les résultats. Ainsi, si vous utilisez la jointure interne, vous exclurez tous les résultats qui ne correspondent pas. Par conséquent, vous ne verrez que les lignes correspondantes entre ces deux tables. maintenant au deuxième type de joint, nous avons l'articulation gauche. Comme son nom l'indique, il s'agit d'une jointure gauche. Cela signifie que nous nous penchons davantage sur la table de gauche que sur la table de droite. Donc, une fois que vous avez spécifié la jointure gauche dans vos scripts SQL, vous dites à la base de données ou SQL que je veux tout, toutes les lignes de la table de gauche et de la table de droite, uniquement les règles correspondantes. Donc, une fois que vous aurez dit OK, jointure à gauche, c'est fait, vous trouverez tous les enregistrements de gauche et seule la correspondance augmente à partir du côté droit. Passons donc à la suivante. Nous avons la bonne jointure, c'est exactement le contraire. Vous dites donc que dans votre script SQL, jointure droite, vous êtes complètement sur la bonne table. Cela signifie qu'une fois que vous aurez écrit ce script, le SQL présentera tous les enregistrements de la bonne table et les résultats. Et dans le tableau de gauche, seuls les enregistrements correspondants, uniquement les lignes correspondantes. C'est donc vraiment le sens inverse lorsque la jonction gauche se joint. Ensuite, nous avons le mode de vie des articulations. Nous avons l'adhésion complète. Une fois que vous l'aurez dit dans vos scripts, je veux une adhésion complète. Cela signifie que vous voulez tout ce qui se trouve sur les deux tables. Cela signifie qu'à partir du tableau de gauche , toutes les lignes seront conservées. Dans le tableau de droite, vous obtiendrez également toutes les lignes. Donc, ce qui est complètement joint, comme son nom l'indique, c'est tout. Très bien, nous avons donc un aperçu des articulations. Et maintenant, avant de commencer à parler de la première jointure interne, nous allons en apprendre davantage sur les alias SQL. C'est comme un tutoriel caché, ne figure pas sur la feuille de route, qui ne figure pas sur la feuille de route, mais nous devons l'apprendre avant commencer à écrire des jointures SQL. 23. Déclaration de l'AS #21 - Aliases: Bien, maintenant, avant de cesser d'avoir quelques exemples pour comprendre et apprendre à joindre des tables en utilisant SQL, nous devons apprendre des choses très importantes en SQL, à savoir les alias SQL. Vous devez savoir qu' une fois que vous commencez à interroger plusieurs tables dans une seule instruction SQL, allons-y. Si je souhaite uniquement sélectionner le numéro client parmi les clients, cela ne devrait pas poser de problème. Donc, si je l'exécute, j'obtiendrai tous les identifiants clients. Mais une fois que j'ai spécifié plusieurs tables dans une requête, vous devez indiquer à la base quel identifiant client dans quelle table, car comme vous le verrez dans notre exemple, nous avons les identifiants clients et deux tables dans les clients et les commandes. Et si vous le laissez ainsi, vous obtiendrez une erreur l' endroit où la base de données vous le dira. Je ne comprends pas vraiment. De quelle colonne parlez-vous ? Vous parlez de la colonne des clients ou des commandes ? C'est pourquoi nous devons spécifier une autre chose à côté du nom de la colonne, le nom de la table. Nous en sommes donc à l'identification du client par points. Et sur ce point, vous dites à la base de données que je veux obtenir le numéro du client auprès des clients. Donc, si je l'exécute, j'obtiendrai le même résultat. Il n'y a aucun problème ici, mais vous devez le spécifier une fois que vous travaillez avec plusieurs tables. Mais ce qui est ennuyeux, c'est que si vous aimez toujours écrire le nom de la table ici, ça va être vraiment ennuyeux à écrire. C'est pourquoi nous allons travailler avec des alias. Nous allons donc donner aux tables un surnom et les appeler sous forme d'alias SQL. Bon, maintenant, pour le faire en SQL, nous allons placer juste à côté du nom de la table, et nous allons écrire le mot clé sous la forme, puis donner à cet alias le nom ou le surnom. Je vais utiliser le C à la place des clients. Et maintenant, la base de données comprend, d'accord, dans mon script, elle utilise C au lieu de clients , pour que je puisse aller partout. Et au lieu d'utiliser les clients, je pourrais dire C. Donc, si je calculais le résultat, j'obtiendrais exactement la même chose. Il n'y a aucune erreur. Mais maintenant, comme vous pouvez le constater, il est beaucoup plus facile de gérer mon script. Je vais simplement écrire l'identifiant du client à points au lieu de l' identifiant du client à points. C'est donc une façon vraiment plus facile de gérer les choses, et j'ai toujours tendance à le faire. Je recommande donc vivement d'utiliser des alias afin d'avoir des scripts comme de petits scripts, vous pourriez faire de même pour les colonnes. Ainsi, par exemple, nous avons ici le numéro du client. Je pourrais le renommer. Et pour ce faire, c'est pareil. Je vais juste à côté , j'écris en tant que. Donc, au lieu d' avoir un identifiant client, je vais écrire comme CID. Alors exécutons-le. Et comme vous le voyez, c'est Grill qui l'a compris. Et il est également en train d'imprimer le résultat, CID pour Hey, I understand. Je renomme cette colonne dans mes résultats en CID. Il y a un aspect très important à comprendre ici, c'est que cela ne sera renommé que dans mon script et dans les résultats. Cette base de données n'ira pas dans les tables et le fait de renommer les tables va renommer les colonnes, ce qui est une requête différente pour ce faire. Donc, cette commande, les publicités, ne figurent que temporairement dans mon script et dans les résultats, donc rien ne change dans le modèle de données ou dans la base de données. Cela restera le tableau, clients et la colonne, ils resteront le numéro client. Il s'agit uniquement d'un outil destiné à vous aider une fois que vous avez écrit des instructions SQL et à vous aider à renommer des éléments très rapidement, pour en avoir le résultat. Très bien, nous avons maintenant tout pour commencer avec le premier type de joint qui se joint à l'intérieur. 24. JOINDRE N°22: Bon, commençons maintenant la tâche afin de comprendre comment écrire des instructions SQL pour joindre deux tables Nous allons commencer par la première tâche. Il indique de rechercher tous les numéros de client, prénom, numéro de commande, quantité commandée, à l'exception clients qui n'ont passé aucune commande. Donc, dans cet exemple, comme vous le voyez, il ne s'agit pas seulement des clients, nous avons besoin de certaines colonnes de la table des clients et de certaines colonnes des tables de commandes, et nous devons les joindre pour ce faire . Commençons par le faire étape par étape en utilisant SQL. Nous allons donc d'abord commencer par le sens sélectif de la tâche. C'est comme spécifier les colonnes. Nous n'utiliserons pas les sélections d'étoiles. Nous avons besoin du numéro client, puis du prénom, du numéro de commande et de la quantité. Nous devons maintenant spécifier les tables. Nous allons commencer par les clients avec la jointure interne ici. Peu importe que vous partiez de gauche ou de droite. Je vais donc commencer par les clients. Maintenant, afin de spécifier la deuxième table, nous allons utiliser les instructions de jointure. Nous allons donc parler de jointure interne. Et sur ce, je dis : d'accord, nous allons maintenant rejoindre les clients avec une autre table. Nous allons donc joindre ces ordres à l'intérieur. Vous connectez ainsi deux tables, les clients et les commandes. Comme je l'ai dit, vous devez préciser deux choses. Type de jointure et clé de jointure. Nous avons déjà spécifié ici la jointure interne, car nous n'avons pas besoin des clients qui n'ont passé aucune commande. Nous allons donc utiliser la jointure intérieure ici. Et la deuxième chose que vous devez spécifier ici, quelle est la clé de jointure ? Comment allez-vous connecter ces tables ? Vous devez le spécifier pour SQL afin de le faire. Nous allons donc maintenant passer à la nouvelle ligne et parler la jointure de ces colonnes. Donc, afin de spécifier les colonnes, je vais maintenant ne donner que quelques alias. Donc, au lieu de clients, je vais dire, d'accord, je vais vous appeler, vous voyez ? Et au lieu de donner des ordres, je vais t'appeler au 0. Maintenant, pour rejoindre ces tables, nous devons découvrir quelle est notre clé commune. Cette colonne existe dans les deux tableaux. Nous pouvons donc voir le numéro du client, nous pouvons le trouver dans les clients et dans les commandes. Et c'est la colonne idéale pour joindre ces tables. Nous allons donc les connecter tous les deux à la leur. Donc je vais dire, d'accord, prenons l' identifiant client des clients. Il doit être égal à l'identifiant client indiqué dans les commandes. Donc, tous les points, client. Avec cela, je spécifie la règle ou la clé, la manière dont la table va être jointe. J'ai dit que le numéro client du tableau de gauche devrait être exactement le numéro client du tableau de droite, celui des clients et des commandes. Et avec cela, je précise également la règle que j'ai spécifiée ici, le type de jointure. Et avec cela, nous avons connecté deux tables. Très bien, donc maintenant, avant de lancer cette requête, nous avons encore un problème. Et si l' identifiant du client figurait dans la sélection, je n'ai pas précisé à partir de quel tableau. Et si je l'exécute comme ça, nous aurons une erreur. Tu pourrais l'essayer. Mais maintenant, nous devons spécifier le numéro de client que je souhaite. Cela provient-il des clients ou de la commande ? Pour ce faire, nous allons utiliser les points C, le nom de la table ou l' alias afin de spécifier, d' accord, je veux le numéro client de la part des clients. Pour le reste. Vous n'avez pas besoin de le faire car c' est un nom unique, comme le prénom, son nom de colonne unique ne concerne que deux clients Je vous recommande vraiment une fois que vous aurez essayé de rejoindre certaines tables, c'est une très bonne façon de documenter votre personnel en disant « d' accord, c'est la première fois que c' est de la part des clients ». Parce qu'avec le temps, vous pourriez l'oublier ou si vous ne comprenez pas ou ne connaissez pas le modèle de données, il sera difficile de savoir si ce prénom et les clients figurent sur les commandes. C'est donc une très bonne façon de documenter cela. Si vous mettez uniquement le nom de la table ou si l'adresse d'alias commence par celui-ci, vous pouvez voir très rapidement que vous pouvez voir très rapidement ces deux colonnes proviennent des commandes et ces deux colonnes des clients. Et encore une chose à faire, c'est plus joli. Je vais juste utiliser Tab. Alors maintenant, nous sommes prêts. Je pense que nous allons essayer de nous poser la question. Comme vous pouvez le voir maintenant dans les résultats, nous avons obtenu les colonnes des deux tableaux. Nous avons donc le numéro client, le prénom des clients, le numéro de commande et la quantité des commandes. Bon, voyons maintenant ce que faisait cette base de données une fois que nous avons exécuté la jointure interne. abord, je vais sélectionner, OK, quelles tables avons-nous besoin dans le script que nous avons reçu des clients. Il va donc lire les tables des clients, puis ils auront les commandes de jointure des tables. Cela signifie donc que la base de données va se concentrer sur les deux tables. Ensuite, il va clairement définir quelle table est à gauche et quelle table est à droite. Puisque nous avons d'abord les clients à l'avant, allons considérer les tables des clients comme des tables élévatrices. Et puis comme nous avons les commandes jointes les unes aux autres, cela peut être considéré comme une bonne table. C'est très important pour les joints, mais comme nous utilisons la jointure interne, peu importe que nous utilisions les premiers clients les commandes de la base de données suivront le script. Bien, maintenant, à l'étape suivante, la base de données va vérifier de quelle colonne nous avons besoin. Dans nos instructions de scripts SQL, nous avons indiqué que nous n'avions besoin que du nom du client du prénom des clients, des commandes. Nous avons besoin du numéro de commande et de la quantité. Très bien, à l'étape suivante, les données vont vérifier ici quelles routes doivent être présentées en fonction de leurs résultats. Et voici la chose la plus importante que nous utilisons actuellement, les jointures internes, ce qui signifie que la base de données ne doit présenter que l' enregistrement correspondant. Donc, pour faire le match, il faut comme colonne clé pour les articulations. Nous avons donc spécifié et dit : « D'accord, vous devez vérifier l'identifiant du client entre ces deux tables. Passons donc en revue cela. Le premier identifiant client, nous l' avons chez les clients et nous l'avons également sous forme d'enregistrement dans les commandes. Cela signifie donc qu'il y a une correspondance entre ces deux tables et que ce client sera présenté. Nous allons donc obtenir le numéro 1 du client, FirstName Maria, et sa commande était 1001. Et nous avons cette quantité. Nous avons donc ici le compte rendu complet de Maria dans les deux tableaux. Nous passons maintenant à la suivante. John John est présent ainsi que l'identifiant du client 2 dans le tableau des commandes. Il y a donc un match et il sera également présenté dans leurs résultats. Et sa commande est de 1002, et il a cette quantité. Cela va donc se poursuivre chez le troisième client. Le troisième client figure dans les deux tableaux des clients et des commandes. Et cela figurera également dans les résultats. Et son numéro de commande, cette quantité est de 500. Mais maintenant, nous arrivons au numéro de client pour. Le numéro client de n'existe que chez les clients et nous ne le trouvons pas dans les commandes. C'est pourquoi il n'y a pas de correspondance. Et la base de données va ignorer ce client et elle va continuer également. Par ici. Ça va vérifier, d'accord. Nous avons le numéro de client 5. Il n'existe que chez les clients et non dans les commandes. n'y a pas de correspondance. Il y a encore une chose : nous avons le numéro d'identification client numéro six ici. Nous ne l'avons que sur les commandes, mais nous ne l'avons pas chez votre client. n'y a donc aucune correspondance avec la jointure interne uniquement si le client ou la clé existe dans les deux tables, elle sera présentée comme résultat. Très bien, c'est tout pour la jointure intérieure. Très bien, c'est tout pour l'Inner Join. Ensuite, nous allons parler d'une jointure gauche. 25. N°23: Bon, passons maintenant à la tâche suivante et nous avons ce qui suit. Trouvez tous les numéros de client, prénom, numéro de commande, quantité, mais incluez les clients qui n'ont passé aucune commande. Pour nous. Cela signifie que nous devons donc voir tous les clients, non seulement ceux qui ont passé une commande, mais aussi tous les clients. Pour ce faire, nous allons utiliser la jointure gauche. Nous allons donc avoir exactement la même requête. Rien n'a changé les mêmes colonnes, les mêmes tables. Mais au lieu de dire jointure intérieure, nous allons travailler avec une jointure gauche et dire jointure gauche. Cela signifie que d'accord, pour le SQL, il peut répertorier tous les clients. Voyons donc ce qui peut se passer si nous le faisons. Laisse-moi l' agrandir un peu. Comme vous pouvez le voir ici, comme je l'ai dit, sur Left Join, nous avons toutes les informations des clients et uniquement les informations magiques concernant les commandes. Très bien les gars, encore une fois, comprenons ce que faisait la base de données. Une fois que nous avons exécuté la jointure gauche, la base de données se concentrera sur les clients et les commandes que la base de données comprend. « D'accord, clients » est la table de gauche , car elle vient en premier avec à partir des commandes se trouve le tableau de droite car il se trouve sur la gauche, rejoignez la requête. Dans un second temps, après cela, je vais spécifier les colonnes. Encore une fois, nous avons le numéro client, prénom, le numéro de commande et une quantité. Maintenant, il va commencer à faire l'appariement et à vérifier, accord, quel type de joint, qu'avons-nous ? Nous avons l'ascenseur. Donc, puisque nous disons, d'accord, c'est une jointure gauche, la base de données va dire : « OK, j'ai besoin de tout ce qui se trouve dans la table de gauche sans faire de correspondance, donc nous avons besoin de tout. Il va donc répertorier tous les identifiants ainsi que tous les noms, les résultats, tout ce qui est vérifié. Mais du côté droit, nous n'avons besoin que des enregistrements correspondants. Il va donc vraiment vérifier chacun d'entre eux. Donc, voici l'identifiant du client, il existe et les clients, donc il va le prendre et le mettre comme résultat. Maintenant, pour l'identifiant client 2, nous en avons également un, va indiquer que les identifiants client trois correspondent. Mais maintenant, Martin n' a aucun ordre. La base de données va donc afficher des valeurs nulles. Au lieu de ça. Maintenant, cela signifie que, comme un vide, aucune valeur n'a été trouvée ou inconnue. Et pour le mieux, il n'y a pas d'identifiant client avec le chiffre cinq. Cela signifie qu'il n'y a rien du bon côté. Nous en aurons également. Et si c'est le cas, voici à quoi ça ressemble. Une fois que vous avez exécuté la jointure gauche, vous obtiendrez tout ce qui se trouve à gauche et uniquement la correspondance à partir de la droite. S'il manque quelque chose, je vais mettre des nuls. Très bien, c'est tout pour la jointure gauche. Ensuite, nous allons commencer à parler de la bonne jointure. Elle est très similaire à l'articulation gauche. 26. N° 24 ADJOIGNEZ VOTRE ADJOINT: Bon, passons maintenant à la suivante. Nous allons parler de la bonne jointure. Nous avons la tâche suivante. C'est presque pareil. Trouvez tous les numéros de client, prénom, numéro de commande, quantité, mais cette fois, incluez toutes les commandes , qu'il y ait ou non un client correspondant. Cela signifie que pour nous, d'accord, nous avons besoin de toutes les commandes provenant de la bonne table, des commandes. Et pour ce faire, nous avons la même configuration ici et c'est du krill. Nous avons juste besoin de changer le type de joint pour pouvoir écrire ici, non ? Une fois que vous avez fait cela, vous contrôlez la façon dont la base de données va correspondre et vous allez présenter les résultats. Nous aurons la même configuration ici, cela ne changera rien. Et allons-y. Vous pouvez ainsi voir que la base de données répertorie toutes les commandes depuis le tableau des commandes et le côté gauche, uniquement les clients correspondants. OK, donc comme d'habitude, voyons ce que la base de données a fait une fois que nous avons exécuté la bonne jointure. Nous avons la même configuration. Les clients sont dans le tableau de gauche, les commandes dans le tableau de droite, et nous avons également la même colonne. Donc, un identifiant client, un prénom, numéro de commande, et nous avons également la quantité. Mais maintenant, la différence est que nous disons qu' il s'agit d'une jointure droite. Donc, pour le faire en SQL, il va présenter tous les résultats de la table de droite sans vérifier s'il y a une correspondance avec la table de gauche. Les données vont donc tout sélectionner à partir d'ici. Donc toutes les commandes et toutes les quantités sans rien vérifier du côté gauche. Maintenant, à partir du côté gauche, il ne présentera que ce qui correspond. Donc ça va vérifier. OK. Avons-nous un numéro de client ? Oui, nous l'avons pour qu'il puisse présenter leurs résultats ici, sur le côté gauche. Avons-nous un deuxième client ? Nous l'avons également. Client 3. George est là. Mais maintenant, nous n'avons plus de client numéro six, ce qui signifie qu'il va redevenir nul, donc il sera vide. Aucun client n'a l'idée fixe dans le tableau des clients, mais nous avons présenté toutes les commandes du bon côté et uniquement les informations correspondantes provenant du client. Bien, tout le monde l'est, donc c'est pour le bon joint. Ensuite, nous allons commencer à parler du dernier type de jointure, la jointure externe complète. 27. REJOIGNEZ COMPLÈTE: Très bien, passons à la dernière. Nous avons la participation complète et nous avons la tâche suivante. Liste, numéro client, prénom, numéro de commande, quantité. Mais cette fois, incluez tout, toutes les commandes et tous les clients. D'accord. En ce qui concerne le joint complet, j'ai deux choses à dire. Tout d'abord, l'articulation complète n' est prise en charge que dans certaines bases de données telles que Microsoft SQL, MySQL ou Oracle. Vous ne pouviez pas utiliser le joint complet. Mais au lieu de cela, je vais vous montrer comment effectuer une jointure complète avec MySQL. Alors ne t'inquiète pas pour ça. Mais nous devons tordre certains éléments pour créer le joint complet. Si vous utilisez Microsoft SQL, vous pouvez simplement opter pour une jointure complète. La deuxième chose, c'est que cette jointure complète a parfois de mauvaises performances si vous avez de grandes tables. Essayez donc d'éviter d'utiliser la jointure complète dans mes projets, j'ai toujours tendance à utiliser la jointure interne, la jointure gauche, la jointure droite, toutes les jointures extérieures complètes. J'ai vraiment essayé d'éviter d'utiliser ce joint complet qui a de très mauvaises performances. Donc, si vous avez de petites tables, cela ne devrait pas poser de problème. Mais une fois que la table sera grande, tout sera très lent parce que vous dites, d'accord, donnez-moi tout ce qui vient de gauche, tout ce qui vient de la droite. Et cela a parfois de mauvaises performances. Essayez donc d'éviter cela. Maintenant, la question est de savoir comment allons-nous faire jointure complète si nous n'avons pas dans mon SQL le mot clé if full pour le faire. Donc, comme je l'ai dit, nous allons utiliser une solution de contournement. Donc, après cela, une jointure complète est en fait une combinaison entre une jointure gauche et droite, jointure gauche et une jointure droite. Donc, ce que je vais faire, c'est simplement dupliquer ces scripts. Nous avons donc deux fois la même requête, mais lorsque nous disons jointure à gauche et l'autre, nous disons jointure à droite. le prochain tutoriel, nous allons parler de la façon de combiner deux déclarations en une seule. Pour ce faire, nous utiliserons le mot clé union. Une fois que j'ai mis union, c'est comme si j' ajoutais deux déclarations en une. Donc, je dis : OK, donnez-moi tous les résultats de la gauche et combinez-les avec le résultat de la droite. Et si vous l'exécutez, vous obtiendrez exactement le même résultat que la jointure complète. Avec cela, vous pouvez voir, d' accord, j'ai également tous les clients. J'ai toutes les commandes, donc nous avons ici une liste complète. Très bien, les gars, alors voyons si cela sera fait une fois que nous aurons exécuté l'articulation antigrippale ou si les scripts que je vous ai montrés sont à gauche, à droite. Nous avons la même configuration que les commandes des clients, et nous avons ces quatre colonnes. Donc, comme il s'agit d'une jointure complète, cela signifie tous les enregistrements de gauche et tous les rappels de droite. Cela va donc commencer par la gauche. Nous aurons tous les clients et tous les prénoms. Ensuite, il va commencer à correspondre sur le côté droit, dans une zone, il y a cette commande, cette quantité, numéro client contient cette commande, cette quantité. Les trois, nous avons cette identification et cette quantité. Mais pour Martin et mieux encore, nous n'avons reçu aucun ordre de leur part. Nous allons donc voir des nuls ici, ici. Mais il manque encore quelque chose nous n'avons pas toutes les commandes ici. C'est pourquoi la base de données va afficher ce numéro de commande. Et cette quantité qui va correspondre sur le côté gauche indique, d'accord, il n'y a pas de clients sur le côté gauche. Et ça va mettre des nuls ici. Ainsi, vous avez tous les clients et toutes les commandes qui leur conviennent. Et ainsi, toutes les commandes et les anciens clients utilisent le joint complet. Très bien les gars, donc avec ça, nous avons appris tous les types de jointures. Ensuite, nous allons parler de concepts similaires. C'est le syndicat et l'union. 28. UNION #26: Très bien, nous allons maintenant apprendre à combiner des tables à l'aide de l'union. L'union est un outil et un langage SQL très importants pour combiner des tables et très puissants. Nous avons donc déjà appris à combiner des tables à l'aide des méthodes de jointure. Ce que nous faisons exige donc que nous ayons deux tables, clients et les commandes, et que nous joignons les colonnes. Donc, avec les résultats, nous allons obtenir un grand tableau, un tableau avec toutes les colonnes de gauche et de droite. Mais avec l'union, c'est comme si nous combinions deux tables. Mais au lieu de combiner les colonnes ici, nous allons combiner les lignes. Nous allons donc obtenir un tableau très long, comprenant toutes les lignes de gauche et de droite, mais ayant la même colonne. Nous n'obtiendrons donc pas toutes les colonnes de gauche à droite. Au lieu de cela, nous obtiendrons toutes les lignes de gauche et toutes les lignes de droite. Bien, maintenant, pour comprendre le syndicat, nous allons avoir l'exemple suivant. Dans notre base de données de didacticiels, nous avons donc deux tables. Nous avons les clients et les employés de table. Nous avons donc maintenant les tâches suivantes. Dressez une liste de toutes les personnes (clients et employés) pour lesquelles nous avons le prénom, le nom de famille et le pays. Cela signifie donc que peu importe que la personne soit un client ou un employé. Nous allons faire une liste avec tout. Pour résoudre cette tâche, nous allons donc utiliser l'opérateur syndical entre deux tables, les clients et les employés. Donc, si nous y regardons de près, vous trouverez cependant trois informations dans les deux tableaux. Nous avons donc le prénom et les clients. Il en va de même pour les employés, le famille et les clients, le nom de famille des employés. Et nous avons le pays, les mêmes employés et les mêmes publicités, les mêmes clients. Il est très important que nous ayons les colonnes correspondantes pour les deux. Ainsi, si nous commençons l'union entre les deux, la base de données ne peut sélectionner les colonnes que dans le sel de table de gauche. Nous aurons le prénom, le nom de famille et le pays. Et nous n'aurons plus ici les mêmes colonnes que la colonne de droite. Il n'est pas membre, c'est un syndicat. Donc, celui de gauche va décider quels sont les noms des colonnes. C'est donc très important. La base de données va donc sélectionner tout ce qui se trouve dans la table de gauche et le placer dans les résultats. Je vais faire de même pour les bons dossiers afin que les employés sélectionnent tous les dossiers et les placent ici. Nous avons ainsi une liste complète de toutes les personnes issues des clients et des employés en un seul résultat. Il est très important que les deux tables de la requête SQL aient exactement le même nombre exactement le même nombre de colonnes et le même ordre. Donc, si nous faisons comme le prénom de l'employé, le nom de famille, puis le prénom. Dans les résultats. Nous aurons également ce commutateur. Faites donc attention à l' ordre des colonnes et le nombre de colonnes doit correspondre entre la gauche et la droite. Une dernière chose est très importante il existe deux types d'union. Heure. Tout d'abord, c'est grâce à l'union que nous allons obtenir le résultat exactement comme ça. Cela signifie que s'il y a des doublons entre le tableau 1 et le tableau 2, les joueurs que nous obtiendrons s'en tiendront à leurs résultats, de sorte qu'il n'y aura aucune vérification de l'unicité des résultats. S'il y a une personne similaire sur la gauche, je suis la même personne ou les mêmes manèges. Rien ne va se passer. Nous aurons tous les résultats. Mais si vous souhaitez supprimer ces doublons. Donc, si vous regardez les résultats ici, vous pouvez voir John. Il est client et en même temps employé. Cela pourrait donc se produire. Oui. Ainsi, pour supprimer des kits tels que les kits doubles, nous pourrions utiliser l' autre type de syndicat, savoir uniquement le syndicat sans union. Tout. Je vais vous le montrer une fois que nous aurons écrit les instructions SQL. Il est donc également très important de comprendre que l'union, si vous voulez que les doublons soient exactement mêmes que les données des tables, vous devez utiliser union all. Si vous souhaitez supprimer les doublons, utilisez union. Voyons maintenant comment nous allons procéder en SQL. C'est donc très facile à faire en SQL. Tout ce que nous allons faire, c'est écrire deux requêtes, l'une pour les clients, l' autre pour les employés, puis simplement les associer et nous allons obtenir les résultats. Essayons donc de créer le premier. Sélectionnez le prénom, le nom et nous avons besoin du pays auprès des clients. Il s'agit donc de la première requête. Exécutons cela et voyons, accord, maintenant j'ai une liste de clients. Ensuite, nous allons l'écrire à nouveau pour les employés. Sélectionnez donc les employés que nous avons également : FirstName, LastName et amp. Country from Blow est. Exécutons donc la requête et voyons. Nous avons maintenant la liste des employés. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant deux requêtes, l'une pour les clients et l'autre pour les employés. Pour faire l'union, il faut également conserver tous les doublons. Nous allons écrire le mot clé entre eux, union. Tout. Alors maintenant, nous allons tout analyser et vérifier. Nous avons ainsi obtenu tous les noms, prénom et pays des deux tableaux, provenant des clients et des employés. Et comme vous pouvez le constater, cette liste contient WE kids, car par exemple John est le client comme le pétrole dans les employés. Donc, si nous souhaitons supprimer de tels doublons entre les clients et les employés ou d'autres résultats, nous retirons simplement l' huile d'ici. Nous utilisons simplement le syndicat. Alors réexécutons-le. Maintenant, nous allons obtenir une liste d' informations unique afin que John ne puisse se présenter qu'une seule fois ici. C'est ainsi que nous allons procéder en union. Une dernière chose concerne la façon de contrôler les noms des colonnes. Donc, comme vous pouvez le voir, le prénom, le nom de famille, le pays proviennent de la requête ci-dessus. Donc, cette requête ici va contrôler la dénomination de notre table. Donc, si vous souhaitez avoir un nom de colonne similaire, ne le modifiez pas ici car rien ne pourrait se passer. base de données va simplement l'ignorer. Nous allons donc contrôler le nom. Donc, si je souhaite ajouter, par exemple disons une personne, un prénom. Ici, personne, nom de famille. Et écoutez Harrison Country. Et nous réexécutons la requête. Comme vous pouvez le voir, nous avons les noms ici. Et si vous modifiez quelque chose ici, la requête ci-dessous, rien ne se passera. Alors, prenons le prénom. Exécutons donc la requête. Tu ne vois rien qui va se passer. Alors maintenant, testons quelques éléments ici. Donc, si je pose votre problème là où je vais le poser en premier, nous avons le nom de famille, puis vient la première chose. C'est le contraire de la première requête. Alors exécutons-le. Comme vous pouvez le constater, la base de données ne remarquera pas que nous avons ici une erreur ou que nous avons un problème lorsque nous avons au-dessus le prénom, nous avons au-dessus le prénom, le nom de famille, puis le prénom. Parce que la base de données ne s'en soucie pas. Tout ce qui importe, c'est que les deux aient le même type de données. Comme nous avons ici un caractère var et qu'ici nous avons un caractère var, cela pourrait présenter leurs résultats. Pour la base de données. Peu importe que vous le fassiez correctement ou non. Le nom de la colonne, ne dites rien à ce sujet. C'est pourquoi Faites attention à l'ordre des colonnes. Lorsque vous faites l' union entre deux tables. Maintenant, si nous allons essayer un autre type de données, par exemple l'identifiant client. L'identifiant du client est un entier et le prénom ici est un caractère var. Donc, si j'exécute la requête, nous aurons une erreur car je pense qu'elle est cachée ici parce qu'il y a une incompatibilité entre le type de données, cette base de données ne peut pas contenir de chaînes de caractères et puis après cela, nous aurons un entier. C'est pourquoi le type de données est très important pour SQL. Alors laisse-moi tout réparer et courir. Maintenant, cela fonctionne car le type de données est le même. Essayons donc d'autres erreurs. Je ne fais que casser des choses. Nous avons donc ci-dessus trois colonnes. Nous avons FirstName, LastName, country, et nous avons ici la même chose. Donc, si j'ai un nombre de colonnes différent entre les deux tables, disons que j'ai un salaire. Maintenant, nous avons quatre colonnes dans un cri et dans l' autre, nous en avons trois. Si j'exécute cette requête, nous obtiendrons un gain et une erreur car cela indiquera que vous avez nombre de colonnes différent entre ces requêtes et que nous ne pouvons pas faire l'union. C'est pourquoi ce type de données est très important. Le nombre de colonnes est très important et l'ordre des colonnes doit également être identique. Très bien, tout le monde, nous avons abordé les jointures SQL et vous savez maintenant comment combiner des tables SQL. Et dans le chapitre suivant, nous apprendrons de nombreuses fonctions importantes et nous commencerons par les fonctions d' agrégation. 29. Fonctions agrégées: Très bien, jusqu'à présent, nous avons appris comment obtenir récupérer nos données à partir de notre base de données et de nos tables. Mais dans des scénarios réels, nous allons effectuer de nombreux calculs, des agrégations en plus des données afin d'en tirer quelque chose de significatif, afin d'obtenir des informations utiles sur les données. Ainsi, dans les projets SQL, nous avons tendance à utiliser de nombreuses agrégations afin de comprendre les données. Comme le modèle de données contient parfois de grands tableaux et que nous ne lisons que les données brutes, nous n'en obtiendrons aucune information utile. Nous devons donc effectuer quelques agrégations en plus de cela afin de comprendre les données. Cela signifie donc que la compréhension des fonctions d'agrégation SQL est très importante et essentielle à l'apprentissage du SQL. Afin d'obtenir des informations à partir des données. En SQL, nous avons les fonctions d' agrégation suivantes. Ils sont vraiment faciles. Donc, si vous lisez simplement le nom de la fonction, vous comprendrez ce que SQL va faire une fois que vous aurez exécuté ces fonctions. Donc, le décompte peut renvoyer le nombre de lignes d'un tableau. Je vais donc résumer les valeurs. Nous avons la moyenne, nous avons max-min pour renvoyer la valeur maximale et la valeur minimale. Je vais les parcourir toutes, les expliquer étape par étape avec des exemples, comme d'habitude. Mais ici, il est très important de comprendre comment chaque fonction peut gérer les valeurs nulles, ces champs vides pour lesquels nous n'avons pas de valeur car chaque fonction va traiter les valeurs nulles différemment. Très bien, commençons maintenant par la première fonction que nous avons. Ce sont les comptes. C'est également la plus simple que nous ayons dans les fonctions d' agrégation. Dans de nombreuses situations, une fois que vous travaillez , par exemple sur de nouveaux projets, vous avez de nombreuses tables. La troisième chose que j'ai tendance à utiliser pour voir, accord, combien de clients avons-nous ? Combien de commandes, combien, disons d'employés, nous avons le groupe sur la table. Donc, en général, je vérifie toujours cela pour voir combien d'enregistrements y a-t-il dans chaque table ? Est-ce que c'est comme Big Table ? Est-ce une petite table ? Donc, si nous avons la tâche suivante qui dit, recherchez le nombre total de clients dans la base de données. D'accord, résolvons cela à l'aide d'une balance. Tout d'abord, je veux obtenir, comme toutes les données des clients de la table, nous le faisons généralement en utilisant Select Star from Customers. C'est donc facile. Maintenant, nous pouvons voir, d'accord, nous avons cinq clients à table. Mais la tâche consiste à trouver le nombre total de clients. Cela signifie que je veux voir, comme résultat, uniquement le chiffre cinq, le nombre total de clients. Pour ce faire, nous allons utiliser la fonction count. Donc, après la sélection, je vais taper ici le nombre de mots clés, crochets ouverts et les crochets fermés. Et dans le compte, vous pouvez spécifier étoile ou le nom de cette colonne. Voyons donc quelle est la star et exécutons-la. Et comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons environ cinq comme numéros de ligne de clients dans le tableau. Nous avons donc compté le nombre de clients que nous avons. Mais comme vous pouvez le voir ici, le nom de la chronique ne me plaît pas vraiment. C'est comme le nom de la fonction. Renommez-le donc pour que les résultats correspondent au nombre total de clients. Réexécutons-le donc. Et maintenant, ça a l'air mieux. Donc, le nombre total de clients est de cinq. Comme je l'ai dit, nous pourrions utiliser ici une étoile ou un nom de colonne. C'est donc le moyen le plus simple de compter sur la table en utilisant l'étoile. Mais si vous incluez maintenant le nom de la colonne, ce sera un peu plus difficile à cause des valeurs nulles. Voyons donc ce qui va se passer si je tape ici le numéro du client et que j'exécute la requête, nous obtiendrons les mêmes informations, par exemple cinq. Mais si j'achetais ici, pas le numéro de client, mais le score. Et vous verrez que nous en avons maintenant quatre. Nous avons donc ici quatre scores. Nous n'avons pas cinq clients. Alors, que s'est-il passé ici ? Maintenant, laissez-moi vous expliquer à quoi sert une base de données. Une fois que vous dites compter les étoiles ou compter une colonne. Si vous dites compter les étoiles, vous ne spécifiez aucune colonne. Cette base de données va accéder à la table et compter simplement le nombre de lignes que nous avons dans la table. données vont donc compter 1 234,5. Nous avons cinq lignes dans le tableau et ajoutons les résultats, vous en obtiendrez cinq. Mais si vous dites OK compte le score, si vous mettez le score dans les comptes, la base de données comptera combien de valeurs y a-t-il dans le score ? Il va ignorer les valeurs nulles. Et voici le problème, ou disons, la partie la plus délicate. Donc, si la base de données doit compter, combien de scores avons-nous, elle n'en comptera que quatre. Donc, pour compter, combien de clients avons-nous ? Soit vous allez dire «  d'accord, comptez les étoiles », soit vous allez aimer compter le nombre d' identifiants clients que nous avons, et vous obtiendrez les mêmes résultats, vous en obtiendrez cinq. Mais si vous comptez comme une colonne contenant des nœuds, ici, vous aurez moins d' enregistrements dans les résultats, comme le score, nous n'en avons que quatre avec l'identifiant, nous en avons environ cinq. Bon, passons maintenant à la suivante. Nous avons la somme. Contrairement au décompte, la somme ne fonctionne que sur les colonnes contenant des chiffres. Par exemple, vous pouvez faire la somme sur le numéro du client car il contient des chiffres sur le score, sur la quantité sur le les numéros de commande, mais vous ne pouvez pas additionner le prénom ou certains noms de famille avec le nombre. Vous pouvez le faire sur n' importe quel type de colonne, comme le nombre, le prénom, le nombre de pays, etc. Donc, la somme, vous ne traitez qu'avec des chiffres. Et encore une chose, si vous avez des valeurs nulles, la somme sera considérée comme un zéro. Il ne l'ignorera donc pas. Il va traiter cela comme un zéro. Faisons la tâche suivante. Trouvez la quantité totale de toutes les commandes. Cela signifie que nous allons nous concentrer sur les commandes de table et nous allons résumer toutes les quantités de toutes les commandes. C'est vraiment facile. C'est ce que nous allons faire. Donc, tout d'abord, j'aimerais toujours commencer par l'étoile figurant dans les commandes. Et allons-y. Maintenant, j'ai ici le tableau des commandes et nous allons nous concentrer sur la quantité et nous devons le résumer. Donc, pour ce faire, nous allons utiliser le mot clé « quelques crochets ». Et maintenant, tapez ici la quantité entre crochets et exécutez ceci. Donc, avec cela, vous avez le nombre total ou le total de la quantité. Nous avons résumé toutes les lignes dans une cellule. Ici. Comme d'habitude, nous avons ce vilain nom ici. Nous allons donc le renommer d'une certaine quantité. Lancez-le à nouveau. Nous avons donc maintenant un meilleur nom pour les résultats. Donc, la somme de la quantité que nous avons ici est de 2650. Bon, passons maintenant à la suivante. Nous avons la moyenne. La moyenne est une autre fonction d' agrégation en SQL et vous pouvez l'utiliser pour trouver la moyenne d'une colonne. C'est presque la même chose que la somme. Cela fonctionne donc avec les colonnes contenant des chiffres. Cela ne fonctionnera pas en moyenne si vous l' utilisez sur le prénom ou le nom de famille, il y a des caractères, donc uniquement sur les chiffres. Mais la seule différence est que, toutefois, cela va régler les nuls. Donc, par exemple, ici, nous avons le zéro dans le score. Il ne le considérera pas comme un zéro, mais comme une somme, mais il l'ignorera complètement car il sera très difficile de le considérer comme zéro avec la fonction moyenne. Ainsi, en moyenne, les valeurs nulles seront complètement ignorées. Prenons donc l' exemple suivant de la tâche : trouvez le score moyen de tous les clients. Essayons donc de résoudre ce problème. Nous nous concentrerons sur les clients de table. Comme d'habitude. Je vais juste tout sélectionner pour vérifier le résultat ici. Nous avons donc besoin du score de colonne et de la moyenne de ces valeurs. Pour ce faire, nous allons écrire la moyenne des mots clés, les crochets ouverts, crochets ouverts puis le nom de la colonne et les crochets fermés. Alors exécutons-le. Vous avez donc obtenu le score moyen de tous les clients. Les valeurs nulles sont ignorées. Et j'aime le renommer Very score. Lancez-le à nouveau. Ça avait l'air mieux. Nous avons maintenant le score moyen, 625. Très bien, nous allons maintenant passer à ma fonction d'agrégation préférée. Nous avons Min et Max. Je l'utilise beaucoup une fois que je fais du profilage de données afin de comprendre mes données. Par exemple, si je classe des lignes ou vérifie les ordres des tableaux pour la première fois, m'intéressera. Quelle est la dernière date ou quelles étaient les dernières dates de commande ? Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction max à la date de la commande et obtenir la valeur la plus récente ou, par exemple , je vais vérifier quel client a le meilleur score. Je pouvais donc accéder à la partition et faire une fonction maximale. Donc, le maximum et le minimum, c'est comme le décompte. Vous pouvez l'utiliser dans n'importe quel type de colonne, donc vous pouvez l'utiliser sur des nombres et des caractères, sur les dates, cela fonctionnera et pour entendre parler des valeurs nulles, il sera ignoré. Donc, si vous devez dire, d'accord, quelle est la valeur minimale du score, vous n'obtiendrez pas la valeur nulle, vous obtiendrez 350. C'était Maria. Voici quelques exemples et quelques tâches pour comprendre comment travailler avec Min et Max. Très bien, nous avons donc la tâche suivante. Cela dit, trouvez le score le plus élevé, le score maximum dans le tableau de nos clients. Nous avons le même tableau ici, donc je vais supprimer la moyenne, sélectionner les données. Je veux donc obtenir le meilleur score. Cela devrait donc être fait. Pour ce faire, nous allons utiliser la fonction max, ouvrir les crochets, marquer ces crochets et exécuter ceci. Si tu fais ça, tu auras les 900. Et c'est vrai. Je vais juste renommer la colonne. Réexécutons-le. Nous avons le score maximum de 900. Trouvons maintenant le score le plus bas. Le score le plus bas devrait être celui de Maria 350. Pour ce faire, nous allons également utiliser la fonction mean sur le score. Nous avons changé le nom juste pour être plus beaux. Et recommencez, mais avec le score moyen, nous obtiendrons le 350 et non le zéro. C'est donc très important. Très bien, alors continuons à jouer avec les données. Passons la commande. Je vais donc obtenir la date la plus proche et la plus récente des dates de commande. Essayons donc de le faire. Je vais juste le supprimer. Sélectionnez les ordres de table. Nous voulons maintenant obtenir les dates les plus anciennes et la date maximale ou les dernières dates à partir des dates de classement des colonnes. Pour ce faire, vous allez utiliser la fonction signifiant quand les crochets, la date de commande, puis les placards, et la renommer simplement pour les résultats, les dates de commande. Laissons ça. Et avec cela, nous avons obtenu les dates minimales indiquées dans la date de commande. Il s'agissait donc des données de première commande du tableau. Et passons maintenant à la dernière. Donc, pour ce faire, je vais simplement modifier la fonction max et simplement en changer le nom pour le résultat. Et voyez. Cette date correspond aux dernières dates que nous avons sous forme de commande. Très bien, les gars, donc, nous avons appris toutes les fonctions d' agrégation en SQL. Ils sont vraiment importants pour l' analyse des données et la science des données. Ensuite, nous allons aborder les fonctions de chaîne. Où allons-nous apprendre à manipuler les données textuelles ? 30. Fonctions de la chaîne #28: Très bien, alors au prochain Reagan qui apprendra à nettoyer nos données à l'aide des fonctions de chaîne SQL. Dans de nombreux cas, si vous travaillez avec une base de données volumineuse, vous aurez de nombreuses colonnes qui incluent des valeurs telles que du texte ou des caractères, nous appelons chaîne. Et les informations sur la qualité des données , telles que les colonnes, peuvent parfois être mauvaises. Vous finirez donc par avoir besoin de certaines fonctions pour manipuler les structures de ces valeurs. En SQL, nous avons donc les fonctions de chaîne SQL suivantes. Nous avons le concave pour se connecter à des chaînes en une seule valeur, le plus bas et le plus haut pour transférer les données en minuscules ou en majuscules. Si vous avez des espaces blancs au début ou à la fin de la valeur, vous pouvez supprimer les liens afin calculer la longueur du caractère ou de la valeur, puis nous avons la sous-chaîne afin de renvoie une sous-partie de la chaîne. Très bien, nous allons maintenant avoir quelques tâches pour comprendre comment travailler avec ces fonctions de chaîne. Le premier indique répertorie les noms de tous les clients, où le nom du client est une combinaison entre FirstName et LastName dans une colonne. Essayons donc de le faire. Nous avons besoin de la liste de tous les noms de clients que nous avons ici, FirstName, et nous avons également le nom de famille des clients. Donc, si j'exécute cette requête, j'obtiendrai ce qui suit. Nous avons maintenant une liste des noms de tous les clients, mais nous n'avons pas vraiment résolu les tâches, car la tâche indique nous voulons avoir le nom du client avec le prénom et le nom de famille dans une colonne. Et comme vous pouvez le voir ici, nous l'avons séparé dans la base de données. Donc, pour connecter ces deux chaînes en une seule, nous allons utiliser la fonction concat. Alors voyons comment allons-nous nous y prendre ? Nous avons donc besoin du mot clé «  contre », « chats », « crochets ». Et ici, nous allons lister la première colonne, prénom, virgule, nom de famille. Je vais donc les déplacer ici et nous verrons le résultat. Donc, comme vous pouvez le voir, d'accord, nous avons maintenant le prénom et le nom de famille dans une colonne. Donc, si nous voulons également les séparer les uns des autres, nous pouvons utiliser une chaîne supplémentaire. Je vais mettre le point négatif entre eux. Je suis donc en train de connecter trois chaînes. Le prénom en moins, c'est de moi, puis le nom de famille. Voyons donc à quoi ça va ressembler. Donc, comme vous pouvez le voir, Maria Minos Kramer. Nous avons donc une liste des noms de tous les clients avec le prénom et le nom de famille dessus. Mais je veux juste le renommer également en tant que client. Nom. Moi, réduis-le. Très bien, alors varions cela. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant une colonne intitulée «  noms des clients » et nous avons exactement les informations dont nous avons besoin. Donc, si vous voulez vous connecter comme deux chaînes ou plus, vous pouvez utiliser le concave de la fonction. Donc, une autre tâche qui concerne les acariens, ok, je veux que tous les prénoms soient en majuscules ou en minuscules. Voyons donc comment nous pouvons le faire. Alors maintenant, nous allons le supprimer. Et nous allons maintenant transférer le prénom en majuscules. Donc, si je demande juste maintenant le prénom, vous pouvez voir qu'il n'est pas en majuscule, qu'il commence par un grand M, puis le reste est petit. Donc, pour tout convertir en majuscules, nous allons utiliser le mot clé ou la fonction de nos crochets. Fermez-le, et je vais le renommer en prénom supérieur. Laissons ça. Et comme vous pouvez le voir maintenant, tous les noms sont désormais en majuscules, vous pouvez faire de même avec les minuscules. Je vais maintenant utiliser les fonctions inférieur FirstName comme nom de virus inférieur. Exécutons donc ceci et, comme vous pouvez le voir maintenant, je transfère la chaîne de majuscules à minuscules. Encore une chose à noter ici. Donc, toutes les modifications que je suis en train d'apporter à la requête mettront pas à jour le contenu de la table. Cela signifie que le prénom restera comme avant, donc Maria avec le premier caractère m et il y a un petit. Maintenant, nous ne faisons que modifier ou transformer les données au niveau des ensembles de résultats que j'obtiens en sortie. Rien ne changera donc sur la table à moins que nous ne fassions quelques mises à jour. Nous allons l'apprendre plus tard. À présent, nous ne faisons que transformer les données pour obtenir des résultats. Bon, parlons maintenant de la garniture. C' est intéressant. Parfois, dans la base de données, vous pouvez trouver quelque chose comme ça. Comme le nom Maria, et avant cela, nous avons un espace vide. Donc, avant de saisir le nom Maria, quelqu'un a saisi un espace avant que cela n'arrive. Ou à la fin, quelqu'un entremêle des espaces blancs. Habituellement, cela ressemble à de mauvaises données et nous devons les supprimer pouvoir maintenant travailler avec cela et avec notre requête, nous pouvons utiliser une fonction trim. Donc, pour celui de gauche, on l'appelle l'espace levé. Pour le bon endroit, nous l' appelons le bon espace. Ainsi, pour supprimer les espaces de gauche du nom, nous pourrions utiliser la fonction L trim, c'est-à-dire couper à gauche. Et si vous l'exécutez, cet espace sera supprimé de la requête, des résultats. Et si vous avez sur le côté droit, vous avez également des espaces blancs, vous pouvez utiliser une autre fonction appelée notre garniture. Ça veut dire vrai, Trim. Et si nous l'exécutons, cela supprimera tout espace à la fin de la chaîne. Si vous avez la situation où vous avez les deux. Donc, soit vous allez appliquer la fonction lift trim et la garniture sèche , soit vous pouvez utiliser la fonction trim. Découpez-le en supprimant les deux côtés, l'atrium gauche et la garniture droite, et vous n' aurez aucun espace blanc, la ficelle. Bon, maintenant, nous allons avoir quelques exemples pour en savoir plus sur le Trim. Donc, si vous consultez notre base de données de didacticiels, vous découvrirez peut-être déjà qu'il y a des espaces blancs. Si vous vérifiez le tableau des clients exactement dans le nom de famille, vous trouverez ici des espaces blancs au début ou à gauche. Nous allons donc lancer une requête qui n'est pas cochée. Nous. Sélectionnez le nom de famille parmi les clients. Maintenant, si vous prenez les résultats, vous constaterez peut-être, d'accord, qu'il y a ici lift, lift whitespace, mais j'ai ici un conseil pour vous aider à trouver tous ces espaces blancs cachés. Ainsi, par exemple, nous avons, en plus de Cramer, des espaces blancs, mais vous ne pouvez pas les voir si vous vérifiez les résultats. Je dirais donc qu'il suffit de copier la valeur et de la mettre dans l'éditeur. Donc, si je le mets dans l'éditeur, vous pourriez voir qu'il y a comme un espace blanc droit. Et prenons toutes les valeurs. Voyons voir, l'acier est propre, il n' y a donc pas d'espaces blancs autour et les tuyaux les éliminent. Les bips contiennent un espace blanc comme un ascenseur et un espace blanc droit. Nous devons donc réparer cela. Maintenant. Molaire, sauf molaire, nous n'avons pas non plus d'espaces blancs autour de Rankin. Je pense la même chose. Oui. Nous n'avons pas d'espaces blancs, alors essayons de réparer cela. Nous allons simplement utiliser la fonction trim, le mot clé couper les crochets. Comme d'habitude. Je vais l'appeler clairement nom de famille. Nous allons donc exécuter la requête et vérifier les résultats. Vérifions donc à Kramer s'il y a des espaces blancs dans les parages. Donc, comme vous pouvez le voir, c'est propre. Prenons également un autre exemple de nos points, propres afin de ne pas avoir espaces blancs ou d'espaces blancs droits. Vous pouvez utiliser la fonction trim pour les supprimer. Bien, passons maintenant à la fonction suivante. Nous avons le lien. Si vous voulez calculer le nombre de caractères que nous avons dans une chaîne, vous pouvez utiliser la fonction links pour raison quelconque. Si vous voulez calculer le nombre de caractères que nous avons, nous avons le nom de famille, on pourrait le faire comme ça. Je vais simplement étendre notre question. vous qui le calculez. Pour ce faire, nous allons donc utiliser les liens par mots clés. Et à l'intérieur, nous allons mettre le nom de famille. Qui calcule le nombre de personnages que nous avons là ? Je vais juste le renommer en nom de famille d'Olin. Exécutons donc la requête. Et vous pouvez voir que la base de données a déjà calculé combien de caractères avons-nous dans les noms de famille ? Vous avez peut-être déjà remarqué que ce n'est pas vraiment vrai car nous avons ici Kramer, il ne compte que six caractères, mais la base de données en indique sept. Et c'est parce que nous avons des espaces blancs. C'est donc un très bon moyen de savoir s'il y a des espaces blancs ou non. Pour maintenant nettoyer cela, vous pouvez fusionner ces deux fonctions en une seule. Je peux donc placer d'abord la garniture à l'intérieur du lien. Donc, d'abord, je nettoie les données et ensuite, je veux calculer la longueur. Donc, pour ce faire, je vais créer une nouvelle chronique. Je vais donc d'abord découper le nom de famille. Et après cela, je vais appliquer à nouveau une autre fonction : liens. J'ai donc intégré deux fonctions et une, disons, appelons-la clean lynn, en obtenant un nom long. Mais quoi qu'il en soit, voyons les résultats. Comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons les liens propres ou le nom de famille. Nous en avons donc exactement 65. Et comme vous pouvez le voir ici, il y a comme deux espaces blancs. Et ces noms ne comportent aucun espace, car nous avons exactement le même nombre de caractères. Bien, passons maintenant à la dernière fonction de chaîne que nous avons. C'est la sous-chaîne la plus amusante. Disons que nous avons dans la base de données le nom suivant. Nous avons Maria. Chaque caractère de la base de données a la position, par exemple M est un, a est deux , r est trois, etc. Et si je veux soustraire ce nom dans la requête, et que je veux juste y participer. Je pourrais utiliser la fonction substring. Le substrat a donc la syntaxe suivante. Je dois définir à l'intérieur le nom de la colonne ou la chaîne, puis la position de départ et la longueur. Prenons l'exemple suivant. Si je dis que je veux sous-chaîne Maria, commençant par deux, et le lien est trois. Nous avons donc ici deux indications. Le premier pointeur indique par où commencer. Nous allons donc commencer par la position deux. Il va donc calculer 12. Et c'est notre position de départ. Et à partir de là, nous pouvons calculer trois étapes. avons donc parlé ici sous forme de liens ou d'étapes. Donc 123. Avec cela, nous avons le même point de départ et le même point de fin pour la sous-chaîne. Donc, si vous exécutez cette requête ici, vous obtiendrez en tant que centre de villégiature ou désolé. Bon, maintenant, prenons un exemple de vie. Nous pouvons appliquer la même règle au nom de famille. Je vais donc supprimer l'ancienne partie ici. Je vais donc utiliser la même fonction, donc une sous-chaîne. Et nous devons définir maintenant le nom de la colonne est le nom de famille. La position de départ correspond aux liens ou au nombre d'étapes est de trois. Appelons-le donc un sous-nom de famille. Et exécutons-le et voyons les résultats. Donc, si nous prenons le résultat maintenant, nous pouvons voir que nous n'avons pas le nom de famille complet, mais seulement une partie de celui-ci car nous y définissons la sous-chaîne. Donc, au lieu de Cramer, nous n'avons que de la RAM. Tout a donc commencé par la position deux et nous avons supprimé trois caractères. Donc RAM from steel, nous avons commencé avec T et nous avons E. Très bien, tout le monde, donc c'est tout pour ce chapitre. Nous avons appris de nombreuses fonctions importantes. Et maintenant, dans le chapitre suivant, nous allons encore élever le niveau en apprenant des sujets avancés en SQL. Et nous allons commencer par l'étude groupe par article. 31. GROUPE #29 PAR: Très bien, les gars, jusqu'à présent, nous avons appris à agréger nos données à l'aide de fonctions d'agrégation SQL. Par exemple, si vous voulez obtenir le nombre total de clients, vous allez utiliser l'étoile sur le tableau pour compter les clients et vous en aurez cinq. Donc, parfois, cela ne suffit pas. Parfois, vous devez les regrouper par colonne, par exemple, nous ne voulons pas obtenir le nombre total de clients de l'ensemble du tableau. Au lieu de cela, nous voulons obtenir le nombre total de clients selon les valeurs du pays, par exemple, je veux voir combien de clients nous avons en Allemagne, combien de clients nous avons au Royaume-Uni, aux États-Unis, etc. regroupons donc ici ces clients selon les valeurs du pays. Et en SQL, pour ce faire, nous allons utiliser les nuages regroupés par, Très bien, donc nous avons maintenant de nouveaux nuages dans notre requête. Et comme vous le savez, SQL est très sensible à l'ordre de ces clauses. Nous devons donc suivre les règles en la matière. Nous ne pouvons pas dire : « D'accord, commençons par où, puis choisir entre non », nous devons suivre les règles. Nous commençons donc par sélectionner parmi les jointures où et le groupe par celui-ci vient toujours après le où. Nous ne pouvons donc pas le placer avant le où. Donc, si vous avez un filtre, vous devez utiliser les filtres sur les tableaux, puis vient le groupe BY. Il s' agit d'une option, ce n'est pas un nuage incontournable. Ce n'est pas comme sélectionner parmi. Donc, si vous avez besoin de grandir, vous allez l'inclure. Mais une fois que c' est très important, d'accord, maintenant, pour comprendre le groupe par, nous pouvons avoir une tâche et essayer de la résoudre en utilisant SQL. Allons-y La tâche consiste donc trouver le nombre total de clients pour chaque pays. Cela signifie que nous devons classer les clients par pays de colonne. Nous allons donc le construire étape par étape. Nous allons donc commencer par une étoile sélectionnée clients pour vérifier ce que nous avons chez les clients, comme d'habitude. Nous devons donc maintenant compter le nombre de clients que nous avons. Et avec cela, nous avons appris que nous allions utiliser le nombre de fonctions. Et nous allons le fermer comme ça. Je vais simplement le renommer en tant que client total. Alors exécutons-le. Nous avons donc maintenant cinq clients au total. Mais maintenant, nous voulons qu'il soit divisé entre les pays et Grubhub par pays. Pour ce faire, nous allons maintenant utiliser les nuages, développés par, prouvés par des mots clés. Ensuite, nous allons nommer la colonne selon laquelle nous voulons grouper. Donc, dans notre exemple, il s' agit du pays de la colonne, mais cela ne suffit pas. Nous voulons inclure, en plus de la déclaration de sélection. Pour ce faire, permettez-moi de sélectionner également ce pays. Donc, sur ce point, nous disons que c'est bon. Je souhaite compter le nombre total de clients avec le pays, puis le regrouper par pays. Alors exécutons-le. Comme vous pouvez le constater maintenant, nous avons non seulement le nombre total de clients, mais aussi le pays et les clients sont regroupés selon les valeurs du pays. En Allemagne, nous avons donc deux clients. Aux États-Unis, nous avons également deux clients, et au Royaume-Uni, nous avons un client. Nous avons donc calculé le nombre total de clients par colonne spécifique. Très bien les gars, alors passons étape par étape à ce que la base de données a fait une fois que nous avons exécuté le groupe BY ? Donc, d'abord, il va falloir se demander clairement, quelle table avons-nous besoin ? Nous avons reçu la table des clients, donc nous allons nous concentrer sur les clients de la table. Et puis il dit : « D'accord, quelles colonnes avons-nous besoin ? Nous avons besoin du nombre de colonnes. Et puis, dans la nouvelle colonne, le nombre total de clients. Très bien, alors maintenant, cela va prendre, d'accord, il y a le groupe BY et le compte. Donc, avec un groupe BY comme SQL va faire, il va accéder aux valeurs des colonnes du pays et ne répertorier la valeur unique qui distingue les valeurs qu'il trouve dans le pays. Donc ça va se passer un par un, d'accord, en Allemagne, ça va être listé ici, aux États-Unis, au Royaume-Uni. Mais elle ne sera pas réinscrite, l' Allemagne, parce que nous l'avons déjà inscrite sur la liste. Et aux États-Unis, nous l' avons déjà dans la liste. Il va donc regrouper toutes les routes pour la colonne Allemagne. Donc, d'accord, pour la chronique Allemagne, nous l'avons deux fois. Donc, il va taper ici. Laisse-moi le faire comme ça. Deux. Ensuite, on va passer à la colonne suivante. OK, combien de clients américains avons-nous ? Je vais compter 1,2. Et nous allons aussi en mettre ici. Ensuite, pour la dernière valeur sur Grubhub ou comptez nombre de clients que nous avons au Royaume-Uni et nous n'en avons exactement qu'un. C'est ainsi que fonctionne le SQL et c'est pourquoi nous obtenons ces résultats. D'accord, nous pourrions maintenant étendre notre tâche et nous dire que je veux que les mêmes résultats, selon le nombre total de clients, soient triés en fonction du tarif le plus bas par rapport au tarif le plus élevé. Pour ce faire, nous allons utiliser l'ordre BY et ici, il est très important que l'ordre BY vienne après le groupe BY ordre BY. Nous classons par étoiles, donc par nombre total de clients. Et ici, vous pouvez utiliser la demande ou sans elle, car ce sont les valeurs par défaut. Exécutons ceci. Et vous pouvez voir que le résultat est désormais trié selon le nombre total de clients , les tarifs les plus bas puis les plus élevés. Bon, prenons maintenant un autre exemple pour le groupe par. La tâche consiste à trouver le score le plus élevé pour chaque pays. Donc, cette fois, nous n'avons pas besoin de la fonction de comptage, nous avons besoin de la fonction max. Comme vous le remarquez déjà, avec un groupe BY, nous avons toujours besoin de ces fonctions d'agrégation, mais ce n'est pas une obligation. Essayons donc cela dans Scratch. Alors, sélectionnez une étoile parmi, eh bien, faisons-en de gros clients. Nous voulons maintenant obtenir le meilleur score. Nous allons donc utiliser la fonction max. Les crochets ouverts indiquent la colonne, le score, et nous allons le renommer score maximum. Ce n'est donc pas suffisant car si j'exécute cette requête, j'obtiendrai le meilleur score de tous les pays. Mais cette fois, nous devons les regrouper par pays. Pour ce faire, je vais sélectionner le pays dans la liste. Et rendons-la plus belle, puis utilisons les nuages groupe par pays. C'est donc maintenant que je trouve score le plus élevé pour chaque pays. Alors exécutons-le. Vous pouvez ainsi constater que score le plus élevé en Allemagne est de 500 score le plus élevé aux États-Unis est de 904 et au Royaume-Uni de 750. D'accord, nous allons donc vérifier quelles sont les données. Nous avons sélectionné les clients de la table. Nous avons dit que nous avions besoin du pays de la colonne et d'une nouvelle colonne appelée score maximum. Et dans le SQL, nous avons le groupe BY de pays. Cela signifie donc que la base de données va sélectionner toutes ces valeurs et ne mettre que les valeurs uniques. Cela signifie donc l'Allemagne, les États-Unis et le Royaume-Uni. Ensuite, vous commencerez comme si vous trouviez le maximum de chacun de ces pays. Il va donc d' abord sélectionner pour l'Allemagne, nous avons deux lignes, 4.1, et il va trouver la valeur maximale de ces deux valeurs. Donc 350,500, il va sélectionner cette valeur dans le résultat parce que c'est la plus élevée, puis il va sélectionner pour les États-Unis, les deux records ici. Nous avons donc un ici et un ici. Et la valeur maximale de ces deux valeurs, 900 et null , sera 900. Il va donc en tenir compte des résultats. Pour le Royaume-Uni. Nous n'avons qu'un seul enregistrement, donc la valeur maximale sera la même. Ce sera donc le 750. Et c'est ainsi que la base de données construit les résultats de notre requête. Très bien, donc c'est pour le groupe par article. Ensuite, nous allons parler d'une clause liée à B. Il s'agit de la clause d'avoir. 32. N° 30 AYANT: Très bien, jusqu'à présent, nous avons appris à regrouper nos données à l'aide du groupe par nuages SQL. Mais parfois, vous pouvez être dans une situation où vous travaillez avec une très grande table, où vous avez dans une colonne de nombreuses valeurs différentes. Dans notre exemple, nous n'avons que trois valeurs. C'est juste pour simplifier les choses, mais dans des scénarios réels, vous aurez vraiment beaucoup de valeurs dans une colonne. Et vous serez le premier à utiliser des filtres sur les résultats. Donc, dans le passé, pour filtrer les résultats du groupe BY SQL, nous avions encore un nouveau cloud , appelé avoir. Très bien, puisqu' il s'agit des nouveaux clouds, nous devons comprendre où nous allons placer la clause d'avoir. Parce que, comme vous le savez, son échelle dépend l'ordre de ces clauses. Nous aurons donc la clause having exactement après le groupe BY, donc une fois que vous aurez défini le groupe BY, vous allez ensuite définir la clause having et elle est facultative une fois que vous le souhaitez filtrez les fonctions d'agrégation, vous pouvez utiliser la clause having. Nous avons donc toutes les clauses relatives à l'instruction de sélection ou à la requête. Cela a commencé par sélectionner parmi les jointures où grouper en ayant. Enfin, nous avons l' ordre BY et les limites. Bon, maintenant, afin de comprendre l'existence, nous allons avoir une tâche et nous allons essayer de la résoudre en utilisant SQL. La tâche consiste à trouver le nombre total de clients pour chaque pays, mais à démasquer les pays qui comptent plus d'un client. Cela signifie que nous avons ici une condition pour filtrer nos données. Essayons donc de résoudre ce problème en utilisant SQL. Comme d'habitude, nous allons commencer par interroger nos données. Nous allons nous concentrer sur les clients de table ici. Nous devons donc maintenant connaître le nombre total de clients par pays. Cela signifie que je dois faire GroupBy et utiliser la fonction d' agrégation count. Comme avant. Je vais utiliser un nombre de mots clés, étoile et le renommer, pour que les résultats soient bons. Cela compte, ou nous appelons cela des clients totaux. Puisque nous allons regrouper PAR, par pays, nous devons inclure le pays en tant que sélection. Ensuite, nous allons simplement nous regrouper par pays. Laissons ça. Les résultats montrent que nous avons maintenant tous les pays et le nombre total de clients. Mais notre tâche n'est pas encore résolue car nous avons toujours un pays où le nombre total de clients n'est pas supérieur à un. Nous devons donc filtrer ces données pour le faire avec le groupe BY, nous allons utiliser les nuages et y réfléchir. C'est exactement comme la clause où. Nous allons noter une condition. Notre condition stipule donc que le nombre total de clients doit être supérieur à un. Donc, le nombre total signifie que le nombre doit être supérieur à un. Nous avons donc défini notre condition. C'est exactement comme la clause où. Et allons-y. Et comme vous pouvez le constater, nous n'avons plus le Royaume-Uni avec un seul client. Nous avons maintenant tous les clients agrégés par pays et le pays qui compte plus d'un client dans ses résultats. Avec cela, nous avons filtré nos données et nous avons exactement ce que nous voulions. Très bien, alors maintenant vous vous demandez peut-être, et si vous voulez lui demander, vous empruntez. Pourquoi avons-nous une telle clause appelée « avoir n'importe quel cri » ? Nous pouvons simplement utiliser la clause where, car nous pourrions ainsi filtrer nos données. Nous pourrions définir exactement la même condition et filtrer nos données. Pourquoi SQL possède une ou plusieurs fonctions supplémentaires qui fonctionnent exactement comme où. La réponse à cette question est. Où vous ne pouviez l'utiliser que sur les colonnes qui existent dans la base de données. Par exemple, si je veux filtrer le pays ou si je veux filtrer le score ou le nom de famille. Donc, toutes les colonnes que j' ai dans la base de données, je pourrais les filtrer avec aware. Mais une fois que je veux filtrer les données en fonction d'une colonne qui n'existe pas dans la base de données, par exemple le nombre d'étoiles ou le minimum maximum. Ainsi, toute fonction agrégée que nous utilisons dans la requête, et que nous voulons construire comme un filtre au-dessus d'une telle fonction, alors nous ne pouvons pas utiliser la fonction où nous devrions utiliser ayant, n' ayant que fonctionne avec le groupe BY une fois que nous avons effectué l'agrégation. Nous pourrions définir ici un filtre par-dessus. Mais la clause where ne fonctionne que sur les colonnes qui existent déjà dans la base de données. Cela signifie donc que si j'ai ces résultats et que je veux filtrer les données là où je ne veux pas voir le pays États-Unis, d'autres résultats, je dois utiliser la clause where. Alors allons-y. Le fil vient après le pays d'où notre colonne est un pays différent des États-Unis. Alors exécutons-le. Et avec cela, vous le voyez ici, nous avons filtré les données. Nous n'avons pas besoin d' utiliser d'autres résultats. Donc, si je veux filtrer le pays, je dois utiliser la clause where. Si je veux filtrer la fonction d'agrégation ou le groupe par, je dois utiliser le paramètre having. Très bien, les gars, donc, nous avons abordé la clause d'avoir. Ensuite, nous allons parler du concept de sous-requêtes en Israël. Où allons-nous couvrir l'existence et l'intérieur, et apprendre les différences entre eux. 33. Sous-requête #31 : EXISTES vs IN: Très bien, nous allons maintenant apprendre à faire des sous-requêtes à l'aide de SQL. C'est extrêmement puissant en SQL. Une fois que vous aurez appris à effectuer les sous-requêtes, vous serez en mesure d'effectuer de nombreuses tâches complexes et importantes à l'aide du langage SQL. Qu'est-ce qu'une sous-requête ? C'est comme si vous aviez différentes requêtes imbriquées les unes les autres, car une requête était intégrée à l'autre requête. Ainsi, dans les situations normales et en ce qui concerne les matériaux utilisés par les brasseurs, nous n'avons eu qu'une seule question, une seule déclaration concernant nos données, par exemple celles des clients. Mais avec une sous-requête , vous aurez différentes requêtes qui se plient les unes aux autres. Par exemple, nous avons ici la requête numéro un qui demande les données des clients du tableau , puis présente leurs résultats. Ensuite, nous aurons une autre requête, grise numéro deux, qui dépendra des résultats et rendra fastidieuses les autres instructions de sélection. Avec cela, nous allons appeler la requête numéro un en tant que sous-requête. Ce sera la base de la prochaine requête que nous aurons. Donc, avec cela, vous pouvez faire des requêtes vraiment imbriquées, pas seulement deux, peut-être 34 et ainsi de suite, sorte que vous puissiez faire des requêtes imbriquées et pas une seule. Très bien, nous allons maintenant apprendre à faire des sous-requêtes en utilisant SQL. Et pour cela, nous avons deux options. Soit nous allons utiliser l'opérateur dans, soit il existe. Nous allons donc maintenant nous concentrer sur l'opérateur N afin de résoudre les tâches suivantes, selon les règles fiscales suivantes trouver toutes les commandes passées par des clients ayant un score supérieur à 500 à l'aide du ID client. Essayons donc de résoudre ce problème. Cela signifie que nous allons nous concentrer à la fois sur les tables, les commandes, les clients et les envois. Au final, nous devrions présenter toutes les commandes. Je vais d'abord commencer par cette question. Nous allons donc dire sélectionner une étoile parmi les commandes. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant toutes les commandes, mais la tâche indique qu'elles ne doivent contenir que les clients dont le score est supérieur à 500. Cela signifie que je dois découvrir quel identifiant client ici a un score supérieur à 500. Pour ce faire, nous devons consulter un autre tableau. Sélectionnez donc une étoile parmi les clients. Et maintenant, nous devons mettre le filtre dont nous avons besoin. Donc, où le score est supérieur à 500. Laissons ça. Vous pouvez l'exécuter séparément si vous le surlignez puis l'exécutez. Nous savons donc qu'un identifiant client clé 2.3 est celui des clients dont le score est supérieur à 500. Je pourrais donc revenir à ma requête initiale et créer ce filtre. Je vais donc dire où est l'identifiant du client, je dirais dans 2.3. Donc, avec ce filtre, je dis, d'accord, que ces clients ont un score supérieur à cinq cents. Donc, n'analysons que les autres Bart et vérifions les résultats. Maintenant, j'ai les commandes pour ces clients, et avec cela, je réponds à la question et voici les bourgeons. C'est vraiment une mauvaise chose à faire car cela pose deux problèmes. Tout d'abord, je suis allée à une autre table. J'ai découvert ces identifiants manuellement. C'était donc comme si nous pouvions le faire avec une petite table. Mais imaginez que vous ayez une grande table avec beaucoup d'identifiants. Vous devez donc leur en donner plus dans la requête suivante. Et parfois c'est presque impossible avec ce petit exemple, c'est bien, mais avec de grandes tables, c'est impossible à faire. Le deuxième problème est qu' une fois que les données changent, par exemple, nous recevons plus de clients, nous recevons plus de commandes. Cela signifie que chaque fois, comme si je recevais de nouvelles données dans mes tableaux, je vais vérifier la requête ici et ajuster notre requête. Ce n'est pas dynamique, donc c'est vraiment mauvais. Donc, au lieu de cela, nous allons faire une petite astuce qui va tout résoudre et nous faciliter la vie avec les sous-requêtes. Donc, au lieu d'avoir ces nombres statiques dans le filtre ici, je vais les supprimer. Et au lieu de cela, je vais dire que cette requête sera ma sous-requête. Et ça va être ma principale question. Les résultats que je reçois ici le confirment à nouveau. Donc, les résultats que j' obtiendrai ici reviendront à alimenter l'autre requête. Donc, pour That's what I need, c'est vraiment avoir 2.3. J'ai juste besoin du numéro client, donc je n'ai pas besoin de toutes ces colonnes. Au lieu de l'étoile, je vais dire numéro client. Réexécutons-le. Comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant 2.3. Peu importe nombre de nouveaux clients que je vais avoir. Je vais toujours avoir une liste complète et correcte pour la prochaine requête. Donc, ce que je vais faire, c'est juste le couper et le coller ici. Je vais juste le mettre dans une nouvelle ligne qu'il soit beaucoup plus beau. Donc, avec cela, j'ai intégré une requête dans la suivante. Voici donc la sous-requête. Il y a toujours ces crochets ouverts et ces crochets fermés. Avec cela, j' indique que pour SQL, nous avons ici une sous-requête, et ici nous avons la requête principale. Exécutons donc ceci et vérifions les résultats. Comme vous pouvez le constater, j'ai reçu exactement ces commandes de clients dont le score est supérieur à 500. Et maintenant, nous pourrions avoir de nouvelles commandes, de nouveaux clients. Je n'ai pas à m'occuper de ça. Tout est que ma requête résoudra mon problème. Et je n'ai pas besoin d'ajouter tous ces identifiants dans le, dans. Au lieu de cela, nous allons l'avoir de manière très dynamique et très puissante. C'est donc une bien meilleure solution que d' avoir un identifiant statique dans les n instructions. Et nous sommes très dynamiques, si vous le souhaitez, il suffit de suivre cela et de faire plus de requêtes imbriquées, etc. Vous serez en mesure de résoudre de nombreuses tâches complexes et importantes à l'aide de SQL. Très bien, nous allons maintenant essayer de résoudre les mêmes tâches en utilisant exists. Exists est un peu différent des deux. Nous allons obtenir le même résultat, mais avec Exists, vous obtiendrez de meilleures performances si vous avez de grandes tables. Donc, si vous avez de grandes tables et que vous avez des problèmes de performance de la part de l'opérateur intégré, vous pouvez commencer à utiliser l'existant et à vérifier si vous obtiendrez de meilleures performances. Nous avons donc tendance à utiliser exist plus que n si vous rencontrez des problèmes de performances. Mais c'est un peu plus compliqué qu'ils n'existent car il n'y a pas de séparation claire entre la requête 1 et la requête Create Two ou entre la sous-requête et la requête principale. Voyons donc comment nous allons faire cela en utilisant Exist. Je vais ouvrir un nouvel onglet. Nous aurons donc la même configuration. Sélectionnez donc Star parmi les commandes. Mais maintenant, nous allons avoir quelques alias parce que c' est quelque chose comme Joins. Je vais donc avoir le nom 0 comme alias pour les commandes. Et maintenant, nous allons taper le filtre , puis nous pouvons taper directement les sous-sols existants, là où ils existent. Ensuite, nous aurons la sous-requête. Nous allons maintenant écrire une sous-requête afin de pouvoir sélectionner. Et maintenant, ici, nous pouvons écrire n'importe quoi sous forme de colonnes, donc leur existence ne dépendra pas des colonnes sélectionnées ici. Vous pouvez donc écrire n'importe quoi, comme identifiant client, une étoile ou tout ce que vous voulez. Nous avons tendance à n'en écrire qu'un, quelle que soit l'échelle . Donc, parce que cela ne nous intéresse pas, juste pour nous assurer que le résultat de la sous-requête SQL n' est pas important. C'est comme la jointure. Alors sélectionnez-en un parmi les clients, je lui donnerai un nom. Nous devons maintenant ajouter le filtre. Et là, c'est exactement comme s'ils faisaient les jointures ? Vous voyez, le numéro client équivaut à deux commandes, le numéro client. Donc, comme je l'ai dit, c'est comme une jointure. Ensuite, nous avons un autre filtre sur les clients et nous avons besoin que le score soit supérieur à 500. Donc, avec cela, nous avons ici notre sous-requête. Cela semble un peu compliqué par rapport au n. Nous avons donc ici une sorte de jointure interne similaire. Je ne peux pas dessiner cette partie d'un carré. Je vais recevoir une erreur parce que j'ai une sorte de conversion similaire entre les idées. Donc, pour obtenir le résultat, je dois tout exécuter. Alors voyons et exécutons ceci. Vous pouvez voir que j'ai obtenu exactement les mêmes résultats et n, ce qui vous donnera les mêmes résultats que j'ai tendance à utiliser dans , par exemple, des petits tableaux, etc. Mais une fois que j'aurai de mauvaises performances, je passerai à la version existante. Et c'est à vous de décider lequel vous allez utiliser. Mais les deux exécutent les sous-requêtes et font cette dynamique en SQL. Très bien les gars, c'est tout pour ce chapitre, nous avons appris quelques sujets avancés en SQL et mix. Nous allons commencer à apprendre comment modifier nos données dans nos tables SQL. Et nous allons commencer par les instructions d'insertion. 34. INSCRIRE #32: Très bien, jusqu'à présent, nous avons appris à interroger, à récupérer nos données de la base de données sans rien changer, sans modifier le contenu des tables ni changer les colonnes. Nous avons donc utilisé la commande select afin de récupérer nos données. Et avec cela, ces commandes ne modifieront pas nos données dans notre base de données. Nous allons donc maintenant apprendre à manipuler nos données à l'intérieur de notre base de données afin d'en modifier le contenu. Et pour cela, nous avons un nouvel ensemble de commandes dans une nouvelle catégorie SQL appelée langage de manipulation de données DML. Et à l'intérieur, nous avons trois commandes principales. Nous avons l'encart. Nous pouvons l'utiliser si vous souhaitez insérer de nouvelles données dans nos tableaux. Nous avons des suppressions. Si nous avons des rôles existants et que nous voulons les supprimer de la base de données, nous pouvons utiliser la commande delete. Et la dernière fois que nous aurons des mises à jour, si vous souhaitez mettre à jour ou modifier le contenu des extensions existantes dans nos tableaux, nous pouvons utiliser la commande de mise à jour. Très bien, nous allons maintenant commencer par la première commande. Nous avons la commande d'insertion. Nous allons maintenant apprendre comment insérer de nouvelles lignes dans notre base de données. Nous allons donc nous concentrer sur les clients de table. Comme vous le savez, notre base de données de didacticiels compte cinq clients. Nous allons maintenant nous entraîner en ajoutant un nouveau client à notre base de données pour apprendre à utiliser les commandes d' notre base de données pour apprendre insertion. Donc, jusqu'à présent, nous insérons de nouveaux éléments dans notre base de données. Nous devons vraiment comprendre la structure du tableau, la structure des colonnes. Parce que si nous ne connaissons pas la structure et les définitions de ces éléments, nous aurons des erreurs lors de l'insertion des données. Donc, le simple fait de savoir que nous avons cinq colonnes dans le tableau, clients, ne suffit pas. Nous devons donc vraiment comprendre les définitions des tables avant de commencer à insérer nouvelles données pour nos clients. Et pour ce faire, j'utilise généralement les mots-clés suivants. Décrivez donc les clients, le nom de la table. Donc, ce que je veux dire maintenant au SQL, me donner la définition des clients de la table pour que je puisse y jeter un œil. Qu'avons-nous pour chaque colonne ? À première vue, cela peut sembler un peu compliqué. Ne t'en fais pas pour ça. Je vais expliquer toutes ces choses étape par étape. Nous disons donc : OK, base de données m'a été expliquée ou décrivez-moi les clients de la table. Comme vous le savez, chaque tableau contient plusieurs colonnes. Nous pouvons donc voir dans les résultats que nous avons ici cinq colonnes. Nous avons l'identifiant client, prénom, le nom de famille, le pays et le score. Ce sont les noms des colonnes. Et pour chaque colonne que nous avons ici, les descriptions sont des propriétés qui décrivent chaque colonne. Nous avons ici les types de données. Par exemple, si vous prenez ici notre tableau des clients, nous n'avons dans le numéro client que des numéros et ils sont uniques. Nous avons donc 12345 et ce sont des chiffres. Le type de données pour l' identifiant client ressemble donc à des chiffres. Et dans la base de données, nous les appelons entiers ou int. Et le prénom, c'est comme si nous n'avions pas tous les chiffres, nous avions du caractère. Nous avons donc Maria, John, et ils sont comme du texte, et nous les appelons dans la base de données var char. Il existe différents types pour ces personnages, par exemple nous avons un caractère ou un caractère, etc. Mais dans les meilleures pratiques, nous utilisons var char car ils optimisent également les espaces ou les tailles de notre base de données. Nous pouvons voir ici que la taille du caractère var est de 50, ce qui signifie que la taille maximale de I'm loud pour le FirstName n'est que de 50. Donc, si vous avez plus de 50 caractères dans la base de données FirstName, vous pouvez la couper et n'insérer que 50 caractères pour le prénom. C'est donc comme si nous mettions des règles pour chaque colonne. Le prénom doit donc contenir un maximum de caractères, même pour le nom de famille et le pays. Donc, si vous avez un nom très long plus de 50 caractères, il ne rentrera pas dans cette colonne et la base de données le supprimera. Vous pouvez donc appliquer, en plus du type de données indiqué ici, certaines règles concernant la taille de chaque colonne. Et nous avons aussi la partition que vous pouvez voir dans ce cours, nous n'avons aucun personnage. Ils ne sont que des chiffres. Nous les appelons entiers. Ainsi, vous pouvez voir que chaque colonne possède un type de données différent. Vous avez une meilleure compréhension de cette description des colonnes. Ensuite, il y a un champ appelé nulls et vous ne pouvez voir ici que non et oui. Il indique si les valeurs nulles sont autorisées dans chaque colonne ou non. Ainsi, par exemple, sur l'identifiant client, nous n'autorisons aucune valeur nulle. Donc, ici, la base de données, si vous insérez un enol, cette base de données dira non, ce n'est pas autorisé. Donc, dans les définitions, aucune valeur nulle n'est autorisée. Et il en va de même pour le prénom et le nom de famille. Une fois que nous avons inséré les données des clients, nous devons toujours avoir un identifiant client, un prénom et un nom de famille. Mais maintenant, avec le score et le pays, nous disons oui. Les valeurs nulles sont donc autorisées, par exemple, comme vous pouvez le voir dans le score, nous avons ici une valeur nulle. Et dans le pays, si vous ne spécifiez rien dans les instructions d'insertion, il n'y aura aucun problème. Et la base de données peut voir qu'elle va nous montrer une valeur nulle. Nous pouvons donc voir ici la définition où nous pouvons ajouter des valeurs nulles et où cela n'est pas autorisé. Nous avons donc ici également une clé pour chaque table. Dans les bases de données SQL, nous avons des clés primaires. Les clés qui définissent chaque client ou chaque ligne, par exemple, dans notre tableau ci-dessous, clients, nous avons l' identifiant du client comme clé primaire. Et une fois qu'on dit brun trouble, il passe à autre chose. Premièrement, il n'est pas autorisé à être nul, et deuxièmement, il doit être unique. Cela signifie qu'il n'est pas autorisé d'avoir deux clients avec le même identifiant. Maria et John devraient donc toujours avoir un numéro de client différent. Nous ne pouvons pas avoir les deux. Par exemple, le numéro client indiqué ici ne devrait pas exister, aucun kit WE et celui-ci est unique. C'est donc la chose la plus importante à comprendre à propos de la clé primaire : elle est unique. Donc, si j'y vais maintenant et que j'insère une nouvelle cliente de plus et que je lui dis : «  D'accord, nous avons une nouvelle cliente a un numéro de client cinq ». Mais comme nous avons déjà le numéro client 5 dans la base de données, la base de données va vous donner une erreur. Il est donc très important de comprendre la structure. Quelle colonne ici est notre clé primaire ? Ensuite, nous avons d'autres informations, par exemple nous avons ici des extraits. Il dit qu'il s'agit d'une incrémentation automatique. Les incréments automatiques signifient que si j'ajoute un nouveau client, la base de données incrémentera automatiquement le numéro du client. Par exemple, si j'ajoute un nouveau client, je n'ai pas à le spécifier, comme l'identifiant client doit être le numéro six, cette base de données le fera automatiquement. Nous avons donc ajouté ici quelques informations supplémentaires qui nous indiquent que cet identifiant sera généré à partir de la base de données et que nous n' avons pas à le spécifier. Nous avons donc maintenant plus d'informations sur les clients de la table. Nous connaissons la définition de chaque colonne et nous pouvons commencer dès maintenant à insérer un nouvel enregistrement ou de nouvelles lignes pour les clients de la table. Je vais donc ouvrir un nouvel onglet. Et nous allons commencer à utiliser l'insert. Je vais donc taper ici, insérer dans le mot clé. Ensuite, nous devons spécifier le nom de la table dans laquelle nous pouvons insérer nos données dans la table clients. Nous devons maintenant spécifier les valeurs de chaque colonne, valeurs entre parenthèses. Et maintenant, nous allons commencer un par un. Donc, l'identifiant client, je tiens à le vérifier à nouveau, l'identifiant client est un entier, il s'agit de la clé primaire et s'incrémente automatiquement, ce qui signifie que Delta V va incrémenter le nouvel identifiant. Je n'ai pas besoin de le faire moi-même. Je pourrais donc dire par défaut. La valeur par défaut signifie que les données s'en chargeront. Je vais insérer l'identifiant client recherché. Vous pourriez dire qu' au lieu de cela, je vais taper le numéro six, mais je ne le recommande vraiment pas parce que si vous avez une grosse base de données et que quelqu'un d'autre fait des insertions, ou vous oubliez sur le dernier numéro client que nous avons dans la base de données. Alors simplifiez-vous la vie et saisissez les valeurs par défaut. Nous devons maintenant saisir le prénom. Je vais utiliser par exemple ce prénom Anna. Ici, nous avons un problème dans la base de données SQL vous ne pouvez pas simplement taper le prénom comme celui-ci. Il s'agit d'une chaîne et d'une chaîne int. Nous devons toujours le démarrer entre guillemets simples ou guillemets doubles. Donc, par exemple, je vais utiliser les guillemets doubles afin de pouvoir traiter les chaînes. Si vous ne le faites pas, vous obtiendrez une erreur. D'habitude, j'en utilise un. Insérez donc les chaînes pour que tout aille bien. Le nom de famille est identique ce caractère var et nous devons lui attribuer un nom. Je vais donc utiliser Nixon comme nom de famille. Nous avons donc maintenant les trois colonnes, numéro de client, prénom, nom de famille. Maintenant, nous avons le pays et le score. Allons donc vérifier le pays. On dit que le pays est un pays de caractère, nous devons donc préciser quelque chose ici. Et on pourrait le laisser vide. Je ne suis donc pas vraiment là pour répondre à quoi que ce soit si je ne le veux pas. Et il en va de même pour le score, mais je suis un entier, mais nous pourrions également le laisser vide. Donc, ce que je vais faire, c'est juste ajouter le pays. C'est un caractère var, donc c'est une chaîne. Je dois le mettre entre guillemets simples. Je vais utiliser le pays Royaume-Uni. Bon, passons maintenant à la dernière colonne, nous avons le score. Vérifions-le donc dans la description. Nous avons donc un score, c'est un entier. Cela signifie donc que seuls les nombres doivent être à l'intérieur de ce noyau et sont nullables, donc je pourrais le laisser vide et ce n'est pas une clé primaire, etc. Cela signifie donc que je pourrais le laisser nul. Et c'est logique, car Anna une nouvelle cliente et elle n'a encore aucun score similaire dans notre base de données ou nos systèmes. C'est pourquoi je pourrais simplement écrire ici et annuler. Ou je pourrais le laisser comme ça à zéro. Si je le souhaite, donc avec ça, je vais simplement le laisser nul. Exécutons simplement la requête et voyons si tout est correct. Il n'obtiendra donc aucun ensemble de résultats. Nous allons simplement vous informer que tout est vert et nous avons inséré les données. Donc, afin de vérifier maintenant cet utilisateur dans notre base de données, nous allons ouvrir un nouvel onglet, sélectionner l'étoile parmi les clients et voir si Anna figure dans la base de données. Et oui, nous avons encore un client qui nous appelle, Anna Nixon du Royaume-Uni. Le score est maintenant qu'elle est nouvelle et que nous avons le nouvel identifiant généré, le numéro client, à partir de la base de données. Bon, alors maintenant, continuons à nous entraîner et ajoutons un client supplémentaire, notre client numéro sept dans notre base de données. Alors allons-y et faisons-le. Je vais tout déplacer et repartir de zéro, en insérant dans notre table les clients. Et maintenant, nous allons ajouter les valeurs. Donc, comme d'habitude, notre première valeur, l'identifiant client, sera la valeur par défaut. Le prénom que je vais utiliser au maximum, et le nom de famille, je vais utiliser l'éclairage. Mais maintenant, le pays et le score, je pourrais les laisser vides. Je vais donc également utiliser le zéro pour le score maintenant. Alors maintenant, comme vous avez peut-être déjà remarqué ce que j'ai réellement fait ici, je viens de donner un prénom et un nom de famille. Et pour tous les autres, j'utilise des valeurs nulles et des valeurs par défaut. Nous pourrions donc ignorer cela et nous simplifier la vie en ajoutant simplement le prénom et le nom de famille. Donc, si je supprime simplement le null ici et cette valeur par défaut et que j'exécute la requête, j'obtiendrai une erreur car la base de données ne comprend pas ce qui est maximum. C'est max comme le pays est max, le prénom, le nom de famille, le poumon aussi. C'est comme le nom de famille ? Nous devons donc spécifier pour la base de données quelles sont ces valeurs pour quelle colonne. Donc, pour ce faire, je vais ouvrir de nouveaux crochets et dire : «  OK, je vais taper le nom de la colonne, le prénom, et la seconde, nous utiliserons le nom de famille ». Donc, nous disons à la base de données, d'accord, les premières valeurs appartiennent à la colonne FirstName, et la seconde valeur appartient à la colonne LastName. Et si je l'exécute, nous n'aurons pas d'erreur car nous avons déjà fait le mappage et tout le reste se fait automatiquement. Cela signifie donc que la base de données connaît l'identifiant du client. C'est comme si c'était généré automatiquement. Il va donc générer un nouvel identifiant et envoyer la base de données, n'ayant trouvé aucune information sur le pays et le score, il va le mettre par défaut sous la forme d'une valeur nulle. Voyons donc maintenant le résultat. Si je demande maintenant la même chose, sélectionnez une étoile parmi les clients, et nous pouvons voir que c'est fait. C'est un mensonge de notre nouveau client Max. Elle a compris que le pays ou elle a compris que le pays nul et que le score était nul et a généré l'identifiant de sept. Donc, comme vous pouvez le voir, c'est plus compact et je n' ai pas besoin d'ajouter toutes ces valeurs nulles, car imaginez que vous avez une grande table 50 colonnes et que vous avez beaucoup de valeurs nulles, la requête Ça va vraiment mal paraître. Donc, ici, j' insère juste ce dont j'ai besoin et le reste va faire la base de données à partir de moi si c'est autorisé. Donc, par exemple si le pays ne doit pas être nul, je dois vous insérer quelque chose à propos du pays. Mais comme nous autorisons les nuls dans le pays et le score, nous pourrions simplement l'ignorer et le laisser ainsi. Très bien, nous avons donc appris à insérer des données dans nos tables SQL. Ensuite, nous allons parler des déclarations de mise à jour. 35. MISE À JOUR #33: Très bien, nous allons maintenant parler d' une autre commande afin de manipuler nos données dans la base de données. Et ce sont les commandes de mise à jour. Vous pouvez donc utiliser les mises à jour pour modifier les valeurs d'une ligne déjà existante dans vos tableaux. Bien, passons maintenant à la tâche suivante. Nous venons d'ajouter un nouveau client avec les relevés insérés, et c'est au maximum, le client numéro sept. Et comme vous l'avez déjà remarqué, il s' agit du seul client dont le pays n' est pas spécifié dans la base de données. Il ne reste plus qu'à ajouter le pays Allemagne à ce record. Nous devons donc maintenant mettre à jour le contenu de ce client en remplaçant la valeur nulle par « Allemagne ». Nous allons donc maintenant commencer par les mises à jour des mots clés. Et maintenant, nous devons spécifier le nom de la table qui doit être modifié. Nous allons donc avoir le tableau nommé clients. Et après cela, à la nouvelle ligne, nous aurons les ensembles de mots clés. Cela nous permet de spécifier nouvelles valeurs pour les colonnes qui doivent être modifiées. Nous voulons donc modifier le pays de la colonne et nous avons une nouvelle valeur au lieu de zéro Nous devons donner la valeur de Allemagne comme nouvelle valeur pour ce pays. Maintenant, il doit faire très attention à cela. Si je l'exécute, ne le fais pas. Si vous exécutez ces commandes, que peut-il se passer ? La base de données va mettre à jour toutes les valeurs pour tous les clients du pays fonction de la nouvelle valeur allemande. Parce que si vous lisez ceci, nous indiquons à la base de données qui met à jour le tableau des clients et définit le pays Allemagne sans spécifier de client. Cela signifie que si nous courons tous les pays figureront dans le classement en tant qu'Allemagne, alors ne le faites pas. Notre tâche consiste uniquement à le modifier pour le nouveau client. Comme vous pouvez le voir ici, notre client Max a une valeur vide pour ajouter le pays, et nous n'avons qu'à la modifier. Donc, pour ce faire, nous allons filtrer, allons-nous mettre les mêmes conditions pour les mises à jour ? Et pour ce faire, nous allons utiliser la clé primaire, l' identifiant client numéro sept. Je ne recommande pas d'utiliser d'autres colonnes comme par exemple le prénom ou le nom de famille. Parce que si vous avez une grande table, le prénom max., peut être présenté à d'autres clients. Alors peut-être que vous avez des clients différents, le même prénom. Et si vous exécutez la requête sur le prénom, tous les clients dont le prénom est max auront pour pays l'Allemagne. Donc, pour nous assurer de mettre à jour le bon enregistrement, la bonne ligne, nous allons utiliser la hiérarchie Brian, l'identifiant client, pour ce faire. Revenons donc ici. Et nous allons écrire la commande where exactement comme la commande select. Et nous allons dire que nous devons changer le numéro client. Numéro sept. Avec cela, nous indiquons exactement la base de données. Nous avons maintenant une nouvelle valeur pour le pays, et cela ne concerne que le numéro de client numéro sept. Exécutons donc ceci, allons-y et exécutons-le à nouveau pour vérifier la valeur. Nous l'avons donc vide ou nul. Et après les mises à jour, nous avons maintenant l'Allemagne à l'intérieur du pays. Très bien, passons à une autre tâche où nous allons manipuler et mettre à jour le contenu de nos tableaux. La tâche indique que notre nouvelle cliente et elle étaient actives. Elle a acheté quelque chose sur nos sites Web et elle a maintenant le score de 100. Donc, au lieu d'avoir un score nul, parce que vous êtes une nouvelle cliente, nous avons maintenant 100 pour Anna. De plus, nous avons saisi par erreur le pays Royaume-Uni au lieu des États-Unis, montre qu'Ana vient des États-Unis et nous devons également mettre à jour le pays. Faisons-le donc à l'aide de la commande de mise à jour. Très bien, donc nous allons vérifier ici. Donc, avant de commencer à mettre à jour les valeurs des colonnes, assurons-nous avoir les bons clients afin ne pas mettre à jour un autre client ou de mettre à jour l'ensemble du tableau. Assurons-nous donc tout sélectionner correctement dans la commande where. Anna a donc un numéro d'identification client six au lieu de sept. Nous allons écrire ici le numéro six. Nous nous concentrons donc maintenant sur la bonne ligne. Et maintenant, le pays devrait être les États-Unis. Nous donnons donc maintenant une nouvelle valeur à Anna dans le domaine de la campagne. Et nous voulons maintenant spécifier une colonne supplémentaire à modifier. Pour ce faire, nous avons cette virgule. J'aime le mettre dans une nouvelle ligne et le score doit être égal à 100. Ainsi, vous spécifiez la durée de vie plusieurs colonnes dans une seule mise à jour et vous pouvez les séparer par une virgule. Donc, si je veux modifier une colonne de plus, je pourrais tout faire en une seule commande. Je n'ai pas besoin d'avoir une commande différente pour chaque colonne. Je pourrais tout mettre en un. Maintenant, ce que nous disons, c' mettre à jour le tableau des clients, où le numéro d'identification du client est le numéro six. Et le pays doit être égal à vous en tant que a, et le score doit être de 100. Laissons donc cela, puis revenons à l' étoile sélectionnée par les clients pour vérifier si tout va bien. Je vais donc le rafraîchir. Et vous pouvez maintenant voir le pays USA a obtenu le score de 100. Il est donc très facile de manipuler les données à l'aide de la commande de mise à jour. Très bien, tout le monde, c'est tout pour les déclarations de mise à jour. Ensuite, nous allons apprendre les instructions de suppression et de tronquage. 36. SUPPRIMER ET TRUNCATE #34: Bien, nous allons maintenant passer à la dernière commande que nous avons dans la section Manipulation des données, savoir la commande de suppression. Donc, pour supprimer des lignes de nos tables, nous pouvons utiliser cette suppression et effectuer les tâches suivantes. Le test indique : « Attendez une minute, tous les nouveaux utilisateurs depuis hier ou depuis aujourd'hui ont été insérés par erreur dans nos systèmes et réhabilités pour les supprimer ». Nous avons donc le client et les marques du client. Ils doivent être supprimés de notre base de données, de nos tables. Donc, pour le faire, c' est assez simple. Nous allons utiliser la commande Supprimer. Très bien, donc pour résoudre ce problème, nous allons écrire des commandes très simples et en plus c'est très dangereux. Nous allons donc commencer par écrire le mot clé delete from, puis vient le nom de la table. Nous devons donc supprimer les données des clients. Comme vous pouvez le constater, il ne s'agit que de trois mots. C'est très simple, mais si je l'exécute, veillez à ce que cela ne supprime tout ce qui se trouve dans la table clients. Je ne précise donc rien. Je dis « supprimer » de la liste des clients. Et si je l'exécute, la base de données supprimera tous nos clients de la base de données. Fais donc attention à ça. Spécifiez toujours exactement ce que vous souhaitez supprimer. Donc, avec ça, c'est comme les mises à jour. Nous allons utiliser des commandes étranges et utiliser la clé primaire, l'identifiant client. Nous voulons donc supprimer le numéro d'identification du client. Permettez-moi de vérifier à nouveau le numéro 6.7. Donc, pour ce faire, je vais utiliser l'opérateur in en 67. Donc, tous les identifiants clients de la version 6.7 seront supprimés. C'est donc l'état de mon filtre. Et si je lance ça, les deux utilisateurs seront supprimés. Vérifions-le donc. Si je le lis ici, vous pouvez voir quels autres clients sont supprimés. Et avec cela, nous avons supprimé certains enregistrements de nos clients. Mais faites très attention ce que vous spécifiez dans la suppression. Vous ne supprimez donc pas ou vous avez déjà des cartes. Pendant le développement de vos tables, vous les insérez peut-être comme des données de test et vous souhaitez toutes les supprimer. Donc, si vous voulez créer un tableau vide, vous pouvez dire supprimer du nom de la table et vous allez vider le tableau, puis l' insérer à nouveau, ce sont des données. Mais si vous souhaitez ne supprimer que quelques enregistrements, faites attention à ce que vous écrivez et à la condition où afin de ne pas perdre toutes vos données. Encore une chose à aborder, à propos de la suppression de lignes dans lesquelles vous pourriez vous trouver dans des situations où vous avez parfois une très grande table. Et la mission ici est de tout effacer, supprimer toutes les lignes de cette grande table. Donc, si vous utilisez la commande delete from, cela peut prendre beaucoup de temps, car ce que fait SQL, c'est comme si chaque ensemble de données était supprimé, puis passer au suivant. Cela va donc se faire de manière itérative et cela peut prendre beaucoup de temps. Donc, au lieu d'utiliser Supprimer, si vous êtes sûr que c'est correct, je veux créer un tableau vide. Je souhaite tout supprimer du tableau. Je veux juste avoir les colonnes et rien à l'intérieur. Ainsi, au lieu d'utiliser le leader, il est préférable d'utiliser une autre commande SQL pour supprimer les lignes, à savoir le mot clé tronqué. Et des clients. Comme vous pouvez le constater, il n'y a que deux mots pour tout détruire. C'est donc une commande très courte, qui essaie de convaincre les clients que vous dites au SQL, de tout supprimer. Je ne veux pas voir les records annuels dans mon tableau. Donc, la base de données va le faire très rapidement. Donc, si je dois exécuter cette requête ici, je vais simplement supprimer cette suppression de. Nous supprimons tout ce qui se trouve dans le tableau des clients. Donc, si je sélectionne une étoile parmi les clients, le tableau sera vide. Donc, si vous l'avez fait et que vous souhaitez avoir à nouveau les données de test, accédez simplement à la base de données du didacticiel et réexécutez l'ensemble du script. Vous vous retrouverez alors exactement dans la même situation avant de supprimer les données des clients. Très bien tout le monde, c'est tout pour ce chapitre. Nous avons appris à modifier nos données dans des tables SQL. Nous allons maintenant passer au dernier chapitre où nous allons apprendre à définir nos données à l'aide de SQL. Dans un premier temps, nous allons apprendre à créer une table SQL. 37. N° 35 CRÉER la table: Très bien, les gars et les filles, jusqu'à présent, nous avons appris à interroger nos données à l'aide des commandes de sélection et à manipuler nos données, les valeurs de nos tableaux en utilisant les méthodes d'insertion, de suppression, mise à jour sous un x, nous allons nous concentrer sur un nouveau groupe, à savoir le langage de définition des données, DDL. Il s'agit de savoir comment modifier la structure de notre base de données, comment modifier les tables elles-mêmes. Nous avons donc ici trois commandes. Créez pour créer quelque chose de nouveau, comme créer une nouvelle table ou créer de nouveaux objets que nous avons supprimés. Pour supprimer un tableau ou un tableau supprimé. Alter consiste à modifier la structure d'une table. Bien, nous allons maintenant commencer à parler de la première commande. Nous avons la commande create. Si vous souhaitez créer quelque chose de nouveau dans la base de données, de nouveaux objets, par exemple nouvelle table ou une nouvelle vue, des procédures stockées dans les bases de données, il existe différents types d' objets, et pas seulement des tables. Vous pouvez donc utiliser la commande create. Dans nos tutoriels, nous nous concentrerons sur la création d'un nouveau tableau. Ainsi, pour créer de nouvelles tables, vous devez définir la structure de chaque colonne qu'elles contiennent. Et pour ce faire, nous devons spécifier ces trois informations pour chaque colonne. Chaque colonne doit donc avoir un nom. Cela peut dépendre de vos besoins . Il doit donc avoir un nom, et ensuite, il doit avoir un type de données, exactement un seul type de données. Vous ne pouvez donc pas spécifier plusieurs types de données pour chaque colonne. Exactement un dans mon SQL qui ressemble grande liste de tous les types de données disponibles dans MySQL. Je vais laisser le lien dans la description afin que vous puissiez vérifier que les plus connus sont int, var, char, date, jar, etc. Ces types de données doivent être attribués à chaque colonne et vous pouvez également leur attribuer la taille de chaque colonne, la taille maximale autorisée, comme il s'agissait d'une règle que vous pouvez appliquer. Si vous le laissez vide comme ceci, seul int, ce type de données obtiendra un type par défaut à partir du SQL. Donc, si vous définissez, comme dans notre dernier exemple, le caractère var pour le nom de famille, varchar 50, cela signifie que la taille maximale autorisée pour le LastName sera de 50. Tout ce qui peut dépasser les 50 caractères sera réduit. nom de famille ne peut contenir que 50 caractères . Vous pouvez donc spécifier ici le type de données ainsi que la taille du type de données. Ensuite, vous avez un tas de contraintes que vous pouvez appliquer correctement à votre base de données afin d'avoir une certaine qualité de données. Par exemple, vous avez la clé primaire des contraintes. Vous dites que cette colonne est une clé primaire, et elle sera immédiatement unique et n'autorisera aucune valeur nulle à l'intérieur. Et vous pouvez définir pour chaque colonne plusieurs contraintes, cette seule contrainte. On pourrait donc dire qu'il s'agit d'une clé primaire et non nulle et unique, etc. Vous pouvez donc en définir plusieurs. Nous avons donc comme contraintes dans la base de données une clé primaire, et non une valeur nulle. Vous n'autorisez donc pas les valeurs nulles à être uniques. Cela signifie que la valeur qu'il contient ne doit pas être dupliquée. Et puis nous avons la valeur par défaut. La valeur par défaut signifie que nous insérons des données et que nous n'avons pas spécifié de valeur pour cette colonne. La base de données va utiliser la valeur par défaut que nous avons définie dans cette colonne. Comme je l'ai dit, vous pouvez donc utiliser ces contraintes comme toutes si vous le souhaitez pour chaque colonne. Cela dépend donc vraiment des exigences et des exigences de qualité des données. Les types de données ne doivent être qu'un seul et nous n' avons qu'un seul nom pour chaque colonne. Très bien, nous allons maintenant apprendre à créer de nouvelles tables à l'aide de SQL. Et nous avons la tâche suivante. Créez une nouvelle table appelée Pearson's. Et à l'intérieur, nous allons avoir quatre colonnes : identifiant, nom, date de naissance et un téléphone. Comme vous le savez, dans notre base de données de didacticiels, nous n'avons que trois tables. Donc, si vous cochez ici, sur le côté gauche, nous avons les clients, les employés et les commandes. Et maintenant, nous pouvons ajouter une autre table appelée Pearson. Alors allons-y. Très bien, commençons maintenant à créer notre table. Nous allons commencer par les commandes create table. Et après cela, nous devons maintenant spécifier le nom de la table. Mais avant cela, nous devons entrer le nom de la base de données ou une autre base de données. Il s'agit du nom du schéma. Donc, comme vous pouvez déjà le remarquer dans mon SQL, nous avons différentes bases de données. Nous avons notre base de données de didacticiels et certaines bases de données par défaut. Nous allons mettre cette table dans notre base de données de didacticiels et c'est le didacticiel SQL dB Underscore. Puis des points. Et ici, nous allons maintenant mettre le nom de cette table et nous avons celui de la personne. Après ça. Nous allons ouvrir deux crochets et l'intérieur de ceux-ci, nous allons définir la structure des colonnes. Commençons par la première colonne. Nous avons la carte d'identité. Il s'agit de notre clé primaire, la plus importante, comme la colonne, l'ensemble du tableau , quelque chose comme l'identifiant client dans le tableau, les clients. Donc, le nom de ça va être ID. Après cela, je vais avoir de la place. Ensuite, nous devons définir le type de données, puisqu'il s'agira d'une séquence de nombres 1234 et ainsi de suite. Nous allons utiliser le type de données entier int. Je ne définirai pas les côtés. Je vais utiliser celui que nous avons par défaut à partir de MySQL. Nous allons maintenant définir les contraintes que nous voulons pour cette colonne. Ici, puisqu'il s'agit de notre clé primaire, nous allons utiliser la contrainte primaire. Nous n'avons pas à spécifier ici la valeur non nulle, car par défaut, si vous dites qu' il s' agit d'une clé primaire, vous y trouverez deux choses. abord, il sera également unique et non nul. Il s'agit donc de deux contraintes en une, la clé primaire. Ensuite, je ne veux pas générer ces idées moi-même manuellement, en faisant les encarts. Je veux que la base de données s'en occupe. Pour ce faire, nous pouvons le définir comme des incréments automatiques. Donc, si vous utilisez la valeur par défaut ou si vous ne spécifiez rien dans les instructions d'insertion, l'identifiant sera généré automatiquement à partir de la base de données. Donc, avec cela, j'ai le nom de la colonne, j'ai le type de données et j'ai deux contraintes. Nous allons maintenant passer à la colonne suivante. Nous avons le nom de la personne. Je vais donc ajouter une virgule et une nouvelle ligne pour cela. Nous allons donc avoir ici le nom de la personne sous forme d'espace de nom de colonne. Ensuite, nous devons définir le type de données. Donc, comme il va inclure des caractères, etc., je vais utiliser le caractère var et le définir comme une taille 50. Plus de 50, ces données seront découpées et insérées dans la base de données. C'est donc aussi mon rôle, de vouloir que chaque personne ait un nom. Nous ne voulons donc pas avoir de nuls. Nous pouvons donc maintenant définir ces contraintes. Cela ne devrait donc pas être nul. C'est ça Je ne veux pas avoir une contrainte unique et ainsi de suite. Nous autorisons donc deux personnes portant le même nom, mais elles auront des idées différentes. Cela suffit donc pour cette chronique. Nous allons passer à la suivante. Nous allons ajouter la date d'anniversaire. Donc, le nom de ce sera Birthday Space. Le type de données peut être une date. Maintenant, je ne veux pas vraiment spécifier contraintes car cette colonne peut être facultative, nous n'ajouterons donc rien. Cela devrait donc suffire. Nous avons le nom de la colonne et le type de données composé de points, d'une virgule. Et la dernière, nous allons avoir le téléphone comme nom de colonne. Le téléphone peut aussi ressembler à des personnages. Jusqu'à présent, chaise, notre chaise. Et je vais autoriser seulement 15 caractères à figurer dans les téléphones. Ou une certaine qualité de données l'est, les téléphones ne doivent donc pas être nuls. Donc, ici, je vais ajouter une contrainte non nulle. Une autre chose que je pourrais ajouter comme contrainte à ce tableau est que chaque personne doit avoir un numéro de téléphone unique. Nous ne devrions pas avoir deux personnes avec le même numéro de téléphone. Afin d'établir d'abord une telle égalité à votre table, nous pourrions ajouter des contraintes uniques. Et c'est sur ce point que nous inscrivons dans cette colonne. Nous ne devrions avoir que des téléphones uniques et les doublons ne sont pas autorisés. Nous avons donc maintenant nos quatre colonnes. Nous avons spécifié les types de données et les contraintes, et c'est tout. Nous pourrions exécuter la requête ici. Nous n'avons donc pas d'année nous si nous vérifions sur le côté gauche, donc nous n'avons pas encore la personne. C'est pourquoi, parce que nous devons actualiser les données ici. Cliquez donc sur Actualiser et vous verrez que nous avons une autre table appelée personne's. OK, maintenant, vérifions certaines choses, par exemple si je dis « sélectionner une étoile parmi les personnes », juste pour vérifier la structure du tableau. Donc, ici, je peux voir, d'accord, j'ai une table appelée Pearson's. J'ai mes quatre colonnes et tout est vide. Vous pourriez aussi utiliser Jake, qui décrit les commandes destinées à des personnes et les interroger. Et vous pouvez voir que nous avons les champs, les types de données, qu'est-ce qui est nul, qu'est-ce qui ne l'est pas ? La clé primaire, et ce qui est unique, s'incrémente automatiquement. Vous pouvez donc vérifier que tout va bien. Et comme nous le voulions. Très bien tout le monde, il s'agit donc de savoir comment créer une table SQL. Ensuite, nous allons parler rapidement des tables d'autel. 38. N° 36 ALTER Table: Bien, passons maintenant à la commande suivante. Nous avons modifié le tableau et vous pouvez l' utiliser pour modifier la définition d'un tableau. Disons, d'accord, que nous devons ajouter une colonne supplémentaire à notre nouvelle table de personnes, les e-mails. Donc, pour ce faire, c'est assez simple. Nous pourrions donc utiliser, vous pouvez le supprimer. Nous pourrions utiliser le mot clé alter table et le nom de la table persons. Ensuite, nous allons ajouter les annonces par mots clés. Maintenant, nous ajoutons une nouvelle colonne , comme dans la table de création. Nous avons donc besoin du nom de la colonne, c'est-à-dire e-mail. Ensuite, nous devons définir le type de données. Ce sera var char 15 ainsi que rule. Et là aussi, nous devons ajouter quelques contraintes si vous voulez améliorer la qualité des données. Vous dites, d'accord, ce n'est pas nul. Donc, avec cela, je modifie maintenant la table déjà existante qui s'appelle Pearson et j'ajoute maintenant une nouvelle colonne. Alors exécutons-le. Et vérifions à nouveau l'actualisation de notre tableau. Sélectionnons les personnes de la table et voyons les résultats. Et comme vous pouvez le voir à la fin, nous avons une nouvelle colonne et nous sommes toujours pressés d'ajouter les nouvelles colonnes à la fin. Donc, si je vérifie que c'est celui d'une personne bien décrite, juste pour m'assurer que tout va bien. Nous pouvons voir ici que nous avons une autre colonne appelée e-mails var character 15. Et cela ne devrait pas suffire. Très bien, tout dépend de la façon de modifier un tableau. Et maintenant, nous allons apprendre à ouvrir une table. C'est de la ficelle, c'est facile. 39. Table DROP n° 37: Très bien, passons maintenant à la dernière commande que nous avons pour modifier la structure de notre base de données. Et c'est une commande de suppression si vous voulez supprimer un tableau, alors vous dites, d'accord, ce tableau est complètement faux. Je ne le veux pas dans ma base de données. Tu pourrais laisser tomber la table, et c'est assez facile. Tu pourrais le faire comme ça. Supposons donc que nous voulions supprimer la nouvelle table que vous avez appelée personnes. Nous utilisons donc le mot clé drop table et notons simplement ici le nom de la table, et c'est tout. Une fois que vous aurez exécuté cette table, les personnes n' existeront plus dans votre base de données. Je vais donc le supprimer. Et comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, vous n'aurez pas de table pour 2 personnes. C'est donc très simple. Très bien les gars, c'est tout pour le dernier chapitre. Et ce n'est pas tout, c'est tout pour ce cours. 40. Introduction au cours: Et bienvenue dans ce cours unique pour maîtriser Tableau. Je m'appelle Var Zlqini et je dirige actuellement des projets de mégadonnées chez Avec plus de dix ans d'expérience dans les visualisations de données massives et les projets de business intelligence Et je suis très heureuse d'être votre professeur pour ce cours. Dans ce cours de 20 heures et 1 heure, je vais partager tout ce que je sais sur Tableau, l'une des compétences les plus demandées en l'une des compétences les plus demandées en science des données et en visualisation de données Ainsi, à la fin du cours, vous serez capable de créer de superbes visualisations en D dans Tableau, comme je le fais pour les projets réels J'ai conçu ce cours pour vous emmener 0-0. Si vous êtes débutant, ne vous inquiétez pas Je vais tout expliquer à partir de zéro, étape par étape. Cela signifie que ce cours suppose que vous ne possédez aucune compétence en matière de visualisation de données Toutes les compétences que vous pouvez acquérir dans ce cours Tableau, telles que la modulation des données, etc., peuvent être utilisées dans d'autres outils tels que Power BI et Click Bien entendu, vous vous demandez peut-être quoi ce cours Tableau est différent et unique de tous les autres cours en ligne. Il s'agit du seul cours qui décompose les concepts complexes de Tableau en visuels animés, car les visuels sont très puissants pour rendre les concepts complexes faciles à comprendre et à les concepts complexes de Tableau en visuels animés, car les visuels sont très puissants pour rendre les concepts complexes faciles à comprendre et à suivre. Dans ce cours Tableau, nous allons présenter plus de 250 sketchs animés illustrant les concepts de Tableau Comprendre les concepts et le fonctionnement Tableau peut faire de vous un professionnel et un expert des visualisations de données et de Tableau Et dans ce cours, je vais vous fournir des tonnes de matériel gratuit. Par exemple, j'ai préparé trois sources de données différentes pour ce cours que nous pouvons utiliser dans toutes nos tâches et exemples tout au long du cours. Je vais vous fournir trois feuilles de tableau. Une feuille pour tous les concepts de tableau, une autre pour tous les calculs de tableau. Et nous avons une autre feuille contenant tous les visuels pour vous aider à choisir les bons graphiques Avec ces trois feuilles, il ne faut pas tout mémoriser. Vous disposez également d'une référence rapide et d'un accès aux concepts de Tableau. Vous avez également accès à tous les fichiers Tableau et au tableau de bord créés pendant le cours. Toutes les notes d'esquisse de chaque section peuvent être téléchargées, afin que vous puissiez les utiliser ultérieurement comme référence Passons maintenant à un aperçu du cours Tableau. Nous allons commencer par les bases. Qu'est-ce que les visualisations de données décisionnelles ? Qu'est-ce que Tableau ? Ensuite, vous découvrirez les suites de produits Tableau. Ensuite, nous allons étudier en profondeur différents concepts de Tableau tels que différents concepts de Tableau tels dimensions de l'architecture des tables, les mesures discrètes et les données continues Ensuite, nous allons approfondir les calculs et les fonctions de Tableau. Vous allez découvrir plus de 60 fonctions différentes Tableau pour manipuler des données. Ensuite, nous allons aborder plus de 63 types de graphiques différents dans Tableau. Et puis, à la fin, nous allons mettre en œuvre des projets Tableau , comme je le fais dans le cadre de projets réels. La question qui se pose maintenant est la suivante : à qui s'adresse ce cours ? Si vous n'avez jamais créé de visualisations de données à l'aide d' outils tels que Tableau ou PI, je vous accompagnerai dans ce cours à chaque étape, en commençant par les principes fondamentaux et nous finirons par aborder les sujets avancés Et ce cours s'adresse également à vous si vous êtes déjà développeur Tableau. Je vous suggère donc de consulter le programme des cours et commencer par le niveau qui vous convient. J'ai abordé de nombreux sujets avancés et vous découvrirez de nombreuses meilleures pratiques dans ce cours. Et ce cours vous convient si vous avez de l'expérience avec d'autres outils tels que PI, et si vous souhaitez acquérir une nouvelle compétence dans Tableau. Alors allons-y et commençons. 41. Aperçu du programme des cours de Tableau |: Nous allons avoir un bref aperçu du cours Tableau. J'ai divisé ce cours en 15 sections différentes. Par exemple, nous allons apprendre ce qu'est l' intelligence d'affaires ? Qu'est-ce que les visualisations de données ? Qu'est-ce que Tableau et son histoire, et pourquoi Tableau est un outil très puissant pour les visualisations de données Ensuite, nous allons nous plonger dans les suites de produits Tableau. Nous ne proposons pas qu'un seul produit Tableau. Nous avons huit produits différents. Je vais donc aller vous présenter ces produits. Et nous allons les comparer côte à côte pour que vous compreniez les différences entre eux. Et je vais vous aider à choisir les bons produits pour votre projet. Nous allons maintenant nous plonger dans l' architecture Tableau en profondeur . Ici, nous allons apprendre de nombreux concepts différents , tels que ce que sont les liens de vie ? Quels sont les différents types de fichiers Tableau ? Ensuite, nous allons approfondir l'architecture Tableau afin que vous puissiez comprendre les principaux composants de l' architecture et le fonctionnement interne de Tableau. Après toutes ces théories, nous allons commencer à préparer votre environnement afin que vous puissiez pratiquer avec moi dans ce cours. Nous allons donc télécharger et installer Tableau gratuitement sur votre PC. Nous allons créer un compte public gratuit. Nous allons télécharger les ensembles de données de formation et nous allons publier notre première visualisation et les fins Je vais vous faire visiter l'interface Tableau afin de vous familiariser avec l'interface Tableau. Après avoir réparé votre environnement, nous allons commencer par le premier sujet, à savoir comment créer une source de données dans Tableau. Et ici, vous pouvez acquérir des compétences en matière de modulation des données. Nous allons donc passer en revue les principes de base de la modulation des données et découvrir comment procéder à la modulation dans Tableau Ensuite, nous allons découvrir quatre méthodes différentes pour combiner des tables dans Tableau en utilisant les Tableau en utilisant articulations, les relations d'union et le mélange de données Et bien sûr, nous allons les comparer côte à côte pour vous afin comprendre les différences entre elles et de savoir quand utiliser quelles méthodes. Et à la fin de cette section, nous allons créer deux sources de données. Nous allons maintenant commencer à parler des métadonnées de Tableau. Vous allez apprendre ici des concepts très importants de Tableau. Les types de données, les dimensions et les mesures, les valeurs discrètes et continues. Une fois que vous aurez compris ces concepts, vous comprendrez comment créer des visualisations dans Tableau Après cette section, nous avons une petite section sur le changement de nom Nous allons parler ici des conventions de dénomination que chaque développeur doit connaître. Nous pourrons ensuite apprendre les différentes techniques permettant de renommer les colonnes et les tables dans Tableau Et à la fin, nous pouvons apprendre à donner des alias aux valeurs Dans la section suivante, vous découvrirez comment organiser vos données dans Tableau. Nous avons ici différentes méthodes, comme regroupement des dimensions à l' aide de hiérarchies, regroupement des valeurs à l' aide de groupes et de clusters Ensuite, nous allons apprendre à utiliser les ensembles dans Tableau. Et à la fin, nous pouvons apprendre à créer des stylos dans Tableau afin de créer des histogrammes Dans la section suivante, nous allons apprendre à filtrer nos données dans Tableau. Vous découvrirez ici les différents types et concepts de filtres dans Tableau. Comment les créer et comment les personnaliser. Et je vais vous donner dix conseils et astuces concernant les filtres dans Tableau. Et nous allons également apprendre dans cette section, comment trier nos données. Ensuite, nous pouvons apprendre concepts très importants dans Tableau, les paramètres de Tableau. Les paramètres des onglets sont excellents pour ajouter du dynamisme à vos visualisations. Vous pouvez apprendre les concepts des paramètres, puis vous pouvez apprendre différents cas d'utilisation pour cela. Comment effectuer des calculs dynamiques, des filtres de lignes de référence dynamiques, comment échanger des mesures et des dimensions, ainsi que des stylos dynamiques. Passons à la section suivante, nous allons également apprendre quelque chose sur la dynamique. Nous allons donc découvrir les actions de Tableau afin de rendre vos tableaux de bord interactifs comme d'habitude Tout d'abord, vous pouvez comprendre les concepts des actions Tableau. Ensuite, nous allons passer en revue tous les types d'actions Tableau. Par exemple, comment accéder à l'URL, comment accéder aux feuilles, comment filtrer les données à l'aide d'actions. Et puis comment faire des surlignages à l'aide d'actions. Et comment modifier les valeurs des ensembles et des paramètres. Après cette section, nous allons passer aux calculs de Tableau. Cette section est très vaste. Vous allez apprendre à transformer et à manipuler vos données à l'aide de quatre types de calcul Tableau différents . Nous avons donc les calculs au niveau des rôles, calcul agrégé, le calcul des tables et les expressions LOD. Dans cette section, vous découvrirez plus de 60 fonctions Tableau différentes pour manipuler vos données. Passons à la section suivante, nous en avons une autre importante. Nous avons les graphiques Tableau. Ici, nous allons créer ensemble plus de 63 graphiques différents dans Tableau. Nous allons donc commencer par les graphiques de base, tels que les diagrammes à barres, et nous allons finir par créer des graphiques très avancés dans Tableau. Et à la fin, je vais vous aider à choisir les cartes adaptées à vos besoins. Passons à la suivante , nous allons découvrir les tableaux de bord Tableau Nous allons expliquer étape par étape comment créer des tableaux de bord propres dans Tableau à l'aide de conteneurs Et maintenant, dans la dernière section, nous avons un projet Tableau ici. Dans cette section, nous allons travailler ensemble et mettre en œuvre les projets exactement comme je le fais dans mes projets réels. Nous allons donc d'abord découvrir les différentes phases de chaque projet Tableau. Ensuite, nous allons commencer par les exigences. Vous allez donc apprendre comment j' analyse les exigences de Tableau. Ensuite, nous commençons par la mise en œuvre des projets Nous allons donc créer les sources de données, les graphiques et deux tableaux de bord différents Cela vous permettra de vous familiariser avec la mise en œuvre de projets et d' entreprises à l'aide de Tableau. Une fois que vous aurez parcouru toutes ces sections, vous aurez acquis de solides connaissances sur Tableau. 42. 1 section de bases: base sur Tableau. commencer à apprendre à utiliser un outil, il est très important de comprendre les principes et la théorie qui les sous-tendent, ce qui peut vous aider à devenir un développeur professionnel et un expert. C'est pourquoi nous allons maintenant aborder les sujets suivants. Les mots à la mode du Big Data. Qu'est-ce que la business intelligence, que sont les visualisations de données et pourquoi sont-elles si puissantes À la fin, nous allons parler de ce qu'est Tableau et des raisons pour lesquelles Tableau est un leader en matière de visualisation de données Commençons donc par le premier sujet. Nous allons apprendre les principaux mots à la mode en matière de mégadonnées. Alors maintenant allons-y. 43. Udemy 1 1 BigData: Si vous êtes nouveau dans le monde des données, vous devez commencer à entendre de nombreux mots énigmatiques tels que les mégadonnées, la science des données de l'IoT, ingénierie des données et des phrases telles que données sont le nouveau pétrole Dans ce didacticiel, je vais aborder certains mots de passe importants concernant les données et leur signification réelle. Allons-y, nous vivons aujourd'hui à l'ère des données et les données sont générées partout. Nous, les gens, nous générons énormes quantités de données en ce moment même. Chaque clic sur Internet, chaque e-mail de recherche, ou même si vous commandez quelque chose en ligne, nous générons des données. Nous passons des heures par jour sur les réseaux sociaux. Aimer, commenter, rechercher sur notre smartphone, c'est tout le temps de télécharger des données sur l'endroit où vous vous trouvez vitesse à laquelle vous vous déplacez Et tout ce que nous faisons en ligne est désormais stocké et suivi sous forme de données. Non seulement nos smartphones et ordinateurs sont connectés à Internet et génèrent des données, mais nous avons également ce que l' on appelle la maison intelligente. Nous pouvons connecter n'importe quel appareil de notre domicile à Internet. Il suffit de mettre le mot intelligent avant. Nous avons une tondeuse intelligente, un éclairage intelligent, fitness intelligent, des appareils vocaux, des systèmes de sécurité. Tous ces appareils pourraient être connectés à Internet et commencer générer d'énormes quantités de données. C'est ce que nous appelons l' Internet des objets, l'IoT. L'IoT est le concept qui consiste à connecter n'importe quel appareil, n'importe quoi à Internet afin de générer et d'échanger des données. Non seulement nous avons l'IoT chez nous, mais également partout où nous vivons dans le domaine de la transformation numérique dans l'industrie et la fabrication. Vous avez peut-être entendu parler du concept Industrie 4.0 la première révolution industrielle introduite en Allemagne. Il s'agit d'usines intelligentes, connexion de machines et d'appareils à Internet afin d'échanger des données. Et maintenant, nous pouvons trouver des objets connectés dans les villes. Nous essayons de mettre en œuvre ces villes intelligentes dans lesquelles nous allons tout connecter afin de réduire les déchets, d' économiser de l'argent, d'améliorer la qualité de nos véhicules et d'améliorer la qualité de nos véhicules grâce à l' Internet des objets. Nos voitures sont équipées de capteurs et d'appareils connectés pour échanger des données pour de nombreuses raisons, telles que connectés pour échanger des données pour de l'assistance au conducteur, reconnaissance d' objets, les systèmes de conduite autonome La liste est tellement longue. En 2022, nous possédons environ 14 milliards d'appareils physiques, il s'agisse de petits appareils de cuisson domestiques machines industrielles sophistiquées qu' il s'agisse de petits appareils de cuisson domestiques ou de machines industrielles sophistiquées connectées à Internet, générant et échangeant des données. La quantité de données générées chaque jour par les réseaux sociaux, les sites Web et les machines informatiques est vraiment époustouflante. Il existe actuellement plus de 44 zétaoctets de données dans l'ensemble de l' univers numérique, c'est-à-dire Cela signifie que nous n' avons plus affaire à des données traditionnelles, affaire à des données traditionnelles, mais à des mégadonnées. Que signifient les mégadonnées ? Trois indicateurs nous aident à comprendre si nos données sont volumineuses et ils sont définis par les trois V. Le premier V est le volume. Eh bien, les mégadonnées sont de grandes quantités. Avec la croissance d'Internet, appareils mobiles et des réseaux sociaux, la quantité de données générées par ces sources a augmenté de façon spectaculaire. Le second V est la vitesse. Dans le cadre du traitement normal des données, nous avions l'habitude de traiter les données lentes, ou nous les appelions « données de correctif », une fois par jour ou quelque chose comme ça, puis nous les stockions sur le disque. Mais en termes de mégadonnées, les sources génèrent des flux de données à des vitesses très élevées. Cela signifie que nous devons traiter et analyser les données en temps réel, puis les stocker en mémoire plutôt que sur disque. Et le troisième V est la variété. Dans les systèmes traditionnels, la plupart des types de données pouvaient être capturés sur des tables brutes non structurées telles que des bases de données ou Excel Mais pour reprendre le terme « big data », les données sont souvent présentées dans un format semi-structuré. Par exemple, plusieurs journaux au format XML ou sur des sites Web. Ou les données sont présentées dans un format non structuré. Comme les vidéos, les fichiers audio, les images, le texte libre Dans les mégadonnées, nous devons traiter non seulement des données structurées, mais également des données semi-structurées et non structurées Cependant, les termes « mégadonnées » désignent la manière dont nous pouvons stocker, traiter et analyser efficacement nos données lorsqu' elles présentent un volume énorme, une vitesse élevée et différents types de données afin révéler des valeurs significatives pour l'entreprise. Mais cela nous pose toujours un problème. Toutes les données générées sont des données brutes. Les données brutes ne sont que des lignes non traitées et des rangées de chiffres qui sont vraiment difficiles à comprendre, difficiles à lire, mal structurées et qui n'ont pratiquement aucune valeur pour l'entreprise Près de 70 % des données relatives aux mots ne sont pas utilisées. Les données brutes, si elles ne sont pas traitées ni affinées, sont tout simplement inutiles, constituent un gaspillage d'argent, gaspillage d'espace et génèrent des entrepôts déchets numériques dans des centres de données très coûteux C'est pourquoi nous avons la célèbre phrase du célèbre mathématicien britannique Clive Humby. Les données sont le nouveau pétrole. Eh bien, cela signifie que nous devons extraire les données brutes comme nous extrayons du pétrole Nous devons l'affiner, le traiter, le transformer en quelque chose utile et valoriser l'entreprise. Cela signifie en réalité que la plupart des entreprises ont affaire très gros gisements de pétrole neuf, à base de données brutes. Et la plupart d'entre eux ont compris que les données sont leur atout le plus précieux. Ils doivent l'extraire. Ils doivent l'analyser afin de révéler des informations qui pourraient les aider à décisions plus rapides et plus efficaces. C'est pourquoi la plupart des entreprises recrutent une armée de travailleurs des données. Nous savons que la demande de data scientists augmente rapidement et que l'offre est légale. Maintenant, que pouvons-nous faire de tout ce chaos, toutes ces données brutes non traitées générées Eh bien, nous pouvons faire les choses suivantes. Ce que nous pouvons faire, concevoir ou construire une architecture de données. L'architecture des données est le processus créer un modèle sur la façon dont nous organisons, traitons et stockons nos données dans différentes couches à des fins différentes L'architecture facilite la gestion, protection et l'accès à nos données. une autre chose que nous pouvons faire avec ingénierie des données est une autre chose que nous pouvons faire avec les données brutes. L'ingénierie des données est un processus très complexe de conception et de création de pipelines de données et de stockages de données Dans le domaine de l'ingénierie des données, nous élaborons généralement processus ETL pour extraire des processus ETL pour extraire les données brutes de plusieurs sources, puis les transformer puis les charger dans le stockage cible afin de les rendre hautement disponibles et utilisables le data scientist ou tout autre utilisateur final. Une autre chose que nous pouvons faire est la modélisation des données. La modélisation des données est le processus qui consiste à relier les points. Donc, ce que nous allons faire, c'est placer toutes les données dans des entités et des objets. Nous décrivons ensuite la relation entre ces entités afin de nous aider et d'aider les programmes à comprendre comment les données sont liées les unes aux autres. Une autre chose que nous pouvons faire avec les données brutes est de faire de l'exploration de données. exploration de données est le processus qui consiste à analyser une quantité massive de données brutes afin de découvrir des connaissances, découvrir des informations commerciales telles que des modèles et des tendances, résoudre des problèmes et d'atténuer les risques. Une autre utilisation des données brutes est que nous pouvons les utiliser dans le machine learning. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, nous fournissons deux choses aux ordinateurs. Tout d'abord, les données brutes et historiques, ainsi que les modèles mathématiques et les algorithmes. Une fois que l'ordinateur aura ces deux éléments, il commencera à s'entraîner et à s'entraîner afin d' effectuer des tâches telles que les prédictions. C'est comme un être humain. Plus la machine s'entraîne et s'entraîne, meilleurs seront les résultats et seront précis. Ensuite, nous pouvons faire de la science des données. La science des données est l'étude scientifique des données. Et il combine trois grands pouvoirs. La puissance des langages de programmation, associée aux mathématiques et aux statistiques. Et la connaissance d' un domaine spécifique afin de découvrir des connaissances et des informations précieuses à partir de nos données brutes. Une autre chose que nous pouvons utiliser sur les données brutes, et ma préférée est que nous pouvons utiliser des visualisations de données La visualisation des données consiste convertir des nombres et des données brutes, qui sont généralement difficiles à comprendre et à lire, en visuels et en graphiques tels que des puissances par trois diagrammes, afin de les rendre plus faciles à comprendre et à lire, ce qui facilite réellement la prise de décision Il existe de nombreux autres éléments et processus que nous pouvons appliquer aux données routières, mais ce sont les principaux domaines de travail que nous pouvons utiliser pour convertir les données routières inutiles en connaissances ayant un impact et une valeur significatifs pour l'entreprise. Très bien, les gars, c'était donc une introduction aux termes du Big Data. Et ensuite, nous allons rapidement apprendre ce qu'est la business intelligence ? J'utilise un exemple très simple. 44. Udemy 1 2 BI: Très bien, laisse-moi te raconter cette histoire. Nous avons des magasins dans trois villes différentes en Allemagne. À Sustuttgart, nous avons des boutiques à Berlin et à Hambourg. Et nos trois magasins génèrent chaque jour ouvrable de nombreuses données brutes sur les ventes, les niveaux de stocks, les produits, les coûts de personnel, etc. Et maintenant, nous avons un groupe de personnes qui prennent les décisions, comme les managers, les ressources humaines et les finances. Et ils ont de nombreuses questions et de nombreuses décisions à prendre. Ils peuvent donc avoir des questions, par exemple, ce qui s'est passé, et une autre question sur ce qui va se passer. Maintenant, si les responsables essaient de trouver les réponses à partir des données routières, ils risquent de ne rien trouver ou de ne pas trouver de réponses. Parce que les données routières sont généralement très complexes mal structurées et difficiles à comprendre. C'est pourquoi ils vont engager des analystes de données, par exemple, afin de les aider à trouver les réponses à partir des données routières. Les analystes de données vont commencer à analyser les données brutes en faisant un peu de magie. Par exemple, nettoyer les données, connecter des objets entre eux et agréger les données à différents niveaux Et à la fin, le résultat sera communiqué, par exemple, sous forme de feuille de calcul aux décideurs D'autre part, les responsables peuvent engager des data scientists pour les aider à trouver des réponses sur ce qui va se passer ou à découvrir des faits et des informations inconnus. La science des données va également commencer à analyser les données brutes, mais cette fois, en utilisant différentes méthodes telles que l'exploration de données, apprentissage automatique ou le modèle de train afin de trouver de nouvelles informations, de nouvelles connaissances répondent aux questions. À la fin, les résultats seront également communiqués aux responsables sous forme de chiffres et de feuilles de calcul Maintenant, le data scientist et les analystes de données ont fait un travail incroyable en travaillant sur les données brutes et en analysant ces données. Mais le problème est que les résultats peuvent être difficiles à comprendre et à lire, car ces responsables sont généralement des personnes qui ne travaillent pas directement avec les données au quotidien. Cela pourrait créer un écart important entre ces gestionnaires et les résultats. Afin de combler cette lacune et de tout simplifier, nous pouvons désormais cette lacune et de tout simplifier, utiliser la puissance des visualisations de données et les résultats présentés par le data scientist. Et les données contenues dans chiffres et les feuilles de calcul doivent être converties en visuels, graphiques et tableaux Les représentations visuelles des données feront tout simplement la magie en rendant tout clair et facile. Et cela produira très facilement l'effet wow une fois que vous aurez présenté vos résultats. Cela aidera donc les responsables à trouver immédiatement leurs réponses et à commencer à prendre décisions en utilisant les données. Ce processus, nous l'appelons « business intelligence » ou « raccourci ». B, I. Très bien, maintenant j' espère que vous comprenez mieux ce qu'est la business intelligence Ensuite, nous allons comprendre pourquoi la visualisation est si puissante et ce qu' est la visualisation des données. 45. Udemy 1 3 ViZ: La question est maintenant de savoir pourquoi la visualisation est si puissante. Grâce à de simples moyens de communication visuelle, vous pouvez faire une énorme différence depuis le début de l' humanité il y a des milliers d'années. Et les premiers humains utilisaient des visuels pour raconter une histoire. Et jusqu'à présent, à l'ère moderne, l'humain utilise toujours des éléments visuels pour raconter n'importe quelle histoire Parce que nous, les humains, sommes des créatures visuelles, nous pensons en images et en individus. Si nous voyons un arbre, notre cerveau peut le raconter sous la forme d'un visuel, d'une image. Dans nos statistiques cérébrales, 90 % des informations transmises à notre cerveau sont visuelles Mais si nous lisons le mot arbre, notre cerveau n'a pas réussi à transformer en visuel avant de le mémoriser, c' est-à-dire en dessous de la taille. En fait, le cerveau humain traite le visuel 60 000 fois plus vite qu'un texte. Plus de faits sur notre cerveau qui nous permettent de nous souvenir de la plupart de ce que nous voyons et avec lesquels nous interagissons. Il est prouvé que l'être humain ne se souvient que de 10 % de que nous entendons et de 20 % de ce que nous lisons. Et il est également prouvé que nous nous souvenons environ 80 % de ce que nous voyons et avec lesquels nous interagissons. C'est pourquoi nous avons les fameuses phrases d' une image qui valent 1 000 mots. Et voir c'est croire. Compte tenu de tous ces faits, n'est pas étonnant que sur les canaux numériques , le contenu visuel prenne le pas sur les publications, les tweets, les articles, les présentations d'actualités et les tableaux Vous pouvez trouver des visuels partout. La question qui se pose maintenant est de savoir ce que sont les visualisations de données, ou parfois nous les appelons Dataviz La visualisation des données consiste convertir des nombres ennuyeux et des données brutes en éléments graphiques intéressants tels que des parties par trois points, etc. Les visualisations de données donnent donc vie aux données font de vous le maître de la narration des informations cachées dans vos chiffres C'est donc comme un art de convertir des ensembles de données extrêmement complexes et massifs en quelque chose de très simple, de très facile à comprendre et avec lequel il est facile d'interagir Imaginez-vous comme l'un des responsables et que vous avez deux analystes de données. L'un d'eux présente le résultat dans une feuille de calcul remplie de chiffres, et l'autre analyste de données présente le résultat avec des visuels contenant les représentations graphiques des données et les deux présentent les mêmes faits Quel rapport préférez-vous ? Je choisirais la bonne parce que celle de gauche ne contient que des chiffres secs et il est peu probable que vous soyez en mesure de repérer des tendances ou des modèles. Le principal avantage des visualisations de données est de raconter une histoire et de vous fournir les outils nécessaires pour prendre la bonne décision au bon moment Il existe de nombreux autres avantages, comme avoir une vue d' ensemble, suivre les tendances, des décisions plus intelligentes et plus rapides, découvrir des faits, des modèles et des tendances inconnus. Et obtenir un engagement accru de la part des utilisateurs finaux en posant des questions plus nombreuses et de meilleure qualité. Très bien, cela nous a permis d'apprendre ce que sont les visualisations de données et pourquoi elles sont très puissantes et importantes Nous comparerons ensuite Excel à des outils tels que Tableau et expliquerons pourquoi vous devez utiliser Tableau au lieu d'Excel. 46. Udemy 1 4 Excel (correction): On me pose sans cesse la même question : pourquoi je devrais me donner la peine d'apprendre et d'utiliser Tableau ou BI pour les visualisations de données si nous avons Excel Dans cette vidéo, je vais vous expliquer les six raisons pour lesquelles nous devrions utiliser un outil de BI moderne tel que Tableau et BI et ne pas utiliser Excel pour les visualisations de données Et nous commençons dès maintenant, environ 1 milliard d'utilisateurs dans le monde utilisent Microsoft Excel. J'ai travaillé dans de nombreuses entreprises et je peux vous dire que les gens sont simplement accros à Excel. Ils adorent ça. Ils l'utilisent pour tout, comme outil de mixage, de saisie de données, d'analyse de données et de visualisation de données Le principal problème est que plus une entreprise grandit, plus elle génère de données. Et comme tout le monde connaît Excel, ils vont continuer à les utiliser dans les cas d'utilisation du Big Data Et ils vont avoir beaucoup de mal à gérer ces feuilles de calcul et à faire face aux limites d'Excel Dans ces situations, il est vraiment temps de passer à un outil de BI moderne ou à un outil de visualisation de données tel que Tableau ou Bar BI. Je vais maintenant vous montrer comment fonctionne la BI avec Excel. Nous avons généralement différents systèmes sources et un analyste de données qui commence à exporter manuellement les données de ces systèmes et à les importer dans Excel. Ensuite, des calculs seront effectués et à la fin, un rapport sera généré. Les fichiers Axial seront alors accessibles par différents utilisateurs professionnels. D'autre part, nous pouvons faire BI avec un outil moderne tel que Tableau. Ce que nous allons faire, c'est connecter Tableau directement à ces systèmes sources. Les analystes de données peuvent également commencer à développer un rapport ou des tableaux de bord dans Tableau À la fin, les utilisateurs professionnels auront accès à Tableau pour consulter ces tableaux Jusqu'à présent, vous pouvez dire, d'accord, les deux se ressemblent vraiment. Passons maintenant aux choses sérieuses afin de vous montrer quels sont les véritables avantages d'une solution de BI moderne, telle que Tableau ou RBI Et les limites des feuilles de calcul comme Excel Le premier avantage est l'automatisation. Si vous utilisez Excel et que nous avons créé de bons rapports, il est temps de mettre à jour les données. Et pour ce faire, dans Excel, nous mettons à jour les données manuellement. Certains employés doivent donc s' asseoir tous les jours pour extraire les données de ces systèmes sources, les importer dans des calculs Excel Et à la fin, préparez les rapports encore et encore, ce qui prend beaucoup de temps. Mais si vous travaillez avec une solution de BI moderne, comme Tableau, nous pouvons automatiser cette tâche d'analyse en établissant un calendrier pour actualiser les données Par exemple, nous pouvons créer un calendrier dans Tableau tous les jours à 07h00. Tableau devrait automatiquement se connecter aux sources de données, analyser les données et préparer les rapports Cela présente deux avantages . abord, nous éliminons les erreurs humaines, Tout d'abord, nous éliminons les erreurs humaines, ce qui est très courant dans Excel, et parfois ces erreurs peuvent mener à de mauvaises décisions et à des pertes financières. Et le deuxième avantage, bien entendu, nous n'avons plus besoin d'employés qui se consacrent uniquement à la tâche fastidieuse d'exportation et d'importation manuelle de données vers Excel. Un autre avantage est la capacité si nous travaillons avec Excel et que l'un de nos systèmes sources commence à produire et à générer d'énormes quantités de données. Ici, nous avons un problème dans Excel car nous pouvons gérer qu'un million d'enregistrements. Notre fichier Excel se brise donc, nous allons commencer à recevoir des messages aérodynamiques comme si le jeu de données était trop volumineux nous le faisons habituellement dans Excel, nous allons commencer à diviser le fichier principal en plusieurs petits fichiers afin de gérer l' énorme volume de données, ce qui est vraiment difficile En revanche, si vous travaillez avec Tableau, nous n'avons pas à nous soucier de tout cela. Nous n'avons aucun problème avec Tableau, car Tableau est conçu pour les cas d'utilisation du Big Data et peut très facilement gérer d' énormes quantités de données. Nous pouvons simplement changer le type de connexion d'extract à live afin de le gérer. Un autre avantage est la sécurité. Si vous travaillez avec Excel, il est très difficile de pirater Excel même si vous utilisez des feuilles de calcul protégées par mot de passe Il peut encore facilement agir de nos jours. Et les utilisateurs sont vraiment habitués à partager leurs Excel dans des e-mails, à copier TSB ou à les stocker localement sur leurs ordinateurs, ce qui n'est pas du tout sécurisé Tous ces personnels peuvent coûter cher aux entreprises si des données sensibles et confidentielles concurrents accèdent Mais si vous travaillez avec des outils de BI modernes, comme Tableau, nous disposerons de fonctionnalités de sécurité supérieures, telles que contrôle d'accès avancé, la sécurité des données et la sécurité du réseau. De plus, si vous travaillez avec Tableau, nous n'avons pas à exporter les données, nous pouvons simplement partager les nous pouvons simplement partager tableaux de bord et les rapports entre les employés, et uniquement si nous leur accordons des droits d'accès Ils peuvent voir les données. Un autre avantage est la sécurité au niveau des rôles. Dans de nombreuses entreprises, ils disposent de nombreuses sources confidentielles. Et ils commencent à comprendre à quel point il est important d' appliquer le principe besoin de connaître selon lequel un utilisateur ne doit avoir accès qu' aux informations requises pour ses fonctions professionnelles. Cela signifie que nous ne pouvons pas partager toutes les données avec tous les utilisateurs. Nous devons imposer certaines restrictions en matière de données. Par exemple, un employé des ventes ne doit pas voir toutes les données, comme celles du responsable et des finances. Les employés ne devraient pas voir toutes les informations personnelles telles que les ressources humaines, etc. Cela signifie que si vous travaillez avec Excels, nous devons à nouveau diviser les fichiers principaux en rapports spécifiques, pour des règles spécifiques Mais d'un autre côté, la plupart des outils de BI modernes offrent une fonctionnalité appelée sécurité au niveau des lignes, RLS sécurité au niveau des lignes consiste à restreindre les lignes de données certains utilisateurs peuvent voir en fonction des politiques que nous définissons à l'aide de cette technique. allons appliquer le principe du besoin de savoir et nous simplifier la vie en ayant un seul tableau de bord accessible à différents types d'utilisateurs. Ensuite, conformément à la règle, ils auront accès aux données et aux informations requises pour leur travail. Un autre avantage est de réduire le chaos. Laissez-moi vous expliquer comment nous travaillons habituellement avec Cel. Une science des données commencera à exporter des données à partir un système source et vous allez créer un rapport appelé rapport de version 1. Ensuite, pour les autres exigences, vous allez créer des rapports de version 2. Nous finirons par avoir un rapport final et un autre analyste de données travaillera dans un autre système source. Et la même chose va continuer à se produire plusieurs fois dans les deux sens. Et nous finirons avoir six versions différentes des rapports. Si nous augmentons cet impact, vous remarquerez que vous empoisonnez lentement votre entreprise et que l'utilisateur final devra accéder à différentes versions des rapports. Maintenant, si nous demandons quel est l'âge des données contenues dans nos rapports, nous obtiendrons des réponses différentes. Une version sera publiée il y a dix jours, une autre 184,3 jours. Cela signifie que nous n'avons pas de point de vérité unique pour nos données. C'est pourquoi le fait de disposer d'outils modernes peut nous aider à éliminer un tel chaos et à établir un point de vérité unique pour nos données. Un dernier avantage dont je voudrais parler concerne les visuels. Bien qu'Excels propose des visualisations, elles sont parfois très limitées lorsque nous produisons également des visuels complexes dans Excel La création de visualisations prend beaucoup de temps, y compris de nombreuses étapes manuelles De plus, ces visuels seront statiques et non interactifs Mais d'un autre côté, si nous utilisons Tableau, tout sera automatisé et ultra rapide. Nous pouvons créer de nouveaux rapports et vues très rapidement par simple glisser-déposer. Et ils offrent des visuels bien plus interactifs et plus sympas qu'Excel Bien, les principales raisons pour lesquelles je préfère travailler avec des outils de BI modernes tels que Tableau et Power BI plutôt qu'Excel pour l'analyse et la visualisation des données sont les automatisations, la sécurité, les cas d'utilisation du Big Data et les visuels interactifs Il ne s'agit pas de comparer Cel à Tableau, mais d'utiliser le bon outil pour les bons cas d'utilisation et de ne pas utiliser un outil à mauvais escient. Excel est un excellent outil utilisé par des milliards de personnes car c'est utilisé par des milliards de personnes car c' feuille de calcul professionnelle très facile à utiliser pour la saisie de données et les calculs complexes Mais lorsqu'il s'agit d' analyse et de visualisation des données, nous disposons de bien meilleurs outils qu' Excel, tels que Power BI et Tableau Et vous pouvez toujours les utiliser ensemble. Par exemple, vous pouvez effectuer vos calculs complexes dans Excel et le résultat final peut être importé dans Tableau afin de réaliser meilleures visualisations et de mieux comprendre les résultats Le fait est que le monde change très rapidement et que les entreprises génèrent d' énormes quantités de données. Ainsi, au lieu d'utiliser des feuilles de calcul traditionnelles comme Excel, nous devons utiliser des outils de business intelligence plus puissants pour nous aider à trouver rapidement des informations, des tendances et des modèles afin de prendre des décisions plus rapides et plus efficaces C'est bon, les gars. Ainsi, vous n' aurez plus à compter sur Il pour visualisations de données et pourrez commencer à utiliser des outils de BI Ensuite, je vais vous montrer rapidement les trois meilleurs outils de BI pour les visualisations de données et quel est mon outil de BI préféré 47. Udemy 1 5 Outils (correction): Maintenant, la question est de savoir quels sont les meilleurs outils pour les visualisations de données une société de recherche de premier plan Gartner, une société de recherche de premier plan, publie chaque année les Magic Quadrants de Gartner afin de déterminer qui est le produit phare dans Et si vous consultez les Magic Quadrants pour les plateformes d'analyse et de business intelligence des dix dernières années, vous pouvez presque toujours voir les mêmes leaders Nous avons les vues Tal, Power, BI et Click depuis 2012. Et je travaille avec de nombreux outils de visualisation de données. Et je peux dire que ces trois outils sont vraiment excellents. Ils présentent des avantages et des inconvénients. Mais en vérifiant simplement les aspects liés à la visualisation des données, je peux affirmer que Tableau est ici un gagnant, car la visualisation des données est un concept fondamental et le meilleur outil pour les data scientists et pour les mégadonnées. Très bien, avec cela, vous avez appris quels sont les trois meilleurs outils de BI. Et vous savez maintenant que Tableau est mon outil de visualisation de données préféré. La prochaine étape consiste à vous présenter Tableau. Nous aborderons ce qu'est Tableau, son histoire et sa mission. 48. Udemy 1 6 What (correction): La première question est la suivante : qu'est-ce que Tableau ? Une réponse rapide pourrait être Tableau Lbs. Pour transformer cela en cela sans aucune compétence technique ou en programmation, Tableau convertit des nombres bruts complexes et ennuyeux en visuels et graphiques magnifiques , très faciles à comprendre Les principales fonctionnalités de Tableau sont l'interactivité, facilité de création et d'utilisation, ainsi que les performances rapides Nous pouvons appeler Tableau de nombreux noms, tels qu'outil de visualisation des données, outil business intelligence ou outil de BI, ou parfois nous l' appelons outil de reporting. Tableau, c'est tout, mais j'ai choisi d' appeler Tableau un outil de visualisation des données, car visualisation des données est au cœur du concept de Tableau. Passons maintenant à un bref historique de Tableau. Tableau a été fondé en 2003 par trois personnes, Pat Christian et Chris, dans le cadre de projets informatiques menés à l'université de Stanford. Ils se sont concentrés sur les techniques de visualisation pour analyser les données contenues dans les bases de données. Puis, en 2019, Tableau a été racheté par Salesforce dans le cadre d'une transaction d'une valeur de plus de 15 milliards de dollars. Au cours des dix dernières années, Tableau a été désigné comme le leader des Magic Cordants de Gartner pour l'informatique décisionnelle Tableau a pour mission claire d'aider les utilisateurs à voir et à comprendre leurs données. Ils mettent tout en œuvre Tableau reste intuitif et facile à utiliser. C'est pourquoi Tableau n'a pas besoin compétences techniques ou de programmation pour créer des tableaux de bord et des informations exceptionnels Cela signifie que le public cible de Tableau ne se limite pas aux utilisateurs techniques, tels que l'informatique, les analystes données, les data scientists, mais également tous les autres utilisateurs non techniques, tels que les utilisateurs professionnels , les utilisateurs finaux, les enseignants, etc. Cet aspect change la donne, car il s'agit de changer l'ancien état d'esprit selon lequel seuls les informaticiens et les techniciens travaillaient sur les données et créaient les techniciens travaillaient sur les des visualisations Mais nous disposons désormais d'outils modernes de visualisation des données tels que Tableau, qui permettent à tout le monde de commencer à travailler avec des données. C'est pourquoi des outils tels que Tableau aident les entreprises à se concentrer sur les données. Et maintenant, Tableau est largement utilisé. Tableau est présent dans presque toutes les organisations, tous les secteurs, tous les secteurs et dans tous les départements. Parce que la plupart de ces entreprises souhaitent donner à leurs employés des outils tels que Tableau afin de prendre des décisions meilleures, plus rapides et plus intelligentes en utilisant les données. Bien, j' espère que vous comprenez mieux ce qu' est Tableau et sa mission. Ensuite, je vais vous présenter les quatre principales raisons pour lesquelles je pense que Tableau est un leader dans le domaine de la visualisation des données. 49. Udemy 1 7 pourquoi (correction): Tableau n'est pas le seul leader du marché de la business intelligence et de la visualisation des données. De nombreux autres outils sont disponibles, tels que PowerPI, Click View, etc. Mais maintenant, si vous me demandez en quoi Tableau est si spécial, pourquoi Tableau est si largement utilisé, je vous donnerais quatre raisons. La première raison est la performance. Les sources génèrent désormais d' énormes quantités de données, et Tableau est conçu et optimisé pour gérer d' énormes volumes de données sans affecter les performances dans les tableaux En effet, Tableau utilise un moteur de données en mémoire à hautes performances pour analyser de grands ensembles de données dans lesquels les données peuvent être stockées dans des colonnes plutôt que dans des lignes, ce qui peut améliorer les performances des tableaux Le tableau n'a aucune limite quant au nombre de points de données dans la visualisation. Par exemple, sur cette vue, nous avons plus d'un million de points de données sans aucun problème. Cela nous permet d'analyser de grands ensembles de données afin de trouver des tendances Les modèles offrant d'excellentes performances et tous les autres outils imposent toujours des limites relatives à la taille brute des points de données, ce qui n'est pas vraiment utile pour les analyseurs de données La deuxième raison réside visualisations rapides et interactives Par rapport aux autres outils de Tableau, nous pouvons créer des visualisations riches et magnifiques en quelques secondes. Je vais maintenant vous montrer un exemple rapide comment regrouper mes données et comment calculer les prévisions. Pour effectuer un travail aussi complexe dans Tableau, nous utiliserons simplement le glisser-déposer. Voyons donc à quel point c'est simple. Très bien, nous allons donc passer aux commandes. Prenez les ventes, mettez-les dans les colonnes Profit et dans les lignes. Et prenez les numéros de commande et les détails. Et je veux voir tous mes membres ici. Maintenant, nous allons dans le volet d'analyse, puis nous double-cliquons sur les clusters. Avec cela, j'ai de très bons groupes de données. L'étape suivante consiste à créer une prévision de mes données. Je vais prendre le numéro de commande, mettre sur les colonnes. Ensuite, nous allons prendre les ventes. J'aimerais modifier les deux parties visuelles que j'ai maintenant ici, il y a environ cinq ans. Ce que nous allons faire, c'est passer aux analyses et cliquer simplement sur les prévisions et c'est tout. J'ai une prévision de mes ventes sur deux ans. Maintenant, je vais juste les rassembler dans un seul tableau de bord. Je vais donc créer un nouveau tableau de bord, glisser-déposer les clusters, glisser-déposer les prévisions. Je vais les associer au filtre. C'est ça. Maintenant, nous avons les deux, et si je clique dessus, j'aurai un tableau de bord interactif pour les prévisions et pour les clusters. La troisième raison pour laquelle Tableau est convivial, comme vous pouvez le constater, nous avons effectué des analyses très complexes avec Dragon Drop uniquement, sans écrire de code. Et c'est exactement ce que souhaite Tableau. Il est très intuitif et convivial, et ce sont les principaux atouts de Tableau. Cela permet simplement à tous les utilisateurs non techniques de travailler et de jouer avec les données pour résoudre leurs problèmes quotidiens sans avoir recours à l'informatique. Mais d'un autre côté, Tableau est intégré des langages de programmation tels que Python et R, ce qui ouvre la des visualisations de données avancées susceptibles d'être utilisées par les data scientists La dernière raison est la communauté. Si vous travaillez avec Tableau, vous n'êtes pas seul. Vous avez une immense communauté Tableau. Dans la communauté, nous avons environ 2 millions d'élèves et d'enseignants. Et dans Tableau public, environ 5 millions de visualisations de données sont publiées Et environ 200 000 questions et idées sont partagées sur les forums Tableau. C'est génial d'avoir une communauté aussi vaste. Quel que soit l'outil, c'est très important car lorsque vous travaillez avec des données, vous pouvez rencontrer des problèmes ou avoir des questions. Il est très important que vous disposiez d'un endroit où vous pouvez poser vos questions et obtenir des conseils d'autres développeurs du monde entier. De plus, vous pouvez également vous inspirer des visualisations partagées par d'autres développeurs Vous trouverez les liens importants concernant la communauté Tableau dans la description de la vidéo ci-dessous. Bien, les quatre raisons pour lesquelles Tableau est l'un des meilleurs outils de visualisation des données sont les suivantes : Tableau peut gérer d' énormes quantités de données, parfaitement adapté aux cas d'utilisation du Big Data Il offre de belles visualisations interactives rapides. Tableau est intuitif et convivial. Aucune compétence technique ou de codage n'est requise. Et c'est la dernière raison pour laquelle la communauté Tableau est très importante. Une dernière chose que je voudrais ajouter, est que les visualisations de données sont vraiment une compétence que vous devez maîtriser en tant que data scientist ou analyste de données Tableau est également un formidable outil de visualisation des données. C'est pourquoi je vous recommande vivement d'apprendre ou de vous familiariser avec Tableau. Ce sera un énorme avantage pour votre carrière. C'est bon, les gars. Donc, avec ça, tu connais mes raisons. Je pense que Tableau est un leader dans le domaine de la visualisation des données. Nous avons ainsi terminé le premier chapitre de Tableau, terminé le premier chapitre de Tableau lequel nous avons abordé de nombreux termes importants relatifs aux données et à Tableau. Dans le chapitre suivant, nous aurons un aperçu des suites de produits Tableau dans lequel je vous présenterai huit produits Tableau différents. 50. Produits de 2 sections: Produits de table Dans Tableau, nous avons huit produits différents Il est très important de les comprendre et de comprendre les différences entre eux. C'est pourquoi je vais vous donner un bref aperçu des huit produits Tableau. Ensuite, nous allons les comparer côte à côte afin de comprendre les différences entre eux. Et en plus, vous pouvez vous contenter du processus de prise de décision que j'ai habitude de suivre pour choisir le produit adapté à vos besoins. Commençons donc par le premier sujet où nous pouvons avoir un aperçu du processus de développement et des produits. Alors maintenant allons-y. 51. Introduction à Udemy 2 1: C'est bon, les gars. Dans ce chapitre, je vais vous présenter la suite de produits Tableau afin de comprendre les différences entre les huit produits Tableau. Et nous allons commencer par les produits de développement Tableau. Bien, si vous pensez que Tableau n'est qu'un seul logiciel, vous vous trompez. Si vous visitez la page d'accueil de Tableau, Tableau.com, vous trouverez de nombreux produits Tableau tels que Tableau Stop Public Server et Cloud Prep Je peux dire qu'au début, tous ces produits Tableau peuvent être source de confusion, mais ne vous inquiétez pas. Je vais les expliquer un par un. Vous pouvez ainsi choisir les combinaisons de produits Tableau qui vous conviennent ou qui conviennent à votre entreprise. Il est très important de comprendre les différences entre eux, les fonctionnalités et les limites de chaque produit Tableau. Et plongeons-nous dans le vif du sujet. Les suites de produits Tableau contiennent huit produits différents. Nous avons Tableau Disktop, Tableau Public Disktop Rep Server, Cloud Public, Cloud Reader Bien, la première chose à comprendre est que nous pouvons diviser ces produits en deux catégories principales, développement et les outils de partage. Comme leur nom l'indique, Tableau Developer Tools vous aidera à créer des visualisations de données en créant et en concevant des tableaux de bord, des graphiques, des rapports, ou à préparer des données ou à effectuer de l'ingénierie des données en préparant les données pour l'analyse des données Dans cette catégorie, nous pouvons trouver trois produits Tableau. Tableau Disktop, Public Disctop et Tableau Prep. Et maintenant, dans l'autre catégorie, nous avons les outils de partage. Ces outils peuvent vous aider à partager et à collaborer le travail que vous avez réalisé et créé à l'aide des outils de développement. Dans cette catégorie, nous pouvons trouver cinq produits Tableau. Tableau Server, Tableau Cloud Public, Cloud Reader et Tableau mobile. Très bien, concentrons-nous d'abord sur les produits Tableau dans la catégorie Outils pour développeurs. Nous pouvons maintenant diviser les outils de développement en deux groupes en fonction de leurs objectifs. Nous avons des visualisations de données et de l'ingénierie des données. Sous Data Visualzations, nous trouvons deux produits Tableau, Tableau Stop et Tableau Public Stop Et dans le domaine de l'ingénierie des données, nous n'avons qu'un seul produit Tableau Tableau Prep. Bien, après avoir compris les principales catégories et les principaux objectifs des produits Tableau, nous allons maintenant parler du processus de développement dans Tableau. Très bien, nous avons donc trois étapes très simples dans le processus de développement dans Tableau. La première étape consiste à connecter nos données à Tableau. Ensuite, à l'étape suivante, nous commençons à créer nos visualisations de données pour effectuer analyse des données en créant des graphiques de rapport et des tableaux Et dans la troisième étape, nous partageons notre travail en le publiant. Les deux produits permettant d' effectuer ces trois étapes sont Tableau Disktop et Tableau Public Disktop Dans de nombreux cas, la qualité de nos données est mauvaise, pas prêtes à être analysées. C'est pourquoi nous ajoutons une étape de prétraitement supplémentaire pour préparer nos données avant de commencer à créer nos visuels. Et nous pouvons utiliser pour cette étape le produit Tableau prep. Très bien. Passons maintenant en revue en profondeur les produits Tableau pour développeurs, un par un afin de comprendre les principales fonctionnalités ainsi que les limites de chacun d'entre eux. Très bien, nous avons donc une vue d'ensemble du processus de développement et des produits. Ensuite, nous allons avoir un bref aperçu de Tableau Desktop. 52. Udemy 2 2 Desktop: Tableodsctop est un logiciel que vous pouvez télécharger et installer sur Avec Tablo Syctop, vous pouvez vous connecter à de nombreux types de sources différents Il existe plus de 90 connecteurs de données que vous pouvez connecter à Tableau Server ou pour connecter à des fichiers tels qu'Excel, Text Jason ou à des serveurs Prem tels que my SQL et Oracle Ou vers le cloud comme Amazon, Google et Microsoft Azure. Une fois que vous avez connecté Tableau à vos données, vous pouvez commencer à créer vos visualisations de données Dans Tableudyctop, vous trouverez de nombreux outils et fonctions pour vous aider à créer des graphiques, rapports par simple Vous pouvez ensuite combiner ces différents rapports dans des tableaux de bord interactifs Une fois que vous avez créé vos vues et vos tableaux de bord, vous avez trois options pour partager vos données en les publiant sur Tableau Server, Tableau Cloud ou Tableau Public Cloud Vous pouvez également stocker vos classeurs localement sur votre PC. Très bien, Tableau Stop est donc le produit phare de Tableau. tant que développeur Tablo, vous allez passer 90 % de votre temps à utiliser cet outil Tabloid Distop est un outil de développement permettant de créer des visualisations de données dans lesquelles vous vous connectez à vos données, créez des tableaux de bord, puis les publiez. Curieusement, Tableau Stop n'est pas un outil gratuit comme Power BI Disctop Pour travailler avec Tabloidstop, vous devez acheter une licence Je pense qu'ils proposent une sorte de phase d'essai, ou si vous êtes étudiant, vous bénéficiez une année gratuite. Ne me croyez pas sur parole. Il est préférable de consulter l'offre actuelle de Tableau sur leur page d'accueil. Avec Table Stop, vous pouvez connecter plus de 90 sources de données différentes. Vous pouvez également publier votre travail partout sur Tableau Server, Tableau Cloud et Tableau Public. Étant donné que Tablo Stop nécessite une licence, vous n'avez aucune limite quant au nombre de routes et de données que vous pouvez stocker et traiter Tableau Desktop est destiné aux analystes de données, aux data scientists aux développeurs PI qui travaillent professionnellement dans des entreprises sur des projets d'analyse de données. Très bien, c' était donc un bref aperçu de Tableau Desktop. Ensuite, nous allons vérifier le Tableau Public Desktop. 53. Udemy 2 3 Public: Tableau Public est la version gratuite de Tableau Stop. Cela lui ressemble beaucoup. Il s'agit d'un outil de développement permettant de créer et de publier des visualisations de données Et comme il est gratuit et ne nécessite aucune licence, il est soumis à des limites de carburant. Dans Tableau Public, nous disposons d'une dizaine de connecteurs de données que vous pouvez connecter uniquement aux combats locaux sur votre PC. Autre limite vous ne pouvez stocker et traiter que 15 millions de lignes de données et vous ne pouvez publier que sur le cloud public de Tableau. Cela signifie que vous ne pouvez pas publier votre travail sur Tableau Server ou dans les clouds privés Tableau. Et la dernière limite est que vous ne pouvez pas stocker vos classeurs sur votre PC local. Mais je dois être honnête : le plus important est que toutes les fonctions et tous les outils permettant de créer des visuels et des tableaux de bord sont entièrement disponibles dans Tableau Public, comme Tableau Dctop, ce qui fait de Tableau public une excellente alternative et un excellent outil pour les débutants qui souhaitent s'entraîner et apprendre Tableau avant d'acheter des licences Pour être honnête, c'est pourquoi j'ai décidé d'utiliser Tableau Public dans tous mes didacticiels afin que tout le monde puisse me suivre et s'entraîner avec moi sans que vous ayez à acheter de licence. Bien, nous avons donc un bref aperçu de l'ordinateur de bureau Tableau Public Ensuite, nous allons examiner l'outil d'ingénierie des données , Tableau prep 54. Udemy 2 4 Public: Tableau Prep Builder est un logiciel que vous pouvez télécharger et installer dans votre BC Vous pouvez l'utiliser pour préparer vos données avant de commencer à les analyser Comme Tableau Desktop, vous pouvez vous connecter à de nombreux types de sources différents. Il existe plus de 90 connecteurs de données, tels que des piles de serveurs Tableau sur site dans le cloud, etc. Une fois que vous avez connecté Tableau à vos données, vous pouvez commencer à créer des flux de données dans lesquels vous avez accès à des outils et à des fonctions qui vous aideront à transformer vos données. Par exemple, en combinant le nettoyage des données, le filtrage, agrégation et toutes les autres tâches liées à l'ingénierie des données, préparez vos données pour les visualisations de données Et à la fin de votre flux de données, vous pouvez stocker les nouvelles données préparées à trois endroits différents. Soit sous forme de fichier sur votre PC local, soit publiez-le sous forme de source de données sur Tableau Server ou dans le cloud. Et dernière option, vous pouvez écrire le résultat directement dans les bases de données. Une fois que nous avons fini de créer les flux de données, vous pouvez les publier sur Tableau Server ou Tableau Online à des fins Et dans Table Prep, vous avez la possibilité de stocker vos flux de données localement sur Très bien, So Table Prep est un outil d'ingénierie des données pour préparer nos données, pour les préparer aux analyses Parfois, les données que nous connectons à Tableau Desktop sont mauvaise qualité et nous ne pouvons pas les utiliser immédiatement dans notre tableau de bord. C'est pourquoi nous passons des heures et des heures à nettoyer, organiser, combiner et préparer nos données. Et cela peut prendre beaucoup de temps. Dans ce cas, nous pourrions utiliser Tableau Prib pour nous aider dans ce processus Tableau Prib est un outil de développement pour l' ingénierie des données dans lequel nous nous connectons à nos données, créons des flux de données, puis les publions. Et ce n'est pas un outil gratuit, il nécessite une licence dans Tableau Prep, nous disposons de plus de 90 connecteurs de données différents La sortie des flux de données peut être stockée localement sur votre PC, sous forme de source de données Tableau ou directement dans les bases de données. Et nous pouvons publier le flux de données Tableau Server ou sur Tableau Cloud Tableau Prep est différent de Tableau Desktop. Nous n'avons pas de version gratuite de Tableau Prep, n'y a donc pas de version publique de Tableau Prep Très bien, c'était donc un bref aperçu de la préparation de Tableau Ensuite, nous comparerons les trois produits de développement Tableau côte à côte. Et je vais vous expliquer mon processus de prise de décision pour choisir le produit qui vous convient. 55. Udemy 2 5 Comparer: Très bien, alors maintenant allons-y et faisons un résumé des trois produits où nous allons les comparer côte à côte. L'objectif principal de Tablo Dicto and Public est de générer des visualisations de données Mais la tâche principale de Tablo Prep est l'ingénierie des données. Maintenant, si vous parlez des coûts, Ctop et Prep nécessitent des licences, mais Tablo Public est gratuit Passons maintenant à l' aspect sécurité des données. Tablo Dctop et Prep sont sécurisés car vous pouvez les publier sur des serveurs privés. Tablo Public, vous devez publier votre travail sur des plateformes publiques Tout le monde peut voir vos données Vous ne pouvez donc pas les sécuriser dans Tableau Public. Et le point suivant, les limites de données. Le public étant gratuit, il est limité à 15 millions de lignes. Mais Disktop et Prep, vous n'aurez aucune limite Le point suivant concerne les connecteurs. Dans Disktop et Prep, vous disposez de plus de 90 connecteurs de données différents tels que des fichiers, ABI, serveurs, Cloud, etc. Où dans Tableau Public, vous ne pouvez vous connecter qu'à des fichiers. Et si nous parlons de l'aspect des connexions en direct, le seul outil qui offre des connexions en direct à vos sources de données est Tableau Disctop Vous ne pouvez pas établir de connexions en direct dans Tableau Public et dans Tableau Prep. Vous devez toujours travailler avec des données extraites. Le point suivant concerne le stockage local de vos fichiers. Tableau Disktop et Tableau Prep vous permettent de le faire en stockant votre travail localement sur votre Mais dans Tableau Public, vous ne pouvez pas le faire. Au lieu de cela, vous devez toujours publier votre travail sur Tableau Public Cloud. Le dernier aspect concerne le public cible. Tableau Disctop est conçu pour les scientifiques et les analystes de données, mais Tableau Public est destiné à tous ceux qui souhaitent travailler avec des visualisations de données, et Tableau Prep est destiné Très bien, nous avons maintenant une bonne vue d'ensemble des trois produits Tableau à développer. Et maintenant se pose la question de savoir quand utiliser quel produit. Laissez-moi maintenant vous guider dans mon processus de prise de décision l'aide des tableaux suivants sur la grippe. Tout d'abord, nous posons la question de savoir dans quel but. Si nous avons besoin de produits pour l'ingénierie des données, c'est facile. Nous n'avons qu'un seul produit Tableau Tableau Prep. Maintenant, si nous avons besoin de produits pour la visualisation des données , nous pouvons poser d'autres questions La question suivante, devons-nous nous connecter aux bases de données ABI du serveur ou au cloud ? Si la réponse est oui, nous devons utiliser Tableau Desktop. Et si la réponse est non, nous posons la question suivante. Nos données peuvent-elles être publiques ? Si la réponse est non, nos données sont confidentielles, alors nous devons utiliser Tableau Desktop. Mais si la réponse est oui, nos données peuvent être publiques, alors nous passons à la question suivante. Nos sources de données contiennent-elles plus de 15 millions de lignes ? Si c'est le cas, nous devons choisir Tableau Stop. Mais si la réponse est non, nos sources de données comportent moins de 15 millions de lignes, alors nous passons à la dernière question. Avons-nous besoin de connexions en direct avec nos sources de données ? Si la réponse est oui, nous devons à nouveau choisir Tableau Desktop. Mais si la réponse est non, nous pouvons enfin utiliser Tableau Public. Bien, si vous suivez ces questions et ce tableau, vous pouvez facilement décider quand utiliser quels produits Tableau. Très bien, nous avons donc abordé tous les produits Tableau destinés au développement. Ensuite, nous allons commencer à parler des produits Tableau destinés au partage. Commençons donc par comprendre le processus de partage. 56. Udemy 2 6 Into Share: Très bien, dans le didacticiel le plus bref, nous avons divisé les produits Tableau en deux catégories principales : les développeurs, les outils et les outils de partage Nous allons maintenant nous concentrer sur la deuxième catégorie, les outils de partage , qui comprend Tableau Server, Cloud Public, Cloud Reader et Tableau mobile. Et comme leur nom l'indique, ces produits peuvent nous aider à partager nos rapports et tableaux de bord avec d'autres personnes Dans le dernier didacticiel, nous avons parlé des quatre étapes du processus de développement de Tableau. Nous allons maintenant approfondir l'étape numéro quatre où nous allons parler des différentes options dont nous disposons pour différentes options dont nous disposons partager nos rapports et tableaux de bord avec d'autres personnes Si vous souhaitez partager vos visuels avec vos collègues de votre organisation, voici quelques options Tout d'abord, vous pouvez installer les produits Tableau Server sur des serveurs à l'aide de l'infrastructure de votre entreprise. Ensuite, vous pouvez commencer à y publier et à partager votre tableau de bord. Vos collègues peuvent ensuite soit utiliser leur navigateur Web, soit utiliser l'application mobile Tableau sur leur smartphone ou leur tablette pour consulter et interagir avec vos tableaux de bord directement depuis le serveur La deuxième option qui nous consiste à installer les produits Tableau Server sur des fournisseurs de services cloud tels qu'Amazon AWS, Microsoft Azure ou Google Clouds. Ensuite, vous pouvez y publier votre tableau de bord. De même, les utilisateurs peuvent utiliser des navigateurs Web ou Tableau mobile pour accéder à votre travail. La troisième option que nous avons, c' utiliser le service de cloud privé de Tableau. Ici, il n'est pas nécessaire d'installer un serveur Tableau ou quoi que ce soit d'autre. L'équipe Tableau vous préparera tout. Vous pouvez commencer à y publier immédiatement votre tableau de bord, et vos utilisateurs peuvent le consulter depuis Tableau Cloud. Supposons maintenant que vous souhaitiez partager vos tableaux avec le monde entier et les rendre publics Vous pouvez ensuite utiliser Tableau Public Cloud. Vous n'avez rien à installer. Vous pouvez y publier immédiatement votre tableau de bord. Et les utilisateurs du monde entier peuvent utiliser leur navigateur Web pour accéder à vos tableaux de bord et à vos données Mais ils ne peuvent pas utiliser d'application mobile pour accéder à Tableau public. Passons maintenant à la dernière option que je n'aime vraiment pas utiliser. Si vous souhaitez partager vos rapports avec des utilisateurs individuels, vous pouvez leur envoyer un fichier Tableau au format TX. Classeur intégré Tableau qui contient vos données ainsi que vos rapports et tableaux Ensuite, les utilisateurs peuvent consulter ce fichier à l'aide du logiciel Tableau Reader installé sur leur PC. Très bien, nous avons donc une vue d'ensemble du processus de partage et des différentes options pour partager vos données. Ensuite, je vais vous présenter trois méthodes d' hébergement de Tableau. 57. Hébergement Udemy 2 7: tout le monde. Pour comprendre les véritables différences entre Tableau Server et Tableau Cloud, nous devons maintenant comprendre les détails du back-end et certains concepts de base relatifs aux serveurs d'hébergement. Disons que nous sommes start-up qui souhaite héberger notre propre application Tableau et développer l' infrastructure complète. C'est pourquoi la liste des tâches à accomplir est longue. Bien entendu, la première chose à faire est d'empiler certains matériels et de les configurer comme des serveurs qui exécuteront les applications, chaque serveur ayant également besoin d'espace de stockage Nous devons donc fournir une infrastructure de stockage supplémentaire, comme certains pilotes de disque dur et SSD. Les serveurs doivent également être connectés à Internet Par conséquent, nous devons également fournir toute l' infrastructure réseau. Une fois que nous aurons tout ce personnel, nous aurons tout le matériel nécessaire. La prochaine chose que nous devons faire est de commencer à installer et à configurer certains logiciels nous pouvons installer un système d'exploitation, par exemple Windows ou Linux, et de nombreux autres intergiciels Une fois le système d'exploitation en place , nous devons installer et configurer l'application Tableau Server. Une fois que tous les logiciels et le matériel sont prêts et opérationnels, le moment est enfin venu de configurer nos projets Tableau. Et nous devons gérer les tâches suivantes. Nous devons commencer à ajouter des utilisateurs au serveur Tableau et à les associer aux licences appropriées dont nous disposons également, pour établir des plannings et des tâches afin actualiser nos données dans Tableau Server, puis nous devons commencer à surveiller les tâches Tableau Très bien, nous arrivons maintenant à la grande question à laquelle nous devons répondre. Qui va gérer quoi ? La première option qui s'offre à vous si vous décidez de gérer toutes ces couches, cela signifie que nous parlons du modèle sur site. propriété est donc claire vous gérez tout de fond en comble, le matériel, les logiciels et le projet lui-même. Mais maintenant, si vous dites, vous savez quoi, c'est trop difficile à gérer, nous n'avons pas l'argent pour acheter tout ce matériel et ce matériel dès le départ et nous n'avons pas le temps de nous en occuper et de les entretenir. Ensuite, vous commencerez à envisager externaliser le matériel pour lequel vous allez acheter un service auprès de fournisseurs de cloud tels que Microsoft Azure, Amazon, AWS ou Google Cloud Sachez qu'ils gèrent le matériel et vous gérez à la fois les logiciels et les projets. Et c'est ce que nous appelons l'infrastructure en tant que service, C'EST la première lettre de chaque mot. Mais maintenant, si vous dites, vous savez quoi, notre équipe informatique est très petite, nous n'avons même pas le temps maintenir ces logiciels à jour Chaque fois que Tableau publie une nouvelle version, nous devons installer une nouvelle version de Tableau Server, ce qui nous fait vraiment perdre du temps et nous ne pouvons pas nous concentrer sur nos principaux projets commerciaux. Nous n'avons pas les ressources nécessaires pour gérer nos propres logiciels. Ensuite, vous commencez à penser à externaliser la couche logicielle. Pour ce faire, vous pouvez acheter un service auprès de Tableau. C'est ce qu'on appelle Tableau Clouds, où l'équipe Tableau va tout gérer pour vous, la fois le matériel et les logiciels C'est ce que nous appelons le logiciel en tant que service. OK les gars, résumons et comparons maintenant les trois options d'hébergement. Le premier point concerne l' hébergement mis en place sur site. Vous devez également installer Tableau Server sur les serveurs de votre entreprise selon vos besoins. Tableau Server installé chez un fournisseur de services cloud, par exemple Microsoft Azure, et dans SAS, il vous suffit d'acheter des produits cloud Tableau. Passons maintenant à la question : qui gère quoi ? Sur site, vous gérez tout, le matériel, les logiciels et vos projets. Et il n'y a pas d'externalisation puisque vous gérez à la fois les logiciels et vos projets. Et le fournisseur de services cloud gère uniquement le matériel dans Sass, vous ne gérez que vos projets commerciaux Et Tablo peut gérer à la fois le matériel et les logiciels. Voyons maintenant les avantages et les inconvénients de chaque modèle de service sur site. L'avantage, c'est que vous avez le contrôle total de tout, du matériel et des logiciels, et que vos données restent derrière vos pare-feux Cela est très important si vous avez des informations critiques ou sensibles qui ne doivent pas être stockées en dehors du pare-feu de l'entreprise. Mais l'inconvénient est que vous avez besoin d'administrateurs matériels et logiciels dédiés pour s'occuper de la maintenance, correctifs et de nombreuses autres tâches Cela coûte très cher. Au début des projets, vous devez payer cher pour le matériel et les logiciels, et ce n'est pas flexible Il est vraiment difficile d'augmenter ou réduire la taille de votre matériel selon les besoins. Avec toutes ces informations, vous avez généralement moins de temps pour vos projets commerciaux. C'est bon. Passons maintenant au SI, le premier avantage qu'il vous apporte en termes de flexibilité. Vous pouvez augmenter ou réduire le nombre de matériels en fonction des besoins de l'entreprise et l' achat de matériel n'a aucun coût initial Mais l'inconvénient du SI, c' est que vous avez toujours besoin d' administrateurs pour gérer vos logiciels, pour effectuer les installations, les patchs de vos logiciels. Et si vous ne faites pas attention au coût, vous pourriez finir par payer de grosses pilules. Passons maintenant à As. Le principal avantage SS est qu'il permet à votre équipe informatique se concentrer uniquement sur les principaux projets commerciaux et vous permet de mettre en œuvre des projets en très peu de temps. Et l'autre avantage est que votre logiciel sera toujours à jour. L'équipe Tableau va s'en occuper. Mais l'inconvénient de SS est la perte de contrôle. Vous serez à la merci de l'équipe Tableau. En cas de problème, tel que des problèmes de sécurité, toutes les données de votre entreprise peuvent être compromises. L'autre inconvénient est que vous pourriez rencontrer de mauvaises performances ou des problèmes de réseau pour connecter Tableau à vos systèmes sources. Je vous conseille d' éviter de réinventer la roue Profitez toujours de services qui ne font pas partie de votre cœur de métier. Chaque heure que vous passez à patcher un système d'exploitation à installer une mise à jour pour , à installer une mise à jour pour votre logiciel ou à remplacer du matériel est une heure que vous ne consacrez pas améliorer et à affiner vos tableaux de bord dans Bien, cela nous a permis de découvrir les différences entre ces trois méthodes d'hébergement Tableau. Nous allons maintenant avoir un aperçu du serveur Tableau et de Tableau Cloud. 58. Cloud de serveur Udemy 2 8: tout le monde. Nous allons maintenant examiner en profondeur les produits de partage Tableau, un par un, afin de comprendre leurs principales fonctionnalités ainsi que les limites de chacun d'entre eux. Et nous commençons par Tableau Server et Tableau Cloud. En tant que développeurs Tableau au sein d'entreprises, nous devons partager nos rapports et tableaux de bord avec d'autres collègues de notre organisation Nous devons donc placer ces tableaux de bord dans un environnement ou une plateforme fiable au sein de nos organisations Et nous avons généralement quatre exigences. La première exigence, il doit être sûr et sécurisé. Nous voulons contrôler qui accède à nos données et à notre tableau de bord. Deuxièmement, il doit être facile à adapter. Troisièmement, il doit être robuste et capable gérer d'énormes quantités d'utilisateurs et de données. Et dernière exigence, il doit être puissant et offrir des performances élevées. Personne ne veut de tableaux de bord et de rapports lents. Aujourd'hui, pour créer cet environnement fiable répondant à ces exigences, nous disposons de deux produits Tableau, Tableau Server et Tableau Cloud. Et nous avons trois options d'hébergement sur site : As et SS. Ne vous inquiétez pas pour les termes, je vais les expliquer : Tableau Server et Cloud sont très similaires. Au niveau de l'interface utilisateur, vous ne remarquerez aucune différence. Mais si vous vérifiez le niveau du back-end, il y a de grandes différences entre eux. Passons d'abord au niveau de l'interface utilisateur de Tableau Server et de Table Cloud. Une fois que vous avez publié votre tableau de bord sur Tableau Server ou dans le cloud, vous pouvez le partager en fournissant des liens vers les utilisateurs de tous les services de votre organisation. Ensuite, les utilisateurs peuvent accéder à votre tableau de bord à l'aide leur navigateur Web sans installer de logiciel de leur côté. Et si vous leur donnez accès, ils peuvent commencer à explorer vos données sur Tableau Server ou dans le cloud. Vous pouvez gérer vos utilisateurs en les ajoutant ou en les supprimant. Donnez-leur des règles spécifiques telles que l'administrateur, les créateurs, les spectateurs ou l'explorateur. Vous pouvez également gérer vos utilisateurs en les ajoutant à des groupes. Une autre tâche importante que vous pouvez effectuer dans Tablocerver ou Cloud est l' automatisation de vos Par exemple, vous pouvez créer un calendrier d'actualisation pour actualiser régulièrement vos sources de données, par exemple une fois par jour sur le serveur Tablo et dans le cloud Vous pouvez surveiller les tâches et les plannings pour vérifier l'état de l' échec ou de la réussite de la tâche. Et vous pouvez trouver de nombreuses autres statistiques sur le temps d'exécution, la moyenne, les messages d'erreur, etc. Les utilisateurs peuvent non seulement consulter les tableaux de bord sur Tableau Server ou dans le cloud, mais ils peuvent également en créer un nouveau Si vous accordez suffisamment de droits aux utilisateurs, ils peuvent même commencer à créer leurs propres informations et vues directement sur leur navigateur Web sans qu'ils aient à installer de bureau Tablo C'est ce que nous appelons le self-service PI. Très bien, c' était donc un bref aperçu du serveur Tableau et du cloud. Ensuite, nous parlerons de l'option gratuite Tableau public. 59. Udemy 2 9 Public: Très bien, tout le monde. Désormais, nous avons une vision claire de Tableau Server et de Tableau Cloud. Passons maintenant aux autres produits Tableau de partage. Tableau Public Cloud est un service cloud gratuit géré par l'équipe Tableau. Tout le monde peut partager des visualisations sur cette plateforme Si vous publiez vos tableaux de bord dans Tableau Public, tout le monde peut y accéder, interagir avec eux et même les télécharger Tableau Public est comme les réseaux sociaux vous pouvez modifier votre profil et ajouter vos informations personnelles dans Tableau Public Vous disposez d'une immense galerie de visas créés par des personnes du monde entier. Il héberge actuellement plus de 5 millions de visualisations dans Tableau Public Si vous naviguez et que vous avez trouvé bord intéressant comme cet incroyable tableau de bord d'Ajias, vous pouvez l'ajouter à vos favoris, puis vous pouvez vérifier quelles autres visites Ajias a créées et publiées au public. Comme sur tout autre réseau social, si vous aimez son contenu, vous pouvez aller la suivre pour voir ses nouvelles mises à Et si l'un de ses tableaux de bord vous inspire, vous pouvez installer le classeur complet pour voir comment elle a créé ces incroyables tableaux de bord et voir Vous élargissez connaissances en matière de développement de Tableau. Grâce à Tableau Public, vous pouvez donc vous inspirer des autres et vous connecter à d'autres développeurs Tableau du monde entier. Autre point intéressant à propos de Tableau Public : si vous recherchez un nouvel emploi et que vous souhaitez développer vos compétences en visualisation de données, vous pouvez publier de nombreux travaux dans Tableau Public et les intégrer à votre CV afin que les entreprises puissent voir dans quelle mesure vous maîtrisez Tableau. Toutes ces fonctionnalités intéressantes font donc de Tableau Public Cloud une plateforme très intéressante pour le partage de visualisations. Mais maintenant, si vous parlez des aspects liés à la sécurité, c'est très limité. La seule chose que vous pouvez contrôler, ne pas être autorisé à télécharger vos visualisations ou cacher complètement aux autres Mais vous ne disposez d'aucun contrôle d'accès utilisateur comme c'est le cas dans Tableau Server ou dans le Cloud. Tableau Public Cloud est un service cloud gratuit de Tableau. Nous hébergeons de nombreux rapports et tableaux de bord créés par des personnes du monde entier. C'est une excellente plateforme pour vous inspirer de la communauté Tableau, établir des liens avec d' autres développeurs Tableau et partager vos compétences. Mais comme il est gratuit, il comporte des limites de champ. La taille totale disponible pour chaque compte n'est que de 10 gigaoctets Votre tableau de bord et vos rapports ne sont pas connectés aux systèmes sources. Cela signifie que vous ne pouvez pas actualiser automatiquement vos données dans Tableau Public. Vous devez toujours le faire manuellement. Vous pouvez donc ouvrir les rapports, actualiser les données et les publier à nouveau sur Tableau Cloud. Et la troisième limite de Tableau Public est que, comme son nom l'indique, tout le monde peut voir et partager vos données. Cela signifie que vous ne pouvez pas l'utiliser dans les organisations car vous ne pouvez pas protéger vos données. Très bien, pour le moment, tout tourne autour de Tableau Public. Nous aborderons ensuite Tableau Reader et Tableau Mobile. 60. Udemy 2 10 Reader Mobile: Le lecteur de table est un logiciel que vous téléchargez et installez sur votre ordinateur. Vous ne pouvez l'utiliser que pour consulter des rapports et des tableaux de bord, mais vous ne pouvez pas utiliser Tableau Reader pour créer des visualisations de données ou même Comme vous pouvez le constater, nous ne disposons aucun outil ni d'aucune fonction pour créer des graphiques. Vous ne pouvez même pas connecter de sources de données ou actualiser vos données. Tableau Reader est un très ancien outil de Tableau. Il a été créé au début de Tableau afin de partager du contenu empilé à l'aide de Tableau Stop C'était avant même que Tableau Server et Tableau Cloud ne soient disponibles. À l'époque, Tableau Reader était la seule option dont vous disposiez pour partager le tableau de bord et les rapports avec d'autres utilisateurs. Donc, comment cela fonctionne, vous créez des visualisations de données à l'aide Tableau Stop, puis vous envoyez un fichier à quelqu'un d'autre. Ils utiliseront ensuite Tableau Reader pour visualiser et interagir avec le tableau de bord que vous avez créé. En résumé, Tableau Reader est un pré-outil. Il s'agit simplement de consulter et d'interagir avec rapport et le tableau de bord créés à l'aide de Tableau Stop. Vous ne pouvez rien créer ni modifier dans Tableau Reader. Vous ne pouvez pas actualiser les données votre tableau de bord à l'aide de Tableau Reader. À chaque fois, vous devez demander une nouvelle copie. Si vous voulez avoir de nouvelles données et qu'il n'y a pas de fonctionnalités de sécurité, de protection par mot de passe ou option de connexion, c' est un gros problème. Si les fichiers tombent dans la mauvaise main, données de votre organisation risquent d'être exposées. Eh bien, je ne recommande pas du tout d'utiliser cet outil. Dans les organisations, le risque est tout simplement trop important. Mais si vous voulez prendre le risque et partager vos visuels avec 123 personnes, utilisez-les, mais essayez de les éviter Tableau mobile est une application mobile gratuite que vous pouvez télécharger sur votre smartphone ou votre tablette. Vous pouvez l'utiliser pour consulter et interagir avec les rapports et les tableaux de bord Tableau publiés sur Tableau Server et dans le cloud Vous ne pouvez donc l'utiliser que pour consulter les rapports. Vous ne pouvez pas l'utiliser pour créer nouveaux rapports ou pour modifier les rapports. Tableaumobile est téléchargeable gratuitement, mais son utilisation nécessite une licence et ne peut accéder qu'à Tableau Server et Tableau Cloud Vous ne pouvez donc pas l'utiliser pour accéder à Tableau Public et Tableau Mobile peut automatiquement mettre en cache vos rapports et tableaux Cela signifie que vous pouvez y accéder même si vous êtes hors ligne. Très bien, nous avons donc une vue d'ensemble des cinq produits de partage Tableau. Ensuite, nous comparerons les cinq produits Tableau côte à côte. Et je vais vous expliquer mon processus de prise de décision pour choisir les bons produits pour vous. 61. Udemy 2 11 Comparer Partager: Très bien, tout le monde. Résumons et comparons maintenant tous les produits de partage Tableu côte à côte. Le premier point concernant hébergement du serveur Tableu peut être hébergé dans vos organisations ou chez fournisseurs de services cloud tels qu'Azure ou Amazon Tableau Cloud et Tableau Public Cloud sont hébergés par l'équipe Tableau. Tableau Reader sera simplement un logiciel installé sur votre PC. Tu ne peux même pas l'héberger. Maintenant, si vous parlez du coût de Tableau Server, vous devez payer les licences, matériel et la maintenance, mais dans Tableau Cloud, vous n'avez qu' à payer les licences. Tableau Public et Tableu Reader sont gratuits. Maintenant, si vous vérifiez les aspects liés à la sécurité des données, Tableau Server et Tableau Cloud sont hautement sécurisés. Tableau Public et lecteur, ils ne le sont pas. Le point suivant concerne les limites de stockage dans Tableau Server. Cela dépend vraiment du serveur, de l'espace disque. Dans Tableau Cloud et dans Tableau Reader, il n' y a aucune limite. Mais dans Tableau Public Cloud, la taille totale disponible pour chaque compte n'est que de 10 gigaoctets Le point suivant concernant les connecteurs. Tableau Server et Cloud peuvent être connectés à différents types de sources telles que l'API Cloud, services, les fichiers, les bases de données, etc. Mais les lecteurs Tableau Public, Cloud et Tableau ne peuvent être connectés directement à aucun de vos systèmes sources. Passons au point suivant, l' automatisation dans Tableau Server et dans le cloud. Vous pouvez planifier des tâches pour actualiser automatiquement les données de vos tableaux à partir des systèmes sources Toutefois, les données contenues dans le cloud public et dans le lecteur Tableau ne peuvent pas être actualisées Tu dois le faire manuellement. Vous devez le republier ou renvoyer le fichier Le point suivant concernant Tableaumobile, c' que vous pouvez connecter vos smartphones ou tablettes uniquement à Tableau Server ou Tableau Cloud maintenant au dernier point nous pouvons utiliser Tableau Server et Cloud pour partager des tableaux de bord au sein des organisations Table Public est utilisé pour partager des tableaux de bord avec le monde entier, et Tableau Reader est utilisé pour partager tableaux de bord directement Bien, maintenant, nous avons une vue d'ensemble de tous les produits de partage Tableau. Maintenant, la question est de savoir quand utiliser quels produits ? Laissez-moi vous guider dans mon processus de prise de décision en suivant ce tableau. C'est bon. Nous posons d'abord toutes les questions concernant les limites de Tableau Public Cloud. Première question : les données peuvent-elles être publiques ? Si la réponse est oui, nous posons la question suivante. Les données doivent-elles être fréquemment actualisées dans les rapports et les tableaux Si la réponse est non, vous pouvez utiliser Tableau Public Cloud. Mais si les données ne doivent pas être publiques et doivent être actualisées automatiquement, nous devons penser à un hébergement privé Maintenant, la question est de savoir si vous voulez gérer le matériel ? affirmative, vous pouvez utiliser Tableau Server sur site au sein de votre entreprise. Si vous ne voulez pas le faire et que vous souhaitez l'externaliser, vous vous posez la question suivante Vous souhaitez gérer vous-même le logiciel ? Mais si la réponse est oui, vous pouvez réutiliser Tableau Server, mais cette fois, il sera hébergé chez un fournisseur de services cloud tel que Microsoft Azure dans le cadre d'un modèle de service. Mais si la réponse est non, vous ne souhaitez pas gérer le logiciel vous-même et que vous souhaitez l'externaliser, vous pouvez utiliser Tableau Cloud en tant que service SAS Comme vous pouvez le constater, Tableau Reader n'entre pas dans mon processus décisionnel car je ne le recommande pas du tout. Maintenant, si vous combinez cet organigramme avec celui que nous avons créé précédemment pour les outils de développement, vous obtiendrez l'ensemble de mon processus de prise de décision que j'utilise habituellement lorsque je lance un nouveau projet Tableau. Ainsi, si quelqu'un vous demande quand utiliser quel produit Tableau, vous pouvez le parcourir et trouver les bonnes combinaisons pour vous ou pour votre entreprise. Tous ces documents, vous pouvez les trouver sur mon site Web. Bien, tout le monde. Nous avons donc abordé les huit produits Tableau et nous avons compris les différences entre eux. Dans le chapitre suivant, nous allons découvrir l'architecture Tableau afin de comprendre comment Tableau fonctionne en interne et quels sont les principaux composants de Tableau. 62. Architecture de section 3: Architecture des tables. Nous allons maintenant comprendre le fonctionnement interne de Tableau, ses composants et ses limites. Nous allons maintenant aborder nombreux concepts importants de Tableau, tels que ce que sont les connexions en direct et les connexions d'extraction, quels sont les différents types de fichiers dans Tableau ? Ensuite, nous pouvons commencer à dessiner l' architecture de bureau Tableau. Ensuite, nous allons passer à Tableau Server afin comprendre différents scénarios tels que le processus de publication, le processus d'authentification et le processus d' accès à la vue. Ensuite, nous allons compléter le tableau d' ensemble en dessinant l' architecture du serveur et ses composants. Et à la fin, vous allez également aborder l'architecture de Tableau public. Commençons donc par le premier concept, à les connexions de données en direct et d'extraction. Alors maintenant allons-y. 63. Extrait d'Udemy 3 1 en direct: Dans cette section, vous découvrirez l'architecture Tableau pour comprendre comment Tableau fonctionne en interne et quels en sont les principaux composants. Vous apprendrez certains concepts importants. Et nous allons commencer par la source de données, types de connexion, le live et l'extraction. Passons maintenant à la décision ou aux questions les plus importantes que nous allons prendre au sein de la source de données. Voulez-vous stocker une copie supplémentaire de vos données dans Tableau ? Nous avons ici deux modèles pour la source de données. Soit vous allez dire non, nous n' avons pas besoin de copier dans Tableau. Les données doivent rester là où elles se trouvent dans les systèmes sources. Que peut-il se passer alors ? visualisation a besoin de données, elle va envoyer des carrés directement à la base de données externe La base de données va ensuite renvoyer les résultats à vos visualisations. Les données proviennent toujours des sources directement dans vos tableaux de Ce type de connexion, nous l' appelons connexion en direct ou vous allez dire « oui », conservons une copie de nos données dans Tableau. Un instantané ou un sous-ensemble des données à copier depuis la base de données externe vers Tableau Cette copie, nous l' appelons un extrait. Désormais, chaque fois que notre visualisation a besoin de données, elle envoie des requêtes, cette fois à l'extrait plutôt qu'à la base de données externe. Et puis l'extrait retournera les résultats dans vos visualisations. Comme l'extrait se trouve dans Tableau et qu'il est très proche des visualisations, nous bénéficierons d'un temps de réponse exceptionnel et de performances très rapides Ce type de connexion est appelé connexion d' extraction. Bien, la question est maintenant quel type de connexion dois-je utiliser dans mes sources de données ? La réponse typique à cette question est, eh bien, cela dépend. Parce que nous avons ici un compromis entre performance et fraîcheur des données. Par exemple, si pour vous les performances sont bien plus importantes que la fraîcheur des données, vous devez opter pour l'extrait. Étant donné que les données seront stockées dans Tableau en mémoire à l'aide de la technique du stockage en colonne, vous obtiendrez d' excellentes performances. Mais si vous dites que vous savez quoi, la fraîcheur des données est pour moi plus importante que les performances, alors vous devez opter pour les connexions en direct dans vos sources de données, car vous obtiendrez toujours les nouvelles données directement à partir des sources de vos tableaux Très bien, voici donc un bref aperçu des deux types de connexions entre les types de données dans Tableau Live et Extract. Ensuite, nous allons découvrir les différents types de fichiers que vous pouvez générer dans Tableau. 64. Udemy 3 2 tableaux: Bien, maintenant, si vous souhaitez envoyer fichiers Tableau directement aux utilisateurs, nous devons nous poser la question suivante : quel type de fichiers allons-nous envoyer ? Parce que dans Tableau, nous ne pouvons pas générer qu'un seul fichier, nous pouvons générer cinq types de fichiers différents dans Tableau. Nous allons donc maintenant avoir un bref aperçu de ces types de fichiers pour les comprendre et savoir quand les utiliser. C'est bon. Comme nous l'avons appris, le classeur Tableau contient trois éléments L'extrait, la source de données et les visualisations. Il existe un type de fichier pour chacun d'entre eux. Les combinaisons dépendent de vos besoins, par exemple. Si vous souhaitez partager uniquement vos données sans rien d'autre, aucune source de données, aucune visualisation, vous pouvez envoyer un extrait sous forme d'hyperformat. Mais maintenant, si vous dites, vous savez quoi, j'ai beaucoup travaillé sur la source de données. J'ai créé un modèle de données, j'ai renommé des éléments, j'ai fait des agrégations, j'ai créé de nombreuses nouvelles colonnes J'aimerais donc partager cela avec mon équipe, avec mes collègues, et je ne suis pas autorisé à partager mes données avec eux. Dans ce cas, vous dites : « OK, je vais partager la source de données avec mes collègues et nous l' appelons Tableau Data Source TDS without data Ou vous vous trouvez peut-être dans d'autres situations où vous dites, vous savez quoi ? Mes collègues n'ont pas accès aux systèmes sources. Nous ne pouvons pas utiliser la connexion en direct et cela ne vous dérange pas non plus de partager vos données. Vous pouvez maintenant leur envoyer un package contenant un extrait et la source de données. Le type de fichier ici appelé Tableau package Data source DDS x. Ce type de fichier contient à la fois vos données et votre source de données Il se peut que nous soyons dans une autre situation où nos collègues ou utilisateurs s'intéressent également aux visualisations. Nous pouvons leur envoyer un fichier avec les visualisations et la source de données Là encore, nous sommes dans la même situation. C'est vous qui décidez si vous voulez envoyer des données ou non. Si vous ne voulez pas envoyer les données qu'il contient, vous pouvez envoyer un fichier appelé classeur Tableau B. Et dans le dernier scénario, je pense que vous l'avez déjà deviné, si vous voulez tout envoyer, le package complet, l' extrait, la source de données et vos visualisations, vous pouvez envoyer à vos collègues un format Tableau appelé classeur intégré Tableau TB X. vous pouvez envoyer un fichier appelé classeur Tableau B. Et dans le dernier scénario, je pense que vous l'avez déjà deviné, si vous voulez tout envoyer, le package complet, l' extrait, la source de données et vos visualisations, vous pouvez envoyer à vos collègues un format Tableau appelé classeur intégré Tableau TB X. Très bien, donc comme vous pouvez le constater, Tableau proposait-il différents types de fichiers à des fins différentes en fonction la situation ou du scénario que vous avez ? Vous pouvez partager votre travail avec vos collègues. Très bien, donc maintenant, d' une manière générale nous avons deux types de classeurs différents Un classeur contenant des données utilisant une connexion d'extraction, et un autre livre sans données utilisant une connexion en direct dans une main, dans le classeur contenant des données, vous pouvez envoyer trois types de fichiers différents Vous pouvez envoyer uniquement les données au format hypertexte ou envoyer le jeu de données complet avec les données au format DSX Ou envoyez le package complet au format BX. En revanche, avec le classeur sans données, vous ne pouvez envoyer que deux fichiers données sans DS ni classeur X. Maintenant, vous vous posez peut-être la question et vous vous demandez, d'accord, quels produits Tableau dois-je utiliser pour ouvrir ces fichiers Tableau Eh bien, nous avons trois produits Tableau. Tableau, Tableau Public et Tableau Reader. Avec la disquette Tableau, vous pouvez tout ouvrir. Vous pouvez ouvrir tous ces différents formats et fichiers Tableau. Mais avec Tableau Reader et Public, vous ne pouvez ouvrir que le classeur intégré Tableau TX Étant donné que Tableau Reader et Tableau public ne peuvent pas se connecter directement aux sources de données et ne peuvent pas utiliser les connexions en direct. Bien, une dernière chose à comprendre à propos du classeur Tableau est que Tableau utilise deux types de données différents pour stocker le classeur Le premier concerne les informations de métadonnées, elles seront stockées dans des fichiers XML. Les métadonnées sont des données relatives à vos données. Il décrit vos données. Il contient toutes les informations sur ce que vous avez fait dans les classeurs Tout ce que vous cliquez, Dragon, Rob ou faites pendant que vous travaillez avec Tableau Desktop sera reflété d'une manière ou d'une autre dans les métadonnées. Vous pouvez trouver des informations, telles que les noms de colonnes, type de données, le modèle de données, etc. Le second type est celui des données elles-mêmes, les données réelles. Si vous chargez des données dans Tableau, Tableau peut les stocker dans un format d'hyperfichier, où les données seront stockées dans des méthodes de stockage en colonnes dans la mémoire de Cela ressemble à des formats spéciaux pour une récupération rapide des données. bon, tout le monde. Cela nous a permis de découvrir l'utilité des différents types de fichiers dans Tableau et de savoir quand les utiliser. Ensuite, nous allons étudier en profondeur l'architecture Tableau afin de comprendre les composants de l' ordinateur de bureau. 65. Bureau d'architecture dans Udemy 3 3: Bien, si vous comprenez les architectures Tableau et la façon dont les composants sont connectés les uns aux autres, tout aura du sens pour vous lorsque vous travaillerez avec Tableau et vous ferez de vous un meilleur développeur Tableau. Je vais esquisser les concepts afin de vous faciliter la compréhension Alors allons-y. Les architectures Tableau contiennent quatre couches différentes. couche source, la couche disto, couche serveur et la couche consommateur Nous allons commencer à déballer chaque couche une par une pour comprendre leurs composants Et nous allons travailler avec cette architecture de gauche à droite. Nous allons donc commencer par la couche source et terminer par la couche consommateur. Très bien, nous avons maintenant la couche source. La couche source se trouve en dehors de Tableau et contient la source de nos données. Nos données peuvent se trouver dans des bases de données comme Mysql ou Oracle, ou dans des fichiers comme Excel et Jason. Ou même dans le cloud comme Amazon, AWS ou Microsoft Azure, ou même dans les PI, nos données peuvent être partout. Très bien, alors revenons à la situation dans son ensemble. Passons à la couche suivante. Nous allons déballer la couche du disque. Le premier composant de Tableau Desktop est la source de données. Avant de commencer à créer vos visualisations, vous devez configurer la source de données La première chose que nous allons faire dans la source de données est de connecter Tableau à nos données. Tableau propose environ 90 connecteurs de données différents, ce qui nous permet de connecter Tableau à presque tout. Une fois que vous aurez établi la connexion entre Tableau et votre source de données, les informations d'accès seront stockées dans la source de données. Par exemple, le fichier contenant l'emplacement des serveurs, nom d'utilisateur, les mots de passe ou les jetons d' accès, etc. Toutes ces informations seront stockées dans la source de données. Très bien, les deux types de connexions de données dans les sources de données sont les connexions d'extraction et les connexions en direct. Maintenant que nous nous sommes connectés aux données, nous avons décidé du type de connexion. La prochaine chose que nous devons faire dans la source de données est de commencer à créer notre modèle de données. Et nous pouvons le faire en combinant des tables, en utilisant des relations, des jointures et des unions. Et vous pouvez effectuer de nombreuses autres tâches, comme définir les bons types de données, effectuer des agrégations, renommer des tables et des colonnes, créer de nouveaux calculs et filtres En résumé, le composant de source de données de Tableau contient les informations suivantes. Nous disposons des connecteurs de données pour connecter Tableau à nos données. Nous avons les informations d'accès, où les emplacements de nos sources seront également stockés. Nous pouvons décider si nous allons charger une copie supplémentaire de nos données dans Tableau. Nous l'appelons connexion d' extrait, ou nous allons la laisser sous forme connexions en direct dans les sources de données. Enfin, nous avons le modèle de données intégré sources de données, dans lequel nous pouvons combiner des tables et effectuer des agrégations, ou nous pouvons créer une autre solution personnalisée Très bien, une fois que nous avons terminé la configuration de la source de données, nous avons la connexion, qu'il s'agisse d'un extrait ou d'un live. Nous avons notre modèle de données et tout est prêt. Nous allons maintenant commencer à créer nos visualisations. Tableau organise les visualisations en trois niveaux. Le premier concerne les feuilles de travail. Nous pouvons donc utiliser les données disponibles dans nos sources de données pour créer une vue unique, un seul visuel. Il peut s'agir d'un graphique à barres, d'un graphique à secteurs ou d'une vue tabulaire. Comme vous pouvez le constater, chaque feuille de calcul est directement connectée à une source de données Mais dans Tableau, vous pouvez créer une feuille de calcul à partir de deux sources de données différentes en utilisant méthodes de combinaison très puissantes appelées données Il s'agit d'une fonctionnalité tout à fait unique dans Tableau. Vous ne pouvez le trouver dans aucun autre outil où les données d'un visuel peuvent provenir de différentes sources. Une fois que nous avons ces différentes feuilles de travail, nous pouvons passer au niveau suivant où nous pouvons commencer à combiner ces feuilles de travail dans un seul tableau de bord pour afficher les différents visuels dans Mais n'oubliez pas que si vous souhaitez apporter des modifications aux visuels, vous devez revenir aux feuilles de travail et y effectuer les ajustements Nous arrivons maintenant au dernier niveau, nous avons les histoires. Comme vous le savez, l'objectif principal des visualisations de données est de raconter une histoire Vous pouvez donc créer une séquence de feuilles de travail ou de tableaux de bord, ensemble afin de raconter l'histoire des utilisateurs en fonction de vos données Bien, maintenant vous pourriez me demander quel niveau de visualisation vous convient le mieux ? Eh bien, si vous n'avez qu'un seul visuel, optez pour la feuille de travail Mais si vous souhaitez créer un QBI pour surveiller le processus, créez un tableau de bord Si vous souhaitez présenter vos données et raconter une histoire à partir de celles-ci, créez une histoire. Très bien, Tableau Desktop contient à fois les sources de données et les visualisations, et ces deux composants sont contenus dans ce que l'on appelle un classeur Tableau Maintenant, la question est la suivante : une fois que vous avez créé vos sources de données et vos visualisations, que pouvez-vous faire dans le classeur ? Eh bien, vous pouvez le partager avec vos collègues de votre équipe ou de vos services. Et il y a deux manières de le faire. Soit vous allez envoyer un fichier Tableau directement aux utilisateurs, soit vous allez publier le classeur sur un serveur Tableau ou dans le cloud De là, vos utilisateurs et votre équipe peuvent accéder à votre classeur Très bien, la vue d'ensemble, l'architecture Tableau. Parlons de la couche sur le côté droit, la couche destinée aux consommateurs. Il existe différentes manières d' utiliser les visualisations Tableau, fonction des clients de l'utilisateur et des tâches qu'il effectue Nous commençons avec un très petit groupe d'utilisateurs qui peuvent utiliser Tableau Reader pour visualiser et interagir avec la visualisation Tableau. Ils ne souhaitent généralement pas modifier ou créer quelque chose nouveau pour ce groupe d'utilisateurs. Nous allons leur envoyer un fichier Tableau. Comme nous l'avons appris, ils auront besoin d' un classeur intégré à Tableau, WPX Il se peut que nous ayons un autre groupe d'utilisateurs, généralement des collègues de votre équipe. Ils veulent créer des analyses à partir de votre travail. Ils vont utiliser Table Desktop pour le faire à leur place. Nous pouvons envoyer n'importe quel type de fichier Tableau. Cela dépend de leurs besoins et de leurs tâches. Aujourd'hui, nous avons un grand nombre d' utilisateurs ou de consommateurs qui peuvent accéder au serveur Tableau ou au cloud pour visualiser les visuels de Tableau et interagir avec eux Ils peuvent utiliser leurs navigateurs Web tels que Google Chrome et Firefox pour accéder au contenu de Tableau Server. À partir de là, ils peuvent visualiser, interagir et même modifier les visualisations s'ils disposent de suffisamment d'autorisations Ils peuvent également utiliser l'application mobile Tableau sur smartphone ou tablette pour consulter vos classeurs et interagir avec eux Mais ils ne peuvent pas l'utiliser pour modifier une visualisation Tableau. Pour ce groupe d'utilisateurs, vous ne leur enverrez aucun fichier. Tout d'abord, vous devez publier votre travail sur le serveur. Et ici, nous avons deux options. Soit vous publiez uniquement la source de données, soit vous pouvez publier l'intégralité du classeur sur serveur Tableau ou dans le cloud Ensuite, vous allez partager le lien de vos classeurs avec les utilisateurs maintenant au dernier groupe d'utilisateurs qui mérite d'être mentionné, sont les utilisateurs statiques. Vous pouvez toujours exporter vos données et vos visuels depuis Tableau Desktop et les envoyer directement aux utilisateurs sous forme de BDF ou d'Excel Donc, bien sûr, il est statique et ils ne peuvent pas interagir avec lui. , jusqu'à présent, dans l'architecture des tables, nous avons parlé de la couche source. Nous avons étudié en profondeur le tabloïd et ses composantes et nous avons compris les différents types de consommateurs et de clients À l'étape suivante, nous allons commencer à parler de l'architecture du serveur Tableau. Mais d'abord, afin de faciliter la compréhension, nous allons passer en revue trois scénarios différents. Et nous allons commencer par le processus de publication. 66. Udemy 3 4 Senario 1: Bien, nous avons déjà commencé à esquisser l'architecture Tableau, où nous avons découvert la couche source, la couche bureau et la couche consommateur Nous allons maintenant déballer la couche serveur de l'architecture Tableau afin de mieux comprendre les composants du serveur Tableau Je vais vous présenter trois scénarios du point de vue de l'utilisateur ce qui va se passer exactement dans Tableau Server une fois que nous publions un classeur ou lorsque nous nous connectons au serveur et accédons à un classeur Allons-y Supposons que vous souhaitiez publier un classeur Tableau avec un extrait. Que va-t-il se passer ? Tableau Desktop va demander au serveur de télécharger le classeur Bx Et le premier composant de Tableau Server qui peut recevoir la demande est la passerelle. La passerelle sait comment transmettre la demande aux composants du serveur appropriés. Dans ce cas, le bon composant pour traiter la publication est le serveur d'applications. La passerelle va lui transmettre la demande. Comme nous l'avons appris, le classeur Tableau contient deux types d'informations différents Les métadonnées stockées dans les fichiers Xmil et les données elles-mêmes stockées dans les fichiers Hyper de Tableau Server Ces deux types de fichiers seront stockés à deux endroits différents. serveur d'applications va envoyer le fichier XML à stocker dans le composant serveur appelé référentiel, et l'hyperfile à stocker dans un autre composant appelé magasin de fichiers Ce que nous avons appris jusqu'à présent, c'est que la passerelle est chargée de transmettre la demande au bon composant. Le serveur d'applications est celui qui peut gérer le processus publié. Le référentiel va stocker les fichiers XML, les métadonnées du classeur et les données réelles, l' hypertexte devant être stocké dans le magasin de Très bien, c'est tout pour ce scénario. Ensuite, nous allons commencer à parler du flux de travail d'authentification dans Tableau Server. 67. Udemy 3 5 senario 2: Très bien, notre classeur et nos données sont maintenant publiés sur Tableau Server Il est maintenant temps pour nos utilisateurs de se connecter au serveur Tableau et commencer à interagir avec nos tableaux Voyons donc comment cela va fonctionner. Supposons que votre manager soit Michael Scott. Michael souhaite également consulter vos tableaux de bord des ventes dans Tableau Server Et je vais le faire, j'ai besoin d'un nom d'utilisateur et j'en ai un super. Une fois que Michael aura fourni ces informations, une requête sera envoyée au serveur sous forme de requête HTTB La première chose qu'il va atteindre, c'est la passerelle. Les passerelles savent que le serveur d'applications est le bon composant pour gérer le processus d'authentification La passerelle va donc le lui transmettre Ensuite, le serveur d'applications va demander au dépôt de vérifier si les informations d'identification, le nom d'utilisateur et le mot de passe sont corrects et si Michael est autorisé à accéder à notre serveur. Ensuite, le repostoryinga check et si tout correspond et que Michael est autorisé à accéder à notre serveur, il répondra au serveur d'applications en disant, oui, nous le connaissions, il figure dans Ensuite, le serveur d'applications va commencer à créer l'interface utilisateur du serveur et la renvoyer à la passerelle. Et puis la passerelle va le renvoyer au navigateur Michael. Il est maintenant dans notre serveur Tableau. Donc, ce que nous venons d'apprendre de ce processus, encore une fois, c'est la passerelle qui est chargée transmettre la demande au bon composant. Le serveur d'applications est celui qui va gérer le processus d'authentification. Le reposterre stockera informations d'identification de l'utilisateur et indiquera si les utilisateurs ont un accès et des autorisations à notre serveur et au serveur d'applications est celui qui affiche l'interface Web du Très bien, c'est tout pour ce processus. Nous allons maintenant parler de ce qui se passe dans Tableau une fois que nous avons accédé à un classeur pour afficher les données 68. Udemy 3 6 Senario3: Bien, Michael est maintenant sur notre serveur Tableau et il va commencer à parcourir et à rechercher votre tableau de bord des ventes. Et une fois que vous l'aurez trouvée, il cliquera dessus et essaiera d'accéder à votre tableau de bord. Voyons maintenant ce qui va se passer dans Tableau Server. Comme d'habitude, les demandes d' accès HTTB seront générées et envoyées au serveur Et nous savons maintenant que la passerelle va recevoir la demande et commencer à la transmettre au bon serveur d' applications pour les composants. Ensuite, le serveur d'applications va commencer à afficher le Chrome autour du Z, toutes ces icônes et images qui ne se trouvent pas dans le tableau de bord lui-même. Et puis le serveur d'applications va dire, d'accord, nous parlons maintenant de visualisations. C'est complètement dû à ma fuite. Nous devons transmettre cette demande au maître, au cerveau. Il s'agit du serveur ViscUL. C'est celui qui traite des visualisations. À partir de là, le ViscuelGN prend le relais. Je vais dire, d'accord, tout d' abord, voyons si ce type, Michael, est autorisé à voir le tableau de bord des ventes, si le Viscuelgn demande à l' Dans l'histoire de Repos, il y a une liste d'utilisateurs et de rapports. Il va donc y chercher pour en trouver. Si c'est le cas, alors ça va renvoyer. Oui, Michael est un patron et il est autorisé à voir le tableau de bord des ventes. Et maintenant, le VisCul va dire, accord, maintenant nous avons besoin de données Nous avons donc d'abord besoin des métadonnées du tableau de bord. Et comme vous le savez, après la publication du classeur, les métadonnées seront stockées dans le dépôt, comme le demande The Visculgna du référentiel The Visculgna Une autre chose est d'envoyer le fichier XML du tableau de bord. Le référentiel va ensuite renvoyer le XML au serveur ViscUL et le serveur commencera à ViscUL et le serveur créer le tableau Très bien, maintenant le Viscul va dire, OK, maintenant nous avons le tableau de bord Mais le problème, c'est qu'il est vide. Nous avons besoin des données pour le remplir. Et il vaut mieux demander conseil à notre spécialiste des données et au serveur de données. Le serveur de données est celui qui sait tout sur les données. Cela va dire, d' accord, pour ce tableau de bord, fait partie des données, nous les avons déjà dans Tableau Server. Mais l'autre partie ne fait malheureusement pas partie de Tableau. Pour obtenir les données contenues dans Tableau Server à partir de l'extrait, le serveur de données va envoyer la demande de requête au moteur D. Et le moteur de données sait comment interroger et extraire les données nécessaires du magasin de fichiers. Le moteur de données va récupérer les données du magasin de fichiers et les renvoyer au serveur de données. Passons maintenant à la partie où les données se trouvent en dehors de Tableau Server. Ici, le serveur de données va agir en tant que proxy. Nous allons utiliser les connecteurs de données connecter aux bases de données externes. Une fois la connexion établie, elle va envoyer une requête correspondant à la langue parlée par la base de données. Ensuite, la base de données va renvoyer les données nécessaires sous forme de table brute. Maintenant, une fois que nous avons toutes les données nécessaires dans le serveur de données, il va les combiner et effectuer un autre contrôle de sécurité. Le serveur de données va vérifier si Michael est autorisé à voir toutes les données ou devons-nous filtrer les données ? L'économiseur de données qui filtrera les données dépend de la configuration de sécurité des données que vous avez définie. Ensuite, il va renvoyer les données brutes au VisculServer Une fois que VisculServer aura les données brutes pour le tableau de bord, il fera la magie en transformant tous ces chiffres et données brutes en images et en visuels, et il les insérera dans le classeur Enfin, le VisCul a tout ce dont il a besoin. Le tableau de bord des ventes est complet et prêt. Le ViscUL va le renvoyer à la passerelle. Et le Gateway va le renvoyer au navigateur Web de Michael. Michael peut commencer à interagir avec le tableau de bord dès maintenant. Est-ce qu'il va le faire. Michael sait-il quoi faire avec le tableau de bord des ventes ? Je déclare faillite. C'est bon. Je sais qu'il y a beaucoup de choses qui tournaient autour de ce scénario, mais nous avons abordé la plupart des composants du serveur Tableau. Faisons donc un résumé et comprenons ce que nous avons appris jusqu'à présent. Comme d'habitude, la passerelle est chargée de transmettre la demande au bon composant. Le serveur d'applications n'est pas responsable du processus de visualisation, mais c'est le serveur ViscUL qui est chargé de créer les visualisations Le référentiel peut stocker des informations sur les autorisations et sécurité auxquelles les utilisateurs sont autorisés à accéder, à quel tableau de bord. Et le serveur de données va gérer à la fois l'extrait et les sources de données en direct. Et le moteur de données est chargé récupérer les données de l'extrait dans Tableau Et le connecteur de données va aider le serveur de données à se connecter aux sources externes. Et le serveur ViscUL fait la magie de transformer les données brutes en visuels Très bien, jusqu'à présent, avec ces trois scénarios, nous avons couvert le composant le plus important de Tableau Server. Nous allons maintenant assembler tous les éléments de l' architecture Tableau et commencer à les expliquer un par un. Allons-y 69. Serveur d'Archi dans Udemy 3 7: Dans cette vidéo, vous découvrirez l'architecture du serveur Tableau. Ensuite, nous allons examiner en profondeur chaque composant serveur de l'architecture afin de comprendre comment il fonctionne et ce qu'il fait. Et nous commençons dès maintenant, la couche serveur contient principalement trois éléments, deux interfaces gauche et droite. Au milieu, nous avons un tas de composants de serveur. L'interface de gauche est celle des connecteurs de données. Ils vont connecter les systèmes sources externes aux composants du serveur Tableau. Sur le côté droit, nous avons la passerelle. Il va recevoir des demandes de différents clients et connecter aux composants du serveur Tableau. Très bien, allons maintenant entrer dans détails du composant de la porte. D'une part, nous avons des demandes provenant de différents clients, comme une demande de connexion depuis un navigateur Web ou une demande publiée depuis Tableau Desktop. D'autre part, nous avons différents composants du serveur Tableau, tels que le serveur d'applications, serveur ViscUL, etc. Et la passerelle se situera au milieu et saura comment transférer les demandes des différents clients vers les bons composants du serveur. Et l'autre tâche de la passerelle consiste à équilibrer les choses. Supposons que vous travailliez dans des environnements à nœuds multiples dans lesquels vous disposez de deux nœuds. Lorsque la passerelle a reçu la première demande, elle la transmet au nœud numéro un. Les deux nœuds sont gratuits. Mais maintenant, si la passerelle reçoit une deuxième demande, elle dira : «   Oh, le nœud 1 est plein ». Traitons cette demande dans le nœud numéro deux, car c'est gratuit, etc. Très bien, la passerelle de Tableau Server ressemble un distributeur qui sait tout. Tu connais quelqu'un comme ça. Disons que je connais un gars qui connaît un gars qui en connaît un autre. La passerelle a donc deux tâches. Tout d'abord, il achemine les demandes du client vers le bon composant. Ensuite, il assure l'équilibrage de charge si vous exécutez Tableau Server dans un environnement distribué. Très bien, nous allons maintenant commencer à parler de ces composants Tableau. Au milieu, à Tableauver, il y a différents types de composants Nous avons des serveurs, des moteurs et des systèmes de stockage. Et nous allons commencer par les serveurs. Comme vous l'avez appris dans Tableau Server, il existe des processus différents. Le processus de connexion, le populis, l'accès, le classeur, etc. Et dans Tableau Server, ils ont conçu différents serveurs pour différents processus. Commençons maintenant par le serveur d'applications. Le serveur d'applications est responsable de différents processus. Par exemple, comme nous l'avons appris, une demande de connexion utilisateur va être transmise au serveur d'applications. Ensuite, le serveur d'applications va vérifier auprès du référentiel ou d'un Active Directory, selon vos configurations , si l'utilisateur est autorisé à accéder au serveur ou non. Et dans l'autre processus, le serveur d'applications gère le processus de publication dans lequel le serveur d'applications reçoit la demande publiée et divise le classeur en deux fichiers Le fichier XML à stocker dans le référentiel et l'hyperfile à stocker dans le magasin de fichiers Une autre tâche du serveur d'applications consiste à afficher l'interface du serveur. Tous ces petits éléments que l'on trouve dans Tableau Server, comme les icônes, les images, les projets, sans tout cela. C'est le serveur d'applications qui affiche ces informations. Le serveur d'applications est responsable différents processus tels que le processus d'authentification et d' autorisation, le processus de publication et le rendu du serveur I. Mais un processus que le serveur d' applications n'effectuera jamais est le processus de visualisation. Ou maintenant, nous allons passer au serveur suivant. Nous avons le serveur Viscul. Celui-ci va être intéressant. Très bien, nous avons déjà parlé du pouvoir des visuels et de la façon dont le cerveau humain transforme le texte en visuels et Le ViscUL est comme notre cerveau. Il peut ajouter de la magie en convertissant des chiffres et des textes en visuels et en images. Viscul est l'abréviation de Visual Query Language pour les bases de données. Les fondateurs de Tableau, Crest et Pat ont inventé ce langage. Supposons que vous glissiez et déposez quelque chose dans Tableau. Le ViscUL va convertir cette action en requête SQL, puis envoyer au serveur de données pour obtenir les données Ensuite, le serveur de données va renvoyer les résultats au ViscUL sous forme de données brutes ViscUL va maintenant faire la magie en convertissant ces données brutes en visuels et images présentés à vos clients D'accord, donc le VisCul est le cerveau. Il s'agit d' un composant très important de Tableau et principalement responsable du processus de visualisation. Il fait deux choses. Il va générer des requêtes à partir de l'action de l'utilisateur et il va convertir et transformer les données brutes en visuels et en images Très bien, tout le monde, nous allons maintenant parler du troisième. Nous avons le serveur de données. Le serveur de données est celui qui sait tout sur les données. Il sait où trouver les données, comment s'y connecter, comment y parler. La première tâche du serveur de données consiste à gérer à la fois les sources de données extraites et les sources de données en direct. Si les données se trouvent dans Tableau, celui-ci peut envoyer des requêtes au moteur de données. Mais si les données se trouvent en dehors de Tableau, il peut utiliser les connecteurs de données pour envoyer des requêtes aux sources externes. Et le serveur de données sait comment communiquer avec les sources. Il agit comme un proxy pour les sources de données et peut parler de nombreux langages de base de données différents, de sorte qu'il envoie des requêtes dans une langue comprise par la base de données. Une autre tâche du serveur de données est de gérer la sécurité des données. Il vérifie si un utilisateur est autorisé à voir les données et à effectuer un filtrage si nécessaire, et le serveur de données gère également. Déploiement de pilotes. Le serveur de données est donc le composant central de gestion des données Tableau Server et celui qui sait comment obtenir les données à partir des sources. Très bien, passons maintenant au composant suivant. Nous avons le moteur de données. Si nous décidons de stocker nos données dans Tableau sous forme d'extrait, c'est le moteur de données qui les traitera . Différents composants peuvent envoyer des demandes au moteur de données. Par exemple, le moteur de données peut recevoir une demande du serveur d'applications pour publier un nouvel extrait. Ensuite, le moteur de données peut exécuter et créer opération pour créer un nouvel extrait et y stocker des données. Le moteur de données peut également recevoir une demande equ du serveur de données demandant des données. Que peut-il se passer ici ? Le moteur de données va trouver le bon extrait. Il va se connecter au disque dur, puis il en extrait l'extrait nécessaire. Et à la fin, les données seront renvoyées au serveur. Enfin, le moteur de données peut recevoir une demande du document d'information pour mettre à jour le contenu d' Le moteur de données peut exécuter une opération de mise à jour en ouvrant l'extrait et mettant à jour son contenu avec les nouvelles données. Le moteur de données de Tableau ressemble à n'importe quel autre moteur de base de données. Il effectue différentes opérations. Tout comme il interroge les données, il effectue des opérations d'insertion et de mise à jour. Il crée de nouveaux extraits, mais uniquement pour les données contenues dans Tableau Server. Dans les extraits. OK, le composant suivant est le dépôt. Comme vous l'avez peut-être déjà remarqué, le référentiel a participé à chaque processus de création de tables. Alors parlons-en. Le référentiel stocke de nombreux types de données. Par exemple, il peut stocker les classeurs que nous avons publiés sur le serveur, mais uniquement la partie des métadonnées, pas les données elles-mêmes Les fichiers XML des classeurs peuvent être stockés dans le référentiel Dans le référentiel, nous trouvons également les données d'utilisation. Ce sont des données qui vous aideront à comprendre les performances et le trafic liés à votre projet. Par exemple, vous pouvez trouver le nombre total d' utilisateurs actifs dans Tableau Server. total de vues compte par jour, et vous pouvez découvrir les sources de données les plus utilisées dans votre projet. Les informations de sécurité sont un autre type de données que vous pouvez trouver dans le référentiel Par exemple, quels utilisateurs sont autorisés à accéder à votre contenu ou quels utilisateurs sont autorisés à accéder à notre serveur Tableau. Bien, comme vous pouvez le voir dans le référentiel, il existe différents types de données et il contient également d'énormes quantités de données dans Tableau Server Mais il est très important de comprendre que les données nos tableaux de bord et de nos rapports ne sont pas stockées dans un référentiel Nous avons de nombreux autres composants de Tableouserver qui méritent d'être mentionnés Comme par exemple le serveur de cache, il stocke presque tout, comme les images, icônes, les résultats des requêtes, les tableaux de bord, etc. Ainsi, si vous démarrez un tableau de bord auquel vous avez déjà accédé auparavant, les données seront extraites du serveur de cache. Un autre élément est le document d'information. Dans Tableouserver, vous pouvez créer un calendrier pour actualiser les données de votre extrait La tâche du document d'information est de vérifier ce calendrier toutes les 10 secondes, puis de déclencher le processus d'actualisation de l' extrait le moment venu Et le dernier élément que je voudrais mentionner ici est la recherche et la navigation. Les utilisateurs de Tableouserver peuvent rechercher Ce composant est chargé de rechercher dans le référentiel et de renvoyer les résultats aux utilisateurs Bien, si nous avons enfin le dernier casse-tête, les sept composants Si nous l'intégrons dans l'architecture, nous aurons une vue d' ensemble de l'architecture Tableau. Maintenant, allons-y et faisons un résumé très rapide. La couche source, c'est celle qui se trouve en dehors de Tableau et qui contient nos données. Elle peut se trouver n'importe où, comme des bases de données ou des fichiers. Dans la couche disktope, les développeurs peuvent commencer à connecter Tableau Disktop copiant les données dans Tableau à l'aide d'une connexion d'extrait ou en utilisant les connexions en direct aux sources. Ils vont commencer à créer des visualisations à l'aide de feuilles de travail, de tableaux Et à la fois de la source de données et des visualisations. Nous l'appelons un classeur et nous pouvons soit envoyer sous forme de fichier, soit le partager sur le serveur La couche serveur va héberger nos classeurs et nous pouvons trouver de nombreux composants tels que les connecteurs de données pour connecter nos sources au serveur Tableau Et la passerelle pour connecter les demandes des clients au serveur Tableau. Et nous avons le serveur d'applications responsable des processus de journalisation et de publication, le serveur ViscUL responsable du processus de visualisation, et le serveur de données est responsable de la gestion des données Nous avons un autre composant, comme le moteur de données, qui va gérer les extraits. Dans Tableau Server, les données seront stockées à trois endroits. Nous avons le référentiel qui contient de nombreuses données différentes, telles que le XML des classeurs et des objets de Mais pas les données elles-mêmes, car nos données seront stockées dans le magasin de fichiers sous forme d'extrait. Et nous avons le serveur de cache qui contient de nombreux types de données différents pour améliorer les performances de Tableau. Et la dernière est celle des consommateurs. Nous avons découvert ici les différents groupes d'utilisateurs et de clients, tels que les lecteurs Tableau qui n' ont besoin que des fichiers TWBx fournis directement par les développeurs Tableau et un autre groupe d'utilisateurs qui les développeurs Tableau et un autre groupe d'utilisateurs qui utiliseront Tableau pour développer de nouvelles vues Et nous avons les lecteurs statiques qui vont recevoir des fichiers tels que BDF et Excel Ensuite, nous avons un grand groupe d' utilisateurs qui vont accéder au serveur Tableau via le Web ou Tableau mobile pour interagir avec le classeur populiste Bien, tout le monde, j' aimerais encore vous montrer cet incroyable tableau de bord créé par l'équipe Tableau. Il va vous montrer les différents composants de Tableau Server et comment ils vont interagir pour effectuer une tâche. Par exemple, si nous accédons au flux de travail ou au processus, nous pouvons sélectionner, par exemple, l'accès à la visualisation. Ensuite, nous allons choisir s'il s'agit d' un extrait publié ou en direct. Ici, nous avons un slider. Si vous le faites glisser jusqu'à la fin, vous verrez comment les composants interagissent les uns avec les autres pour effectuer les tâches. Et sur le côté droit, vous verrez la description de chaque étape. Et c'est un excellent moyen de découvrir le fonctionnement de Tableau Server. J'en ai beaucoup appris dans le cadre de ce didacticiel, alors assurez-vous de le vérifier si vous souhaitez obtenir plus de détails sur les autres processus de Tableau Server. Je vais laisser le lien dans le didacticiel. Très bien, les gars, tout dépend de l' architecture du serveur Tableau et de ses composants. Nous allons maintenant découvrir l'architecture Tableau Public et quelles sont les limites de Tableau Public. 70. Udemy 3 8 arch public: Commençons par la source de nos données. Dans Tableau Public, vous ne pouvez connecter que des fichiers tels que CSV Jason, Microsoft Access et Google Sheets. Le composant suivant est Tableau Public Disktob. Il s'agit d'une version gratuite de Tableau Disktob. Il s'agit d'un logiciel que vous pouvez télécharger et installer sur votre PC. Nous commençons donc ici par connecter Tableau public à nos fichiers en créant une source de données. Dans la source de données, nous n'avons qu'un seul type de connexion. C'est l'extrait. Les données doivent être copiées depuis nos fichiers pour être chargées dans Tableau Public Disktop Il n'existe aucune option de connexion en direct. Ensuite, nous allons commencer à créer nos visualisations, ou nous les appelons viss Une fois que nous avons fini de créer les vues et les tableaux de bord à l'aide de Tableau Public Disctop, nous n'avons qu'une seule option pour les partager Il s'agit de partager l'intégralité du classeur, vos données et les interfaces avec Tableau Public Tableau Public est une plateforme gratuite hébergée par l'équipe Tableau pour partager les visualisations du monde entier Une fois que nos vidéos sont publiées sur Tableau public , les utilisateurs du monde entier peuvent désormais les consulter Et ici, nous avons peu d'options. Les utilisateurs peuvent utiliser les navigateurs Web pour visualiser et interagir avec vos visualisations, ou ils peuvent télécharger le classeur complet, vos données et vos appareils dans différents formats tels que les fichiers Tableau, WPX ou Il, BDF, images, etc. La dernière option qui consiste à consommer vos vis peut être intégrée à vos sites Web et à vos blogs D'accord, Tableau Public étant gratuit, il est soumis à quelques limitations. Au niveau de la source, nous pouvons connecter Tableau Public uniquement aux fichiers. Les connecteurs de données sont très limités et nous ne pouvons pas nous connecter, par exemple, aux serveurs. Et au niveau suivant, au niveau des ordinateurs de bureau publics, il y a des limites. Dans la source de données, nous n'avons qu'un seul type de connexion : l'extrait. Nous ne pouvons donc pas avoir de connexion en direct aux sources et au classeur lui-même, celui-ci ne peut contenir que 15 millions de lignes au maximum et nous ne pouvons pas enregistrer le classeur localement chez notre La seule option pour le partager est de le publier auprès du public de Tableau. Mais il existe une solution pour y remédier. Je vais le montrer dans le prochain tutoriel. Très bien, passons maintenant au niveau du partage vers Tableau public. Ici, nous avons également quelques limites. Par exemple, la taille totale disponible pour chaque compte n'est que de dix gigaoctets Et il n'existe aucun moyen d'actualiser automatiquement vos données. Chaque fois que vous avez besoin de nouvelles données, vous devez republier manuellement le classeur avec de nouvelles Et le troisième sera public, il n'y a donc aucun moyen de le rendre privé et de le partager avec seulement quelques personnes. Vous devez toujours le publier dans le monde entier. Passons maintenant au niveau final. Nous avons les consommateurs. La seule limite ici est que vous ne pouvez pas utiliser Tableau Mobile pour accéder aux visualisations et interagir avec Très bien, j'ai décidé d'utiliser Tableau Public dans ce cours Tableau car il est gratuit. Et vous pouvez tous me suivre avec des exemples sans avoir à payer pour des licences supplémentaires. Et les limites de Tableau Public ne sont pas vraiment pertinentes pour le processus d'apprentissage. Ainsi, les principales fonctionnalités de Tableau, les visualisations de données que nous avons dans Tableau Desktop, sont également disponibles dans Tableau public sans aucune limitation, alors ne vous inquiétez pas Très bien, tout le monde. Cela nous a permis de découvrir l' architecture Tableau et ses composants, ainsi que le fonctionnement interne de Tableau. Nous avons ainsi abordé les aspects théoriques de Tableau. Dans la section suivante, nous allons commencer à préparer votre environnement afin que vous puissiez vous entraîner à Tableau avec moi pendant le cours. Alors allons-y. 71. 4 Section Préparer: Nous pouvons préparer votre environnement de formation Tableau. Pour apprendre Tableau, vous devez non seulement regarder les vidéos, aussi vous entraîner avec moi. C'est pourquoi nous allons maintenant préparer votre environnement afin de travailler avec moi. Et bien sûr, ne t'en fais pas . Tout est gratuit. Nous allons donc commencer par télécharger et installer Tableau, puis créer un compte public Tableau. Ensuite, afin assurer que tout fonctionne, nous allons créer nos premières visualisations Ensuite, nous allons le publier sur votre compte public Tableau. À la fin, ce que nous allons faire, c'est peut-être la première fois que vous démarrez Tableau . C'est pourquoi je vais vous présenter rapidement l'interface Tableau. Commençons donc par la première étape en téléchargeant et en installant Tableau. Alors maintenant allons-y. 72. Udemy 4 1 Télécharger Installer: Bien, commençons par la première étape. Nous allons télécharger Tableau, public Disktop. Pour ce faire, nous allons nous rendre sur le site public Tableau.com. Je vais laisser le lien dans la description À partir de là, nous allons trouver le menu Créations, puis nous pouvons cliquer dessus. Ensuite, nous avons téléchargé Tableau Disto Public Edition. Cliquons dessus. Ensuite, nous allons passer au milieu et cliquer sur Doable Public Maintenant, avant le début du téléchargement, nous devons remplir ce forum d'inscription. Ce n'est pas pour créer un compte public, c'est juste quelque chose Avant le début du téléchargement, nous allons donner le prénom, le nom de famille, l'e-mail et le pays. Ensuite, nous allons cliquer sur « télécharger l'application ». Et puis le téléchargement va commencer à 500 mégaoctets, donc cela ne devrait pas prendre longtemps Maintenant, le téléchargement est terminé. Cliquez sur le fichier d'exécution pour démarrer le processus d'installation. OK, au début de l'installation, nous sommes sur la page d'accueil ici. Comme d'habitude, nous devons lire et accepter les conditions, vous devez donc le faire. Et nous avons ici une deuxième boîte. Vous pouvez cliquer dessus si vous ne souhaitez pas envoyer les données d'utilisation du produit à l'équipe Tableau. C'est comme des cookies. Ça ne me dérange pas. Je vais juste le laisser. Nous cliquons donc maintenant sur Installer. Une fois que vous avez fait cela, l' installation va démarrer. Cela ne devrait pas prendre longtemps. OK, maintenant l' installation est terminée et Tableau va être lancé automatiquement. Très bien, nous avons donc franchi la première étape qui nous a permis télécharger et d'installer Tableau Public chez UPC Ensuite, nous allons créer des comptes publics Tableau, dans lesquels vous pourrez partager et publier votre travail. 73. Udemy 4 2 Créer un compte: Bien, revenons au site public.tableau.com et en haut à droite, nous allons cliquer sur Se connecter Ensuite, nous devons cliquer sur cette inscription gratuite. Nous devons maintenant remplir ce formulaire d'inscription afin créer un nouveau compte public Tableau. Nous devons donc saisir le nom, l'e-mail, le mot de passe et le pays. Ensuite, nous devons lire et nous mettre d'accord sur les termes. Et cliquons ici. Je ne suis pas un robot. Et à la fin, vous allez cliquer sur Créer mon compte. Et maintenant, nous avons reçu le message nous demandant de vérifier notre compte. Cela signifie donc que nous devons consulter nos e-mails pour activer notre compte. Alors faisons-le. OK, après vérification, j'ai reçu un e-mail de Tableau. Je vais donc cliquer dessus. Ensuite, je vais cliquer sur Vérifier maintenant pour activer notre compte. Je vais donc cliquer dessus , puis cela m' enverra sur mon compte. Et avec cela, nous avons un tout nouveau compte public Tableau actif. Eh bien, c'est comme n'importe quel autre compte de réseau social. Vous pouvez par exemple ajouter vos informations personnelles. Nous pouvons ajouter notre photo ou notre avatar. Alors laisse-moi voir ce que je peux faire ici. J'ai cette photo de la tour de télévision Studgard. C'est une réunion là-bas. Ensuite, je vais cliquer sur Enregistrer. Nous pouvons ajouter bien d'autres choses. Cliquons sur Modifier le profil. Comme vous pouvez le voir ici, vous pouvez lier vos comptes de réseaux sociaux ou ajouter vos sites Web, etc. Cliquez donc sur Enregistrer maintenant. Bien, avec ça, vous avez maintenant les comptes publics de Tablo, mais c'est toujours vide, nous n'avons rien dedans Ensuite, nous examinerons les ensembles de données d' entraînement, et je vais vous expliquer le modèle de données qui les sous-tend. 74. Données d'Udemy 4 3 (correctes): Si vous souhaitez apprendre un nouvel outil tel que Tableau Bar BI ou tout autre langage de programmation, vous avez toujours besoin d'un bon ensemble de données pour vous entraîner et vous entraîner. Je commence à chercher bons ensembles de données d'entraînement et après de nombreuses recherches, j'ai téléchargé de très nombreux ensembles de données Mais je n'étais pas content d'eux. Je ne les ai pas aimés parce qu'ils ne couvrent pas tous les scénarios dont nous avons besoin pour la formation. Permettez-moi de vous expliquer pourquoi c'est un problème. Dans les projets réels, vos données seront généralement stockées dans des entrepôts de données ou des fuites de données dans de très nombreuses tables différentes. La première étape de tout outil de visualisation tel que Tableau ou Power BI consiste à connecter ces tables et les combiner dans un modèle de Big Data. formation avec une seule table ne vous aidera pas et ne vous préparera pas à de vrais projets. C'est pourquoi j'ai décidé de créer mes propres ensembles de données pour couvrir tous les scénarios de formation et de disposer de plusieurs tables afin d'apprendre à les combiner dans un seul modèle de données Et bien sûr, vous pouvez utiliser mon ensemble de données pour apprendre autre chose comme SQL, Python, Power BI, etc. Voyons donc ce que je t'ai préparé. C'est bon. La première chose que nous allons faire est d'aller sur le lien dans la description. Ensuite, vous allez accéder à mon site Web où j'ai rassemblé tous les téléchargements de cours et le matériel sur une seule page. Ainsi, par exemple, vous allez télécharger les ensembles de données d'entraînement Nous avons ici quelques liens importants. Les trois feuilles et les nombreuses notes de croquis que j'ai préparées pour ce cours. Ensuite, vous trouverez pour chaque section les liens et croquis importants, ainsi que les fichiers Tableau. Ce lien sera également disponible pour vous après le cours. Vous pouvez donc toujours revenir ici et télécharger ce dont vous avez besoin et bien sûr gratuitement. Mais maintenant, ce que nous allons faire, c' télécharger les ensembles de données de formation dont nous avons besoin pour notre cours Comme vous pouvez le voir, nous avons deux fichiers zip, l'un pour les pays hors UE et l'autre pour l'UE. Donc, si vous êtes actuellement en Europe, ce que vous allez faire, télécharger ces ensembles Mais pour tous les autres pays, vous allez télécharger les premiers ensembles de données, les ensembles de formation hors UE Et maintenant, vous vous demandez peut-être quelles sont les différences entre eux ? Eh bien, il s'agit des nombres décimaux, puisque dans nos ensembles de données, nous avons des nombres décimaux différents, comme les ventes dans différents pays, nous avons différentes représentations des Ainsi, tous les pays européens utilisent, par exemple, la virgule pour séparer le nombre décimal du nombre entier Mais dans de nombreux autres pays, aux États-Unis, en Asie, nous avons le fichier .in pour séparer le nombre décimal du nombre entier, et si vous utilisez le mauvais format, que va-t-il se passer ? Tableau ne comprendra pas que ce champ est un nombre décimal et qu'il va le convertir en chaîne Maintenant, en fonction de votre position, allez télécharger les ensembles de données pour moi, je suis en Allemagne, donc je vais opter pour le second Et comme je l'ai dit, cela dépend de l'endroit où vous vous trouvez. Allons-y et cliquons dessus. Ensuite, je vais aller chercher le fichier zip et le mettre dans un endroit sûr. Je ne veux donc pas le laisser sous les téléchargements Je vais donc simplement créer un chemin sûr pour cela, puis commencer à extraire les données OK, maintenant allons-y et décompressons le fichier. Je vais donc aller les extraire toutes. OK, alors maintenant allons-y et vérifions les données. Nous avons donc ici trois ensembles de données différents. Les premiers ensembles de données, les projets Tableau, les tableaux de bord des ventes Nous allons l'utiliser dans la dernière section une fois que nous aurons commencé à construire nos projets. Ensuite, nous avons deux autres ensembles de données, les grands ensembles de données et les petits ensembles de Nous allons utiliser ces deux ensembles de données dans l'ensemble du cours La petite source de données et la grande source de données sont donc très similaires. Alors maintenant, vous me demandez peut-être pourquoi avons-nous deux ensembles de données ? Bon, maintenant ouvrons-les tous les deux et voyons ce que nous avons à l'intérieur. Comme vous pouvez le constater, nous avons presque les mêmes tables, donc les clients, nous avons des commandes, des produits, etc. Ils sont donc presque identiques. Et maintenant, vous me demandez peut-être pourquoi avons-nous deux ensembles de données ? Nous avons de nombreux types de calculs et de fonctions. Par exemple, certains calculs vont modifier les données au niveau du rôle Evel Et il est préférable de disposer d'un petit ensemble de données afin de comprendre facilement leurs résultats. D'autre part, nous avons des calculs tels que des agrégations sur la table LOD Il est préférable de disposer de nombreuses données pour comprendre son fonctionnement. C'est pourquoi j'ai décidé de disposer de deux ensembles de données afin de couvrir tous ces scénarios Une autre chose à propos des ensembles de données est que le type de fichier est CSV Nous n'avons qu'un seul Jason ici, vous pouvez donc utiliser une table publique ou table sur table pour me suivre dans le cours Très bien, je vais maintenant vous expliquer le modèle de données de nos ensembles de Nous avons ici trois tables typiques. Nos ensembles de données contiennent des informations sur le cas d'utilisation des hypermarchés Il s'agit simplement de transactions de vente de clients qui commandent des produits par une entreprise. C'est classique et très facile à comprendre. La première table de notre modèle de données est la table du client. Il contient toutes les informations sur les clients , telles que le nom des clients, leur localisation et leur score. Dans les petits ensembles de données, nous avons cinq clients, et dans les grands, nous en avons environ 800 Et le deuxième tableau de notre modèle de données concerne les commandes. Il contient toutes les commandes passées par les clients. Nous avons donc des informations telles que la commande, date, les ventes, la quantité et les bénéfices. Dans les petits ensembles de données, nous avons dix commandes. Et dans l'ensemble de données de pointe, nous avons environ cinq ans de données. Et c'est très utile une fois que nous commençons à créer des clusters. Et le troisième tableau de notre modèle de données concerne les produits. Il contient tous les produits que nous trouvons dans notre magasin de souper. Nous avons donc des informations telles que le nom du produit, la catégorie et la sous-catégorie. Dans le petit ensemble de données, nous n'avons que cinq produits dans la catégorie moniteur et accessoires. Mais dans les ensembles de données les plus complets, nous avons plus de 2 000 produits avec des catégories et des sous-catégories , nous avons maintenant ces trois tables, mais nous avons également des relations entre elles. Par exemple, il existe une relation entre les commandes et les clients. Ils peuvent être connectés à l'aide de l'identifiant client. Et si vous vérifiez les commandes et les produits, vous pouvez trouver une autre relation entre eux où vous pouvez trouver les identifiants des produits dans les deux tableaux. Et avec cela, nous pouvons établir une relation entre les commandes et les produits. C'est bon. OK, j'ai donc laissé toutes ces informations sur mon site web. Vous y trouverez tous les liens vers les ensembles de données que j'ai trouvés au cours de mes recherches Vous pouvez donc vous y rendre et les vérifier si vous le souhaitez. Très bien, maintenant, avec ça, nous avons tout. Nous avons les outils, les données, les comptes. Nous allons ensuite créer notre première visualisation dans Tableau, et nous pourrons la publier sur notre nouveau compte public Tableau. 75. Udemy 4 4 4 Publish Viz: OK, si vous le souhaitez, démarrons Tableau, public Disktop, si ce n'est pas déjà fait Ensuite, sur la page d'accueil, nous allons accéder au menu de gauche pour connecter Tableau à nos données. Cliquez donc sur Fichier texte, et maintenant nous allons rechercher notre fichier, le fichier CSV client que nous venons de télécharger. Nous pouvons désormais consulter les données du client dans Tableau. Passons aux feuilles de travail. Je vais cliquer sur l'onglet orange ici, feuille 1, pour créer une nouvelle feuille de travail Nous allons maintenant créer notre visualisation dans Tableau. Il suffit de glisser-déposer depuis le côté gauche. Faisons glisser le pays dans les colonnes. Trouvons-en un autre. Déplaçons le compte vers les lignes. C'est bon, alors c'est tout. Nous avons notre première visualisation. Et vous pouvez voir dans ce visuel combien de clients nous avons dans chaque pays Cela dit, nous avons terminé de créer le classeur et il est maintenant temps de le partager Malheureusement, dans Tableau Public, nous ne pouvons pas le télécharger localement sur notre PC, mais je vais vous montrer comment contourner le problème plus tard. Désormais, la seule option qui s'offre à nous est le publier sur notre nouveau compte public Tableau. OK, pour ce faire, passons au menu principal ici. Cliquez ensuite sur Fichiers. Ensuite, nous allons cliquer sur Sécuriser dans Tableau Public. Pour la première fois, vous devez vous connecter avec le compte public Tableau que nous venons de créer. Bien, maintenant, cliquons sur Se connecter. Maintenant, nous devons lui donner un nom, et je l'appelle ma première visualisation. Et une fois que vous avez cliqué sur Enregistrer, Tableau Public Desktop peut commencer à publier notre classeur sur Tableau Public Une fois la publication terminée, une page Web peut s'ouvrir automatiquement, affichant directement votre visualisation dans votre compte public Voici notre Z. Revenons maintenant à notre page d'accueil. Et comme vous pouvez le voir ici, notre première visualisation a été publiée sur Tableau public Revenons-y. Désormais, tout le monde peut voir votre visualisation, interagir avec elle et même la télécharger Voyons comment nous pouvons le télécharger. Il y a une icône de téléchargement ici, puis cliquez dessus. Vous pouvez maintenant sélectionner le format de fichier que vous souhaitez. Nous allons sélectionner le dernier classeur Tableau. Cliquez dessus, puis sur Télécharger Nous allons maintenant obtenir le fichier Tableau bx, dans lequel se trouvent nos données et nos visualisations Donc, si vous l'ouvrez, vous pourrez revoir notre travail. Et c'est la solution que nous pouvons utiliser pour enregistrer notre travail localement dans notre BC dans Tableau Public. Très bien, vous avez donc publié votre première version sur votre nouveau compte public Tableau. Ensuite, je vais vous présenter rapidement les trois pages principales de Tableau dans l'interface Tableau et nous allons apprendre à naviguer dans Tableau. 76. Interface d'Udemy 4 5 Tour: Je me souviens maintenant qu'en 2014, j'ai ouvert Tableau pour la première fois, j'ai été submergée toutes les icônes et parties de l'interface Tableau, et la navigation dans les pages Tableau était très confuse pour moi au début C'est pourquoi je vais vous présenter brièvement l' interface Tableau. Alors allons-y. OK, maintenant allons-y et démarrons Tableau. Maintenant, la première chose que je veux vous montrer , c'est que l'ensemble du fichier, nous l' appelons un classeur Et le classeur ressemble à n'importe quel autre livre. Il contient différentes feuilles. Et le classeur Tableau contient trois pages principales. Nous avons la page d'accueil. Il s'agit de la page principale où vous pouvez connecter nos données à Tableau. Et puis nous avons la page de la source de données. C'est l'endroit où vous pouvez connecter et combiner vos tables et apporter des modifications aux métadonnées, par exemple renommer des colonnes, etc. Et la troisième page sur laquelle vous allez passer le plus clair de votre temps est celle de l' espace de travail. C'est l'endroit où vous allez créer vos zolisations de données. Très bien, nous pouvons maintenant apprendre à naviguer dans ces pages et à passer de l'une à l'autre. OK, une fois que vous aurez commencé bas, vous serez sur la page d'accueil, la page de démarrage. Maintenant, si nous voulons accéder à la page de la source de données, nous devons connecter quelque chose. Revenons sur le côté gauche, connectez-vous au fichier texte, puis sélectionnez nos clients de fichiers et ouvrez-les connectez-vous au fichier texte . Une fois cela fait, nous arriverons automatiquement sur la page de la source de données. Maintenant, si nous voulons revenir à la page d'accueil pour cela, nous allons accéder à cette icône Tableau sur le côté gauche. Si nous cliquons dessus, nous allons revenir à la page d'accueil. Si nous voulons revenir à la page de la source de données, nous allons cliquer sur la même icône. Cliquez à nouveau dessus, et nous revenons à la page de la source de données avec cette icône. Nous pouvons toujours revenir à la page d'accueil de Tableau. Très bien, voyons maintenant comment nous pouvons accéder à la page de l'espace de travail. Pour ce faire, nous allons aller au bas de la page. Vous trouverez ici différents robinets. Le premier est toujours l'onglet source de données. C'est exactement là que nous en sommes actuellement à la source de données. Mais maintenant, si nous sélectionnons les feuilles Tableau, cela nous amène à la page de l'espace de travail. Si vous souhaitez revenir à la page de la source de données , vous pouvez procéder de deux manières. abord, nous pouvons rester en bas et sélectionner l'onglet de la source de données. En cliquant dessus, nous revenons à la source de données. Et la deuxième option est que dans le volet de données, si vous allez sur le côté gauche, vous pouvez voir nos clients des sources de données. Et si vous double-cliquez dessus, nous allons revenir à la page de la source de données. OK les gars, c'est ce que c'est, voici comment vous pouvez naviguer dans les pages Tableau. Passons maintenant à un bref aperçu de chaque page. Bien, commençons par la première page, la page de démarrage. Nous pouvons voir ici trois volets connecter, ouvrir et découvrir. Dans connect, nous pouvons trouver tous les types de connecteurs de données Et dans Tableau public, nous en avons une dizaine. C'est suffisant pour l'entraînement. Mais dans Tableau to, nous disposons de plus de 90 connecteurs de données. Maintenant, au milieu, nous avons ouvert cette section, une fois que vous démarrerez Tableau pour la première fois, une fois que vous démarrerez Tableau pour la première fois, sera vide. Mais au fur et à mesure que vous créez de nouveaux classeurs, Tableau va commencer à vous montrer le dernier classeur ouvert Et c'est vraiment agréable d'avoir un accès rapide à nos classeurs Ici, nous n'avons remporté que la première phase que nous avions publiée auparavant. Et sur le côté droit, vous trouverez Discover. Vous trouverez différentes informations émanant de l'équipe Tableau, telles que des blogs, actualités, des didacticiels de formation, etc. En bas de page, vous pouvez voir des informations sur le logiciel Tableau. Par exemple, cela indique que nous pouvons passer à Tableau dicto ou, plus tard, une fois Tableau aura publié une nouvelle version de Tableau, vous trouverez ici des informations pour mettre à jour votre Tableau Mais comme nous venons d'installer la dernière version de Tableau, celle-ci ne l'affiche pas. OK, c'était donc tout pour la page d'accueil. Passons maintenant à la suivante. Nous avons la page de la source de données. À présent, vous devriez savoir comment vous y rendre en cliquant sur l'icône Tableau. D'accord, qu'avons-nous ici dans la page des sources de données sur le côté gauche, vous pouvez trouver toutes les informations sur nos données. Dans les connexions, vous pouvez trouver les informations de connexion, et dans les fichiers, vous pouvez trouver toutes les tables qui se trouvent dans nos données. Et puis au milieu, nous avons le nom de la source de données. Ensuite, nous avons le domaine dans lequel nous allons créer notre modèle de données. Et il contient deux couches, la couche logique et la couche physique. Je vais expliquer cela dans les prochains tutoriels. Ne t'inquiète pas pour ça. En dessous, nous avons la grille de données. Il va nous montrer un échantillon de nos données et, par défaut, les 1 000 premières lignes de données. Et sur le côté gauche, nous avons une autre grille. Il s'agit de la grille de métadonnées. Il nous montre plus de détails sur les champs des tables. C'est bon, c'est tout pour le moment. Nous allons maintenant passer à la page suivante, l'espace de travail. Et nous pouvons le faire en sélectionnant l'onglet de la feuille. OK, sur la page de l'espace de travail, nous pouvons passer le plus clair de notre temps à créer nos visualisations. C'est pourquoi nous avons beaucoup d'icônes et d'autres choses. Laissez-moi donc vous guider rapidement dans cette interface. OK, nous allons donc commencer par le haut. Nous avons la barre d'outils. Il contient de nombreuses icônes et ces icônes le sont. Fonctions les plus fréquemment utilisées dans Tableau. Lorsque vous créez vos visualisations, vous avez un accès rapide à ces fonctions Comme vous l'avez peut-être déjà remarqué, certaines fonctions ne sont pas sélectionnables. Eh bien, vous devez comprendre que dans Tableau, si quelque chose est grisé, ne signifie pas que cette fonctionnalité n' est pas disponible dans Tableau public, mais qu'elle n'est pas pertinente pour le visuel Maintenant, par exemple, si je vais ici, cela va trier le visuel, et comme je n'ai rien, il n'est pas pertinent de le trier. Examinons les autres icônes. Nous avons l'icône Tableau, elle nous amène à la page d'accueil. Vous savez que nous avons déjà la possibilité d'annuler et de rétablir la dernière action du visuel Et comme vous pouvez le voir, alors que je survole l'icône Tableau, je vais me donner brève description de la fonction Ici, nous pouvons créer une nouvelle source de données, ou ici, nous pouvons créer une nouvelle feuille de calcul, etc. Il suffit donc de survoler toutes les icônes et vous verrez la fonction Très bien, passons maintenant au côté gauche. Nous avons ici deux volets. Le volet de données et la plage d'analyse. Par défaut, Tableau Gonhowas, le volet de données. Mais si vous souhaitez accéder à la plage d'analyse, il suffit de cliquer dessus Vous pouvez passer de l'un à l'autre en les sélectionnant simplement. Voyons ce que nous avons ici dans le volet de données. La première chose est que la source de données contient nos données, et en dessous se trouvent les tables de cette source de données. Nous n'avons actuellement qu' une seule table, celle des clients. Et nous pouvons voir ici les champs ou les colonnes de nos tables. Et ici, nous avons également un champ de recherche. Parfois, notre source de données devient très volumineuse et nous allons avoir beaucoup de champs C'est donc une très bonne façon de rechercher un champ spécifique. OK, passons maintenant au volet d'analyse. Et vous pouvez trouver ici des fonctions prédéfinies que vous pouvez ajouter à votre visuel, comme l'ajout d'une ligne moyenne ou le clustering , ou même vous pouvez créer votre propre ligne de référence Des trucs vraiment sympas. OK, alors maintenant je vais revenir au volet de données. Très bien, alors passons maintenant au milieu. Et vous pouvez trouver ici différentes étagères et cartes. Nous allons les utiliser pour créer nos visualisations. Et tout fonctionne ici par glisser-déposer. Commençons donc par le premier, les étagères en rangées et en colonnes. Les visuels d'un tableau ont deux dimensions, les lignes et les colonnes Comme toutes les autres tables, si vous placez des champs dans l'étagère à colonnes, cela créera une colonne de la table. si vous placez des champs dans les étagères de lignes, cela créera une ligne du tableau. Des trucs faciles. Alors maintenant, prenons un exemple. OK, alors passons sur le côté gauche et nous allons glisser-déposer les pays sur les colonnes. Et avec cela, nous définissons les colonnes du visuel ici. Alors maintenant, nous allons avoir quelque chose sur les rangs. Faisons le décompte et faisons-le glisser sur les lignes. C'est ainsi que nous définissons les visuels, les colonnes et les lignes. Si vous souhaitez passer de l'un à l' autre, vous pouvez accéder aux barres d'outils ici et cliquer sur cette icône. Et vous pouvez passer de l'un à l'autre très facilement. Si vous avez beaucoup de chroniques, je vais revenir en arrière. Maintenant, nous pouvons ajouter plus de colonnes ou de lignes. Par exemple, prenons le City Drag et déposez-le sur les colonnes ici. Vous pouvez avoir plusieurs choses. Maintenant, si vous souhaitez supprimer l'une de ces colonnes, vous pouvez le faire par glisser-déposer sur l'espace vide. OK, passons à l'étagère à bagages. Vous pouvez l'utiliser pour diviser le visuel actuel en une série de pages. Si vous voulez analyser quelque chose étape par étape et y aller lentement, prenons un exemple. OK, reprenons le client. Comptez les glisser-déposer sur les pages. Vous pouvez voir sur le côté droit que nous avons une nouvelle fenêtre pour contrôler les pages. en sommes maintenant à la première page où nous avons des pays avec un seul client. Si nous cliquons ici sur le côté droit, vous obtiendrez les pays avec deux clients et ainsi de suite. Et maintenant, pour l'exemple suivant, je vais le supprimer. Je vais donc simplement glisser-déposer dans l'espace vide. Très bien, alors passons à l'étagère suivante. Nous avons les filtres. Vous pouvez l'utiliser pour filtrer notre visuel. Par exemple, fixons les pays, glissons-les dans les filtres. Et maintenant, vous pouvez décider ici quel pays va rester et quel pays va quitter le visuel. Maintenant, si je sélectionne, par exemple, supprimons France et cliquons sur Appliquer. Vous pouvez voir que notre visuel ne contient pas actuellement les Country Friends. Je vais maintenant le retirer à nouveau de l'étagère par glisser-déposer dans l'espace vide. Ensuite, nous avons la carte Mark. Vous pouvez l'utiliser pour concevoir le visuel. Par exemple, nous pouvons ajouter de nouvelles couleurs. Si nous glissons et déposons les pays au-dessus des couleurs, nous obtiendrons une couleur pour chaque pays. Ou nous pouvons modifier la taille des pièces, rendre petites ou grandes, ou nous pouvons ajouter des étiquettes, etc. OK, passons maintenant au milieu. Bien sûr, nous avons ici notre point de vue, il contient des visualisations ou nous l'appelons visas Nous avons d'abord le titre et vous pouvez le modifier en double-cliquant dessus. Donnons-lui un nom. Par exemple, clients par pays, puis cliquez sur OK. D'accord. En dessous, nous avons notre visualisation, qui contient différents éléments. Par exemple, nous avons les en-têtes, et ici nous avons également les pays, nous avons l'axe Maintenant, les points d'intersection entre ces champs sont les marques. Ces marques peuvent être comme des pars dans cet exemple, ou peuvent être une ligne, des cercles ou toute autre forme. Maintenant, si nous vérifions le bas de l'interface du tableau, vous pouvez trouver le statut par. Il contient de nombreux détails sur notre visuel. Par exemple, il indique que nous avons trois points. Bien entendu, nous avons trois parties. Nous avons une ligne et trois colonnes. Le nombre total de clients est de cinq. Ajoutons maintenant d'autres éléments au visuel pour voir comment ces statuts changent. Prenons les scores, faisons-les glisser dans les rangées. Vous pouvez voir ici que nous avons maintenant six marques, six pars, deux lignes et trois colonnes. Ces statistiques sont très importantes lorsque vos visualisations se compliquent. Maintenant, nous en avons une très simple, nous pouvons la compter et voir que nous avons six parties. Mais si nous avons beaucoup de points et de points, il est vraiment difficile de les compter. C'est vraiment sympa de vérifier le statut par pour voir les détails de notre visuel. Très bien, maintenant passons à droite et nous allons passer à l'icône « Afficher moi ». Sélectionnez-le. Vous obtiendrez désormais les différentes visualisations proposées Tableau en cliquant simplement dessus. Vous allez changer l'ensemble des visualisations dans notre affichage ici Nous pouvons passer à des tableaux, à des diagrammes à secteurs ou à trois cartes, etc. Il ne vous reste plus qu'à explorer ces différentes visualisations. Vous avez peut-être déjà remarqué que certains d'entre eux sont de niveau inférieur, nous ne pouvons pas les utiliser ici. Encore une fois, il est disponible mais nous n'avons pas les conditions requises pour l'utiliser. Par exemple, si vous accédez au graphique linéaire ici, Tableau vous indique quelles sont les exigences ou ce dont Tableau a besoin pour créer cette visualisation. Il a besoin d'un rendez-vous. Il n'a pas besoin de dimensions, et il a besoin d'au moins une mesure. À notre avis, Tableau ne peut pas le créer car nous n'avons aucun champ de date dans notre affichage. bon, tout le monde. C'était le principal élément des feuilles de travail Maintenant, avant de passer au tableau de bord, je vais faire quelques petites choses. Tu peux me suivre. D'accord ? Je vais annuler ces visualisations et revenir à la normale. Ensuite, je vais créer de nouvelles feuilles. Je vais donc cliquer ici pour créer de nouvelles feuilles de travail Ensuite, je vais prendre les pays. Et cette fois, je vais prendre les scores ici. Ensuite, je vais utiliser les cartes Pi ici. Je vais mettre des étiquettes dessus. OK, ça suffit. Passons maintenant aux tableaux de bord. Nous pouvons le faire en créant un nouveau tableau de bord sur l'icône ici. Nous sommes maintenant à l'interface du tableau de bord. Je ne vais pas tout expliquer ici. Il est simplement important de comprendre que dans le tableau de bord, nous pouvons commencer à compiler différentes feuilles en un seul endroit Nous pouvons glisser-déposer la feuille numéro un où nous avons les clients par pays. Ensuite, nous pouvons prendre la feuille numéro deux, il suffit de la placer quelque part ici. Ensuite, j'ai au même endroit deux visuels, la feuille numéro un et la feuille numéro deux C'est la tâche principale du tableau de bord. C'est bon, tout le monde. Maintenant, je vais vous montrer le dernier type de feuilles que nous avons, l'histoire pour en créer une nouvelle, nous allons aller en bas et cliquer sur cette icône. Nous avons ainsi créé une nouvelle histoire, les histoires dans Tableau. Ils ressemblent à des séquences de visuels et nous les utilisons généralement pour les présentations si vous souhaitez raconter une histoire à partir de nos données. Très bien, qu'est-ce qu'on a ? Ici, sur le côté gauche, nous avons les visuels que nous avons créés Nous pouvons voir les feuilles de travail ainsi que le tableau de bord. Et puis, ici, nous pouvons ajouter de nouveaux points d'histoire. Au milieu, nous avons dans cette section, comme Navigator, pour raconter notre histoire Ensuite, nous allons présenter l'histoire ou les points de vue. Ce que nous allons faire maintenant, dans le premier est glisser-déposer le tableau de bord. Mettons-y deux maintenant. Nous pouvons ajouter une prochaine étape en ajoutant une planche ici. Ensuite, nous allons prendre la feuille numéro un, puis nous pouvons en ajouter une nouvelle vierge , puis la feuille numéro deux. Maintenant, nous avons une histoire. Tout commence par une vue d'ensemble avec le tableau de bord. Et au fur et à mesure que nous parcourons l'histoire étape par étape, nous entrons dans les détails. Dans chaque visuel. C'est vraiment une belle façon de présenter ou de raconter une histoire à l'aide de nos visuels. Très bien, le logiciel Tableau est maintenant installé. Nous avons les deux ensembles de données de formation, le compte public pour partager votre travail, et tout est prêt pour commencer à apprendre à utiliser Tableau Nous avons donc terminé cette section dans laquelle nous avons préparé votre environnement à la mise en pratique de Tableau. Dans la section suivante, nous allons approfondir la source de données Tableau pour découvrir comment créer un modèle de données dans Tableau en combinant des tables. 77. 5 sections Combine: Modélisation des données dans Tableau. Chaque tableau de bord ou graphique performant peut être basé sur un modèle de données solide, et il est essentiel de posséder des compétences en modélisation des données pour chaque table, objet ou projet de business intelligence. C'est pourquoi nous allons commencer à apprendre principes fondamentaux de la modélisation des données, notamment le schéma en étoile et le schéma en flocon de neige Ensuite, je vais vous présenter la modélisation des données Tableau, vous permettra de découvrir les couches physiques et logiques. Ensuite, nous pourrons apprendre les différentes méthodes permettant de combiner des tables dans le cadre de la modélisation des données à l'aide de jointures, de relations d'union mélange de données. Et bien sûr, afin de comprendre les différences entre les deux, nous allons les comparer côte à côte. Et bien sûr, je vais vous indiquer quand utiliser quelles méthodes. Et à la fin, vous allez créer deux sources de données basées sur nos ensembles de données de formation Commençons donc le premier sujet où nous pouvons comprendre les principes fondamentaux de la modulation des données. Allons-y maintenant. 78. Udemy 5 1 DM: Dans les projets réels, vos données seront stockées, généralement dans des entrepôts de données ou des liaisons de données au sein de très nombreuses tables différentes. La première étape de tout outil de visualisation tel que Tableau ou PI consiste à connecter ces tables et les combiner dans un modèle de Big Data. Commençons par la question : qu'est-ce que la modulation des données ? Les données modulent le processus d'organisation et représentation des données de manière claire et compréhensible Chaque modèle de données comporte des entités, des entités, des éléments tels que des clients et des produits ou des événements tels que des commandes. Et à l'intérieur de ces entités, nous avons des informations, que nous appelons des attributs tels que le prénom et le nom de famille au sein de l'entité, clients. Et nous décrivons dans le modèle de données comment ces entités sont connectées ou liées les unes aux autres et nous appelons cela des relations. Ce modèle de données, cette représentation visuelle des données, nous permet , ainsi qu'aux programmes, de comprendre les données plus facilement, ce qui est vraiment important pour prendre des décisions et améliorer les performances de l'entreprise. Très bien, nous avons donc trois types différents de modèles de données à différents niveaux d'abstraction. Nous avons d'abord le modèle de données conceptuel. Ce type est une représentation de haut niveau du modèle de données sans entrer dans les détails sur la façon dont le modèle de données est implémenté. C'est comme une carte qui montre les entités importantes et les relations. Et nous utilisons généralement ce type pour expliquer les modèles de données aux analystes commerciaux et aux actionnaires afin de comprendre le tableau d'ensemble des données Le deuxième type est le modèle de données. Dans ce modèle de données, nous allons plus en détail sur la manière dont les données sont structurées et organisées. Nous définissons dans ce modèle les attributs de chaque entité, et il inclut également des contraintes et plus de détails sur les relations entre les entités. Ce modèle de données est généralement utilisé par les concepteurs et les développeurs de bases de données comme modèle pour les implémentations Et le troisième type est le modèle de données physique. Ce type représente les implémentations réelles du modèle de données Il contient tous les détails techniques sur la manière de stocker les données. Comme les types de données des atroputes, les clés primaires et étrangères, les index, etc. Ce modèle de données est utilisé par les développeurs pour créer et gérer les bases de données. Très bien, alors résumons. Le modèle de données conceptuel donne une vue d'ensemble des données. Le modèle de données logique fournit un plan pour les implémentations Et le modèle de données physiques montre comment les données sont mises en œuvre dans les bases de données. Tableau a par ailleurs adapté les modèles de données logiques et physiques des sources de données. Mais nous n'avons pas de modèle de données conceptuel dans Tableau. Ne t'inquiète pas pour ça. Je vous montrerai plus de détails ultérieurement. Très bien, pour l'analyse, et particulier pour l'entreposage des données et l'informatique décisionnelle, nous avons besoin de modèles de données spéciaux optimisés pour les requêtes et Il doit être souple et facile à comprendre. Et pour cela, nous disposons de deux modèles de données spéciaux. Le premier est le schéma des étoiles. Le schéma en étoile comporte une table de faits centrale entourée de tables dimensionnelles. Les tables de faits contiennent des événements et les dimensions contiennent des informations descriptives. La relation entre le fait et les tables de dimensions forme une étoile, c'est pourquoi nous l'appelons un modèle de données de schéma en étoile. Nous l'appelons schéma de flocon de neige. Il est très similaire au schéma en étoile, mais les dimensions ici se décomposent en sous-dimensions. normalisation des tables ou des dimensions signifie que ces tables sont décomposées en petits morceaux pour éviter d'avoir de grandes tables ou de grandes dimensions, ce qui entraîne de nombreuses duplications de données et une baisse des performances. La forme de ces modèles de données donne l'impression que schéma en étoile Snowflake est un modèle de données simple et facile à comprendre. Nous utilisons généralement si notre ensemble de données est petit ou moyen autre côté, le schéma du flocon de neige est plus complexe, mais il élimine les doublons et réduit Nous l'utilisons généralement si nous avons de grands ensembles de données. Très bien, les ensembles de données que j'ai préparés pour ce cours Tableau utilisent le modèle de données du schéma en étoile souci de simplicité et de facilité de suivi Bien, notre modèle de données a un nom et nous l' appelons schéma en étoile. Si vous voulez travailler sur de vrais projets, vous allez beaucoup entendre parler du schéma en étoile. Le schéma en étoile comporte principalement deux types de tables, les faits et les dimensions. Par exemple, nous avons le tableau Clients. Il décrit chaque client par son prénom, son nom de famille, son pays, etc. Les clients sont donc un tableau de dimensions. Et nous avons une autre table de dimensions dans notre modèle de données. C'est le tableau des produits qui décrit également chaque produit par son nom et sa catégorie. C'est aussi une dimension. Très bien, parlons maintenant du deuxième type de tables dans le schéma en étoile. Nous avons les faits, par exemple, regardons la grande table au milieu, nous pouvons voir trois choses. Vous pouvez d'abord voir un grand nombre de clés pour les autres dimensions. Nous avons le numéro de commande, le numéro de client, identifiant du produit et nous pouvons voir les dates. Nous avons donc la date de commande, la date d'expédition, et troisièmement, nous pouvons voir beaucoup de chiffres. Nous avons des quantités vendues, des bénéfices, nous les appelons aussi des mesures. Si vous voyez ces trois choses, cela signifie que nous avons un événement ou un fait. Les données du tableau relient les dimensions entre elles. Il a des dates et des mesures. OK, donc pour résumer, comment déterminer si une table est une dimension ou un fait ? Si vous avez un tableau contenant des informations sur une personne physique ou un objet, comme un employé, des clients, des produits, alors ce tableau est une dimension Et ce sont généralement de petites tables. Et d'autre part, si vous avez un tableau qui contient des événements, par exemple, nous avons des journaux de ventes ou de portes, des transactions ETM Toute table qui contient des événements, des transactions et qui contient du temps, elle contient des faits, et généralement ce sont vraiment des tables énormes, d'accord ? Ainsi, dans notre modèle de données, dans les ensembles de données, nous avons deux dimensions Nous avons les clients et les produits, et au centre, nous avons notre réalité, les commandes. Bien, maintenant, si vous entendez quelqu'un parler de schémas stellaires dans votre projet , etc., vous savez exactement ce que cela signifie Ce sont des concepts très importants en termes d'analyse et de BI si vous utilisez Tableau ou Bar BI. C'est bon. Ainsi, vous avez appris certains concepts importants en matière de modulation des données. Ensuite, nous allons découvrir le modèle de données Tableau et les deux couches, physique et logique. 79. Udemy 5 2: OK, une fois que nous avons connecté nos données à Tableau, nous devons créer un modèle de données dans notre source de données. Si vos données ne contiennent qu'une seule table, votre modèle de données est très simple. Votre modèle de données comporte une seule table. Mais dans les projets réels, les choses se compliquent lorsque vous avez plusieurs tables. Tableau propose quatre méthodes différentes pour combiner et connecter vos tables. Nous avons des relations, des jointures, syndicats et un mélange de données Avant de commencer à approfondir ces méthodes, faut d'abord comprendre que la modulation des données dans Tableau comporte deux couches dans le modèle de données Tableau Nous avons la couche physique et, par-dessus , la couche logique. Dans la couche physique, nous pouvons avoir quelques tables physiques et nous pouvons les combiner dans Tableau en utilisant deux méthodes, soit en joignant les tables, soit en utilisant une union entre elles. Passons maintenant à la couche logique. C'est la couche de niveau supérieur qui nous fournit une sorte de résumé pour masquer tous les détails de la couche physique. C'est particulièrement intéressant si nous avons beaucoup de tables dans la couche physique. Une fois que nous avons créé nos visualisations, nous ne voulons pas voir toutes ces tables dans la couche physique La couche logique va nous fournir un résumé ou masquer tous ces détails. Le résultat de la fusion des tables à l'aide de la jointure et de l'union dans la couche physique sera présenté dans la couche logique avec une table unique, table plate, et nous l' appelons table illogique Cela signifie que nous allons avoir deux tables logiques. Le premier représentera trois tables après avoir effectué la jointure. Et le second va représenter deux tables en utilisant l'union. Mais il nous reste encore à modéliser les données pour relier ces deux tables logiques dans Tablo Nous n'avons qu'une seule méthode pour le faire, et nous l'appelons relations Il est très important de comprendre que dans la couche logique, nous ne pouvons pas fusionner des tables dans une table après les avoir reconnectées en utilisant la relation entre les deux tables logiques Le tableau restera tel quel et rien ne sera fusionné. Nous décrivons simplement la relation entre les deux tables logiques. Revenons maintenant à ces deux couches, à la fois la couche physique et la couche logique. Nous pouvons le trouver dans Tableau Data Source. Et comme vous le savez, en plus de la source de données, nous avons nos visualisations. Et vous ne pouvez voir dans cet exemple que les tables de la couche logique. Et vous pouvez commencer à créer vos visualisations en utilisant les données disponibles dans la couche logique Mais parfois, lorsque vous travaillez sur les projets, vous créez une autre source de données à partir d'un autre modèle de données. Dans cet exemple, il est important de comprendre que toutes les tables logiques ne proviennent pas des tables physiques. Ils peuvent provenir directement de votre système source. Maintenant, afin de créer des visualisations uniques à partir des modèles de données et des sources de données, nous devons d'une manière ou d'une autre relier ces deux modèles de données ou sources de données Et nous pouvons le faire au niveau de la visualisation où Tableau nous propose la dernière et unique méthode de connexion et de combinaison de tables, appelée fusion de données En regardant cela, vous pouvez constater que Tableau nous propose quatre méthodes différentes pour combiner et connecter des pour combiner et connecter tables dans différentes couches et différents niveaux. Dans la couche physique, nous avons les articulations et les unions. Dans la couche logique, nous avons les relations, et au niveau de la visualisation, nous avons le mélange des données Très bien, voyons maintenant dans Tableau comment nous pouvons naviguer entre la couche physique et la couche logique. Nous sommes actuellement sur une page de source de données et, par défaut, nous allons être une couche logique dans le modèle de données. Cela signifie donc que tout ce que nous glisserons et déposerons dans notre modèle de données sera considéré comme une table logique. Le tableau des clients est illogique. Prendons-en un autre. Prenons les commandes, faisons-les glisser et déposez-les ici. Il s'agit donc de notre deuxième tableau logique. Et comme vous pouvez le constater, Tableau a créé une relation entre eux. Parce qu'au niveau logique, nous ne pouvons établir que des relations. Nous en sommes donc à la couche logique, comment pouvons-nous passer à la couche physique ? Pour ce faire, nous allons entrer dans une table logique. Allons voir les clients et double-cliquons dessus. Une fois cela fait, nous allons passer à la deuxième couche. Nous sommes à l'intérieur de la couche physique maintenant. Tableau va vous dire ici que les clients sont constitués d' une seule table, les clients sont constitués d' car nous n'avons qu'une seule table physique à l'heure actuelle Tout ce que nous glisserons et déposerons dans le modèle de données sera considéré comme un tableau physique. Par exemple, nous pouvons prendre les informations du client, les glisser-déposer ici. Et par défaut, Tablo va créer entre eux, pas une relation, il va créer un joint entre ces deux tables physiques Et bien sûr, nous pouvons faire une union entre eux. Dans la couche physique, nous pouvons effectuer des jointures et des unions. Comme vous pouvez le lire ici, il est écrit le client, la table logique. Customers est composé de deux tables physiques. Si vous l'avez sur cette icône, vous verrez exactement que nous avons deux tables physiques qui définissent les clients de la table logique. Maintenant, si vous voulez revenir à la couche logique, nous pouvons le faire en fermant simplement la couche physique. Cliquons dessus. Maintenant, vous pouvez voir que les clients ont une nouvelle connexion, cela indique que dans la couche physique, il y a comme une jointure et que nous obtenons plus d'informations si nous l'avons sur les tables, cela indique la table logique Customers. Il est composé de deux tables physiques, les clients et les détails des clients. Cela signifie que les données des tables logiques proviennent de la couche physique. Mais si nous passons aux commandes ici, vous ne verrez aucune table physique. Les données proviennent directement des tableaux originaux. Grâce à cela, nous avons appris à naviguer à travers les couches physique et logique. Très bien, cela nous apprendre la modélisation des données dans Tableau et de définir les couches physiques et logiques. Ensuite, nous allons apprendre à combiner des tables dans Tableau et nous allons commencer par les jointures. 80. Udemy 5 3 Joins: Très bien, commençons donc à parler de la jonction de tables. Nous avons généralement deux tables, table et la table B. Si nous voulons les combiner dans une seule grande table, nous pouvons utiliser un joint entre elles. La première chose à comprendre est qu' une fois que nous utilisons la jointure entre deux tables, nous avons deux côtés. table A sera la table de gauche et la table B sera la table de droite. Maintenant, que va-t-il se passer une fois que nous aurons rejoint les tables ? Tous les champs du tableau de gauche seront affichés en sortie. Ensuite, tous les champs de la table de droite seront ajoutés à côté. Joints combine les champs ou les colonnes de deux tables. Maintenant, pour effectuer des jointures, nous avons d' abord besoin du champ clé. Il s'agit d'un champ que vous pouvez trouver dans les deux tables. Ensuite, nous devons définir le type de jointure. Et nous devons choisir entre quatre types de joints différents. Nous avons la jointure intérieure, la jointure gauche, la jointure droite et la jointure complète. Si vous connaissez L, vous connaissez ces types. C'est exactement la même logique. Mais prenons un exemple rapide pour comprendre les quatre types d'articulations. Bien, nous avons maintenant cet exemple où nous avons deux tables simples. Nous avons le nom et l'âge du client. Et nous voulons les combiner dans un seul tableau, car cela n'a aucun sens d'avoir deux tableaux sur les clients. Nous voulons créer une table client et les combiner. Dans le premier tableau, nous avons l'identifiant et les noms. Et dans le deuxième tableau, nous avons aussi les identifiants et l'âge. C'est vraiment facile. La clé de ce joint est l'identifiant du client. Voyons maintenant les différentes sorties en utilisant ces différents types de joints. Commençons par le premier type de jointure, la jointure interne. jointure interne indique que la sortie n'affichera que les lignes correspondantes en provenance de la gauche et de la droite. Cela signifie qu'aucune ligne correspondante ne sera présentée à la sortie. Voyons comment cela fonctionne. La première chose qui va se passer, c'est que nous allons d'abord combiner le terrain. Nous allons commencer par le côté gauche, puis par le côté droit. Nous allons maintenant commencer à faire correspondre les lignes. Nous allons commencer par le côté gauche. Avons-nous également le nom d'utilisateur sur le côté droit ? Il y a un match dans les deux tables. Nous avons le numéro d'identification du client, celui-ci, nous allons le voir à la sortie, puis nous allons continuer sur le côté gauche. Avons-nous également le numéro deux du numéro de client sur le côté droit ? Tu vois, nous ne l' avons pas. Nous n'avons que le client numéro trois. Cela signifie que deux ne correspondent pas sur le côté droit et que les trois clients ne correspondent pas sur le côté gauche. C'était ça. Si vous utilisez la jointure interne dans cet exemple, vous obtiendrez le numéro d'identification du client numéro un, puisque nous le trouvons dans les deux tables. Passons à la suivante. Nous avons la jointure gauche, l'articulation gauche indique que nous allons avoir tout ce qui trouve dans la table de gauche sans rien cocher, mais dans la table de droite, nous n' aurons que les lignes correspondantes. Si nous soulevons le joint entre ces deux tables, nous obtiendrons le résultat suivant. Nous allons d'abord placer les champs du tableau de gauche et ceux du tableau de droite à proximité les uns des autres. Ensuite, nous aurons tous les clients de la table de gauche sans rien cocher. Tout va être présenté ici, ces deux clients. Ensuite, du côté droit, nous n'aurons que les lignes correspondantes. Cela signifie que nous avons le numéro 1 du client sur la bonne table ? Oui, nous l'avons. Ensuite, nous allons l'avoir à la sortie. Mais le numéro deux du client ne se trouve pas à la bonne table, ce qui signifie qu' il sera vide. Vide signifie des valeurs nulles. Ici, nous allons avoir les valeurs nulles à la fois dans l'ID du champ et dans l'age Et voilà, c'est le résultat de Left Join. Très bien, alors maintenant nous allons passer à la suivante. Nous avons le bon joint. Vous comprenez peut-être déjà comment cela fonctionne. Nous allons avoir toutes les routes du tableau de droite et uniquement les lignes correspondantes du tableau de gauche. Voyons quel sera le résultat si nous passons directement entre ces deux tables. Comme d'habitude, nous allons avoir tous les champs, tous les champs en partant de la droite, et nous allons avoir toutes les lignes de la bonne table sans rien cocher. Nous allons avoir ces deux clients, puis nous commencerons à faire correspondre les clients par la gauche. Avons-nous le client numéro un ? Oui, nous l'avons. Nous allons l'ajouter ici. Avons-nous le client numéro trois ? Comme vous pouvez le constater, nous n' avons que les deux. Cela signifie que nous n' avons pas d'informations et que nous allons avoir les nuls Elles peuvent être vides, c'est tout. C'est exactement le contraire de la jointure gauche. maintenant au dernier type de jointure, nous avons la jointure complète. Joint complet signifie tout de gauche et de droite sans rien manquer. Voyons ce qui va se passer si nous avons un joint complet entre ces deux tables. Comme d'habitude, nous commençons par les champs de gauche et de droite, puis nous prenons tout du côté gauche. Nous emmenons ces deux clients ici. Du bon côté, nous allons faire en sorte que le montant correspondant augmente pour ces deux clients. Pour l'identifiant numéro un, nous avons celui-ci, mais pour les deux, nous n' avons aucune croissance correspondante, nous allons avoir des valeurs nulles ici Mais comme vous le voyez, nous n' avons pas tout du bon côté. Le numéro trois du client est manquant. C'est pourquoi en utilisant le joint complet, nous allons avoir ces informations ici , puis nous allons les faire correspondre également sur le côté gauche. Avons-nous un client numéro trois sur le côté gauche ? Cela signifie que nous allons également avoir des valeurs nulles. Maintenant, en vérifiant le résultat, vous pouvez voir que nous avons tout, toutes les données de gauche, toutes les données de droite là où il n'y a pas de correspondance, nous allons avoir des valeurs nulles Comme vous pouvez le constater, vous devez faire très attention au type de joint que vous utilisez, car en utilisant le mauvais, risquez de perdre des données. Si vous voulez être en sécurité et ne pas perdre de données, vous devez utiliser la jointure complète. Mais malheureusement, les joints complets sont très lents et vous finirez par avoir de très grandes tables, surtout si les deux tables comportent de nombreuses rangées qui ne correspondent pas Maintenant, je veux que vous compreniez le fonctionnement des articulations dans Tableau et fonctionnement des articulations dans Tableau ce qui peut se passer en arrière-plan une fois que nous joignons des tables. Nous avons la source de données, nous avons les visualisations, et à l'intérieur de la source de données, nous avons la couche physique et la couche logique Dans la couche physique, nous allons joindre les tables A et B. Une fois cela fait, Tableau peut créer une nouvelle table combinée A et B. Dans la couche logique, cette table, nous l'appelons table logique qui contient les données des deux tables. Ensuite, dans la couche de visualisation, supposons que nous voulions sélectionner les champs de F deux et F quatre. Tableau peut interroger la source données et la source de données pour obtenir les données de la nouvelle table logique combinée B , puis les renvoyer aux visualisations Vous pouvez constater que l'interaction entre les visualisations et la source de données se fera au niveau de la couche logique La couche physique va être complètement absente. C'est simplement ainsi que fonctionnent les articulations dans Tableau. Très bien, maintenant comment créer des joints dans Tableau. Disons que nous voulons joindre les clients à la table avec les commandes. Nous allons d'abord aller sur le côté gauche. J'ai bu et déposé les clients. Le joint va se faire au niveau de la couche physique, il faut y aller. Passons à l'étude des clients. Nous en sommes maintenant à la couche physique. Nous allons prendre les commandes et les glisser et les déposer ici dans l'espace vide. Avec cette écurie par défaut, vous pouvez créer un lien interne entre les clients et les commandes. Si nous voulons personnaliser la jointure, nous allons passer par l'icône et cliquer dessus. Et nous avons ici deux choses à faire. Nous allons d'abord définir le type de jointure. Comme nous l'avons appris, nous avons la jointure intérieure gauche, droite et extérieure complète. Vous pouvez simplement cliquer entre eux et voir quelles données peuvent être manquantes et quelles données peuvent être présentées comme exemple que je vous ai montré. Je vais donc m'en tenir au joint interne et à la prochaine chose que nous allons définir Tableau a compris qu'il y avait un identifiant client sur la gauche, identifiant client sur la droite, et que c'est la correspondance parfaite, ce qui est correct. Mais disons que c'était faux et que vous vouliez choisir la bonne clé pour le joint. Ce que vous allez faire, c'est aller le côté gauche, cliquer sur la flèche, vous obtiendrez tous les champs du tableau de gauche et vous sélectionnerez le bon. Dans cet exemple, l'identifiant client est correct. Je vais donc m'en tenir à ça et tu passeras du bon côté. Vous avez également la même icône ici. Et vous obtiendrez tous les champs de la bonne table et vous choisirez celui qui vous convient. Encore une chose. Votre clé pour le joint peut être non seulement un champ, mais plusieurs champs. Vous pouvez ajouter d'autres champs ici. Vous passez à la ligne suivante et sélectionnez le champ suivant pour la jointure. Mais dans cet exemple, nous n'avons qu'une seule clé. Je vais fermer ça. Nous avons installé les joints. Tu vas t'en tenir à la jointure intérieure. Nous pouvons revenir au modèle de données logique. Et comme vous pouvez le voir, le tableau ci-dessous contient une icône de jointure. Cela nous indique que ces tables logiques sont le résultat de la jonction de deux tables. C'est ça. Voici comment vous pouvez créer des jointures dans Tableau. D'accord, c'est tout pour Joint Mix. Nous allons apprendre le deuxième misod, comment combiner des tables en utilisant l'union 81. Udemy 5 4 Union: Très bien, parlons maintenant du syndicat. Supposons que nous ayons deux tables et les deux aient exactement les mêmes colonnes. Parfois, il est judicieux de les combiner dans une seule grande table, et nous pouvons le faire en utilisant le syndicat. Une fois l'union établie, que peut-il se passer ? Les colonnes et les lignes du tableau de gauche seront présentées à la sortie du tableau de droite. Seules les lignes seront un stylo à la sortie en dessous de la première. Union Pour combiner correctement les lignes de deux tables dans l' union, nous avons deux exigences. d'abord, les deux tables doivent comporter exactement le même nombre de champs, et deuxièmement, le champ doit avoir exactement les mêmes types de données. Comme vous pouvez le constater, nous n'avons pas besoin de la clé entre ces deux tables. Ce n'est pas comme la jointure. Très bien, prenons maintenant un exemple rapide et très simple à propos de l'Union. Nous avons ici deux tableaux très simples, les ordres de 2022, les ordres de 2023, et comme vous pouvez le constater, les deux tableaux ont exactement la même structure. Nous avons donc deux colonnes, l'ID et la date, dans les deux tables. Et il est logique de les fusionner dans une seule table. Nous appelons cela des ordres. Donc, si on fait une union entre eux, que peut-il se passer à la sortie ? Cela va commencer par le tableau de gauche et il va d'abord prendre les champs, l'identifiant et les dates. Ensuite, il va prendre toutes les lignes du côté gauche et les mettre dans leurs résultats. Maintenant, dans le tableau de droite, nous ne reprendrons pas les champs car nous les avons déjà dans le tableau de gauche. Il ne prendra que les rangées et sera abandonné au bout du tableau. Il va falloir les deux commandes, 3.4, et les mettre juste sous la table ici. Et c'est tout. C'est très simple et facile. Il a juste besoin du même nombre de colonnes ou de champs et exactement des mêmes types de données. Voyons maintenant comment fonctionne le syndicat dans Tableau et ce qui va se passer en arrière-plan. Une fois que nous avons fait l'union, nous avons de nouveau nos couches. Et l'union est très similaire à la jointure dans la couche physique Nous avons nos tables A et B. Une fois l'union effectuée, Tableau créera une nouvelle table logique combinée dans laquelle il combinera les lignes des deux tables. Ensuite, au niveau de visualisation, supposons que nous prenions le champ F un. Tableau va envoyer une requête à la source de données. Et la source de données va demander à la table logique d'obtenir les données. Une fois que Tableau aura obtenu les données de la source de données, elles seront présentées lors de la visualisation. Comme vous le voyez à nouveau ici, l'interaction se fait entre les visualisations et la couche logique Très bien, voyons maintenant comment créer une union dans Tableau. Nous allons travailler avec les deux tables. commandes et les commandes sont des rasages . Les deux ont exactement le même nombre d' échecs et les mêmes types de données sont exactement les mêmes Pour ce faire, nous allons faire glisser les commandes sur la couche logique. Mais vous savez, nous ne pouvons faire l'union que dans la couche physique. Nous devons entrer dans les commandes. Double-cliquez dessus, et nous sommes maintenant à la couche physique. Prenons le deuxième tableau, celui qui commande une émission, au lieu de le déposer dans l'espace blanc, car Tableau va alors créer un joint. Nous ne voulons pas le faire. Nous voulons simplement créer un syndicat et le déposer sous la table. Et comme vous pouvez le constater, Tableau va dire « faites glisser la table pour faire l'union », il suffit de la placer en dessous. Tableau va faire l'union entre ces deux tables. Et comme vous pouvez le constater, il y a deux lignes. Les lignes grises indiquent qu'il existe une union. Si vous voulez vérifier cela, vous pouvez consulter le résultat ici, les données, nous obtiendrons un nouveau champ appelé nom de table. Et vous voyez que certains enregistrements proviennent des commandes et que d'autres enregistrements proviennent des commandes sont des gerbes, ce qui indique que nous avons un tableau combiné des deux commandes Et les ordres sont de raser. Revenons à la couche logique. Je vais donc appuyer ici, sur le X. Comme vous pouvez le voir, nous avons une nouvelle icône ici, qui indique que nous avons un syndicat. Comme vous pouvez le constater, l'infobulle de Tableau explique tout Nous avons une table logique appelée commandes. C'est le résultat de l'union, commandes de table et des commandes passées. Il s'agit d'une méthode d'union entre deux tables dans Tableau. Il existe un autre moyen de le faire. Alors laissez-moi vous montrer comment le faire en premier. Je vais juste le supprimer, le glisser-déposer quelque part ici. Comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, nous avons quelque chose appelé New Union, double-cliquez dessus et vous pouvez voir que nous avons ici deux options, le manuel et l'automatique. Ensuite, nous allons obtenir le résultat exactement comme nous venons de le faire. Ce que nous pouvons faire, c'est simplement glisser-déposer les tableaux ici. Les commandes et les commandes sont là. Puis cliquez sur OK. Avec cela, nous obtenons exactement les mêmes résultats sans passer par la couche physique. Et glissez et déposez deux tables et placez-les exactement en dessous de la table. C'est une bonne façon de faire l'union entre deux tables. Vous pouvez vérifier cela en accédant simplement à la couche physique. Double-cliquez dessus. Comme vous pouvez le constater, nous avons obtenu exactement les mêmes résultats ici. Nous pouvons vérifier le nom de la table. Nous avons des commandes et des commandes ont été exécutées. Très bien, alors voyons maintenant la deuxième option où nous pouvons faire l'union automatiquement. Je vais revenir à la couche logique et simplement supprimer l' union ici. Commençons-en un nouveau à partir de zéro. Et maintenant, nous allons passer à l'automatique. Qu'est-ce que nous avons ici ? Imaginons que nous ayons une centaine de tableaux concernant les commandes. Et cela est très courant si vous ne travaillez pas avec des bases de données, mais si vous travaillez avec des fichiers, et les fichiers ont des limites. Donc, ce que nous allons faire, c'est diviser les fichiers jour après mois, année après année et ainsi de suite, pour finir par avoir beaucoup de fichiers. Et c'est très pénible de devoir glisser-déposer tous ces fichiers dans Tableau pour les unifier. Au lieu de cela, nous allons définir Tableau ou appliquer une règle à Tableau, en recherchant tous les fichiers qui suivent la règle et en faisant une union entre eux. Ce que cela signifie. Par exemple, nous avons ici deux tableaux, les commandes et les commandes exécutées. Quelle est la convention de dénomination ici ? Les deux commencent par les commandes. J'aurais pu créer un troisième tableau intitulé Orders underscore 2022 Les commandes soulignent 2023. Il y a donc une règle que je respecte ici dans ma convention de dénomination, et je peux la spécifier dans Tableau. Voyons comment nous pouvons le faire ici. La première option va inclure ou exclure. Je vais le laisser tel quel. Maintenant, je vais préciser la règle. Cela commence exactement par les commandes après ce mot. Peu importe après cela, cela pourrait être souligné en 2022, 2023 ou rien du tout et ainsi de suite Quoi qu'il en soit, peu importe ce que nous allons spécifier. Après cela, les étoiles signifient tout ce qui suit les ordres. Nous avons ensuite quelques options pour indiquer à Tableau où exactement effectuer la recherche, soit dans les sous-dossiers ou dans les dossiers parents Je vais le laisser tel quel, puis cliquer sur OK. Nous avons maintenant un syndicat. Voyons ce qu'en dit Tableau. Il indique que nous avons une table logique appelée union. Et il indique que nous avons de nombreuses tables syndicales parce que nous avons la méthode automatique pour le faire. Voyons maintenant si Tableau l'a fait, n'est-ce pas ? Lorsque vous allez sur le côté droit et dans la vue d'ensemble, vous découvrirez que nous avons un nouveau champ appelé path. Il s'agit du chemin des fichiers. Voyons voir ça. Je vais passer à la feuille 1 ici et simplement glisser-déposer le passé pour ne voir que les fichiers. Donc, comme vous pouvez le constater, Tableau l'a fait correctement. Nous avons les commandes exécutées et les commandes. Si vous avez beaucoup de S et d'Excel, c'est vraiment une bonne façon de faire automatiquement au lieu de glisser-déposer toutes ces tables Habituellement, dans mes projets, je ne l'utilise jamais car toutes les données sont préparées dans les entrepôts de données ou dans la Cela nous a permis de découvrir les différentes options permettant de créer des unions dans Tableau. Très bien, donc c'est pour le syndicat. Ensuite, nous allons apprendre des méthodes très importantes, les relations dans Tableau, que nous appelons nouilles. 82. Relations avec Udemy 5 5: Très bien, alors parlons maintenant des relations. En 2020, Tableau a introduit une nouvelle méthode de combinaison et de connexion de tables, baptisée «   relations ». Ils en ont même fait une méthode par défaut pour connecter des tables, car elle est très rapide et flexible. Ce que sont les relations et leur fonctionnement dans Tableau sont totalement différents des adhésions et des syndicats. Si nous avons dans la couche logique deux tables logiques, A et B, nous pouvons les connecter à cette couche en utilisant les relations. Considérez les relations comme un contrat entre deux tables. Lorsque Tableau utilise les données de ces tables, il doit d'abord vérifier le contrat afin de comprendre comment générer les requêtes. Il est maintenant très important de comprendre qu' une fois que nous avons connecté les tables à l' aide de relations, les tables peuvent rester séparées les unes des autres et Tableau ne créera pas de nouvelle table logique. Tout restera donc tel quel, sans aucune modification. Et ici, nous décrivons simplement les relations entre deux tables. Maintenant, au niveau de visualisation, si nous prenons le champ F un du tableau A et quatre du tableau B, que va-t-il se passer en premier ? Tableau va vérifier le contrat afin de comprendre comment générer les requêtes. Ensuite, il va envoyer la requête à la première table. Ensuite, il va envoyer une autre requête à la table B afin d' obtenir les données pour quatre. Ensuite, les données seront combinées au niveau de la visualisation et non au niveau logique. Très bien, voyons maintenant comment créer des relations dans Tableau. C'est vraiment facile. Nous allons donc rester sur la page de la source de données et comme nous allons ajouter la couche logique, nous n'allons pas passer à la couche physique et nous n'avons besoin que de deux tables. Prenons donc les commandes, faisons-les glisser et déposez-les ici dans le modèle de données. Ensuite, prenons les clients. Maintenant, comme vous pouvez le constater, au moment où je déménage il y a comme une nouille ou des relations Faisons-le glisser ici. Tablo va créer automatiquement des relations entre les commandes et les clients Maintenant, comment allons-nous configurer et mettre en place la relation ? Passons donc au Nodle ici et cliquons simplement dessus. Et puis il n'y aura pas de nouvelle fenêtre ou quelque chose pour la configuration. Nous allons passer aux métadonnées ici. Si vous ne voyez pas de telles informations, vous pouvez vous rendre ici et vous verrez les relations et les tables logiques. Assurez-vous donc de sélectionner la relation. Il y a environ trois choses que nous allons mettre en place dans cette relation. Tout d'abord, ce sera la clé. C'est comme la clé du joint. Il est couramment rempli entre les deux tables. Maintenant, comme vous pouvez le voir dans le tableau de gauche, nous avons l'ID client, et dans le tableau de droite, nous avons l'ID client. Tableau a automatiquement compris que ce champ pouvait être utilisé comme clé, ce qui est correct, mais si vous souhaitez le modifier, vous pouvez vous rendre ici. Nous allons donc obtenir une liste de tous les champs du tableau de gauche. plus, vous allez aller ici, vous allez obtenir tous les champs de la bonne table et vous pouvez ajouter d'autres champs pour la clé actuellement elle est correcte, donc je vais la laisser telle quelle. Ensuite, nous allons passer aux options de performance. Nous allons étendre les options de performance ici. Et nous avons là deux choses. Nous avons la cardinalité et l'intégrité. Et si vous le laissez ici tel quel par défaut, rien ne va mal tourner. Vous ne perdrez aucune donnée. Vous n'avez donc rien à changer ici sauf si vous souhaitez optimiser les performances. Qu'est-ce que nous avons ici ? Nous avons la cardinalité autant ou une sur le côté gauche. Et sur le côté droit, vous pouvez définir les mêmes éléments. Pour des raisons d'intégrité, nous avons des marques d' enregistrement et/ou des marques d'enregistrement afin de comprendre ces informations. Prenons un exemple. Très bien, maintenant nous pouvons avoir un exemple pour la cardinalité. Dans les relations, nous avons deux tables, nos commandes et nos clients. Il existe une relation entre eux et la clé de ces relations est l'identifiant du client. Dans les cardinalités, il y a deux options : soit nous allons en utiliser plusieurs, soit une seule Afin de décider lequel est le bon, nous devons établir un profilage des données. Le profilage des données signifie que nous allons approfondir les données afin de comprendre les valeurs contenues dans nos tableaux. Et une fois que nous avons affiné les données, il est très facile de choisir entre plusieurs ou une seule. Maintenant, ce que ces valeurs signifient plusieurs et une. Il existe une règle simple pour cela. Nous en utilisons plusieurs s'il y a des kits doubles dans la clé, et nous en utilisons un si la clé est unique et ne contient aucun kit double. Examinons maintenant l' exemple afin déterminer s' il s'agit de plusieurs ou d'un seul. Passons donc aux commandes ici. Et l'identifiant du client, vous voyez que dans ces valeurs, il y a des kits doubles. Nous avons l'identifiant client une fois ici et une fois ici également, et le numéro client deux, c'est deux fois. Ces valeurs ne sont donc pas uniques et contiennent des kits doubles, c'est pourquoi nous les appelons plusieurs. Passons aux clients d'ici, vous pouvez voir que nous avons le client 123 et c'est tout. Ces valeurs sont donc uniques et il n'y a aucun doublon à l'intérieur Nous n'avons pas de nouveau l' identifiant du client dans le tableau, ce qui signifie que nous pouvons en spécifier un ici. Passons maintenant en revue tous les scénarios afin comprendre ce qui peut se passer dans Tableau une fois que vous l'avez configuré. Très bien, nous allons maintenant exécuter le premier scénario lequel Tableau va la définir comme une relation «   beaucoup à plusieurs » par défaut . Sur le côté gauche, nous en avons beaucoup et sur le côté droit, nous en avons également plusieurs. Supposons qu'au niveau de visualisation, nous parlions des identifiants clients indiqués dans la commande et de la somme de toutes les ventes. Ensuite, le nom du client. Très bien, voyons maintenant comment Tableau va fonctionner. Tableau, je vais d'abord vérifier les relations. Il va dire, d' accord, c'est trop, il vaut mieux vérifier l'ensemble des tables gauche et à droite. Nous allons donc commencer par le côté gauche. Nous avons celui du client. Il va l'emporter ici et faire la somme de toutes les ventes. Comme Tableau peut le comprendre pour de nombreuses personnes, je dois vérifier le tableau dans son ensemble. Tableau peut scanner l' ensemble du tableau un par un. Ça va dire, d'accord, nous avons les ventes de 50. Le suivant n'est pas celui du client , puis passez au suivant, il va l'ignorer. Ensuite, nous avons à nouveau le numéro d'identification du client numéro un et il va faire la somme 50-30, ce qui signifie que nous allons avoir la valeur de 80 C'est la somme des deux ventes. Nous allons maintenant aller sur le côté droit pour trouver le nom des clients. Ça va vérifier, d' accord. Il y en a beaucoup. Il va donc scanner l'ensemble du tableau à la recherche de l'identifiant client. Maintenant, le premier album, c'est bon. OK. Nous avons le numéro d'identification du client. Maria va venir ici. Mais maintenant, Tableau ne s'arrêtera pas. Cela va scanner l'ensemble du sens de la table dans les relations. Il y en a beaucoup mais cela n'a aucun sens car l' identifiant client ici est unique. Tableau va vérifier s'il y a un identifiant client ici, puis passer au suivant, puis il n'a rien trouvé, donc ça va rester comme ça. Tableau va maintenant passer à l'étape suivante avec le client suivant. Nous avons le numéro deux du client, nous l'aurons à la sortie , puis nous aurons la somme de toutes les ventes. Tableau va donc scanner l'ensemble des commandes afin de faire la somme, nous en avons ici les 20. Et puis nous en avons ici dix. Donc, la somme de cela est 30. Tableau aura en sortie 30. Voilà pour la table de gauche. Nous allons aller à la bonne table. Je vais scanner le dossier un par un. Le premier n'est donc pas l'identifiant du client. Deuxièmement, nous avons ici une correspondance, donc John va être sur le tableau de sortie pour scanner le tableau entier, donc il va aller pour les trois et ainsi de suite. Et comme vous pouvez le constater, le résultat est correct en utilisant les méthodes par défaut de many to many. Mais cela nous pose un problème. Sur la table de droite, Tableau effectue une analyse complète, ce qui nous fait perdre en performance du bon côté. Il est donc préférable d'optimiser endroit où nous allons indiquer à Tableau. Si vous trouvez un client, vous n' avez pas à scanner le tableau dans son intégralité, car nous avons au maximum un enregistrement par client. Il n'y a aucun doublon et il est unique. Et maintenant, nous devons communiquer ces informations d'une manière ou d'une autre à Tableau. Pour ce faire, nous pouvons le faire dans le cadre de la cardinalité. Sur le côté gauche, il y en aura autant, mais sur le côté droit, nous dirons que c'en est un. Et si Tableau va le comprendre, d'accord, c'est unique. Nous n'avons pas besoin de scanner l'ensemble du tableau et nous allons gagner beaucoup de performances. Très bien, voyons maintenant comment Tableau va fonctionner. Une fois que nous en aurons autant contre un sur le côté gauche, rien ne changera parce que nous en avons plusieurs. Tableau va donc scanner l'ensemble du tableau pour trouver celui du client, le résultat sera le même. Maintenant, sur le bon côté, les choses vont changer. Tableau va dire, OK, identification du client numéro un, il y a une correspondance. Il va prendre Maria comme sortie. Mais maintenant, Tableau ne recherchera plus l'identifiant du client et ne scannera pas l'ensemble du tableau. Grâce à cela, Tableau ne fera rien d'inutile et nous allons gagner en performance. Nous allons maintenant passer au client numéro deux ici. Mêmes informations. Donc, Tableau scanne ou avons-nous le client numéro deux ici ? Non, on passe à la suivante . Oui, nous avons une allumette. Nous allons prendre John, mais Tableau s'arrête également et nous ne scannerons pas le prochain enregistrement. Comme vous pouvez le constater, nous avons exactement le même résultat, que vous utilisiez plusieurs ou plusieurs pour un. À plusieurs contre un, nous en avons un. Les performances étaient telles que Tableau allait arrêter le scan sur le côté droit. Très bien, passons maintenant au scénario suivant où nous allons faire quelque chose de mal. Où nous allons dire, d'accord, l'identifiant client sur le côté gauche est unique et nous allons mettre la valeur d'un sur le côté droit. Ça n'a pas d'importance. Ayons de l'argent, par exemple. Maintenant, nous indiquons à Tableau sur le côté gauche que l'identifiant client est unique, vous n'avez donc pas à scanner le tableau dans son intégralité. Et nous allons avoir le même exemple ici. Voyons donc ce qui va se passer. Sur le tableau de gauche pour commencer par le premier client, indiquez numéro 1 du client. La somme des ventes est désormais de 50. Comme je n'ai pas besoin de scanner le tableau dans son intégralité, il s' arrêtera aux trois premiers cordons et la sortie sera de 50. Maintenant, du bon côté, une fois que nous en avons dit beaucoup, le résultat n'a pas d'importance. Nous allons avoir raison. Nous allons avoir Maria mais tableau va scanner l'ensemble du tableau , donc les performances seront mauvaises. Nous allons maintenant passer au client suivant. Nous avons le tableau du client numéro deux qui l'aura en sortie ici. Encore une fois, le même tableau des problèmes va dire, d'accord, nous avons la vente 20, l'identifiant du client est unique. Nous ne le retrouverons pas dans le même tableau. Je n'ai pas besoin de scanner le tableau entier. Tableau Pour prendre la valeur 20, je vais la mettre en sortie sans vérifier les autres valeurs ici sur le côté droit, peu importe. Nous avons John, ce qui est exact. Mais en scannant l'ensemble du tableau, comme vous pouvez le constater, si vous vous trompez dans les cardinalités, vous risquez d'avoir des problèmes à la sortie ce qui entraînera des données manquantes et des informations erronées Très bien, passons maintenant au dernier scénario où nous en avons un sur le côté gauche et un sur le côté droit également. Nous allons obtenir exactement le même résultat parce que c'est faux sur le côté gauche. La seule bonne chose ici, c'est que sur le côté droit de la table, cela va arrêter le scan. Une fois qu'il a trouvé une correspondance, il ne scannera pas l'ensemble du tableau. Donc, à la sortie, nous allons obtenir exactement les mêmes informations. Et ici, nous avons un contre un. Très bien, alors maintenant résumons rapidement. Sur le côté gauche, nous avons deux critères, l'exactitude et la performance L'exactitude est toujours bien plus importante que la performance. Commençons par le premier scénario. Nous avons beaucoup, trop de relations. Comme vous pouvez le constater, le résultat était correct, mais les performances étaient mauvaises car Tableau effectuait une analyse complète inutile du tableau sur le côté droit. C'est pourquoi je vais donner mon accord pour l'exactitude et non pour la performance Pour le scénario suivant, nous avons une relation plusieurs contre un. Le résultat était correct. C'était donc correct, nous allons donner notre accord. Et les performances étaient satisfaisantes puisque Tableau arrête les scans une fois qu'il trouve une correspondance. C'est pourquoi nous allons gagner beaucoup de performances et nous allons donner notre accord. Passons à la troisième. Nous avons une relation de trop. Comme vous pouvez le constater, le résultat n'était pas correct. Cela n'était pas correct. Il nous manque des données, nous allons donc les donner incorrectes. Et les performances étaient mauvaises parce que sur le côté droit, nous effectuons des scans inutiles, ce qui signifie que c'était le pire scénario ici. Et puis la dernière, nous avons une relation individuelle. Le résultat n'était pas correct. Pas bien, mais les performances étaient bonnes, car sur le côté droit, nous ne faisons aucun scan inutile. Mais pour être honnête, l'exactitude est bien plus importante que la performance Et c'est pourquoi Tab recommande toujours de s'en tenir à trop de relations si vous n'êtes pas sûr, car vous obtiendrez toujours les bonnes réponses à la sortie. Mais si vos données sont volumineuses, vous obtiendrez de mauvaises performances. Si vous voulez obtenir des performances similaires, vous devez investir du temps dans l'analyse de vos données, profilage des données pour comprendre si c' est bien le cas ? Puis changez-le. Mais vous devez être sûr de vos données, sinon vous obtiendrez des informations erronées lors vos visualisations et c'est vraiment dommage Cela signifie donc, pour cet exemple, le moyen le plus sûr de le faire, de rester dans de nombreuses relations, mais le moyen professionnel consiste à avoir des relations plusieurs contre un pour obtenir de bonnes performances. Mais ce n'est pas toujours un scénario. Imaginez que nous inversons les tables entre les clients et les commandes. Les clients sont donc à gauche et les autres à droite. Alors une relation de trop sera la bonne. Faites donc attention aux côtés. Bien, tout le monde. Découvrons maintenant les options d' intégrité de Tableau. Chaque relation a deux côtés, le tableau de gauche et le tableau de droite. Lorsque nous modifions les paramètres d'intégrité, nous limitons les articulations qui peuvent apparaître dans la visualisation. Nous avons donc ici deux options, une correspondance record et une correspondance record. Et avec cela, nous avons quatre scénarios. Tout d'abord, nous pouvons choisir une correspondance entre les records dans les tables de gauche et de droite. Et si nous le faisons, tous les types de joints sont possibles. Dans la visualisation, nous avons une jointure intérieure gauche, droite et complète. Mais maintenant, si nous choisissons tous les records sur la gauche et certains records sur la droite. Alors, que peut-il se passer maintenant ? Nous limitons les types de joints à deux types seulement, intérieur et droit. Joignez-vous à la suivante. C'est peut-être le contraire Nous avons donc un record sur la gauche et tous les records sur la droite. Ce qui peut se reproduire ici, nous limitons les types de joints à deux types seulement, le joint intérieur et le joint gauche. Dans le dernier scénario, si nous choisissons tous les records, des deux côtés, à gauche et à droite. Dans ce cas, nous limitons Tableau à un seul type de jointure, la jointure interne. Comme vous pouvez le constater, cela ressemble beaucoup aux articulations. Nous sommes juste en train de définir le fonctionnement de Tableau. Lorsque nous utilisons une certaine correspondance d'enregistrements, nous autorisons un plus grand nombre de types de jointures. Et lorsque nous utilisons l' option ou la correspondance des enregistrements, nous limitons les types de jointure dans Tableau . Et ici, il est très important de comprendre que nous avons un compromis à faire. Si vous utilisez ou enregistrez Match et que vous suivez cette voie, vous obtiendrez probablement de meilleures performances, mais vous augmenterez le risque de perdre des données. Mais si vous choisissez d'utiliser un record équivalent et que vous augmentez, vous garantissez l'exhaustivité et la flexibilité, mais vous sacrifiez certaines ressources et performances L'équipe Tableau a décidé d' opter pour le premier scénario dans lequel nous avons à gauche et droite un match record. Je peux le comprendre, car l' exhaustivité et la flexibilité sont plus importantes que les performances. Jetons un coup d' œil à nos données ici. Nous avons des clients qui n'ont rien commandé. Le client numéro trois n'a rien commandé ici, et nous n'avons aucune correspondance. Nous pouvons dire que certains enregistrements correspondent comme le 1.2, correspondent sur le côté gauche, mais d'autres enregistrements ne correspondent pas. Nous n'avons pas reçu de commande du numéro trois du client. Cela signifie que dans notre base de données, nous pouvions avoir des clients dans le tableau des clients sans rien commander. La bonne option ici est que certains records correspondent. Analysons maintenant les commandes. Comme vous pouvez le constater, nous avons le numéro 1 du client, nous le trouvons également dans le numéro deux du client, et ainsi de suite. Nous pouvons donc voir que tous les enregistrements, tous les identifiants clients figurant dans les commandes correspondent à ceux des clients. Eh bien, cela signifie que nous pouvons sélectionner que tous les records correspondent. Nous n'avons pas, par exemple, numéro quatre du client ici alors qu'il n'y a pas de correspondance sur le côté droit. Cela signifie que dans notre base de données, toutes les commandes doivent provenir de nos clients et que nous ne devrions pas avoir de commande sans un client connu. Après l'analyse, nous pouvons indiquer sur le côté gauche des commandes que nous avons toujours un enregistrement correspondant. Nous allons donc sélectionner tous les records correspondants. Mais du bon côté, il se peut que nous ayons des clients qui n'ont rien commandé. Ensuite, nous pouvons dire que certains records correspondent. Si nous procédons ainsi, nous pouvons empêcher Tableau de faire des choses supplémentaires en analysant les valeurs nulles Comme dans SQL, si vous avez une jointure externe complète, vous obtiendrez d' énormes quantités de données. Et parfois, si vous utilisez jointure interne ou la jointure gauche, etc., vous obtiendrez de meilleures performances. Donc, si vous savez exactement ce qui se passe dans vos données, sélectionnez l'intégrité correcte. Sinon, il suffit de le laisser par défaut. Certains records correspondent à gauche et à droite, vous serez en sécurité, vous obtiendrez les bonnes réponses. Très bien, il est donc très facile de nouer des relations entre un pack et Tableau . Il suffit de faire glisser ces deux tables Tableau puisse créer les relations entre elles. Il suffit de trouver la clé entre les relations correctes et tout ira bien, et de laisser ce personnel par défaut. Mais si vous souhaitez être plus provisoire et obtenir de meilleures performances dans Tableau, vous devez établir un profilage des données, puis sélectionner le bon profil si vous êtes sûr à 100 %. Ainsi, dans cet exemple, les commandes ici contiennent de nombreux identifiants clients, mais nous en avons un sur le côté droit pour clients, puis pour l'intégrité commandes ou des enregistrements, les correspondances car toutes les commandes ont un identifiant client dans le tableau des clients. Mais il se peut que certains clients n'aient rien commandé. Je vais donc laisser les choses telles qu'elles correspondent à certains records et c'est tout. Il s'agit des relations dans Tableau. Très bien, tout dépend des concepts très importants des relations et de leur fonctionnement. Ensuite, nous allons découvrir des méthodes très uniques, la fusion de données dans Tableau 83. Udemy 5 6 Blending: Très bien, parlons maintenant de la fusion des données dans Tableau Mais d'abord un café. Allons-y. Très bien, prenons maintenant cet exemple où nous avons dans la table des sources de données A. Et maintenant, dans le niveau de visualisation nous voulons utiliser les données du champ F un. Et vous savez maintenant que Tableau va envoyer une requête à la source de données afin d'obtenir les données du F one le tableau pour les afficher dans la visualisation. Maintenant que cette source de données a été la première à être interrogée et à être utilisée et que Tableau va l'appeler source de données principale dans Tableau, tout ce qui est primaire aura la couleur bleue C'est pourquoi vous verrez une icône bleue indiquant que cette source de données est principale. Maintenant, vous vous trouvez parfois dans une situation où nous voulons obtenir les données d' une autre source de données. Par exemple, nous avons une autre source de données avec la table B et nous voulons ajouter les visualisations pour afficher les données de quatre Que va-t-il se passer ? Tablo va envoyer une autre requête à la deuxième source de données afin d'obtenir les données de quatre, puis les données peuvent être transmises aux visualisations ici Tablo appellera ces sources de données « source de données ondaire », et elles seront commercialisées avec une icône orange Maintenant, pour que cela fonctionne lorsque nous allons obtenir des données provenant de deux sources de données différentes, nous devons d'une manière ou d'une autre les connecter ici. Exactement. Nous allons utiliser la méthode unique de Tableau qui nous permet de connecter des sources de données l'aide du mélange de données fusion des données ne peut être effectuée qu'au niveau de la visualisation sur la page de feuille de calcul, non dans la source de données Vous pouvez maintenant vous demander comment Tableau joint ces tables au niveau de la visualisation. Eh bien, Tableau utilise une jointure gauche. Nous ne pouvons pas changer cela. Malheureusement, c'est réglé. Cela ressemble à un tableau joint à gauche qui récupère toutes les données de la source de données principale et uniquement les enregistrements correspondants de la source de données secondaire En résumé, le mélange de données est la méthode qui consiste à combiner des données au niveau de la visualisation à partir de deux sources de données différentes à l'aide d'une jointure à gauche Il s'agit d'une fonctionnalité tout à fait unique dans Tableau. Vous ne le trouvez dans aucun autre outil de BI tel que Microsoft Power BI. Vous ne pouvez pas, par exemple, y combiner les données de deux ensembles de données publiés différents Très bien, voyons maintenant comment fusionner les données dans Tableau Pour cela, nous avons besoin de deux sources de données. Le premier proviendra des fichiers CSV que nous avons, des petits ensembles de données, nous allons passer aux fichiers texte Passons aux produits ici. Il s'agit de notre première source de données. Créons maintenant la deuxième source de données. Pour ce faire, vous pouvez accéder à cette icône ici, puis cliquer sur Nouvelle source de données. Allons-y. Cela proviendra du fichier Json que j'ai préparé pour vous. Allons voir Jason pour connaître le prix des produits. Ouvrons-le. Comme il s'agit de Jason, nous devons sélectionner le schéma. Passons aux données ici. Cliquez sur Oui, puis sur OK. Nous avons maintenant deux sources de données. Pour passer de l'une à l'autre, nous revenons à cette icône ici, et vous pouvez voir que nous avons maintenant deux sources de données, et en sélectionnant simplement la source de données, vous y passerez. Maintenant, pour fusionner les données et connecter ces deux sources de données, nous ne pouvons pas le faire sur la page des sources de données Nous devons passer au niveau de visualisation, à la page de la feuille de travail Faisons-le. Je vais passer au premier drap ici. Comme vous pouvez le voir dans le volet de données sur le côté gauche, nous avons deux sources de données et en cliquant simplement dessus, vous pouvez passer d'une source à l'autre pour voir les tables qu'elles contiennent. Nous devons maintenant décider quelle source de données est la source de données principale et laquelle est secondaire. Pour cet exemple, je dirais que le produit est le produit principal. Et comment allons-nous nous y prendre ? En utilisant simplement les indivisualisations de données comme première source de données Je vais donc simplement prendre l'identifiant du produit, glisser-déposer sur les lignes et Tablo va immédiatement comprendre OK, il s'agit de la source de données principale et elle sera mise sur le marché avec une icône bleue indiquant qu'il s'agit de notre principale source de données. Nous n'avons toujours pas de source de données secondaire Vous voyez donc qu'il n'y a pas d'icône orange ici, car selon nous, nous n'avons que des données provenant d'une seule source de données. Maintenant, afin d'obtenir les données de la deuxième source de données, nous allons passer aux prix des produits. Et vous pouvez voir Tableau transformer immédiatement cette source de données en source de données secondaire. Vous pouvez voir ici que l'icône orange indique qu'il s'agit d'une source de données secondaire et que tous les champs que nous utilisons seront commercialisés en orange. Vous pouvez donc voir le prix ici, il y a une icône orange très simple. Supposons maintenant que l'identifiant du produit ne soit pas la clé permettant de joindre ces deux sources de données. Tu veux changer ça. Pour ce faire, nous allons accéder aux données ici dans le menu, puis à Modifier les relations aveugles. Cliquons dessus. Nous allons ouvrir une nouvelle fenêtre ici. Et ici, nous avons deux options, automatique et personnalisée. Si vous le laissez sous la forme Automatic Tablo allez déterminer quelle clé pour joindre ces sources de données dans cet exemple, est l'ID du produit Si vous souhaitez modifier cela, vous pouvez accéder à la personnalisation ici. C'est comme s'inscrire. Vous devez spécifier à partir de la gauche et de la droite quels champs sont essentiels pour effectuer la jointure. Si vous voulez changer cela, il suffit de double-cliquer dessus. Ensuite, vous avez sur le côté gauche la source de données principale et le côté droit la source de données secondaire. Ensuite, vous sélectionnez les champs essentiels pour la jointure. Je vais le laisser tel quel. Ajoutons une autre clé. Je vais aller ici et, par exemple, la catégorie est du côté gauche et du côté droit l'index des données, ce qui est vraiment faux. Cliquons sur OK. Et puis encore une fois, d'accord, vous verrez sur le côté gauche que nous avons une autre chaîne dans l'index des données. Et vous pouvez voir que c'est comme une chaîne cassée, c'est-à-dire qu'elle n'a pas encore été utilisée dans le joint. Si vous souhaitez l'activer, il suffit de cliquer dessus et vous verrez que nous avons une chaîne active. Maintenant, comme vous pouvez le constater, le résultat est faux car cela n'a aucun sens d'utiliser cette clé. Mais je veux juste vous montrer comment désactiver et activer la clé du joint entre deux sources de données en cliquant simplement dessus. Maintenant, il ne reste plus qu'à corriger cela. Je souhaite uniquement avoir l'identifiant du produit comme clé du joint. Cela signifie donc que je vais désactiver l'index de données ici. Et c'est tout. C'est ainsi que vous pouvez définir la clé de la fusion des données. Il est très important de comprendre que tout ce que nous avons fait dans le cadre de la fusion des données n'est pertinent que pour ces feuilles de travail Si je passe à une autre feuille de calcul, allons-y et créons-en une nouvelle Maintenant, comme vous pouvez le voir ici, deux sources de données sont complètement réinitialisées . Nous l'avons à nouveau, mais nous ne l'avons pas comme source de données principale et secondaire. Cela signifie que dans chaque feuille de travail, nous pouvons prendre une nouvelle décision. Sur la feuille numéro un, les produits étaient les principaux. Je peux changer d'avis et dire, d'accord, le prix des produits est désormais la principale source de données. Si je prends quelque chose ici, vous pouvez voir que le prix des produits est le principal. Et si je passe aux produits et disons que je vais prendre le nom du produit ici. Les produits peuvent être secondaires, je n'ai donc fait que passer de autre en fonction des besoins. Donc, si nous revenons à la feuille numéro un, nous voyons que le produit est le principal. Mais si nous passons à la feuille numéro deux, le prix des produits est désormais le principal. C'est vraiment bien car cela nous donne une réelle flexibilité et nous permet de décider dans chaque feuille de travail laquelle est la principale et laquelle est la secondaire Selon nos besoins, mélange de données est un moyen tout à fait unique et excellent de connecter et de combiner des données Très bien, vous avez maintenant un aperçu des quatre méthodes de combinaison de tables. Ensuite, nous les comparerons côte à côte, et nous commencerons par les différences entre les articulations et les unions. 84. Udemy 5 7 Join vs Union: Très bien, alors quelle est la principale différence entre les adhésions et les syndicats ? Les deux sont très similaires. Ils vont combiner deux tables dans une grande table. Mais la différence ici, c'est la façon dont les données vont être combinées dans les jointures, les champs des deux tables vont être combinés. Nous allons donc prendre tous les champs du côté gauche et à côté, tous les champs du côté droit. Donc, au vu des résultats, nous allons obtenir une grande table endiablée. Mais d'un autre côté, dans les syndicats, deux tables vont être combinées. Mais au lieu de combiner les champs ici, nous allons combiner les lignes des deux tables. Nous allons donc obtenir toutes les lignes de la première table, et en dessous, toutes les lignes de la bonne table. Mais les deux ont exactement les mêmes colonnes. Ainsi, les joints combinent les champs et l'union combine les rangées. accord, c'était donc la principale différence entre adhérer et se syndiquer. Nous allons maintenant apprendre les différences entre les joints et le mélange de données 85. Udemy 5 8 Join vs belding: Bien, la question qui se pose maintenant est la suivante : quelle est la principale différence entre les joints et le mélange de données Le mélange de données est comme un joint de levage. Mais la principale différence ici est que lorsque l'agrégation doit être effectuée dans des articulations, les données se combinent d'abord puis l' agrégation peut avoir lieu. Mais dans le mélange de données, c'est le contraire l'agrégation se fera abord, puis les données seront combinées Alors maintenant, prenons un exemple simple pour comprendre ce que cela signifie. OK, encore une fois, nous avons nos tables, clients et nos commandes. Nous allons d'abord effectuer la jointure gauche , puis nous allons faire le prêt de données entre elles afin comprendre les différences entre elles dans le résultat Très bien, maintenant nous allons commencer par la jointure gauche, vous savez, l'articulation gauche, toutes les données du côté gauche et uniquement la correspondance du côté droit. Comme d'habitude, nous commençons par combiner les champs de gauche et les champs de droite. Nous commençons enregistrement par enregistrement. Nous allons prendre le client numéro un et nous allons rechercher les résultats correspondants. Nous avons deux rangées sur les commandes. Cela signifie que Marie sera deux fois en sortie parce qu' il y a deux commandes. Ensuite, nous allons passer au suivant, le numéro deux du numéro d'identification du client. Nous n'avons qu'une seule commande pour cela, nous allons l'avoir à la sortie et George n'a aucune commande, donc cela signifie que nous allons avoir des commandes donc cela signifie que nous allons avoir nulles ici, ici et ici. Ainsi, comme vous pouvez le constater avec le lift join nous combinons d' abord les données, les données brutes, sans faire d'agrégations Ensuite, trouvez des visualisations dans lesquelles nous pouvons trouver, par exemple, la somme des ventes ou la moyenne, etc. Voyons maintenant comment fonctionne le mélange de données. Bien, disons maintenant que nous avons tous les champs de la source de données principale et à côté, tous les champs de la source de données secondaire. C'est comme une articulation gauche. Nous allons prendre toutes les données de la source de données principale. Nous allons faire venir les trois clients ici. Mais la principale différence ici est qu'il n'y aura pas de doublons Comme vous pouvez le constater , Maria est ici deux fois. Mais lors de la fusion des données, vous n' obtiendrez aucun doublon. Voici maintenant la différence. Avant de commencer à obtenir les données des commandes à partir de la source de données secondaire, l'agrégation peut se produire. Par exemple, avec le numéro d'identification du client 1, nous avons deux lignes. Les deux lignes ne seront pas présentées en premier à la sortie. Cela va ressembler à une agrégation, et il est maintenant très important de comprendre que les champs Tableau sont divisés en dimensions et en mesures. Dans les prochains tutoriels, je vais vous expliquer cela en détail. Mais à présent, les mesures peuvent être agrégées. Les dimensions ne seront pas agrégées, par exemple, l'identifiant du client Ce n'est pas une mesure, c'est une dimension. Tableau ne peut pas l'agréger, mais comme nous avons deux fois la même valeur, Tableau peut en obtenir une. Ensuite, nous avons les ventes, elles sont mesurées. Tableau peut donc agréger les tarifs, puis les combiner. La somme de ce montant sera de 80. Allons deux, c'est la prochaine , nous avons la date ici. La dimension ne peut pas être comme agrégée puisque nous avons deux valeurs différentes qui vont écrire une étoile à la sortie. Étant donné que Tableau ne fournira qu'une seule valeur en sortie et que nous avons ici deux valeurs, Tableau ne décidera pas laquelle d'entre elles sera. Tableau va ajouter une étoile. Que va-t-il se passer dans le résultat qui sera une étoile ? Je sais que ce n'est vraiment pas agréable, mais c'est ainsi que fonctionne le mélange de données Comme vous pouvez le constater, Tableau essaie toujours d' agréger les données avant de les combiner. Passons maintenant au client suivant. John est dans les commandes, nous n'avons qu'un seul record. Cela signifie que rien ne sera agrégé. Le résultat sera exactement le même. Alors pour le client George, il n'y a aucune information ici. Nous obtiendrons également des nuls. Il s'agit du résultat du mélange de données. C'est exactement ce que je veux dire en ce qui concerne les principales différences entre les joints et mélange, c'est lorsque nous faisons les agrégations dans l'articulation gauche, comme vous pouvez Nous combinons d'abord les données routières. Ensuite, nous pouvons effectuer des agrégations dans les visualisations. Mais lors de la fusion des données, les données doivent d' abord être agrégées, en particulier à partir de la source de données secondaire Ensuite, les données seront combinées dans Tableau. Bien, cela nous a permis de découvrir les principales différences entre les joints et le mélange de données Ensuite, ce qui est important pour l'un d'eux, nous allons apprendre les principales différences entre les articulations et les relations. 86. Udemy 5 9 join vs relation: Bien, alors quelles sont les principales différences entre les articulations et les relations ? Si vous utilisez des joints, les choses peuvent devenir très statiques et nous risquons également de perdre beaucoup de données. Mais si vous utilisez des relations dans notre modèle de données, nous bénéficierons d'une plus grande flexibilité et nous ne perdrons aucune donnée. Maintenant, pour comprendre cela, examinons cet exemple. Nous avons préparé deux sources de données, l'une avec les articulations et l' autre avec les relations. Le premier avec les commandes. Si je passe à la couche physique, vous pouvez voir que nous avons un joint gauche entre les commandes et les clients. Regardons le second. Nous avons également les mêmes relations , les mêmes tables, nous avons des commandes et des clients entre eux, il existe une relation. Maintenant, si vous vérifiez nos données, nous pouvons constater qu'il y a cinq clients dans les commandes. Seuls quatre clients ont passé commande. Si vous vérifiez ici le numéro de client, vous ne trouverez pas le numéro d'identification cinq. Cela signifie que ce client n'a rien commandé. Cela ne pose aucun problème pour les relations, mais si vous consultez les coordonnées ici et que vous vérifiez les données, vous verrez que nous n'avons pas tout de numéro d'identification client cinq dans nos données. Vous pouvez donc vérifier, d'accord, nous avons 1234 et ainsi de suite. Le numéro d'identification du client numéro cinq a complètement disparu. C'est parce que nous avons un lien de levage entre les commandes et les clients. Seules les routes correspondantes depuis le côté droit peuvent être présentées dans le tableau final. Cela signifie que nous avons perdu ce client. Et si nous en sommes aux visualisations, allons-y. Supposons que nous voulions compter le nombre de clients que nous avons dans notre base de données. Faisons glisser l'identifiant client par glisser-déposer. Passons-en à une mesure du nombre distinct. après nos données, d'accord, nous avons quatre clients. Si nous passons aux relations, ouvrons-en une autre et passons aux relations. Et reprenons l' identifiant du client, remplacons-le par une mesure et un comptage distincts. Vous verrez que nous n'avons pas perdu les données. Nous avons cinq clients dans notre base de données, et cette relation va nous donner des réponses plus correctes. Maintenant, vous pourriez dire, d'accord, nous pouvons régler ce problème. Si nous changeons le type de jointure, c'est exact. Si je vais à la source de données, je vais aux jointures, aux commandes, et je change simplement cela vers la droite. Cela signifie que nous allons obtenir toutes les données des clients et uniquement les faire correspondre à partir des commandes. Fermons ceci et revenons à notre feuille numéro un. Si vous voulez terminer, nous verrons que nous avons cinq clients. Donc, avec cela, nous avons la bonne réponse. En plus de l' adhésion, nous arrivons au point suivant, à savoir que les choses ne sont vraiment pas flexibles. Cela signifie donc que si je crée une visualisation, je me demande parfois combien de clients nous avons ou combien de commandes avons-nous. Je ne peux pas à chaque fois accéder à la source de données et modifier le type de jointure, car une fois que j'aurai décidé qu'il s'agit d'un joint de levage, il restera dans toutes les feuilles de calcul sous forme de jointure de levage, sauf si je fais une jointure externe complète entre les deux tables Et si vous travaillez avec de grandes tables, vous obtiendrez une très grande table fusionnée qui peut tout ralentir. Et c'est exactement ce que je veux dire. Si vous utilisez des jointures, vous perdrez des données si vous utilisez une articulation de levage ou une jointure droite. De plus, les choses sont vraiment statiques dans les relations. Si nous passons à la feuille numéro deux, les choses sont plus flexibles car nous n'avons rien fusionné, les données ont été séparées les unes des autres, nous décrivons simplement les relations entre elles. Si, dans les feuilles de travail, je fais des analyses sur les clients, cela n'affectera pas les prochaines visualisations si je fais analyses sur les commandes car nous n'avons perdu aucune donnée Et je n'ai pas à m'inquiéter, avons-nous une articulation gauche ou droite ? Devrions-nous le changer et ainsi de suite. C'est donc plus flexible et nous obtiendrons toujours les bonnes réponses. C'est pourquoi les joints sont statiques et vous risquez de perdre des données. Mais les relations sont plus flexibles et vous ne perdrez aucune donnée. Mais il y a un autre problème avec les articulations, si on les compare aux relations. Parfois, en ce qui concerne les joints, nous pouvons obtenir mauvaises réponses si vous effectuez des calculs sur les mesures. Prenons cet exemple sur les tables des clients. Nous avons le score pour chaque client, nous avons un score et nous avons ces cinq clients. La moyenne du score sera de 625. Passons maintenant à Tableau qui est le résultat d'articulations et de relations. Bien, maintenant nous en sommes aux relations. Et prenons la partition et déposons-la ici sur le texte. Trouvons ensuite la moyenne. Nous allons donc passer ici, aux mesures et à la moyenne dans les relations. Nous avons obtenu la bonne réponse. Nous en avons 625. Maintenant, vérifions les joints. Nous sommes à une source de données sur les articulations. Je vais le marquer par glisser-déposer sur le texte. Et maintenant, nous allons également passer à la moyenne, nous avons obtenu de mauvais résultats, 585. Que s'est-il passé ici ? Eh bien, la réponse est que parfois, si nous fusionnons deux tables, nous pouvons obtenir des doublons. Vérifions les données. Si vous revenez à la source de données dans les jointures, si nous revenons au score, nous aurons des doublés. Comme certains clients ont plus d'une commande, cela peut entraîner de nombreux doublons si nous fusionnons les clients et les commandes, et si vous faites la moyenne, vous obtiendrez la mauvaise réponse, comme nous l'avons vu dans les résultats. Si vous passez aux relations, nous nous adressons aux clients, nous voyons le score sur le côté droit, il n'y a pas de doublons et nous obtiendrons la bonne réponse Et cela nous garantira qu'en utilisant les relations, nous obtiendrons bonnes réponses si vous faites des calculs. Et c'est bien mieux que d' avoir des doublons dans nos données. Il se peut que nous n'obtenions jamais de bonnes réponses dans les articulations. C'est pourquoi Tableau a introduit les relations en 2022, juste pour résoudre tous ces problèmes liés aux articulations, et en a fait la méthode par défaut pour connecter les écuries. C'est bon, c'est tout pour le moment. Ensuite, nous comparerons les quatre méthodes côte côte afin de comprendre la situation dans son ensemble. 87. Udemy 5 10 comparer: Très bien, nous allons maintenant comparer quatre méthodes permettant de combiner les données dans les unions Tableau, les relations entre les articulations et le mélange de données côte à côte. Alors allons-y. Le premier point est de savoir dans quelle page dans quelle couche nous pouvons utiliser la méthode. Maintenant, à la fois les unions et les articulations, nous pouvons les créer sur une page de source de données, la couche physique, tout comme la relation. Nous pouvons l'utiliser comme page de source de données, mais dans la couche logique. Enfin, la fusion des données peut être utilisée au niveau de la visualisation dans la page de feuille de travail Et le point suivant, pouvons-nous utiliser la méthode pour connecter des tables provenant de différentes sources de données ? Eh bien, pour ce qui est de l'union, des articulations et des relations, nous ne pouvons pas faire cela. Cela doit être fait dans la même source de données. Mais seul le mélange de données pouvait être utilisé afin connecter des tables provenant de différentes sources de données Le point suivant est qu'après avoir utilisé les méthodes, les tables seront-elles fusionnées dans les unions et les articulations ? Ils vont fusionner les tables et créer de toutes nouvelles tables. Mais si nous utilisons les relations et le mélange de données, ils ne créeront rien Le point suivant concerne la flexibilité. Si vous comptez utiliser des unions et des articulations, les décisions que vous prenez au niveau de la source de données peuvent affecter toutes les feuilles de calcul et les visualisations Mais si vous utilisez les relations et le mélange de données, vous disposez d'une plus grande flexibilité Par exemple, dans le cadre de la fusion des données, vous pouvez choisir chaque page de feuille de calcul Maintenant, si vous parlez des types d'articulations dans les articulations, nous avons également les relations intérieures gauche, droite et complètes que nous pouvons avoir. Exactement le même comportement que les articulations, mais il est corrigé lors de la fusion des données. Nous ne sommes que partis. Joignez-vous au point suivant. Si vous me demandez de classer ces méthodes, je dirais qu'il en va de même pour Tableau. Je vais dire qu'il faut toujours utiliser les relations. Et puis vient le mélange des données. C'est vraiment un excellent moyen de combiner des tables provenant de différentes sources de données et de bénéficier de la flexibilité dont nous disposons. Et puis, troisièmement, je vais parler des articulations. Je n'essaierais pas l'union parce c'est complètement différent des méthodes utilisées pour unir des relations, et le mélange des données essaie toujours de suivre les relations Voyons maintenant une vue d'ensemble du fonctionnement de ces quatre méthodes. Et commençons par les articulations. Ils vont connecter deux tables au niveau la couche physique et créer une toute nouvelle table logique dans la couche logique où les champs des deux tables seront combinés. Ensuite, au niveau de la couche de visualisation, les ensembles de données vont créer une requête dans la source données et la source de données va obtenir les données de la table logique Et il en va de même pour le syndicat. Vous pouvez le créer au niveau de la couche physique de deux tables. Ils vont également créer une toute nouvelle table laquelle les lignes des deux tables peuvent être combinées et ajouter la table des visualisations pour envoyer une requête à la source de données et la source de données pour obtenir les données de la couche logique Passons maintenant à la troisième méthode des relations. Nous avons deux tables au niveau de la couche logique, et Tableau ne combinera ni ne créera quoi que ce soit. Nous décrivons simplement la relation entre A et B. Au niveau de la visualisation, Tableau peut demander à la source de données et à la source de données de récupérer les données dans les tables séparées. Et enfin, le mélange des données. Nous disposons de deux sources de données. La première sera appelée source de données principale. La seconde est la source de données secondaire. Donc, la première table va envoyer une requête à la source de données principale , puis une autre requête à la source de données secondaire. Ici, il est important que l'agrégation ait lieu avant que les données ne soient combinées. Et nous combinons les données au niveau de la visualisation en utilisant le mélange de données Ainsi, comme vous pouvez le constater, les articulations et les unions se produisent dans la couche physique. Dans la couche logique, nous pouvons établir des relations et au niveau de la visualisation, nous pouvons fusionner les données Très bien, Kay. Grâce à cela, vous avez appris tout ce dont vous avez besoin combiner des tableaux dans Tableau. Ensuite, nous allons nous entraîner à créer deux sources de données en utilisant les nouvelles compétences que vous venez d'acquérir. 88. Udemy 5 11 créer 2 jeux de données (Correct): C'est bon. OK, nous allons maintenant créer ensemble deux sources de données car nous avons deux ensembles de données, le grand et le petit Pendant ce temps, je veux vous montrer comment je prends habituellement des décisions quant au moment d'utiliser quelles méthodes. Allons-y. OK les gars, maintenant fermons tout et partons de zéro afin de créer correctement la source de données. Démarrons Tableau public. Nous allons maintenant créer la petite source de données au-dessus de notre petit ensemble de données. Passons aux connecteurs sur le côté gauche et cliquez sur Fichier texte. Et puis, peu importe celui que vous allez utiliser. Ouvrons les commandes. Je vais quand même le supprimer, afin de vous expliquer comment je commence. Précédemment, je vous ai montré le modèle de données de nos ensembles de données. Nous avons un schéma en étoile où nous avons des faits et des dimensions. Je commence toujours par le tableau des faits. Peu importe que vous utilisiez un schéma en étoile ou un flocon de neige Commencez toujours par le tableau des faits. Notre tableau des informations porte sur les commandes. Il suffit de le glisser-déposer ici sur la couche logique. Ensuite, je continue avec les dimensions, donc nous avons des clients et des produits. Commençons par les clients. Il suffit de glisser-déposer quelque part ici. Et Tableau va créer une relation entre les commandes et les clients. Puisque nous parlons de deux entités différentes, nous avons donc des commandes et des clients, j'utilise toujours les relations entre elles. Vérifions les relations savoir si tout est correct. Nous allons donc passer ici aux métadonnées. Nous voyons l'identifiant du client à partir de. Soulevez l'identifiant client en partant de la droite, ce qui est correct. Passons maintenant aux options de performance. Je ne changerai que la cardinalité. Si la qualité de nos données est mauvaise et que nous n'avons procédé à aucun profilage des données, le rythme est de les laisser par défaut à de nombreuses personnes, certaines enregistrant des correspondances à gauche et à droite. Mais dans les ensembles de données, nous l'avons déjà vérifié. Nous avons donc un schéma en étoile épuré et toujours du côté factuel, sur le côté gauche, il y en aura autant et toutes les dimensions sur le côté droit, comme les clients, ce sera une parce que nous avons généralement, par exemple, des clients uniques ou des produits uniques. Je vais donc changer cela du côté droit en un seul parce que c'est du côté des dimensions et du côté des faits, il en restera autant. Je ne toucherai pas à ces questions d' intégrité, nous allons donc laisser les choses telles quelles. Et c'est tout. Nous avons maintenant les clients et les commandes connectés les uns aux autres. Maintenant, avant de continuer à construire notre modèle de données, nous devons vérifier quelque chose de très important. Travaillons-nous sur les bons ensembles de données dans le bon format ? Alors maintenant, si vous passez aux commandes ici et ici , nous avons quelques champs tels que la quantité des ventes, les remises, les bénéfices, toutes ces informations devraient être numérotées. Et vous pouvez le vérifier en vérifiant les icônes, les icônes des types de données. Et s'ils sont comme cette valeur de hachage, ici en vert. Si vous cliquez dessus, le tableau indiquera il s'agit d'un nombre, d'une décimale Si vous le voyez comme ce nombre, décimal ou chiffre, alors tout va bien Mais si vous le voyez comme une chaîne, par exemple, si vous passez ici et que vous le changez en chaîne, si vous voyez ce champ comme une chaîne, il y a un problème. Si vos données sont de type ABC, c'est que vous travaillez avec le mauvais jeu de données. Ce n'est pas correct, tu devrais le voir comme un chiffre. Maintenant, la question est de savoir pourquoi c'est faux ? Pourquoi ce n'est pas correct ? Pourquoi Tableau ne l'a pas trouvé sous forme de numéro ? Eh bien, il existe différentes représentations du séparateur décimal en nombres décimaux certains pays, comme en Europe, nous avons le coma, mais dans de nombreux autres pays, comme aux États-Unis, en Asie, nous avons un point entre le nombre décimal et le nombre entier Maintenant, par exemple, je suis en Allemagne et mes données sont séparées par un point. Ce qui aurait pu être le cas, Tableau ne comprendra pas qu'il s'agit d'un nombre décimal et l'affichera sous forme de chaîne C'est pourquoi, dans le lien de téléchargement, j'ai préparé deux ensembles de données en fonction de votre emplacement Les ensembles de données de formation européens et les ensembles de données de formation non européens Dans les ensembles de données de formation européens, tous les nombres décimaux sont séparés par des virgules et pour tous les autres pays, ils sont séparés par un point pour le premier téléchargeur Alors maintenant, la question est de savoir comment y remédier ? Eh bien, téléchargez-y le jeu de données d'entraînement approprié pour y remédier. Par exemple, j'ai maintenant le jeu de données Non européen. Et comme vous pouvez le constater, les ventes à rabais, les bénéfices, tout va mal, tout va mal, tout est ABC et string. Maintenant, certains d'entre vous pensent, d'accord, c'est vraiment facile à régler. Je peux accéder au type de données ici et passer d'une chaîne à un nombre décimal Une fois que je l'aurai fait, que va-t-il se passer ? Tout va être nul. Cela ne fonctionnera pas car Tableau ne sait pas comment convertir correctement ces nombres. Replaçons-le dans une chaîne afin de voir les données. Encore une fois, il existe une solution à ce problème. Si vous passez aux commandes ici et que vous vous connectez correctement. Passons aux propriétés du fichier texte. Ici, nous avons différentes propriétés concernant les fichiers, comme le séparateur, ici nous avons un point-virgule que Tableau a fait de correctement, mais le plus important est le format du nombre décimal, le Ici, nous devons choisir un paramètre régional correspondant au format actuel. Le format actuel est un point dans cet exemple. Donc, ce que nous allons faire, c'est aller ici et rechercher, par exemple, les États-Unis. Et comme vous pouvez le constater, Tablo peut comprendre le bon format et tout sera remplacé par un nombre La solution, soit vous pouvez utiliser les jeux de données appropriés, soit configurer les propriétés de chaque fichier Je dirais donc que vous pouvez essayer les États-Unis ou Allemagne jusqu'à ce que vous ayez le numéro de type de données. Assurez-vous donc que cela figure dans les commandes, toutes ces informations sont le numéro du type de données. Très bien, alors allons-y et continuons à créer notre modèle de données dans la source de données. Passons à la dimension suivante. Nous avons les produits. Tout ce que nous allons faire, c'est simplement glisser-déposer et ils les publient. Tablo va créer une autre relation entre eux. Vérifions-le à nouveau. Alors cliquez dessus, allez dans les métadonnées. Faites défiler l'écran vers le haut Tableau a automatiquement trouvé la clé de la relation, il s'agit de l'identifiant du produit, qui est correct. Et maintenant c'est pareil. Nous allons passer aux options de performance sur le côté gauche, sur le côté factuel, il y en aura autant et sur le côté droit, ce sera une. Sur le côté droit, nous avons la dimension, ce sera une. Vous pouvez le vérifier facilement. Si vous cliquez sur les produits et que vous vérifiez les données ici, vous pouvez voir que l' identifiant du produit est un champ unique, qu' il ne contient aucun doublon et que nous pouvons en utiliser un Si vous n'êtes pas sûr, laissez cela autant de relations que beaucoup trop nombreuses. Revenons à la relation. Nous en avons plusieurs contre un et je vais en rester là car il y a des correspondances récursives. Pas de problème. Passons maintenant aux autres tables. Nous avons ici les coordonnées du client. Et ici, nous avons deux options. Soit nous allons utiliser les relations, soit les articulations. Vous pouvez aller ici et simplement glisser-déposer, placer près des clients en tant que relation. Mais pour être honnête, en matière de modulation des données, si j'ai deux objets concernant la même entité, ici nous avons des clients et voici une autre information sur les clients J'ai tendance à fusionner ces deux tables en une seule. C'est différent de parler des commandes et des clients. Ce sont des entités complètement différentes et généralement, dans les entrepôts de données, je prépare cette étape dans la base de données ou nous pouvons rester tableau et fusionner ces deux tables en une seule. Et nous pouvons le faire en utilisant des joints. Ce que je vais faire, c'est simplement supprimer les informations du client , puis nous allons passer à la couche physique interne des clients. Ensuite, nous allons prendre les coordonnées du client et les déposer ici. Table par défaut, je vais la laisser sous forme de jointure interne, mais pour être honnête, la table du client est pour moi, la table principale sur les clients et les détails des clients est comme une table secondaire. Afin de ne rien perdre du côté gauche, je vais changer le type d'articulation en jointure gauche. Faisons-le. Je vais cliquer sur l'icône puis sélectionner Left Join. Ensuite, nous pouvons vérifier les résultats. Eh bien, l'essentiel est de ne pas avoir doublons ou de ne pas perdre Comme vous pouvez le constater, en ce qui concerne les résultats, nous avons nos cinq clients. Il n'y a aucun doublon et nous n'avons rien perdu. Revenons à la couche logique, nous allons juste la fermer. Comme vous pouvez le constater, nous avons des tables de liste et nous avons une entité appelée clients. Nous n'avons pas beaucoup de tables, et je le fais habituellement si nous avons beaucoup sur le même sujet. Passons maintenant au tableau suivant. La commande a été exécutée. Et nous avons ici la même situation. Nous avons deux tableaux décrivant la même entité, les commandes. Mais bien sûr, nous pouvons le relier en tant que relation aux commandes. Mais encore une fois, j'aime minimiser le nombre de tables que je dois traiter et je vais fusionner ces deux tables. Nous avons donc à nouveau deux options, les unions ou les joints. Si les tables ont exactement le même nombre de colonnes et les mêmes types de données, nous pouvons utiliser l'union. Pour ce faire, nous devons établir un profilage des données. Soit vous ouvrez les fichiers CSV et vous les comparez, soit nous pouvons passer ici. Il y a comme une petite icône, comme une table. Et si vous cliquez dessus, Tablo va vous montrer un échantillon de données afin de profiler les données et de comprendre le contenu de ce tableau, nous allons simplement l'agrandir Nous avons la date de commande, la date d'expédition, l'identifiant du client , l'identifiant du produit, ainsi que le prix unitaire, etc. Et vous pouvez le comparer aux commandes ici. Allons simplement l'agrandir. Nous pouvons trouver exactement le même nombre de champs, le même contenu, les mêmes types de données. Cela signifie que nous pouvons faire l'union entre eux. Pour ce faire, je vais simplement le fermer et passer à la couche physique à l'intérieur des commandes. J'aime faire glisser et déposer juste en dessous par ici. Maintenant que vous pouvez voir que nous avons une union, vérifions-la sur le côté droit des noms des tables. Nous avons donc des commandes et nous avons des commandes exécutées. Nous combinons ensuite les deux tables dans une seule table logique. Fermons ça. Comme vous pouvez le voir, nous avons l'icône indiquant qu'il y a un syndicat à l'intérieur. Et avec cela, nous n'avons que trois tables. Au lieu d'avoir cinq tables, il est simplement plus facile de traiter trois tables au lieu de cinq tables dans les visualisations , et le modèle de données est beaucoup plus facile à comprendre et à expliquer Nous avons ainsi connecté tous les fichiers, mais nous n'en avons toujours qu'un, celui prix des produits du fichier adjacent. Malheureusement, nous ne pouvons pas le connecter aux autres fichiers de la même source de données car il s'agit d'un type de fichier différent. Mais nous pouvons toujours le connecter à eux si nous créons une deuxième source de données et utilisons le mélange de données Cela indique que nous avons notre tableau des faits et la dimension. Nous allons lui donner un nom. Je vais l'appeler petite source de données. Vous pouvez maintenant transmettre la vidéo et créer la source de données volumineuses. Si nous avons terminé, je vais créer la source de données volumineuses. Je vais aller ici, nouvelle source de données. Je vais cliquer sur le fichier texte. Je vais juste revenir à la question la plus importante. Nous n'avons que les trois. Nous commençons par les commandes, nous commençons par le tableau des faits , puis nous prenons les dimensions. Prenons les clients, les clients. J'ai déjà vérifié tous ces identifiants. Ils sont uniques. Je peux donc passer aux relations ici et les remplacer par une relation du bon côté et du côté factuel, il en restera autant. Il en va de même pour les produits, glisser-déposer. Tous les identifiants des produits sont uniques. Nous pouvons passer à l' option de performance juste pour nous assurer de sélectionner la relation et d'en sélectionner une. Je vais simplement l'appeler source de mégadonnées Maintenant, afin de ne pas perdre ces sources de données dans Tableau public, nous devons les publier sur notre compte public. Je vais y aller et le faire. Nous allons passer aux draps ici. Prenons l'exemple clients qui glissent et déposent sur les lignes. Je vais simplement les consulter ici et les publier en toute sécurité sur Tableau public. Et je dois me connecter, je vais dire que c'est «   sources de données », puis « sécurisé ». Maintenant, commencez à publier sur notre profil. Si vous souhaitez télécharger le fichier, vous pouvez vous rendre ici et télécharger le classeur Tableau Très bien, nous avons créé deux sources de données en plus de nos ensembles de données et nous pouvons les utiliser dans l' ensemble du didacticiel Vous avez ainsi tout appris sur la modulation des données Tableau dans les sources de données et sur la manière de combiner des tables à l'aide des quatre méthodes. Vous avez ainsi tout appris sur la modulation des données Tableau dans les sources de données et sur la manière de combiner des tables à l'aide des quatre méthodes Dans la section suivante, nous allons commencer à parler des données dans Tableau. Nous découvrirons qu'il existe de nombreux concepts importants de Tableau pour les visualisations de données 89. 6 Métadonnées de section: Les métadonnées de Tableau. comprendre les concepts de métadonnées de Tableau tels que les types de données, les mesures, les dimensions discrètes Il est très important de comprendre les concepts de métadonnées de Tableau tels que les types de données, les mesures, les dimensions discrètes et continues afin créer des visualisations de données correctes dans Tableau de créer des visualisations de données correctes dans Tableau. Cela peut également vous aider à comprendre comment Tableau utilise vos données abord, je vais vous présenter les métadonnées de Tableau pour savoir ce qu'il advient de vos données une fois que vous les avez connectées à Tableau. Nous allons maintenant examiner tous les types de données de Tableau, tels que les entiers, les dates de contrainte, etc. Ensuite, nous allons en apprendre davantage sur les règles relatives aux types de données, telles que la règle géographique et le rôle de l'image. Ensuite, nous aborderons des concepts très importants de Tableau. Nous avons des dimensions, des mesures, discrètes et continues. Et bien sûr, afin de comprendre les différences entre les deux, nous allons les comparer côte à côte afin de comprendre. Commençons maintenant par le premier sujet où nous pouvons avoir un aperçu des concepts de base des métadonnées dans Tableau. Alors maintenant allons-y. 90. Introduction aux métadonnées dans Udemy 6 1: Très bien, nous allons maintenant avoir une brève introduction aux métadonnées Tableau dans les sources de données afin de comprendre ce qu'il adviendra de nos données une fois que nous les aurons connectées à Tableau. Après avoir connecté nos données à Tableau et créé le modèle de données dans les sources de données, l'étape suivante consiste à vérifier les métadonnées des tables et des champs. Parce qu'une fois que vous avez connecté vos données à Tableau, Tableau peut commencer à analyser le contenu de vos données pour émettre hypothèses sur les types et les rôles de chaque champ dans la source de données. Tableau peut attribuer à chaque champ types tels que entier, chaîne, date, etc. Les types de données nous fournissent des informations sur le type de données stockées dans nos ensembles de données. Cette information est très utile pour Tableau afin de comprendre comment traiter vos données. Quelles règles, opérations, calculs peuvent être effectués. Tableau va également attribuer un rôle à chaque champ. Ces rôles peuvent aider Tableau à créer les visualisations. Le premier ensemble de rôles comporte des dimensions et des mesures. Les champs de dimension définissent le niveau de détail de la vue. Et les champs contenant la mesure des rôles seront utilisés pour les agrégations dans la vue, nous avons un autre ensemble de rôles, nous avons un continu discret . Ces règles peuvent aider Tableau en traçant les visuels Les champs discrets peuvent diviser la vue pour séparer les valeurs. Et les champs dotés de règles continues traceront une chaîne ininterrompue et des valeurs connectées dans la vue Et j'appelle toutes ces informations relatives à votre champ des métadonnées dans la source de données Tableau. Enfin, je tiens à vous dire que les hypothèses avancées par Tableau à propos votre domaine sont correctes à environ 90 %, ce qui signifie qu' il est possible que ces hypothèses de Tableau soient fausses. C'est pourquoi il est très important une fois le modèle de données créé , de vérifier les métadonnées afin de vérifier que toutes les informations sont correctement attribuées. Sinon, vous aurez une mauvaise qualité et de mauvais résultats lors des visualisations. Très bien, nous allons maintenant approfondir ces concepts importants afin de les comprendre et de comprendre les différences entre eux. Très bien, c'était donc une brève introduction aux métadonnées de Tableau. Nous aborderons ensuite les types de données de base de Tableau tels que les entiers, les chaînes, les dates, etc. 91. Udemy 6 2 types de données: Très bien, nous pouvons donc trouver des types de données non seulement dans Tableau, mais dans tous les langages de programmation. Mais ils ne prennent pas exactement en charge les mêmes types de données. C'est pourquoi, si vous apprenez nouveau langage de programmation ou une application telle que Tableau, il est très important de comprendre quels types de données ils prennent en charge. La question qui se pose maintenant est la suivante : qu'est-ce qu'un type de données ? Le type de données nous donne des informations sur le type d'informations stockées dans nos données. Et cette information est très importante pour les langages de programmation et les applications tels que Tableau afin de comprendre comment traiter vos données. Quelles règles, opérations et calculs peuvent être effectués en plus de vos données. Maintenant, si vous regardez attentivement nos données, vous pouvez voir que chaque champ notre source de données doit être attribué à une petite icône ou à un simple. Ces icônes indiquent les types de données de chaque champ. Enfin, une fois que nous avons connecté nos données à Tableau, Tableau peut analyser nos données afin d' Tableau peut analyser nos données afin attribuer automatiquement le type de données correct à nos champs. La plupart du temps, Tableau le fait correctement, mais parfois les choses tournent mal ou vous souhaitez modifier le type de données d' un champ spécifique, c' est très simple. Vous pouvez le faire sur la page de la feuille de calcul ou sur la page de la source de données, vous obtiendrez exactement le même effet Passons à la page de la source de données. Passons aux commandes. Et cliquez sur l'icône ici, vous pouvez voir son trou numérique. Nous pouvons le remplacer par une chaîne de caractères. Ce que nous allons faire, il suffit cliquer sur la chaîne et c'est tout. Nous modifions simplement le type de données du numéro de commande. Mais supposons que nous voulions le modifier à nouveau comme Tableau l'a fait au début. Ce que nous allons faire, c'est revenir sur l'icône ici, puis nous allons revenir sur l'icône ici, revenir aux paramètres par défaut Cela revient au type de données d'origine que Tabloadd a attribué au début ici Encore une chose : les types de données sont très sensibles dans les articulations et les relations. Par exemple, si nous examinons cette relation entre les commandes et les clients, la clé est l'identifiant du client. Ces clés doivent avoir exactement le même type de données. Supposons que nous passions aux commandes et que nous changions l' identifiant client d'un numéro à une chaîne. Nous allons passer à la chaîne ici et nous la modifierons immédiatement. On peut dire qu'en ce qui concerne le modèle de données, la relation entre les commandes et les clients est désormais rompue. Vous pouvez voir dans l'info-bulle qu'il y a une incompatibilité de type entre l'ID client, la chaîne et le numéro d'identification du client Comme vous pouvez le constater, Tableau est très sensible au type de données de la clé que vous utilisiez des relations, Peu importe que vous utilisiez des relations, des joints ou des mélanges de données Ils doivent avoir exactement le même type de données. Maintenant, pour le corriger, comme vous pouvez le constater, nous n' avons plus les données. Passez en revue la grille de données, comment nous pouvons changer maintenant le type de données. Nous allons passer à la grille de métadonnées. Nous allons faire la même chose. Nous allons passer à l'ID client. Il suffit de cliquer sur l'icône du type de données et de revenir à la valeur par défaut ou à la valeur numérique. Je vais juste cliquer sur Valeurs par défaut et Tableau sera content maintenant, et les tables seront à nouveau liées. La troisième méthode pour modifier les types de données, vous pouvez accéder à la page de la feuille de calcul Et c'est pareil ici. Vous pouvez accéder aux icônes et modifier le type de données. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Dans Tableau, nous avons un tas de types de données différents que nous allons aborder dans ce Et je les regroupe en trois catégories. Nous avons d'abord les six principaux types de données de base. Nous avons le numéro du trou, la chaîne décimale, la date, la date et l'heure et le lingot Dans le deuxième groupe, nous avons des rôles. Nous avons des rôles géographiques et des rôles liés à l'image. Et le dernier groupe, nous avons des types de données avancés tels que group, cluster, group benz et set. Ce groupe contient des types de données spéciaux introduits par Tableau pour les visualisations de données Et ils sont spécialement conçus pour organiser nos données. Dans ce didacticiel, nous allons nous concentrer sur les deux premiers groupes, le groupe de base et le rôle des types de données avancés. Je vais consacrer un autre tutoriel complet à leur sujet. Bien, commençons maintenant par le premier groupe, les types de données de base, où nous allons approfondir chaque type afin de les comprendre. Allons-y, nous allons maintenant parler du numéro de type de données. Si nos données ne contiennent que des chiffres, rien d'autre, elles ne contiennent que des chiffres 0 à 9, nous pouvons les appeler un type de données numérique Et il est très important de comprendre que les chiffres ne peuvent contenir aucun caractère. Par exemple, supposons que nos données contiennent le numéro de téléphone suivant le numéro de téléphone suivant, ce type de données. Nous ne pouvons pas l'appeler un numéro car il contient des caractères. Nous avons le moins, le plus, car le type de données numérique ne peut comporter que des chiffres 0 à 9. Maintenant, si nous supprimons ces caractères du numéro de téléphone, cela ressemblera à ceci Et ce n'est que maintenant que nous pouvons lui donner le numéro du type de données dans Tableau. Le numéro du type de données comporte cette icône. C'est comme un hachage pour les nombres, nous avons deux types de données dans Tableau nombre hale et le nombre décimal Quelle est donc la différence entre eux ? Vous savez, en mathématiques, un nombre positif ou négatif peut être divisé par des points la première partie, nous l' appelons un nombre entier, et dans la seconde, nous l'appelons décimal Si votre numéro n'inclut pas décimales ou de fractions, nous pouvons l'appeler un nombre entier Par exemple trois -100 zéro et ainsi de suite. Mais si votre nombre contient des points et des fractions, nous l'appelons un nombre décimal, par exemple 2,4 ou 13,99. Et ici, vous devez faire attention à celui que vous utilisez, surtout si vous effectuez des calculs dans Tableau Par exemple, si vous souhaitez diviser deux nombres 1/2, si le champ de sortie contient le type de données entier, le résultat sera zéro. Mais s'il a le numéro de type de données décimal, le résultat sera correct 0,5 et c'est exactement la différence entre ces deux types de données Très bien, examinons maintenant nos champs dans Tableau pour savoir lequel contient le numéro de type de données. Et je dirais qu'il faut vérifier les commandes ici. Vous pouvez voir que nous avons le numéro de commande, identifiant client, l'identifiant du produit. En les cochant simplement, vous pouvez constater que ce sont tous des nombres, qu'ils n'ont pas de caractères et qu'ils n'ont pas de fractions. Cela signifie qu'ils doivent avoir le trou numérique du type de données. Comme vous pouvez le voir, ils sont tous numérotés. Vérifions les autres champs sur le côté droit. Nous avons ici des ventes, des remises, des bénéfices. Comme vous pouvez le constater, ils ont des fractions. Ces nombres doivent être décimaux. Vérifions-le. Vous pouvez voir que Tableau a automatiquement déterminé que ces nombres sont des nombres décimaux, mais pour ce qui est de la quantité, c'est l' ensemble, car nous n'avons aucune fraction définie ici, tout va bien Bien, nous allons maintenant parler de la chaîne de type de données. Le type de données chaîne est l'un des types de données les plus utilisés dans tous les langages de programmation dans Un type de données de chaîne est une séquence de caractères peut inclure des lettres, des passes numériques ou tout autre type de Vous pouvez considérer une chaîne comme un texte brut. Et n'importe quel champ de notre source de données peut être une chaîne. La chaîne est comme un type de données par défaut et elle n' a pas de règles ou quoi que ce soit d'autre comme les autres types de données. Cela signifie que vous pouvez convertir n'importe quel champ de votre source de données en votre source de données en un type de chaîne de données sans aucun problème Et Tableu utilise également le type de données chaîne lorsqu'il ne trouve aucun autre type de données approprié pour vos champs Examinons nos ensembles de données où se trouvent les champs contenant la chaîne de type de données Vérifions d'abord les produits. Ici, vous pouvez voir que nous avons ici deux chaînes, le nom du produit et la catégorie. Dans le nom du produit, nous avons des caractères, des espaces, des chiffres. Il s'agit de la chaîne de type de données. Examinons les clients. Ici, nous avons le prénom, le nom famille, les deux sont des chaînes de caractères. Mais maintenant, vous remarquerez peut-être ou vous demanderez, vous savez quoi, nous avons la ville et le pays, les deux contiennent des personnages. Pourquoi n'avons-nous pas l'icône d'ABC ? Est-ce que c'est comme une ficelle ? Eh bien, la réponse est oui, car si vous cliquez simplement sur l'icône, vous pouvez voir que Tableau l' a attribuée à une chaîne. Mais ici, la différence est qu'ils ont un rôle supplémentaire. Nous avons la règle géographique. Et vous pouvez voir que Tableau l'a attribué à un pays. Ici, Tableau va lui donner une autre icône juste pour indiquer que ce champ a un rôle géographique. Mais le type de données de base principal pour cela est une chaîne, et il en va de même pour la ville Bien, nous allons maintenant parler de l'un des types de données les plus confus. C'est la date. Si votre champ stocke des informations sur les données du calendrier, ce champ contiendra les dates du type de données. Les dates ont des formats très différents selon les pays. Par exemple, en Allemagne, nous avons les formats de date suivants. Vous voyez, nous utilisons des points au lieu de barres obliques, mais la date dans les formats internationaux suit une autre règle selon laquelle la date doit la diviser par un moins Et dans le monde, il existe de très nombreux formats différents. Ces dates suivent donc des formats spécifiques et nous les décrivons avec les codes suivants. Par exemple, pour les formats internationaux , nous avons ce code. Cela va commencer par l'année. Et l'année comporte quatre chiffres, c'est pourquoi nous avons quatre fois Y. Ensuite, nous avons un moins et deux chiffres Pour le mansus, nous avons M moins deux chiffres pour le jour, DD Il y a donc comme un code pour chaque partie des dates que nous avons, le jour, les mois, l'année, les semaines, etc. Dans ce tableau, je vais laisser le lien dans la description. Vous pouvez trouver tous ces codes et leurs descriptions. Avec cela, vous pouvez personnaliser le format de date comme bon vous semble. Ne t'inquiète pas pour ça. Tableau comprend presque tous les formats de date utilisés dans nos données. Nous pourrions avoir non seulement les données du calendrier, mais également des informations sur l'heure. Ensuite, nous avons Tableau, un autre type de données que nous appelons date et heure. Et dans les langages de programmation ou les bases de données, vous avez peut-être déjà entendu parler de l'horodatage, mais Tableau, c'est ce que nous appelons date et heure. Cela pourrait ressembler à ceci. Nous avons la date, puis l'espace, et ensuite nous avons des informations sur l'heure, les minutes et les secondes, comme les dates, elles peuvent également avoir des formats différents. Vous pourriez avoir les secondes li, le fuseau horaire et bien d'autres choses encore. Nous avons donc ici à nouveau un tableau de tous les codes pour les informations temporelles. Vous pouvez également le trouver sur le même lien. Très bien, examinons maintenant nos données pour savoir quels champs contiennent la date du type de données, généralement dans un modèle de données à schéma en étoile. Toutes les dates sont indiquées dans le tableau des faits et notre tableau d'information contient les commandes. Vérifions-le. Vous pouvez voir que nous avons deux champs avec les dates en forme d'icône de type de données. Nous avons la date d'expédition et la date de commande. Ce n'est pas la date et l'heure parce que nous n'avons pas de données. Informations sur l'heure. deux champs sont donc des dates, nous pouvons vérifier ici et ici et dans les autres tableaux, lois générales et clients, ils n'ont ni date ni heure car ce sont des dimensions, ne sont pas des événements et ne contiennent généralement aucune information sur la date. Bien, revenons maintenant à nos commandes, à nos deux champs. Et comme vous pouvez le voir, le format ici est qu'ils sont divisés par des barres obliques Disons que vous ne voulez pas ce format, vous voulez autre chose. Alors maintenant, comment pouvons-nous modifier le format de date dans Tableau ? Pour ce faire, nous devons accéder à la page de la feuille de travail. Passons donc à la page de la feuille de travail ici. Et maintenant tu dois décider quelque chose. Est-ce que je souhaite modifier le format de date pour l'ensemble du classeur, pour toutes les visualisations Cela signifie que vous modifiez le format par défaut de la date. Ou vous souhaitez modifier le format uniquement pour cette vue. Pour une seule visualisation. Je vais vous montrer comment vous pouvez faire les deux. Maintenant, mettons quelque chose à notre avis. Je vais prendre le numéro de commande, glisser-déposer ici. Travaillons sur la date de commande. Je vais le glisser-déposer sur le tableau. Je vais le montrer comme un an. Je veux la date exacte pour voir le format. Comme vous pouvez le voir, notre date a le format suivant. Je souhaite maintenant modifier le format de date par défaut pour l'ensemble du classeur Pour ce faire, nous allons cliquer avec le bouton droit de la souris sur le côté gauche de la date de commande. Ensuite, nous allons dans les propriétés par défaut, où vous pouvez trouver le format de date. Si vous cliquez sur cette option automatique, c'est ce que Tableau a découvert au début. Et puis nous avons un format prédéfini issu de Tableau. Ce qui est intéressant, c'est qu'à la fin, nous avons personnalisé notre nouveau format pour que la date puisse être divisée par des points. Et l'année ne comportera que deux chiffres. Le format du code sera le suivant, D, D pour le jour, puis des points, M, M pour le mois. Pour l'année, nous n'aurons que deux chiffres. Ça va être Y, Y deux fois. Allons-y, d'accord. Comme vous pouvez le constater, Taba a modifié le format de date dans Tableau Maintenant, dupliquons cette feuille de travail ici, Piratical se lance dessus Piratical se lance Et puis dupliquez, comme vous pouvez également le voir dans la feuille de travail suivante, nous avons exactement le même format que celui que nous avons défini Cela signifie que le format que nous avons défini est désormais un format par défaut pour l'ensemble du classeur Mais maintenant, disons que je souhaite le modifier uniquement localement lors d' une visualisation. Je ne souhaite pas modifier le format par défaut de la date. Dubliconnons cela également une fois de plus. Maintenant, au lieu d' aller sur le côté gauche, nous allons rester dans la vue et nous allons accéder à nos champs cliquer dessus avec le bouton droit de la souris, puis passer à celui-ci ici, formater. Une fois que vous l'avez fait sur le côté gauche, les données vont passer au format spin. Ici, sur le côté gauche, vous pouvez voir les dates. Si vous cliquez dessus , nous allons obtenir exactement les mêmes informations ici. Il s'agit des paramètres prédéfinis dans Tableau. Nous avons l'automatique en haut, et en bas, nous avons la personnalisation. Choisissons maintenant l'un de ceux prédéfinis. Je vais prendre la semaine et l'année. Cliquons dessus. Comme vous pouvez le constater, Tableau a changé le format de date dans cette vue. Il est maintenant intéressant de vérifier sur les autres feuilles si le format de la date a changé. Revenons aux feuilles précédentes et voyons l'état au format par défaut de la date. Vous apprendrez ainsi à personnaliser le format de la date pour une vue spécifique ou pour l'ensemble du travail. Mais maintenant, je veux changer le format de date comme avant. Pour ce faire, je vais aller ici , fermer ce format. Ensuite, revenez à la date de commande, cliquez avec le bouton droit sur le format de date des propriétés par défaut, puis cliquez sur Automatique et OK. Comme vous pouvez le constater, nous avons à nouveau le même ancien format. Voilà, voici comment nous pouvons travailler avec la date du type de données. Bien, nous allons maintenant parler du dernier type de données de la catégorie de base, le type de données Pullion Le type de données Pollan représente un champ qui n' a que deux valeurs, vrai ou faux C'est comme le langage informatique, nous n'en avons que 1.0. Ce type de données est souvent utilisé dans la sortie d'une condition ou d'une logique Par exemple, si je vous demande vous avez aimé cette vidéo jusqu' à présent, la réponse sera oui ou non. Si vous aimez cette vidéo, merci de la donner de même. La réponse à cette question est la suivante : le type de données peut-il extraire oui ou non, vrai ou faux, et non, d'autres valeurs ? Et n'oubliez pas de vous abonner Les types de données d'extraction ont de nombreux cas d'utilisation Par exemple, contrôlez le flux de travail de quelque chose. Si le résultat est vrai, faites quelque chose. Si c'est faux, faites autre chose. Très bien, voyons maintenant si nous pouvons trouver type de données d'extraction dans nos commandes Nous pouvons vérifier ici, nous n'avons aucun type de données d' extraction plus que les clients. Rien Et dans les produits, eh bien, nous n'avons aucun champ avec le type de données des lingots Eh bien, en général, des lingots de types de données sont ajoutés une fois que nous utilisons les conditions dans Tableau et une fois que nous créons de nouveaux champs calculés Pour créer le champ calculé, nous allons maintenant accéder à la page de la feuille de calcul Nous allons passer à la feuille numéro un. Assurez-vous maintenant de sélectionner la petite source de données. Ensuite, nous passons à cette petite icône ici. Et maintenant, nous sélectionnons Créer un champ calculé. Alors, cliquons dessus. Une nouvelle fenêtre s'affichera pour écrire notre expression ou notre condition. Je vais lui donner le nom de Logic 400. Et maintenant, qu' allons-nous vérifier, ou quel est notre état ? Si les ventes sont inférieures à 400, cela doit être vrai, sinon ce sera faux. La logique est très simple. Nous allons donc trouver ici les ventes inférieures à 400, et si les ventes sont inférieures à 400, ce sera vrai. Sinon, ce sera faux. Cliquez sur OK. Une fois cela fait, vous pouvez trouver sur le côté gauche un nouveau champ appelé Logic 400. Il a le type de volume de données. La sortie ne comporte que deux valeurs, vrai et faux. Validons-le. Je vais juste le glisser-déposer sur la vue d'ici. Comme vous pouvez le constater, nous n'avons que du faux et du vrai. Voyons si la logique fonctionne. Nous allons donc prendre le numéro de commande et le mettre juste avant. Maintenant, nous avons besoin des ventes. Nous allons donc prendre les ventes, glisser et les déposer ici sur ABC. Ici, vous pouvez voir, par exemple, que le premier ordre est inférieur à 400, ce qui signifie que la logique est vraie, correcte. Et puis le suivant , il est supérieur à 400, c'est faux. Et ainsi de suite. Nous pouvons voir que si le champ ne contient que deux valeurs, vrai et faux, le type de données sera alors lingot Et nous l'utilisons généralement comme résultat d'une condition. Et le type de données Bullion a de nombreux cas d'utilisation. Par exemple, si vous souhaitez filtrer nos données supérieures à 400, nous ne voulons pas les voir apparaître dans nos visualisations Donc, ce que nous pouvons faire, c'est utiliser la logique du filtre Il suffit de la suivre et de la déposer sur les filtres. Et nous allons sélectionner uniquement le vrai. Je vais donc décocher le faux, puis appuyer sur, OK. Comme vous pouvez le constater, le résultat ne montre que les commandes dont les ventes sont inférieures à 400. Et cela nous permet de filtrer nos données très facilement. Très bien, nous avons donc abordé les six types de données de base de Tableau. Faisons maintenant un bref récapitulatif. Nous avons le trou numérique pour les champs qui ne stockent que des nombres sans caractères, et ces nombres sont sans fractions ni points décimaux Le numéro est également valable pour les champs qui ne contiennent que des nombres sans caractères, mais ces nombres peuvent contenir des fractions ou des points décimaux Une chaîne est une séquence de caractères quelconques. Il peut s'agir de chiffres, de lettres, caractères spéciaux ou d'espaces. Ensuite, nous avons un rendez-vous. La date concerne les champs qui stockent des informations sur les dates du calendrier. Ensuite, nous avons également la date et l'heure pour les champs qui stockent informations sur le calendrier et sur l'heure. Et il a également des formats spécifiques. Et la dernière fois que nous avons eu le lingot, il ne peut stocker que deux valeurs, fausses ou vraies, et nous l' utilisons généralement pour des conditions Très bien, jusqu'à présent, nous avons appris les types de données de base de Tableau. Ensuite, nous allons apprendre les deux rôles liés aux types de données, à savoir les rôles géographiques et les rôles liés aux images. 92. Udemy 6 3 rôles: OK les gars, donc le premier rôle dont nous allons parler est le rôle géographique. Si votre champ de données contient informations de localisation ou des zones géographiques, vous pouvez l'attribuer à un rôle géographique dans Tableau en fonction du type de lieu, tel que la ville, le pays , le code postal, etc. L'attribution de ce rôle supplémentaire peut aider Tableau à tracer correctement vos données. Si vous utilisez des visualisations cartographiques dans Tableau, il existe plus de 12 rôles géographiques, mais je pense que les plus importants sont la ville et le code postal Maintenant, vérifions nos données, mais d'abord, un café. Allons, d'accord, revenons à notre source de données. Allons à la table du client. Nous y avons des informations sur la localisation des clients. Nous avons ici trois champs. Nous avons le pays, la ville et le code postal. Maintenant, pour vérifier le rôle géographique, il suffit de cliquer sur l'icône du type de données ici. Encore une fois, ici, il est très important de comprendre. Chaque champ doit avoir un type de données de base. Par exemple, le code postal est un trou numérique. Ensuite, nous lui attribuons un rôle supplémentaire. Le fait d'avoir le rôle géographique ne supprimera pas le type de données numériques. Voyons maintenant le rôle géographique ici. Et vous pouvez le voir attribuer à n'importe quoi. Il reste ici. Aucune. Il s'agit d'un code postal ou d'un code postal, nous allons donc corriger cela. Nous allons simplement cliquer dessus ici pour attribuer un rôle géographique. Et vous pouvez voir que l' icône a changé. Avec cela, nous avons le numéro du type de données et nous lui avons attribué un rôle géographique . Allons voir les autres. Cela devrait être un, cliquons ici. Le type de données de base est une chaîne car nous avons des caractères. Et vérifions le rôle géographique. Tableau l'a fait correctement Nous l'avons en tant que ville. C'est exact. Allons dans le pays d'ici. Nous l'avons sous forme de chaîne , puis le rôle géographique est le pays. Ainsi, toutes les informations de localisation sont correctement attribuées au rôle géographique. Nous pouvons commencer à créer des visualisations cartographiques dans Tableau. Permettez-moi de vous montrer un exemple. Passons à la feuille numéro un ici. Ce que nous pouvons faire, c'est aller voir les clients d'ici. Et prenons les informations de localisation. Prenons le comté, la ville. Prenons une métrique. Je vais prendre les soldes, glisser et les déposer ici sur ABC. Comme vous pouvez le constater, ce n'est qu'une table. Nous voulons le transformer en carte. Pour ce faire, rendez-vous sur Show Me over here, puis cliquez sur la carte. Vous pouvez constater que Tableau a correctement tracé nos données. Permettez-moi de le fermer et attribuer la métrique à chaque pays. Cela est dû au fait que nous avons attribué à nos données un rôle géographique. Très bien, alors parlons de l'autre. Nous avons le rôle d'image. Il s'agit d'une toute nouvelle version que Tableau vient de présenter en 2022. En principe, si votre champ stocke une URL pointant vers des images, vous pouvez attribuer à ce champ le rôle d'image avec l'URL permettant d'afficher les images dans les visualisations Et Tableau a ici certaines exigences. Donc, dans le premier cas, Tableau ne prend en charge que ces trois extensions d'image, et l'URL doit commencer par l'exigence HTTB ou HTTBS Le nombre maximum d'images dans chaque champ est de 500, puis nous avons la taille de l'image. Il doit être inférieur à 128 kilopytes. Mais les choses peuvent changer au fil du temps, puisqu'il s'agit d'une toute nouvelle fonctionnalité de Tableau. Et je pense que le cas le plus courant est de montrer les images du produit dans vos visualisations. Très bien, voyons maintenant un exemple dans Tableau rôle de l'image dans nos ensembles de données J'ai préparé quelques URL dans les produits de la table, mais uniquement dans les petits ensembles de données. Alors vérifions-le. Si vous accédez aux produits ici, nous avons un champ appelé images de produits, et ici nous avons des URL pointant vers des images de mon site Web Nous allons maintenant vérifier le type de données. Ici, il s'agit d'une chaîne de type de données. Il s'agit de la base, car une URL est une séquence de caractères. Et maintenant, nous pouvons ajouter à ce type de données de base un rôle d'image. Et c'est très simple, il suffit de passer ici au rôle de l'image et de cliquer sur l'URL. Alors faisons-le. Et avec cela, nous avons une nouvelle icône qui indique que ce champ a le rôle d'image. Vérifions les données. Nous allons passer à la feuille numéro un. Ensuite, nous passons aux produits, nous nous assurons de sélectionner la petite source de données. Ensuite, nous passons à l'image des produits. Il suffit de glisser-déposer ici. Et comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons quelques images des produits, mais deux d'entre elles sont cassées. Et je pense que la version disto de Tableau Public en est encore à la mode Parce que si nous publions maintenant sur Tableau Public in the Whip, toutes les icônes seront correctement affichées. Maintenant, nous pouvons aller chercher un autre terrain. Prenons les ventes, glissons-les ici. Et avec cela, nous avons de belles images pour la matrice. Allons le publier dans Tableau public. Je vais l'appeler View Image. Faisons des économies, comme vous pouvez le constater. Maintenant, dans Tableau Public, nous avons toutes les icônes, rien n'est cassé. Je pense que si vous créez des tableaux de bord sur les produits, il est vraiment agréable de montrer l'image du produit au lieu des noms Il est simplement plus accrocheur d'avoir des images dans les visualisations Très bien, c'est donc tout pour les types de données. Nous allons maintenant découvrir des concepts très importants, les dimensions et les rôles de mesure dans Tableau. 93. Udemy 6 4 Dim & Mes: Dimensions et mesures dans Tableau. Ainsi, une fois que nous avons connecté nos données à Tableau, Tableau et que nous les avons analysées afin d'attribuer à chacun de nos champs une dimension ou de mesurer ce type de métadonnées. Cela va aider Tableau à effacer nos visualisations. Bien, alors maintenant la question est : que sont les dimensions et les mesures ? Eh bien, Tableau n'a pas inventé le concept de dimensions et de mesures. C'est un vieux concept de PI. Et maintenant, nous allons avoir une brève histoire d'origine. Si vous apprenez les concepts de data warehuse et de business intelligence, vous savez peut-être déjà que le concept de base est l' opération multidimensionnelle, le traitement analytique Selon le concept, si vous souhaitez répondre à des questions commerciales ou effectuer une analyse de données, nous devons d'abord créer un modèle de données ayant la forme d'un cube multidimensionnel C'est un peu comme ce cube. Et chaque cube contient deux informations. abord, nous avons les dimensions du cube, et deuxièmement, nous avons ces cellules, ces cellules peuvent stocker des informations telles que des données, des nombres, et nous les appelons mesures. Chaque cube possède deux informations, les dimensions et les cellules, les mesures. Maintenant, prenons un exemple. Nous avons le cube des ventes en trois dimensions. La première dimension concerne les emplacements. Et sur les sites, nous avons trois membres, les États-Unis, la France et l'Allemagne. Ces trois valeurs sont le membre de l'emplacement dimensionnel. Et nous avons une autre dimension qui s'appelle le temps. Et il compte trois membres dans la dimension, janvier, février et mars. Et la troisième dimension, nous avons les catégories. Maintenant, dans les ventes du cube, nous avons les meilleures Notre cube est maintenant prêt avec les dimensions et les mesures et nous pouvons commencer à répondre aux questions commerciales. Par exemple, trouvez le total des ventes aux États-Unis. Qu'est-ce qui peut arriver ? Nous pouvons sélectionner l'emplacement dimensionnel et filtrer la dimension pour n' avoir que le membre américain. Cette opération dans le cube s' appelle le découpage du cube Ensuite, nous pouvons les agréger, les mesurer, et nous obtiendrons un total de 120 ventes. Et si vous avez un cube, nous pouvons effectuer plusieurs opérations, comme trancher, en dés, enrouler, percer et nous faire battre Ainsi, si vous disposez d'un tel cube, nous pouvons analyser les données et trouver des réponses rapides aux questions commerciales. Pour résumer, les dimensions contiennent des valeurs qualitatives. Ils décrivent généralement quelque chose comme le nom du produit, la catégorie de diffusion, la localisation du client Et nous utilisons des dimensions pour classer, filtrer et afficher le niveau de détail Et d'autre part, nous avons les mesures. Ils contiennent des valeurs quantitatives numériques qui peuvent être mesurées comme leur nom l'indique Et les mesures, contrairement aux dimensions, peuvent être agrégées. D'accord, donc cela peut encore prêter à confusion. Et si tu dis, tu sais quoi ? Si j'examine mes données, comment puis-je décider s'il s'agit d'une dimension ou d'une mesure ? Voici donc mon processus de prise de décision. Je vérifie d'abord le type de données du champ, s'il s'agit d'un nombre. Si la réponse est non, alors ce champ est une dimension. Mais si la réponse est oui, alors nous pouvons poser la question suivante. Est-il judicieux d'agréger les valeurs du champ, exemple en calculant la somme des valeurs ou en trouvant la valeur moyenne ? Si la réponse est oui, il s'agit d'une mesure. Mais si la réponse est non, il s'agit d'une dimension. Cela signifie donc que tous les champs non numériques sont des dimensions, tous les champs numériques Cela dépend vraiment de la question savoir s'il est judicieux d'agréger les valeurs. Dans l'affirmative, il s'agit d'une mesure. Si ce n'est pas le cas, c'est une question de dimension. OK, alors pratiquons maintenant. Afin de comprendre le concept de dimensions et de mesures et leur fonctionnement. Nous allons vérifier nos ensembles de données et attribuer à chaque champ une dimension ou une mesure Nous allons préparer la table des clients ensemble. Ensuite, vous pouvez regarder la vidéo pour faire les produits et les commandes Et puis, à la fin, nous allons vérifier le résultat ensemble. Alors allons-y, nous allons commencer par le premier champ, le numéro client. L'identifiant du client est un chiffre, nous ne pouvons donc pas dire qu'il s'agit automatiquement d'une dimension à laquelle il faut accéder. Maintenant, la question suivante savoir s'il est judicieux de l'agréger ? Eh bien, nous devons comprendre que l'identifiant client est un identifiant unique pour les clients. Par exemple, Maria a le numéro de client numéro un, Martin en a quatre. Et maintenant, si nous additionnons toutes ces valeurs, nous allons obtenir la valeur 15. Ou si nous faisons la moyenne, nous obtiendrons la valeur de trois. Ces valeurs n'ont aucun sens car nous utilisons l'identifiant client uniquement pour identifier les clients. Et je ne pense pas que nous serons dans une situation où nous devrons trouver la moyenne des identifiants uniques car cela n'a aucun sens Ce champ est une dimension et nous pouvons ainsi attribuer l' identifiant client à une dimension. Passons maintenant à la suivante. C'est beaucoup plus simple car nous avons ici le prénom et il n'est pas numérique, il est donc automatiquement dimensionné Il en va de même pour le nom de famille. C'est aussi une corde. Ce n'est pas un chiffre. Très bien, alors passons à la suivante. Nous avons le code postal ou le code postal. C'est un chiffre. Nous pouvons donc nous poser la question suivante : est-il judicieux de faire de l'agrégation ici ? Eh bien, je ne pense pas qu' il y aura une situation où nous devrons trouver la somme du code postal ou en trouver la moyenne. Cela signifie donc que c'est à nouveau là, c'est un nombre, mais c'est une dimension, alors attribuons-lui la valeur correspondante. Et puis la suivante, c'est facile, nous avons donc la ville et le pays. Ces deux valeurs sont des chaînes, il s'agit donc automatiquement d'une dimension. Attribuons-le donc à nouveau. Passons au dernier champ. Nous avons le score ici. C'est encore une fois un chiffre que nous pouvons nous poser la question : est-ce que cela a du sens ici de faire des agrégations Eh bien, la réponse est oui. Il est vraiment logique de trouver la moyenne du score. C'est pourquoi nous allons le mapper à une mesure. Sur la table, clients, nous avons six dimensions et une seule mesure. Vous pouvez maintenant mettre la vidéo en pause afin de entraîner avec les commandes de table et avec les produits. Très bien, maintenant nous allons vérifier les résultats. Comme vous pouvez le voir dans les commandes du tableau, nous avons de nombreuses mesures car il s'agit d'un tableau de faits. Et les tables de faits dans le schéma en étoile constituent l' endroit central des mesures. C'est tout à fait normal. Vérifie les champs. Nous avons le numéro de commande, l'identifiant client, l'identifiant du produit. C'est comme l'identifiant du client. Ce sont des identifiants et cela n'a aucun sens de les agréger C'est pourquoi nous l'avons sous forme de dimensions. La date de commande et la date d'expédition. Ces informations ne sont pas numériques, ce qui signifie qu'il s'agit d'une dimension Et puis nous avons toutes ces informations. La quantité des ventes, les remises, les bénéfices, prix unitaires, tous ces champs sont des chiffres. Ici, il est judicieux de faire des agrégations telles que la somme ou la moyenne Nous allons utiliser les commandes, le tableau d'information si nous avons besoin de mesures. Passons à la suivante, aux produits présentés ici. Celui-ci est simple, l'identifiant du produit ressemble, encore une fois, à l'identifiant. Cela n'a aucun sens de faire une agrégation. Nous pouvons l'avoir sous forme de dimensions, nom de produit et de catégorie. Ces deux informations sont des chaînes, elles ne sont pas numériques, et c'est pourquoi ce sont des dimensions J'espère que vous avez compris comment je m'y prends habituellement. En examinant simplement les données, nous pouvons décider s'il s'agit d'une dimension ou d'une mesure. Bien, revenons maintenant à Tableau La première question est où puis-je trouver dans Tableau si mes champs sont des mesures ou des dimensions ? Eh bien, il n'y a pas d'icônes pour les dimensions et les mesures, et nous ne pouvons pas non plus vérifier cela sur la page de la source de données. Pour vérifier les dimensions et les mesures, nous devons accéder à la page de la feuille de travail Passons à la feuille numéro un. Ensuite, nous allons passer au bain de données sur le côté gauche. Ouvrons n'importe quelle table, par exemple les commandes. Maintenant, si vous regardez attentivement les commandes du tableau, vous trouverez une fine ligne horizontale grise qui divise les champs des commandes en deux groupes Les champs au-dessus de la ligne sont les dimensions. Et les champs situés en dessous de la ligne sont les mesures. Par exemple, nous avons l'identifiant client, les dates de commande, le numéro de commande, l'édition du produit, etc. Ces champs sont des dimensions dans Tableau et les champs situés sous la ligne correspondant aux remises, aux ventes en quantité, etc. Ces champs sont des mesures, vous pouvez trouver ce séparateur, cette ligne horizontale dans chaque tableau Si vous allez voir les clients ici, vous verrez à nouveau la même ligne qui sépare les dimensions mesures et la même chose si vous allez voir les produits Faites défiler la page vers le bas, nous avons à nouveau la même ligne. Et encore une chose que vous avez peut-être déjà remarquée. Laisse-moi juste fermer ces tables. Qu'à l'extérieur de la table, il y a aussi une ligne horizontale. Dans Tableau, nous sélectionnons parfois des champs qui n'appartiennent à aucune table et Tableau peut placer juste en dehors des tables C'est comme les champs globaux, et pour cela, nous avons également besoin d' un séparateur pour diviser les champs en dimensions et en mesures Bon, alors revenons aux commandes. Et maintenant, vous pourriez dire, vous savez quoi ? Nous n'avons pas besoin de cette ligne horizontale pour déterminer si le champ est une dimension ou une mesure. Et maintenant, si le champ est de couleur bleue, c'est une dimension. Et si le champ est de couleur verte, alors c'est une mesure. Eh bien, c'est exactement là que la plupart des développeurs de Tableau s'embrouillent. Les choses se mélangent entre dimensions, mesures et discrétion. En continu. Pour être honnête, je pensais la même chose au début jusqu'à ce que je découvre que la couleur du champ indique si le champ est discret ou continu. Nous allons parler de ce concept dans le prochain tutoriel. Ne t'inquiète pas pour ça. La couleur n'indique pas si le champ est une dimension ou une mesure, mais la position du champ, qu'il soit au-dessus ou en dessous de la ligne. Permettez-moi de vous montrer rapidement quelque chose. Prenons n'importe quel champ ici, l'identifiant du produit. Faisons-le simplement glisser un peu. Maintenant, le tableau va marquer la ligne horizontale en orange. Et je vais vous montrer, d'accord, tout ce qui est au-dessus est une dimension et tout ce qui est en dessous ce sont des mesures. Tableau l'a donc également photographié. Très bien, alors passons à la question suivante. Comment modifier un champ de dimension en mesure et vice versa ? Et ici, vous avez deux options. Soit vous allez le faire globalement pour l'ensemble du classeur, pour toutes les vues, soit vous pouvez effectuer la modification localement dans une vue individuelle Voyons donc comment nous pouvons le faire. Commençons par le premier, dans lequel nous allons apporter la modification à l'ensemble du classeur pour toutes les vues du monde entier Nous allons, par exemple, prendre le numéro de commande ici. Il suffit de cliquer dessus avec le bouton droit de la souris. Ensuite, nous passons ici, Convertir en mesure. Cliquons dessus. Et comme vous pouvez le constater, l'ID de commande des champs est simplement passé du haut de la ligne au dessous de la ligne à titre de mesure. Maintenant, si vous voulez le redimensionner, le modifier radicalement puis le convertir en dimension, c'est tout , c'est vraiment facile. Voyons maintenant comment effectuer la modification localement sur une vue sans affecter l'ensemble du classeur Reprenons le numéro de commande, faisons-le glisser et jetons-le ici, et nous allons le modifier radicalement dans la vue. Ensuite, nous allons passer aux mesures. Nous allons le convertir en mesure. Il s'agit actuellement d'une dimension. Passons aux mesures et nous devons sélectionner l'un de ces calculs. Prenons, par exemple, la somme. Comme vous pouvez le constater, le numéro de commande uniquement pour cette vue est une mesure. Mais le numéro de commande sur le côté gauche de l'ensemble du classeur reste sous forme de dimension C'est une façon très simple de convertir entre les mesures et les dimensions. Prenons un exemple dans Tableau afin de comprendre l'objectif principal des mesures et des dimensions. Passons aux commandes sur le côté gauche et à la petite source de données. Et prenons une mesure, les ventes. Nous allons simplement le glisser-déposer sur le texte ici. Comme vous pouvez le constater, Tableau va commencer immédiatement à effectuer des agrégations sur les mesures Maintenant, si vous vérifiez les données, nous n'avons qu'un seul chiffre. Il s'agit du total des ventes que nous avons dans notre ensemble de données. Nous sommes maintenant au plus haut niveau de détail où tout est agrégé en un seul chiffre. Et maintenant, nous devons ajouter plus d'informations afin de comprendre ce chiffre. Pour ce faire, nous allons utiliser des dimensions. Par exemple, passons aux produits ici, et prenons la catégorie. Je vais donc simplement glisser-déposer cette catégorie ici. Et comme vous pouvez le voir maintenant, cette dimension divise notre mesure en deux lignes Cela signifie que nous avons maintenant un niveau de détails inférieur à celui de l'agrégation supérieure. Passons maintenant à une autre dimension. Nous allons prendre le nom du produit. Il suffit donc de le glisser-déposer ici, près de la catégorie. Et comme vous pouvez le constater, l'utilisation de cette dimension peut nous donner un niveau de détails sur les ventes différent détails sur les ventes de celui de la première dimension, la catégorie. Que s'est-il passé ? Nous venons de passer aux détails un niveau de plus en dessous. Passons maintenant à la troisième dimension. Nous allons maintenant prendre le numéro de commande indiqué sur la commande. Il suffit de le glisser-déposer près du nom du produit. Comme vous pouvez le constater, cette dimension peut nous amener au niveau de détail le plus bas où l'agrégation de la mesure est exactement la même valeur d'origine. Comme vous pouvez le constater, les dimensions définissent le niveau de détail de nos vues. Et chaque dimension peut nous amener à différents niveaux de détails. Si vous voulez accéder au plus haut niveau de détails, vous devez toujours supprimer toutes les dimensions et n'avoir que la mesure en tant que. Comme nous supprimons ces dimensions, nous passons au niveau supérieur de Une autre belle façon de montrer que si nous passons à la visualisation de la carte arborescente, permettez-moi de revenir ici pour avoir une dimension Passons à Show Me , puis cliquons sur l'arbre. Vous pouvez maintenant voir que nos données sont divisées en deux détails seulement. Maintenant que nous ajoutons des dimensions, reprenons le nom du produit ici, faisons-le glisser sur l'étiquette. Vous pouvez voir la vue, la diviser pour obtenir plus de détails Si nous passons au niveau le plus bas, si vous prenez le numéro de commande, encore une fois, ici, jusqu'à l'étiquette, nous pouvons voir que la vue est divisée. De plus, maintenant je vais vous dire un petit secret. Si vous le suivez, vous pouvez générer des centaines de rapports, même si vous disposez de petits ensembles de données Si vous combinez une mesure avec une dimension, vous créerez une nouvelle vue ou de nouveaux rapports dont le titre suit ce modèle, mesure par dimension. Par exemple, les ventes par produit, bénéfices par catégorie, la quantité par pays. Ainsi, si vous suivez ce modèle, vous pouvez générer des quantités infinies de rapports et de vues dans Tableau. Très bien, maintenant, si vous utilisez les dimensions et les mesures de nos petits ensembles de données, nous avons environ 16 dimensions et dix mesures Cela signifie donc que si vous suivez cette règle, vous pouvez générer environ 160 vues et rapports. Ainsi, même si nous disposons de petits ensembles de données, nous pouvons générer d'énormes quantités de vues et de rapports Ainsi, comme vous pouvez le voir sur les visualisations, si nous combinons les deux, nous aurons les ventes par commande, ventes par date d'expédition, ventes par date par pays, etc. Très bien, je vais maintenant vous montrer comment nous créons généralement des rapports dans Tableau à l'aide de dimensions et de mesures. Nous allons maintenant travailler avec une seule mesure, les ventes, et nous allons créer des tableaux de bord à ce sujet Restons-en donc à la petite source de données et nous allons déduire les ventes des commandes. Faisons-le simplement glisser-déposer quelque part dans les rangées. Et maintenant, la dimension sera le nom du produit. Reprenons le nom du produit à partir des produits. Faisons-le glisser et déposez-le ici. Alors c'est tout. Nous devons maintenant parler de ventes par produit. Renommons simplement les feuilles ici, non ? Connectez et renommez les ventes par produit. Très bien, nous allons maintenant en créer un autre en utilisant la même mesure, une dimension différente. Ce que nous allons faire, c'est simplement dupliquer. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et dupliquez. Nous allons maintenant avoir les ventes par catégorie. Je vais juste le renommer à nouveau. Appelons cela les ventes par catégorie. Nous allons maintenant supprimer le nom du produit ici. Il suffit de le glisser-déposer quelque part dans l'espace blanc. Ensuite, nous revenons aux produits et déposons la catégorie sur les colonnes. Nous allons maintenant utiliser différentes vocalisations. Je vais aller au Show Me par ici. Et utilisons le graphique circulaire. Cliquez dessus. Bien, nous avons maintenant un graphique circulaire, mais j'aimerais montrer les valeurs. Nous allons sur l'étiquette ici, nous cliquons dessus, puis nous cliquons sur cette étiquette Afficher les marques afin d' afficher des valeurs indiquant qu'il s'agit de notre deuxième étiquette. Très bien, nous allons maintenant créer le troisième avec une autre dimension. Nous allons prendre la date de commande, mais nous n'allons afficher que les mois. Nous allons aller ici et le dupliquer à nouveau. Il suffit de le renommer, je vais l'appeler ventes par mois. Nous allons maintenant supprimer la catégorie. Il suffit de le déposer ici. Ensuite, prenons la date de commande, glissons-la sur les colonnes. Nous allons passer les visualisations à la normale. Je vais cliquer dessus ici sur les pièces comme vous pouvez le voir ici. Le tableau indiquera les années à compter de la date de commande. Nous voulons que cela dure un mois. Nous devons changer cela. Il suffit de cliquer avec le bouton droit sur la dimension , puis de sélectionner le mois ici. C'est ce que nous allons faire. Permettez-moi de fermer le, me montrer ici, puis d'ajouter quelques lapoles Très bien, c'est tout pour cette vue. Passons à la dernière, nous allons faire des ventes par pays. Répliquons cela à nouveau, et nous l' appellerons Ventes par pays. Ensuite, nous allons supprimer la date de commande des dimensions. Ensuite, nous allons prendre le Dimension Country. Il suffit de le glisser-déposer sur les lignes. Maintenant que nous avons le pays, nous pouvons le transformer en carte. C'est ce que nous allons faire. Nous allons sur le Show Me over here, puis nous sélectionnons la carte. Cliquez dessus. C'est bon. Nous avons donc maintenant une carte montrant les ventes par pays. Très bien, maintenant que nous avons ces quatre rapports ou feuilles, nous pouvons créer un tableau de bord. Pour créer un nouveau tableau de bord, nous allons accéder à cette icône ici. Cliquez dessus. Avant de commencer, je vais juste lui donner un nom. Appelons-le Tableau de bord des ventes. accord ? OK. Maintenant, nous allons faire glisser et déposer toutes les feuilles. Nous allons d' abord commencer par le pays. Déposons-le juste ici au milieu. Ensuite, nous allons prendre la catégorie juste en dessous. Ensuite, le produit à côté. Faisons trois tailles, un peu vers la gauche. Ensuite, nous allons prendre le dernier, le N, et le mettre ici. Comme vous pouvez le constater, avec seulement quatre dimensions et une mesure, nous avons pu créer des tableaux de bord sur les ventes Et en suivant simplement cette petite règle, les ventes par pays, ventes par catégorie, les ventes par produit et les ventes par mois sont toujours mesurées par dimension. Maintenant, il est très facile de s'entraîner, suffit de choisir une autre mesure avec des dimensions différentes et de créer différents tableaux Très bien, passons maintenant un bref résumé dans lequel nous allons comparer les dimensions et les mesures côte à côte afin de comprendre les différences entre elles. Commençons par la définition. Les dimensions sont des champs contenant des valeurs descriptives, tandis que les mesures sont des champs contenant des valeurs numériques quantitatives Par exemple, nous avons des dimensions telles que la catégorie de diffusion, le pays et l'identifiant du client Et d'autre part, nous avons des mesures telles que les ventes, les bénéfices et la quantité. Le point suivant concerne l' agrégation des dimensions qui peuvent être agrégées car chaque membre de la dimension est unique Les mesures peuvent toutefois être agrégées à l'aide de fonctions telles que la moyenne minimale, maximale, etc. Par exemple, vous pouvez calculer le total des ventes pour une catégorie de produit spécifique. Passons aux types de données. Tous les types de données peuvent être utilisés comme dimensions, comme une chaîne, une date, un lingot ou un nombre pair. Comme nous l'avons appris, l'identifiant client. Mais seuls les champs comportant le numéro de type de données peuvent être utilisés comme mesure. Le point suivant concerne le rôle de l'analyse. Les dimensions sont généralement utilisées pour regrouper, filtrer et organiser vos données. Et les mesures, quant à elles, sont utilisées pour les calculs et les analyses numériques Le dernier point concerne la granularité. Les dimensions définissent le niveau de détail des données, la granularité des mesures détermine la quantité mesurée Ce sont là les principales différences entre les dimensions et les mesures. Très bien, tout dépend dimensions et des mesures. Nous allons maintenant découvrir un autre concept important pour les visualisations de données, les rôles discrets et continus dans Tableau 94. Udemy 6 5 discret: Très bien les gars, alors maintenant nous allons parler de discret et de continu. Là encore, une fois que nous avons connecté nos données à Tableau, Tableau peut les analyser afin de formuler des hypothèses mapper chaque champ de manière discrète ou continue. Discretes et continues sont des informations de métadonnées qui impact sur le type de visualisations que vous pouvez créer, auront un impact sur le type de visualisations que vous pouvez créer, ainsi que sur leur apparence Maintenant, afin de comprendre le concept qui les sous-tend, nous allons comparer à la fois le discret et le continu. Tout d'abord, nous allons commencer par la définition. Ce concept vient des mathématiques. Et ils disent que les valeurs discrètes sont toujours séparées. valeurs distinctes déconnectées, des valeurs continues sont exactement le contraire. C'est comme une valeur connectée, une chaîne de données sérieuse ou ininterrompue sans interruption Prenons un exemple. Pensez à discret comme si vous comptez de 0 à 100123 et ainsi de suite. Cela signifie donc 0 à 10, nous avons exactement 11 valeurs distinctes. Mais avec les valeurs continues que nous avons comme des nombres réels, ce qui signifie que de 0 à 10, nous avons un nombre infini de nombres réels. Par exemple, nous avons 1,21 0,31 0,4 et ainsi de suite. Ainsi, avec les valeurs discrètes, nous avons des valeurs distinctes. Et avec le mode continu, nous avons une plage de valeurs infinies entre le début et la fin. Une fois que j'ai lu quelque chose sur le discret et continu, l' analogie suivante m'est venue à l'esprit. Considérez les valeurs discrètes comme des éléments juridiques. Vous pouvez les démonter et travailler avec chaque pièce différemment et indépendamment. Vous pouvez les déplacer et les analyser dans différents ordres. Et maintenant, considérez le continu comme un rouleau de fil. Et maintenant, lorsque vous déroulez le fil, vous n'obtiendrez pas de pièces différentes. Vous verrez simplement une plus grande partie du fil, vous obtiendrez donc un morceau plus long de la même ficelle. C'est bon. Ainsi, les valeurs discrètes sont séparées, les valeurs distinctes et les valeurs continues constituent une chaîne de données ininterrompue sans interruption Très bien, passons maintenant au point suivant. Nous avons les couleurs dans Tableau. Les champs discrets sont les pastilles bleues et les champs continus sont les pastilles vertes. Voyons donc ce que cela signifie dans Tableau. Bien, maintenant, comme d'habitude, la première question est : comment savoir si mes champs sont discrets ou continus ? Eh bien, c'est comme les dimensions et les mesures. Nous ne pouvons pas vérifier que sur la page de la source de données, nous devons passer à la page de la feuille de calcul Faisons deux points. Nous allons aller ici. Et maintenant c'est vraiment facile. Maintenant, en passant votre bouche sur ces champs, vous verrez que nous n'avons que deux couleurs, le bleu et le vert Et vous pouvez également voir ces couleurs. Sur les icônes de type de données, nous avons des icônes vertes et des icônes bleues. Les champs de couleur bleue, comme par exemple le numéro du client, le prénom, la date de commande, etc. Ces champs sont des champs discrets et les champs de couleur verte, tels que les remises, les ventes, le score du prix unitaire, etc. sont des champs continus. C'est exactement la confusion qui pousse de nombreux développeurs de tablettes à penser que le bleu indique les dimensions et le vert les mesures. Eh bien, ces couleurs n'indiquent pas correctement si c'est discret et continu. Maintenant tu le sais. Commençons par le premier lequel nous allons modifier le rôle du terrain à l'échelle mondiale pour l'ensemble du travail. Pour ce faire, nous allons accéder au Data Bain sur le côté gauche, comme vous pouvez le voir ici. Par exemple, les ventes indiquées dans les commandes, c'est la pilule verte. Cela signifie également qu'il s'agit d'un champ continu. C'est une mesure, disons-le. Nous voulons maintenant le passer en champ discret. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit sur le champ, et ici nous avons converti en discret. C'est très simple, alors cliquons dessus. Maintenant, si vous vérifiez à nouveau les ventes, nous l'avons maintenant sous forme de pilule bleue. Cela signifie qu'il s'agit désormais d'un champ discret. Si vous cochez les autres, elles sont toutes des mesures continues, mais seules les ventes sont une mesure discrète. Ce changement est effectué à l'échelle mondiale. Si vous passez à une autre feuille, les ventes seront volées sous forme de champ distinct. Maintenant, si vous voulez passer du mode discret au mode continu, vous suffit de cliquer dessus avec le bouton droit de la souris. Et là encore, nous avons la même option. Nous allons le convertir en continu. Une fois que nous avons cliqué dessus, reviendrons à la pilule verte. Ça y est, c'est vraiment facile. Nous allons apprendre à passer du mode discret continu en local pour une seule vue. Très bien, construisons la vue. Nous pouvons glisser-déposer les ventes sur les colonnes. Prenons une dimension. Par exemple, la catégorie glisse-la et dépose-la sur la rose. Maintenant, nous voulons passer des ventes continues aux ventes discrètes, uniquement pour cette vue, ce que nous allons faire, nous allons passer aux ventes ici. Radicalement opposé, comme vous pouvez le constater, le rôle actuel est continu en tant que marché stable pour nous ici. Ou vous pouvez le voir sur la pilule verte. Tout ce que vous avez à faire est de sélectionner discret. Allons-y et faisons-le. Désormais , les ventes sur le terrain sont discrètes pour cette vue Comme vous pouvez le voir, il s'agit d'une pilule bleue, mais si vous cliquez sur l' épingle de données sur le côté gauche, les ventes restent aussi continues que la couleur verte. C'est ce que tu peux faire. Localement pour une seule vue. Ainsi, par exemple, si vous revenez à une autre feuille de calcul et que vous prenez les ventes, le Sal sera une mesure continue. C'est ça. C'est ainsi que vous pouvez basculer entre les champs discrets et continus localement pour une seule vue. Bien, passons maintenant au point suivant. Nous avons des filtres dans Tableau. Le champ discret va créer un filtre avec des valeurs distinctes, mais le champ continu va créer un filtre avec des valeurs de plage. Bien, voyons maintenant un exemple pour comprendre ce que je veux dire avec ces filtres. Nous allons maintenant travailler avec une source de données volumineuses, car nous avons besoin de plus de données pour comprendre cela. Passons maintenant à la source de mégadonnées. Il suffit de cliquer dessus. Ensuite, prenons le curseur des ventes et déposez-le ici. Ensuite, nous allons prendre la sous-catégorie des produits, la glisser-déposer sur les lignes Nous avons donc maintenant les ventes par sous-catégorie. Maintenant, si nous voulons filtrer ces valeurs, nous pouvons placer la sous-catégorie dans les filtres Et n'oubliez pas que la sous-catégorie est un champ discret, il suffit de le glisser-déposer sur les filtres et de voir ce qui peut se passer Maintenant, dans la nouvelle fenêtre, comme vous pouvez le voir ici, Tableau a répertorié toutes les valeurs distinctes la sous-catégorie. Maintenant, avec ces valeurs discrètes, nous pouvons prendre des décisions individuellement. Nous pouvons inclure certains éléments ou supprimer d'autres. Faisons-le simplement. Je le fais juste au hasard et je clique, d'accord. Cela indique que c'est ainsi que le filtre de Tableau peut réagir s'il contient un champ discret. Nous avons donc une liste de toutes les valeurs distinctes, nous pouvons afficher ce filtre sur le côté droit. Si nous cliquons simplement avec le bouton droit sur la sous-catégorie d'ici, puis que nous sélectionnons Afficher le filtre Nous l'avons maintenant sur le côté droit et nous pouvons désormais inclure ou exclure des valeurs. Voyons maintenant ce qui peut arriver si nous plaçons sur les filtres un champ continu. Reprenons les ventes, puisqu'il s'agit d'un champ continu, mais au lieu de le prendre du côté gauche depuis la corbeille de données, vous pouvez le retirer des rayons en le puis en glissant et en déposant sur les filtres. Comme il s'agit d'un champ continu et qu'une mesure que Tableau peut demander, c'est d'abord si nous voulons filtrer toutes les valeurs ou, après avoir effectué les calculs, utilisons la somme ici, puisque nous l'avons sous forme de somme. Je vais donc simplement cliquer sur la somme et passer à la suite. C'est exactement ce qui va se passer si vous utilisez un champ continu comme filtre, vous obtiendrez une plage. Elle a un début et une fin. Vous n'avez pas de valeurs distinctes pour toutes les ventes. Vous obtiendrez une plage de valeurs et vous devrez définir le début et la fin. Ici, nous avons différentes options concernant la gamme, mais nous allons nous en tenir à la première. Appuyons sur Care. Maintenant, je veux montrer le filtre sur le côté droit. Allons ici. Cliquez avec le bouton droit sur Shore Filter. Maintenant, sur le côté droit, vous pouvez voir exactement la différence entre les champs discrets et continus dans les filtres. Permettez-moi de l'étendre ici. Vous constatez que les ventes se poursuivent et nous avons une gamme. Nous pouvons donc filtrer ainsi en modifiant le début et la fin de la gamme. Mais avec le filtre discret, nous avons tous les membres du champ et nous pouvons décider de chaque valeur individuellement. Nous pouvons simplement sélectionner et désélectionner ces valeurs. Bien, passons maintenant au point suivant. Nous allons parler des modifications apportées à la vue. champs discrets créent les en-têtes des visualisations, tandis les champs continus créent l'axe des Bien, voyons maintenant ce que cela signifie à notre avis. Comme vous pouvez le constater, la sous-catégorie est un champ discret et les ventes sont une vue de terrain continue Ici, nous avons trois choses. Nous avons les marques, ces pièces. Sur le côté gauche, nous avons la sous-catégorie, et nous appelons ces informations des en-têtes Et la troisième information, c'est l'axe de la vue. Quelle est la différence entre les en-têtes et les axes ? Les champs discrets tels que sous-catégorie créent toujours l'en-tête de la vue Dans l'en-tête, vous avez une liste de toutes les valeurs distinctes de notre ensemble de données, exactement telles qu'elles sont. Mais le champ continu, comme les ventes, crée l' axe de la visualisation. C'est comme les valeurs contenues dans le filtre. C'est une gamme qui a des débuts et des fins. Contrairement aux en-têtes, vous ne pouvez pas voir dans l'axe toutes les valeurs possibles individuellement, vous avez une plage avec un début et une fin Et entre les deux, nous avons des stylos, donc des champs discrets créent les en-têtes et des champs continus créent l'axe Bien, le point suivant, nous allons parler du tri des données dans des champs discrets. Nous disposons de nombreuses options pour trier les données, mais avec les champs continus dans Tableau, c'est très limité. Voyons donc un exemple. Nous allons donc nous en tenir au même exemple, et nous pouvons commencer par la sous-catégorie des champs discrets Pour trier les données dans le champ discret, cliquez simplement avec le bouton droit sur la sous-catégorie ici sur l'étagère, ou vous pouvez accéder à l'en-tête C'est exactement pareil, alors cliquez avec le bouton droit de la souris sur la sous-catégorie. Ensuite, nous pouvons sélectionner ici, le tri, le sélectionner. Et maintenant, nous avons une fenêtre supplémentaire pour configurer le tri. Comme vous pouvez le voir ici, nous avons de nombreuses options différentes, telles que le champ alpha patique, le manuel, etc. Reprenons donc le manuel ici et là encore, étant donné que la sous-catégorie est constituée de champs discrets, nous allons obtenir une liste de toutes les valeurs distinctes Ensuite, nous pouvons modifier la commande. Par exemple, en cliquant simplement sur les applications, nous pouvons simplement le supprimer et nous pouvons prendre le stockage et l'ouvrir, Plenders vers le bas, etc. Nous pouvons donc le faire manuellement sans aucune règle. Comme vous pouvez le constater, au fur et à mesure que je modifie les valeurs, l'ordre de la visualisation change également. Si vous souhaitez trier les données, nous allons utiliser les champs discrets pour ce faire, car nous avons de nombreuses options. Vérifions maintenant le champ continu. Je vais l'habiller. Maintenant, si vous accédez aux champs continus sur les ventes, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Nous n'avons pas ici d'option pour trier les données comme dans les champs discrets, mais nous n'avons qu'une seule option. Si vous passez le curseur sur les ventes, nous avons cette toute petite icône que nous pouvons utiliser pour trier les données, par ordre croissant ou décroissant Il suffit de cliquer dessus. Et comme vous pouvez le constater, les données sont désormais triées par valeurs décroissantes Si vous cliquez dessus, encore une fois, vous obtiendrez les données par ordre croissant Le tri des données à l'aide d'un champ continu est très limité. Mais au lieu de cela, nous pouvons utiliser les champs discrets pour trier les données car nous avons de nombreuses options. OK, passons maintenant à la suivante. Et c'est très important pour comprendre quel est le véritable objectif d'un tableau continu et discret. Le principal cas d'utilisation des valeurs discrètes consiste à effectuer une analyse approfondie dans un scénario spécifique. D'autre part, nous allons utiliser les valeurs continues pour avoir une vue d' ensemble et effectuer une analyse des tendances . Prenons un exemple. Nous allons maintenant créer une nouvelle vue à l'aide de la source de données volumineuses, car nous avons plus de données. Et nous allons passer aux commandes. Prenons la date de commande. Il suffit de le faire glisser et de le frotter sur les colonnes. Ensuite, nous allons prendre une mesure, disons que la quantité est glissée et doublée sur les lignes Comme vous pouvez le constater, la date de commande est un champ discret et nous avons cinq ans de données. Mais maintenant, ce que nous allons faire, c' passer à la date de commande. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et nous voulons voir plus de détails. Il suffit de se rendre à la date exacte ici. Comme vous pouvez le constater, Tableau l'a converti automatiquement de la valeur discrète à la valeur continue, et nous l'avons sous forme de pilule verte, car nous avons de nombreuses dates de commande. Et Tableau a essayé de tout réunir en une seule image. Vous pouvez voir maintenant que la date de commande a créé un axe, une plage de dates comportant des champs continus. Vous avez toutes les données dans une seule vue d'ensemble. Et cela vous aidera à identifier n'importe quelle tendance dans vos données. Maintenant, convertissons la date de commande en champ discret. Pour ce faire, nous allons passer à la date de commande, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris et cliquer sur Discret. Comme vous pouvez le constater maintenant, nous avons simplement rompu la chaîne et nous avons divisé les visualisations en dates individuelles Maintenant, à cause de cela, nous avons l'en-tête et toutes les valeurs distinctes dans nos données. Nous avons tous les jours, tous les mois des cinq ans réunis dans un seul visuel sans avoir la date de commande comme une indication précise. Nous ne pouvons pas vraiment faire d'analyse des tendances ici, précise. Nous ne pouvons pas vraiment faire d'analyse des tendances car c'est visualisation vraiment énorme. Une fois que nous avons converti la date de commande de continue en date discrète, nous avons perdu la vue d'ensemble. Et maintenant, il est vraiment difficile de faire une analyse des tendances. Mais maintenant, au lieu de faire une analyse des tendances, nous pouvons désormais effectuer une analyse approfondie et détaillée pour chaque date individuelle afin d'analyser un problème ou un scénario spécifique. Ou pour répondre à la question, pourquoi avons-nous en premier lieu une tendance ? Vous pouvez vérifier la valeur de chaque date individuellement. Nous utilisons généralement les visualisations à barres pour les visualisations discrètes et les visualisations linéaires pour les visualisations continues. Changeons cela. Je vais passer en revue les marques et au lieu de le faire automatiquement, je vais le placer dans la barre. Nous l'avons maintenant ici sous forme de bar. Et je vais simplement dupliquer les feuilles et mettre la date de commande sous forme continue, puis passer les visualisations en mode automatique Maintenant, je viens de déplacer les deux vues dans un seul tableau de bord afin de voir les différences entre continu et discret. Comme vous pouvez le constater avec le mode continu, si vous souhaitez effectuer une analyse des tendances, avoir une vue d'ensemble ou créer un rapport destiné à la direction sans trop de détails, utilisez le champ continu. Maintenant, si vous examinez les visualisations avec des champs discrets, vous pouvez les utiliser si la tâche ou l'exigence consiste à effectuer une analyse approfondie des données et à évaluer chaque donnée individuellement L'objectif principal des valeurs discrètes est d'effectuer analyse détaillée alors que le but des valeurs continues est d'effectuer une analyse des tendances. Très bien, passons maintenant un résumé où nous allons comparer le discret et le continu côte à côte afin de comprendre les différences entre les deux le discret et le continu côte à côte . Commençons par les définitions, les valeurs discrètes sont déconnectées, les valeurs séparées et les valeurs continues sont connectées, chaîne de valeurs ininterrompue Par exemple, en mode discret 0 à 10, nous avons un nombre infini de valeurs Nous avons exactement 11 valeurs. En continu 1-2, nous avons un nombre infini de valeurs. La prochaine concerne les couleurs. Les champs discrets sont les pastilles bleues et les champs continus sont les pastilles vertes. Les champs déplacés en mode discret génèrent des filtres avec une liste distincte de toutes les valeurs disponibles dans le jeu de données. D'autre part, les champs continus génèrent un filtre de plage comportant des valeurs de début et de fin. Le point suivant concerne les points de vue. Les champs discrets peuvent générer l'en-tête de la vue indiquant toutes les valeurs possibles, tandis que les champs continus génèrent l'axe de la vue. Encore une fois, c'est comme une gamme de valeurs. Ensuite, il y a le tri. Vous pouvez utiliser des champs discrets pour trier vos données à l'aide de différentes options, mais si vous triez vos données à l'aide de champs continus, les options seront très limitées. Nous n'avons que des valeurs ascendantes ou descendantes. Enfin, nous allons parler des objectifs. L'essentiel du discret est d'analyser un scénario spécifique, comme si vous faisiez une analyse approfondie d'un problème spécifique. Mais l'objectif principal du continu est de comprendre la situation dans son ensemble à partir des données afin de procéder, par exemple, à une analyse des tendances de vos données. Ce sont là les principales différences entre les champs discrets et les champs continus. Très bien, c'est pour le discret et le continu. Ensuite, nous allons terminer les choses avec le résumé afin de mieux comprendre la situation dans son ensemble et les différences entre tous ces concepts. 95. Résumé d'Udemy 6 6: C'est bon, les gars. Je vais maintenant vous montrer comment ces différents concepts de métadonnées tels que les types de données, dimensions et les mesures, discrets et continus, sont liés les uns aux autres. Bien, nous avons maintenant un champ dans nos données et dans Tableau, nous pouvons l'attribuer à différents types de données. Il peut donc s'agir d'une ficelle ou pull contenant du vrai et du faux ou d'une date. Et nous avons aussi la date et l'heure ou un nombre, qu'il soit entier ou décimal Tableau peut désormais attribuer à une autre information de métadonnées, qu'il s' agisse de dimensionner ou de mesurer tout type de données autre qu'un nombre. Ce sera la dimension, la chaîne, le sondage et la date. Ils seront tous automatiquement dimensionnés. Vous ne pouvez pas le convertir en mesure. Si le type de données est un nombre, nous pouvons l'avoir comme mesure ou dimension s'il est judicieux de procéder à une dimension s'il est judicieux de procéder à La table suivante peut affecter ce champ au troisième concept de métadonnées, discret ou continu. Si nous avons un champ de dimension avec une chaîne de type de données, il peut être uniquement discret. Nous ne pouvons pas le convertir en continu comme dans notre ensemble de données. Nous avons la catégorie, le prénom, le pays. Tous ces champs sont de dimension de chaîne et discrets. Vous ne pouvez pas le remplacer par quoi que ce soit d'autre. Opte pour le type de données lingot. Cela ne peut être que dimensionnel et discret. Mais maintenant, si nous avons une dimension remplie avec le type de données date ou date heure, comme vous l'avez vu dans nos exemples, elle peut être continue ou discrète. Nous pouvons avoir les deux jusqu'à la dernière. Si nous avons un champ avec le numéro de type de données, peu importe qu'il s'agisse d'une dimension ou d'une mesure, nous pouvons avoir ce champ aussi bien continu que discret. accord, vous avez ainsi une vue d'ensemble de tous ces concepts confus liés aux métadonnées dans Tableau Très bien, nous avons désormais une meilleure compréhension des types de données et des rôles dans Tableau, ainsi que de ces concepts importants. Dans la section suivante, nous allons découvrir comment renommer et Elias dans Tableau 96. 7 Renommage de section: Comment renommer des éléments dans Tableau. Au fur et à mesure que nous préparons nos sources de données, comme nous en faisons habituellement, nous allons renommer des éléments tels que des tables, des colonnes, et même confier à Eliass Je vais d'abord vous présenter les différentes conventions de dénomination que chaque développeur doit connaître. Ensuite, vous allez apprendre les différentes techniques permettant renommer les champs et les tables dans Tableau À la fin, vous allez découvrir les différentes méthodes ajouter Eliass à vos données dans Tableau Commençons donc par apprendre les différentes conventions de dénomination et quelles sont les différences entre elles. Alors maintenant allons-y. 97. Udemy 7 1 conventions de nom: Parfois, dans le cadre de projets réels, la source de vos données peut contenir des noms techniques ou peu conviviaux Et lorsque vous créez des visualisations pour les utilisateurs ou vos collègues, vous devez vous assurer que vous utilisez noms conviviaux, faciles à comprendre et à lire C'est pourquoi, une fois que vous aurez connecté vos données aux sources de données Tableau, Tableau commencera à nettoyer et à renommer les champs et les tableaux dans un format plus convivial Et le format suit une convention de dénomination spécifique décidée par l' équipe Tableau, ce qui est vraiment génial. Voyons donc d'abord ce qu'est la convention de dénomination ? Les conventions de dénomination sont un ensemble de règles et de directives qui peuvent être utilisées afin de donner des noms à des éléments tels que des tables, champs, des fonctions et des variables manière incohérente et compréhensible. Supposons, par exemple, que nous ayons les deux mots « bonjour ». Afin de créer une convention de dénomination, nous devons décider de deux choses. Tout d'abord, le mot lui-même, comment on peut l'écrire. Ici, nous avons trois façons d'utiliser les minuscules, ou nous pouvons décider d'utiliser les majuscules, ou nous pouvons utiliser les majuscules. Et la deuxième chose à décider est le séparateur entre les mots, entre bonjour et mot. Nous avons ici un espace blanc. Ici, nous avons différentes options. Vous pouvez utiliser des points soulignés, espaces blancs ou même rien Maintenant, par exemple, disons que nous allons utiliser les minuscules et le trait de soulignement du séparateur Ensuite, nous allons avoir le nom suivant. Bonjour, soulignez les mots. Avec cela, nous avons une convention de dénomination que nous allons suivre dans tous les projets et elle est très facile à suivre. Dans le même temps, il est très important de décider de la convention de dénomination de votre modèle de données, en particulier au début de votre projet. Et si vous ne le faites pas, je vous promets que l'apparence de vos visualisations et de vos tableaux de bord sera vraiment mauvaise et tableaux de bord sera vraiment mauvaise et l'ensemble du projet aura l'air peu professionnel et incohérent Et encore une chose, l'équipe du projet choisit différentes conventions de dénomination afin qu' il n'y ait pas vraiment de bien ou de mal ici. Très bien, tout le monde. Je vais maintenant vous présenter les conventions de dénomination les plus couramment utilisées dans les langages de programmation. La première convention de dénomination est la majuscule serpent, la minuscule dans tous les mots, et en les séparant par un trait de soulignement, le nom à la fin ressemblera à un serpent Très bien, notre exemple sera le nom du client. Et nous allons travailler avec ce tableau pour remplir les différentes conventions de dénomination. Voici un exemple de la sortie, règles applicables à la litière et des séparateurs dans lesquels les applications et les langages de programmation peuvent être trouvés Nous allons commencer par la litière Snake. Le bac à litière sera là, minuscules, le séparateur sera le trait de soulignement Si nous suivons ces règles avec l'exemple, sera nom du client sera souligné en minuscules Nous pouvons trouver ces formats en Python, HP et Rob le format Snake est vraiment simple et populaire et vous pouvez le trouver presque partout. Nous allons maintenant parler de la prochaine convention de dénomination. Nous avons l'étui Camel. Et voici une autre convention de dénomination qui ressemble à un animal. Dans le cas du chameau, seul le premier mot sera en minuscule, mais tous les mots suivants seront en majuscules Et entre les mots, il n' y a rien, pas de séparateurs, pas de points, de soulignements, de tirets ou quoi que ce Donc, à la fin, nous aurons la forme d'un chameau. Bien, cela signifie que nous avons la deuxième convention de dénomination. Nous avons l'étui Camel. La règle pour le cas des lettres sera la suivante. Le premier mot sera en bas et le reste du mot sera en majuscule Pour la deuxième règle, nous avons la séparation. Il n' y a pas de séparation. Il n'y a rien entre les deux mots. Ici, nous allons écrire « Aucune séparation ». Maintenant, si nous appliquons ces deux règles dans notre exemple, le nom du client, nous allons obtenir le résultat suivant. Le premier sera tout. Client en minuscules, il n'y a pas de séparation. Cela signifie que nous allons commencer immédiatement par le deuxième mot, mais le deuxième mot sera en majuscule, comme ça Nous pouvons voir que le camel case est largement utilisé dans les langages de programmation tels que Java, Java, Script et les scripts Cela signifie que nous avons la troisième convention de dénomination, le cas Pascal. C'est très similaire à l'étui Camel. La règle dit que tous les mots seront en majuscules. Nous avons donc capitalisé ici. Et les séparations, il n'y a pas de séparation. Comme dans l'étui Camel, il n'y a rien. Si vous suivez ces deux règles concernant le nom du client, nous obtiendrons le résultat suivant. Le premier mot va être en majuscule client, pas de séparation puis un nom en majuscule, nous pouvons trouver cette convention de dénomination Le cas Pascal est utilisé dans langages de programmation tels que Java et C, Sharp. J'aime bien cette convention de dénomination. Je l'ai utilisé dans de nombreux projets. Bien, la prochaine convention de dénomination sera celle de l'étui à gobelets. Je pense qu'à présent, celui qui a nommé ces conventions de dénomination devrait être un arbitre Comme vous pouvez le constater , tous les mots sont minuscules et en biais et séparés par des tirets, le nom ressemblera à un délicieux Cbscow chaud Le quatrième, nous avons l'étui Keep. Et la règle va dire, d'accord, la lettre sera une affaire caste inférieure, comme dans l'affaire Snake, et que la séparation sera là, The D. Si nous suivons ces deux règles concernant le nom du client dans notre exemple, nous obtenons le résultat suivant Il est très facile d'être client ou inférieur nom si vous êtes développeur ou designer Web. Je pense que vous connaissez cette convention de dénomination car elle est largement utilisée en HTML et en CSS. Je pense que c'est comme l'affaire Snake. C'est vraiment facile à suivre. Nous avons maintenant une autre convention de dénomination. Celui-ci est très important et c'est ce que nous appelons un étui en titre. Cela n'a rien à voir avec les animaux ou les aliments. Malheureusement, nous avons ici un étui de titre. La règle va dire, d'accord, les mots vont être en majuscules, et nous allons séparer les mots par un espace blanc Ici, nous allons avoir de l'espace. Donc maintenant, si vous suivez ces deux règles dans notre exemple, nous allons avoir un client en majuscule, puis un espace, puis un nom en majuscule comme ceci pourquoi c'est important, car c'est la convention de dénomination que l'équipe Tableau a décidé d'adopter. Vous pouvez donc voir cette convention de dénomination dans Tableau. Tableau applique actuellement cette convention de dénomination à toutes vos données Donc, une fois que vous avez connecté vos données à Tableau, à Tableau, allez à Clelup et renommez tout en suivant cette règle Eh bien, si vous le regardez, il est vraiment convivial et facile à lire. Mais parfois, dans les projets, nous sommes contraints ou nous suivons certaines exigences, nous suivons une convention de dénomination spécifique, cela ne correspond pas au titre, alors la situation est vraiment mauvaise, cela ne correspond pas au titre, alors la situation est vraiment mauvaise, vous devez tout renommer à nouveau Bien entendu, vous n'êtes pas obligé de suivre l'une de ces conventions de dénomination. Vous pouvez établir vos propres règles et directives. Par exemple, disons qu'il s'agit ma convention de dénomination et de la majuscule, disons qu'elle est en majuscule et que j' aimerais séparer les mots par un trait de soulignement Je suis juste en train de mélanger des choses. Si j'applique ces règles aux noms des clients, nous aurons quelque chose comme ce nom de soulignement du client en majuscules C'est ainsi que nous avons défini notre convention de dénomination. Très bien, nous allons maintenant vérifier les conventions de dénomination dans nos ensembles de données ainsi que dans Tableau Maintenant, si vous parcourez les ensembles que j'ai préparés pour ce cours, les plus petits comme les plus grands, vous pouvez constater que je respecte toujours la même convention de dénomination La lettre sera mise en majuscule et sera séparée par un trait de soulignement Ainsi, par exemple, dans les commandes nous avons l'identifiant souligné du produit Ou si vous allez voir les clients, vous pouvez voir le premier soulignement du nom, etc. Je suis donc toujours la même convention de dénomination. Très bien, voyons maintenant comment Tableau a nommé nos champs et tables à partir des ensembles de données Vous pouvez vérifier ces informations à partir de la feuille de travail ou sur la page de la source de données, mais dans la page de la source de données, vous pouvez trouver plus d'informations Nous en sommes donc maintenant à la page des sources de données. Passons aux grilles de métadonnées. Et là c'est vraiment intéressant, nous allons trouver deux noms de champs. Nous avons ici le nom du champ et le nom du champ distant. Quelles sont les différences entre eux ? Eh bien, les informations contenues dans les noms de champs distants proviennent des ensembles de données d'origine Comme vous l'avez vu, le jeu de données d'origine suit la convention de dénomination qui consiste à mettre un trait de soulignement entre deux mots, et nous avons tous les mots en majuscules Nous avons, par exemple, l'identifiant de soulignement de commande, l'identifiant soulignement du client, etc. Toutes les informations que nous trouvons sous les noms de champs distants proviennent du jeu de données d'origine, du système source d'origine, mais maintenant, le nom du champ sur le côté gauche ici, ces informations proviennent de Tableau après avoir renommé et nettoyé nos champs Si vous regardez ces noms de plus près, vous verrez qu'ils suivent le cas du titre, où les mots sont en majuscules et séparés par un espace blanc Vous pouvez voir ici que nous avons l'identifiant de l'espace produit, où le nom d'origine était Product underscore ID ici, Tableau a renommé nos champs C'est vraiment cool. Nous avons dans le Tata la grille, un mappage entre les anciennes valeurs, les noms des champs distants et les nouveaux. Une fois que Tableau les a renommés, nous avons toujours établi un lien entre Tableau et nos ensembles de données entre Tableau et nos Comme je l'ai dit, il n'y a pas de bien ni de mal ici, mais il est très important de définir ces règles dès le début des projets avant commencer à créer des visualisations Je me souviens d'un projet dans lequel nous avons immédiatement commencé à créer le tableau de bord et les visualisations sans décider au préalable des conventions de dénomination Nous avons créé une trentaine de tableaux dans Tableau, et au bout d'un moment, nous avons découvert que les développeurs utilisaient des conventions de dénomination différentes, ce qui est tout à fait normal si vous ne définissez pas directives et les règles les directives et les règles au début des projets, chacun créera son propre style Nous finissons par avoir de nombreux tableaux de bord avec des règles différentes, et les utilisateurs n'en étaient pas du tout satisfaits Ensuite, nous avons opté pour les conventions relatives à l' anémie, et bien sûr, il était trop tard pour cela Nous passons ensuite beaucoup de temps à renommer le jeu de données, vérifier les rapports, etc. Si vous ne décidez pas au début du projet, surtout si vous avez de gros projets sur les conventions dynamiques, vous pouvez avoir à tout renommer à partir de zéro, très pénible et coûteux tout renommer à partir de zéro Assurez-vous dès le départ de prendre le temps de discuter avec vos utilisateurs et l'équipe du projet afin de définir les conventions de dénomination. Il est également très important, lors du processus de révision de tout nouveau tableau de bord dans Tableau, de vérifier que les conventions de dénomination sont respectées dans chaque classeur afin d'être cohérentes dans l'ensemble du projet Très bien, Kay, c'était donc un aperçu des différentes conventions de dénomination. Nous allons maintenant apprendre à renommer les champs et les tables dans Tableau 98. Renommer Udemy 7 2: Bien, supposons maintenant que vous avez décidé avec vos utilisateurs et l'équipe du projet d' convention de dénomination spécifique différente de celle utilisée par Tableau. Maintenant, la question est de savoir comment renommer Tableau ? Dans Tableau, nous pouvons apporter les modifications suivantes au tableau. Nous pouvons renommer la table elle-même ou renommer les champs à l'intérieur de la Enfin, nous pouvons même modifier les valeurs contenues dans ces champs, également appelés alias Nous allons en parler dans le prochain tutoriel. Dans ce didacticiel, nous allons nous concentrer sur le changement de nom des champs et des tables Voyons d'abord comment renommer les champs dans Tableau. Très bien, nous allons maintenant apprendre à renommer des champs dans Tableau Passons à la tâche suivante. La tâche indique de renommer nos champs dans Tableau en suivant la convention de dénomination Pascal case Cela signifie donc que tous les mots sont majuscules et qu'il n'y a aucune séparation entre les mots Bien, maintenant la première question est de savoir sur quelle page nous pouvons renommer nos champs ? Nous pouvons renommer nos champs dans la page de la feuille de calcul ou dans la page de la source de données Nous allons obtenir les mêmes effets. Mais je vais généralement sur la page de la source de données car on y trouve plus de métadonnées, des informations sur les champs et les tables. Maintenant, la deuxième question est pouvons-nous renommer nos champs globalement pour l'ensemble du classeur, pour toutes les Et aussi, pouvons-nous le faire localement pour une seule vue ? Eh bien, tu peux faire les deux. Mais renommer localement pour une seule vue est un peu délicat Voyons maintenant comment renommer nos champs globalement, pour l'ensemble du classeur, pour toutes les vues de la page de feuille de calcul OK, alors passons à la page de la feuille de travail ici. Ensuite, nous allons passer à l'interdiction de données sur le côté gauche Nous renommerons les dates d'expédition Et nous avons ici trois méthodes. Le premier est le menu déroulant. Alors ce que vous allez faire, cliquez dessus , puis passez simplement au changement de nom Nous allons donc cliquer dessus et le renommer avec la dernière coupe Je vais donc simplement supprimer l'espace entre eux, puis entrer. Et c'est tout. C'est vraiment facile. Nous venons de renommer les dates d'expédition et la deuxième méthode consiste à utiliser un raccourci. Par exemple, allons à la date de commande ici et appuyons sur F deux. Et avec cela, nous pouvons modifier le nom. Je vais donc simplement supprimer également l'espace entre la commande et la date et la saisie d'un indice. Comme vous l'avez peut-être déjà remarqué, la position de la date de commande change simplement dans la base de données Cela est dû au fait que les champs des bases de données sont triés par ordre alphabétique C'est la deuxième méthode qui utilise les deux, en utilisant les raccourcis. Et la troisième méthode pour renommer les champs de la page de feuille de calcul consiste à cliquer et à maintenir Par exemple, passons au prix unitaire ici, soulevons pour cliquer et maintenir, puis relâchons. Comme vous pouvez le constater, nous pouvons maintenant modifier le nom. C'est le troisième. Je vais juste supprimer l'espace entre eux et appuyer sur Entrée. C'est ça. Il s'agit des trois méthodes renommer les champs de la feuille de travail Faites défiler un raccourci en utilisant deux, puis cliquez et maintenez. Une dernière chose à propos du renommage, contrairement aux alias que nous obtenons par la suite dans une couche, permet de renommer n'importe quel type de champ Qu'il s'agisse de mesures dimensionnelles, de mesures discrètes continues n'importe quel type, nous pouvons le renommer afin qu'il n'y ait ou de n'importe quel type, nous pouvons le renommer afin qu'il n'y ait aucune restriction quant au changement de nom de Tableau Très bien, alors passons à la suivante. Nous allons renommer les champs de la page de la source de données. Passons à la page de la source de données ici. Et ici, nous avons deux endroits où nous pouvons renommer des éléments, soit dans les grilles de métadonnées, soit dans la grille de données Et ici, nous n'avons que deux méthodes pour renommer des choses. Le premier sera donc le menu déroulant, comme la page de feuille de calcul Passons au nom, par exemple, à la date de commande, cliquons dessus avec le bouton droit de la souris, puis renommons Nous allons donc supprimer l'espace qui les sépare. Et c'est la deuxième méthode pour renommer les champs de la page de source de données en double-cliquant Par exemple, passons ici sur les grilles de métadonnées correspondant à l'identifiant du client et double-cliquons simplement dessus Maintenant, nous pouvons y aller et nous allons également supprimer de l'espace. C'est ainsi que nous pouvons renommer. Dans la page de la source de données, nous n'avons que deux méthodes qui dans le menu déroulant et double-cliquez ici Nous n'avons malheureusement aucun raccourci. Très bien, nous avons maintenant le scénario suivant où nous avons renommé les champs plusieurs fois et nous avons oublié les noms originaux des champs. Dans ce cas, nous avons tout remis aux noms d'origine. Et nous pouvons le faire soit sur la page de la source de données, soit sur la page de la feuille de calcul Voyons comment nous pouvons le faire sur la page de la source de données. Si vous accédez simplement au champ, par exemple, le numéro client, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Ensuite, nous avons ici l' option réinitialiser le nom. Cliquons dessus. Comme vous pouvez le constater, nous revenons maintenant au nom original du champ. J'ai trouvé cela vraiment étrange parce que j'aimerais également avoir la possibilité de revenir à la convention Tablemic Voyons maintenant comment nous pouvons le faire. Sur la page de la feuille de travail, je vais revenir en arrière, puis passer au Data Bain Choisissons les dates de commande. Et maintenant, nous allons à nouveau modifier le champ. Alors, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, puis renommez-le. Ensuite, vous pouvez voir ici une toute petite icône pour réinitialiser le nom d'origine. En cliquant dessus, nous rétablissons le nom du champ d'origine. Très bien, disons maintenant que vous avez beaucoup de champs et que vous voulez tous les réinitialiser maintenant. Au lieu de les réinitialiser un par un, nous pouvons effectuer une sélection multiple puis les réinitialiser Et nous pouvons le faire sur la page de la source de données. Passons donc à autre chose. Et peu importe que vous travailliez avec la grille de métadonnées ou sur la grille de données. Maintenant, ce que nous allons faire, c' accéder au numéro de commande, cliquer dessus, puis maintenir le contrôle. Sélectionnez le suivant, puis nous allons également sélectionner le prix unitaire. Cliquez ensuite avec le bouton droit de la souris et réinitialisez les noms. Une fois cela fait, vous allez tous les réinitialiser, ce qui est vraiment bien. Nous avons donc redéfini le prix unitaire aux dates d'expédition. Les dates de commande. Très bien, nous avons maintenant le scénario suivant lequel vous êtes dans le projet et vous créez déjà une vue. Mais par la suite, vous avez décidé de renommer. Que peut-il arriver à notre vue si nous la renommons ? Par exemple, dans la vue, nous avons l'ID du trait de soulignement de la commande, et nous voulons le renommer au nom de Tableau Nous allons donc passer au numéro de commande 2, puis au lieu de souligner, je vais simplement le laisser sous forme d'espace blanc Comme vous pouvez le voir dans la vue, Tableau a automatiquement remplacé les noms par le nouveau nom. Eh bien, vous pourriez dire, d'accord, et ce à quoi cela est attendu, si je change le nom de la source de données, cela changera également dans les visualisations Eh bien, c'est uniquement dans Tableau. Si vous utilisez d'autres outils tels que Power PI et que vous renommez un ensemble de données, toute la visualisation sera interrompue Donc, si vous devez renommer, cela va se faire rapidement dans Tableau, mais dans les projets Power BI, cela va être vraiment pénible Très bien, jusqu'à présent, nous avons appris à renommer les champs globalement pour l'ensemble du travail Boup. La question est maintenant de savoir comment renommer localement une seule vue Et ici, cela dépend des rôles sur le terrain, discrets et continus. Commençons donc maintenant par le continu. Comme nous l'avons déjà appris, le continu peut générer l' axe de la vue. Donc, dans cet exemple, comme vous pouvez le voir, la quantité et les ventes sont les pilules vertes. Cela signifie qu'ils sont continus et qu'ils ont généré l' axe de la vue. Maintenant, pour renommer la quantité ici et les ventes, c'est très simple Ce que nous allons faire, c'est aller ici sur l'axe, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris, puis passer à Modifier l'axe. Allons-y. Nous avons alors une nouvelle fenêtre. Et si vous allez ici, vous pouvez voir les titres des axes. Le titre actuel est Quantity. Passons au champ ici et changeons le nombre en quantités. Alors fermons ça. Comme vous pouvez le voir maintenant, le nom du champ est appelé quantités sur l'axe. Et si nous vérifions les données Bain ici, le champ reste sous forme de quantité. Nous n'avons effectué cette modification que localement. De ce point de vue, c'est vraiment facile pour le continu. Mais le plus délicat, c'est que si nous avons un champ discret, par exemple, le numéro de commande ici est discret. Nous avons les pilules bleues. Celui-ci va être difficile. Nous allons maintenant changer le nom du numéro de commande en commandes. Ce que nous allons faire, c'est aller sur la pilule bleue dans les rangées et double-cliquer dessus. Deux tirets avant, écrivez l'ordre des mots, puis appuyez sur. Et c'est tout. Pour sortir, il suffit de cliquer ici dans l'espace blanc. Et comme vous pouvez le constater, nous l' avons renommé en commandes. Et comme vous pouvez l'entendre dans la vue, nous n'avons pas changé le nom global, il reste le numéro de commande ici, même si les données se compliquent. C'est ainsi que nous renommons les champs discrets localement. À un certain point de vue, ce n'était pas très clair, c'est difficile, mais laissez-moi vous montrer comment je m'y prends habituellement. Prenons un autre champ, cette catégorie ici. Nous allons passer d'une catégorie à une autre. Ce que je fais habituellement, c'est de me rendre ici double-cliquer dessus et de copier le nom. Ensuite, je vais dans Antics Editor et je colle le nom. Ensuite, pour cela, nous allons avoir la nouvelle ligne, puis tirets doubles et nous allons avoir les nouvelles catégories de noms Et c'est tout. Ensuite, je vais le copier d'ici et retourner sur Tableau. Encore une fois, dans la catégorie ci-dessus, double-cliquez sur les cônes. Ensuite, je retire ces parties et colle simplement les nouvelles. Ensuite, entrez. Cela dit, c'est ainsi que je le fais habituellement pour les champs discrets. Je vais dans l' éditeur de texte et je m' y prépare , car je comprends mieux ce que j'écris. Très bien, nous avons maintenant appris les différentes méthodes pour renommer les champs dans Tableau sur la page de la source de données, sur la page la feuille de calcul, globalement et localement Bien, nous allons maintenant passer au point suivant où nous pouvons renommer les tables dans Tableau Là encore, nous pouvons effectuer les modifications sur la source de données ou sur la page de la feuille de calcul en utilisant les mêmes méthodes que le changement de nom des champs. Le point suivant concernant les noms locaux et globaux, vous ne pouvez modifier les noms que globalement. Donc, quoi que vous fassiez, cela peut affecter toutes les vues, ce qui n'est pas vraiment critique en ce qui concerne les noms de champs. Voyons maintenant comment nous pouvons le faire sur la page de la feuille de travail. Nous allons donc nous en tenir à une petite source de données ici et minimiser tout pour voir les noms des tables. Vous avez peut-être déjà remarqué que nous avons des points sur les noms. Et cela est dû au fait que nos ensembles de données proviennent de fichiers CSV, ce qui n'est pas vraiment utile pour les consulter à la source de données Nous pouvons donc nettoyer le nom et le renommer uniquement, par exemple, « clients Nous pouvons accéder au nom ici, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris, puis cliquer sur renommer Je vais donc le renommer uniquement pour clients. Ensuite, nous allons utiliser la deuxième méthode en utilisant le raccourci F deux. Appuyons sur F deux, retirons les parties S, nous n'avons que les commandes et nous allons utiliser le troisième Meisodes pour les produits Il suffit de cliquer et de maintenir le bouton enfoncé, puis de supprimer les parties CSV que ces autres utilisent pour renommer tables sur la page de la feuille de calcul Apportons maintenant les modifications à la source de données volumineuses sur la page de la source de données. Passons à cette étape. Nous allons accéder à la page des sources de données. Ici, vous pouvez modifier les noms des tables à deux endroits, soit au niveau du modèle de données, soit en ajoutant la grille de métadonnées. Nous ne pouvons pas accéder à la grille de données pour renommer des tables. Passons d'abord à la source de données massives. Je vais passer par là, la source de données volumineuses. Modifions les ordres au niveau du modèle de données. Ici, nous n'avons qu'une seule méthode, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et renommez-la Nous allons donc supprimer les parties du fichier CSV, puis nous allons passer aux clients d'ici. Passons ensuite à la grille de métadonnées. Et comme vous pouvez le constater, il suffit de cliquer ici supprimer les parties du fichier CSV. Alors c'est tout. Et maintenant, pour le dernier, nous devons renommer les produits Nous pouvons donc aller ici et sélectionner les produits, puis les renommer dans la page de la source de données Voilà, voici comment renommer les tables. Sur la page de la source de données, nous avons le modèle de données et les grilles de métadonnées Ainsi, vous avez appris toutes les méthodes possibles pour renommer des tables dans Tableau C'est bon, les gars. Grâce à cela, nous avons appris à renommer des éléments dans Tableau Nous allons maintenant apprendre comment ajouter des alias dans Tableau. 99. Alias Udemy 7 3: Voyons d'abord pourquoi et quand nous avons besoin de liss dans Tableau Dans les projets Tableau, nous sommes parfois confrontés aux situations suivantes. La première est que lorsque nos ensembles de données sont de mauvaise qualité, que nous sommes confrontés à une erreur de frappe dans les données de Chrome ou à des valeurs incohérentes, nous devons d'une manière ou d'une autre nettoyer nos données avant de commencer à créer nos visualisations Par exemple, le scénario suivant sur la table : clients, les données sur le terrain sont de mauvaise qualité . Nous avons donc ici une faute de frappe Parfois c'est l'Allemagne, parfois c'est l'Allemagne, parfois on l'appelle les États-Unis, puis l'Amérique. La qualité des données est vraiment mauvaise dans ce Nous devons donc faire quelque chose à ce sujet et nettoyer les données. Et ici, nous avons deux options. Soit nous revenons aux ensembles de données d'origine et modifions les valeurs Et la deuxième option, nous pouvons effectuer les modifications directement dans Tablo en utilisant des alias Comment allons-nous nettoyer tout cela ? Nous allons supprimer le E d'ici, la faute de frappe. Et puis, au lieu de l'Allemagne, nous allons avoir l' Et au lieu de l'Amérique, nous allons avoir les États-Unis. Et il se peut que nous ayons une autre situation où la qualité des données est bonne mais les noms sont trop longs. Et si vous créez des vues, vous comprendrez que tout est serré et que vous ne disposez pas suffisamment d'espaces pour afficher les valeurs complètes des dimensions. C'est pourquoi nous finissons, la plupart du temps, par remplacer les valeurs des dimensions par des noms plus courts, par des abréviations Par exemple, au lieu d' avoir la valeur de l'Allemagne, nous allons avoir E au lieu des États-Unis. Nous ici, FR E, et nous ici. Encore une fois, nous sommes dans la même situation. Soit nous allons revenir au données d'origine et modifier les valeurs, soit nous restons sur Tableau et nous le faisons directement à l'aide d'alias Dans les projets réels, vous ne pouvez pas revenir à chaque fois au système source ou aux ensembles de données d'origine pour y modifier les valeurs Soit vous n'avez pas le temps soit vous ne pouvez pas le faire. C'est pourquoi nous finissons toujours par modifier ces valeurs directement dans Tableau. Dans Tableau, les eliuses sont donc des noms alternatifs pour les membres d' un champ de dimension discrète, de sorte que leurs étiquettes apparaissent différemment dans la vue Comme vous le remarquerez peut-être, je dis qu'il s'agit champ de dimension discrète, car Tableau ne vous permet pas de créer des elius pour les mesures ou pour les dimensions continues Dans Tableau, vous ne pouvez donc créer des Elises que pour les champs dotés de la dimension discrète du rôle Et maintenant, comme d'habitude, nous nous demandons sur quelle page nous pouvons créer des eliuses Eh bien, ce n'est que sur la page de la feuille que nous pouvons créer l' eliss dans Tableau Nous ne pouvons pas le créer dans la page de la source de données. Et la deuxième question, pouvons-nous créer des alias globalement pour l'ensemble du classeur, toutes les vues et localement pour une seule La réponse à cela, nous ne pouvons créer des alias que globalement. Cela affectera l'ensemble du classeur Toutes les visualisations. Nous ne pouvons pas créer d'alias localement pour une seule vue. OK, nous allons passer à la page de la feuille de travail. Nous ne pouvons pas le faire sur la page de la source de données. Nous allons nous en tenir à la petite source de données. Prenons la traînée du pays et cambriolons-le ici, dans les rangs. Ensuite, prenons n'importe quelle mesure, prenons les scores, faisons-les glisser sur les colonnes. La tâche ici, c'est qu'au lieu d'avoir ces valeurs, France, Allemagne, États-Unis, nous voulons avoir des noms courts. Nous avons ici deux méthodes pour créer des alias dans Tableau. La première consiste à accéder à la corbeille de données sur le côté gauche. Allons donc dans le pays de terrain d'ici. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, puis nous avons l'option alias Alors allons-y. Et ici, nous allons ouvrir une nouvelle fenêtre pour modifier les alias Voyons donc ce que nous pouvons voir ici au milieu, nous avons trois colonnes. Nous avons des membres, des alias et la valeur des alias. Dans le premier cas, nous allons voir tous les membres du pays de la dimension. Ces valeurs proviennent directement des ensembles de données. Ce sont donc les valeurs d'origine de la source. Ensuite, le suivant a des alias. C'est comme un indicateur qui nous indique si les valeurs de la vue vont provenir des valeurs d'origine ou de l'Elias Maintenant, tout est vide car nous n'avons ajouté aucun alias. Et dans le troisième champ, nous avons les alias ici. Nous pouvons modifier les alias de chaque membre individuellement. Et comme vous pouvez le voir maintenant, les alias sont exactement identiques aux valeurs d'origine C'est pourquoi nous n' avons aucun alias. Maintenant, allons-y et changeons cela. Au lieu de la France, nous allons avoir R, puis au lieu de l'Allemagne, nous allons avoir E. Comme vous pouvez le voir, j'ajoute valeurs différentes dans les alias par rapport aux valeurs d'origine Tablo va être commercialisé en tant que star. Passons maintenant au dernier et nous l' aurons en tant que États-Unis. Maintenant, il suffit de vérifier ce qui va se passer une fois que je clique sur OK. Vous voyez ici que nous avons les anciennes valeurs et si je clique sur OK, passe aux alias, voici comment vous pouvez ajouter des alias dans le bain de données Mais maintenant, supposons que vous changiez d'avis plus tard et que vous ne vouliez pas utiliser les alias et que vous souhaitiez plutôt revenir aux valeurs d'origine Comment pouvons-nous le faire ? Peut-être que tu l'as déjà vu. Revenons donc au pays ici sur le Data Bain, cliquez avec le bouton droit de la souris. Nous revenons aux alias et lors de la modification des alias, il existe ici une option appelée effacer Ce que vous pouvez faire, vous pouvez aller ici et simplement cliquer dessus pour que tout soit rétabli aux valeurs d'origine. Et comme vous pouvez le constater, ces indicateurs ont bel et bien disparu. Cela signifie qu'il n'y a pas d'Elias. Maintenant, si vous cliquez sur OK, la valeur reviendra aux valeurs d'origine des ensembles de données Voici ce que je fais habituellement lorsque j'ai besoin d'alias dans Tableau je n'accède pas directement à un champ pour en modifier les valeurs Mais au lieu de cela, j'ai tendance à toujours créer de nouveaux doublons du champ et à ne modifier que les valeurs des nouveaux champs que j'ai créés Alors laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Nous allons dans le pays, le clic droit, puis nous passons à l'option ici, doublons C'est ce que nous allons faire. Et comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons un autre champ appelé Pays avec la copie. Et bien sûr, d'après le nom, je peux comprendre qu' il s' agit d'une copie et que l'autre est l'original. Mais dans Tableau, si vous regardez de très près l'icône du type de données, vous pouvez voir que les doublons ont la forme d'un signe égal Ce signe indique que ce champ n'est pas original, mais qu'il a été créé à partir d' un autre champ d'origine. Si vous le voyez, cela signifie qu'il s'agit d'un champ personnalisé que nous avons créé. Ce que je fais habituellement, c'est de le renommer, on va l'appeler country shorts Maintenant, je crée les alias ce nouveau champ, allons-y, cliquez avec le bouton droit sur les alias, puis au lieu de France, F, R, D, E et US J'ai donc deux options : la version longue, la version originale et la version courte du pays. Et je peux décider si je vais utiliser la version courte ou la version longue pour les visualisations vais utiliser la version courte ou la version longue pour les Bien, c'est tout pour la première méthode où nous avons créé des alias depuis le côté gauche, à partir de la base de données Nous allons maintenant passer à la deuxième méthode où vous pouvez créer des alias directement à partir de la vue Voyons comment nous pouvons le faire. Il suffit de passer au-dessus de la valeur France ici et de cliquer dessus avec le bouton droit de la souris. Et puis nous avons ici l'option modifier Elias. Sélectionnons-le. Maintenant, j'ai une fenêtre très simple. Je dois juste modifier la liste uniquement pour la France, donc je ne donne l'Elias que pour une seule valeur Faisons-le FR , puis appuyons sur OK. Et comme vous pouvez le voir dans la vue maintenant, il suffit de changer rapidement la valeur France en FR à partir de la visualisation et nous pouvons faire de même pour l'Allemagne. Cliquez donc avec le bouton droit sur la valeur, puis modifiez Elias. Encore une fois, dans la même fenêtre, nous allons voir DE et Ok, car la valeur changera directement dans la vue. Il s'agit d'une méthode très rapide pour modifier les alias directement dans la vue Maintenant, si nous allons vérifier le pays de la dimension dans la base de données, examinons l'Elias Comme vous pouvez le constater, la France et l'Allemagne membres ont un Elias, FR et un DE et nous l'avons fait directement à partir du point de vue Passons maintenant à la question de savoir quelles méthodes vous utilisez Je dirais que si vous souhaitez modifier plusieurs valeurs, accédez à la chaîne de données et effectuez les modifications Il est simplement plus facile de travailler avec la fenêtre et d'ajouter toutes ces valeurs. Mais si vous souhaitez modifier une seule valeur de la dimension, vous pouvez le faire rapidement en accédant à la vue et en modifiant l'alias. Et c'est tout pour les alias. C'est vraiment un excellent moyen de modifier les valeurs directement dans Tableau sans que vous ayez à revenir aux ensembles de données d'origine pour y apporter les modifications Très bien, nous avons maintenant la tâche Tableau suivante pour vous. La tâche indique d'abréger les valeurs de la catégorie de champ dans les produits de table issus des grands ensembles ne montrant que le premier caractère de Vous pouvez suspendre la vidéo dès maintenant pour effectuer la tâche, puis la reprendre une fois que vous avez terminé. Très bien, maintenant faisons-le rapidement. Comme je vous l'ai déjà montré, nous commençons par dupliquer le champ Je vais donc y aller et le faire. Ensuite, je vais le renommer en catégorie courts métrages. Ensuite, je vais présenter des articles sur les valeurs, la catégorie et la catégorie courts métrages. Jusqu'à présent, les deux dimensions ont exactement les mêmes valeurs. Nous n'avons rien changé. Nous allons maintenant passer à la catégorie courte, écrire un clic dessus. Ensuite, nous irons au Lius. La tâche indique le premier caractère, la première lettre de chaque valeur, ce qui signifie que le premier sera le second. C'est peut-être notre système d'exploitation, donc je vais le laisser tel quel. Et le troisième sera le cas, puis cliquez sur OK. Cela signifie que nous avons maintenant de nouvelles dimensions qui n'ont que le premier caractère de chaque valeur. Et nous l'avons fait en utilisant le lius. C'est vraiment facile. C'est bon, les gars. Nous avons donc terminé cette section, qui est une étape très importante pour préparer nos ensembles de données avant de commencer à créer nos visualisations Dans la section suivante, nous allons apprendre à organiser et à structurer nos données dans Tableau. 100. Section 8 Organisation: Comment organiser vos données dans Tableau. Tableau utilise différentes techniques et méthodes pour regrouper et organiser vos données, ce qui est très important pour que pour regrouper et organiser vos données, vos utilisateurs puissent comprendre vos données. abord, vous pouvez apprendre à organiser les dimensions en hiérarchies, puis à regrouper les membres des dimensions à l'aide de groupes Ensuite, nous pouvons apprendre comment regrouper vos données en différents groupes à l'aide du groupe de clusters. Ensuite, vous pouvez apprendre à diviser vos données en deux sous-ensembles à l'aide d'ensembles Ensuite, nous avons une autre méthode appelée Pens, afin de regrouper les valeurs des mesures afin de créer des histogrammes Commençons par la première méthode d'organisation hiérarchique de nos données. Allons-y maintenant. 101. Udemy 8 1 Hiearchy: Très bien les gars, la meilleure façon de comprendre la hiérarchie est d'avoir un exemple. Si vous regardez nos données, par exemple celles des clients, vous pouvez constater que certaines dimensions sont liées les unes aux autres puisqu'elles contiennent des informations similaires. Par exemple, pour la dimension « pays », nous avons des valeurs telles que l'Allemagne, les États-Unis et la France. Et nous avons une ville d'une autre dimension, où vous pouvez trouver les villes de ces pays. Pour l'Allemagne, nous avons Berlin, Stuttgart. Ensuite, nous avons une troisième dimension, le code postal, où vous pouvez trouver les codes à l'intérieur de ces villes. Comme vous pouvez le constater, ces trois dimensions décrivent des informations courantes. Ils nous fournissent des informations sur la localisation de l'utilisateur, et nous pouvons relier ces dimensions l'aide de la hiérarchie. Dans les hiérarchies, nous avons différents niveaux. Et nous commençons par le nœud supérieur, que nous appelons le nœud racine. Ce nœud représente le plus haut niveau d'agrégations de notre hiérarchie Nous allons maintenant passer au niveau supérieur de la hiérarchie, celui où se trouve le pays. Dans ce niveau, nous allons voir plus de détails sur nos données. Lorsque nous avons, par exemple, les deux valeurs, États-Unis et Allemagne, et les liens entre les nœuds, nous les appelons branches. Nous allons maintenant passer au niveau supérieur de notre hiérarchie. Nous avons le niveau 2 ici dans la ville. Nous verrons plus de détails sur nos données. Aux États-Unis, nous avons donc Portland et Seattle. Et en Allemagne, nous avons Stuttgart et Berlin. Et encore une fois, nous avons le lien entre le nœud parent et le nœud enfant à l'aide des branches. Maintenant, nous allons passer au dernier niveau de la hiérarchie, nous avons le code postal. Et ici, nous allons encore scinder la structure avec plus de détails. Nous avons donc les codes postaux suivants pour chaque ville. Maintenant que le code postal est le dernier niveau de notre hiérarchie et que ces valeurs n'ont aucun enfant, nous appelons ces nœuds les nœuds feuilles. Les nœuds des feuilles ou les feuilles représentent le niveau le plus détaillé de nos données dans cette hiérarchie. Maintenant, avec cela, nous avons la structure complète de notre hiérarchie. Comme vous pouvez le constater, cela ressemble à une structure arborescente. Le nœud supérieur, que nous appelons nœud racine, représente le plus haut niveau de détails. Ensuite, nous avons les niveaux intermédiaires, et ils sont connectés par des branches. Et au dernier niveau, nous l' appelons nœuds foliaires, où il représente le niveau de détail le plus bas. Nous avons le nœud racine, il représente le plus haut niveau des agrégations. Ensuite, nous avons des niveaux intermédiaires liés aux branches. Et puis nous avons les feuilles, les nœuds foliaires. Ils représentent le niveau de détail le plus bas de nos données. Comme nous l'avons déjà appris, nous pouvons effectuer de nombreuses opérations de laboratoire sur le cube. Donc, si nous avons intégré nos données, nous pouvons effectuer deux opérations très importantes, l'exploration vers le bas et l'analyse ascendante L'exploration vers le bas et vers le haut sont toutes des opérations qui nous aideront à naviguer dans la hiérarchie afin d' approfondir ou de mieux comprendre les données. Voyons donc d'abord comment fonctionne le drill down. Disons que nous travaillons avec les ventes de Mejor. Nous commençons par le nœud supérieur au niveau le plus élevé. Au plus haut niveau, nous allons avoir le total des ventes dans l'ensemble des ensembles de données. Par exemple, ce sera 140. Nous sommes donc maintenant au plus haut niveau, au nœud racine. Et si vous utilisez l'exploration vers le bas, vous allez passer au niveau inférieur suivant de la hiérarchie. Cela signifie donc qu'à ce niveau, nous allons voir plus de détails sur les ventes. Donc, pour les États-Unis, nous en avons 90, et pour l'Allemagne, nous en avons 50. Et maintenant, si vous souhaitez obtenir plus de détails sur vos données, nous pouvons faire une nouvelle demande, passer au niveau inférieur suivant la structure. Alors, que va-t-il se passer ? Nous allons passer au niveau deux et ici, la vente va se partager entre Portland et Seattle. Nous en avons 40,50 et pour l'Allemagne, nous allons avoir 24 gardiens de costume et 34 gardiens de Berlin Cela signifie que nous obtenons plus de détails sur nos ventes. Et maintenant, si vous voulez aller au niveau le plus bas jusqu'aux feuilles, nous allons passer de la ville au code postal. Donc ça va ressembler à ça. Le Portland va se partager entre ces deux codes postaux. Supposons que Seattle soit pareil parce que nous n'avons qu'un seul enfant. Pareil pour Stuttgart, ça va rester 20, et pour Berlin, nous avons deux codes postaux, donc ça va à nouveau se diviser. Comme vous pouvez le constater, nous utilisons l' exploration descendante pour naviguer dans la hiérarchie en nous faisant passer du niveau de détail supérieur au niveau inférieur. C'est comme si nous agrandissions l'arborescence pour voir plus de détails afin de comprendre nos données. Très bien, nous allons maintenant parler de la deuxième opération Alp, le drill up. C'est exactement le contraire du drill down. L'exploration ascendante nous permettra de voir comment cela fonctionne de bas en haut, de bas en haut , de bas en haut. Disons que nous allons commencer par les feuilles et que nous allons vendre ces feuilles. Maintenant, nous pouvons utiliser un exercice pour passer du code postal à la ville. Par exemple, le total des ventes à Berlin sera de 30, car c'est la somme de dix plus 20. Et puis à Utgard, ça va rester le même, 20 , Seattle 50, et Portland aussi, pour résumer les valeurs des feuilles Nous allons donc avoir la valeur de 40. Comme vous pouvez le constater, à mesure que nous progressons, la valeur sera de plus en plus agrégée. Voyons si nous voulons passer à la campagne, afin de pouvoir utiliser à nouveau un exercice pour nous déplacer de la ville à la campagne. Allemagne, nous pouvons avoir des ventes totales de 50. Pour les États-Unis, nous pouvons avoir des ventes totales de 90. Vous pouvez maintenant utiliser, encore une fois, l'exploration ascendante pour accéder au nœud racine où vous pouvez obtenir le plus haut niveau d'agrégations Nous pouvons donc avoir la valeur de 140, soit le total des ventes, dans notre ensemble de données. Comme vous pouvez le constater, si nous avons une structure hiérarchique, nous pouvons utiliser une hiérarchisation ascendante et descendante pour naviguer dans la structure hiérarchique. Les hiérarchies organisent et structurent les membres des dimensions dans une arborescence logique regroupant des dimensions similaires. Les hiérarchies sont très importantes et dynamisent vos vues, hiérarchies sont très importantes et dynamisent vos vues vous permettant d'avoir une vue d'ensemble et comprendre les données au plus haut niveau Et vous pouvez accéder à des détails spécifiques pour obtenir des données de connaissance plus approfondies. Très bien, nous revenons maintenant à Tableau. Voyons comment créer des hiérarchies dans Tableau Nous ne pouvons créer des hiérarchies que sur la page de la feuille de travail. Nous ne pouvons pas le créer sur la page de la source de données. Dans la page de la feuille de travail, nous pouvons créer une hiérarchie sur la page des difficultés liées aux données Si vous jetez un œil aux tables des clients, vous constaterez que nous avons déjà une hiérarchie. Et ici, nous avons une petite icône qui indique que nous avons une hiérarchie, le nom de la hiérarchie appelé Country City, et sur le côté gauche, nous avons une petite flèche. Si nous cliquons dessus, la hiérarchie peut s'étendre et nous pouvons voir les dimensions à l'intérieur de cette hiérarchie. En ce qui concerne les dimensions, des hiérarchies peuvent être utilisées, quatre dimensions seulement Vous ne pouvez pas créer de hiérarchie à partir de mesures. Et cette hiérarchie que nous avons ici est créée automatiquement à partir de Tableau. Puisque Tableau a analysé le contenu du pays et la ville et a automatiquement compris qu'il existe une hiérarchie entre eux. Mais comme nous voulons apprendre à créer une hiérarchie, nous allons la supprimer et en créer une nouvelle à partir de zéro. Maintenant, pour supprimer une hiérarchie, allez sur le nom de la hiérarchie ici, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Et puis nous avons ici l' option supprimer la hiérarchie. Ici, vous devez comprendre que les dimensions à l'intérieur des hiérarchies ne seront pas supprimées, seule la hiérarchie elle-même sera supprimée. Vous ne perdrez donc aucun champ de l'arbre logique. La hiérarchie logique sera supprimée. Très bien, voyons maintenant comment créer une hiérarchie dans Tableau. Et nous allons créer la hiérarchie des emplacements. Nous allons aller sur le côté gauche des données et sélectionner l' une des dimensions. Peu importe celui que vous allez sélectionner, mais je préfère commencer par le plus haut niveau de la hiérarchie. Dans notre exemple, ce sera le pays qui choisira le pays radical. Cliquez dessus. Et puis nous avons ce qu'on appelle la hiérarchie. Et nous allons sélectionner Créer une hiérarchie. Allons-y. Nous devons lui donner un nom, nous allons donc l' appeler hiérarchie des emplacements. Puis lui, comme vous pouvez le voir maintenant sur le côté gauche, nous avons l' icône de la hiérarchie. À l'intérieur, nous n'avons qu'une seule dimension, le pays. Maintenant, dans notre hiérarchie, nous avons également la ville et le code postal. Alors, comment pouvons-nous l'ajouter à cette hiérarchie ? Comme nous l'apprenons, la hiérarchie comporte différents niveaux, et l'ordre de ces niveaux est très important. Nous avons le pays, la ville et le code postal. Maintenant, pour ajouter la ville, nous allons simplement faire glisser la ville située sous le pays jusqu' ici et la libérer. Ainsi, la ville fait désormais partie de notre hiérarchie. Trouvons également le code postal. Nous devons donc le glisser et le déposer sous la ville. Libérons. Nous avons ainsi créé la hiérarchie des lieux avec les trois dimensions, pays, ville et code postal. Encore une fois, si vous souhaitez masquer les détails de cette hiérarchie, nous pouvons la réduire ici. Ou si vous voulez voir les détails, nous pouvons étendre la hiérarchie. Très bien, c'est donc une façon de créer hiérarchie dans Tableau en utilisant le menu déroulant. La deuxième méthode pour créer une hiérarchie consiste à glisser-déposer rapidement des dimensions ensemble. Ainsi, par exemple, si nous allons dans le tableau des produits, nous avons également une hiérarchie entre la catégorie, le nom du produit et la sous-catégorie Notre hiérarchie commence par la catégorie, puis la sous-catégorie, et la dernière, les feuilles, sera le nom du produit Voyons maintenant comment créer la hiérarchie en utilisant rapidement le glisser-déposer. Nous allons prendre l'une de ces dimensions, disons que nous allons commencer par la catégorie, la glisser-déposer dans la sous-catégorie Je suis donc en train de survoler et sélectionner la sous-catégorie. Libérons. Une fois cela fait, Tableau comprend que nous voulons relier ces dimensions. Tableau va donc créer une nouvelle hiérarchie. Nous allons l'appeler la hiérarchie des produits. Et allons-y, d'accord. Et maintenant, voyons voir. Sur le côté gauche, nous avons une nouvelle hiérarchie appelée hiérarchie des produits avec l'icône. Et nous avons intégré deux dimensions, catégorie et la sous-catégorie Il nous manque la troisième dimension. Prenons le nom du produit et ajoutons-le dans la hiérarchie. Cela nous pose maintenant un problème. L'ordre des dimensions au sein de notre hiérarchie est incorrect, car la catégorie de dimension doit être le niveau 1 et la sous-catégorie le niveau deux Comment pouvons-nous résoudre ce problème ? Il suffit de sélectionner la catégorie et de la glisser-déposer en haut de la sous-catégorie. Publions-le. Cela dit, c'est ainsi que vous pouvez modifier l'ordre des catégories. Et avec cela, nous avons la hiérarchie des produits. Bien, disons maintenant que nous ne voulons pas supprimer toute la hiérarchie, nous voulons simplement supprimer un membre, une dimension de la hiérarchie. Pour ce faire, supposons que nous voulions supprimer le nom du produit. Sélectionnez-le et faites-le simplement glisser et déposez-le quelque part ici dans l'espace vide. De ce fait, le nom du produit ne fait plus partie de la hiérarchie. C'est ainsi que nous pouvons supprimer les dimensions de la hiérarchie. Mais je veux les réintégrer dans notre hiérarchie car nous en aurons besoin plus tard. Je vais donc placer la sous-catégorie sous la catégorie, et nous prenons le nom du produit et le mettons sous la sous-catégorie, et c'est tout Voici donc les deux méthodes de création de hiérarchies dans Tableau, soit par drop dominu, soit par glisser-déposer rapidement les dimensions ensemble afin de créer une C'est vraiment facile. Très bien, maintenant que nous avons cette hiérarchie, la structure, façon dont nous allons l'utiliser dans notre vue, c'est vraiment simple. Nous allons sélectionner l'ensemble de la hiérarchie, puis la faire glisser vers la vue. Ici, la hiérarchie va commencer par le premier niveau pour les pays, et nous allons voir les valeurs du pays. Passons maintenant à l'une de ces mesures. Nous allons prendre les ventes et les glisser-déposer sur les colonnes. Alors maintenant, si vous regardez attentivement le pays, le plu, pile ici, vous pouvez voir que nous avons un nouveau panneau, le panneau anti-souffle. Ce signe indique que nous pouvons approfondir cette dimension. Alors maintenant, allons-y et cliquons sur le panneau de signalisation. Comme vous pouvez le constater, nous allons maintenant approfondir notre hiérarchie jusqu'à un niveau inférieur. Nous voyons maintenant plus de détails sur les ventes. Et nous sommes maintenant au niveau supérieur de la ville. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant la dimension ville. Nos lignes, nous ne les avons pas glissées et déposées depuis la base placer sur les lignes qu'elles ont développées à partir de la hiérarchie. Encore une fois, la ville a le signe plus qui indique que nous pouvons explorer l'intérieur de la ville. Revenons à une nouvelle analyse. Comme vous pouvez le constater, nous sommes au code postal et nous pouvons voir plus de détails sur les ventes. Maintenant, si vous vérifiez le code postal, il n'y a pas de signe plus, comme la ville et le pays. Parce que nous sommes à bout de souffle, nous sommes au plus bas niveau de détail de nos données. Nous avons ainsi parcouru notre hiérarchie, du nœud supérieur aux feuilles Comme vous pouvez le constater, c'est très simple et très dynamique. Supposons maintenant que nous en soyons à la fin et que nous voulions revenir au niveau le plus élevé des agrégations, jusqu' revenir au niveau le plus élevé des au nœud supérieur C'est très facile si vous vérifiez à nouveau la ville et les pays que nous n'avons plus, le signe plus est le signe moins. Le signe moins indique que nous pouvons remonter dans la hiérarchie. Voyons donc ce qui peut arriver si vous cliquez sur le signe moins. Comme vous pouvez le constater, nous remontons maintenant à partir des feuilles, du code postal jusqu'à la ville. Et les valeurs de ces cellules sont désormais plus agrégées. Et maintenant, pareil, si vous voulez repartir de la ville jusqu'à la campagne, nous allons cliquer sur le signe moins. Alors faisons-le. Nous passons ainsi au niveau 1, à l' agrégation la plus élevée de notre hiérarchie. Très bien, jusqu'à présent, nous avons exploré vers le haut et vers le bas en notre hiérarchie vers le haut et vers le bas en utilisant les étagères de rangées Vous savez qu'il s'agit des lignes et des colonnes. Nous l'utilisons lorsque les développeurs élaborent notre point de vue. La question qui se pose maintenant est de savoir comment nos utilisateurs et le public parviennent à parcourir la hiérarchie vers le haut et vers le bas. Parce que la hiérarchie doit également être utilisée rapidement par les utilisateurs pour accéder aux détails. Voyons maintenant comment nous pouvons le faire. Si nous passons à la vue d'ici et que nous survolons le pays, nous pouvons à nouveau voir un signe positif Allons-y et cliquons dessus. Et comme vous pouvez le constater, nous étudions notre hiérarchie du pays à la ville. Passons maintenant aux détails et examinons le code postal. Nous pouvons survoler la ville, et comme vous pouvez le constater, nous avons à nouveau le signe plus. Cliquez dessus. Ensuite, nous allons jusqu'au code postal. C'est exactement ainsi que les utilisateurs peuvent explorer la vue vers le bas. Maintenant, si nous voulons revenir au niveau supérieur, nous pouvons faire de même. Nous pouvons voir le signe moins ici. Cliquez dessus et vous retournez en ville. Ensuite, nous nous rendons également à la campagne. Nous avons le point négatif, nous cliquons dessus. Et avec cela, nous remontons dans le pays. Comme vous pouvez le constater avec ces icônes, nous pouvons naviguer dans notre hiérarchie. Maintenant, vous pourriez dire tous vos utilisateurs, vous savez quoi, c'est vraiment une petite icône et mes utilisateurs ne l'aiment pas. Existe-t-il un autre moyen d' explorer la vue vers le haut et vers le bas ? Eh bien, oui, si vous accédez à l'une de ces valeurs ici et que vous cliquez dessus, vous pouvez voir dans ce menu déroulant que nous avons un aperçu. Si vous cliquez dessus, nous descendons de la même manière jusqu'à la ville. Si vous sélectionnez une valeur, peu importe laquelle, revenons ici, puis revenons vers le bas. Et là, nous en sommes au code postal. Si vous souhaitez effectuer une exploration ascendante, vous pouvez faire de même, toutes les valeurs étant radicalement opposées. Et voici le Drill Up Socialic. Et pour revenir au pays, examinez toutes les valeurs radicalement toutes les valeurs du pays et approfondissez. Ce sont donc les deux méthodes d'exploration vers le bas et d'exploration vers le haut dans la vue. Très bien les gars, jusqu'à présent, nous avons créé nos propres hiérarchies en regroupant ces dimensions à différents niveaux Mais dans Tableau, nous avons également des hiérarchies intégrées indirectes dans la date du type de données dans Tableau Tout champ dont le type de données est une date possède la hiérarchie suivante. Cela commence par le niveau le plus élevé de l'année, puis nous avons le trimestre du mois, puis le niveau le plus bas, les feuilles. Nous avons les jours. Ces quatre niveaux sont les niveaux par défaut dans chaque champ avec la date du type de données dans notre ensemble de données. Nous avons maintenant un autre type de données qui est également valable, une hiérarchie indirecte intégrée. Nous avons les champs avec la date et l'heure. Ici, nous avons des informations sur l'heure, et nous avons sept niveaux. Cela commence exactement comme la date, donc le niveau le plus élevé sera l'année, puis le trimestre de mois, puis le jour. Mais maintenant, nous pouvons accéder à plus de détails puisque nous avons les informations temporelles. Le niveau suivant sera celui des heures. Ensuite, nous avons les minutes et les secondes. Ensuite, il y a le niveau de détail le plus bas. Ce sont nos feuilles ici. Nous avons des niveaux hiérarchiques civils. Date, date et heure. Ils ont une hiérarchie intégrée à l'intérieur. Découvrons maintenant ces hiérarchies dans Tableau. Très bien, maintenant nous allons passer aux commandes de table. Et nous avons ici deux dates. Peu importe lequel, les deux auront exactement la même hiérarchie. Prenons la date de commande, glissons-la ici sur la rose. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant le signe plus. Cela indique qu'il existe une hiérarchie. Et cela commence au plus haut niveau avec les années. Maintenant, prenons une mesure pour voir certaines données. Nous allons prendre le nombre de commandes et le mettre dans les colonnes. Et je veux montrer les étiquettes à Israël. Montrons quelques étiquettes. Très bien, maintenant allons-y et découvrons la hiérarchie à l'intérieur de la date. Comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, nous ne voyons aucune information sur la hiérarchie, qui signifie qu'elle est réellement intégrée à ce type de données. Passons donc aux années et cliquez sur le signe plus pour effectuer une analyse détaillée. Comme vous pouvez le voir dans les informations suivantes nous avons les informations trimestrielles. Nous voyons maintenant le nombre total de commandes par trimestre. Nous pouvons donc maintenant voir plus de détails sur les dénombrements totaux, puis nous pouvons passer au jour le jour. Et maintenant, nous sommes au plus bas niveau du jour. Nous ne pouvons pas approfondir, par exemple, les heures, minutes et les secondes, car la date de commande correspond à la date du type de données. Comme vous pouvez le constater, la date de commande des dimensions comporte quatre niveaux : année, trimestre, mois et jour. C'est vraiment agréable de l' avoir comme ça dans Tableau, car c'est vraiment standard. J'ai travaillé avec d'autres outils de BI et là, nous devons les créer nous-mêmes, ce qui prend beaucoup de temps pour construire toutes ces hiérarchies. Surtout si vous disposez d'un ensemble de données volumineux dans Tableau, cela nous simplifie la vie. Tableau a décidé d'établir une hiérarchie à l'intérieur de chaque date. Très bien les gars, encore une chose à propos des arches. Ils organisent et structurent réellement vos vues et les rendent plus dynamiques pour les utilisateurs. Par exemple, si vous devez effectuer des ventes par pays, par ville, par code postal, et si vous n'utilisez pas de hiérarchies, vous finirez par créer trois vues, comme ici sur le côté gauche, cela prend beaucoup de place De plus, c'est littéralement dynamique. Mais mieux encore, nous pouvons créer une hiérarchie entre ces dimensions. Et nous pouvons tout regrouper dans une seule vue. Ensuite, vous offrez aux utilisateurs finaux la possibilité d'effectuer des recherches approfondies et ascendantes, en fonction de leurs besoins. S'ils veulent les ventes par pays, nous les avons déjà dans le nœud supérieur. Mais s'ils veulent connaître les ventes par ville, leur suffit au niveau suivant, et nous l' avons déjà fait, les ventes par ville. Si quelqu'un a besoin de plus détails pour accéder au code postal, il peut également accéder aux ventes par code postal. Comme vous pouvez le constater, cela donne vraiment à votre vision plus dynamique et sera plus attrayante pour les utilisateurs finaux si vous le comparez aux côtés de l'ascenseur. Nous disposons désormais d'une solution plus dynamique plus interactive pour les utilisateurs finaux. De plus, vous créez des vues de liste dans vos tableaux Donc c'est vraiment génial. Si vous souhaitez revenir au pays, suffit de cliquer sur le signe moins. Les hiérarchies dynamisent sa structure et organisent vos données dans les vues Très bien, maintenant résumons. Hiérarchie, organise et structure les membres des dimensions dans une arborescence logique Les hiérarchies sont des fonctionnalités spéciales uniquement pour les dimensions. Vous ne pouvez pas créer de hiérarchies entre les mesures que nous pouvons utiliser et parcourir notre hiérarchie afin de mieux comprendre vos données Dans l'ensemble, les hiérarchies sont très importantes pour organiser et structurer vos entretiens de données Il fournit également aux utilisateurs un outil puissant qui leur permet de naviguer et d'explorer rapidement et facilement vos données, découvrir des informations et de prendre de meilleures décisions. D'accord, c'est donc tout pour les hiérarchies dans Tableau. Nous allons maintenant apprendre comment regrouper les membres des dimensions en hiérarchies à l'aide de groupes. 102. Udemy 8 2 groupes: Très bien, Kay. Jusqu'à présent, nous avons appris à regrouper les dimensions dans des hiérarchies, mais nous allons maintenant apprendre à regrouper les valeurs, les membres de la dimension en groupes dans Tableau Pour ce faire , nous avons trois méthodes. Nous avons donc les groupes, les groupes de clusters et les ensembles. Nous allons maintenant commencer par le premier, comment regrouper les membres des dimensions à l'aide de groupes. Mais maintenant, comme d'habitude, nous allons d'abord comprendre le concept qui le sous-tend, puis nous allons apprendre à le créer dans Tableau. Alors allons-y. Bien, maintenant, si vous examinez nos données, vous trouverez parfois des dimensions qui pourraient être utilisées pour classer ou regrouper les données dans le tableau Par exemple, si vous examinez les données de nos produits, vous constaterez que la catégorie peut être utilisée pour regrouper les données. Par exemple, vous pouvez voir que deux produits sont affectés à la catégorie Moniteur et trois produits sont affectés aux accessoires. Ce champ peut donc être utilisé pour regrouper les données. Maintenant, si vous vérifiez les données du client, vous pouvez trouver certaines dimensions qui pourraient être utilisées pour regrouper les données. Par exemple, le pays, la ville, le code postal. Ces informations peuvent être utilisées pour regrouper les clients. Toutes ces dimensions pourraient être utilisées pour regrouper nos données. Ces groupes ou ces dimensions proviennent directement des ensembles de données et nous n'avons rien créé jusqu'à présent Parfois, nous pouvons être dans une situation où nous souhaitons regrouper les données différemment des groupes d'origine dans les ensembles de données Ici, nous avons deux options. Soit nous revenons aux ensembles de données d'origine et y apportons les modifications Je crée un groupe, ou nous pouvons créer un groupe directement dans Tableau sans revenir aux ensembles de données d'origine Par exemple, nous voulons créer un nouveau groupe dans les produits et ce sera la classe de produits. Ici, nous avons un autre groupe que nous allons appeler, disons par exemple, les trois premiers sont la classe A, les deux derniers sont la classe. Nous pouvons créer ce groupe supplémentaire directement. Tableau. Il en va de même pour les clients. Nous voulons ajouter un nouveau groupe. Nous voulons ajouter le continent aux formations. Nous pouvons ajouter ce groupe. Pour l'Allemagne, ce sera l'Europe. Pour les États-Unis, ce sera l'Amérique du Nord. Et pour le reste, il en sera de même pour la France , l' Allemagne et les États-Unis. De l'Europe. Vous ne faites qu' ajouter de nouveaux groupes à nos données. Les groupes Tableau combinent des valeurs connexes similaires dans des catégories de niveau supérieur, ce qui peut donner une nouvelle dimension à votre analyse de données. Voyons maintenant comment créer des groupes dans Tableau. Et il existe deux méthodes pour y parvenir. Soit en créant les groupes dans les données de la vue, soit directement dans celle-ci. Nous allons commencer par le premier, où nous allons créer le groupe de continents dans les données. Pour ce faire, nous allons passer à la table des clients et, sur la base des valeurs du pays, nous allons créer le nouveau groupe ici. Il est important de comprendre que nous ne pouvons créer des groupes qu' en fonction des dimensions. Nous ne pouvons pas créer de groupes sur les mesures. Une autre fonctionnalité où nous pouvons l'utiliser pour regrouper les mesures et nous l'appelons stylos. Mais pour ce qui est des groupes, nous ne pouvons créer que sur le dessus des dimensions. Et le nouveau domaine sera également une dimension. Voyons comment nous pouvons le faire. Sélectionnez le pays, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Passons ensuite au Create. Et nous avons ici le groupe d'options. Sélectionnons-le. Nous allons donc maintenant ouvrir une nouvelle fenêtre afin de créer le groupe. Nous allons d'abord commencer par renommer le nom du champ, nous allons appeler ce continent. Ensuite, au milieu d'ici, Tableau va répertorier pour vous les différentes valeurs du pays, toutes les valeurs possibles de l'ensemble de données. Ce que nous allons faire, c' regrouper la France, l'Allemagne et l'Italie en Europe, et les États-Unis en Amérique du Nord. Comment allons-nous nous y prendre ? Nous allons sélectionner ces valeurs à plusieurs en cliquant sur Contrôle. France, Allemagne et Italie. Ils forment un seul groupe. Pour les regrouper, nous allons sélectionner le groupe ici . Une fois que nous l' avons sélectionné, Tableau va placer toutes ces valeurs sous un nouveau groupe. Nous allons lui donner le nom d'Europe. Cliquons sur OK. C'est pourquoi nous avons créé un nouveau groupe pour ces trois valeurs. Comme vous pouvez le constater, nous pouvons étendre et réduire ces valeurs pour en voir les détails. Mais nous avons encore une valeur dans le pays qui n'est pas encore associée à un groupe ici Ce que nous allons faire, c'est le sélectionner, puis cliquer sur le groupe et nous allons l' appeler Amérique du Nord. C'est maintenant sur le continent, nous avons deux valeurs, l'Europe et l'Amérique du Nord, qui sont liées à ces membres du point de vue national. Supposons maintenant que vous souhaitiez déplacer l'un de ces membres d'un groupe à un autre. Comment pouvons-nous le faire ? C'est vraiment facile, il suffit de glisser-déposer. Prenons, par exemple, le cas de l'Allemagne glisser-déposer ici en Amérique du Nord. Vous verrez que ce membre appartient maintenant au groupe de l' Amérique du Nord, ce qui est faux. Je vais donc le remettre en question en disant que c' est ainsi que vous passez d'un groupe à l'autre. Ici, nous avons Tablo. Une autre option consiste à supprimer le membre de tous les groupes. Pour ce faire, sélectionnons l' Allemagne, cliquez ici et sur Grouper. Une fois cela fait, vous verrez que la valeur de l'Allemagne n'est attribuée à aucun de ces groupes si je les regroupe. Vous verrez que l'Allemagne est une valeur autonome. Nous utilisons généralement le groupe autre pour toutes les valeurs. Nous n'avons donc pas pu être assignés à aucun de nos groupes ici. Tableau nous fournit un moyen rapide de créer ce groupe. Tout ce que nous avons à faire est de cliquer sur la valeur de Allemagne, puis de cliquer ici, Inclure les autres. Disons que, comme vous pouvez le voir maintenant la valeur de l'Allemagne se trouve dans le groupe Autre, et avec cela, nous avons trois groupes sur le continent. Europe, Amérique du Nord et autres. Maintenant, si vous souhaitez renommer les groupes, vous pouvez cliquer sur le groupe, puis cliquer ici, Renommer Nous allons donc l'avoir comme sur un autre continent ou quelque chose comme ça, ou. Cliquez avec le bouton droit sur le groupe , puis renommez-le. C'est vraiment facile. Maintenant, ce que nous voulons faire, c'est ramener l'Allemagne en Europe. Maintenant, comme vous pouvez le voir, l'autre groupe a disparu car il n'a aucun membre. C'est donc tout pour le moment. Nous avons créé nos groupes. Cliquez sur OK. Maintenant, comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, nous avons un nouveau champ appelé continent. Il s'agit d'une dimension discrète d'une icône spéciale et le type de données indique que ce champ est un groupe dans Tableau. Si vous créez un groupe basé sur un autre champ avec le rôle géographique, Tableau affichera à la fois le groupe d' icônes et le rôle géographique. Parce que le groupe a généralement l'icône suivante pour la situation. Il affichera à la fois les icônes, le rôle géographique et le groupe. Très bien, construisons maintenant la vue en fonction de cette nouvelle dimension. Nous allons emmener le lapin dragon du continent sur les routes. Comme vous pouvez le voir, il a deux valeurs. Nous allons également prendre les ventes. Et maintenant, pour voir plus de détails dans la vue, nous allons prendre une autre dimension, ou nous allons prendre toute la hiérarchie de l'emplacement. Faisons-le glisser et déposez-le ici sur la rose. Comme vous pouvez le constater, le continent regroupe désormais nos données. L'Europe pour ces trois valeurs, l' Amérique du Nord pour les États-Unis. Comme nous l'avons appris dans les hiérarchies, nous pouvons accéder aux valeurs suivantes. Et tu sais quoi ? Cette nouvelle dimension, le continent, possède des informations similaires à celles du pays et de la ville, et elle appartient à la hiérarchie. Il est maintenant logique de l'ajouter à la structure de notre hiérarchie de localisation. Donc, ce que nous allons faire, c'est traîner le continent et le déposer au-dessus de ce pays. Ainsi, le continent sera au niveau 1 et le pays au niveau deux. Nous pouvons utiliser ce nouveau groupe comme niveau d' agrégation le plus élevé de notre structure. Nous pouvons remonter jusqu' au continent. Comme vous pouvez le constater, nous pouvons créer nouveaux groupes directement dans Tableau sans revenir aux ensembles de données d'origine et y apporter des modifications Bien, c'est pourquoi la première méthode consiste à créer des groupes dans Tableau à partir du bain de données La deuxième méthode consiste à créer des groupes directement dans la vue. Voyons comment nous pouvons le faire. Nous allons créer une nouvelle feuille de travail et nous allons prendre deux mesures Nous allons prendre les bénéfices, mettons-les ici sur les rangées. Et nous allons également prendre en charge les ventes. Et maintenant, nous voulons montrer tous les clients sous forme de points de données. Pour ce faire, nous allons accéder à l'identifiant client, le glisser-déposer, le mettre ici sur les marques, sur les détails. Nous avons maintenant un point de données pour chaque client dans notre ensemble de données. Notre tâche consiste maintenant à regrouper les performances des clients. Si vous décidez de passer à la peinture des données afin créer ces groupes et de vous connecter radicalement, alors nous passons aux groupes, vous verrez une longue liste de tous les clients. Et maintenant, la création de groupes basés sur ces valeurs peut être très pénible, car l'identifiant client a une cardinalité élevée par rapport au pays Au lieu de le faire ici, nous allons le faire directement dans la vue. Pour ce faire, nous allons sélectionner, par exemple, ces clients, ces points de données. Et nous aurons une nouvelle fenêtre. Comme vous pouvez le constater, Tableau indique que huit éléments sont sélectionnés et que nous avons l'icône du groupe. Si nous cliquons dessus, Tableau va créer de nouvelles choses. Si vous regardez la complexité des données ici sur le côté gauche, vous pouvez voir que Tableau a déjà créé un groupe avec les éléments sélectionnés. Et il a fait de même pour le coloriage. Vous pouvez donc également voir le groupe. Ici, sur les couleurs sur le côté droit, nous avons les légendes. Vous pouvez donc voir que l'élément sélectionné est bleu et les autres sont gris. Maintenant, ce que nous devons faire, c'est renommer les choses. Tout d'abord, je vais renommer ce groupe. Je vais l'appeler Customer Group. Comme vous pouvez le constater, le nom du groupe est similaire à la liste de tous les membres. Il est écrit, d'accord, 9113035 et plus encore. En effet, Tableau a du mal à comprendre pourquoi nous avons sélectionné ces clients et quel est le nom du groupe. Pour renommer le groupe, nous allons aller sur le côté gauche du Data Bain, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris, puis cliquer sur Modifier. Sélectionnez-le. Comme vous pouvez le voir ici, nous avons notre groupe que nous venons de sélectionner avec les huit membres. Passons donc au nom du groupe, cliquons dessus avec le bouton droit de la souris, renommez-le , et nous allons le qualifier de « high performers Que ces clients aient les meilleures performances par rapport à tous les autres clients. Comme vous pouvez le constater, Tableau a classé tous les autres clients dans le groupe « Autres ». Cliquons sur OK maintenant. Et maintenant, nous avons un meilleur nom sur le côté droit. Et il est logique d'avoir une couleur grise pour les autres. Très bien, nous allons maintenant créer un autre groupe de clients peu performants. Très bien, pour ce faire , nous allons faire de même, nous allons passer en revue et sélectionner les clients dont les performances sont médiocres. Une fois cela fait, nous allons ouvrir cette nouvelle fenêtre indiquant, accord, neuf éléments, et nous allons sélectionner le groupe. Mais au lieu de cela, si vous éloignez votre souris, vous verrez la fenêtre disparaître. Dans ce cas, nous allons accéder à l'un de ces points de données et cliquer dessus avec le bouton droit de la souris. Et puis nous avons l'option de groupe, sélectionnez-la. Que peut-il se passer maintenant ? Tableau ne créera pas de nouveau groupe dans la corbeille de données, il l'inclura en tant que nouveau groupe au sein du groupe déjà existant. Vous pouvez voir ici sur le côté droit que nous avons un nouveau groupe de couleur orange. Avec cela, nous avons ajouté un nouveau groupe au client. Pour le renommer, nous allons accéder à la corbeille de données et modifier le groupe Allons-y maintenant. Au lieu d'avoir la liste des membres, nous allons cliquer dessus, la renommer, et nous allons l' appeler « acteurs du droit Cliquez sur OK. Maintenant que nous avons une belle dénomination pour les groupes, nous pouvons aussi bien changer les couleurs du groupe. Par exemple, pour les faibles performances, nous pouvons avoir du rouge. Pour ce qui est de la haute performance, nous pouvons opter pour le vert. Pour ce faire, nous allons passer aux marques ici, aux couleurs. Cliquez dessus. Ensuite, nous allons sélectionner Modifier les couleurs comme nous le disons pour des performances élevées. Sélectionnons donc cette valeur et affectons-la au vert. Et nous voulons que la basse performance rouge et que la couleur de l' autre soit grise. Puisque ce n'est pas notre objectif, cliquons sur OK. Et comme vous pouvez le constater, les points de données ont de nouvelles couleurs. Et un autre cas d'utilisation pour les groupes dans lesquels nous l'utilisons ainsi qu'un filtre. Nous donnons donc aux utilisateurs la possibilité d' interagir avec nos points de vue, de se concentrer sur un groupe spécifique. Pour ce faire, nous allons aller dans notre base de données, dans le groupe, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris et afficher le filtre. Nous avons maintenant le groupe comme filtre. Et les utilisateurs peuvent cliquer entre les groupes pour se concentrer sur le cluster qu'ils peuvent analyser. Par exemple, s'ils ne sont pas intéressés par toutes ces fonctionnalités géniales et qu'ils veulent comparer les performances élevées aux faibles performances pour comprendre la différence de comportement entre elles, ils peuvent simplement les supprimer comme ceci. Bien, voici comment vous pouvez créer groupes dans Tableau en utilisant les deux méthodes, soit à partir du bain de données, en particulier si vous avez une dimension à faible cardinalité comme le pays Mais si vous avez une dimension à cardinalité élevée, l'ID client, le numéro de commande, vous pouvez créer des groupes directement à partir de la vue, ce qui est un moyen très rapide d'attribuer les valeurs à des groupes spécifiques Comme vous pouvez le constater dans Tableau, les groupes constituent un excellent moyen regrouper des données B directement dans Tableau sans revenir aux ensembles de données d'origine et y créer le groupe Très bien, vous avez maintenant la tâche suivante pour vous. Accédez aux petits ensembles de données et créez un nouveau groupe appelé classes en fonction du nom du produit Dimension Les trois premiers produits appartiennent à la classe A et les deux derniers à la classe. Vous pouvez transmettre la vidéo dès maintenant pour effectuer la tâche, puis la reprendre une fois que vous avez terminé. Très bien, alors créons rapidement ce groupe. Nous allons d'abord vérifier la cardinalité du nom du produit Je vais juste le glisser-déposer ici dans les rangées. Et comme vous pouvez le constater, nous n' avons que cinq valeurs. Cela signifie qu'il a une faible cardinalité. Et nous pouvons le faire directement dans le Data Bain, le bouton droit sur le nom du produit. Ensuite, nous allons passer au groupe Créer. Et maintenant nous allons l'appeler, nous allons appeler ça des cours. Les trois premiers membres sont la classe et les deux derniers membres sont la classe B qui dit « allons-y ». OK, maintenant on peut aller vérifier les valeurs. Faisons-le glisser et déposez-le ici avant le nom du produit. Comme vous pouvez le constater, les trois produits sont classe A et les deux produits présentés ici sont de classe A. C'est vraiment facile. Très bien, résumons maintenant les groupes dans Tableau, combinons les valeurs similaires associées dans des catégories de haut niveau. Et les groupes peuvent être créés uniquement en fonction des dimensions. Nous ne pouvons pas créer de groupes pour les mesures et le groupe lui-même sera une dimension discrète. groupes dans Tableau sont très utiles pour simplifier votre vision et faciliter la compréhension de vos données en regroupant les points de données dans des catégories claires et pertinentes. Très bien, les gars, c'est pour les groupes dans Tableau. Ensuite, nous allons apprendre une fonctionnalité très similaire appelée les groupes de clusters. Nous pouvons l'utiliser pour regrouper vos données en différents groupes. 103. Udemy 8 3 groupes de clusters: Très bien tout le monde, nous allons maintenant apprendre une autre méthode pour regrouper les membres, les valeurs des dimensions en groupes. Et cette fois, nous allons utiliser les groupes de clusters dans Tableau. Mais comme d'habitude, commençons par comprendre le concept sous-jacent, à savoir comment le créer dans Tableau. Alors allons-y. Bien, le groupe de clusters est donc un autre moyen de regrouper vos données, utilisé pour le clustering de données, qui est une technique statistique permettant de regrouper des points de données similaires Dans le clustering de données, nous avons un algorithme différent pour calculer les clusters Par exemple, nous avons l'algorithme Manes et un autre algorithme appelé clustering hiérarchique et un autre appelé clustering basé sur la densité Tableau a décidé d'utiliser l' algorithme de mine , car il est très simple et facile à mettre en œuvre. L'algorithme de mine est largement utilisé dans le clustering de données. Maintenant, je vais vous montrer comment fonctionne l'algorithme de Kemanes. Supposons que notre ensemble de données contienne les points de données suivants. Tout d'abord, nous devons définir nombre de clusters que nous voulons créer. Dans cet exemple, nous allons utiliser trois clusters, puis l'algorithme va sélectionner trois points, que l'algorithme va sélectionner trois points, nous appelons centroïdes. Ensuite, il peut attribuer aux points de données le centroïde le plus proche pour ce point de données, il appartiendra au cluster vert Ensuite, il va passer au point de données suivant et calculer le lien entre celui-ci et les trois centroïdes Ensuite, il peut l'attribuer au centroïde le plus proche. Pour cela, ce sera le cluster rouge. L'algorithme va le faire pour tous les points de données et les affecter au centroïde le plus proche À la fin, nous allons avoir trois clusters, le vert, le rouge et le bleu. Comme vous pouvez le constater, le principal moyen est vraiment simple et facile à mettre en œuvre. Très bien, maintenant, afin de comprendre les clusters, passons à la tâche suivante. La tâche consiste à identifier les clients à forte valeur ajoutée en les regroupant en fonction de leurs ventes Et afin de savoir quels clients génèrent le plus de revenus et lesquels ne le font pas. Bien, maintenant, pour créer le groupe de clusters, nous devons être sur la page de la feuille de travail Et cette fois, nous pouvons créer les clusters à partir du volet d'analyse, mais nous ne pouvons pas le faire dans le volet de données. Voyons maintenant comment créer les clusters et nous en tiendrons à la source de données volumineuses. Puisque nous avons besoin de beaucoup de points de données ici. Nous avons besoin de deux mesures. Nous avons besoin du profit. Alors suivons-le et déposez-le sur les rangées. Et nous allons également publier les ventes dans les colonnes. Et avec cela, nous avons deux axes, les ventes et les bénéfices. Mais ce qui nous manque maintenant au milieu, ce sont les données du client. Chaque client va marquer un point. Pour cela, nous allons prendre l'identifiant du client, nous allons le glisser-déposer ici sur les détails des marques. Bien, nous avons maintenant les points de données et chaque point représente un client. Pour créer le cluster, nous allons maintenant passer au volet d'analyse. Allons donc là-bas, et si vous allez aux modèles, vous trouverez le cluster. C'est vraiment facile. Il suffit de le glisser-déposer ici sur le nom des clusters, et nous aurons ici une fenêtre très simple où il est indiqué que les variables des clusters sont les sceaux et les profits. Et puis nous avons le nombre de clusters ici. Par défaut, ce sera automatique. Cela signifie que Tableau va déterminer, à partir des données, de combien de clusters avons-nous besoin ici ? Par défaut, nous avons le mode automatique. Cela signifie que Tableau va déterminer nombre de clusters qu'il est judicieux de créer à partir de ces points de données. Comme vous pouvez le constater, Tableau a déjà créé le cluster, et il en a créé trois. Mais si vous dites, vous savez quoi, nous voulons quatre ou cinq clusters, vous pouvez aller ici et définir le nombre de clusters dont vous avez besoin. Si vous en avez cinq, laissez-moi simplement déplacer ici pour voir ce qui se passe. Nous avons maintenant cinq clusters. Si vous voulez avoir deux clusters, nous n'aurons que deux couleurs et ainsi de suite. Je vais donc m'en tenir aux trois clusters. C'est logique. C'est ça. Dans cette fenêtre, il n'y a pas d'accord ou quelque chose comme ça. Nous allons donc simplement le fermer car Tableau peut créer le cluster immédiatement. Très bien, nous avons maintenant le cluster. La question est la suivante : où puis-je trouver le groupe de clusters ? Eh bien, si vous allez dans les données sur le côté gauche, vous ne trouverez aucun groupe de clusters ici car nous n'avons ces informations que sur les couleurs. Ce champ est notre cluster. Maintenant, nous pouvons avoir ces informations, ce groupe de clusters dans les données, afin de les utiliser dans différentes vues. Donc, ce que nous allons faire, c'est simplement le glisser-déposer quelque part dans les données. Maintenant, ici, nous pouvons voir que nous avons de nouveaux champs et l'icône indique que ce champ est un groupe de clusters. Nous allons donc maintenant lui donner un nom, Customer clusters. Très bien, nous pouvons maintenant réutiliser ce cluster dans différentes vues si nous en avons besoin. Très bien, le point suivant est de savoir comment modifier notre cluster. Nous avons donc maintenant trois clusters. Et si nous voulions le remplacer par quatre ? Comment pouvons-nous le faire ? Nous allons passer aux marques ici, cliquer avec le bouton droit de la souris sur les touches, et ici nous avons la possibilité de les modifier . Sélectionnons-le donc. Nous aurons à nouveau la même fenêtre, donc pour modifier le nombre de clusters, nous ne le ferons pas à la limite des données, nous allons le faire à la lettre. C'est ainsi que vous modifiez les clusters. Maintenant, si vous revenez ici et que vous cliquez avec le bouton droit de la souris pour cliquer sur les clusters, vous constaterez que nous avons une autre option appelée décrire les clusters. Nous allons donc trouver ici plus d'informations sur nos clusters. Sélectionnons-le. Comme vous pouvez le voir ici, nous avons beaucoup d'informations sur nos clusters. Nous avons donc d'abord l'entrée pour l'algorithme ou pour l'algorithme de clustering Les variables sont les mesures que nous utilisons dans notre vision, la somme des chiffres approximatifs, la somme des ventes, et l'information suivante est le niveau de détail. Habituellement, nous avons ici les dimensions. Nous utilisons. Maintenant, le niveau de détail le plus bas, c'est l'identifiant du client. Étant donné que chaque point de données représente un client , nous avons plus d'informations sur nos clusters. Le nombre de clusters que nous définissons est donc de trois, le nombre de points de données, le nombre de clients, nous avons 800 clients, puis nous avons le tableau ici. Pour chaque cluster, nous avons des informations telles que le nombre d' éléments ou le nombre de points de données à l'intérieur de chaque cluster. Dans le premier cluster, nous avons environ 617 clients. Dans le groupe deux, nous en avons 171, et le groupe trois est le plus bas. Nous avons 12 clients. Les centres de gravité de chaque groupe, les points centraux des Si vous avez besoin de plus de statistiques sur nos clusters, pouvez les trouver dans Describe Clusters. C'est vraiment amusant de travailler avec les clusters et j'ai découvert que différentes personnes utilisaient des designs différents pour présenter les clusters. Par exemple, un dessin que je vois presque partout, c'est si vous allez sur les formes ici, puis que vous choisissez le cercle de champ. Maintenant, si vous avez beaucoup de points de données, ce qui est intéressant, c'est de voir le chevauchement entre ces points, mais maintenant c'est vraiment difficile de le voir dans cette vue Donc, ce que je vais en faire, je vais me concentrer sur ces points de données. Sélectionnons ces éléments. Ensuite, nous allons dire, d'accord, ne gardez que. Cliquons dessus. Nous devons maintenant zoomer sur ces points afin de mieux montrer ceux qui se chevauchent dans un visuel amer Ce que nous allons faire, c'est passer aux couleurs, puis nous allons réduire l'opacité Réduisons-le à environ 70 %, je pense que ça devrait aller. Désormais, notre visualisation aura un aspect vraiment professionnel et vous pourrez voir le chevauchement entre les points de données Très bien, il y a donc un autre design qui permet d'attribuer une forme à chaque cluster. Donc, avant de le faire, je voudrais avoir une fois de plus une vue d'ensemble. Je vais retirer le filtre, alors retirons-le d'ici vers un autre endroit. Et avec cela, nous revenons à la vision d'origine. Donc, ce que nous allons en faire, c'est prendre le cluster et le placer sur les formes. Nous allons donc suivre et déposer le cluster sur les marques, ici sur les formes. Comme vous pouvez le voir, pour chaque groupe, nous avons une forme, nous avons le plus, le carré et le cercle. Et si vous souhaitez attribuer différentes formes, il vous suffit de cliquer sur les formes. Maintenant, nous pouvons aller ici et changer la forme du cluster. Supposons qu'au lieu de perdre les trois clusters, nous allons avoir X. Et cliquons sur OK. Et maintenant, au lieu des défauts, nous avons X. C'est ainsi que je conçois habituellement les clusters dans Tableau. Bien, une fois que nous avons créé les clusters, il est très important d'interpréter les résultats des clusters avec l' entreprise, comme si d'une main le cluster rouge se concentre sur clients qui réalisent les bénéfices les plus élevés D'autre part, nous avons le cluster bleu qui se concentre sur les clients ayant de faibles profits. Le regroupement de vos clients en fonction des ventes et bénéfices peut vous aider à mieux comprendre vos clients Ce qui peut aider l' entreprise à cibler sa stratégie marketing de manière très efficace. Al, en ce moment, nous avons la tâche suivante pour vous. La tâche consiste à identifier le produit le plus vendu en regroupant les produits en fonction de la quantité et des bénéfices, créer cinq clusters à l'aide de la source de mégadonnées Vous pouvez suspendre la vidéo dès maintenant pour effectuer la tâche, puis la reprendre une fois que vous avez terminé. Très bien, nous allons maintenant créer le cluster pour les produits. À cet égard, nous avons besoin de deux mesures. Nous avons le profit et la quantité. Passons d'abord aux bénéfices. Nous pouvons le glisser-déposer ici sur les rangées. Ensuite, nous allons prendre les quantités indiquées sur les colonnes. Nous avons maintenant besoin de la dimension pour définir le niveau de détail, les points de données. Ici, nous pouvons utiliser soit l'identifiant du produit, soit le nom du produit. Je vais donc passer maintenant au nom du produit. Alors glissez-le et déposez-le sur les détails. Très bien, maintenant nous avons tout. Nous avons les mesures et la dimension, et nous allons créer le cluster. Nous passons au spin analytique. Ensuite, on prend le cluster, glisser et on le dessine ici. Tableau n'a créé ici que deux clusters, mais la tâche indique cinq clusters Nous allons donc passer ici et en définir cinq. bon, alors c'est tout. Nous avons maintenant cinq clusters pour les produits. Clôturons ce clustering. L'espace produit sur la quantité et les bénéfices peut vous aider à mieux comprendre le portefeuille de produits. Et l'entreprise peut l'utiliser pour de nombreux employés. Par exemple, pour optimiser la gestion des stocks et prendre des décisions stratégiques concernant le développement des produits et le marketing. C' est vraiment incroyable. Très bien, résumons. Le groupe de clusters dans Tableau est une technique statistique permettant de regrouper des points de données similaires dans des clusters. L'algorithme de cluster utilisé dans Tableau est le principal moyen facile à mettre en œuvre et à comprendre. Le clustering est l'une des principales fonctionnalités de Tableau et est très puissant, car Tableau est le seul outil informatique capable tracer une quantité infinie de points de données Parce que d'autres outils de BI tels que Power BI aiment toujours limiter le nombre de points de données que vous pouvez voir dans la visualisation. peut rendre vraiment impossible la création de clusters dans Power BI. Le regroupement de données dans le cadre de la visualisation est un outil très puissant pour l'analyse des données et reconnaissance des batteries afin d'aider les entreprises à se concentrer sur les données, ce qui signifie qu'elles leur permettent de prendre de meilleures décisions en les utilisant Très bien, c'était donc tout pour les groupes de clusters. Ensuite, nous allons apprendre à diviser les valeurs de dimension en deux sous-ensembles à l'aide des ensembles Tableau 104. Udemy 8 4 ENSEMBLES: Sur la façon de regrouper les membres, les valeurs des dimensions en groupes. Au moment où nous utiliserons les ensembles dans Tableau, seront très similaires aux clusters, comme d'habitude. Nous allons commencer par les concepts, puis nous allons apprendre à les créer dans Tableau. Alors allons-y. Très bien, supposons maintenant que nous avons les points de données suivants dans notre visualisation. Nous pouvons utiliser des ensembles de données pour regrouper ces points de données. Les ensembles peuvent diviser vos données en fonction critères ou de sélections spécifiques en deux groupes de données. Le premier groupe, nous l' appelons le groupe. Dans ce groupe, vous trouverez tous les points de données inclus dans les sous-ensembles de données Ces points de données sont les membres de l'ensemble. Et l'autre groupe est le groupe extérieur. Ce groupe contient tous les points de données qui ne sont pas inclus dans les sous-ensembles de données Cela signifie que les points de données ce groupe ne sont pas membres de l'ensemble. Les ensembles de Tableau divisent nos données en deux groupes, les groupes entrants et sortants. Quand avons-nous besoin de sets et pourquoi est-ce important ? Eh bien, nous pouvons utiliser le sous-ensemble de données pour concentrer l'analyse sur un scénario spécifique Et aussi pour comparer le sous-ensemble avec les données restantes Par exemple, nous pouvons créer un sous-ensemble des dix principaux clients de nos ensembles de données en fonction des ventes Et comparez les sous-ensembles avec leurs clients restants afin de comprendre leur comportement et ce qui les place parmi les dix premiers C'est donc une fonctionnalité vraiment incroyable de Tableau qui permet de comprendre vos données et d'effectuer des analyses ciblées sur des scénarios spécifiques. Tableau propose différentes méthodes pour créer les ensembles. Le premier à créer un ensemble fixe, en utilisant une sélection manuelle. L'autre méthode consiste à créer un ensemble dynamique basé sur des critères spécifiques. Ici, nous avons deux manières de créer l'ensemble dynamique, soit en utilisant la condition, soit en utilisant le classement en haut ou en bas. Désormais, la dernière méthode de création d'ensembles dans Tableau consiste à combiner deux ensembles. Il peut créer de nouveaux ensembles combinés. Puisque nous combinons des données , c'est comme les articulations. Ici, nous avons quatre options intérieure gauche, droite et jointure complète. Ici, le résultat peut être de nouveaux ensembles combinés qui sont les différentes méthodes utilisées pour créer des ensembles dans Tableau. Donnons rapidement quelques exemples simples afin de comprendre ces méthodes. Très bien, revenons maintenant à nos cinq clients, et maintenant nous allons créer différents ensembles en utilisant différentes méthodes. Nous allons commencer par le premier set. Ce seront des ensembles fixes à l'aide d'une sélection manuelle. Ici, nous allons sélectionner manuellement quels clients trouvent dans les sous-ensembles et quels clients se trouvent à l'extérieur Ici, nous attribuons deux valeurs entrantes et sortantes. Par exemple, nous allons dire que John est dans le set et qu'il pariera également. Mais Martin, George et Maria seront absents du plateau. Comme vous pouvez le constater, nous avons simplement sélectionné manuellement les clients figurant dans les sets. Passons donc au deuxième ensemble où nous allons créer un ensemble dynamique en utilisant une condition où les ventes sont supérieures à 400. Ici, nous ne sélectionnerons rien manuellement. Nous allons simplement définir la règle pour Tableau. Et Tableau s'en chargera automatiquement pour nous. Tableau peut entendre tous les clients et commencer à attribuer des valeurs entrantes et sortantes La première cliente est Maria, ne remplit pas la condition, elle ne remplit pas la condition, donc ce ne sera pas le cas. Ensuite, nous avons le deuxième client, John. Il a des scores élevés ou 900 s' il remplit la condition, il est donc membre du set. Il en va de même pour George, 750 ans, Martin également, mais Peter n'a aucun point, il ne remplit donc pas la condition. Il le sera mais Peter n'a aucun score, il ne remplit donc pas la condition. Peter est sorti. Donc, en utilisant cette condition, nous avons trois clients entrants et deux sortants. Maintenant, ce qui rend les sets dynamiques très importants et efficaces, disons dans les prochains jours, les scores des clients ont changé. Que se passera-t-il une fois que vous aurez enregistré vos données de ratio dans Tableau ? Tableau va recalculer la condition et attribuer nouvelles valeurs si quelque chose change. Il y a donc de la dynamique et tout se fera automatiquement Passons maintenant à la troisième. Nous avons des ensembles dynamiques et nous allons maintenant utiliser les deux meilleurs clients, ce qui signifie que les deux meilleurs scores se situeront dans les sous-ensembles et qu'il y en aura un en dehors Si vous regardez les données, vous pouvez voir que Joan et George ont les meilleurs scores entre les clients. Ces deux clients vont entrer. Le reste sera dévoilé. Encore une fois, tout est dynamique et automatique, il suffit de spécifier la règle et Tableau se charge du reste, d'accord ? OK. Ce sont donc les trois méthodes pour créer un ensemble. Ensuite, nous allons passer à un niveau plus avancé, où nous allons créer un ensemble à partir de la combinaison de deux ensembles. Ici, nous allons prendre l'exemple suivant, où nous allons créer un nouvel ensemble combiné en combinant l'ensemble un et l'ensemble trois. Ici, il est très important de comprendre que le calcul de ces nouveaux ensembles combinés peut être basé sur le résultat de l' ensemble un et de l'ensemble trois. Tableau ne vérifiera pas les clients de la table, il vérifiera uniquement les résultats des ensembles. Et ici, nous devons configurer les ensembles combinés et nous avons quatre options. C'est quelque chose de similaire aux articulations, mais pas exactement comme les articulations. Passons donc en revue ces options une par une. La première option indique tous les membres des deux ensembles. Cela signifie que le client sera membre de l'ensemble combiné s'il est au moins membre de l'un de ces deux groupes. Examinons donc nos clients. Maria n'est pas membre du set 1 et du set 3, elle ne sera donc pas aussi bien membre du groupe combiné. Et le client suivant, John, est membre des deux groupes. C'est donc largement suffisant. Il fera donc également partie du set combiné. Et George est membre de l'un des sets, donc il va le devenir également. Dans Martin, c'est à nouveau comme Maria. Il n'est pas membre du set 1 et du set 3, donc il sera aussi bien absent. Alors, mieux vaut le dernier client, il est client de l'un de ces deux groupes. Cela sera suffisant pour faire partie des sets combinés. Comme vous pouvez le constater avec cette option, il suffira le client soit membre de l'un des deux groupes pour faire partie du groupe combiné. Très bien, passons maintenant à l'option suivante. Il est indiqué «   membre partagé » dans les deux ensembles. Cela signifie que pour être membre des ensembles combinés, le client doit être membre des deux ensembles. Ce n'est pas comme la première option. Il suffit que le client soit l'un des sets. Le client doit figurer dans les deux sets. Examinons nos clients. Encore une fois, Maria n'est pas membre des deux sets, donc Maria va être absente. Mais ensuite, il y a le client, John. Il est membre des deux équipes. Cela signifie donc qu'il a rempli les conditions requises, qu'il soit également membre de l'ensemble combiné. Maintenant, comme vous pouvez le constater, aucun des trois autres clients ne répond à cette exigence, qui signifie qu'aucun de ces clients figurera dans notre équipe. Eh bien, cette option est très restrictive. Très bien, alors passons à la suivante. Il va indiquer d'en définir un sauf pour les membres partagés. Donc, cela signifie que nous pouvons avoir tous les membres de l'ensemble, mais ils ne devraient pas être membres de l'ensemble trois. Examinons donc les clients. Maria n'est pas membre des deux, elle va donc être absente. Passons maintenant à John. John fait partie du set 1, mais il est également membre du set 3. Eh bien, cette fois, John ne sera pas membre de ce groupe parce que nous disons sauf pour les membres communs. Donc ça veut dire que John sortira cette fois la prochaine fois. George n'est pas membre du set, donc il sera automatiquement éliminé. Il en va de même pour Martin. Il n'est pas membre du plateau. Mais maintenant, si vous vérifiez Peter, il est le seul à répondre aux exigences. Peter est membre du set 1 et non du set 3. Et c'est exactement ce qu' il faut pour ce groupe. Peter va donc faire partie du set 3. Et c'est exactement l' exigence de cette option. Donc seul Peter sera membre de ce groupe. Très bien, passons maintenant à la dernière. C'est exactement le contraire. Il est donc indiqué d'en définir trois , sauf les membres partagés. Ainsi, pour que les clients soient membres de ce groupe combiné, il faut qu' ils soient membres de l'ensemble des trois, mais pas du groupe un. Très bien, alors voyons maintenant quels sont nos clients. Je me sens vraiment mal pour Maria. Elle ne fait partie d'aucun de ces sets. Par exemple, si tu t'appelles Maria, j'en suis vraiment désolée. Ce n'est pas prévu, mais maintenant c'est vraiment trop tard. J'ai déjà enregistré, désolée pour ça. La prochaine fois, je te promets que je vais donner de meilleurs exemples. Mais pour l'instant, Maria est également absente de ce groupe. Il en va de même pour John. John est membre du set 3, mais Joan est également membre du set 1. Il ne remplit donc pas les conditions requises pour que John soit absent. Maintenant, si vous regardez les clients, George est le seul dans le set trois, pas dans le set, donc seul John sera dans ce groupe et les deux autres seront éliminés. Très bien, nous avons donc abordé tous les scénarios, toutes les méthodes que nous avons, les ensembles de tableaux Très bien les gars, voyons maintenant comment créer des ensembles dans Tableau. Nous pouvons le créer sur la page de feuille de calcul, nous ne pouvons pas le faire sur une page de source de données Et nous pouvons le faire soit dans la corbeille de données, soit dans la vue. Nous allons donc maintenant créer différents ensembles en utilisant différentes méthodes. Mais créons d'abord la vue. Nous avons donc besoin de l'identifiant du client. D'ailleurs, au lieu du glisser-déposer, vous pouvez double-cliquer sur le champ, et le prénom figurera également dans les lignes dont nous avons besoin. Cliquez sur le prénom, et nous aimerions également avoir les scores. Alors glissez et déposez les scores sur l'ABC. Nous allons donc maintenant créer l'ensemble fixe en utilisant la sélection manuelle. Pour ce faire, nous allons accéder à l'identifiant client ici sur la corbeille de données. Bien, vous cliquez dessus, puis nous allons sur Créer. Ici, nous avons des sets. Comme vous pouvez le constater, le set a l'icône des articulations, mais ce ne sont pas des articulations. Il a toujours la même simplicité. Cliquons dessus. Et maintenant, nous avons une nouvelle fenêtre. Voyons voir, qu'est-ce que nous avons ici ? Nous avons d'abord le nom de l'ensemble, appelons-le Set one et fixed. Nous avons maintenant ici trois onglets, état général et top. Comme vous pouvez le constater, ce sont les différentes méthodes de création d'ensembles dans Tableau. L'onglet général est en fait la sélection manuelle, la condition, comme vous le savez, l'ensemble dynamique. Et le haut est également un ensemble dynamique. Maintenant, nous allons passer à la première. Nous allons commencer par la sélection manuelle générale. Au milieu, nous avons une liste de tous les clients figurant dans nos ensembles de données. Et nous devons commencer à sélectionner manuellement les clients entrants et absents. Dans notre exemple, nous avons sélectionné le client deux et le client cinq pour rencontrer les membres du groupe. Et tout ce que vous ne sélectionnez pas figurera dans le groupe externe. Cela signifie que 134 clients sont absents. Allons-y maintenant et cliquons sur OK. Voyons maintenant ce qui s'est passé sur le bain de données. Nous avons un nouveau domaine. Ce sera une dimension discrète et comme elle est définie, elle a l'icône suivante. Comme je l'ai dit, c'est comme l'icône des jointures. Voyons maintenant les valeurs contenues dans ce champ. Faisons-le glisser et déposez-le ici. Et maintenant, comme vous pouvez le constater, nous n'avons que deux valeurs disponibles. C'est comme un type de données sur les lingots. Ici aussi, il y a du vrai et du faux. Dans les ensembles, nous n'avons que deux valeurs. Nous avons sélectionné le client deux pour le set ainsi que le client cinq pour le set. Le risque sera éliminé. C'est ainsi que nous pouvons créer des ensembles dans Tableau à l'aide de la sélection manuelle et cela va être corrigé. Très bien, nous allons maintenant créer un ensemble dynamique en utilisant la condition. Notre exemple est celui des clients avec un score supérieur à 400. Retournons sur le côté gauche. Cliquez avec le bouton droit sur l'identifiant client, accédez à Créer puis à Définir, appelons-le maintenant, définissez-en deux et nous allons l' appeler condition. Puisque nous créons maintenant une condition, nous allons passer à l' onglet condition ici. Nous allons maintenant définir pour Tableau la règle permettant de déterminer quels membres sont inscrits et quels membres sont absents. La règle dit que le score est supérieur à 400. Définissons-le d'abord. Nous devons le sélectionner par champ. Notre champ est un score correct. Et puis l'opération ici n'est pas égale, elle devrait être supérieure à 400. Nous devons donc spécifier la valeur ici. Et cela permet de déterminer si le score est supérieur à 400, les clients seront présents. Dans le cas contraire, il peut être éliminé. Maintenant, allons-y et cliquez sur OK. Et comme vous pouvez le constater, nous avons une autre dimension dans le volet de données appelée set two, double-click. Nous allons donc vérifier les valeurs. Le score ici, 350 points, 900 points, 750 points, 500 points, et nul, est éliminé. Comme vous pouvez le constater, il est très facile de définir l'ensemble dynamique dont nous disposons simplement pour fournir une règle et Tableau et faire le reste. Si demain nous avons des données différentes, le membre du Sit changera. Nous allons maintenant créer un autre ensemble dynamique en utilisant le classement. Dans notre exemple, les deux principaux clients allaient entrer et les autres allaient sortir. Encore une fois, nous allons accéder au volet de données. Cliquez sur l'identifiant du client, créez les ensembles, donnons-lui un nom. Ce sera donc Sit Three and Rank. Nous allons donc maintenant passer au troisième onglet , en haut de la page. Allons-y pour cet exemple. Nous allons utiliser le score pour classer le client, afin que les deux meilleurs scores puissent être obtenus. Pour ce faire, c'est très simple. Nous pouvons le définir ici par champ. Ici, dans le classement, nous avons le haut ou le bas, comme vous pouvez le voir. Nous allons donc rester au sommet. Ensuite, nous devons définir ce que nous sélectionnons. Les deux meilleurs clients, les dix, cinq à vingt. Nous devons donc opter pour les deux et par score, donc nous utilisons le score, tout est correct. Et voilà, c'est ainsi que nous définissons la règle. Tableau se chargera du reste. C'est vraiment logique si vous le lisez simplement. Les deux premiers par score. bon, c'est tout. Allons-y et sélectionnons. OK, encore une fois, comme vous pouvez le voir, nous avons l'ensemble ici et les données peuvent se connecter. Maintenant, vérifions les données. Comme vous pouvez le voir, John et George ont le, c'est pourquoi ils sont là, et les autres, ils sont absents. Comme vous pouvez le constater, les sets sont très simples dans Tableau. Très bien, maintenant nous allons compliquer un peu les choses , en créant des ensembles combinés. Nous allons combiner le set 1 avec le set 3. Pour ce faire, nous allons revenir à la corbeille de données, mais cette fois, nous allons commencer par le set. Passons au set numéro un, cliquez avec le bouton droit de la souris sur Connecter. Et puis nous avons ici une option appelée Créer des ensembles combinés. Cliquons dessus. Comme vous pouvez le voir, nous avons ici une nouvelle fenêtre pour les ensembles combinés. Donnons-lui d'abord un nom. Il va donc être réglé sur quatre et combiné. Tout d'abord, nous devons définir les deux ensembles dont nous disposons. Voici le set, puisque nous sommes partis de celui-ci. Et puis, sur le côté droit, si vous cliquez dessus, vous obtiendrez une liste de tous les ensembles disponibles dans la corbeille de données. Nous avons donc le set deux et le set trois. Nous allons opter pour le set trois. Bien, nous avons défini l'ensemble à combiner, mais nous devons maintenant définir pour Tableau comment les données vont être combinées. Nous avons ici quatre options. Le premier sera composé de tous les membres des deux sets. Le second ne concerne que les membres partagés sur les deux sets. Et le prochain se concentrera sur le set 1, et le dernier se concentrera sur le set 3. Pour cet exemple, nous allons utiliser les membres partagés dans les deux ensembles. Allons-y et sélectionnons-le. Et comme vous pouvez le voir ici entre les sets, l'icône a également changé. Très bien, maintenant tout est prêt. Cliquons sur OK. Ici encore, dans le Data Bain, nous avons un nouveau domaine, nouvelle dimension. Voyons les résultats. Je vais y aller et double-cliquer dessus. Voyons maintenant les résultats. Nous combinons le set 1 ici avec le set 3. Si vous recherchez le membre partagé, il ne s'agira que du client deux puisqu'il figure dans le set 1 et aussi dans le set 3. Comme vous pouvez le constater, nous n'avons qu'un seul membre dans l'ensemble combiné et c' est le client, John. Parce que ce sont les seuls clients partagés entre les deux ensembles. Ce n'est vraiment pas si difficile. Il vous suffit de faire un peu attention à l' option de combinaison que vous utilisez. Très bien les gars, jusqu'à présent, nous avons appris à créer les ensembles à partir de la banque de données en utilisant différentes méthodes Ensuite, nous allons apprendre à créer les ensembles directement à partir des vues. Très bien, nous allons maintenant créer une nouvelle vue. Et ce sera quelque chose de similaire au groupe de clusters. Nous allons donc avoir les deux mesures, les bénéfices et les ventes. Alors allons-y et sélectionnons-les. Double-cliquez donc sur les bénéfices et double-cliquez sur les ventes. Nous avons maintenant les deux axes, ce qui nous manque maintenant, ce sont les clients. Pour ajouter les points de données, nous allons accéder à l' identifiant du client et double-cliquer dessus. Maintenant, nous avons notre vue et nous allons créer le set directement à partir de la vue ici. C'est très similaire aux groupes que nous allons sélectionner. Quel client fera partie de notre équipe ? Dans cet exemple, nous allons sélectionner les clients les plus performants. Tout ce que vous avez à faire est de sélectionner comme ça. Allons-y pour ces clients. Et encore une fois, nous avons cette nouvelle fenêtre. La dernière fois, nous avons créé un groupe, mais cette fois, nous allons créer un ensemble à partir de ces clients. Cliquez donc sur Out, puis nous devons sélectionner cet ensemble Curet Alors allons-y et sélectionnons-le. Nous avons donc maintenant une nouvelle fenêtre, et comme vous pouvez le voir, nous ne pouvons pas définir de conditions ni aucun ensemble dynamique. Cela va nous montrer une liste de tous les clients que nous avons sélectionnés dans la vue. Et la seule chose que nous pouvons faire ici est de vérifier si vous avez correctement sélectionné tous les clients ? Et si nous avons commis des erreurs, nous pouvons renvoyer le client. Maintenant, donnons-lui un nom, je vais l'appeler Set Customers high performers. C'est tout pour le moment. Nous allons cliquer sur OK, alors sélectionnons-le maintenant. Comme vous pouvez le constater, rien n' a encore changé selon nous. Nous avons maintenant un nouveau champ sur la ligne de données appelé set. Nous avons donc créé un nouvel ensemble directement à partir de la vue. Maintenant, je voudrais rapidement vous montrer quelque chose. Si vous sélectionnez un groupe comme celui-ci supposons que la fenêtre disparaisse ici. Ce que vous pouvez faire, c'est accéder à n'importe lequel de ces points de données, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris. Et puis ici, la dernière option est créer un ensemble. Il s'agit d'une autre méthode pour créer un ensemble directement à partir de la vue. Très bien, maintenant nous avons le set. Et vous pourriez me demander, d'accord, ce que vous pouvez en faire ? Eh bien, nous pouvons faire beaucoup de choses avec le set maintenant. Nous pouvons donc d'abord le souligner à notre avis. Pour ce faire, nous allons prendre l'ensemble depuis le volet de données et le mettre rapidement sur les couleurs. Découvrez quels membres sont inscrits et quels membres sont absents ici. Comme vous pouvez le constater, le tableau utilise toujours la couleur grise pour les membres qui ne figurent pas dans l'ensemble. Bien entendu, vous pouvez changer cela en accédant aux marques. Donc, si vous allez ici, nous passerons à la section Modifier les couleurs. Et vous pouvez définir ici la couleur de l'entrée et la couleur de la sortie. Mais pour moi maintenant, les couleurs sont correctes. Alors, cliquons sur OK. Vous mettez ainsi en évidence des sous-ensembles de vos données pour les utilisateurs finaux Bien, l'autre utilisation des ensembles selon nous est la suivante : pour nous concentrer sur des sous-ensembles spécifiques, nous montrons actuellement à tous les clients entrants et sortants, comment filtrer les données uniquement pour les clients membres de l'ensemble, uniquement pour le groupe Pour ce faire, nous allons nous rendre sur notre plateau. Cliquez ici avec le bouton droit de la souris, vous trouverez deux options. Comme vous pouvez le voir, par défaut, nous avons l'option show in out out out set. Cela signifie que nous montrons tout. Mais maintenant, nous avons une autre option appelée Afficher les membres du set. Cela signifie que nous allons filtrer les données et n'afficher que les membres de notre ensemble, le groupe. Allons-y, sélectionnons-le et voyons ce qui peut arriver. Comme vous pouvez le voir maintenant Tableau, supprimez tous les clients qui se trouvent en dehors des sets et nous ne pouvons voir sur la vue que les membres du set. C'est un moyen très rapide de filtrer vos données et de créer un objectif et un scénario spécifique. Mais maintenant, vous pourriez dire, vous savez quoi ? Donnons cette option aux utilisateurs. Faisons en sorte que les utilisateurs décident du sous-ensemble sur lequel ils vont se concentrer Cela va rendre votre affichage plus interactif et dynamique dans la mesure où nous pouvons proposer l'ensemble sous forme de filtre. Voyons donc comment nous pouvons le faire. Nous devons d'abord montrer tous les points de données de notre point de vue. Nous allons donc changer de Pac, passer à notre set, cliquer dessus avec le bouton droit de et sélectionner Afficher en dehors du set, tout afficher. Il s'agit donc de sélectionner ça. Ensuite, nous pouvons proposer l'ensemble sous forme de filtre. Alors revenez à notre set, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, et nous avons ici l'option d' afficher le filtre. Sélectionnons-le. Maintenant, comme vous pouvez le voir sur le côté droit, nous avons toutes les deux options. Nous avons donc maintenant un scénario différent. Si les utilisateurs veulent maintenant avoir une vue d'ensemble, tous les clients, ils vont laisser le filtre tel quel. Mais si nous avons un scénario différent dans lequel ils souhaitent se concentrer sur le sous-ensemble de clients les plus performants Tout ce qu'ils ont à faire, c'est de le faire, le sélectionner et de filtrer. Alors allons-y et faisons-le. Et maintenant, comme vous pouvez le constater, nous nous concentrons sur le sous-ensemble du groupe, uniquement sur les membres des ensembles Et pour d'autres raisons, un autre utilisateur souhaite se concentrer sur les groupes situés en dehors des ensembles. Peut-être pour comprendre le comportement et ainsi de suite. Ils vont donc désélectionner l'entrée et sélectionner la sortie. Nous nous concentrons donc maintenant sur le groupe qui se trouve en dehors des plateaux. Et encore une fois, si vous voulez avoir une vue d'ensemble, vous allez sélectionner les deux. Je préfère donc vraiment donner cette option aux utilisateurs pour qu'ils puissent décider du sous-ensemble qu'ils vont sélectionner et sur lequel ils vont se concentrer, car cela vous permet de couvrir nombreux scénarios dans une seule vue Très bien, les gars, maintenant, avec les sets dans Tableau, nous pouvons aller plus loin. Nous allons donner toute la dynamique aux utilisateurs et ils auront la possibilité de définir quel client figurera dans le set. Parce que jusqu'à présent, en créant les vues, nous avons tout défini, nous avons défini quel client allait entrer et quel client allait sortir. Mais maintenant, au lieu de le redéfinir, nous allons donner aux options la dynamique nécessaire pour définir l'ensemble complet Voyons donc comment nous pouvons le faire. Afin de rendre l'ensemble dynamique et interactif, nous allons ajouter une action à notre feuille de travail Je consacrerai ultérieurement des didacticiels complets aux actions et à l' interactivité dans Tableau Mais maintenant, nous allons apprendre comment ajouter une action pour les sets. Très bien, pour ce faire, nous allons accéder au menu principal de Tableau, à la feuille de travail Sélectionnez donc cela, puis ici, les actions dans Tableau. Allons-y. Maintenant, je n'entrerai pas dans les détails en expliquant toutes les options que nous avons dans les actions, car ici nous avons bien plus que des sets, nous avons beaucoup de choses. Alors maintenant, suivez-moi, nous allons passer à l'action d'ajout ici. Ensuite, nous avons la possibilité de modifier les valeurs définies. Cela signifie donc que les actions des utilisateurs vont modifier les valeurs de notre ensemble. Alors allons-y et sélectionnons-le. Nous devons maintenant donner un nom à une action, nous allons donc l'appeler actions change sets. Nous pouvons maintenant sélectionner les feuilles de calcul dans lesquelles cette action peut être appliquée Alors maintenant, si vous allez ici, vous pouvez voir la liste de toutes les feuilles que nous avons utilisées dans l'ensemble de notre travail. Alors maintenant, je veux appliquer cette action uniquement sur cette feuille de calcul, donc tout va bien Et maintenant, nous définissons le comportement de l'utilisateur. La question est donc de savoir quand l'action va être déclenchée, soit en survolant la souris, soit en sélectionnant les points de données, soit en utilisant un menu déroulant Je vais donc m'en tenir à la valeur par défaut. Demandons à l'utilisateur de cliquer sur ces points de données. Très bien, nous allons maintenant définir l'ensemble d'objectifs. Quel set va changer une fois que nous aurons effectué l'action ? Voyons donc ce que nous avons ici. Comme vous pouvez le constater, nous avons deux sources de données. Dans le didacticiel que nous avons créé, dans la petite source de données, trois ensembles. Et dans la source de données volumineuses, nous n'avons créé qu'un seul ensemble. Une fois l'action déclenchée, les valeurs de cet ensemble doivent être modifiées. Sélectionnons-le donc. Et maintenant, nous arrivons à la partie intéressante. Mais d'abord, sous-café, d'accord, nous avons donc ici deux types d'actions avec la souris Voyons d'abord, sur le côté gauche, ce qui peut se passer lorsque nous sélectionnons un point de données. La première option va dire assigner des valeurs à définir. Cela signifie donc qu'il va créer un ensemble complètement nouveau à partir de ce que vous avez sélectionné. La deuxième option consiste à ajouter des valeurs à définir. Ainsi, le tableau contiendra les anciennes valeurs et tout ce que vous sélectionnez peut être ajouté à l'ensemble. La dernière option est que tout ce que vous sélectionnez sera supprimé de l'ensemble ici. Cela dépend vraiment de la manière dont vous souhaitez que les utilisateurs interagissent avec la vue. Soit vous voulez qu'ils créent un ensemble complètement nouveau, vous allez donc opter pour la première option. Ou vous souhaitez redéfinir un ensemble et l' étendre en y ajoutant de nouveaux membres Vous allez donc opter pour la deuxième option ou vous voulez que les utilisateurs commencent à supprimer des membres des ensembles préexistants. Je dirais que nous allons opter pour la deuxième option où l'utilisateur va ajouter des membres à un ensemble prédéfini. D'accord, donc c'est pour le côté gauche. Que peut-il se passer une fois que l' utilisateur a commencé à sélectionner ? Et sur le bon côté, que peut-il se passer une fois que l'utilisateur commence à s'éloigner de la sélection ? Ici, la première option consiste à conserver les valeurs définies. La deuxième consiste à ajouter toutes les valeurs aux ensembles. Cela signifie donc qu'une fois que l'utilisateur commencera à s' éloigner de la sélection, tous les membres, tous les clients feront partie du groupe, ils feront partie du set. Et le troisième est exactement le contraire. Que va-t-il se passer ? Tous les points de données seront situés en dehors des ensembles. Je pense donc que les deux sont extrêmes. Nous pouvons le laisser tel quel, conserver les valeurs définies. Conservons maintenant ces options et voyons ce peut se passer dans la vue une fois que nous avons commencé à sélectionner. Passons donc à OK, comme vous pouvez le voir ici, nous avons notre nouvelle action. Cliquons sur OK. Passons maintenant à l'intérieur de la vue et commençons à sélectionner des éléments. Mais avant cela, je souhaite modifier la forme de ces points de données pour qu'ils soient plus clairs. Passons donc aux formes et utilisons le cercle de champ. Très bien, donc maintenant je ne sélectionne rien. si je déplace ma souris ici, vous ne verrez rien qui va changer, mais l'action ici consiste à sélectionner. Donc, pour cliquer sur le point de données, cliquons dessus. Éloignons-nous. Maintenant, nous pouvons voir que ce membre est bleu. Cela signifie qu'il est dans l'ensemble, et tout ce sur quoi je clique sur ces points de données peut se trouver dans notre ensemble. Ou nous pouvons aller ici, par exemple, et sélectionner tous ces éléments en une seule fois. Maintenant, tout ce que je sélectionne, la vue telle que vous la voyez, sera incluse dans notre ensemble. Nous passons ainsi à une dynamique complète et nous donnons à l'utilisateur la possibilité de définir quel client entre et quel client est absent. Très bien, avec ça, nous avons abordé tout ce qui concerne les décors. Comment le créer en tant que dynamique fixe depuis la corbeille de données, depuis la vue, comment y ajouter des actions, comment l'ajouter aux filtres. Cette fonctionnalité de Tableau est vraiment géniale. Très bien, résumons maintenant les ensembles dans Tableau. Vous allez diviser vos données en fonction critères spécifiques ou de sélection en deux groupes. Nous avons donc les sous-ensembles , ils vont contenir tous les membres des ensembles Et les sous-ensembles sortants contiendront tous les membres qui ne sont pas inclus dans l'ensemble Les ensembles sont une fonctionnalité très importante de Tableau, car ils permettront aux utilisateurs de se concentrer sur des sous-ensembles de vos données et de les comparer aux données restantes Et les ensembles constituent un excellent moyen d'ajouter dynamisme et de l'interactivité à vos vues en donnant aux utilisateurs la possibilité définir le sous-ensemble sur lequel ils vont se concentrer Très bien, d'accord, donc c'est tout pour les décors de Tableau. Ensuite, nous allons apprendre à regrouper les valeurs des mesures à l'aide de stylos et à créer des histogrammes dans Tableau 105. Udemy 8 5 Bins: Très bien, jusqu'à présent, nous avons appris différentes méthodes pour regrouper les valeurs des dimensions en groupes. Mais nous allons maintenant apprendre comment regrouper les valeurs des mesures en groupes. Et pour cela, nous pouvons apprendre les épingles dans Tableau comme d'habitude. Découvrons d'abord le concept sous-jacent aux épingles, puis découvrons comment le créer dans Tableau. Allons-y, les gars, avant que nous apprenions les dimensions et les mesures, nous n'apprenions la formule secrète pour créer de nouvelles vues. Et cela se mesure par dimension, comme les ventes par catégorie. Nous devons acquérir une vision à partir de deux mesures. Cela va donc être mesuré par mesure, comme le profit par les ventes, la quantité par le profit, etc. Une façon d'y parvenir est de convertir l'une de ces mesures en stylos. Nous aurons donc des bénéfices par stylos de vente et de la quantité par stylos à profit. Alors, qu'est-ce que les stylos Benz ? Divisez les données en groupes de conteneurs de taille égale , ce qui permet une distribution systématique des données. Et nous pouvons utiliser ces stylos pour créer des graphiques appelés histogrammes L'histogramme va classer vos données dans différents stylos , puis compter le nombre de points de données que nous avons dans chacun de ces stylos Dans les histogrammes, nous utilisons généralement le diagramme des parties pour visualiser les données Très bien, prenons maintenant un exemple simple pour comprendre les stylos et les histogrammes Très bien, alors maintenant, nous allons avoir les données suivantes. Nous avons dix clients et avec leurs scores, les scores sont similaires aux points que les clients accumulent. Nous voulons maintenant compter le nombre de clients se situant dans une fourchette de scores. Par exemple, combien de clients avons-nous 0 et 303060 et ainsi Nous devons donc d'abord créer des stylos. Pour créer des stylos, nous avons besoin de quelques informations telles que quelle est la valeur la plus élevée dans les scores ? Ce sera donc le premier client, le 63. Et quelle est la valeur la plus faible des scores ? Ce sera le zéro. La valeur suivante que nous devons définir est la taille de l'épingle. Par exemple, nous allons prendre ici la taille 30. Et maintenant, nous avons toutes les informations dont nous avons besoin pour créer les épingles. N'oubliez pas qu'ils sont de taille égale, ce que cela signifie. Les premières épingles que nous avons sont de 0 à 30 Cela commence par la valeur la plus faible de zéro et la taille doit être de 30, c'est pourquoi nous avons une plage de 0 à 30. C'est notre première La prochaine sera de 30 à 60. Encore une fois, comme vous pouvez le voir, la taille est de 30 Et maintenant, la dernière épingle passe à 60-90. Et avec cela, nous allons commencer, car avec la dernière épingle, nous obtenons la valeur la plus élevée Nous avons donc créé à partir du score de mesure et de stylos de taille égale. Maintenant, après avoir créé nos stylos, nous allons compter combien de clients, combien de points de données se trouvent dans chaque stylo ? Très bien, alors commençons à compter les clients pour chaque stylo. Notre premier stylo commence de 0 à 30, alors voyons voir, combien de clients avons-nous dans cette gamme Donc, le premier client est éliminé, je ne le compterai pas. Le second est dans la gamme, nous avons donc un client, deux clients, trois clients. Ce client est hors de portée, pareil ici. Nous avons donc le premier client, ce client est absent. Nous avons le client numéro cinq, et c'est tout. Nous avons donc cinq clients entre 030. Très bien, passons maintenant à l'épingle suivante. Combien de clients avons-nous dont score est de 30 à 60 ? Très bien, alors commençons à compter et à scanner notre tableau Je pense que toutes ces valeurs n'existent plus. Nous avons ce client qui se situe dans cette fourchette. Ensuite, nous avons le 45, puis le 55. Nous avons donc quatre clients, leur score est de 30 à 60, donc c'est notre deuxième épingle Passons maintenant au dernier stylo. Nous avons donc une fourchette de 60 à 90. Et maintenant comptons combien de clients avons-nous dans cette fourchette Nous avons donc dix clients. Nous en avons déjà neuf, donc je pense que nous n'en avons qu'un et c'est le client numéro un. Et toutes les autres valeurs ne se situent pas dans cette fourchette, nous avons donc un seul client et c'est tout. Avec cela, nous avons créé un histogramme pour les scores. Il suffit de créer les stylos et de compter nombre de points de données contenus dans chacun de ces stylos, et nous appelons ces parties bleues des stylos. Et chaque stylo a une taille. Supposons maintenant que nous voulions définir une autre valeur pour la taille du stylo. Et nous prenons la valeur dix. Alors, que peut-il se passer ? Nous pouvons avoir plus de stylos, donc le premier sera de 0 à 10, le suivant sera de 10 à 2020 à 30, et ainsi de suite Il est donc logique que vous définissiez une taille plus petite pour les stylos, vous obtiendrez plus de parties des données au lieu d' avoir trois stylos Nous avons maintenant sept stylos, et comme vous le savez, après les avoir créés, nous pouvons comptabiliser le nombre de clients que nous avons à l'intérieur de chacun de ces stylos. Si vous commencez à compter, vous pouvez avoir l'histogramme suivant Comme vous pouvez le constater, ce sont les valeurs les plus basses et les plus élevées de nos données qui définissent le score valeurs les plus basses et les plus élevées de nos données , ainsi que la taille des stylos. Comme vous pouvez le constater, à l'aide des stylos, nous avons créé différents groupes à partir d'une mesure. Maintenant, vous pouvez me demander pourquoi avons-nous besoin d' histogrammes ? Pourquoi sont-ils importants ? Eh bien, si vous comparez le tableau sur le côté gauche avec le visuel sur le côté droit dans l'histogramme, vous pouvez rapidement identifier les tendances et modèles dans la distribution des clients Comme vous pouvez le constater rapidement, la plupart de nos clients ont une note de 0 à 30 Ce type de graphique peut vous aider à comprendre rapidement si tout va bien ou si vous devez vous améliorer dans certains domaines Définissez de nouvelles stratégies et prenez meilleures décisions en utilisant les données. Très bien, voyons maintenant comment créer des stylos et des histogrammes dans Tableau Et nous ne pouvons le faire que sur la page de la feuille de travail. Nous ne pouvons pas le faire sur la page de la source de données. Et il y a deux façons de le faire. Soit nous créons des stylos dans le volet de données soit nous pouvons créer des stylos dans la visualisation. Commençons par le premier. Nous allons donc maintenant créer un histogramme pour les scores des clients Et nous allons nous en tenir à la source de mégadonnées sur le côté gauche. Nous allons accéder au volet de données et nous avons besoin du score. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Ensuite, nous passons à Créer. Et ici, nous avons l'option des épingles. Allons-y et cliquons dessus. Nous avons maintenant une nouvelle fenêtre pour créer les épingles. Dans le premier cas, nous avons le nom du champ. Nous allons le laisser tel quel. la deuxième option, nous avons la taille des stylos par défaut, Tablo devant suivre une équation mathématique spécifique afin de trouver la taille appropriée des stylos Mais si vous ne voulez pas cette valeur, vous pouvez la modifier. Donc, par exemple, prenons la valeur 20. Ensuite, nous avons trouvé des informations sur la plage de valeurs. Quelle est donc la valeur minimale et la valeur maximale que l'on trouve dans le score du terrain et quelles sont les différences entre elles ? Pour le moment, c'est tout ce que nous allons avoir. La taille des stylos est de 20. Frappons OK. Maintenant, si vous vérifiez la corbeille de données sur le côté gauche, vous pouvez trouver un nouveau champ appelé stylo à partition. C'est une dimension car elle possède un nombre infini de valeurs. Le score va rester, bien sûr, à titre de mesure. Vérifions les valeurs contenues dans notre nouveau champ. Déposons-le donc ici sur les rangées. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons les stylos et la taille de chaque stylo est de 20. OK. Pour le moment, nous avons les stylos de la partition. L'étape suivante pour créer un histogramme consiste à obtenir le nombre de clients Utilisons maintenant cette mesure, le nombre de clients, en la faisant glisser et en la déposant ici sur la vue. Ensuite, je dois passer de l'un à l'autre, pour que cela ressemble à un histogramme Avec cela, nous avons notre histogramme, mais nous n'y sommes pas encore. Pour que cela ressemble à un véritable histogramme, faut que les stylos soient continus Si vous cochez l' épingle du score sur le côté gauche, vous pouvez voir qu'elle est discrète, qu'elle est de couleur bleue. Et maintenant, nous allons le convertir en continu. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et convertissez-le en continu. Et elle apparaît toujours dans la vue en tant que discrète, nous devons donc la convertir également ici et la vue en continu. Nous avons ainsi créé un histogramme dans Tableau. Je vais ajouter la touche finale où je vais ajouter les valeurs de chaque épingle. Nous passons donc aux étiquettes, à la marque d' affichage, à l'étiquette, et maintenant je vais également modifier la couleur de notre histogramme Je vais donc prendre l'épinglette et la mettre aux couleurs. C'est ce que nous allons faire. Nous n'y sommes toujours pas. J' aimerais que l'épingle avec le plus grand nombre de clients soit plus foncée. Donc, pour ce faire, nous allons aller voir les clients en couleur, puis nous allons aller ici et l'inverser. Cliquez sur OK. Maintenant, je suis heureuse. C'est ainsi que je présente habituellement les histogrammes du projet Une fois que nous avons l'histogramme, nous devons en discuter afin de comprendre les données Habituellement, nous recherchons des sommets, des vallées ou des valeurs aberrantes qui se démarquent. Pour les histogrammes, il existe différentes formes avec différentes interprétations La forme de notre histogramme que nous avons appelée inclinée vers la droite Un angle incliné vers la droite signifie que l'histogramme de gauche présente le pic le plus élevé, puis que la fréquence des données va décroître au fur et à mesure que vous vous déplacez vers Et sur le côté droit, vous aurez fréquence la plus basse des points de données, ce qui est naturellement une bonne chose dans cet exemple. Cela signifie que nous avons beaucoup de nouveaux clients qui n'ont pas encore cumulé de points. Les histogrammes sont très puissants pour visualiser la distribution de vos clients en un clic afin de comprendre rapidement s'il existe des problèmes dans votre entreprise ou si vous découvrez de nouvelles tendances Maintenant, pour cet exemple, nous avons décidé que la taille de la broche est de 20. Supposons que vous souhaitiez modifier la distribution et que vous souhaitiez également modifier la taille. Pour ce faire, allons dans notre champ, cliquons dessus avec le bouton droit de la souris , puis passons à l'édition. Sélectionnons-le donc. Et ici, nous pouvons passer par là et le remplacer par dix. Cliquons sur OK. Et maintenant, comme vous pouvez le constater, nous avons plus de stylos et plus de détails sur nos données. Alors maintenant, vous pouvez me demander si je veux que ce soit plus dynamique et je veux donner aux utilisateurs la possibilité de définir le nombre de stylos dont nous disposons. Et pour cela, nous pouvons utiliser une autre fonctionnalité appelée paramètres, qui figurera dans le prochain tutoriel. Très bien, jusqu'à présent, nous avons appris à créer des stylos à partir du volet de données Il existe un autre moyen de créer des stylos et des histogrammes dans Tableau, bien plus simple que ce que je vous ai montré Nous pouvons le faire directement à partir de la visualisation. Laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Créons donc une nouvelle feuille de travail. Et disons que je souhaite créer un histogramme à partir des ventes Pour ce faire, nous allons prendre les ventes et les mettre sur les routes. Ensuite, nous allons me rendre ici dans l'émission. Nous avons également redéfini la visualisation à partir de Tableau sous le nom d'histogramme L'exigence de cette visualisation n' est donc qu'une seule mesure. Donc, une fois que nous avons cliqué dessus, vous verrez que Tableau a tout fait. Si vous consultez le volet de données sur le côté gauche, nous avons déjà une dimension appelée stylo de vente avec le rôle de continu. Et bien sûr, Tableau va suggérer la taille des stylos. Bien entendu, vous pouvez modifier cela, mais comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Si nous prenons simplement une mesure dans la vue et que nous cliquons sur l'histogramme, le reste sera effectué depuis Tableau Et c'est exactement la puissance de Tableau dans le domaine de la visualisation. Très bien, passons maintenant à un résumé par des stylos qui diviseront vos données en conteneurs de taille égale, ce qui se traduira par une distribution systématique des données. Et les stylos permettent de créer des groupes à partir de mesures. Cela signifie que nous ne pouvons créer des stylos qu'à partir des mesures. Nous ne pouvons pas le créer à partir de dimensions car les dimensions sont déjà des épingles. Et les épingles elles-mêmes sont des dimensions. Et il est préférable de le convertir en dimension continue à utiliser dans les histogrammes L'une des limites de Tableau est qu'il est impossible de créer des épingles à partir de champs calculés. Et l'objectif principal des épingles et des histogrammes est d' identifier rapidement les modèles et les tendances dans la distribution de vos données Très bien, Kay, tout est pour les épingles et les histogrammes. Grâce à cela, nous avons tout appris sur la façon d'organiser et de personnaliser nos données dans Tableau Et nous en avons terminé avec ce chapitre. Nous allons maintenant apprendre dans Tableau comment filtrer vos données à l'aide de différentes techniques sur différentes couches. 106. Filtres de la section 9: Filtres dans Tableau. Nous avons de nombreux types de filtres à des fins différentes, par exemple pour optimiser les performances ou pour permettre à vos utilisateurs d'explorer vos données. C'est pourquoi il est très important de les comprendre et de comprendre les différences entre eux. C'est pourquoi nous pouvons commencer par comprendre le concept qui sous-tend les différents types de filtres dans Tableau. Ensuite, nous pourrons découvrir les différentes méthodes permettant de créer tous ces filtres dans Tableau. Ensuite, nous pouvons découvrir les nombreuses options permettant de personnaliser les filtres dans Tableau. À la fin, je vais partager avec vous de nombreux conseils et astuces basés sur les pratiques d' utilisation des filtres dans Tableau que j'ai l'habitude de suivre dans mes projets. Commençons donc par le premier sujet nous permettra de comprendre le concept qui sous-tend les différents types de filtres dans Tableau. Allons-y maintenant. 107. Notions de filtre dans Udemy 9 1: Très bien les gars, la meilleure façon de comprendre la hiérarchie est d'avoir un exemple. Si vous regardez nos données, par exemple celles des clients, vous pouvez constater que certaines dimensions sont liées les unes aux autres puisqu'elles contiennent des informations similaires. Par exemple, pour la dimension « pays », nous avons des valeurs telles que l'Allemagne, les États-Unis et la France. Et nous avons une ville d'une autre dimension, où vous pouvez trouver les villes de ces pays. Pour l'Allemagne, nous avons Berlin, Stuttgart. Ensuite, nous avons une troisième dimension, le code postal, où vous pouvez trouver les codes à l'intérieur de ces villes. Comme vous pouvez le constater, ces trois dimensions décrivent des informations courantes. Ils nous fournissent des informations sur la localisation de l'utilisateur, et nous pouvons relier ces dimensions l'aide de la hiérarchie. Dans les hiérarchies, nous avons différents niveaux. Et nous commençons par le nœud supérieur, que nous appelons le nœud racine. Ce nœud représente le plus haut niveau d'agrégations de notre hiérarchie Nous allons maintenant passer au niveau supérieur de la hiérarchie, celui où se trouve le pays. Dans ce niveau, nous allons voir plus de détails sur nos données. Lorsque nous avons, par exemple, les deux valeurs, États-Unis et Allemagne, et les liens entre les nœuds, nous les appelons branches. Nous allons maintenant passer au niveau supérieur de notre hiérarchie. Nous avons le niveau 2 ici dans la ville. Nous verrons plus de détails sur nos données. Aux États-Unis, nous avons donc Portland et Seattle. Et en Allemagne, nous avons Stuttgart et Berlin. Et encore une fois, nous avons le lien entre le nœud parent et le nœud enfant à l'aide des branches. Maintenant, nous allons passer au dernier niveau de la hiérarchie, nous avons le code postal. Et ici, nous allons encore scinder la structure avec plus de détails. Nous avons donc les codes postaux suivants pour chaque ville. Maintenant que le code postal est le dernier niveau de notre hiérarchie et que ces valeurs n'ont aucun enfant, nous appelons ces nœuds les nœuds feuilles. Les nœuds des feuilles ou les feuilles représentent le niveau le plus détaillé de nos données dans cette hiérarchie. Maintenant, avec cela, nous avons la structure complète de notre hiérarchie. Comme vous pouvez le constater, cela ressemble à une structure arborescente. Le nœud supérieur, que nous appelons nœud racine, représente le plus haut niveau de détails. Ensuite, nous avons les niveaux intermédiaires, et ils sont connectés par des branches. Et au dernier niveau, nous l' appelons nœuds foliaires, où il représente le niveau de détail le plus bas. Nous avons le nœud racine, il représente le plus haut niveau des agrégations. Ensuite, nous avons des niveaux intermédiaires liés aux branches. Et puis nous avons les feuilles, les nœuds foliaires. Ils représentent le niveau de détail le plus bas de nos données. Comme nous l'avons déjà appris, nous pouvons effectuer de nombreuses opérations de laboratoire sur le cube. Donc, si nous avons intégré nos données, nous pouvons effectuer deux opérations très importantes, l'exploration vers le bas et l'analyse ascendante L'exploration vers le bas et vers le haut sont toutes des opérations qui nous aideront à naviguer dans la hiérarchie afin d' approfondir ou de mieux comprendre les données. Voyons donc d'abord comment fonctionne le drill down. Disons que nous travaillons avec les ventes de Mejor. Nous commençons par le nœud supérieur au niveau le plus élevé. Au plus haut niveau, nous allons avoir le total des ventes dans l'ensemble des ensembles de données. Par exemple, ce sera 140. Nous sommes donc maintenant au plus haut niveau, au nœud racine. Et si vous utilisez l'exploration vers le bas, vous allez passer au niveau inférieur suivant de la hiérarchie. Cela signifie donc qu'à ce niveau, nous allons voir plus de détails sur les ventes. Donc, pour les États-Unis, nous en avons 90, et pour l'Allemagne, nous en avons 50. Et maintenant, si vous souhaitez obtenir plus de détails sur vos données, nous pouvons faire une nouvelle demande, passer au niveau inférieur suivant la structure. Alors, que va-t-il se passer ? Nous allons passer au niveau deux et ici, la vente va se partager entre Portland et Seattle. Nous en avons 40,50 et pour l'Allemagne, nous allons avoir 24 gardiens de costume et 34 gardiens de Berlin Cela signifie que nous obtenons plus de détails sur nos ventes. Et maintenant, si vous voulez aller au niveau le plus bas jusqu'aux feuilles, nous allons passer de la ville au code postal. Donc ça va ressembler à ça. Le Portland va se partager entre ces deux codes postaux. Supposons que Seattle soit pareil parce que nous n'avons qu'un seul enfant. Pareil pour Stuttgart, ça va rester 20, et pour Berlin, nous avons deux codes postaux, donc ça va à nouveau se diviser. Comme vous pouvez le constater, nous utilisons l' exploration descendante pour naviguer dans la hiérarchie en nous faisant passer du niveau de détail supérieur au niveau inférieur. C'est comme si nous agrandissions l'arborescence pour voir plus de détails afin de comprendre nos données. Très bien, nous allons maintenant parler de la deuxième opération Alp, le drill up. C'est exactement le contraire du drill down. L'exploration ascendante nous permettra de voir comment cela fonctionne de bas en haut, de bas en haut , de bas en haut. Disons que nous allons commencer par les feuilles et que nous allons vendre ces feuilles. Maintenant, nous pouvons utiliser un exercice pour passer du code postal à la ville. Par exemple, le total des ventes à Berlin sera de 30, car c'est la somme de dix plus 20. Et puis à Utgard, ça va rester le même, 20 , Seattle 50, et Portland aussi, pour résumer les valeurs des feuilles Nous allons donc avoir la valeur de 40. Comme vous pouvez le constater, à mesure que nous progressons, la valeur sera de plus en plus agrégée. Voyons si nous voulons passer à la campagne, afin de pouvoir utiliser à nouveau un exercice pour nous déplacer de la ville à la campagne. Allemagne, nous pouvons avoir des ventes totales de 50. Pour les États-Unis, nous pouvons avoir des ventes totales de 90. Vous pouvez à nouveau utiliser l'outil d' exploration ascendante pour accéder au nœud racine où vous pouvez obtenir le plus haut niveau d'agrégations Nous pouvons donc avoir la valeur de 140, soit le total des ventes, dans notre ensemble de données. Comme vous pouvez le constater, si nous avons une structure hiérarchique, nous pouvons utiliser une hiérarchisation ascendante et descendante pour naviguer dans la structure hiérarchique. Les hiérarchies organisent et structurent les membres des dimensions dans une arborescence logique regroupant des dimensions similaires. Les hiérarchies sont très importantes et dynamisent vos vues, hiérarchies sont très importantes et dynamisent vos vues vous permettant d'avoir une vue d'ensemble et comprendre les données au plus haut niveau Vous pouvez également accéder à des détails spécifiques pour obtenir des données de connaissance plus approfondies. Très bien, nous revenons maintenant à Tableau. Voyons comment créer des hiérarchies dans Tableau Nous ne pouvons créer des hiérarchies que sur la page de la feuille de travail. Nous ne pouvons pas le créer sur la page de la source de données. Dans la page de la feuille de travail, nous pouvons créer une hiérarchie sur la page des difficultés liées aux données Si vous jetez un œil aux tables des clients, vous constaterez que nous avons déjà une hiérarchie. Et ici, nous avons une petite icône qui indique que nous avons une hiérarchie, le nom de la hiérarchie appelé Country City, et sur le côté gauche, nous avons une petite flèche. Si nous cliquons dessus, la hiérarchie peut s'étendre et nous pouvons voir les dimensions à l'intérieur de cette hiérarchie. En ce qui concerne les dimensions, des hiérarchies peuvent être utilisées, quatre dimensions seulement Vous ne pouvez pas créer de hiérarchie à partir de mesures. Et cette hiérarchie que nous avons ici est créée automatiquement à partir de Tableau. Puisque Tableau a analysé le contenu du pays et la ville et a automatiquement compris qu'il existe une hiérarchie entre eux. Mais comme nous voulons apprendre à créer une hiérarchie, nous allons la supprimer et en créer une nouvelle à partir de zéro. Maintenant, pour supprimer une hiérarchie, allez sur le nom de la hiérarchie ici, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Et puis nous avons ici l' option supprimer la hiérarchie. Ici, vous devez comprendre que les dimensions à l'intérieur des hiérarchies ne seront pas supprimées, seule la hiérarchie elle-même sera supprimée. Vous ne perdrez donc aucun champ de l'arbre logique. La hiérarchie logique sera supprimée. Très bien, voyons maintenant comment créer une hiérarchie dans Tableau. Et nous allons créer la hiérarchie des emplacements. Nous allons aller sur le côté gauche des données et sélectionner l' une des dimensions. Peu importe celui que vous allez sélectionner, mais je préfère commencer par le plus haut niveau de la hiérarchie. Dans notre exemple, ce sera le pays qui choisira le pays radical. Cliquez dessus. Et puis nous avons ce qu'on appelle la hiérarchie. Et nous allons sélectionner Créer une hiérarchie. Allons-y. Nous devons lui donner un nom, nous allons donc l' appeler hiérarchie des emplacements. Puis lui, comme vous pouvez le voir maintenant sur le côté gauche, nous avons l' icône de la hiérarchie. À l'intérieur, nous n'avons qu'une seule dimension, le pays. Maintenant, dans notre hiérarchie, nous avons également la ville et le code postal. Alors, comment pouvons-nous l'ajouter à cette hiérarchie ? Comme nous l'apprenons, la hiérarchie comporte différents niveaux, et l'ordre de ces niveaux est très important. Nous avons le pays, la ville et le code postal. Maintenant, pour ajouter la ville, nous allons simplement faire glisser la ville située sous le pays jusqu' ici et la libérer. Ainsi, la ville fait désormais partie de notre hiérarchie. Trouvons également le code postal. Nous devons donc le glisser et le déposer sous la ville. Libérons. Nous avons ainsi créé la hiérarchie des lieux avec les trois dimensions, pays, ville et code postal. Encore une fois, si vous souhaitez masquer les détails de cette hiérarchie, nous pouvons la réduire ici. Ou si vous voulez voir les détails, nous pouvons étendre la hiérarchie. Très bien, c'est donc une façon de créer hiérarchie dans Tableau en utilisant le menu déroulant. La deuxième méthode pour créer une hiérarchie consiste à glisser-déposer rapidement des dimensions ensemble. Ainsi, par exemple, si nous allons dans le tableau des produits, nous avons également une hiérarchie entre la catégorie, le nom du produit et la sous-catégorie Notre hiérarchie commence par la catégorie, puis la sous-catégorie, et la dernière, les feuilles, sera le nom du produit Voyons maintenant comment créer la hiérarchie en utilisant rapidement le glisser-déposer. Nous allons prendre l'une de ces dimensions, disons que nous allons commencer par la catégorie, la glisser-déposer dans la sous-catégorie Je suis donc en train de survoler et sélectionner la sous-catégorie. Libérons. Une fois cela fait, Tableau comprend que nous voulons relier ces dimensions. Tableau va donc créer une nouvelle hiérarchie. Nous allons l'appeler la hiérarchie des produits. Et allons-y, d'accord. Et maintenant, voyons voir. Sur le côté gauche, nous avons une nouvelle hiérarchie appelée hiérarchie des produits avec l'icône. Et nous avons intégré deux dimensions, catégorie et la sous-catégorie Il nous manque la troisième dimension. Prenons le nom du produit et ajoutons-le dans la hiérarchie. Cela nous pose maintenant un problème. L'ordre des dimensions au sein de notre hiérarchie est incorrect, car la catégorie de dimension doit être le niveau 1 et la sous-catégorie le niveau deux Comment pouvons-nous résoudre ce problème ? Il suffit de sélectionner la catégorie et de la glisser-déposer en haut de la sous-catégorie. Publions-le. Cela dit, c'est ainsi que vous pouvez modifier l'ordre des catégories. Et avec cela, nous avons la hiérarchie des produits. Bien, disons maintenant que nous ne voulons pas supprimer toute la hiérarchie, nous voulons simplement supprimer un membre, une dimension de la hiérarchie. Pour ce faire, supposons que nous voulions supprimer le nom du produit. Sélectionnez-le et faites-le simplement glisser et déposez-le quelque part ici dans l'espace vide. De ce fait, le nom du produit ne fait plus partie de la hiérarchie. C'est ainsi que nous pouvons supprimer les dimensions de la hiérarchie. Mais je veux les réintégrer dans notre hiérarchie car nous en aurons besoin plus tard. Je vais donc placer la sous-catégorie sous la catégorie, et nous prenons le nom du produit et le mettons sous la sous-catégorie, et c'est tout Voici donc les deux méthodes de création de hiérarchies dans Tableau, soit par drop dominu, soit par glisser-déposer rapidement les dimensions ensemble afin de créer une C'est vraiment facile. Très bien, maintenant que nous avons cette hiérarchie, la structure, façon dont nous allons l'utiliser dans notre vue, c'est vraiment simple. Nous allons sélectionner l'ensemble de la hiérarchie, puis la faire glisser vers la vue. Ici, la hiérarchie va commencer par le premier niveau pour les pays, et nous allons voir les valeurs du pays. Passons maintenant à l'une de ces mesures. Nous allons prendre les ventes et les glisser-déposer sur les colonnes. Alors maintenant, si vous regardez attentivement le pays, le plu, pile ici, vous pouvez voir que nous avons un nouveau panneau, le panneau anti-souffle. Ce signe indique que nous pouvons approfondir cette dimension. Alors maintenant, allons-y et cliquons sur le panneau de signalisation. Comme vous pouvez le constater, nous allons maintenant approfondir notre hiérarchie jusqu'à un niveau inférieur. Nous voyons maintenant plus de détails sur les ventes. Et nous sommes maintenant au niveau supérieur de la ville. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant la dimension ville. Nos lignes, nous ne les avons pas glissées et déposées depuis la base placer sur les lignes qu'elles ont développées à partir de la hiérarchie. Encore une fois, la ville a le signe plus qui indique que nous pouvons explorer l'intérieur de la ville. Revenons à une nouvelle analyse. Comme vous pouvez le constater, nous sommes au code postal et nous pouvons voir plus de détails sur les ventes. Maintenant, si vous vérifiez le code postal, il n'y a pas de signe plus, comme la ville et le pays. Parce que nous sommes à bout de souffle, nous sommes au plus bas niveau de détail de nos données. Nous avons ainsi parcouru notre hiérarchie, du nœud supérieur aux feuilles Comme vous pouvez le constater, c'est très simple et très dynamique. Supposons maintenant que nous en soyons à la fin et que nous voulions revenir au niveau le plus élevé des agrégations, jusqu' revenir au niveau le plus élevé des au nœud supérieur C'est très facile si vous vérifiez à nouveau la ville et les pays que nous n'avons plus, le signe plus est le signe moins. Le signe moins indique que nous pouvons remonter dans la hiérarchie. Voyons donc ce qui peut arriver si vous cliquez sur le signe moins. Comme vous pouvez le constater, nous remontons maintenant à partir des feuilles, du code postal jusqu'à la ville. Et les valeurs de ces cellules sont désormais plus agrégées. Et maintenant, pareil, si vous voulez repartir de la ville jusqu'à la campagne, nous allons cliquer sur le signe moins. Alors faisons-le. Nous passons ainsi au niveau 1, à l' agrégation la plus élevée de notre hiérarchie. Très bien, jusqu'à présent, nous avons exploré vers le haut et vers le bas en notre hiérarchie vers le haut et vers le bas en utilisant les étagères de rangées Vous savez qu'il s'agit des lignes et des colonnes. Nous l'utilisons lorsque les développeurs élaborent notre point de vue. La question qui se pose maintenant est de savoir comment nos utilisateurs et le public parviennent à parcourir la hiérarchie vers le haut et vers le bas. Parce que la hiérarchie doit également être utilisée rapidement par les utilisateurs pour accéder aux détails. Voyons maintenant comment nous pouvons le faire. Si nous passons à la vue d'ici et que nous survolons le pays, nous pouvons à nouveau voir un signe positif Allons-y et cliquons dessus. Et comme vous pouvez le constater, nous étudions notre hiérarchie du pays à la ville. Passons maintenant aux détails et examinons le code postal. Nous pouvons survoler la ville, et comme vous pouvez le constater, nous avons à nouveau le signe plus. Cliquez dessus. Ensuite, nous allons jusqu'au code postal. C'est exactement ainsi que les utilisateurs peuvent explorer la vue vers le bas. Maintenant, si nous voulons revenir au niveau supérieur, nous pouvons faire de même. Nous pouvons voir le signe moins ici. Cliquez dessus et vous retournez en ville. Ensuite, nous nous rendons également à la campagne. Nous avons le point négatif, nous cliquons dessus. Et avec cela, nous remontons dans le pays. Comme vous pouvez le constater avec ces icônes, nous pouvons naviguer dans notre hiérarchie. Maintenant, vous pourriez dire tous vos utilisateurs, vous savez quoi, c'est vraiment une petite icône et mes utilisateurs ne l'aiment pas. Existe-t-il un autre moyen d' explorer la vue vers le haut et vers le bas ? Eh bien, oui, si vous accédez à l'une de ces valeurs ici et que vous cliquez dessus, vous pouvez voir dans ce menu déroulant que nous avons un aperçu. Si vous cliquez dessus, nous descendons de la même manière jusqu'à la ville. Si vous sélectionnez une valeur, peu importe laquelle, revenons ici, puis revenons vers le bas. Et là, nous en sommes au code postal. Si vous souhaitez effectuer une exploration ascendante, vous pouvez faire de même, toutes les valeurs étant radicalement opposées. Et voici le Drill Up Socialic. Et pour revenir au pays, examinez toutes les valeurs radicalement toutes les valeurs du pays et approfondissez. Ce sont donc les deux méthodes d'exploration vers le bas et d'exploration vers le haut dans la vue. Très bien les gars, jusqu'à présent, nous avons créé nos propres hiérarchies en regroupant ces dimensions à différents niveaux Mais dans Tableau, nous avons également des hiérarchies intégrées indirectes dans la date du type de données dans Tableau Tout champ dont le type de données est une date possède la hiérarchie suivante. Cela commence par le niveau le plus élevé de l'année, puis nous avons le trimestre du mois, puis le niveau le plus bas, les feuilles. Nous avons les jours. Ces quatre niveaux sont les niveaux par défaut dans chaque champ avec la date du type de données dans notre ensemble de données. Nous avons maintenant un autre type de données qui est également valable, une hiérarchie indirecte intégrée. Nous avons les champs avec la date et l'heure. Ici, nous avons des informations sur l'heure, et nous avons sept niveaux. Cela commence exactement comme la date, donc le niveau le plus élevé sera l'année, puis le trimestre de mois, puis le jour. Mais maintenant, nous pouvons accéder à plus de détails puisque nous avons les informations temporelles. Le niveau suivant sera celui des heures. Ensuite, nous avons les minutes et les secondes. Ensuite, il y a le niveau de détail le plus bas. Ce sont nos feuilles ici. Nous avons des niveaux hiérarchiques civils. Date, date et heure. Ils ont une hiérarchie intégrée à l'intérieur. Découvrons maintenant ces hiérarchies dans Tableau. Très bien, maintenant nous allons passer aux commandes de table. Et nous avons ici deux dates. Peu importe lequel, les deux auront exactement la même hiérarchie. Prenons la date de commande, glissons-la ici sur la rose. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant le signe plus. Cela indique qu'il existe une hiérarchie. Et cela commence au plus haut niveau avec les années. Maintenant, prenons une mesure pour voir certaines données. Nous allons prendre le nombre de commandes et le mettre dans les colonnes. Et je veux montrer les étiquettes à Israël. Montrons quelques étiquettes. Très bien, maintenant allons-y et découvrons la hiérarchie à l'intérieur de la date. Comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, nous ne voyons aucune information sur la hiérarchie, qui signifie qu'elle est réellement intégrée à ce type de données. Passons donc aux années et cliquez sur le signe plus pour effectuer une analyse détaillée. Comme vous pouvez le voir dans les informations suivantes nous avons les informations trimestrielles. Nous voyons maintenant le nombre total de commandes par trimestre. Nous pouvons donc maintenant voir plus de détails sur les dénombrements totaux, puis nous pouvons passer au jour le jour. Et maintenant, nous sommes au plus bas niveau du jour. Nous ne pouvons pas approfondir, par exemple, les heures, minutes et les secondes, car la date de commande correspond à la date du type de données. Comme vous pouvez le constater, la date de commande des dimensions comporte quatre niveaux : année, trimestre, mois et jour. C'est vraiment agréable de l' avoir comme ça dans Tableau, car c'est vraiment standard. J'ai travaillé avec d'autres outils de BI et là, nous devons les créer nous-mêmes, ce qui prend beaucoup de temps pour construire toutes ces hiérarchies. Surtout si vous disposez d'un ensemble de données volumineux dans Tableau, cela nous simplifie la vie. Tableau a décidé d'établir une hiérarchie à l'intérieur de chaque date. Très bien les gars, encore une chose à propos des arches. Ils organisent et structurent réellement vos vues et les rendent plus dynamiques pour les utilisateurs. Par exemple, si vous devez effectuer des ventes par pays, par ville, par code postal, et si vous n'utilisez pas de hiérarchies, vous finirez par créer trois vues, comme ici sur le côté gauche, cela prend beaucoup de place De plus, c'est littéralement dynamique. Mais mieux encore, nous pouvons créer une hiérarchie entre ces dimensions. Et nous pouvons tout regrouper dans une seule vue. Ensuite, vous offrez aux utilisateurs finaux la possibilité d'effectuer des recherches approfondies et ascendantes, en fonction de leurs besoins. S'ils veulent les ventes par pays, nous les avons déjà dans le nœud supérieur. Mais s'ils veulent connaître les ventes par ville, leur suffit au niveau suivant, et nous l' avons déjà fait, les ventes par ville. Si quelqu'un a besoin de plus détails pour accéder au code postal, il peut également accéder aux ventes par code postal. Comme vous pouvez le constater, cela donne vraiment à votre vision plus dynamique et sera plus attrayante pour les utilisateurs finaux si vous le comparez aux côtés de l'ascenseur. Nous disposons désormais d'une solution plus dynamique plus interactive pour les utilisateurs finaux. De plus, vous créez des vues de liste dans vos tableaux Donc c'est vraiment génial. Si vous souhaitez revenir au pays, suffit de cliquer sur le signe moins. Les hiérarchies dynamisent sa structure et organisent vos données dans les vues Très bien, maintenant résumons. Hiérarchie, organise et structure les membres des dimensions dans une arborescence logique Les hiérarchies sont des fonctionnalités spéciales uniquement pour les dimensions. Vous ne pouvez pas créer de hiérarchies entre les mesures que nous pouvons utiliser et parcourir notre hiérarchie afin de mieux comprendre vos données Dans l'ensemble, les hiérarchies sont très importantes pour organiser et structurer vos entretiens de données Il fournit également aux utilisateurs un outil puissant qui leur permet de naviguer et d'explorer rapidement et facilement vos données, découvrir des informations et de prendre de meilleures décisions. D'accord, c'est donc tout pour les hiérarchies dans Tableau. Nous allons maintenant apprendre comment regrouper les membres des dimensions en hiérarchies à l'aide de groupes. 108. Udemy 9 2 Créer des filtres: Très bien, nous avons maintenant la tâche suivante où nous devons masquer des informations sensibles. Par exemple, supposons que les données américaines de notre ensemble de données soient informations sensibles et que nous devions masquer tous les clients provenant des États-Unis. Et maintenant, nous allons nous faire une idée des clients. Nous allons prendre le lieu, le pays, puis disons que nous allons tirer les bénéfices des commandes. Très bien, comme vous pouvez le voir dans la feuille de travail, nous pouvons voir tous les pays, y compris les États-Unis Alors maintenant, nous allons aller cacher ces informations sensibles. Pour ce faire, nous allons accéder à la page de la source de données. Et puis, dans le coin en haut à droite, nous pouvons voir les filtres et nous pouvons ajouter un nouveau filtre. Alors allons-y et cliquons dessus. Ensuite, nous aurons une nouvelle fenêtre intitulée Modifier les filtres de source de données. C'est vraiment facile ici. Nous allons accéder aux annonces, cliquez dessus. Ensuite, nous allons obtenir une liste de tous les champs disponibles dans notre source de données. Puisque nous devons embaucher des clients des États-Unis, nous avons besoin du pays de terrain. Alors allons-y et vérifions-le ici. Cliquez ensuite sur Next. Et là, nous avons une autre fenêtre pour configurer le filtre pour le pays. Comme vous pouvez le voir, tous les pays sont listés ici. Nous pouvons maintenant sélectionner les pays à inclure dans nos ensembles Ou nous pouvons aller ici et cliquer sur Exclure. Et nous allons exclure les États-Unis. Cela signifie que nous filtrons tous les clients avec un pays égal aux États-Unis. Allons-y et cliquons. OK. Nous pouvons maintenant voir ici une information rapide. Le filtre est donc basé sur le pays et les détails indiquent que nous conservons les valeurs France, Allemagne et Italie. Alors c'est tout. Cliquons sur OK. Allons-y maintenant et vérifions les données de nos feuilles de travail Nous allons donc revenir à notre point de vue, et comme vous pouvez le voir, nous ne trouvons aucune information sur les États-Unis. Et cela peut également affecter toutes les feuilles de calcul connectées à cette source de données Ainsi, par exemple, si vous allez ici et que vous créez de nouvelles feuilles de calcul, que nous effectuons le suivi des pays et que nous les déposons ici Vous pouvez également le voir à nouveau ici. Nous n'avons pas les États-Unis, nous avons les valeurs que sont la France, l' Allemagne et l'Italie. Et avec cela, nous avons protégé ces informations sensibles, n'est-ce pas ? De plus, nous passons à un autre cas d'utilisation de la source de données qui consiste à réduire la taille des données dans Tableau. C'est très critique. Si vos performances dans Tableau ne sont pas bonnes, vous devez commencer à réfléchir à la manière réduire la taille des données contenues dans nos visualisations Et la première étape pour réduire la taille de nos données à décider quels champs nous allons utiliser afin de filtrer nos données. Un domaine très courant et habituel est que nous pouvons réduire le nombre d'années dans notre source de données. Allons-y et créons une vue. Je vais donc simplement créer une nouvelle feuille de travail. Inscrivons les dates de commande dans les lignes et les bénéfices dans les colonnes. Et ensuite, faisons-le sous forme de diagramme de pièces et montrons les résultats. Comme vous pouvez le constater, nous avons à l'intérieur de nos données cinq ans de données. Ce champ est vraiment un bon candidat pour réduire les données et vous devez aller en discuter avec vos utilisateurs. Nous devons donc nous demander si nous avons vraiment besoin cinq ans de données dans les visualisations. Suffit-il de n'avoir que deux ou trois ans comme les années précédentes ? Supposons qu'après des discussions avec les utilisateurs, vous le dites, les données pertinentes pour les visualisations commencent à partir de 2020. Tout ce qui précède n'est plus pertinent pour les visualisations. Nous aimerions que tout commence à partir de 2020. Pour ce faire, nous allons créer un filtre de source de données. Revenons à notre page sur les sources de données. Nous allons y retourner encore une fois. Passons donc aux modifications. Ensuite, nous allons choisir le champ que nous allons créer, le filtre de source de données par-dessus, passer aux annonces, puis nous avons besoin de la date de commande. Nous l'avons ici. Allons-y et sélectionnons-le. Bon, puisqu'il s'agit d'une date, demandez-nous aux salons dans quel format vous souhaitez créer votre filtre. Puisque nous parlons des années, nous nous intéressons donc aux années. Je vais juste suivre le format des années et passer à la suivante. Maintenant, nous obtenons une liste de toutes les années dans notre source de données. Soit vous allez dire, d'accord, j'aimerais tout inclure à partir de 2020 et ne pas sélectionner les années précédentes. Ou vous allez dire, vous savez quoi, je vais simplement exclure les deux dernières années, tout ce qui est antérieur à 2020, donc vous allez opter pour les exclusions et supprimer les anciennes années. Je préfère celui-ci ici, car disons que nous obtenons les données de 2023 dans notre source de données. Vous n'êtes pas obligé de cliquer dessus à chaque fois. Cela signifie que toutes les données sont pertinentes, à partir de 2020. Allons appuyer sur OK. Ainsi, vous pouvez voir à l'intérieur de nos filtres de sources de données nous avons un nouveau filtre basé sur les années de date de commande et que vous pouvez voir certains détails. Il dit qu'il conserve 2020, 2020, 1,20 22. Avec cela, nous filtrons désormais la source de données en fonction du rythme des dates de commande et du pays Allons-y, d'accord. Et comme vous pouvez le voir ici, nous avons désormais deux filtres dans la source de données. Revenons à notre feuille de vue 7. Nous pouvons constater que nous n'avons que les données à partir de 2020. Toutes les données ne sont plus présentées dans nos visualisations. C'est vraiment un excellent moyen de réduire le stress et la taille des données que Tableau doit gérer, réduire l'étendue des données et obtenir d' excellentes performances dans Tableau. C'est ainsi que nous utilisons les filtres de source de données afin réduire la taille de nos données et de masquer les informations sensibles. Mais ici, n'oubliez pas que toutes les feuilles de calcul connectées à cette source de données peuvent être créées à l' aide de ces filtres Très bien, nous allons maintenant apprendre à créer un filtre contextuel dans Tableau. Supposons que nous ayons le point de vue suivant. Nous allons avoir la catégorie des produits ainsi que la sous-catégorie. Et prenons pour mesure les bénéfices. Alors allons-y ici et changeons également les couleurs. Nous allons donc le mettre ici également. Dans cette vue, nous avons donc toutes les catégories de mobilier, fournitures de bureau et de technologie. Mais les utilisateurs veulent, dans cette optique, se concentrer uniquement sur les fournitures de bureau. Et pour ce point de vue spécifique, toutes les autres catégories sont des affirmations non pertinentes Ils veulent donc se concentrer uniquement sur les fournitures de bureau en réalisant des bénéfices. Cela signifie donc que nous voulons filtrer les données par catégorie. Pour ce faire, nous allons passer à la catégorie ici, garder le contrôle et le placer sur les filtres. Ensuite, nous allons avoir à nouveau la même fenêtre pour le filtrage. Et ici, vous pouvez voir les trois valeurs, mobilier, les fournitures de bureau et la technologie. Pour ce point de vue, nous voulons uniquement les fournitures de bureau. Donc, ce que nous allons faire, nous pouvons retirer les autres, laisser les fournitures de bureau, puis appuyer sur « OK ». Comme vous pouvez le constater maintenant, nous avons tout retiré et nous avons qu'une seule catégorie, les fournitures de bureau. Le travail est terminé, non ? Nous avons donc les bénéfices partiels des fournitures de bureau, et nous filtrons les données. La réponse est oui, la tâche est terminée. Mais nous n'utilisons pas toute la puissance de Tableau Sincere. L'accent est mis uniquement sur les fournitures de bureau et nous nous concentrons sur ce sous-ensemble de données Nous pourrions réduire l' ensemble des ensembles de données à cette seule catégorie. Grâce à cela, vous pouvez améliorer considérablement les performances de Tableau, car vous vous concentrez uniquement sur les sous-ensembles, et toutes les autres données sont supprimées de cette visualisation Dans un tel scénario, nous pouvons utiliser la puissance des filtres contextuels. La question est maintenant de savoir comment transformer notre filtre en filtre contextuel. Comme vous pouvez le voir maintenant dans les filtres, nous avons notre catégorie, It is plupil Et c'est aussi le cas ce type de filtre appelé filtre Dimension. Maintenant, je vais le promouvoir dans le filtre contextuel. Comme nous l'avons déjà appris, nous avons un ordre spécifique des filtres, nous avons le contexte, puis la dimension. Tout ce que nous avons à faire, c'est de nous connecter radicalement. Et ici, nous avons la possibilité d'ajouter au contexte. Une fois que vous l'avez fait, vous verrez que notre filtre contient désormais la pilule grise. Les pastilles grises indiquent que ce filtre est un filtre contextuel. Vous remarquerez peut-être que rien n'a changé ici, nous avons exactement la même vue, mais nous avons optimisé l'arrière-plan dans Tableau où nous avons créé un ensemble de données Tumberal Et il ne contient que la catégorie des fournitures, ce qui en fait un tableau très petit par rapport à l' ensemble de la source de données. Très bien, je vais maintenant vous montrer comment Tableau traite les différents types de filtres. Comme nous l'avons appris, l'ordre des filtres est très important. Cela signifie donc que le filtre contextuel peut être traité en premier, puis le filtre de dimension, le filtre de contexte domine le comportement du filtre de dimension Très bien, nous allons maintenant ajouter un filtre de dimension dans notre visualisation. Nous allons utiliser la sous-catégorie pour ce faire. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et cliquez ici, Afficher le filtre. Comme vous pouvez le voir sur le côté droit, nous avons toutes ces valeurs incluses dans les fournitures de bureau. Mais dans notre source de données d'origine, nous avons beaucoup plus de sous-catégories, comme nous le voyons maintenant sous cet angle Et c'est exactement l'effet du filtre contextuel sur ce filtre de dimension. Nous ne voyons que les valeurs dans ce contexte. Très bien, nous allons maintenant modifier la définition du filtre contextuel et voir l' effet sur le filtre Dimension. Revenons à notre filtre contextuel. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et modifiez le filtre. Mettons-le côte à côte avec notre filtre Dimension. Nous n'avons que ces valeurs. Et nous avons ici le filtre contextuel, uniquement le bureau. Si nous y allons maintenant et incluons également la technologie, appliquons-le et voyons si, du côté droit, la valeur va changer. Allons-y. Maintenant, comme vous pouvez le voir dans les sous-catégories du filtre de dimension sur le côté droit, nous avons plus de valeurs qu' auparavant, car nous avons inclus dans notre contexte, dans notre tableau tumberal, les Nous pouvons changer les valeurs. vérifions que le mobilier, le côté droit s'applique. Et vous pouvez voir que nous n'avons que quatre sous-catégories avec cela Vous pouvez constater que le filtre contextuel domine réellement tous les autres filtres situés en dessous. En comprenant l' ordre des filtres, vous pouvez comprendre comment Tableau fonctionne avec ces différents types de filtres. Je vais donc réintroduire le filtre contextuel dans les fournitures de bureau et ajouter un dernier point à propos du filtre contextuel. Comme nous l'avons déjà appris, il est flexible. Cela signifie que nous ne pouvons réduire la taille des données que pour une seule feuille de calcul Cela signifie que si vous consultez d' autres feuilles de calcul vous ne trouverez aucun filtre contextuel ici Vous pouvez décider pour chaque feuille de calcul si vous souhaitez réduire la taille des données ou non Contrairement au filtre de source de données, où il peut affecter l'ensemble du classeur, toute feuille de calcul connectée à cette source de données Avec le filtre contextuel, nous avons beaucoup plus de flexibilité. Vous vous demandez peut-être si nous pouvons utiliser le filtre contextuel pour masquer des informations sensibles ? Eh bien, la réponse est non. Laissez-moi vous montrer pourquoi. Prenons un exemple rapide. Reprenons les clients. Et nous avons Country City, et prenons également les bénéfices. Comme vous pouvez le voir ici, nous n'avons pas les données des États-Unis car nous avons la source de données du filtre. Supposons maintenant que les données de l'Allemagne soient désormais sensibles et que nous voulions les protéger à l'aide du filtre contextuel. Allons-y et faisons-le. Nous allons prendre les pays qui détiennent le contrôle, les mettre sur les filtres et nous allons dire que nous voulons exclure l'Allemagne. Je vais donc cliquer ici sur les exclusions , puis cliquer sur OK. Comme vous pouvez le voir maintenant dans la vue, nous n'avons aucune information sur l'Allemagne et nous allons promouvoir le pays dans le filtre contextuel. Cliquez donc dessus avec le bouton droit de la souris et ajoutez-le au contexte. Et maintenant, vous pourriez dire, OK, tout va bien. Nous n'avons aucune information sur l'Allemagne, nous sommes donc en sécurité. Bien entendu, il existe encore un moyen voir les données allemandes dans la vue. Laissez-moi vous montrer comment faire. Si vous allez dans la ville d'ici, montrons-la sous forme de filtre. Sur le côté droit, vous trouverez toutes les villes de France et d'Italie. n'y a donc pas de villes d'Allemagne ou des États-Unis, mais nous avons ici une option sur le filtre. Donc, si vous cliquez sur cette petite flèche ici, nous pouvons aller ici et voir toutes les valeurs de la base de données. Et nous expliquerons toutes ces options plus tard, ne vous inquiétez pas. Mais allons-y et cliquons ici. Maintenant, comme vous pouvez le voir, le filtre affiche des données sur l'Allemagne. Nous avons Berlin, Stuttgart. Cela signifie donc que les données sont naturellement protégées. Cela signifie que nous masquons les données sensibles, mais nous pouvons toujours voir toutes les valeurs du filtre. C'est pourquoi n' utilisez jamais de filtre contextuel pour protéger vos données sensibles ou confidentielles. Parce que même si nous ne voyons les données que dans les filtres, cela les expose tout de même et les données ne sont pas protégées. Cela signifie donc que si vous souhaitez protéger vos données et masquer les informations sensibles, utilisez uniquement des filtres de source de données. Très bien, nous allons maintenant passer au filtre suivant de notre chaîne. Nous avons le filtre de dimension. Nous avons déjà créé un filtre de dimension dans notre vision. Mais maintenant, entrons dans les détails et voyons toutes les options dont nous disposons. Très bien, passons maintenant aux filtres sur les étagères. Et vous pouvez voir que nous avons la sous-catégorie. C'est une dimension discrète, c'est pourquoi nous avons la couleur bleue. Et maintenant, pour voir toutes les options radicalement modifiées , filtrez. Maintenant que vous connaissez déjà cette fenêtre, amenons-la ici pour voir l'effet directement sur la vue. Nous avons donc d'abord ici différents robinets. Le premier portera sur la sélection manuelle et le reste sera un filtre dynamique. Nous avons donc quatre robinets, état général du joker et le top La première sera la sélection manuelle des valeurs. Et le reste sera comme si vous définissiez une règle. Et le filtre va être dynamique ici. Comme d'habitude, comme c'est discret, nous allons voir la liste de toutes les valeurs possibles que nous pouvons voir. Ensuite, vous pouvez sélectionner ou désélectionner manuellement des valeurs dans cette liste Et comme vous pouvez le voir sur le côté droit, nous avons exclu. La valeur par défaut dans Tableau est incluse, ce qui signifie que tout ce que je sélectionne dans cette liste sera inclus dans la vue. Et tout ce que je ne sélectionne pas sera exclu de la vue afin d'avoir les effets inverses. Ce que nous pouvons faire, c'est cliquer sur Exclure. Et maintenant, toutes les valeurs sélectionnées seront biffées. Cela signifie donc qu'ils sont exclus de la vue et que tout ce qui n'est pas sélectionné sera inclus dans la vue. Donc ici, ça dépend vraiment. Si vous souhaitez exclure uniquement deux valeurs d'une longue liste, il est judicieux d'utiliser exclude. Maintenant, si vous sélectionnez Appliquer, vous pouvez voir dans la vue que les valeurs restantes sont application, Art et Benders Tableau a exclu toutes ces valeurs et vous aurez le même effet si vous les avez sélectionnées. Et sélectionnez uniquement l' application Art and Benders. Et pour supprimer nos sélections, nous pouvons tout supprimer d'ici. sélectionnez donc aucune, et nous pourrons réappliquer notre sélection sur l' application Art and Benders Et comme vous pouvez le constater, nous allons avoir le même effet. Voici donc comment vous travaillez avec la sélection manuelle dans le premier onglet général. Mais passons maintenant à la suivante. Et avant cela, je voudrais tout inclure ici afin que nous n' influençons pas le suivant. Alors postulons, puis passons aux jokers. Ici, nous pouvons travailler avec le joker. Si vous avez une dimension à cardinalité élevée, cela signifie que la liste de toutes les valeurs possibles de la dimension est longue de toutes les valeurs possibles de la dimension Et si vous sélectionnez tout manuellement, ça va être vraiment pénible. Au lieu de cela, nous pouvons aller définir la règle s'il y en a une à définir. Nous avons donc ici un champ de saisie, nous pouvons écrire quelque chose comme, par exemple, A. Nous avons donc quatre options. La première est contient, cela signifie que quelque part dans le monde il y a un personnage A. Et puis la deuxième option avec laquelle nous commençons, cela signifie que le monde va commencer par le personnage A. La suivante est exactement le contraire, elle va se terminer par un. Ensuite, nous avons exactement les mêmes correspondances. Cela signifie que le mot ne doit contenir que la valeur a. Commençons par la première. Si le mot contient un quelque part, il restera dans la visualisation. Maintenant, comme vous pouvez le voir, tous les mots contiennent un quelque part. L'application, nous l'avons ici au début et au milieu. L'art aussi, au début. Et ici, nous l'avons au milieu et ainsi de suite. Essayons le second. Il va dire que si le mot commence par un, il restera visible. Alors, postulons. Donc, comme vous pouvez le voir, nous n'avons que deux mots commençant par a. Très bien, passons maintenant à l'option suivante. Nous allons en finir avec. Mais au lieu de A, tous les mots se terminant par « peuvent rester dans la vue », appliquons-le. Comme vous pouvez le voir, tous ces mots se terminent par le personnage. Eh bien, maintenant vous vous demandez peut-être si c'est un K sensible ? Eh bien, ce n'est pas le cas si vous en avez un gros, comme vous pouvez le voir, c'est toujours Tableau. Allez sélectionner ces valeurs. Passons maintenant à la dernière, elle correspondra exactement. Si vous allez ici et que vous sélectionnez OK, vous ne verrez aucune donnée. Mais si vous avez exactement des étiquettes et que vous cliquez sur Appliquer, vous n'obtiendrez qu' une seule sous-catégorie. C'est une étiquette ? Mais nous ne l'utilisons pas. Habituellement, nous utilisons contains ou commençons par endwith. C'est ainsi que fonctionne la carte blanche. Effacons tout pour avoir les données qu'il contient et appuyons sur Appliquer. Passons à l'étape suivante. Nous avons une condition dans les matériaux précédents avec les paramètres. Nous avons déjà travaillé avec les conditions. Et pour couronner le tout, ce que nous allons faire, c'est définir une règle. Et Tableau va vérifier toutes les valeurs et filtrer toutes les valeurs qui ne répondent pas à cette condition. Ainsi, par exemple, si vous consultez notre point de vue, nous avons des valeurs négatives et des bénéfices, mais nous ne voulons pas les voir. Nous allons définir une règle selon laquelle nous voulons voir tous les bénéfices supérieurs à zéro, uniquement les bénéfices positifs. Pour ce faire, nous allons sélectionner ici par table de champs. Je vais vous montrer immédiatement la mesure qui utilise la vue, donc nous utilisons le montant des bénéfices, c'est correct. Nous allons donc aller ici et voir la somme des bénéfices devrait être supérieure à zéro. Avec nous, nous avons défini une règle et nous allons appuyer sur Appliquer. Comme vous pouvez le constater, nous venons de supprimer la sous-catégorie qui ne répond pas à cette condition Ça y est, c'est vraiment facile. Nous allons passer à la suivante, mais la première lettre réinitialise tout. Nous allons donc sélectionner Aucun. Ensuite, nous allons appuyer sur Appliquer. Dans cet onglet, nous pouvons définir si nous voulons voir les dix meilleurs produits ou les cinq produits, ou les produits les plus bas ou les cinq derniers. Encore une fois, nous devons définir la règle quatre de Tableau. Et Tableau va filtrer les données en fonction de notre règle. Ici, nous avons deux options. Nous avons soit les sous-catégories supérieures soit les sous-catégories inférieures Allons sur le terrain par ici. Et puis, comme je l'ai dit, nous avons deux options , en haut et en bas. Ensuite, nous pouvons définir si dix premiers sont les cinq premiers ou les meilleurs paramètres. Comme nous l'avons déjà appris ici, nous allons garder le même sentiment que nous utilisons les bénéfices et c'est tout. Nous pouvons maintenant voir sur la vue que Tableau a filtré notre affichage en fonction de nos règles. Nous avons donc maintenant les cinq principales sous-catégories. bon, alors c'est tout. les différentes options permettant de filtrer les dimensions. Je vais tout désélectionner ici, puis nous allons passer à la sélection des minéraux Et puis ça. OK. Au lieu de redéfinir les règles pour les utilisateurs, nous allons proposer la dimension complète sous forme de filtre rapide pour l'utilisateur final Et comme vous le savez, pour ce faire, nous allons accéder à la dimension, cliquer avec le bouton droit de la souris sur le bouton droit de la souris et afficher le filtre. L'utilisateur va accéder au filtre rapide sur le côté droit et commencer à sélectionner les valeurs qui répondent à ses besoins. Très bien, alors passons à la suivante. Nous avons le filtre de mesure, comme nous l'avons appris dans la chaîne de commande se trouve en dessous du filtre de dimension. Nous pouvons donc créer un filtre de mesure. Très bien, donc pour créer un filtre de mesure, nous allons passer à la somme des bénéfices. Contrôlons à froid, glissons et tropions vers les filtres. Ensuite, nous allons ouvrir une nouvelle fenêtre afin de configurer notre filtre. Et comme il s'agit d' une mesure continue, Tableau va nous demander si vous souhaitez filtrer les données d'origine, toutes les valeurs, ou souhaitez-vous effectuer les agrégations puis les filtres ? Comme il s'agit d'une mesure, nous avons les agrégations suivantes, telles que somme, moyenne, médiane, etc. Ou si vous souhaitez filtrer uniquement les données d'origine, vous allez sélectionner toutes les valeurs. Mais comme nous avons une somme de bénéfices, j'aimerais passer à l'agrégation des sommes. Sélectionnons-le , puis passons au suivant. Nous allons maintenant ouvrir une nouvelle fenêtre afin de configurer notre mesure. Et ici, nous avons quatre options. Plage de valeurs. Du moins, et c'est tout au plus spécial. Notre mesure étant continue, Tableau peut être présenté sous forme de plage. Elle a un début et une fin. Ce n'est pas comme les dimensions où nous allons obtenir une liste de toutes les valeurs de la source de données. Nous n'obtiendrons que des données agrégées et nous ne pouvons configurer que le début et la fin. Dans la première option, nous pouvons configurer le point de départ de la plage ainsi que le point final de la plage. Vous pouvez contrôler les deux. Dans le suivant, nous ne pouvons contrôler qu'un seul d' entre eux, uniquement le départ. Ici, nous pouvons spécifier la valeur minimale autorisée dans les visualisations. Le prochain sera exactement le contraire. Tout au plus. Nous pouvons définir le point final de la plage. Quelle est la valeur maximale autorisée dans les visualisations ? Encore une fois, la plage de valeurs à laquelle nous pouvons spécifier le début et la fin. Nous ne pouvons spécifier que le point de départ. Et nous ne pouvons tout au plus spécifier que le point final de notre gamme. Ensuite, le dernier, le spécial, concerne les valeurs nulles. Nous avons ici trois options, des valeurs nulles. Si vous voulez uniquement voir les valeurs nulles de ce filtre, valeurs nulles, cela signifie que vous ne voulez pas voir nulles dans nos données ou dans toutes les valeurs Vous les autorisez tous les deux. Donc, par défaut, nous continuons à utiliser toutes les valeurs. Je vais m'en tenir à cela et j' aimerais configurer à la fois la fin et le début de nos mesures continues. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Allons-y et frappons, d'accord. Et avec cela, vous pouvez voir que nous avons un nouveau filtre à l'intérieur de nos filtres et il y a bien sûr la couleur verte. Très bien, nous allons d'abord passer à notre filtre principal et l'afficher sous forme de filtre rapide. Connectez donc radicalement et affichez le filtre. Et maintenant, nous pouvons voir la gamme sur le côté droit. Agrandissons-le un peu pour voir la gamme. Comme vous pouvez le constater, nous avons un début et une fin similaires, mais ce n'est pas complètement pour l'ensemble du bar. Le tableau veut vous montrer que nous n'affichons pas toutes les valeurs. Nous ne montrons que la plage du sous-ensemble. Alors, que peut-il se passer si nous prenons le bout vers la droite et le bout vers la gauche ? Rien ne peut se passer sur la vue. Nous pouvons avoir exactement les mêmes données, mais ici nous pouvons voir que dans notre gamme, il y a différentes couleurs. La partie lumineuse peut indiquer que si vous modifiez les valeurs ici, rien ne peut se passer dans la vue. Comme vous pouvez le constater. Si je le déplace simplement ici, la vue ne sera pas filtrée. Maintenant, si je commence à déplacer le point de départ dans les parties sombres, vous pouvez voir que nous avons maintenant un effet sur la vue. La couleur foncée du curseur correspond aux valeurs pertinentes et la partie claire aux valeurs non pertinentes Très bien les gars, nous allons maintenant parler du dernier type de filtre de Tableau, le filtre de calcul de table. C'est le bas de la chaîne. Et vous pouvez voir que chaque type de filtre aura un effet sur ce type. Très bien, nous allons maintenant apprendre à créer un filtre de calcul de table. Et comme le suggèrent les membres, c'est un calcul. Et nous allons maintenant avoir une section complète sur la façon de créer des calculs dans Tableau. Ne vous inquiétez pas pour les détails de création de calculs dans Tableau, il vous suffit de suivre les étapes à suivre dès maintenant. Très bien, nous allons maintenant passer à notre mesure dans les marques, radicalement, puis nous avons la possibilité de faire des calculs rapides sur table Ensuite, nous aurons une liste de tous les différents calculs que nous pouvons effectuer sur la table. Et maintenant, nous allons passer au pourcentage du total. Sélectionnons-le donc. Et maintenant, nous pouvons voir une petite icône représentant la mesure, elle indique qu'il s' agit d'un calcul tabulaire. Maintenez donc le contrôle enfoncé, faites-le glisser et déposez-le sur le déclencheur des filtres. Ici, comme il s'agit d'un champ continu, nous devons le définir comme une gamme de coke solistiquement Et maintenant, nous pouvons voir dans les filtres deux mesures pour le même champ. Le premier sans icône triangulaire, cela signifie qu'il s'agit d'un filtre de mesure. Et le second avec une icône en triangle, cela signifie qu'il s'agit d'un filtre de calcul de table. Qu'est-ce qu'on peut en faire ? Nous pouvons l'offrir aux utilisateurs afin pouvoir cliquer dessus de manière erratique et afficher le filtre Nous pouvons maintenant le voir comme un filtre rapide sur le côté droit et l'utilisateur peut utiliser le filtre. Tout dépend du filtre de calcul de table. Très bien. Avec nous, nous avons découvert les différents types de filtres de Tableau et comment l'ordre des filtres dans la chaîne peut affecter celui des autres. Très bien, alors maintenant, faisons un bref résumé. Nous pouvons commencer par le filtre d'extrait en haut. Nous ne pouvons l'utiliser que sur les connexions d'extraction et nous ne le trouvons pas dans la version publique de Tableau, ne vous inquiétez pas. Il est très similaire au filtre de source de données. Ensuite, nous allons avoir le filtre de source de données. Pour le créer, nous allons sur la page de la source de données. Dans notre exemple, nous avons créé deux filtres de source de données. La première consiste à masquer les informations sensibles du pays USA. Et le second pour réduire la taille globale de nos ensembles de Et n'oubliez pas que le filtre de source de données peut affecter l'ensemble du classeur Toutes les feuilles de calcul connectées à cette source de données. Ensuite, nous pouvons tous les créer dans la page de la feuille de travail. Alors allons-y. Vous pouvez donc voir ici très bien comment les différents types de filtres sont triés dans les étagères des filtres. Le premier est le filtre contextuel. Le filtre contextuel de la pilule grise peut créer un sous-ensemble de données ou une table timbrale uniquement pour cette vue C'est quelque chose de local uniquement pour cette vue. Mais n'oubliez pas de ne pas utiliser filtre contextuel pour masquer ou protéger des informations sensibles. Puisqu'il est possible d' afficher les valeurs dans les filtres. Les trois filtres suivants sont généralement proposés aux utilisateurs finaux afin de découper et de découper les visualisations en dés Les utilisateurs pourraient donc l' utiliser pour spécifier un sous-ensemble de données afin d' effectuer une analyse ciblée Ensuite, nous avons le filtre de dimension, comme la sous-catégorie. Ensuite, nous avons le filtre de mesure. Et le dernier de la chaîne, nous avons le filtre de calcul des tables. Et comme ces différents types de filtres ont un ordre logique, il serait également intéressant d'avoir cet ordre sur les filtres rapides sur le côté droit. Il est donc logique d' avoir le filtre de dimension en haut. Ensuite, nous allons prendre le filtre de mesure comme prochain et le dernier sera le filtre de calcul de table. C'est bon, c'est tout. Cela peut être déroutant au début. Mais maintenant que vous aurez compris le fonctionnement de Tableau et l' ordre logique des filtres, tout prendra tout son sens dans les visualisations Très bien, nous avons donc appris à créer différents types de filtres dans Tableau. Ensuite, nous allons apprendre comment appliquer des filtres à plusieurs feuilles de calcul dans Tableau 109. Udemy 9 3 Personnaliser le filtre: Très bien, nous allons maintenant parler de la façon d'appliquer les mêmes filtres dans différentes feuilles de calcul Parce que si vous créez des vues différentes, vous finissez par avoir exactement les mêmes filtres dans chaque vue. Et cela va prendre beaucoup de temps si vous parcourez chaque feuille de calcul et que vous ajoutez exactement les mêmes filtres Au lieu de cela, nous pouvons partager les mêmes filtres à appliquer dans différentes feuilles de calcul Et dans Tab, nous avons quatre options différentes. Pour ce faire, nous pouvons trouver ces options dans les filtres, donc peu importe celle que vous pouvez choisir. Passons au filtre contextuel, par exemple Radical connects. Et ici, nous avons la possibilité d'appliquer aux feuilles de travail. Et ici, vous pouvez voir les quatre options par défaut. Tablo va le laisser uniquement comme cette feuille de travail. Cela signifie uniquement localement pour cette vue. Ici, nous pouvons voir d'autres options, comme toutes l'utilisation de sources de données connexes, toutes utilisant cette source de données et des feuilles de calcul sélectionnées Avant d'essayer ces options, examinons ces quatre options. Très bien, nous allons maintenant avoir un exemple très simple pour comprendre comment appliquer des filtres. Nous avons deux sources de données, DS 1 et DS 2, et nous avons différentes feuilles de calcul connectées à ces sources de données La feuille 1 est connectée uniquement à la source de données, et la feuille 2 est connectée à la fois à DS 1 et DS 2 à l' aide de la combinaison de données. Et la feuille trois n'est connectée qu'à DS deux. Disons maintenant que nous sommes sur la première feuille et que nous y avons créé un filtre. Voyons maintenant comment appliquer ce filtre dans différentes feuilles de calcul à l'aide de ces Sods Très bien, la première option, nous n'avons que ces feuilles de calcul, ce filtre ne sera disponible que localement pour la feuille 1 Nous ne le trouverons ni dans la feuille deux ni dans la feuille trois. Cette option est également une option par défaut dans Tableau. Chaque fois que vous créez un nouveau filtre dans Tableau, cette option sera utilisée uniquement. Cette feuille de travail ne sera disponible que dans la feuille de travail que nous avons créée L'option suivante que nous avons dans Tableau utilise toutes cette source de données. Par exemple, la feuille 1 utilise la feuille DS. Cela signifie que le filtre peut être appliqué à toutes les feuilles de calcul connectées à la source de données Dans cet exemple, nous avons la feuille 1 parce qu' elle est connectée à DS 1, ainsi que la feuille 2, qui est également connectée à la source de données 1. Mais la feuille trois n'est pas connectée à la source de données, elle est uniquement connectée aux deux. Cela signifie que ce filtre ne sera pas présent dans la feuille 3. Cela signifie que nous partageons désormais le filtre dans toutes les feuilles de calcul utilisant la même source de données Passons à la suivante. Nous utilisons tous des sources de données connexes. Si vous utilisez cette option, vous trouverez votre filtre dans presque toutes les feuilles de calcul de votre classeur Nous allons donc trouver ce filtre dans la première feuille, nous allons le trouver dans la feuille deux et également dans la feuille trois. Cela signifie que si vous utilisez cette option, nous diffusons automatiquement notre filtre dans presque toutes les feuilles de calcul Passons à la dernière, intéressante, à savoir les feuilles de travail sélectionnées Cela signifie que nous pouvons sélectionner manuellement les feuilles de calcul qui peuvent inclure mon filtre Par exemple, je pourrais dire que je veux voir mon filtre dans la feuille 1 et aussi dans le set 3 sans aucune règle. Comme vous pouvez le constater, nous avons ici plus de contrôle sur les endroits où notre filtre peut être appliqué. Les deux derniers, tous utilisant la source de données ou utilisant tous une source de données associée. Il existe une sorte de règle, et Tableau peut appliquer automatiquement nos filtres dans les feuilles de calcul de mes projets J'ai tendance à utiliser les feuilles de calcul sélectionnées plus souvent que les autres, car j'aimerais contrôler où mes filtres doivent apparaître, dans quelles feuilles de calcul Tout dépend du concept de ces quatre options. Revenons maintenant à Tableau et essayons ces options et intégrons nos filtres. Nous allons passer à la catégorie, nous allons nous en tenir au filtre contextuel, liens radicaux et passer à l'appliqué aux feuilles de travail Et vous pouvez voir que l'option sélectionnée ici ne concerne que ces feuilles de travail Celui-ci est une valeur par défaut, cela signifie que ce filtre contextuel ne sera trouvé que dans ces rapports. Si nous examinons les autres rapports, nous ne le trouverons pas. Pour changer cela, nous allons revenir radicalement au filtre contextuel Essayons maintenant d'utiliser cette source de données. Cliquons dessus maintenant. Si vous jetez un œil à notre filtre, nous pouvons trouver une petite icône qui indique que ce filtre est utilisé dans différentes feuilles de calcul utilisant la même source de données Dans cette optique, nous utilisons la source de mégadonnées. Comme vous pouvez le constater, nous l'avons comme source de données principale. N'importe quelle feuille de calcul, n'importe quelle vue utilise cette source de données. Ce filtre peut y être appliqué. Passons aux différents points de vue ici. Nous allons donc passer à celui-ci. Vous pouvez voir que nous avons le filtre contextuel ainsi que le premier, car ils utilisent tous deux la source de données volumineuses et le filtre sera appliqué automatiquement à celle-ci. Mais maintenant, créons une nouvelle vue dans laquelle nous utilisons une source de données différente. Passons à la petite source de données. Prenons n'importe quoi. Prenons le prénom. Comme vous pouvez le constater, le filtre restera vide car la source de données volumineuses n' est pas utilisée dans cette vue. Mais maintenant, allons utiliser la source de données volumineuses et voir à quoi servira le tableau. Supprimons le prénom, revenons à la source de données volumineuses et prenons également le nom de famille. Au fur et à mesure que je passe à cette vue, à ces données, vous pouvez voir le tableau m'apporter automatiquement le filtre contextuel, car il doit être utilisé dans toutes les feuilles de calcul C'est-à-dire en utilisant la source de mégadonnées. Ce qui est très utile si nous avons différentes feuilles de calcul utilisant le même contexte, par exemple Au lieu de créer le même filtre encore et encore, nous pouvons le créer dans une feuille de calcul, puis l'étendre à toutes les feuilles utilisant la même source de données OK, c'est tout pour cette option. Revenons à notre filtre contextuel et essayons autre chose. Passons à l'application à tous les utilisateurs de sources de données connexes. Essayons celui-ci. Cliquez dessus, vous pouvez maintenant voir que nous avons reçu une nouvelle icône de Tableau. Indique que ce filtre sera appliqué à toutes les feuilles de calcul avec une source de données associée Maintenant, allons voir ce qui peut arriver aux autres feuilles en utilisant cette option. Nous allons maintenant retrouver ce filtre peu partout dans les premières feuilles, vous pouvez voir que nous utilisons les mêmes données. Ça va être comme ça. Le filtre contextuel est appliqué à la vue. Dans la deuxième feuille, nous allons revoir le même contexte car nous utilisons la même source de données. Allons-y maintenant et créons de nouvelles feuilles dans lesquelles nous allons utiliser la petite source de données. Nous utilisons différentes sources de données. Cliquez dessus et prenons, par exemple, le prénom de la vue. Maintenant, comme nous pouvons le voir dans les filtres, nous avons notre filtre contextuel. Même si nous utilisons une source de données différente, nous n'utilisons pas la grande source de données. Mais Tableau introduit ce filtre ici parce que nous utilisons cette option. Mais comme vous pouvez le voir, c'est rouge. Que se passe-t-il ici sur le filtre ? Si vous passez la souris dessus, cela indique que les sources de données contenant des tables logiques ne peuvent pas être utilisées comme source de données secondaire pour la fusion de données Comme ces filtres proviennent d'une autre source de données, de la source de mégadonnées, Tableau doit effectuer un mélange de données entre eux afin de les connecter Cela ne fonctionnera pas si vous avez dans la source de données secondaire un modèle de données logique, comme vous le savez dans notre source de mégadonnées. Si vous passez à cette page nous avons un modèle de données. Nous avons un modèle logique dans lequel nous relions les clients aux commandes, etc. Tableau n'aime pas qu'il s' agisse d'une source de données secondaire ou d'un modèle de données. Cela ne fonctionnera pas, mais si vous n'avez qu'une seule table ou si vous avez plusieurs joints au niveau de la couche physique, cela fonctionnera. Si vous revenez en arrière, il restera rouge tant que la source de données secondaire possède un modèle de données logique. Mais si vous n'avez qu'une table, tout ira bien. Cette erreur ne s'affichera pas. Très bien, avec cette option, lorsque vous pouvez voir si vous utilisez la même source de données ou une source de données différente, notre filtre apparaîtra. Maintenant, allons vérifier la dernière option. Revenons à notre point de vue ici. Accédez au filtre contextuel en cliquant dessus, puis sur Appliquer aux feuilles de calcul Nous allons maintenant passer aux feuilles de travail sélectionnées. Cliquons dessus. Très bien, nous avons maintenant un tableau très simple où nous avons une liste de toutes les feuilles de travail, ainsi que les descriptions, les sources de données et quelques détails Nous pouvons maintenant sélectionner manuellement les feuilles de calcul qui peuvent inclure notre filtre Comme vous pouvez le constater, nous avons comme si tout était sélectionné car nous utilisons l'option des sources de données associées. n'est pas ce que je veux. Je vais tout sélectionner et repartir de zéro. J'aimerais que mon filtre soit le premier. Le second. Et celui-ci est comme une note parce que nous sommes actuellement dans les feuilles de travail Il est de toute façon sélectionné. Et pour les autres, je vais le laisser désélectionné. C'est tout Allons-y et sélectionnons OK. Maintenant, si vous vérifiez à nouveau le filtre, nous pouvons trouver une nouvelle icône indiquant que ce filtre est désormais utilisé dans différentes feuilles de calcul que nous avons sélectionnées manuellement Regardons le premier rapport. Nous pouvons trouver notre filtre contextuel. Le deuxième pareil, le troisième en tout cas, car nous avons créé ici ce filtre de contexte. Mais maintenant, si vous allez dans les différentes feuilles de calcul, vous ne trouverez pas ce filtre contextuel Comme je l'ai dit plus tôt, j'utilise beaucoup cette option dans mes projets pour contrôler les feuilles de calcul dans lesquelles je souhaite voir mes filtres générale, ces options sont vraiment un excellent moyen de partager vos filtres dans différentes feuilles de calcul et de résoudre le problème de créer les mêmes filtres encore et encore Très bien les gars, nous allons maintenant parler de façon de personnaliser nos filtres rapides. Mais d'abord, comprenons les filtres rapides. Tout filtre que vous présentez dans la vue, dans les visualisations pour l'utilisateur final interagisse avec la vue Considéré comme un filtre rapide. Par exemple, tous les filtres situés sur le côté droit de la vue sont des filtres rapides. Nous avons la sous-catégorie, la somme des bénéfices Ce sont des filtres rapides. Les utilisateurs peuvent commencer à sélectionner les valeurs à l'intérieur de ces filtres rapides pour interagir avec les visualisations. Maintenant, afin de personnaliser ces filtres rapides, nous allons cliquer dessus avec cette petite flèche . Ici, nous allons obtenir une longue liste de nombreuses options sur la façon de personnaliser notre filtre rapide, et elles le sont également. En deux groupes. Le premier groupe explique comment personnaliser le filtre rapide. L'ensemble d'options suivant concerne les modes de filtrage que nous avons ici, et de nombreuses options concernant les valeurs qui peuvent être présentées. Dans le filtre rapide, nous n'avons que les valeurs pertinentes, toutes les valeurs en contexte, toutes les valeurs dans la base de données. Nous allons maintenant nous concentrer sur ces groupes d'options, mais nous devons d'abord comprendre les concepts qui les sous-tendent. Bien, comme nous l'avons déjà appris, nous avons une source de données et une feuille de travail Dans la feuille de travail, nous avons un filtre contextuel et des visualisations des données qui vont être envoyées de la source de données au filtre contextuel L'indivisualisation va interroger les données contextuelles et le résultat sera renvoyé à la Maintenant, dans la vue, nous pouvons créer un filtre. La question qui se pose maintenant est de savoir quelles données seront présentées dans ce filtre ? Ici, nous avons de nombreuses options. La première est que nous allons obtenir les valeurs de la base de données, toutes les valeurs de la base de données. Les valeurs seront alors demandées directement à partir de la source de données Avec cela, nous ignorons tout ce qui se trouve dans la feuille de travail. Nous ignorons les données dans le filtre contextuel ainsi que dans les visualisations Ce que nous faisons dans les feuilles de travail est-il important ? Les valeurs peuvent provenir directement de la source de données. Bien, c'est pour la première option. Lorsque nous parlons de base de données, cela signifie les informations de la source de données. L'option suivante, nous avons toutes les valeurs dans le contexte. Cette fois, les valeurs du filtre proviendront directement du filtre contextuel. Comme nous l'avons déjà appris, le filtre contextuel peut générer une vue Tumberal ou des données Timbal dans Ici, les valeurs proviendront directement du filtre contextuel et tout ce qui peut être fait dans la vue ne sera pas pris en compte dans les valeurs du filtre. Nous ignorons ainsi le niveau de visualisation. Nous obtenons les données directement à partir du filtre contextuel et non à partir des données. Très bien, c'est tout pour cette option. La prochaine ne comportera que des valeurs pertinentes. Les valeurs du filtre peuvent désormais provenir directement de la vue, des visualisations. Cela signifie que toute interaction que nous effectuons dans la vue, tout filtrage peut affecter directement les valeurs présentées dans notre filtre. Comme vous pouvez le constater, ces options sont vraiment utiles. Tableau nous permet désormais de contrôler les données qui peuvent être présentées dans nos filtres rapides. Parce que, comme vous pouvez le voir dans Tableau, nous avons différentes couches et différentes étapes, et les sous-ensembles et la taille des données peuvent être différents les uns des autres Normalement, la taille des données de la source de données est bien supérieure à celle du filtre contextuel. Avec cela, vous définissez et vous contrôlez les données qui seront présentées dans mon filtre. Très bien, revenons maintenant à l'aperçu. Maintenant, afin de mettre en pratique ces options, ce que je vais faire, c'est apporter de nouveaux filtres rapides pour avoir une vue d'ensemble. Prenons le rat de la campagne, cliquons dessus, affichons le filtre, et nous allons également avoir la ville. Allons là-bas. Nous pouvons modifier la commande ici. Nous allons donc aborder d' abord le pays, puis la ville et la sous-catégorie. Je vais supprimer ces mesures des filtres. Supprimons-les donc. Et avec cela, nous avons ces filtres. Nous allons maintenant vérifier les options dont nous disposons dans la ville à filtre rapide. Va vers la flèche. Comme vous pouvez le constater, la valeur actuelle correspond à toutes les valeurs de la hiérarchie, car la ville fait partie de la hiérarchie des lieux. Mais maintenant, nous allons le modifier pour n'utiliser que les valeurs pertinentes. Allons-y et faisons-le. Maintenant. Si vous examinez les valeurs dans les villes, nous pouvons trouver presque toutes les valeurs issues de la source de données. Rien n'a donc encore changé. Mais alors que nous commençons à interagir avec nos points de vue, les valeurs de la ville commencent à réagir à nos choix. Par exemple, allons dans le pays d' ici et commençons à supprimer certains pays. Nous allons désélectionner la France, l'Allemagne, les États-Unis. Comme vous pouvez le constater, les valeurs de la ville influent sur nos sélections. C'est comme si ces deux filtres rapides étaient connectés l'un à l'autre. C'est exactement ce que l'option de sélection des valeurs pertinentes apporte à notre filtre rapide. C'est exactement le but de cette option. Seules les valeurs pertinentes, peu importe ce que nous faisons dans la vue, les valeurs contenues dans ce filtre rapide peuvent être actualisées et mises à jour avec la sélection actuelle Maintenant, bien sûr, si nous allons désélectionner l'Italie, que va-t-il se passer ? La ville filtrée sera complètement vide, comme nous le pensons. Il réagit à notre interaction. Nous allons maintenant passer à une autre option. Passons ici sur la flèche. Et maintenant, nous allons le remplacer exactement par les valeurs opposées, toutes les valeurs de la base de données Cliquons dessus. Que va-t-il se passer maintenant ? Tableau va accéder à la source de données récupérer toutes les informations sur la ville et les mettre dans le filtre, que nous ayons sélectionné dans la vue ou que nous ayons un filtre contextuel, etc. Nous avons maintenant une liste de toutes les valeurs la ville disponibles dans notre source de données. Il ne sera ni actualisé ni mis à jour si nous cliquons ou interagissons avec notre vue Par exemple, si j'ajoute d'autres villes ou si je modifie d'autres filtres. Par exemple, je supprime toutes les sous-catégories. Vous pouvez voir que c'est statique, rien ne changera dans la ville car allez à la source de données, récupérez toutes les données à partir de là. Et c'est vraiment intéressant pour optimiser les performances de Tableau et réduire les ressources utilisées dans ces filtres rapides. Maintenant, allons vérifier autre chose. Nous allons sélectionner toutes les valeurs du contexte. Cliquons dessus. Cela signifie que les valeurs à l'intérieur des villes répondent uniquement au filtre contextuel. Comme notre filtre contextuel est basé sur la catégorie, nous devons l'afficher afin de modifier les valeurs. Passons à la catégorie radicale, cliquez dessus et affichez le filtre. Nous avons maintenant notre filtre contextuel sur le côté droit. Tous les autres filtres sont des filtres dimensionnels. Désormais, les valeurs de la ville ne peuvent interagir qu'avec la catégorie, non avec le pays et la sous-catégorie. Essayons maintenant. Par exemple, si je vais dans le pays, je supprime toutes les valeurs. Vous pouvez voir que les valeurs de la vue ont disparu car nous ne sélectionnons aucune donnée, mais les valeurs de la ville sont toujours présentes. Allons-y et sélectionnons tout. Il en va de même pour la sous-catégorie. Si je retire tout de la sous-catégorie, vous verrez que la ville ne réagit pas Il est toujours statique car il provient du filtre contextuel. Maintenant, ramenons tout. Mais maintenant, si je passe à la catégorie, à notre filtre contextuel, et que nous retirons les fournitures de bureau. Une fois que je l'ai retiré, vous pouvez voir que la ville réagit à notre point de vue. Nous n'avons donc aucune valeur car nous ne sélectionnons rien dans la catégorie. Ici, vous pouvez voir qu'il existe une connexion similaire uniquement avec le filtre contextuel, mais pas avec l'autre filtre. C'est exactement ce qui peut arriver si vous définissez la ville en fonction du filtre contextuel. Très bien, nous avons appris les trois principales options permettant de contrôler les valeurs qui seront présentées dans nos filtres rapides. Mais en commençant par la ville, nous avons constaté qu'il existe une autre option appelée toutes les valeurs de la hiérarchie. C'était celui par défaut, allons-y et sélectionnons-le. Une fois que nous l'avons fait, ce que nous faisons maintenant, nous connectons des dimensions qui se situent dans la même hiérarchie. Si vous consultez notre bain de données, nous avons une hiérarchie que nous avons créée précédemment. Il s'agit de la hiérarchie des emplacements, et à l'intérieur de celle-ci, nous avons quatre dimensions. Nous avons le continent, pays, la ville, les codes postaux. Maintenant, toutes ces quatre dimensions, si nous les utilisons comme filtre rapide, elles seront connectées les unes aux autres. Regardons l' exemple. Maintenant, la ville et le pays sont placés dans la même hiérarchie, et ils sont liés les uns aux autres dans la catégorie. C'est notre filtre contextuel, il est vide, mais la ville affiche toujours des valeurs. Cela signifie que la ville est désormais déconnectée du filtre contextuel ou de tout autre filtre, et qu'elle n'est plus dans la même hiérarchie. Si je sélectionne des valeurs dans la catégorie, vous verrez que rien ne change dans la ville. Même si je supprime tout, la ville peut réagir une seule fois et commencer à désélectionner ou à sélectionner des valeurs dans la même hiérarchie Si je supprime la France, l'Allemagne, États-Unis, vous pouvez voir maintenant que nous n'avons que les villes d'Italie. Ils sont comme connectés les uns aux autres. Mais ici, nous avons quelque chose de spécial à propos des hiérarchies, car comme nous l'avons appris, nous avons des niveaux de dimensions Le niveau du pays est supérieur à celui de la ville. Les dimensions du niveau inférieur n' affecteront pas les dimensions du niveau supérieur. Seule une dimension de niveau supérieur peut affecter la dimension inférieure. Ce que je veux dire par là, c'est aller à la campagne. Sélectionnez toutes les valeurs. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant ici dans les villes, toutes les valeurs. Mais si je commence à sélectionner des valeurs à partir de là, vous verrez que le pays ne réagit pas en conséquence, car il s'agit d'une dimension supérieure. Même si je désélectionne tout, j'ai toujours les quatre pays Cela signifie que puisque la ville est située à un niveau inférieur à celui du pays, cela n'affectera pas le pays. Mais si nous atteignons maintenant un niveau supérieur à celui du pays qu'est le continent, voyons ce qui va se passer. Nous allons aller sur le continent, connecter radicalement et afficher le filtre Je vais juste l' apporter ici maintenant alors que je commence à désélectionner des éléments sur le continent Comme vous pouvez le voir, les valeurs du pays sont affectées par ma sélection En raison de la hiérarchie, le contenu est de niveau supérieur à celui du pays. Avec cela, comme vous pouvez le constater, c'est ce qui peut arriver si nous avons toutes les valeurs dans la hiérarchie. Vous devez faire attention aux niveaux des dimensions, et ces dimensions seront connectées les unes aux autres. Nous avons ainsi couvert toutes les options que nous pourrions utiliser pour contrôler les valeurs de nos filtres rapides. Bien, nous allons maintenant parler d' un autre groupe d' options que nous pourrions utiliser pour personnaliser nos filtres rapides. Nous avons les modes de filtrage, nous avons une liste à valeur unique, une valeur unique, un curseur déroulant, liste personnalisée, etc. Pour apprendre cela, nous allons avoir l'exemple suivant de ce que nous allons faire. Nous allons nettoyer nos filtres. Je vais supprimer le pays, la ville et le continent. Et nous allons avoir la sous-catégorie et la catégorie. Et nous allons également apporter nom du produit sous forme de filtre. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et allons afficher le filtre. Nous avons maintenant les filtres rapides. Sur le côté droit, nous avons le nom du produit. Je vais juste l' apporter ici pour qu' il ressemble à notre hiérarchie. Tout a commencé par la catégorie, sous-catégorie et le nom du produit Montrons toutes les valeurs ici. Et pour le nom du produit. Je vais changer les modes pour passer à une liste déroulante ou à une liste. Très bien, commençons maintenant le premier filtre rapide de la catégorie et essayons ces modes. Nous allons passer à la flèche, et comme vous pouvez le voir, par défaut, il s'agit d'une liste de valeurs multiples. Comme vous pouvez le voir, nous avons à nouveau la liste ici sous forme valeur unique, nous avons la même option, l'une est une valeur unique et l' autre est une valeur multiple. Il en va de même pour le menu déroulant. Nous avons réduit la valeur unique et la liste déroulante sous forme de valeurs multiples. Essayons ces trucs. Nous allons passer à la liste des valeurs uniques. Et comme vous pouvez le voir maintenant, le visuel du filtre, le passage à radiobuttonsow, alors que je sélectionne ces valeurs dans la catégorie, comme vous pouvez le voir, nous n'avons qu'une seule valeur, comme son nom l'indique, il ne s'agit que d'une liste de valeurs uniques Cela signifie donc que nous imposons certaines restrictions. Une seule valeur est autorisée. Mais si vous voulez avoir plusieurs valeurs sous forme de liste, nous allons la reconvertir en liste de valeurs multiples. Ici, bien entendu, vous pouvez choisir différentes valeurs et différentes catégories sans aucune restriction. Il s'agit de la liste des modes, la valeur unique ou de la liste déroulante. OK, maintenant allons-y et essayons d'autres modes. Nous allons prendre cette fois une valeur unique, une liste déroulante. Passons à celui-ci. Et comme vous pouvez le constater avec le menu déroulant, vous ne trouverez pas toutes les valeurs immédiatement dans la vue Vous devez cliquer sur le menu déroulant ici. Ensuite, vous pouvez sélectionner les valeurs, une seule valeur. Ici encore, nous ne pouvons sélectionner qu'une seule valeur. Nous ne pouvons pas sélectionner plusieurs valeurs. Je ne peux sélectionner qu'une catégorie à la fois. Et comme vous pouvez le constater, cela fonctionne. Passons maintenant aux valeurs multiples. Liste déroulante. Nous allons avoir, encore une fois , la même chose. Nous avons un menu déroulant. Mais dans le menu, nous pouvons sélectionner plusieurs valeurs. C'est tout pour le menu déroulant. Très bien, passons maintenant à un autre mode de filtrage. Nous avons le curseur à valeur unique. Sélectionnons-le. Et avec cela, vous pouvez avoir un slider. Nous pouvons le déplacer vers la gauche et vers la droite pour avoir des valeurs différentes, mais ce n'est pas vraiment intéressant pour une dimension avec des valeurs de chaîne. Nous pouvons l'utiliser pour les chiffres ou les dates. Comme ce n'est pas très agréable d'avoir un curseur pour les valeurs, il est préférable d'utiliser le menu déroulant ou une liste pour les valeurs de chaîne Voilà pour les sliders. Je l'utilise rarement dans les projets. Passons maintenant à une autre question. Nous avons la liste personnalisée, mais je ne l'utiliserai pas dans la catégorie. Passons au nom du produit et utilisons une liste personnalisée. Cliquez dessus. Maintenant, comme vous pouvez le voir , le nom du produit n'a aucune valeur. On ne voit rien. Nous n'avons qu'un champ de recherche. Nous pouvons donc maintenant rechercher une valeur. Par exemple, cherchons Apple . Puis appuyez sur Entrée. Vous pouvez maintenant voir une liste de tous les produits qui contiennent le nom Apple. C'est donc comme faire une recherche dans ce champ. Donc, si vous pouvez aller ici et commencer à sélectionner les valeurs que vous souhaitez inclure dans le filtre. En cliquant ici sur ces cases, je vais voir une liste de toutes les valeurs que je sélectionne. Avec cela, nous avons créé notre liste à l'aide du champ de recherche, mais ici, nous ne voyons aucune donnée cause des catégories. Je vais donc simplement passer du curseur à la liste de valeurs multiples Je vais tout sélectionner. Et maintenant, nous pouvons voir que nous ne sélectionnons que les téléphones de sous-catégorie, car nous avons sélectionné ici, l'Apple Avec ce type de liste, les clients peuvent sélectionner leur propre liste. Nous pouvons donc ajouter d'autres choses comme Samsung ici. Alors, cherchons. Je vais également ajouter ces produits à la liste. Et avec cela, nous déformons ou ajoutons d'autres produits à la liste. Si vous voulez tout effacer, nous pouvons aller ici et effacer la liste. C'est une très bonne façon de rechercher une valeur spécifique, surtout si le nom du produit contient beaucoup de valeurs. Maintenant, allons-y et essayons la dernière option que nous avons dans les modes de filtrage, nous avons les jokers. Allons-y et sélectionnons-le. Nous pouvons maintenant voir que nous avons à nouveau un champ de recherche dans lequel nous pouvons entrer une valeur. Mais maintenant, nous cherchons un modèle spécifique dans nos données. Afin de vous montrer comment cela fonctionne. Selon nous, nous allons également obtenir le nom du produit. Nous allons maintenant rechercher exemple de modèle spécifique. Je veux rechercher tous les produits qui commencent par le personnage A. Pour ce faire, nous allons passer ici après le A. Peu importe le personnage qui suivra. C'est pourquoi nous allons utiliser le personnage étoile. Allons-y avec ça. Puis appuyez sur Entrée. Nous pouvons voir dans le nom du produit que Tableau a filtré les données en fonction de notre modèle, de notre modèle de recherche. Nous pouvons voir ici tous les produits qui commencent par le caractère A. Allons-y et prenons un autre exemple. Supposons que nous voulions commencer par PP, peu importe le personnage qui suivra, nous aurons la star. Entrons. Nous n'avons ici que quatre produits qui suivent ce modèle, et c'est le mot d'or. Nous pouvons rechercher les derniers caractères. Disons que cela devrait se terminer par, au lieu d'avoir le début par la fin, nous allons avoir l'étoile au début. Nous avons une étoile , puis appuyons sur Entrée. Tous ces produits se terminent par le personnage. Si j'aime bien le déplacer ici, certains d'entre eux sont des noms très longs, vous pouvez voir par exemple ici des étuis à livres. Cela se termine par tous ces produits et se termine par le personnage. C'est ainsi que fonctionne ce mode. Les jokers, nous pouvons les utiliser pour rechercher un modèle spécifique dans nos données. Encore une fois, c'est vraiment utile. Si nous avons une dimension avec un grand nombre de valeurs, nous pouvons utiliser la recherche. Pour trouver les données spécifiques dont nous avons besoin. Nous avons ainsi couvert tous les différents modes cette catégorie afin de personnaliser nos filtres rapides. Très bien, passons maintenant à un autre ensemble d' options pour personnaliser nos filtres rapides. Dans chaque filtre rapide, nous avons beaucoup d'informations. Par exemple, nous avons ce bas supplémentaire appelé tout, ou nous avons un titre. Ou nous pouvons rechercher une valeur spécifique, ou nous pouvons réinitialiser des éléments, etc. Nous pouvons donc personnaliser toutes ces informations dans Tableau. Revenons-y encore une fois. Ensuite, nous pouvons passer à la personnalisation. Et maintenant, nous pouvons voir que toutes ces options affichent toutes les valeurs. C'est exactement la première valeur que nous pouvons sélectionner. Désactivé. Nous ne pouvons avoir que les valeurs de la dimension, du filtre, mais parfois c'est vraiment sympa. Par exemple, dans la sous-catégorie, si vous voulez désélectionner un grand nombre de valeurs, vous pouvez simplement cliquer si vous voulez désélectionner un grand nombre de valeurs, sur di, sélectionner toutes les valeurs avec cela, vous supprimez toutes les sélections puis vous sélectionnez des éléments spécifiques Cela nous permet de sélectionner les valeurs très rapidement. Passons à la suivante. Nous avons cette petite icône de recherche. Au fur et à mesure que vous vous rendez ici, vous pouvez rechercher Art Enter, par exemple. Ensuite, vous allez obtenir la valeur dans cette dimension si vous voulez masquer et la mettre à la disposition des utilisateurs. Pour une raison ou une autre, vous pouvez aller ici et le personnaliser puis le désactiver Une fois que vous l'avez désactivée, vous pouvez voir la petite icône disparaître, mais je pense que cela ne fait pas de mal de avoir dans chaque filtre rapide Activons-le à nouveau. Comme vous pouvez le constater avec ces options, nous sommes en train de personnaliser notre filtre rapide Voyons une autre option. Passons à la personnalisation. Et ici, c'est vraiment intéressant de voir le show apply pattern. Sélectionnons-le. Et une fois que vous l'aurez fait, vous aurez deux nouveaux modèles à annuler et à appliquer. Je sélectionne maintenant dans mon filtre, comme vous pouvez le voir, rien ne change dans la vue. Cela signifie qu'il n'enverra aucune requête à la source de données ou au filtre contextuel pour obtenir les données. Rien ne changera tant que je ne clique pas ici sur le bouton Appliquer. Une fois que j'ai cliqué sur Appliquer, le filtre va envoyer une requête au Tableau et Table va répondre avec des données. C'est vraiment intéressant si vous devez sélectionner un grand nombre de valeurs. Chaque fois que vous sélectionnez une valeur, Tableau va faire les calculs, peut-être que cela a du sens. Permettez-moi d'abord de tout sélectionner, puis de faire les calculs. Si vous n' activez pas cette option, comme dans la catégorie, chaque fois que nous sélectionnons et sélectionnons un filtre dans le cadre de notre interaction avec celui-ci, nous générons de nombreux calculs dans Tableau au fur et à mesure que nous cliquons. Mais ici, pendant que nous sélectionnons les valeurs, rien ne change tant que nous n' avons pas décidé de dire «   OK, j'ai terminé ». Maintenant, va faire les calculs. Encore une fois, c'est un très bon moyen de réduire les calculs inutiles dans Tableau. Très bien, ce que nous pouvons personnaliser d'autre dans nos filtres rapides, c'est le titre. Nous pouvons donc décider si vous souhaitez afficher un titre ou non, ou vous pouvez choisir le nom du titre lui-même. Si vous allez ici, vous dites d' accord, au lieu d'une sous-catégorie, je vais avoir un inconvénient entre les deux et faire en sorte que tout soit petit pour une raison ou une Cliquons sur OK. Comme vous pouvez le constater, le titre change, mais le nom du jeu de données reste le même Donc, si vous passez à la sous-catégorie, le nom reste tel quel Nous venons de renommer le nom du filtre. Très bien, nous avons maintenant abordé presque tout ce qui concerne la personnalisation de nos filtres rapides dans Tableau. Bien, nous avons donc appris à appliquer des filtres à plusieurs feuilles de calcul dans Tableau Ensuite, je vais partager avec vous meilleurs conseils et astuces que j'utilise habituellement dans mes projets une fois que je commence à utiliser des filtres dans Tableau. 110. Udemy 9 4 Trucs et astuces: Je vais maintenant vous présenter les meilleures pratiques en matière de filtres Tableau que j'ai habitude de suivre dans mes projets. Allons-y. La première étape que j'ai pour vous est d'utiliser ces filtres. Le filtre d'extrait, le filtre de source de données et le filtre de contexte. J'ai vu de nombreux projets dans lesquels développeurs les oublient ou les ignorent, car il ne s' pas d' individualisations vraiment importantes, mais elles sont très importantes pour optimiser les performances Je vous conseille de toujours discuter avec les utilisateurs finaux de la promotion de l' un de ces filtres pour lesquels vous avez des indivisualisations en tant que filtre d'extrait S'il ne peut pas s'agir d'un filtre d' extrait, le filtre de source de données et la dernière option pour optimiser les performances consiste à l'utiliser en tant que filtre contextuel. Parce que parfois l'individualisation, vous n'avez pas vraiment besoin de toutes les données dont vous n'avez pas besoin Comme par exemple dix ans d'indivisualisations de données. Essayez d'en discuter avec les utilisateurs pour leur dire qu'il faudrait peut-être utiliser que deux ans de données pour les visualisations Ensuite, vous pouvez utiliser un filtre d'extrait ou un filtre de source de données pour votre travail. Ce qui peut avoir un impact important sur les performances globales de Tableau. N'oubliez pas ou n'ignorez pas ces trois filtres. Le deuxième conseil que j'ai à vous donner concerne l'optimisation des performances dans Tableau. C'est-à-dire éviter d'utiliser uniquement des valeurs pertinentes dans vos filtres rapides. Par exemple, si nous allons à la sous-catégorie ici, nous pouvons voir qu'elle n'est actuellement définie que sur nous pouvons voir qu'elle n'est actuellement les valeurs pertinentes Si vous utilisez cette option pour tous vos filtres rapides, que peut-il se passer ? Les performances de Tableau vont être vraiment mauvaises et tout va être très lent. Nous pouvons donc passer à autre chose comme toutes les valeurs de la base de données ou du contexte. On peut changer ça. Cela vous permettra de réduire la charge qui pèse sur la mémoire et les ressources de Tableau, mais voyons pourquoi. Bien, voyons maintenant ce qui peut se passer dans Tableau si vous utilisez vos filtres pour toutes les valeurs de la base de données ou du contexte. Il en va de même une fois que les spectateurs ou leurs utilisateurs commencent les reportages. Si vous n'envoyez qu'une seule requête à la source de données et que la source de données répondra en renvoyant les résultats. Cela signifie que nous n' aurons qu' une seule requête initiale lorsque l'utilisateur démarrera la vue. Mais d'un autre côté, si vous n'utilisez que des valeurs pertinentes, que peut-il se passer ? La vue continuera à envoyer des requêtes après requêtes à la source de données, toujours pour obtenir une mise à jour et un rafraîchissement de la vue. Cela signifie que la vue continuera à envoyer plusieurs requêtes pour chaque interaction utilisateur, ce qui peut réellement avoir un impact sur les performances de Tableau. Parce que chaque fois que l'utilisateur clique sur quelque chose ou interagit avec la vue, la vue continue d' envoyer des requêtes à la source de données pour obtenir une mise à jour sur l'interaction. Ce qui peut utiliser beaucoup de ressources et de mémoire dans Tableau. Et cela va tout ralentir car chaque utilisateur clique sur un élément de la vue ou, en interagissant, la vue va continuer à envoyer des requêtes à la source de données qui consomme beaucoup de mémoire et de ressources de Tableau. Et ça va tout ralentir. Faites attention à vos filtres rapides Si tout ne porte que sur des valeurs pertinentes, les choses risquent d'être lentes. Si les utilisateurs souffrent de mauvaises performances dans Tableau, pensez peut-être à faire passer tous ces filtres à toutes les valeurs du contexte ou de la base de données. J'ai une autre astuce concernant l' optimisation des performances dans Tableau, éviter d'utiliser dimensions à forte cardonalité comme filtres rapides, ces dimensions peuvent avoir un impact sur les performances Mais d'abord, voyons ce qu'est la cardinalité ? Cady est le nombre de valeurs distinctes dans le champ. Par exemple, dans notre base de données, nous avons l'identifiant du client. Nous avons environ 800 identifiants clients et nous avons de nombreux noms de produits, ces deux champs étant considérés comme des dimensions de cardinalité élevées D'autre part, nous avons une autre dimension, par exemple la catégorie. Nous n'avons que trois valeurs ou les pays dans notre base de données, nous n'avons que quatre pays, la sous-catégorie également Nous n'avons que 17 sous-catégories, ces dimensions étant considérées comme telles Et si vous les utilisez, les performances seront bonnes. Mais si vous commencez à utiliser ces dimensions avec une cadalité élevée, les performances seront peut-être meilleures. La meilleure pratique consiste à éviter d' utiliser une cardinalité élevée Bien, revenons à nos filtres rapides. À notre avis, comme vous pouvez le voir dans la catégorie et la sous-catégorie, il existe des dimensions à faible cadalité C'est bien de le laisser à la vue, mais le nom du produit comporte de nombreuses valeurs. Ce sont des dimensions à haute cadalité. Cela vaut vraiment la peine d'en discuter avec les utilisateurs savoir s'ils ont vraiment besoin d'un tel filtre dans la vue. Si vous découvrez que personne n'en a besoin, il suffit de le supprimer de la vue pour obtenir de bonnes performances chez Tableau. Passons maintenant à l'embout de filtre suivant. Disons que les utilisateurs veulent vraiment voir le nom du produit ou l'ID client, n'importe quelle dimension à haute cardinalité Dans la vue ici, le conseil est de changer les modes de filtrage. Au lieu d'avoir une liste déroulante ou une liste, nous pouvons utiliser une correspondance pour les dimensions présentant une cardinalité élevée Pourquoi le fait de disposer d'une liste de tous les produits ou clients dans la vue est une mauvaise chose dans Tableau ou une mauvaise performance. Chaque fois que Tableau doit accéder à la source de données ou à la base de données, nous devons préparer une liste distincte de tous les clients ou tous les produits à présenter dans la vue. Au lieu d'avoir une liste, nous pourrions la changer en Wildcard Match Et comme vous pouvez le constater, Tableau ne prépare rien. Nous n'avons donc aucune valeur à présenter dans la vue, uniquement si les clients commencent à interagir avec le filtre rapide. Ensuite, Tableau va accéder à la base de données et apporte les valeurs pertinentes. Nous évitons ainsi d'utiliser beaucoup de ressources et de faire des calculs inutiles dans Tableau. Si vous avez une cardonalité élevée, évitez de l'utiliser ou, si vous souhaitez l'utiliser, utilisez simplement le joker match Très bien, alors passons à l'endroit suivant. pratique dans Tableau consiste également à optimiser les performances dans Tableau, c' est-à-dire à commencer à utiliser le patum d'application dans vos filtres rapides Parce que si vous ne l'utilisez pas, laissez-moi vous montrer ce qui peut arriver à chaque fois. Je suis toujours en train de sélectionner quelque chose. C'est comme une requête envoyée à la source de données. Il s'agit d'une requête, deuxième requête, d'une troisième requête, d'une quatrième requête, etc. Chaque fois que je clique sur mes filtres, sont générées nombreuses requêtes sont générées vers la source de données, ce qui consomme beaucoup de performances. Au lieu d'avoir un tel filtre, nous pouvons le personnaliser et ajouter du bas comme nous l'avons appris auparavant, nous pouvons aller ici, puis personnaliser et afficher Applypatom Maintenant que je clique sur ces valeurs dans le filtre, aucune requête n'est générée vers la source de données. Nous n'utilisons aucune ressource dans Tableau. Et une fois que j'ai fini de sélectionner ce dont j'ai besoin, je vais appuyer sur OK ou appliquer ce qui peut arriver, une requête sera envoyée à la source de données pour apporter le résultat à la vue. Cela nous permet de réduire le nombre de requêtes générées par nos visualisations dans Tableau, ce qui est vraiment excellent pour les performances Ma recommandation ici, si vous avez un filtre tel que la sous-catégorie ou une dimension à haute cardinalité, où vous utilisez une liste, utilisez applypaom Comme les utilisateurs ne sélectionnent pas une seule valeur, ils sélectionnent généralement plusieurs valeurs et peuvent ensuite les appliquer à la fin . Mais pour un filtre comme la catégorie, nous n'avons que trois valeurs. Par exemple, utiliser Apply Bottom ne fonctionne pas, il n'y en a que trois, donc l'utilisateur va au maximum, par exemple générer trois requêtes. C'est bien de ne pas utiliser un fond plat dont les dimensions sont très faibles. Avec une cardinalité élevée ou moyenne, comme une sous-catégorie, optez pour un fond obli Très bien, le type de filtre suivant concerne également le tableau des performances, qui consiste à éviter d'utiliser l' exclusion et à toujours inclure si c'est possible. Ainsi, par exemple, si vous accédez à la sous-catégorie, nous avons ici la possibilité d'utiliser l'option d'inclusion ou d'exclusion si vous utilisez des valeurs d'exclusion Les requêtes qui seront générées dans Tableau sont plus complexes que celles qui sont incluses. Plus la complexité signifie plus de ressources et peut ralentir le rapport ou la vue dans Tableau. Évitez d'utiliser l'exclusion lorsque c'est possible, je vais donc le remplacer par include qui offre de meilleures performances. Très bien, alors passons à la suivante. Et je vous promets que c'est le dernier point sur les performances, qui consiste à minimiser le nombre de filtres rapides dans votre champ de vision. Ces filtres rapides vont non seulement occuper de l'espace dans la vue, mais aussi générer de nombreuses requêtes. Beaucoup de stress va nuire à l'ensemble des performances de Tableau. Essayez d'éviter d'utiliser trop de filtres rapides et discutez avec les utilisateurs chaque fois qu'ils ont besoin de nouveaux filtres. S'il est vraiment nécessaire de le mettre dans la vue, car j'ai vu beaucoup de Jects que les utilisateurs veulent toujours De nombreux filtres essaient d'en parler. Et il ne faut pas toujours introduire un nouveau filtre rapide dans Tableau, car vous finirez par avoir très mauvaises performances dans la vue, et personne ne sera content d' avoir un temps de réponse insuffisant dans les visualisations Essayez de minimiser le nombre de filtres rapides dans Tableau qui satisferont tout le monde. Ajoutons maintenant plus de filtres à notre affichage. Nous allons, par exemple, choisir la date de commande, je vais l'afficher sous forme de filtre. Prenons les informations de localisation, le pays également, peut-être la ville. Nous devons maintenant commencer à trier ces informations. Je commence généralement dans mes projets avec le premier filtre correspondant à la date ou l'heure que nous avons dans la visualisation. Ici, nous n'avons que la date de commande. Nous allons le glisser-déposer en haut, car les utilisateurs peuvent commencer à réfléchir à la date l'année que je souhaite voir apparaître dans mes visualisations Ils vont toujours se concentrer en premier. Sur le plan de l'heure et de la date. Ensuite, nous avons deux types d' informations ou deux hiérarchies. Dans les filtres rapides, nous avons ici les informations de localisation, la ville et le pays. Ci-dessous, nous avons également les informations sur le produit. Donc, notre hiérarchie ici, nous ne devons pas les mélanger. Séparez-les d'abord, commencez par le sujet, par exemple l'emplacement. Nous allons d'abord parler de la ville et du pays. Ensuite, nous allons parler des informations sur le produit ci-dessous, ainsi que de l' ordre logique dans notre hiérarchie. Notre hiérarchie commence, par exemple, avec le pays comme niveau supérieur à la ville. Commencez toujours par le niveau supérieur, puis descendez au niveau inférieur. Par exemple, ici, nous devrions placer le pays et le sommet, puis la ville devrait être en dessous. Si nous prenons, par exemple, le code postal, ajoutons-le également dans le filtre, le code postal doit se trouver en dessous de la ville. Comme vous pouvez le voir dans le filtre rapide, nous sommes en train de reconstruire l'ordre logique des niveaux de la hiérarchie. Il en va de même pour le produit. Nous avons d'abord la catégorie, la sous-catégorie, puis le nom du produit Ici, tout va bien avec ça. Ajoutez l'utilisateur, commencez à filtrer les données, ils commencent de haut en bas. Il y a comme un ordre logique du champ qui a vraiment du sens. Très bien, passons à l'astuce de filtre suivante, qui concerne toutes les valeurs dans des dimensions à très faible cardinalité. Ce que je veux dire , par exemple, examinons le pays. Le pays n'a que quatre valeurs. Et cela n'a vraiment aucun sens de tout utiliser car il ne s'agit que de trois ou quatre valeurs. Et les utilisateurs peuvent sélectionner ces valeurs sans pour autant les sélectionner ou les désélectionner Toutes ces dimensions sont vraiment de faible cardinalité. Et nous pouvons supprimer cette option. Passons au personnalisé et retirons-le avec nous. Nous avons plus d'espace à montrer aux utilisateurs et cette option prend généralement beaucoup de place. Très bien, passons donc à la suivante, à la ville, et vérifions les valeurs. Comme vous pouvez le constater, nous avons de nombreuses valeurs et ici, il est logique de les laisser telles quelles. Nous allons laisser toutes les valeurs, compris le code postal. C'est comme une cardonalité relativement élevée, nous allons laisser cette catégorie ici. Nous n'avons que trois valeurs. Cela n'a vraiment aucun sens d'utiliser les anciennes valeurs, donc je vais également les supprimer à partir d'ici. Et grâce à cela, nous avons désormais plus d'espace. Nous n'avons pas perdu de place pour cela. La sous-catégorie ici, agrandissons-la un peu. Et vous pouvez voir, oui, beaucoup de valeurs et il est logique sélectionner toutes les sous-catégories ou de les désélectionner Je vais donc m' en tenir à ça. Cela signifie que nous changeons simplement cela pour la catégorie et le pays est vraiment une dimension à très faible cadonalité Très bien, nous allons maintenant passer à la dernière astuce que j'ai pour vous, que j'utilise habituellement dans mes projets, qui porte aussi bien sur le design que sur le sentiment de suppléance dans Tableau Ici, nous allons utiliser les modes de filtrage appropriés dans les filtres rapides. Voyons ce que je veux dire par là. Tout d'abord, nous allons commencer par les dates de commande ou par la date que nous avons. À notre avis, j'ai généralement tendance à utiliser ici un champ continu au lieu d' une liste de valeurs distinctes. Ce que je veux dire par là, c'est que j'ai l'habitude venir ici l'année de la commande, les dates se connectent radicalement et les convertissent en continu. Avec cela, nous pouvons avoir une plage entre deux valeurs, ce qui peut également avoir moins d'espace dans Tableau. Allons-y et changeons maintenant. Comme vous l'avez peut-être déjà remarqué, la date de commande le filtre rapide ont disparu car nous avons changé le rôle de discret à continu. Allons le montrer à nouveau. Comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons le filtre rapide, très minimal et ne prenant pas beaucoup de place. C'est vraiment bien comme point de départ d' avoir une plage entre deux valeurs pour la date. Passons à la suivante . Nous avons le pays. Le pays a des dimensions à très faible cardinalité. Et ici, j'ai tendance à toujours utiliser une liste, plusieurs valeurs, donc tout est correct. Vérifions qu'il s' agit de plusieurs valeurs. Une liste. Je vais le laisser tel quel. Ensuite, nous avons la ville ici, nous avons beaucoup de valeurs ici. Nous ne pouvons voir que trois valeurs dans l'ensemble du filtre. Cela n'a aucun sens de l' avoir sous forme de liste de valeurs multiples. Au lieu de cela, j' allais dire qu' il s'agit d'une dimension à cardinalité moyenne, nous allons toujours avoir tendance à utiliser une liste déroulante pour cela Je garde toujours cette valeur unique. C'est comme une restriction, ça n'a aucun sens. Nous allons utiliser le menu déroulant à valeurs multiples . Comme vous pouvez le constater, nous avons un minimum de place. Nous n'avons qu'une seule valeur visible. Donc, si les utilisateurs veulent sélectionner les villes, ils vont sélectionner les valeurs dont ils ont besoin, puis les placards C'est vraiment minimal et ne prend pas beaucoup de place. Le suivant, nous avons également le code postal. Nous avons ici la même dimension de situation avec une cadonalité moyenne, nous avons comme beaucoup de valeurs, nous ne la laisserons donc pas sous forme de liste Nous pouvons l'avoir sous forme de menu déroulant. Comme vous pouvez le constater, la taille par rapport à la ville est vraiment grande. Individualisation. Nous allons également aller ici et le remplacer par plusieurs valeurs. Liste déroulante. La prochaine est la catégorie. C'est exactement le pays, seulement trois valeurs, très faible cadonalité Nous allons le laisser tel quel. Je pense à la sous-catégorie. Vous savez déjà qu'il a une cadonalité moyenne. Nous allons aller ici et en faire une liste déroulante. Nous allons maintenant passer à la dernière, nous en avons déjà parlé. Le nom du produit est énorme et possède de nombreuses valeurs. La meilleure pratique consiste à utiliser un joker pour cette valeur. Par exemple, prenons-en un autre. Prenons les prénoms. Je vais vous montrer le filtre ici et nous allons simplement le retirer. Le dernier pénis. Le nom du produit est également un énorme filtre. Il a beaucoup de valeurs ici, une dimension avec une cadéralité élevée Nous allons passer en mode wild card match, exactement comme le nom du produit. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant beaucoup de filtres, ce qui n'est pas vraiment bon pour les performances. Mais nous avons économisé beaucoup d' espaces en modifiant les modes de filtrage. Nous avons donc de très bons filtres rapides sur le côté droit, qui ne prennent pas beaucoup de place. J'ai donc abordé tous les trucs et astuces, ou les meilleures pratiques que j'utilise habituellement dans les projets Tableau lorsque j' utilise des filtres. C'est bon. Cela dit, vous connaissez les meilleures pratiques que j'ai l'habitude suivre une fois que je commence à créer des filtres dans Tableau. Ensuite, nous allons découvrir les différentes manières de trier nos données dans Tableau. 111. Tri d'Udemy 9 5: Bien, nous allons maintenant apprendre à trier vos données dans Tableau. Beaucoup de personnes pensent que tri des données dans Tableau ne fonctionne pas correctement, ce qui n'est pas vraiment correct. Nous allons donc maintenant éliminer cette confusion et comprendre comment fonctionne le tri dans Tableau. Allons-y, d'accord, voyons maintenant ce qu' est le tri. C'est très simple. Le tri consiste à organiser vos données dans un ordre précis. Et ici, nous avons deux options. Soit nous pouvons l'assortir par ordre croissant. Ici, nous pouvons organiser vos données par ordre croissant. Cela signifie que nous allons commencer par la valeur la plus basse, et au fur et à mesure que nous descendons, nous allons avoir la valeur la plus élevée. Prenons par exemple le numéro de commande. Nous pouvons les trier par ordre croissant. Alors les valeurs peuvent être comme ça, 123456, les valeurs augmentent à mesure que nous descendons Ou si nous avons, par exemple, le prénom, nous avons des caractères. Cela va être trié de A à Z. Par exemple, nous avons ici et Dwight, et nous finirons par La deuxième option consiste à trier vos données par ordre décroissant Ici, nous pouvons classer vos données par ordre décroissant. Cela signifie que nous commençons toujours par la valeur la plus élevée. Au fur et à mesure que nous descendons, nous allons atteindre la valeur la plus basse. Par exemple, voici à nouveau le numéro de commande, nous commençons par la valeur la plus élevée. Dans cet exemple, il s' agira du 654. Au fur et à mesure que je descends, je vais obtenir la valeur la plus basse. Il en va de même pour le prénom. Ce sera le contraire de l'ordre alphabilitique. Nous allons commencer par Pam, Michael James, jusqu'à ce que nous finissions par, et comme vous pouvez le constater, c'est très simple Nous n'avons que deux options trier les données par ordre croissant ou décroissant Passons maintenant à Tableau et voyons comment nous pouvons y parvenir. Très bien, nous allons maintenant créer une autre vue à partir de zéro. Nous allons nous en tenir à la plus grande, alors prenons, comme d'habitude, la sous-catégorie dans les rangées Et nous allons prendre, comme mesure, les ventes. Mettons-le dans les colonnes. Montrons les chiffres. Je vais passer aux étiquettes et aux couleurs. Ensuite, nous pouvons également avoir le pays dans les colonnes. Passons aux clients. À l'intérieur de la hiérarchie, nous avons notre pays. Mettons-le ici. D'accord, c'est notre point de vue pour le moment. Il existe deux manières de procéder dans Tableau : soit directement dans les visualisations, c'est ce que nous appelons le tri rapide, soit nous pouvons le faire au fur et tri rapide, soit nous pouvons le faire à mesure que nous développons la vue en tant que développeurs Nous allons commencer par le premier , où nous pouvons apprendre à trier à l'aide du tri rapide à partir des visualisations C'est ce que les utilisateurs vont généralement voir et faire. Bien, maintenant, pour le tri rapide dans Tableau, vous pouvez trier vos données à trois endroits directement dans les visualisations La première consiste à trier les données de l' en-tête en plaçant le pointeur de la souris sur le nom de l'en-tête Ici, vous pouvez voir que nous avons une petite icône pour trier vos données. Nous pouvons l'utiliser ici pour trier les informations d'en-tête. Ou au deuxième endroit, nous pouvons passer à l'axe d'ici. Et vous pouvez également voir qu'il y a une petite icône pour trier les données. Le troisième sur le dernier, si vous accédez aux étiquettes des champs, si vous accédez à l'une des valeurs présentes dans l'en-tête, vous pouvez voir que nous avons une petite icône pour trier les données. Ce sont les trois endroits où vous pouvez trier les données. Dans Tableau, le tri fonctionne en trois clics. Le premier clic permet de trier les données, le second de trier les données dans le sens croissant, le troisième de cliquer dans le sens décroissant pour afficher les données telles qu'elles sont triées à partir de la source de données Bien, par défaut, les données seront triées en tant que source de données. Si votre source de données est triée par ordre croissant, nous pouvons procéder de la même manière pour la vue Désormais, par défaut, nous n'appliquons aucun tri dans notre vue, mais nous le prenons à partir de la source de données Comme vous pouvez le constater, il est déjà trié par fission ascendante car nous l'avons obtenu à partir de la source de données Maintenant, si vous allez dans l' en-tête, par exemple, cliquons sur cette icône et voyons ce qui peut se passer. Comme vous pouvez le constater, rien ne s'est passé dans la vue, car elle ressemble exactement à la source de données. Nous l'avons dans la fission ascendante. C'est le premier clic que nous avons fait. Nous avons maintenant trié les données par ordre croissant. Vous pouvez voir ici que nous avons une petite icône qui indique que cette dimension est maintenant triée dans la vue de manière croissante Retournons ici et cliquons à nouveau. Voyons ce qui va se passer si je clique dessus. Maintenant, les données vont également être triées par ordre décroissant Ici, nous allons avoir une icône différente. Nous avons les tables, puis les accessoires se terminent. Maintenant, nous l'avons en train de décroître. Maintenant, revenons à l'accord, aux modèles de source de données. Ce que nous allons faire, c' cliquer pour la troisième fois. Si je clique à nouveau ici, l'icône disparaîtra de la dimension et les données seront triées exactement comme la source de données. Voici comment fonctionne le tri dans Tableau. Vous avez trois clics, le premier montant, le second descendant, et le dernier, nous allons le ramener à la Source de données Bien, nous allons maintenant passer au deuxième endroit où nous pouvons trier nos données dans la vue, et c'est l'axe. Si vous allez sur l'axe d'ici, nous pouvons trouver que la petite icône ici est exactement le contraire. Le premier clic permet de trier les données par ordre décroissant. Le deuxième clic permet de trier les données par ordre croissant. Et le troisième va le ramener à la valeur par défaut, comme maintenant, essayons-le. Nous allons cliquer sur le premier, comme vous pouvez le voir maintenant, les données et les lignes sont triées par ordre décroissant Nous commençons par les ventes les plus élevées. Au fur et à mesure de notre baisse, nous allons enregistrer les ventes les plus faibles. C'est bon. Maintenant, cliquons sur le second. Allons-y, nous trions maintenant les données par ordre croissant. Nous commençons donc par les ventes les plus basses et nous finissons par obtenir les meilleurs résultats. Et le troisième clic peut le mettre par défaut sans aucune commande. Cliquons dessus et nous revenons au début, où les données ne sont pas du tout triées. Ainsi, comme vous pouvez le voir avec l'en-tête et l'axe, nous trions les lignes, seules les lignes sont triées. Nous ne trions pas les colonnes. La France, l'Allemagne, l'Italie États-Unis peuvent rester dans la même position. Nous ne trions pas les colonnes. Maintenant, pour trier les colonnes, nous allons passer à la troisième place, à l'étiquette du champ. Nous allons passer à n'importe laquelle de ces valeurs, peu importe celle sur laquelle nous allons cliquer. Par exemple, sur le fauteuil, vous pouvez voir cette petite icône ici. Encore une fois identique à l'axe. Le premier va trier les colonnes par ordre décroissant, le second par ordre croissant et le troisième par ordre par défaut Comme maintenant, allons-y et cliquons ici sur cette icône. Les données sont maintenant triées par ordre décroissant. Cela signifie que la première colonne enregistrera les ventes les plus élevées, puis la suivante aura les ventes les plus faibles. Et en nous déplaçant vers la droite, nous allons obtenir la valeur la plus basse. Nous trions les colonnes ordre décroissant, comme vous pouvez le constater De plus, sur les colonnes, cette icône indique que les colonnes sont triées. Maintenant dans la vue. Maintenant, si nous cliquons à nouveau dessus, nous allons le trier par ordre croissant, en commençant par la valeur la plus faible, la première colonne En nous déplaçant vers la droite, nous allons également avoir le dernier avec la valeur la plus élevée. Ici, nous pouvons voir l'icône indiquant que les données sont triées par ordre croissant. Au dernier clic, comme vous le savez, nous allons revenir à la valeur par défaut, les données ne sont pas du tout triées. Très bien, tout tourne autour du tri rapide dans Tableau. C'est très simple, une fois que vous savez où trier les données et comment vous pouvez cliquer les données et comment vous pouvez cliquer pour trier les données de différentes manières, beaucoup de personnes s' y trompent. Mais c'est vraiment simple. Supposons que nous ayons le scénario suivant dans lequel vous dites, vous savez quoi, je ne veux pas offrir aux utilisateurs cette possibilité de trier les données. Je vais tout trier dans la vue et l'utilisateur va simplement voir le rapport tel que Bien, pour désactiver l' option de tri pour les utilisateurs, nous allons passer au menu principal. Ensuite, nous allons passer aux feuilles de travail. Et puis ici, nous avons le contrôle du tri affiché en tant que tablette par défaut activera, ce qui est vraiment logique. Maintenant, désactivons-le et voyons ce qui peut arriver. Maintenant, si vous allez dans les visualisations, vous verrez que nous n'avons plus icônes pour trier les données Que je consulte les ventes ici, que je passe à la sous-catégorie ou n'importe où, nous n'avons aucune option pour trier les données Cette possibilité va complètement disparaître pour les utilisateurs. Avec cela, nous avons complètement supprimé les options permettant aux utilisateurs de trier les données dans les visualisations. Pour être honnête, je n'ai jamais été dans une situation où je dois supprimer cette option pour les utilisateurs. Cela rend vraiment tout statique. Et c'est exactement le contraire de ce que nous voulons. Nous voulons que nos tableaux de bord et rapports soient toujours dynamiques et interactifs pour les utilisateurs Je pense qu'il est toujours très mauvais de ne créer que des rapports statiques sans aucune dynamique. À moins que les utilisateurs ne le demandent exactement pour dire, d' accord, je ne veux pas trier les données, rendre statiques autant que possible. Vous pouvez désactiver cette option. Pour l'instant, je vais passer aux feuilles de travail. Je vais juste montrer le contrôle des réglages et réactiver au fur et à mesure que nous passerons aux ventes. Vous pouvez voir que nous avons de nouveau reçu ces petites icônes pour faire le tri. Très bien, y. Tout dépend de la façon de trier les données directement à partir des vues, du point de vue de l'utilisateur. Très bien, nous allons maintenant passer au deuxième groupe où nous allons apprendre à trier les données au fur et à mesure que vous créez la vue. Pour ce faire, il existe deux manières de le faire, soit à partir de la barre d'outils, soit à partir de la dimension elle-même. Maintenant, si vous passez à la barre d'outils, nous avons ici deux options, croissant et tri décroissant Maintenant, pour trier ces dimensions, vous pouvez cliquer sur le pays, par exemple, nous sommes en train de trier les colonnes. Et puis cliquez ici, Ascending. Comme vous pouvez le constater, nous trions maintenant les données par ordre croissant pour les colonnes Si vous souhaitez trier la sous-catégorie, les rôles, nous pouvons cliquer ici puis cliquer sur croissant ou décroissant Comme vous l'avez peut-être déjà remarqué, nous trions les données toujours par mesure, par chiffre d'affaires. Si vous en avez le plus besoin, il sera indiqué de trier sous-catégories en fonction des ventes Nous n'avons aucune option ici pour trier les données par en-tête. Il n'est trié que par mesures. Bien, il s'agit de savoir comment trier les données de la barre d'outils. La deuxième méthode consiste à trier les données directement dans la dimension Passons, par exemple, à la sous-catégorie, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris Et comme vous pouvez le voir, nous avons ici deux options concernant le tri. Nous avons des outils clairs, triés et triés. Effacez le tri pour rétablir les paramètres par défaut. Allons-y et faisons-le pour repartir de zéro. Je vais donc tout effacer pour la sous-catégorie, puis cliquer dessus avec le bouton droit Et allons faire le tri. Avec cela, nous allons ouvrir une nouvelle fenêtre. Il indique que nous sommes en train de trier la sous-catégorie des dimensions. Je vais simplement le déplacer vers la gauche afin voir comment le tableau va réagir à ma sélection. OK, qu'est-ce qu'on a ? Voici deux sections. Le premier concerne la façon de trier les données, les méthodes de tri. Le second concerne l' ordre de tri, croissant et décroissant Voyons voir, quelles sont les options qui s'offrent à nous ? Nous avons cinq options. L'ordre des sources de données, manuel rempli par ordre alphabétique, et commençons plutôt par le premier, l' ordre des données . Ici, nous l' avons sous forme ascendante Nous trions les valeurs dans notre en-tête, la sous-catégorie par ordre croissant, par ordre alphabétique Nous pouvons l'inverser en passant dans l'ordre décroissant. Comme vous pouvez le constater, les valeurs changent. Maintenant, si nous voulons tout réinitialiser, nous pouvons aller ici et cliquer sur Effacer pour accéder aux paramètres par défaut. C'est tout pour l'ordre des sources de données. Passons à la suivante. Nous allons avoir exactement le même effet parce que nous l'avons également dans l' ordre alphabétique. Allons par ici. Comme vous pouvez le constater, rien ne va changer car nous l' avons à la descente Passons par ordre alphabétique au commutateur ascendant et au commutateur Hedron Exactement le même effet. Très bien, passons maintenant à la troisième. Nous allons aller sur le terrain. Nous pouvons trier les données par n'importe quel champ, à partir de l'ensemble de la source de données. n'est même pas nécessaire que le champ soit visible, mais bien sûr, cela n'a aucun sens de le faire. Par défaut, Tableau sélectionne les ventes car il s'agit de la seule mesure dont nous disposons. Dans la vue, cela a du sens et les données sont triées de manière croissante Mais si vous le souhaitez, vous pouvez trier les données en fonction du nombre de clients dans chaque catégorie ou sous-catégorie. Nous pouvons aller ici et sélectionner l'identifiant du client et la fonction peut compter le nombre total de clients dans chaque catégorie. Ces catégories sont désormais triées par ordre croissant, en fonction ou en fonction du nombre total de clients Nous avons la possibilité de trier les données par n'importe quel champ de la source de données. Mais cela n'a évidemment aucun sens de trier les données de cette manière, car cela risque de semer la confusion chez les clients et ils ne comprendront pas pourquoi ces catégories sont triées de cette manière sans avoir une description dans leur rapport. C'est tout pour cette méthode, trier le champ pi. Passons à la suivante. Nous avons le manuel Sort Pi et vous avez ici la liberté de choisir l'ordre des dimensions. Par exemple, nous pouvons prendre ces machines ici. Au fur et à mesure que je le déplace vers le bas, vous pouvez voir que l'ordre dans la vue change également. Je peux trier les dimensions comme je le souhaite. Ici, c'est très simple. Nous n'avons aucune règle, nous n'avons pas de règles ascendantes ou descendantes Nous avons la liberté totale de trier les valeurs dans n'importe quelle dimension. C'est tout pour cette option, passons à la suivante. Et le dernier, nous avons le nid. Maintenant, pour comprendre le fonctionnement du tri imbriqué dans Tableau, nous devons travailler avec plusieurs dimensions Le meilleur moyen est d'établir une hiérarchie. Maintenant, allons-y et créons une autre vue. Je vais juste aller fermer celui-ci ici. Emmenons le continent à la hausse et faisons également grimper les bénéfices dans les colonnes. Comme d'habitude, nous allons afficher les étiquettes de nos données. Maintenant, si vous allez sur le continent d'ici et que vous vous connectez radicalement, passons au genre. Supposons que nous trions les données par source de données en ordre décroissant Comme vous pouvez le constater, nous ne trions désormais que le continent. Si nous examinons le pays, vous pouvez constater que seul le continent est trié, mais pas le pays. Donc, si vous allez dans la ville, vous pouvez voir que la ville n' est pas triée selon la première dimension, elle est triée. Mais maintenant, au lieu de cela, nous pouvons utiliser le tri imbriqué afin de trier automatiquement toutes les dimensions de la hiérarchie Allons-y et retirons ces trucs. Je vais donc simplement revenir au continent, ou nous appelons cela un forage vers le haut, en cliquant avec le bouton droit de la souris. Passons à Sort. Ensuite, nous allons aller au nid. Maintenant, nous allons dire, d'accord, ascendant. Et nous allons utiliser la mesure, la somme agrégée des bénéfices, afin de trier les données. Maintenant, allons-y et fermons-le. Et avec cela, nous avons obtenu le tri imbriqué. Comme vous pouvez le constater, le continent est trié. Mais maintenant, si je me penche sur le pays, voyons si le pays sera également bien trié. Maintenant, si vous regardez attentivement les données, vous pouvez constater que les États-Unis sont le seul pays de ce continent. Nous ne pouvons donc en voir aucune sorte ici. Mais vous pouvez voir que les pays d'Europe sont triés, en ordre croissant, en commençant par la valeur la plus faible provenant de l'Italie, puis de la France, puis de l'Allemagne Vous pouvez voir que le pays de ce continent est également trié en fonction des tris imbriqués Comme vous pouvez le constater, les pays de chaque continent seront triés séparément des pays des autres continents. C'est ainsi que fonctionne le tri imbriqué. Allons-y et investissons également les bénéfices sur les couleurs. Descendons maintenant dans la hiérarchie et descendons jusqu'à la ville. Nous allons avoir plus de données et les choses seront plus claires, comme vous pouvez le constater. Maintenant, la ville est également bien triée et maintenant nous trions les villes dans un seul pays. Par exemple, ici aux États-Unis, les ventes les plus faibles se situent à Portland et les ventes les plus élevées. Nous trions les villes en fonction du pays. Il s'agit donc d'une section. La section suivante est consacrée à l'Italie. Le prochain est l'Allemagne. Chaque pays sera donc trié séparément des autres pays. Nous avons ainsi appris que cette méthode fonctionne si nous avons plusieurs dimensions et qu'elle fonctionnera parfaitement si nous avons arch. À notre avis, tout aura du sens et le tri sera très logique pour les utilisateurs. Je vais par exemple accéder au code Bostl ou revenir en arrière, selon moi, tout sera trié de manière très logique C'est bon, les gars. Nous avons donc tout expliqué, comment trier les données contenues dans nos vues du point de vue de l' utilisateur, comment trier les données au fur et à mesure que nous créons les vues. Et je pense que c'est vraiment simple et pas si compliqué. Bien, il s'agit donc de savoir comment trier nos données dans Tableau. Et nous avons terminé cette section. Dans la section suivante, nous allons découvrir les paramètres de Tableau pour ajouter de la dynamique à nos visualisations. 112. Intro d'Udemy 10: tout le monde. Nous allons maintenant parler des paramètres. Les paramètres changent la donne dans Tableau et c'est parce que c'est mon avis. Les paramètres sont la meilleure fonctionnalité introduite par Tableau. Parce que les paramètres de Tableau peuvent rendre vos visualisations très dynamiques, interactives et flexibles d'une manière unique que vous ne trouverez dans aucun autre outil Très bien, alors quels sont les paramètres ? Les paramètres sont comme des variables dans les langages de programmation qui permettent à l'utilisateur de remplacer une valeur constante dans les calculs, les filtres, une ligne de référence, etc. Bien, maintenant, ce que cela signifie réellement, c' que si vous créez une vue pour vos utilisateurs, vous prenez déjà de nombreuses décisions. définissant un grand nombre de valeurs qui peuvent rester statiques, les utilisateurs ne sont autorisés qu'à lire vos points de vue. Par exemple, vous pouvez créer le calcul suivant dans Tableau dans lequel vous définissez un seuil pour votre KPI Vous dites donc que si le total des ventes est inférieur à 400, le KBI s'affichera en rouge Sinon, il sera vert. Ici, la valeur du seuil 400 est statique et ne peut pas être modifiée par les utilisateurs. Les spectateurs ne peuvent être modifiés que par le développeur. Mais maintenant, vous vous trouvez peut-être dans une situation où vous avez deux exigences émanant de deux utilisateurs différents, où ils définissent des seuils différents. Ici, vous finissez par effectuer deux calculs pour deux clients et créer deux vues. Mais maintenant, au lieu de le faire, nous pouvons utiliser le pouvoir des paramètres. Ici, nous pouvons remplacer la valeur 400 par un paramètre, puis nous pouvons proposer le paramètre comme champ de saisie pour les utilisateurs de la vue. Et maintenant, les utilisateurs peuvent utiliser le paramètre pour définir la valeur requise, car cela nécessite l'utilisation de paramètres pour modifier le comportement de votre vue en fonction de la valeur du paramètre. Cela rendra vos points de vue dynamiques et prêts à répondre à toutes les exigences. Et il existe d'innombrables façons d' utiliser les paramètres dans Tableau. Et dans ce tutoriel, je vais vous montrer six cas d'utilisation différents. Le premier cas d'utilisation concerne l'utilisation des paramètres et des calculs. Le deuxième cas d'utilisation concerne les lignes de référence, le troisième comment les utiliser dans un filtre. Et nous avons un autre cas d'utilisation très spécial montre comment passer d'une dimension à l'autre et passer d'une mesure à l'autre de manière très dynamique dans une vue et dans un autre cas d'utilisation concernant les titres et le texte. Et le dernier cas d'utilisation, comment utiliser les paramètres dans les stylos. Très bien les gars, c'était donc une brève introduction aux paramètres. Ensuite, nous allons apprendre à créer des calculs dynamiques à l'aide de paramètres. 113. Udemy 10 2 Calc: Très bien les gars, commençons maintenant par le premier cas d'utilisation, comment utiliser les paramètres dans les calculs. Créons maintenant une sorte de KBI pour suivre les bénéfices par sous-catégorie OK, maintenant nous allons nous en tenir à la source de données volumineuses et nous allons passer aux produits pour obtenir la sous-catégorie Ensuite, nous avons besoin des bénéfices les plus importants. Nous allons donc passer aux commandes et récupérer les bénéfices ici. OK, alors maintenant nous allons également montrer les étiquettes sur la vue. Et maintenant, nous pouvons avoir un seuil ou un BI, où nous allons dire que si le bénéfice est inférieur à dix 000 dollars, il sera rouge. Tout ce qui dépasse dix K sera vert. Maintenant, pour créer la logique et les couleurs de la vue, nous devons créer des calculs. Ne vous inquiétez pas quant à la manière de créer des calculs dans Tableau, car nous allons avoir une section dédiée à cela. Maintenant, pour créer le calcul, nous allons accéder au volet de données de manière radicale sur l'espace vide, puis choisir Créer un champ calculé. Allons-y. Et maintenant, nous allons l' appeler QBI Colors. Maintenant, nous allons écrire ici l'expression concernant notre logique. Il indique si nous en avons besoin et que nous en avons les bénéfices. Nous avons dit que s'il fait moins de 1 000 K, il peut être rouge. Nous allons donc écrire la valeur en rouge, sinon elle sera verte. Finissons-en avec ça. Nous avons notre logique pour les couleurs dans notre vision, et comme vous pouvez le voir ici dans nos calculs, nous avons une constante. Ce sont les dix kilomètres. Allons-y et créons-le. Nous allons donc cliquer sur OK. Et ici, sur le côté gauche, vous pouvez voir notre dimension. Nous allons le prendre et le mettre sur les couleurs. Passons maintenant à l'intérieur et attribuons les valeurs aux couleurs vertes. Ça va être vert et rouge. Ça va être rouge. Cliquons sur OK. Nous pouvons maintenant transmettre ce rapport aux utilisateurs pour qu'ils puissent le consulter et interagir avec lui. Mais maintenant, comme vous pouvez le constater, les calculs du KPI sont vraiment statiques et ils ne peuvent pas le personnaliser Afin de donner maintenant aux utilisateurs la possibilité de définir ce qui est rouge et ce qui est vert, nous devons utiliser des paramètres. Maintenant, pour créer des paramètres dans Tableau, il existe deux manières de le faire. Soit vous accédez au volet de données et créez vos paramètres, soit vous les avez créés à l' endroit où vous en avez besoin. Par exemple, si vous créez un filtre, dans le cadre de la création du filtre, nous pouvons créer des paramètres. Voyons maintenant d'abord comment créer des paramètres dans le volet de données. Dans les volets de données, vous pouvez créer des paramètres de deux manières. Soit vous allez dans l' espace vide, Tic, cliquez dessus, puis vous pouvez voir ici créer un paramètre, soit l'autre option est que vous allez en tête du volet de données et vous avez ici une petite flèche. Si vous cliquez dessus, vous verrez exactement le même menu déroulant. Et ici, nous avons la possibilité de créer un paramètre. Sélectionnons-le. Et maintenant, nous avons la fenêtre de création de paramètres. Tout d'abord, nous devons lui donner un nom, nous allons l'appeler choose threshold. Ensuite, nous devons définir le type de données du paramètre. Et si nous allons ici, vous pouvez voir une liste de tous les types de données. Mais ici, vous les connaissez tous. Mais Table a décidé d'utiliser des flottants et entiers plutôt que des nombres, trous et des nombres décimaux Mais ils sont exactement les mêmes pour le moment. Nous allons utiliser les nombres entiers. Nous ne voulons pas avoir de nombres décimaux dans le KPI. Une fois cela fait, nous pouvons définir le format d'affichage ici. Pour chaque type de données, il existe différents formats pour représenter les valeurs. Comme vous pouvez le voir, nous avons des normes numériques automatiques, des pourcentages, des devises, personnalisées. Je vais m'en tenir à l'automatique. Ensuite, dans le suivant, vous devez définir la valeur par défaut qui apparaîtra dans l'entrée. Donc, ici, je dirais que ce seront les 10 000 et, bien sûr, les utilisateurs peuvent changer cela. Ensuite, vous disposez de différentes options pour limiter ce que les utilisateurs peuvent sélectionner. L' option par défaut est donc tout. Cela signifie que vous autorisez les utilisateurs à saisir n'importe quelle valeur, mais bien entendu, nous avons limité le type de données aux nombres entiers Cela signifie que les utilisateurs ne peuvent pas entrer de caractères dans le champ de saisie. Ou vous définissez pour l'utilisateur une liste de valeurs autorisées. Vous pouvez donc autoriser, par exemple, cinq valeurs différentes, peut-être pour vous assurer que rien ne va mal dans la vue. Vous rendez donc le paramètre plus restrictif. La liste est donc quelque chose comme discrète, vous autorisez une liste de valeurs distinctes. Et la suivante est un peu comme les stylos, vous définissez le début et la fin de la plage, puis vous définissez les étapes entre ces deux valeurs. Donc, pour l'instant, je vais le laisser ouvert afin que les utilisateurs puissent sélectionner ce qu'ils veulent. Très bien, maintenant, allons sur OK pour créer le paramètre et maintenant, si vous vérifiez le bain de données sur le côté gauche, laissez-moi simplement minimiser ces tables. Vous pouvez voir que le paramètre sera toujours créé à la fin du volet de données. Il existe donc une sorte de séparateur entre vos données et les paramètres, car les paramètres sont indépendants de votre source de données. n'y a donc aucune dépendance entre les paramètres et votre jeu de données. C'est quelque chose de complètement indépendant et uniquement spécial pour le classeur Bon, maintenant nous avons le paramètre, comment nous allons le montrer aux utilisateurs. Pour ce faire, c'est très simple. Accédez au paramètre, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, puis nous avons la possibilité d'afficher les paramètres dans la vue. Sélectionnons-le. Vous pouvez maintenant voir le paramètre saisi sur le côté droit de la vue. Ici, nous pouvons voir la valeur de dix K par défaut. Maintenant, changeons la valeur. Nous allons en avoir environ 500. Vous ne voyez rien changer dans notre point de vue. Peu importe donc ce que vous offrez ici. Vous voyez que la vue ne change pas. Cela signifie que nous devons maintenant le relier d'une manière ou d'une autre à la vue. Et pour ce faire, nous allons entrer dans les calculs et remplacer la valeur constante par le paramètre. Voyons comment nous pouvons le faire. Nous allons passer à notre calcul, les couleurs QBI. Cliquez dessus avec le bouton droit, puis passons à Modifier. Nous devons donc maintenant aller ici et remplacer cette valeur. Je vais le supprimer et maintenant nous allons taper le nom du paramètre. Comme vous pouvez le voir Tableu, suggérez-nous ici et cliquez dessus. Que toutes les valeurs que l'utilisateur va donner pour ce paramètre seront utilisées directement dans ce calcul. Essayons ça. Je peux cliquer sur OK. Comme vous pouvez le constater, quelque chose a déjà changé dans la vue, mais jouons avec les valeurs. Au lieu de 5 K, nous allons avoir environ 20 K. C'est bon. Et avec cela, je viens de modifier le seuil de ce KPI. Donc maintenant, tout ce qui est en dessous de 20 K sera rouge, tout ce qui est plus haut sera vert. Prenons une autre valeur, comme 50 K. Et maintenant, comme vous pouvez le constater, le seuil est vraiment élevé. Nous n'avons que deux valeurs. C'est vert, et comme vous pouvez le constater, c'est très dynamique. Et vous donnez aux utilisateurs le pouvoir de définir et de personnaliser le KPI comme ils Ainsi, vous allez répondre à de nombreuses exigences d'un seul coup d'œil. J'adore cette fonctionnalité de Tableau. Très bien, c'est donc tout pour les calculs dynamiques. Nous allons maintenant apprendre à utiliser des paramètres pour créer des lignes de référence dynamiques. 114. Udemy 10 3 Ref: Très bien, voyons maintenant un autre cas d'utilisation des paramètres. Nous pouvons utiliser des paramètres dans la ligne de référence, afin de montrer dans notre vue une ligne de référence pour indiquer quel est le seuil, juste pour indiquer plus clairement où se situe la limite entre le rouge et le vert. Et ici, nous pouvons utiliser notre paramètre déjà existant, savoir le seuil dans la ligne de référence. Permettez-moi de vous montrer rapidement comment nous pouvons y parvenir. Passons maintenant au volet d'analyse. Ensuite, nous avons la possibilité de créer une ligne de référence ici. Alors allons-y et connectons-nous deux fois. Nous avons maintenant une nouvelle fenêtre pour configurer la ligne de référence. Il existe de nombreuses options, mais nous pouvons maintenant nous concentrer sur les paramètres. Ce qui est vraiment important ici, c'est la valeur de la ligne de référence. allons maintenant vérifier l'option comme nous pouvons le voir ici, comme vous pouvez voir Tableau ici suggérer la métrique. La seconde consiste à créer un nouveau paramètre. La troisième consiste à choisir le paramètre déjà existant. Comme vous pouvez le constater, nous pouvons créer nouveaux paramètres exactement là où nous en avons besoin. Mais pour l'instant, il est tout à fait logique d'utiliser le même paramètre dans la ligne de référence. Allons-y et sélectionnons-le. Maintenant, comme vous pouvez le voir sur le côté droit, nous avons déjà une ligne de référence dans notre vue et nous avons l' étiquette Choose Threshold. Au lieu d'afficher les étiquettes, nous pouvons afficher les valeurs du paramètre. Pour ce faire, nous allons accéder aux étiquettes et nous pouvons modifier ces deux valeurs. Sélectionnons-le. Et c'est tout pour le moment, allons-y et cliquez sur OK. Comme vous pouvez le voir, nous montrons maintenant le seuil sous forme de ligne de référence. Et si nous changeons la valeur des 50 K deux, disons dix k, allons-y. Maintenant, comme vous pouvez le constater, l'utilisateur peut contrôler tout ce qui se trouve dans la vue en saisissant le paramètre. Ils modifient les calculs tout comme la ligne de référence. C'est vraiment cool et professionnel d'intégrer cette dynamique à vos rapports Voici comment vous pouvez utiliser la valeur du paramètre à l'intérieur de la ligne de référence. Très bien, c'est donc tout pour les lignes de référence dynamiques. Ensuite, nous allons apprendre à utiliser les paramètres dans les filtres. 115. Udemy 10 4 filtres: Très bien, nous allons maintenant passer au prochain cas d'utilisation où nous allons utiliser les paramètres dans les filtres. Et nous pouvons également apprendre à créer des paramètres exactement à l' endroit où nous en avons besoin. Nous allons donc maintenant créer un rapport dans lequel nous allons présenter les dix meilleurs produits de notre ensemble de données. Pour ce faire, nous allons nous en tenir à la source de données de pointe. Passons aux produits et nous prenons le nom du produit de manière autoblique Nous avons maintenant une liste de nos produits et ce dont nous avons besoin, c'est d'une mesure. Nous allons passer aux commandes et nous allons prendre les ventes, les faire glisser et dessiner ici comme d'habitude. Faisons des étiquettes et je vais les trier. Descendant. Maintenant, nous voulons montrer uniquement les dix meilleurs produits. Pour ce faire, nous allons prendre le nom du produit dans les filtres, afin de pouvoir le faire glisser à partir de là en maintenant la touche Ctrl enfoncée, puis en le déposant sur les filtres. Maintenant, dans les filtres ici, nous voulons montrer les dix meilleurs produits. Pour ce faire, nous allons aller au sommet. Maintenant, nous allons définir la règle. Tout va bien. Vous pouvez donc voir ici les dix meilleurs en termes de ventes. Comme vous pouvez le constater, nous sommes en train de définir une règle. Dans cette règle, c'est comme dans les calculs, nous avons une constante. La constante de cette règle est le dix. Maintenant, vous vous retrouvez peut-être dans la même situation où un utilisateur demande les dix meilleurs produits et un autre utilisateur demande les 20 meilleurs produits. Maintenant, au lieu de créer deux filtres différents, deux vues différentes, nous pouvons rester avec la même vue et utiliser des paramètres. Ensuite, vous allez donner aux utilisateurs finaux le soin de définir leur liste. Nous devons donc maintenant changer la valeur de dix en paramètre. Alors, cliquons ici. Et ici, nous avons toujours les trois options. Soit la valeur que vous entrez, soit vous pouvez créer un paramètre ou utiliser un paramètre déjà existant. Nous voulons maintenant créer un nouveau paramètre pour cette vue, et comme vous pouvez le voir, il s'agit la deuxième méthode pour créer des paramètres. Nous n'allons pas accéder à la banque de données, nous allons la créer exactement là où nous en avons besoin Allons-y et cliquez sur Créer un nouveau paramètre. Nous avons donc à nouveau ici la même fenêtre dans laquelle nous allons créer un paramètre. Nous allons l'appeler Choose Top Products. Vous remarquerez peut-être que vous ne pouvez pas modifier le type de données car vous créez ici un paramètre dans le filtre pour les ventes. Et les ventes sont une question de mesure et de chiffre. Mais pareil ici, vous pouvez personnaliser le format d'affichage, la valeur actuelle, ainsi que les valeurs que vous pouvez autoriser, qu' il s'agisse de tout ou d'une plage. Alors maintenant, essayons la gamme. Le minimum sera de un, le maximum de 50. Et nous allons avoir une taille de cinq pas. bon, c'est tout. Cliquons sur OK. Maintenant, vérifions à nouveau la règle. Nous avons Tube puis notre paramètre en fonction des ventes. Cela signifie donc que nous n'avons pas de valeur constante et que nous utilisons le paramètre. Allons-y et appuyons sur OK. Comme vous pouvez le constater, le rapport affiche les dix meilleurs produits, car la valeur par défaut du paramètre est dix. Et si vous cochez le côté gauche, nous avons un nouveau paramètre appelé Choose Top Products. Génial. Maintenant, l'étape suivante consiste à afficher correctement les paramètres pour les utilisateurs et à dire Afficher le paramètre. Très bien, alors vérifions maintenant nos paramètres. Maintenant, il en affiche 11. Je pensais en avoir donné dix. Modifions-le donc à nouveau. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris , puis allons-y. D'accord, parce que nous respectons ces valeurs. Comme vous pouvez le voir, c'est comme des stylos, cela commence à 1611 et ainsi de suite parce que la taille est de cinq Donc, ce que nous allons faire, c'est le ramener à zéro, puis, comme vous pouvez le voir, nous en avons de nouveau dix. Cliquons sur OK. Très bien, maintenant je vous promets que nous avons les dix premiers, parce que si vous vérifiez la valeur ici sur le paramètre, c'est dix. Très bien, maintenant c' est quelque chose de différent. Au lieu d'avoir des champs de saisie ici, nous avons comme un curseur de plage L'utilisateur peut modifier les diapositives. Vous pouvez voir que notre filtre a réagi et qu'il affiche maintenant les 20 premiers ou que les utilisateurs peuvent utiliser ces flèches pour changer d'étape. Et comme vous pouvez le constater, au fur et à mesure que je passe à différentes valeurs, les yeux du filtre changent également. Cela dit, c'est ainsi que vous pouvez utiliser les paramètres et les filtres. Comme vous pouvez le constater, votre affichage est très dynamique et vous permettez aux utilisateurs de personnaliser ce qu'ils veulent. Très bien, les gars, c'est tout pour les filtres dynamiques. Ensuite, nous allons apprendre un cas d'utilisation très intéressant des paramètres, comment nous pouvons passer dynamiquement d'une dimension à une autre et d'une mesure à l'autre. 116. Udemy 10 5 Swap: Très bien les gars, nous allons maintenant passer au cas d'utilisation le plus important des paramètres. Vous pouvez voir ce cas d'utilisation presque dans chaque projet de table. Le cas d'utilisation consiste à utiliser des paramètres pour basculer entre les dimensions et les mesures. Voyons maintenant d'abord comment utiliser les paramètres pour passer d'une dimension à l'autre dans une seule vue. Supposons que vous créez un tableau de bord sur les ventes et que vous aurez des vues telles que les ventes par pays, les ventes par catégorie. Cela signifie que vous créez deux vues avec la même métrique mais des dimensions différentes. Désormais, au lieu d'avoir deux vues, nous n'en aurons qu' une pour les utilisateurs. Et ils vont décider de la dimension qu'ils vont utiliser dans la vue. Maintenant, pour ce faire, nous devons utiliser la puissance des paramètres. Très bien, alors maintenant allons-y et créons notre vue. Nous avons les ventes, alors prenons les ventes sur les colonnes. Ensuite, nous avons besoin des pays. Nous allons nous en remettre aux clients. Ensuite, nous avons ici le pays et les querelles, super. Et comme d'habitude, nous allons montrer les étiquettes. Nous voulons maintenant faire du pays de la dimension une variable, un paramètre. Cela signifie donc que nous devons d'une manière ou d'une autre passer d'une dimension à l'autre, entre le pays et la catégorie dans la même perspective. Cela signifie donc qu'au lieu d' avoir la dimension pays, nous voulons avoir une dimension dynamique avec des valeurs différentes. Maintenant, la première chose à faire est de créer un paramètre dans lequel l'utilisateur va choisir dimension à présenter dans la vue. Nous allons donc créer un paramètre depuis le volet de données. Cliquez ici, puis créez un paramètre ici. L'objectif principal de ce paramètre est de choisir la dimension qui peut être présentée dans la vue. Tout d'abord, donnons-lui un nom, nous allons l'appeler Choose Dimension. Et maintenant, la question est de savoir quelles sont les valeurs contenues dans ce paramètre ? Ce sera le nom de la dimension. Il s'agira donc de valeurs telles que le pays et la catégorie. Ce sont donc des chaînes, donc le type de données ici sera une chaîne. Allons-y et sélectionnons-le. Et comme vous pouvez le constater, Tableudd a désactivé le format Nous ne pouvons pas choisir le format de la chaîne, c'est comme un texte libre. Ensuite, nous devons définir la valeur actuelle, et ici nous allons avoir le pays de la dimension par défaut. Allons donc saisir la valeur du pays. Bien, maintenant que le type de données est une chaîne, nous ne pouvons pas créer de plage à partir de celui-ci Nous n'avons donc ici que deux options. Soit nous allons l' avoir sous forme de texte libre, sous forme de champ de saisie. Dans ce scénario, il est tout à fait logique d'avoir une liste prédéfinie pour les utilisateurs, car les utilisateurs ne verront pas votre source de données et ils n'ont aucune idée des dimensions que nous avons pour cela. Si nous optons pour le texte libre, cela va être vraiment confus et personne n' en trouvera la bonne dimension. Dans ce scénario, nous devons vraiment fournir une liste prédéfinie aux utilisateurs, puis ils vont sélectionner la valeur qui leur convient. Dans cet exemple, nous n'allons proposer que deux dimensions. C'est le pays et la catégorie. Allons-y et ajoutons ces valeurs. Nous allons donc avoir le pays et la prochaine valeur sera la catégorie. Et bien sûr, vous pouvez ajouter d'autres dimensions comme la ville, le nom du produit, etc. Alors maintenant, nous allons nous en tenir à l'exemple. Et c'est tout, alors cliquons sur OK, super. Maintenant, si vous corrigez les difficultés liées aux données, nous avons un nouveau paramètre appelé choose Dimension. Ici, vous pouvez voir rapidement quel type de données nous avons pour chaque paramètre ? L'étape suivante consiste maintenant à afficher le paramètre pour que les utilisateurs finaux se connectent radicalement. Allons afficher le paramètre. Très bien, vérifions maintenant nos paramètres. Sur le côté droit, nous avons une liste. C'est logique. Nous avons créé un paramètre de liste, et à la fin, nous allons avoir une liste pour les utilisateurs. Et à l'intérieur, nous n'avons que deux valeurs, le pays et la catégorie. Maintenant, si vous passez de l' une à l'autre de ces deux valeurs, rien ne changera dans la vue car ce paramètre n'est pas encore connecté à notre vue. Très bien, maintenant nous allons créer notre dimension dynamique et notre dimension dynamique utiliser dans la vue plutôt que dans le pays. Cela signifie que nous devons créer un nouveau champ pour le faire radicalement ici et créer un champ calculé. Allons-y maintenant. Appelons cela une dimension dynamique. Nous allons utiliser ici le cas où , ne vous inquiétez pas pour ça. Je vais tout expliquer dans la section des calculs. La syntaxe commence par case , puis nous devons spécifier le nom du champ. Dans ce cas, nous allons entrer le paramètre, notre paramètre appelé ici. Comme vous pouvez le constater au moment où vous écrivez Tableau nous suggère des choses. Notre champ choisit la dimension. Ensuite, nous allons spécifier une action pour chaque scénario, pour chaque valeur. Passons à une nouvelle ligne et juste au moment où la première valeur sera le pays, vous devez faire très attention à l'écrire exactement comme nous l' avons écrit dans le paramètre. Il a été mis en majuscule dans le paramètre et il devrait également être en majuscule ici, sinon cela ne fonctionnera pas Maintenant, que peut-il se passer si la valeur est le pays ? Ensuite, nous devons spécifier l'action. Si les utilisateurs choisissent le pays, que peut-il se passer ? Le pays de dimension doit être utilisé. Allons écrire ici, Country. Et comme vous pouvez le constater, au moment où j'écris, cela suggère que nous avons besoin de la dimension pays. Vous pouvez le voir sur l'icône ici, alors sélectionnons-le. Très bien, passons maintenant au scénario suivant dans lequel l'utilisateur va sélectionner la valeur de la catégorie. C'est exactement la même chose que nous pouvons écrire ici. Lorsque la valeur est une catégorie, que peut-il se passer ? La catégorie de dimension doit être utilisée. Commençons par là. Catégorie. Et comme vous pouvez le constater, nous avons suggéré ici la catégorie de dimensions. Sélectionnons-le qui indique que ce sont les scénarios qui peuvent arriver au paramètre et nous devons terminer l' affaire avec gain de cause comme ceci. Comme vous pouvez le constater dans ce calcul, nous ne faisons qu'établir un mappage entre les valeurs des paramètres et les dimensions. Allons-y et cliquons sur OK. Comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant une nouvelle dimension sur le côté gauche appelée dimension dynamique. C'est un champ calculé, et maintenant nous allons supprimer notre dimension statique, le pays. Et au lieu de cela, nous allons ajouter notre nouvelle dimension dynamique. Très bien, alors maintenant allons-y et vérifions-en avec le travail éthique. Comme vous pouvez le constater, la valeur est désormais une catégorie et dans la vue, nous voyons les catégories , ce qui est vraiment bien. Très bien, changeons maintenant la valeur du paramètre en country. Comme vous pouvez le constater, la dimension de la vue a changé. Nous avons donc maintenant un pays au lieu d'une catégorie. Comme vous pouvez le constater, les paramètres sont très puissants et vous passez à une vue totalement dynamique, où les utilisateurs peuvent définir le niveau de détail de la vue en modifiant la dimension. Alors imaginez maintenant que vous créez tableau de bord avec les ventes et que vous avez dix dimensions. Ici, vous n' avez qu'une seule vue au lieu de dix rapports. Très bien, cela correspond à ce cas d'utilisation. C'est ainsi que nous passons d'une dimension à l' autre à l'aide de paramètres. Très bien, vous avez maintenant la tâche Tableau suivante. La tâche consiste à créer une mesure dynamique en utilisant des paramètres situés entre trois mesures, bénéfices des ventes et la quantité. Dans le même point de vue. Vous pouvez suspendre la vidéo dès maintenant pour effectuer la tâche, puis la reprendre une fois que vous avez terminé. Très bien, alors laissez-moi vous montrer comment vous pouvez le faire. Nous avons exactement les mêmes étapes que les dimensions que nous avons. Tout d'abord pour créer le paramètre et ensuite pour créer la logique dans le champ calculé. Commençons par le premier. Pour créer les paramètres, nous allons accéder au volet de données. Cliquez ici et créez un paramètre, nous l'appellerons Chose Measure. Et ici, nous devons réfléchir aux valeurs des paramètres. Ce sera donc le nom des mesures, ce qui signifie que le type de données sera une chaîne. Et ici, nous devons définir la valeur par défaut. Nous avons ici trois valeurs, les ventes, le profit et la quantité. Et nous allons avoir la valeur par défaut sous forme de ventes. Là encore, en ce qui concerne les valeurs que les utilisateurs ne connaissent pas à propos de votre source de données, ils ne connaissent pas le nom exact de vos mesures. Vous devez donc créer une liste prédéfinie pour eux. Allons par ici. Nous avons trois valeurs, donc nous allons avoir la première les ventes, la deuxième le profit et la troisième la quantité. C'est ça. Allons-y et appuyons sur OK. Comme vous pouvez le voir sur le côté gauche nous avons notre nouveau paramètre. Et l'étape suivante consiste à afficher les paramètres pour les utilisateurs finaux. Pour ce faire, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et affichez le paramètre. Vérifions notre paramètre. Ici, vous pouvez voir que cela commence par les ventes. Comme il s'agit de notre valeur par défaut, vous pouvez passer d'une valeur à l'autre, mais comme vous pouvez le constater, rien ne change à la vue, la vue affiche toujours les ventes. L'étape suivante consiste maintenant à créer le champ calculé. Pour ce faire, nous allons passer radicalement au volet de données ici, puis sélectionner Créer un champ calculé. Nous allons l'appeler mesure dynamique. Là encore, nous pouvons utiliser le même cas de syntaxe, puis le nom du paramètre, alors choisissez. Nous allons sélectionner la mesure. Nous allons maintenant définir les scénarios dans lesquels la valeur correspond aux ventes. Ensuite, l'action consistera à sélectionner la mesure, les ventes, à écrire les ventes et à sélectionner la mesure. Très bien, nouvelle ligne. Et nous allons maintenant cartographier la prochaine valeur. Ce sera le profit, puis le profit mesuré. Profit. Et allons-y et sélectionnons la mesure. Très bien, donc nous cartographions cela. Nous allons maintenant cartographier la dernière valeur. Nous avons donc la quantité. Si l'utilisateur sélectionne cette valeur dans le paramètre, la mesure de quantité sera également sélectionnée. Allons-y avec ça. Ça y est, ce sont nos trois scénarios que nous allons avoir à la fin. Maintenant, comme vous pouvez le constater, notre calcul est valide. Et allons-y et appuyons sur OK. Si vous vérifiez le bain de données, nous avons un nouveau champ calculé appelé mesure dynamique. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c' est supprimer notre mesure statique et la remplacer par la mesure dynamique. Très bien, maintenant allons-y et changeons les valeurs des paramètres. Commençons par les ventes. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant les valeurs des ventes. Si vous passez à profit, vous pouvez voir que l'axe et les valeurs de la vue sont modifiés en fonction de la nouvelle mesure. Mais passons maintenant à la dernière question, à la quantité, et comme vous pouvez le constater, nous n'avons aucune donnée. Eh bien, si vous avez quelque chose comme ça, nous avons un problème soit dans les calculs, soit dans les paramètres. Découvrons où se trouve l'erreur. Revenons au calcul, modifions-le radicalement, puis passons à Modifier. Et ici, nous devons comparer les valeurs. Comme vous pouvez le voir, nous avons ici la quantité et nous avons la quantité dimensionnelle. Tout est correct, mais comme vous pouvez le voir, la valeur du paramètre est la quantité. J'ai donc une faute de frappe, ce qui signifie que pour Tableau, nous n'avons défini aucun scénario pour cette valeur Pour corriger cela, nous allons aller dans le paramètre sur le côté gauche, corriger ratiquement, puis aller dans Modifications, puis nous allons accéder à notre liste et modifier cette valeur. Nous allons donc nous connecter deux fois et l' écrire correctement Quantité. Alors c'est tout. Allons-y, d'accord. Comme vous pouvez le constater, nous avons des données sur la quantité Il est donc très important d'avoir exactement les mêmes valeurs les paramètres du calcul. Comme vous pouvez le constater, c'est très sensible. Nous avons donc une dimension dynamique et une mesure dynamique et nous pouvons passer d'un membre du personnel à l'autre selon mesure dynamique et nous pouvons passer d'un les souhaits de l'utilisateur. Très bien, voici comment vous pouvez utiliser paramètres pour passer d'une mesure à l'autre. D'un point de vue, c'est tout simplement génial. Très bien, les gars, tout dépend de la façon de passer d'une dimension à l'autre et d'une mesure à l'aide de paramètres. Ensuite, nous allons apprendre à utiliser les paramètres dans les titres et les textes. 117. Udemy 10 6 Texte: Très bien, nous pouvons maintenant passer rapidement au cas d'utilisation suivant, où nous pouvons créer des titres dynamiques à l'aide de paramètres. Maintenant, si vous regardez notre exemple précédent, nous avons un problème. Vous voyez que nous avons le titre, Ventes par pays. Mais la vue montre catégorie par profit, parce que nous avons choisi ici, catégorie par profit. Et maintenant, le titre est erroné et trompeur. Donc, pour résoudre ce problème, nous pouvons utiliser des paramètres pour transformer ce titre statique en titre dynamique. Voyons comment nous pouvons le faire. Passons donc au titre. Et maintenant, nous avons une nouvelle fenêtre pour personnaliser le titre. Maintenant, la règle, par défaut , sera le nom de la feuille. Cela signifie que le nom que vous donnerez à la feuille de calcul sera le titre de votre vue Dans cet exemple, j'appelle cette feuille de travail «   ventes par pays Et nous l'avons en plus d'un titre. Mais maintenant, nous devons modifier cette règle pour qu'elle soit mesurée par dimension. Laissez-moi vous montrer comment procéder. Supprimons simplement cette règle, et le premier mot de notre convention de dénomination sera la mesure. Maintenant, pour insérer le paramètre, nous allons passer ici sur l'insert. Ensuite, vous aurez une liste des différentes fonctions de la table. Et nous avons ici une section pour tous les paramètres. Ici, nous avons besoin du paramètre pour les mesures, cliquons dessus. Et maintenant, le prochain mot de notre convention de dénomination sera espace ». Par l'espace. Comme vous pouvez le constater, il n'y a pas de couleur d'arrière-plan car il est statique et le paramètre est gris pour indiquer qu'il s' agit d'une valeur dynamique. Et puis le dernier mot de notre titre sera la dimension du paramètre. Allons-y et insérons ça. De la même manière, cliquez sur Insérer. Et notre paramètre sera ici. Le paramètre a choisi la dimension. Cliquons dessus. Le premier mot indiquera la valeur du paramètre de mesure. Ensuite, nous avons, d'ici là la valeur de la dimension du paramètre. Allons-y et cliquons sur OK. Comme vous pouvez le constater, le titre de notre point de vue a vraiment changé. Alors maintenant, nous l'avons, c'est exact. Profit par catégorie. Maintenant, comme d'habitude, nous allons jouer avec les valeurs des paramètres. Passons maintenant à la dimension du pays. Et vous voyez maintenant que nous avons les bénéfices par pays, il en va de même pour la mesure. Nous pouvons aller sélectionner la quantité. Nous avons la quantité par pays. Comme vous pouvez le constater, c'est vraiment incroyable. Et vous pouvez ajouter des paramètres à tout et vous obtiendrez des vues vraiment impressionnantes dans Tableau. Prenons rapidement un autre exemple. Nous pouvons faire de même dans les paramètres et les filtres, et ici nous pouvons également créer un titre dynamique. Double-cliquez sur le titre. Supprimons ces pièces, nous allons l'appeler top. Ensuite, la valeur proviendra du paramètre, donc elle se situera dans le top 30 à 40 et ainsi de suite. Nous allons donc insérer le paramètre que vous utilisez dans le filtre. Ce sera donc le Choose Top Products. Ensuite, nous pouvons ajouter le mot « Produits ». Alors c'est tout. Cliquons sur OK. Et maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons le titre Top 30 Products, car la valeur du paramètre est 30. Et au fur et à mesure que vous modifiez les valeurs des paramètres, vous pouvez voir que le titre change également en conséquence. J'adore les paramètres dans Tableau. C'est bon. OK. Nous avons donc appris à utiliser les paramètres dans le texte et les titres. Ensuite, ce sera le dernier cas d'utilisation des paramètres. Nous allons apprendre à créer des pilules dynamiques dans des histogrammes. 118. Udemy 10 7 Bins: Très bien, nous allons maintenant passer au dernier cas d'utilisation. Nous pouvons utiliser des paramètres dans des stylos. Dans le dernier tutoriel, nous avons créé des stylos et histogramme indiquant les scores des clients, et nous avons décidé que la taille du stylo était de dix Allons-y et reconstruisons rapidement cette vue. C'est vraiment facile. Prenons donc les scores et les mettons dans les colonnes, puis nous pourrons compter le nombre de clients et les mettre sur les lignes. Chez nous, nous avons un histogramme et la taille de chacun de ces stylos est de dix Encore une fois, nous avons une valeur constante dans notre vue. Allons-y et rendons-le dynamique. Nous allons donc passer à notre score de stylo. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, puis faites-le. Ici, vous pouvez voir que les stylos sont au nombre de dix, c'est ce que nous avons défini. Mais maintenant, au lieu de cela, nous allons créer un paramètre raticlick dessus Et encore une fois, nous avons ici la possibilité de créer un nouveau paramètre. Sélectionnez cela, maintenant nous allons l'appeler «  Choisissez la taille de Penso Encore une fois, Tableau a choisi le type de données Il doit être basé sur les scores, et nous avons ici la valeur par défaut est dix. Je suis d'accord avec ça. Nous devons maintenant choisir quelles valeurs peuvent être autorisées. Soit toutes les valeurs, soit une liste, soit une plage. Ici, je recommande d'utiliser cette plage, car si vous regardez la plage de paramètres, elle ressemblait vraiment à un petit stylo également. Il est logique de définir la gamme pour les utilisateurs. Ici, nous avons le minimum cinq, le maximum 25, et la taille des étapes peut être de cinq. Je suis d'accord avec ça. Je vais le laisser tel quel. Alors allons-y et cliquez sur OK. Et maintenant, vous pouvez voir qu'au lieu d'avoir la taille de dix stylos, nous avons un paramètre, allons-y et appuyons sur OK. Comme vous pouvez le constater, rien n'a changé dans notre histogramme car auparavant, nous avions une taille de dix et la valeur par défaut du paramètre est également dix Allons d'abord tester tout ce que nous avons pour afficher le paramètre. Donc, connectez radicalement et affichez le paramètre. Maintenant, sur le côté droit, nous en avons dix. Et si nous passons simplement de l'une à l'autre de ces deux valeurs, vous pouvez voir que notre histogramme change également en conséquence Et avec cela, les clients peuvent personnaliser l' histogramme comme ils le souhaitent ici N'oubliez pas de toujours créer un titre dynamique, car c'est vraiment cool. Allons-y et double-cliquez dessus comme d'habitude. Nous allons le supprimer d'ici et l' appeler histogramme Voici donc la partie statique, le score de l'histogramme. Et maintenant, nous allons ajouter la taille des stylos. Nous allons donc insérer des stylos de la taille d'un stylo, puis nous allons le fermer. C'est ça. Avec cela, nous avons un nom dynamique. Vous pouvez maintenant voir que la valeur sélectionnée le paramètre apparaît désormais dans le titre. Si l'utilisateur change la taille des stylos, comme vous pouvez le constater, le titre change également en conséquence. C'est vraiment amusant de travailler avec Tableau. Très bien, alors maintenant résumons. Je pense que les paramètres sont la meilleure fonctionnalité de Tableau. Les paramètres sont comme des variables qui permettent aux utilisateurs de remplacer la valeur constante dans les calculs, les filtres, la ligne de référence, etc. Autre particularité des paramètres ils sont indépendants de votre ensemble de données, de votre source de données. Et l'objectif principal des paramètres est de rendre vos visualisations plus interactives, flexibles et plus dynamiques Et offrez à différents utilisateurs la possibilité personnaliser les visualisations selon différentes méthodes et exigences sans avoir à créer plusieurs versions des mêmes visualisations J'adore les paramètres. Très bien, d'accord, pour que nous ayons tout appris sur les paramètres et sur la façon de dynamiser nos points de vue. Dans la section suivante, nous allons découvrir d'autres techniques relatives à l'interactivité dans Tableau, et nous allons nous concentrer sur les actions de Tableau 119. Udemy 11 1: Actions de Tableau. Il s'agit d'une fonctionnalité vraiment intéressante de Tableau, qui permet d' ajouter plus d'interactivité et de dynamisme à vos tableaux de bord, ce qui les rendra très modernes De plus, il peut permettre aux utilisateurs d'accélérer les données à l' aide de vos tableaux Comme d'habitude, nous devons d'abord comprendre le concept qui sous-tend les actions Tableau. Ensuite, nous allons nous entraîner dans Tableau. Alors allons-y. Très bien les gars, maintenant nous pouvons commencer par la première question. Qu'est-ce que l'action ? Eh bien, l'action est un changement de statut. Cela signifie qu'en raison d'un événement ou d'un déclencheur spécifique, le statut d'un objet peut passer de a à B. Et l'objet dans Tableau sera constitué de visualisations Le point de départ, que nous appelons cela dans Tableau, ce sont les feuilles de source. Et l'action sera déclenchée par l'interactivité de l'utilisateur À quelle fréquence les utilisateurs interagissent avec nos points de vue à l'aide de la souris Soit en passant la souris sur les données, soit en les sélectionnant ou en cliquant sur les données Et la dernière option consiste à utiliser le menu. Jusqu'à présent, nous avons défini pour Tableau la feuille source du point de départ. La deuxième chose que nous définissons pour Tableau, c'est ce qui peut déclencher l'action. Et la dernière chose que vous devez définir pour Tableau est ce qui peut se passer une fois que l'action est déclenchée. Et ici, nous avons six options ou actions différentes. Le premier sera d'aller à l'URL. Cela signifie que Tableau peut passer de Tableau à un site Web externe. Cela signifie donc que la cible sera ici, un site Web, et non Tableau ou des anivisualisations La deuxième option consiste à sauter ou à accéder à une autre feuille de calcul ou à un autre tableau de bord Nous passons donc ici d' une feuille de travail à une autre. Passons à la troisième. Nous avons l'action de filtrage. Ce que cela signifie, les actions que vous effectuez sur les feuilles sources. Cela va affecter le filtrage dans les feuilles cibles. Tout ce que vous cliquez sur les feuilles sources aura un impact sur le filtre des feuilles cibles. Et puis nous avons une autre action appelée les faits saillants. Là encore, nous avons une feuille cible. Et cette fois, toute action que vous effectuez sur les feuilles sources aura un impact et sera mise en évidence dans la feuille cible sans filtrer les données. Cela signifie qu'il faut passer à Sheet Filter and Highlights. Vous devez toujours spécifier la feuille source et les feuilles cibles. Ensuite, nous avons deux autres actions qui auront impact sur les valeurs de quelque chose. Ici, nous avons modifié la valeur définie. Donc, tout ce que vous faites sur les feuilles sources affectera les membres ou les valeurs des ensembles cibles. Cela va rendre le set très dynamique et interactif. Dans le dernier cas, nous avons modifié les valeurs des paramètres. Encore une fois, ici, toute interaction que vous effectuez dans les feuilles sources aura un impact sur les valeurs des paramètres dont nous disposons. Maintenant, toutes les options que vous pouvez définir en conséquence de l'action. Donc, comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Nous devons définir les feuilles sources, nous devons définir le déclencheur, puis nous pouvons définir ce qui peut se passer une fois l' action déclenchée. Très bien, c'était donc une brève introduction aux actions de Tableau. Ensuite, nous allons commencer par le premier type d' actions qui vont à l'URL. 120. URL d'Udemy 11 2: Très bien les gars, dans Tab, nous pouvons créer des actions soit dans la page de la feuille de travail, soit dans la page du tableau de bord Pour ce faire, nous allons passer au menu principal. Ici, nous pouvons trouver les feuilles de calcul des options. Alors allons-y. Et puis nous avons ici l'option d'actions afin de créer de nouvelles actions. Ou nous pouvons accéder aux tableaux de bord. De plus, nous avons les mêmes options d'actions ici. Mais puisque nous en sommes maintenant à la page de la feuille de travail, elle est notée. Nous allons maintenant apprendre à créer actions dans la page de la feuille de travail Et nous pouvons commencer par l'URL obtenue. Revenons donc à la feuille de travail et au menu principal. Ensuite, allons-y et cliquons sur les actions. Avec ça, nous allons avoir la première fenêtre. Nous allons donc voir au début un tableau vide car nous n'avons pas encore créé d'actions. Mais une fois que vous aurez commencé à créer des actions, vous obtiendrez une liste de toutes les actions présentes dans le classeur ou dans les feuilles Maintenant, pour créer une nouvelle action, nous allons aller ici, ajouter une action. Ensuite, nous allons passer à l'URL. Sélectionnons donc le point. Et là, nous allons ouvrir une nouvelle fenêtre afin de configurer notre action. Dans notre exemple, nous voulons passer de Tableau à une page Web externe à Wikipédia. Il faut d'abord lui donner un nom. Le nom de l'action dont il s'agit est indiqué dans plus de détails. Ensuite, au fur et à mesure que nous apprenons, nous devons spécifier trois choses pour Tableau. Nous devons d'abord définir pour Tableau les fiches sources, point de départ de notre action. Ensuite, nous pouvons spécifier pour Tableau ce qui peut déclencher notre action. Et puis, à la fin, nous devons spécifier la cible. Commençons par le premier. Nous devons spécifier quelle feuille de travail va inclure cette action Ici, nous devons d' abord sélectionner la source de données. Ce sera la source de mégadonnées. Et nous allons sélectionner immédiatement la feuille de calcul actuelle, les ventes internes à la source C'est tout pour les fiches sources. Ensuite, nous devons spécifier pour Tableau ce qui peut déclencher notre action. Ici, nous avons trois options, soit en survolant la souris, soit en sélectionnant le menu Laissons-le d'abord sous forme de menu. Nous devons ensuite définir pour Tableau quelles sont les cibles d'URL dans notre exemple. Nous devons spécifier ici, par exemple, la page Wikipédia. Ici, nous avons deux options. Nous pouvons soit créer un nouvel onglet, soit créer une nouvelle fenêtre. C'est tout. C'est très simple, il suffit préciser le point de départ, ce qui peut déclencher notre action, et ce qui peut se passer une fois c'est déclenché, allons-y. OK. Et avec cela, vous pouvez voir que nous avons maintenant une action dans ce tableau. Allons-y et appuyons à nouveau sur OK. Et testons-le. Jusqu'à présent, rien n'a changé dans nos visualisations. Comme vous pouvez le constater, nous avons les sous-catégories en fonction des ventes. Mais maintenant, une fois que l'utilisateur clique sur les marques, par exemple, montons sur les chaises d'ici. Nous allons voir ici un nouveau lien. Cela dit, allez plus en détail. Et ce sont exactement les actions que vous avez définies ici, l'interaction des utilisateurs. Ils doivent aller jusqu'au but. Ils doivent cliquer sur la marque puis accéder au menu. Une fois que vous avez cliqué sur le lien au-dessus du tableau, vous pouvez accéder à une page BD du wiki. C'est ainsi que cela fonctionne. Maintenant, allons-y et essayons différents déclencheurs. Donc je vais juste fermer ça. Revenons aux feuilles de travail, puis aux actions Passons à notre action ici, et modifions-la. Maintenant, au lieu d'utiliser now, j'aimerais sélectionner. Voyons quel en sera l'effet. Cliquons sur OK. Et encore une fois. OK. Maintenant, le déclencheur de l'action se fera en sélectionnant, en cliquant sur les marques. Une fois que j'ai cliqué quelque part ici, passons au stockage. Je vais cliquer sur la marque. Nous allons aller passer à Wikipédia. Comme vous pouvez le voir ici, c'est un peu plus sensible. Une fois que vous avez cliqué sur les marques, vous allez accéder à l'URL. Ici, nous n'avons pas de menu contenant un lien. Nous allons passer immédiatement au lien. Allons essayer le survol. Cela va être plus extrême, alors revenons aux actions , à notre action. Passons ensuite au survol. Et ici, vous devez faire attention lorsque vous survolez la souris, car vous créez de nombreuses pages Web. Allons-y. OK. Maintenant, très prudemment, une fois que je passe la souris sur la table en papier, vais passer à WikiBD. Je n'ai cliqué sur rien, j'ai juste survolé la souris. Comme vous pouvez le voir maintenant, l' action est très sensible aux interactions de l'utilisateur. Il suffit de placer souris sur le tableau des marques exécuter l'action. Avec le menu, les utilisateurs ont la possibilité de décider s'ils veulent exécuter l'action ou accéder à l'URL ou non. Avec la sélection, c'est plus agressif lorsque les utilisateurs peuvent sélectionner les marques passer immédiatement à autre chose. Avec le survol, c'est très agressif, rien que par la façon dont la souris passe sur les marques, l'action peut être déclenchée Concluons maintenant et faisons très attention à l'endroit où vous placez le pointeur de la souris car une fois que vous avez cliqué sur une table de marques , vous allez ouvrir une nouvelle page Web Revenons donc à nos feuilles de travail, puis aux actions Supprimons-le car cela n'a vraiment aucun sens placer le pointeur de la souris pour accéder à une URL La meilleure façon de le faire est d'aller dans le menu. Bien, maintenant que nous travaillons avec les URL, nous pouvons ajouter beaucoup de choses comme des valeurs, des filtres, paramètres à l'URL afin de rendre quelque chose de plus dynamique Par exemple, j' aimerais que les utilisateurs dépendent de la sous-catégorie qu'ils sélectionnent Ils vont aller trouver plus de descriptions sur cette sous-catégorie et sur la façon dont nous pouvons le faire Nous allons d'abord accéder à l'URL ici et nous pouvons ajouter un wiki. Il faut ensuite ajouter la valeur de la sous-catégorie. Pour ce faire, passons à l'insert ici. Ensuite, nous obtiendrons une liste de tous les champs que nous avons dans notre source de données. Nous recherchons la sous-catégorie et nous pouvons la trouver ici Allons-y et sélectionnons la sous-catégorie. Comme vous pouvez le voir, c'est comme si l'intérieur de notre URL était dynamique. Maintenant, je voudrais également rendre le nom du lien plus dynamique. Allons-y et appelons-le En savoir plus sur. Ensuite, il faut ajouter la sous-catégorie pour la rendre plus dynamique Nous avons également ici un encart. Et nous allons aller chercher la sous-catégorie que nous avons ici C'est que nous avons un nom dynamique pour le lien, ainsi qu'un lien dynamique. Allons-y et appuyons sur OK. Et réessaie. OK, allons, par exemple, aux tables d'ici. Cliquez sur la marque, et vous pouvez voir ici que nous avons le lien suivant. Il dit : « En savoir plus sur les tables ». Il s'agit donc de lire la valeur de la sous-catégorie que nous sommes en train de sélectionner Cliquons dessus. Et ici, nous allons passer immédiatement à la page Wikipédia qui décrit les tableaux. Allons essayer autre chose. Allons au stockage ici. Comme vous pouvez le constater, le nom du lien est très dynamique. Nous en avons lu plus sur le stockage, et une fois que vous aurez consulté cette page, vous obtiendrez plus d' informations sur le stockage. C'est donc vraiment incroyable. Afin d'ajouter plus de contexte, plus d'informations à l'intérieur de nos alizations et de les rendre plus interactives, c'est désormais possible d' accéder à l'URL. Très bien, c'est donc tout pour le premier type d'actions qui vont à l'URL. Ensuite, nous allons apprendre à utiliser les actions pour passer d' une feuille à l'autre. 121. Feuille d'Udemy 11 3: bon les gars, Nick. Nous allons apprendre à utiliser les actions pour passer d'une feuille de calcul à une autre Dans cet exemple, nous avons la source, ou le point de départ, des informations sur les ventes. Et l'objectif sera d'obtenir des informations sur les bénéfices. Nous aimerions donc maintenant passer à l'action afin de passer des ventes aux bénéfices. Pour ce faire, nous allons consulter les feuilles de travail dans le In Ensuite, nous allons passer aux actions. Et nous allons créer une nouvelle action. Cette fois, nous allons y aller avec deux draps. Alors allons-y et sélectionnons Dots. Et voici notre nouvelle fenêtre pour configurer l'action. Il est très similaire à la configuration de l'URL. Nous devons d'abord lui donner un nom, nous allons l'appeler Go to Profit Insights. Et puis nous avons les trois choses. La source, ce qui va déclencher l'action et la cible. La source sera les informations sur les ventes. Et cette fois-ci, l'action le sera également. Par menu, allons-y et sélectionnons Dots. Ensuite, nous devons spécifier la feuille cible. Ce doit être le Profit Insights. Allons-y et sélectionnons des points. Nous avons notre configuration. Allons-y et frappons. OK, c'est tout. Ensuite, comme vous pouvez le voir, nous avons une nouvelle action dans notre tableau. Allons-y et appuyons également sur OK. Maintenant, allons-y et testons-le. Passons à l'une de ces marques. Passons aux machines. Ensuite, nous avons notre menu. Nous avons maintenant deux liens. Le premier indique de consulter le Profit Insights ou d'en savoir plus sur les machines. Celui-ci va donc nous faire passer de Tableau à une page Web externe. Le premier peut nous déplacer vers une autre feuille de calcul dans Tableau Cliquons donc sur Go to Profit Insights. Comme vous pouvez le constater, Tableau a exécuté l'action une fois que nous avons cliqué dessus et que nous sommes passés à une autre feuille de calcul Nous en sommes maintenant au Profit Insights. C'est bon, alors c'est tout. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Il suffit de spécifier les feuilles sources, les feuilles cibles et ce qui peut déclencher l'action. Très bien, donc c'est pour le type. Passons aux feuilles. Ensuite, nous allons apprendre les filtres d'action et comment utiliser les actions rapides. 122. Udemy 11 4 Filtre: Très bien, les gars, lorsque nous passons à un autre type d'actions, nous avons l'action de filtrage. se peut que tout ce que vous sélectionnez dans les feuilles sources Il se peut que tout ce que vous sélectionnez dans les feuilles sources soit pertinent dans les feuilles cibles. Cela signifie que dans la feuille cible, nous ne verrons que les données, uniquement les informations que vous avez sélectionnées dans les feuilles sources. Voyons donc comment cela fonctionne. Nous allons nous en tenir aux mêmes exemples, où nous avons une feuille de travail sur les ventes, qui sera notre source Et nous avons une autre feuille de travail sur les bénéfices. Ce sera notre cible. Commençons par la source. Passons aux feuilles de travail du menu. Passons à, et allons-y, ajoutons une nouvelle action. Le premier sera le filtre. Passons au filtre ici. Une nouvelle fenêtre s'ouvre à nouveau afin de configurer notre action de filtrage. Ce sera très similaire aux précédents, mais nous avons ici un peu plus d'options. Nous devons d'abord lui donner un nom, nous allons l'appeler Filter Profit Insights Here. Comme d'habitude, nous devons définir les feuilles sources. Ce seront les informations sur les ventes. Je ne veux pas avoir tous les draps. Et puis les déclencheurs seront, disons que ce sera la sélection cette fois. Ensuite, nous devons définir les feuilles cibles. Ce seront nos informations sur les bénéfices ici. Le filtre Ici, dans les actions de filtrage, nous avons plus d'options concernant les interactivités Nous devons définir pour Tableau ce qui peut se passer une fois que les utilisateurs ont désélectionné les données, une fois qu'ils ont effacé les sélections Nous avons donc trois options. Conservez les valeurs filtrées, affichez toutes les valeurs, excluez toutes les valeurs. La meilleure façon de comprendre cette interactivité est d' avoir un exemple Maintenant, nous allons nous en tenir à la valeur par défaut, conserver les valeurs filtrées. Allons-y et appuyons sur OK. C'est ainsi que nous avons introduit notre nouvelle action ici. Appuyons à nouveau sur OK. Et essayez l'action. La meilleure façon de comprendre le fonctionnement de cette action de filtrage est d'intégrer les deux feuilles de calcul dans des tableaux Alors allons-y et créons de nouveaux tableaux de bord. Et allons chercher la source et la cible également. En dessous, je vais simplement supprimer cette légende ici. Alors maintenant, allons-y et recommençons à interagir avec les rapports ici. Une fois que nous avons sélectionné quelque chose dans la source, cela affectera les données sur les cibles, par exemple. Allons sélectionner, par exemple, ces sous-catégories. Comme vous pouvez le constater, mon interaction avec la source peut avoir un effet sur la cible. Désormais, nous ne pouvons voir que les sous-catégories que j'ai sélectionnées dans les feuilles sources Avec cela, l'utilisateur aura l' impression que tout est connecté. Tout ce qui interagit ensemble est vivant. Tout ce que je sélectionne dans ces feuilles de travail aura un effet sur la suivante. Pour ce type d' action, nous optons principalement pour la sélection plutôt que pour le menu. Il est vraiment logique de sélectionner un élément dans les tableaux de bord et d'avoir interactions immédiates dans le tableau de bord suivant Donc, comme vous pouvez le constater, c'est très facile, non ? Maintenant, je veux que vous compreniez un autre type d'interactivité Que peut-il se passer une fois que j'ai désélectionné ce que j' ai sélectionné ou une fois que j'ai effacé mes sélections, nous avons sélectionné Afficher les valeurs filtrées Donc, une fois que j'ai, par exemple, cliqué sur le champ vide pour désélectionner, rien ne changera Avec cela, nous avons conservé les valeurs filtrées et c'est exactement ce que nous avons spécifié dans notre action. Mais maintenant, si vous dites, vous savez quoi, une fois que j'ai désélectionné des éléments dans la source, j'aimerais que toutes les valeurs soient également désélectionnées des cibles Pour ce faire, nous allons revenir à notre action et modifier notre action de filtrage. Maintenant, si les utilisateurs effacent leurs sélections ou les désélectionnent, nous voulons afficher toutes les valeurs des feuilles cibles Alors changeons-le comme ça. Cliquez à nouveau sur OK. OK. Et essayons ça. Par exemple, je vais sélectionner uniquement le stockage. Et comme vous pouvez le constater, nous n' avons que le stockage. Et une fois que j'ai effacé mes sélections, une fois que j'ai , sélectionné n'importe quoi dans la source, vous pouvez voir que nous allons retrouver toutes les valeurs dans les feuilles cibles. Dans ce scénario, il est plus judicieux d'utiliser ces options. Si je ne sélectionne rien dans une source, rien ne doit être filtré dans les cibles. Maintenant, allons vérifier la dernière option. Passons aux actions des feuilles de calcul et aux filtres. Allons-y et excluons toutes les valeurs. Sélectionnons-le. Essayons ce qui peut arriver maintenant. Au début, rien ne s'est passé. Nous voyons toutes les données des deux feuilles. Maintenant, allons sélectionner, par exemple, ces sous-catégories Comme d'habitude, nous allons obtenir tous les filtres de données dans les feuilles cibles. Mais maintenant, une fois que j'ai désélectionné, tout va disparaître dans les feuilles cibles Cela signifie donc que la feuille cible n'affichera les données que si je sélectionne quelque chose dans les feuilles sources. Cela signifie donc que rien ici n'est pertinent, tant que je ne sélectionne rien dans les feuilles sources. Et une fois que je commencerai à sélectionner quelque chose dans les feuilles sources, les données seront affichées. Sinon, si je le sélectionne maintenant, ne rien afficher. Encore une chose que je voudrais montrer à propos des actions de filtrage. Si vous consultez les feuilles cibles ici, vous pouvez voir que nous n'avons aucune donnée. Tableau peut également indiquer qu' une action filtre les données contenues dans ces feuilles de calcul Et vous pouvez voir que dans le nom du filtre, nous avons le mot action Tableau pour indiquer que ce filtre dépend réellement des actions des utilisateurs, toute valeur sélectionnée parmi les utilisateurs. Cela va avoir un impact sur ce filtre. Par exemple, si vous entrez dans le filtre et que vous modifiez le filtre, vous verrez que rien n'est sélectionné. Et c'est parce que lors de nos interactions, nous n'avons rien sélectionné ici dans les tableaux de bord Une fois que, par exemple, j'ai sélectionné ces valeurs, vous pouvez revenir à la feuille cible et vous pouvez voir ces valeurs également sélectionnées dans les feuilles de travail Et si vous entrez dans le filtre, vous pouvez voir que ces valeurs sont également sélectionnées à l'intérieur du filtre. Tout ce qui commence par l'action et le filtre provient d'un filtre d'action. Et les valeurs qu'il contient peuvent être définies en fonction des interactions que vous avez effectuées. Très bien, nous avons donc tout expliqué sur les actions de filtrage dans Tableau. Très bien les gars, j'aimerais maintenant vous montrer des actions rapides dans Tableau à l'aide des tableaux de bord Par exemple, supposons que nous ayons les ventes et les bénéfices et qu'ils soient dissociés. Il n'y a aucune action entre eux. Mais maintenant je peux créer un filtre. Des actions entre eux très rapidement. Si vous allez, par exemple, aux ventes ici, vous pouvez trouver une petite icône pour les filtres. Il est dit « utiliser comme filtre ». Si vous cliquez dessus, vous pouvez voir qu'il est maintenant rempli. Et maintenant, si je clique sur un élément des ventes, comme vous pouvez le voir, les bénéfices peuvent être filtrés. Maintenant, si vous accédez au tableau de bord en une minute , aux actions, vous pouvez constater que Tableau crée automatiquement de nouvelles actions Il porte généralement le nom de generated. Nous avons ici un filtre généré. Celui-ci est créé automatiquement ou rapidement lorsque nous avons cliqué sur cette petite icône ici sur les tableaux de bord Et bien sûr, vous pouvez aller ici et modifier les options si vous ne voulez pas avoir Select, vous pouvez le déplacer vers Menu to Hover, etc. Et bien entendu, vous pouvez faire de même pour Profit Insights. Alors allons-y et fermons tout. Passons aux Profit Insights, et nous pouvons dire, d' accord, les bénéfices vont également filtrer les ventes. Alors, allons cliquer dessus. Et maintenant, sélectionnons tout. Et tout ce que je sélectionnerai dans le cadre des bénéfices servira également à filtrer les joints. C'est vraiment sympa et rapide pour créer des actions dans Tableau. Mais cela ne concerne que l'action du filtre de type. Très bien, c'est tout pour les filtres d'action. Nick, tu vas apprendre un autre type d'action. Nous en avons les points forts. 123. Udemy 11 5 Highlight: Très bien les gars, nous allons maintenant parler d' un autre type d'actions. Nous avons le point fort. Le surlignage est très similaire aux filtres dans lesquels l'utilisateur va interagir avec les feuilles sources. Dans la feuille cible, nous allons nous concentrer sur un sous-ensemble de données que nous avons sélectionné à partir de la source Mais la principale différence ici est que les données non pertinentes ne seront pas filtrées Toutes les données seront les feuilles cibles, mais seules les données que nous sélectionnons seront mises en évidence dans les feuilles cibles. Et le meilleur moyen de comprendre l'action de surlignage est de disposer d' un tableau de bord contenant deux feuilles de travail Alors maintenant, allons créer une action de surlignage. Comme d'habitude, nous allons accéder au menu principal ici, mais cette fois, nous allons accéder au tableau de bord. Passons ensuite aux actions et ajoutons une nouvelle action. Nous allons aller ici, ajouter une action, puis nous allons choisir, cette fois, le point culminant. Comme d'habitude, nous devons définir la source, le déclencheur et les feuilles cibles. Allons-y et donnons-lui un nom. Ce sera Highlight, Profit Insight. Ensuite, les sources, ce seront nos ventes. Je vais juste retirer les bénéfices d'ici. Et le meilleur moyen de travailler ou de déclencher un surlignage est de le surligner Je vais juste exécuter cette action au survol. Ensuite, l'objectif sera notre profit intérieur. Je vais donc simplement supprimer les informations relatives aux ventes. Ensuite, nous avons quelques options pour définir quel champ sera inclus dans l'interaction, car tous les champs ou les dates et heures seront utilisés par défaut . Ensuite, la dernière option que vous avez sélectionnée est le champ, afin que vous puissiez spécifier le champ à inclure dans l'action. Je vais m'en tenir à tous les champs par défaut. Donc, avec ça, nous avons tout. Allons-y et d'accord. Et c'est avec cela que nous avons également pris des mesures. Réglons à nouveau OK. Maintenant, allons tester l'action. Passons aux fiches sources. Ce déclencheur sera le survol de la souris. Maintenant, lorsque vous passez la souris sur ces informations, vous pouvez voir que Tableau réagit dans les feuilles cibles et se concentre sur les données qui me ressemblent, en survolant la souris Si je reste sur la feuille de stockage avec ma souris, vous pouvez voir que Tableau se concentre sur le stockage dans la feuille cible. Et vous avez un surligneur de couleur jaune. Comme vous pouvez le voir, c'est vraiment sympa, non ? Cela ajoute plus d'interactivité dynamisme à vos vues au fur et à mesure que les utilisateurs interagissent Les feuilles de travail et autres feuilles de travail sont mises en évidence. C'est vraiment sympa. Maintenant, vous pourriez dire, vous savez quoi ? J'aimerais avoir le même effet sur les informations sur les bénéfices qu'une souris survolant ces données J'aimerais avoir des points saillants dans la source, dans les informations sur les ventes deux rapports ou ces feuilles de travail peuvent mettre en évidence ceux de l'autre Pour ce faire, c'est très simple. Revenons au menu principal, aux tableaux de bord, aux actions. Passons à l'action Highlight. Ensuite, incluons tout dans les feuilles sources et également dans les feuilles cibles. Ainsi, toutes ces feuilles de travail peuvent mettre en évidence celles des autres Allons-y et frappons. OK. Et encore une fois. OK, et vérifions-le. Maintenant, comme vous pouvez le voir lorsque vous passez la souris sur le Profit Insights, le point culminant sera celui des ventes et vice versa. Au fur et à mesure que je passe aux ventes, vous pouvez voir que le point culminant sera celui des bénéfices. Maintenant, le pointeur de la souris va mettre en évidence les deux feuilles de calcul. C'est bon, les gars. En ce qui concerne les points forts de Tableau, il existe différentes options dans lesquelles nous pouvons ajouter des surlignages ou contrôler l'option de surlignage. Par exemple, si vous allez dans le menu rapide ici, vous pouvez voir que nous avons une option pour modifier les surlignages. Si vous allez ici, vous pouvez voir que nous pouvons désactiver les surlignages. Nous pouvons l'activer, nous pouvons définir quels champs seront inclus dans les points forts. Par exemple, si je vais ici et que je dis « OK », classeur désactivé met en évidence ce qui peut arriver si l' action de surlignage soit désactivée Pour l' activer, nous allons passer à nouveau à l'action rapide ici et activer les surlignements du classeur, comme vous pouvez le voir Je peux maintenant mettre l'accent sur ces éléments dans Tableau. Nous pouvons ajouter des points saillants aux feuilles de travail ou aux tableaux de bord si vous accédez aux analyses principales Et puis nous avons ici des surligneurs. Si vous allez ici, nous avons la sous-catégorie. Comme il s'agit de la seule dimension que nous avons dans les tableaux de bord ou dans ces feuilles de travail, allons-y et cliquons dessus Maintenant, si vous prenez le bon côté, nous coupons quelque chose comme un filtre. Mais ce n'est pas vraiment un filtre, c'est un surligneur. Si vous cliquez sur cette case ici, vous obtiendrez une liste de toutes les valeurs distinctes de la sous-catégorie. Maintenant, ce que vous pouvez faire, vous pouvez simplement passer la souris sur ces informations et comme vous pouvez le voir, sur ces informations et comme vous pouvez le voir, le tableau de bord sera surligné. Il s'agit d'un autre moyen de déclencher les actions surlignées dans vos tableaux de bord ou feuilles de calcul en ajoutant le surligneur sur le côté droit Par exemple, si je clique simplement dessus, elle restera surlignée plusieurs fois puisque nous avons sélectionné cette valeur ici. Et bien sûr, si vous voulez que tout revienne à la normale, vous pouvez aller ici, cliquer sur le X et supprimer la valeur. Avec cela, nous avons tout récupéré sans points forts. Très bien, les gars, tout est une question de temps forts. Actions dans Tableau. Très bien, tout dépend des moments forts de l'action. Ensuite, nous allons apprendre à utiliser des actions pour modifier les décalages des membres 124. Udemy 11 6 SET: Dcast. Passons à un autre type d'actions, nous avons les sets. Comme nous l'avons déjà appris précédemment, dans les ensembles, il est possible de diviser vos données en deux groupes, le groupe et le groupe sortant. Maintenant, celui qui crée le tableau de bord commande les feuilles de travail, garantit quels membres vont entrer et quels membres vont sortir Mais afin de rendre vos visuels interactifs, nous pouvons donner ces options aux utilisateurs afin qu'ils puissent définir quels membres vont entrer et quels membres vont sortir Pour ce faire, nous allons créer des ensembles d'actions. Créons donc d'abord une vue et les ensembles. Pour ce faire, nous allons nous en tenir à la source des mégadonnées. Reportons les ventes dans les colonnes, les bénéfices dans les lignes du milieu. Nous allons aller chercher l'identifiant client que nous avons obtenu, exemple des points de données, mais nous n'en avons toujours pas. Mais commençons par approfondir un peu ces points afin de comprendre les membres. Ensuite, je vais également changer la forme pour créer des cercles de champs qui se forment. Allons-y maintenant et créons un ensemble. Pour ce faire, je vais simplement sélectionner les meilleurs clients. Ensuite, nous allons ici et nous disons créer des ensembles. Très bien, je vais juste le laisser tel quel. Et cela nous a permis de surmonter les difficultés liées aux données et de donner une nouvelle dimension aux ensembles. Nous allons donc maintenant l'ajouter à notre vue sous forme de couleurs. Alors allons-y et passons aux couleurs ici. Donc, comme vous pouvez le voir, le bleu sera le N et les points extérieurs seront les points gris. Je vais juste changer ces couleurs. Passons donc aux couleurs et à ce qui va être, disons que le vert et les couleurs extérieures seront les rouges. Allons-y, appuyons sur Appliquer et OK. Et maintenant, comme vous pouvez le constater, celui qui crée cette vue décide quels membres entrent et quels membres ne le sont pas. Mais maintenant, allons-y et donnons ces options aux utilisateurs. Pour ce faire, nous allons créer un ensemble d'actions. Comme d'habitude, nous allons accéder au menu principal des feuilles de travail Passons à Actions et ajoutons une nouvelle action. Cette fois, nous allons utiliser les valeurs définies pour les modifications. Allons à l'intérieur. Et voici les trucs habituels. Nous avons la source, ce qui peut déclencher l'action et la cible. Changons-le simplement de nom, définissons un identifiant client, puis nous allons définir les feuilles sources. Ce seront les ensembles d'actions que nous aurons , puis nous devrons définir l'action. Je vais juste le laisser sélectionné. La cible sera la cible fixée. Pour ce faire, il faut cliquer ici. Ensuite, nous obtiendrons ici tous les ensembles que nous avons dans notre source de données. Dans cet exemple, nous n' avons qu'une seule source de données volumineuses. Nous l' avons ici, ensembles d'identifiants clients, allons-y et cliquons dessus. Et maintenant, nous avons plus d' options concernant les ensembles. La question de gauche sera celle qui peut arriver à l'ensemble une fois que les utilisateurs commenceront à interagir ou à sélectionner des points de données. Sur le côté droit, nous avons des options sur ce qui peut se passer une fois que les utilisateurs ont effacé la sélection, une fois qu'ils ont désélectionné des éléments dans les visualisations Maintenant que nous connaissons les options de Santos, nous devons contourner ces valeurs. Sur le côté droit, je vais juste dire de conserver les valeurs définies. Si c'est le cas, sélectionnez n'importe quoi dans la vue, rien ne peut se passer. Maintenant, dans ce groupe de gauche, nous avons assigné des valeurs à définir, ajouté des valeurs à définir et supprimer des valeurs à des ensembles. Nous pouvons commencer par le premier. Une fois l'action déclenchée, nous pouvons attribuer des valeurs aux ensembles. Qu'est-ce que cela signifie, si vous choisissez celle-ci, à quoi servira cette table ? allez vider le groupe et tout ce que vous sélectionnez deviendra membre du groupe. Voyons ce que cela signifie. Allons-y et frappons, d'accord. Et encore une fois, d'accord. Ici, nous devons sélectionner pour déclencher l'action. Comme vous pouvez le voir, ces membres font partie du groupe. Supposons maintenant que j'aimerais sélectionner ces quatre membres ici. Une fois que j'aurai commencé à sélectionner ces membres, que peut-il se passer ? Seuls les membres du groupe peuvent voir que ces points sont désormais disponibles. Cela signifie que Tableau supprime tout et repart de zéro. Et tous ceux que vous sélectionnez seront les seuls membres du groupe. C'est tout pour cette option. La sélection va définir les membres du groupe. Allons-y et changeons-le pour la deuxième option. Passons à notre action, le changement d'identifiant client. Passons maintenant à celui-ci. Il dit d'ajouter des valeurs pour définir ce qui peut arriver cette fois. Tableau n' oubliera pas précédemment quels membres faisaient partie du groupe. Maintenant, nous ajoutons simplement nouveaux membres aux ensembles. Voyons comment cela fonctionne. Allons-y et encore. Ok, maintenant nous avons ces quatre membres dans le groupe. Et disons que j'aimerais ajouter deux nouveaux membres. Supposons donc que j'aimerais ajouter ces deux membres ici, alors sélectionnons-les. Cela dit, vous pouvez voir que ces membres sont toujours là. Nous venons d'ajouter deux nouveaux membres ce set. C'est très simple, non ? Allons essayer le dernier. Passons à l'action et au changement d'identifiant du client. Dans ce cas, nous pouvons dire supprimer les valeurs des ensembles. Que peut-il se passer maintenant ? Cela peut être exactement comme ajouter de nouveaux membres aux ensembles, mais cette fois, tout ce que vous sélectionnez supprimera ces membres des ensembles. Allons essayer ça. Allons-y et appuyons sur OK. Et encore une fois. OK, disons que je voudrais supprimer ce membre du groupe et le déplacer vers le groupe sortant. Pour ce faire, allons-y, sélectionnez-le et cliquez dessus. Comme vous pouvez le voir maintenant, c'est un fil de discussion et il n'est plus dans le groupe. C'est ça. Il s'agit donc de ce qui peut se passer une fois que nous avons déclenché l'action. Mais voyons maintenant ce qui peut se passer une fois que nous avons commencé à sélectionner l'action. Passons aux actions ici et revenons à nos actions définies. Sur le côté droit, nous avons ici trois options. Conservez les valeurs définies. Ajoutez toutes les valeurs à définir. Supprimez toutes les valeurs des ensembles. Jusqu'à présent, nous avons toujours travaillé avec les valeurs définies. Cela signifie que si vous effacez les sélections, rien ne se passera. Les membres que vous avez définis lors de votre sélection resteront dans le groupe. Mais les deux autres vont détruire vos définitions. Supposons que vous ajoutiez toutes les valeurs aux ensembles. Si vous désélectionnez , toutes les valeurs seront ajoutées au groupe Cette option signifie donc que si vous désélectionnez tout, ce sera exactement le contraire Nous avons supprimé toutes les valeurs des ensembles, donc si vous désélectionnez tout ce qui doit être affiché, sélectionnons-le Ajoutez toutes les valeurs aux ensembles et essayez correctement. Nous avons ces cinq membres dans le groupe et le tarif est dépassé. Et j'interagis avec nos rapports. Et je sélectionne ce point à supprimer du groupe sortant. Alors maintenant, une fois que j'ai désélectionné ou effacé ma sélection, que peut-il se passer ? Tous les membres feront partie du groupe Et l'autre option peut être exactement le contraire. Si je désélectionne tout ce qui va être lu et tout ce qui va être publié. C'est bon. OK, donc c'est tout pour les actions définies. Comme vous pouvez le constater, c'est une fonctionnalité vraiment intéressante qui vous permet de donner utilisateurs la liberté aux utilisateurs la liberté de choisir quel membre va entrer, quel membre va être absent afin qu'ils puissent effectuer une analyse ciblée au lieu de nous confier la création des tableaux Cela ajoute donc vraiment plus de dynamisme et d' interactivité à vos points de vue. Très bien, tout tourne autour des ensembles d'actions . Ensuite, nous allons apprendre le dernier type, comment utiliser les actions pour modifier les valeurs des paramètres. 125. Paramètres d'Udemy 11 7: Très bien les gars, nous allons maintenant passer au dernier type d'actions. Nous avons les paramètres. Ici encore, nous pouvons utiliser des actions pour modifier les valeurs des paramètres. Alors maintenant, prenons un exemple pour comprendre comment cela fonctionne. Augmentons maintenant les ventes par mois. Alors allons-y et faisons les ventes ici. Et allons-y et inscrivons la date de commande dans les colonnes. Je vais juste le remplacer par les mois d' ici et allons-y et ajoutons les étiquettes. Maintenant, ce que je voudrais intégrer dans cette vue, comme je sélectionne des données dans la vue, j'aimerais obtenir le total des ventes de ma sélection. Que je choisisse un point ou autre groupe de points, j'aimerais connaître le total des ventes de ma sélection. Pour ce faire, nous allons maintenant créer une autre feuille de travail dans créer une autre feuille de travail laquelle nous voulons afficher le total des ventes de notre sélection Allons-y et créons une autre feuille de travail. La première chose à faire est donc de créer un nouveau paramètre. Passons à la peinture des données, à l'espace vide ici, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Et puis créez un paramètre. Donnons-lui un nom. Ce sera le total des ventes. À l'intérieur de ce périmètre, nous pouvons avoir le total des ventes de notre sélection. Nous pouvons avoir les flux de types de données, le format d'affichage. Passons à une devise standard et la valeur actuelle pourra être, disons, zéro au lieu de un. C'est tout Allons-y et appuyons sur OK. Connectez radicalement le paramètre show, actuellement il est nul et rien à notre avis. J'aimerais maintenant avoir une phrase qui parle des ventes totales. Ensuite, nous pouvons avoir la valeur du paramètre. Pour ce faire, nous devons créer un nouveau champ calculé. Passons ici, dans cette flèche, pour créer un nouveau champ calculé. Pour ce faire, nous allons simplement accéder à notre paramètre depuis les données, Pain, le glisser-déposer dans nos calculs. Pourquoi faisons-nous cela ? Comme nous ne pouvons pas utiliser directement paramètre dans nos agrégations ou dans notre vue, nous devons toujours créer un nouveau champ calculé dans lequel nous allons avoir la valeur du paramètre. C'est tout Allons-y et appuyons sur OK. Maintenant, sur le côté gauche, nous avons un nouveau champ calculé, notre nouvelle mesure. Allons-y et mettons-le dans le texte ici. Et par défaut, nous pouvons l'avoir sous forme de somme. Au fur et à mesure que l'utilisateur sélectionne différents points, nous allons avoir la somme de toutes nos sélections. Cette agrégation est correcte. Mais maintenant, dans cette vue, nous n'en avons que zéro, mais j'aimerais avoir une phrase, total des ventes, puis la valeur. Pour ce faire, passons au texte ci-dessous, puis aux trois points. Nous avons maintenant une nouvelle fenêtre dans laquelle nous allons personnaliser le texte. Nous allons parler des ventes totales. Nous avons alors la valeur de notre nouveau champ calculé. Mais agrandissons les choses. Ventes totales, passons-le à 20. Et le paramètre ou les champs calculés seront également de 20. Et j'aimerais le rendre plus audacieux. C'est tout Cliquez sur OK. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant le total des ventes et la valeur est zéro, ce qui provient du paramètre. Maintenant, changeons cette valeur en 100, par exemple. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons obtenu un total de 100 ventes. Et maintenant, j'aimerais également changer le format des ventes totales. Passons à notre champ calculé, Rad. Cliquez dessus, puis passons à Formats. Et puis ici, sur le côté gauche, nous avons des chiffres. Si vous cliquez sur ces options, nous pouvons accéder aux normes monétaires. Passons ensuite aux États-Unis. Ce sera quelque part par ici, aux États-Unis anglais. Et c'est ainsi que nous avons obtenu les signes du dollar. Très bien les gars, la prochaine étape est que j' aimerais tout regrouper dans un seul tableau de bord, donc les deux feuilles de travail Allons-y et créons de nouveaux tableaux de bord. allons obtenir le total des ventes, puis nous allons obtenir les ventes par mois. Permettez-moi de l'agrandir un peu et de supprimer le titre du total des ventes. Maintenant, comme vous pouvez le constater, la valeur totale des ventes provient du paramètre. Jusqu'à présent, tout est déconnecté entre ces deux feuilles de travail Ce que je sélectionne ici ne sera pas reflété dans le paramètre. Maintenant, voici la magie. J'aimerais modifier la valeur des paramètres en fonction de mes ou de mes interactions depuis cette vue. Pour le faire comme d'habitude, nous allons accéder au menu principal situé ici pour accéder aux tableaux de bord Passons ensuite aux actions. Ensuite, ajoutons une nouvelle action et choisissons cette option. Modifiez les valeurs des paramètres. Allons à l'intérieur. Nous avons donc ici les éléments habituels, la source, le déclencheur et les cibles. Changons-le de nom, Total sales. Définissons la source. Ce seront les ventes par mois. Enlevons simplement la feuille sept d'ici. La feuille sept représente le total des ventes. Et puis l'action sera la sélection. Je voudrais donc sélectionner et déclencher l'action. Et puis il faut trouver ici notre paramètre. Nous n'en avons qu'un, donc le total des ventes, sélectionnons-le sur le côté droit. Que se passera-t-il une fois que nous aurons effacé nos sélections ? Je voudrais donc dire, d'accord, mettons-le à zéro si les utilisateurs ne sélectionnent rien. Très bien, voici le dernier que nous devons définir pour Tableau, quel champ va contrôler les valeurs des paramètres en fonction des ventes. Par mois, nous avons différentes informations comme vous pouvez le voir ici. Nous avons le mois et la somme des ventes. Bien entendu, la somme des ventes va contrôler les valeurs des paramètres. Allons-y et sélectionnons cette valeur ici. Et l'agrégation sera la somme, puisque nous trouvons le total des ventes. Tout est réglé pour le moment, allons-y et appuyons sur OK. Puis encore une fois Ok. Maintenant, comme vous pouvez le voir, la valeur 100 provient des paramètres. Mais si je sélectionne, par exemple, les points de données ici, vous pouvez voir que le total des ventes provient de ma sélection, les 64 000. Maintenant, si je sélectionne toutes ces valeurs dans la vue, Tableau va résumer toutes les ventes issues de mes sélections et les mettre dans la valeur du paramètre Cela nous permet d' établir un lien entre les paramètres et nos actions et la vue, ce qui donne beaucoup de dynamique et d' interactivités à vos tableaux Très bien, les gars, c'est tout pour les actions des paramètres. C'est une fonctionnalité vraiment intéressante dans Tableau. Très bien, c'est donc tout pour les types d'action. Ensuite, je vais partager avec vous mes conseils sur les déclencheurs d'action. 126. Déclencheurs Udemy 11 8: C'est bon, les gars. J'aimerais maintenant vous donner des conseils rapides sur moment d'utiliser quel type de déclencheur d'actions. Par exemple, si vous souhaitez passer de vos feuilles de calcul à une autre feuille de calcul, ou accéder à un site Web externe, il est préférable de donner aux utilisateurs la possibilité de sélectionner cette option à l' aide Tout d'abord, affichez le menu. Divisez les utilisateurs, voyez le lien, puis s'ils veulent y accéder, ils vont sélectionner le lien et cliquer dessus C'est toujours mieux que de les surprendre en les sélectionnant si les utilisateurs aiment sélectionner quelque chose, comme s'ils se rendaient soudainement ailleurs. Ce n'est vraiment pas sympa. Optez pour le menu. Si vous accédez à l'URL ou si vous utilisez l'action de filtrage, le meilleur moyen est d'utiliser select. C'est un peu plus interactif, une fois qu'un utilisateur commence à sélectionner parmi plusieurs feuilles de calcul L'autre feuille de travail sera consacrée aux filtres. J'utilise généralement Select si j'utilise les actions de filtrage et le tableau utilisés ainsi que par défaut. Si vous utilisez une action rapide pour filtrer, j'utilise généralement Select. Pour la dernière, les surlignements, je vous recommande vivement d'utiliser le survol. Comme les utilisateurs passent la plupart du temps à l'intérieur d'une feuille de calcul, l'autre feuille de calcul interagit également C'est vraiment sympa et plutôt moderne. Faites vraiment attention à la manière de déclencher les actions qui ne surprendront pas vos utilisateurs en sautant ailleurs. Si vous utilisez par exemple go to RL et Sheets, soyez prudent, discutez-en avec vos utilisateurs, façon dont ils aimeraient le voir, puis prenez peut-être ensemble une décision concernant l'interactivité et les actions avec les utilisateurs. D'accord ? OK, pour moi, tout tourne autour des actions dans Tableau. Très bien, c'est donc tout pour les conseils sur les déclencheurs d'action. Nous avons ainsi terminé la section consacrée aux actions de Tableau. Dans la section suivante, nous allons aborder un sujet très important dans Tableau, les calculs de Tableau. Nous pouvons y apprendre à manipuler les données dans Tableau, et nous allons découvrir de nombreuses fonctions de Tableau. 127. Section12: Calculs de table. Nous allons maintenant aborder plus de 60 fonctions différentes de Tableau afin de manipuler vos données. Vous comprendrez non seulement comment utiliser toutes ces fonctions Tableau, mais vous comprendrez également le concept qui les sous-tend. Utilisez des croquis et des exemples très simples pour comprendre le fonctionnement de ces fonctions de tableau. Certains de ces calculs étant très compliqués, nous allons d'abord aborder les bases des calculs de table. Ensuite, nous pouvons examiner les fonctions les plus utilisées dans les quatre catégories, à savoir les calculs au niveau des lignes, les calculs d' agrégation, les expressions LOD et les calculs de table. Commençons d'abord par une introduction aux principes de base des calculs sur tableau. Alors maintenant allons-y. 128. Intro de Calc dans Udemy 1 1: Tout le monde. Nous allons maintenant parler des champs calculés dans Tableau. Et nous allons commencer par la première question. Pourquoi avons-nous besoin de champs calculés en premier lieu ? Comme nous l'avons déjà appris, lorsque nous créons nos visualisations, nous accédons toujours à la peinture des données, à la source de données, et nous saisissons les champs que nous voyons dans la vue Imaginons maintenant que vous vous trouviez dans un scénario dans lequel vous avez besoin d'informations supplémentaires, informations qui ne sont pas disponibles dans notre source de données. Ou vous souhaitez manipuler et transformer ces informations en nouvelles informations, en nouveaux champs. Ou disons que nous élaborons une logique très complexe dans nos points de vue. Pour tous ces scénarios, nous pouvons créer de nouveaux champs calculés dans Tableau à placer dans notre source de données. champs calculés dans Tableau sont des champs définis par l'utilisateur qui sont créés à l'aide de formules ou d'expressions. Il existe donc des champs supplémentaires que vous pouvez créer en fonction des champs d'origine de la source de données. Très bien, tout le monde. Nous allons maintenant passer à la question suivante, à comment créer de nouveaux champs calculés dans Tableau. Il existe cinq méthodes pour créer des champs calculés. Quatre d'entre eux se situent dans le monde entier. Cela signifie qu'une fois que vous aurez créé le champ calculé, il apparaîtra sur la source de données, sur les données. Difficile à utiliser dans toute autre feuille de calcul ou dans tout classeur connecté à la source de données Et nous avons une méthode locale pour créer un champ calculé à partir d'une seule vue. C'est ce que nous appelons des calculs rapides. Passons maintenant à l'exploration de ces cinq méthodes. La première façon de créer un nouveau champ calculé consiste à accéder à l' épingle de données sur le côté gauche. Cliquez avec le bouton droit sur l' espace blanc, cliquez avec le bouton droit ici. Et la première option est de créer un champ calculé. Une fois que nous sommes arrivés ici, nous avons une nouvelle fenêtre dans laquelle nous pouvons écrire notre expression. Ça y est, c' est le premier moyen. Passons à la suivante. Je vais juste fermer ça. Si vous passez par ici, nous avons une petite flèche à côté de la recherche. Si vous cliquez dessus, nous obtiendrons exactement la même liste. Comme vous pouvez le voir, la première option consiste créer un champ calculé. Pour ce faire, la troisième méthode consiste à accéder à l'un de ces champs dans notre source de données. Disons que nous allons aux adresses, que nous cliquons dessus, puis que nous avons l' option Créer. Et le premier s'appelle Create Calculated Field. Une fois que vous y serez allé, nous aurons exactement la même fenêtre, mais cette fois, nous allons préparer le nom du champ dans l'expression, car ici nous sommes allés spécifiquement à l'adresse et nous avons créé partir de là un nouveau champ calculé. Fermons ceci et je vais vous montrer les premières méthodes pour créer un champ calculé. Nous allons accéder aux analyses dans le menu ici, cliquez dessus. Et ici, nous avons l'option de créer un champ calculé. Une fois que nous aurons cliqué dessus, nous aurons à nouveau la même fenêtre. Voici rapidement les quatre méthodes permettant de créer un nouveau champ calculé. Vous obtiendrez toujours le même résultat, mais si vous allez dans le champ, puis que vous créez un champ calculé, vous trouverez le nom du champ dans l'expression. Maintenant, disons que c'est mon premier calcul. Et je vais juste donner n'importe quoi dans l'expression. Tapons-en un. Allons-y et frappons. OK. Nous pouvons maintenant voir sur la banque de données que Tableau a créé un nouveau champ pour nous C'est comme un champ, comme tous les autres champs présents dans la chaîne de données de notre source de données Il possède également un type de données. C'est une mesure continue parce que j' en saisis une, donc c'est comme un chiffre. Vous pouvez le traiter exactement comme n'importe quel autre champ, mais ici, pour comprendre quels champs sont calculés et quels champs sont originaux, vous pouvez voir sur l' icône ici qu'il porte le signe égal. Cela signifie que si vous voyez le signe égal près de l' icône du type de données dans un champ, cela signifie que ce champ est un champ calculé. Il ne s'agit pas d'un champ d'origine provenant de la source de données. Quelqu'un a créé ce champ calculé et il est basé sur les données d'origine. Cela vous permet d'identifier rapidement quels champs sont des données d'origine provenant des systèmes sources et quels champs sont des champs calculés créés par les utilisateurs. Nous avons ainsi créé notre premier champ calculé. Et c'est un domaine mondial. Cela signifie que si vous passez à une autre feuille de calcul, passons, par exemple, à une nouvelle Nous pouvons retrouver notre champ calculé. Passons maintenant à la méthode suivante, dans laquelle nous allons créer un champ calculé local pertinent pour une seule vue. Pour ce faire, nous allons avoir quelque chose de gros sur la vue. Prenons, par exemple, le prénom du client et mettons-le sur les lignes. Maintenant, afin de créer un champ calculé rapidement localement, nous allons entrer dans le champ, dans la dimension. Et nous pouvons le faire en double-cliquant. Une fois cela fait, vous pouvez voir que nous sommes désormais autorisés à écrire quelque chose dans ce champ. Et nous écrivons maintenant le champ calculé. Disons que, d'accord, nous avons maintenant les lettres majuscules du prénom et j' aimerais le manipuler et le transformer en majuscules J'aimerais que tout soit écrit en majuscules. Pour ce faire, nous avons la fonction dans la table appelée upper. Maintenant, j'écris le nom de la fonction et cela va transformer le prénom que j'ai créé, le champ calculé, à l'intérieur du prénom. Une fois que vous êtes sorti, cliquez quelque part à l'extérieur ou cliquez maintenant, nous pouvons voir le résultat, cette fonction a changé. Le premier cas où nous avons effectué une transformation rapide, des calculs rapides dans la vue. Si vous reprenez le prénom à cause des difficultés liées aux données, vous pouvez constater que rien n'a changé. Nous n'avons rien changé sur la source de données, nous l'avons simplement modifiée rapidement pour cette vue. C'est ainsi que vous pouvez créer rapidement un nouveau champ calculé dans la vue sans affecter la source de données. Et il ne sera disponible que localement dans cette vue. Disons maintenant que cette transformation est intéressante et que j'aimerais la réutiliser ailleurs dans d'autres vues. Maintenant, afin de le rendre disponible dans notre source de données, ce que nous pouvons faire, récupérer ce champ dans les visualisations et simplement le placer dans la source de données Libérons avec ça, vous pouvez voir. Ajoutez le nouveau champ dans les clients et nous saurons que ce champ est calculé en vérifiant le type de données Vous pouvez voir que nous avons le signe égal Tableau, proposez-nous ici de le renommer J'aimerais le laisser tel quel, et si vous y entrez pour modifier le calcul, connectez radicalement le calcul et modifiez-le. Et encore une fois, nous avons coupé la fenêtre où nous pouvons configurer le calcul. Très bien, Kay, je vous ai donc montré toutes les méthodes pour créer de nouveaux champs calculés dans Tableau. Très bien, à l'étape suivante, nous allons apprendre les options de base que nous avons dans la fenêtre calculée. Passons à notre champ calculé, mon premier calcul. Et d'abord, montrons la valeur dans la vue. Faisons-le glisser vers le texte ici, et comme vous pouvez le voir, nous avons la valeur numéro un. Allons modifier le champ calculé afin que la fenêtre se connecte radicalement. Et passons au montage. Alors, qu'est-ce qu'on a ici ? Nous avons d'abord le nom du champ calculé, et nous l'avons appelé, dans cet exemple, my first calc Mais bien entendu, vous pouvez accéder au volet de données ou à la source de données et le renommer directement à partir de là, ou vous pouvez le faire dans la fenêtre calculée OK, l'information suivante nous donne le nom de la source de données dans laquelle nous créons le champ calculé. Dans cet exemple, nous avons créé le champ calculé dans la petite source de données. C'est très important si vous avez plusieurs sources de données et que vous créez un grand nombre de champs calculés Il est très intéressant de savoir où je crée ce champ calculé, donc c'est sympa et f Passons maintenant à la section la plus importante de cette fenêtre, cette zone blanche où vous pouvez écrire votre expression pour définir le champ calculé. Actuellement, nous en avons un, mais nous pouvons utiliser différentes choses. Nous pouvons utiliser les noms de champs, les paramètres, les fonctions, etc. Par exemple, nous avons créé la dernière fois la fonction supérieure pour le prénom. Avec cela, j'ai défini ce qui doit être fait dans ce champ calculé. C'est mon expression. Maintenant, ne vous inquiétez pas pour les syntaxes que j'écris dans les expressions, car dans les prochains didacticiels, nous allons tout apprendre sur les syntaxes différentes fonctions Ne t'inquiète pas pour ça maintenant. Les informations suivantes dont nous disposons sont que les informations du calcul sont valides. Ici, Tableau nous indique rapidement si l' expression que je viens d'écrire est valide ou non valide actuellement, j'ai écrit le calcul correctement. C'est pourquoi Tableau propose tout ce qu'il faut. Mais maintenant, faisons quelque chose de mal. Nous allons maintenant recevoir un message rouge de Tableau indiquant que le calcul contient des erreurs. Et ici, nous avons une petite flèche. Si vous allez ici, vous verrez le message. Il est indiqué que Tableau s'attend à ce qu'une parenthèse fermante nous montre un message rapide pour savoir ce qui ne va pas dans notre calcul Si j'ajoute les parenthèses, vous verrez que le calcul est valide Nous avons des informations rapides provenant de Tableau. Passons aux informations suivantes dont nous disposons. Dans celui-ci, il est indiqué une dépendance et une petite flèche. Cliquons dessus et voyons ce que nous avons ici. Il indique que les modifications apportées à ce calcul peuvent modifier les feuilles suivantes, feuille numéro un ici, Tableau nous avertit. Toute modification apportée à l'expression contenue dans ce calcul peut avoir un effet sur la feuille numéro un. Et c'est parce que nous utilisons ce champ calculé dans la vue de la feuille numéro un. Ces informations sont très importantes, en particulier si vous avez différentes feuilles de calcul et que vous utilisez le même champ calculé dans différentes feuilles de calcul Et cela se produit souvent, surtout si vous voulez vous concentrer sur le contenu d' une vue et que vous modifiez le champ calculé ici. C'est comme un rappel, un avertissement de Tableau vous indique que, d'accord, si vous apportez cette modification, vous pouvez affecter les feuilles de calcul suivantes ici Je vous recommande de toujours vérifier les dépendances pour vous assurer que les modifications que vous apportez vous assurer que les modifications que vous actuellement au champ calculé sont toujours pertinentes pour les autres feuilles. Très bien, passons à autre chose, nous avons deux bas simples qui s'appliquent et d'accord, je n'ai pas besoin d'en parler, je pense Ensuite, nous avons ici une petite flèche, et c'est très important. Alors allons-y et cliquons dessus . Qu'est-ce que nous avons ici ? Et cette extension est une documentation ou un catalogue de toutes les fonctions que nous avons dans Tableau Par exemple, cherchons la fonction upper que nous utilisons dans cet exemple, recherchons upper, et maintenant nous pouvons voir sur le côté droit la documentation de cette fonction. Nous avons donc ici trois informations provenant de Tableau. Le premier est la syntaxe de la fonction. La syntaxe indique donc qu'il faut commencer par le mot-clé upper. Il n'accepte que les champs et le type de données doit être une chaîne. L'information suivante est une brève description de la fonction, indique qu'elle va convertir une chaîne de texte en lettres majuscules. Pour ce qui est de la troisième information, nous avons un exemple d'utilisation ici. Cela dit, d'accord, si vous avez une valeur maximale pour le produit de valeur, tout est en minuscules, le résultat, le résultat sera un produit en majuscules. Nous avons ici une brève description rapide toutes les fonctions que nous avons dans Tableau. C'est très utile, surtout pendant que vous rédigez les calculs, car cela n'a aucun sens de tout mémoriser, n'est-ce pas ? J'ai aussi tendance à toujours vérifier si j'utilise la bonne syntaxe ou même si utilise la bonne fonction like. Je vérifie toujours les exemples et je dis, d'accord, c'est celui dont j'ai besoin. Et encore une chose que vous pouvez voir dans cette fenêtre, ce menu déroulant. Et ici, nous avons différents groupes de fonctions dans Tableau, par exemple, nous avons ici le groupe de fonctions de chaîne. Si vous y allez, vous obtiendrez une liste de toutes les fonctions qui manipuleront les champs de chaîne. Nous avons donc ici à la fin, comme vous pouvez le voir, la fonction supérieure que nous utilisons dans notre calcul. Très bien, Kay, nous avons donc abordé toutes les options que vous pouvez voir dans la fenêtre des champs calculés. Très bien, c' était donc une introduction aux champs calculés dans Tableau. Ensuite, nous allons apprendre les composants de base des calculs Tableau. 129. Udemy 1 2 composants calc: Les gars, passons à autre chose. Nous allons parler des composants de base des calculs dans Tableau. Cela signifie le type d'informations que nous pouvons ajouter dans les expressions, dans les calculs. La première chose que nous pouvons ajouter dans le calcul est le commentaire. Les commentaires sont très utiles pour vous et pour les autres afin d'avoir un aperçu du contexte ou de petites descriptions des raisons pour lesquelles vous effectuez le calcul. Par exemple, pour ajouter des commentaires à ce code, nous pouvons commencer par deux barres obliques Ensuite, nous pouvons écrire n'importe quoi. Tout élément situé après les deux barres obliques ne sera pas pris en compte dans le calcul Par exemple, nous pouvons écrire ici un calcul pour changer le prénom en majuscules. Tout ce que j'écris ici ne sera pas exécuté et ne sera pas non plus vérifié dans Tableau. Je recommande vraiment de toujours ajouter des commentaires pour vous si vous consultez ce calcul plus tard, vous comprendrez pourquoi vous écrivez cette expression. Très bien, passons à la deuxième information que nous pouvons ajouter dans les calculs, savoir les champs de la source de données. Ce sont donc les couleurs orange. Nous l'avons ici, le prénom. Mais il suffit de tout supprimer pour repartir de zéro. Donc, si vous souhaitez ajouter un nouveau champ dans ce champ de calcul, vous pouvez commencer à écrire le nom du champ. Au moment où j'écris, Tableau peut créer une liste de suggestions ici, Tableau a défini trois choses. La première est une fonction. Comme vous pouvez le voir, il y a comme une petite icône, comme un F. Cela indique qu'il s'agit d'une fonction. Ou la deuxième information, c'est le prénom, et à côté se trouve une icône de type de données. Cette icône de type de données peut indiquer qu'il s'agit d'un nom de champ. La troisième information est également le prénom avec l'icône. Cela signifie donc qu'il est rempli. Mais ici Tableau l'écrit, cela provient de la source de données volumineuses, car ces deux champs portent le même nom. Exactement ici. Tableau nous montre que ce champ provient d'une source de données différente. Le premier provient de la même source de données. C'est pourquoi Tableau n'a pas à dire, d'accord, cela provient d'une petite source de données, car il provient de la source actuelle. Mais comme le second provient d'une source de données différente, Tableau indique qu'il s'agit d'un champ différent provenant d'une autre source de données. Maintenant que nous voulons le prénom de la source de données actuelle, nous pouvons sélectionner celui-ci ici. Avec cela, nous avons inséré un champ dans nos calculs, et comme vous pouvez le voir, il a pris la couleur orange. Une autre façon d'ajouter des champs dans nos calculs, c'est par glisser-déposer Disons que j'aimerais également obtenir le nom de famille. Je peux donc aller au nom de famille ici, glisser-déposer dans le calcul et voir, avec cela , nous avons obtenu notre deuxième champ et encore une fois, il est de couleur orange. Et bien entendu, les champs que nous ajoutons aux calculs peuvent être n'importe quel exemple de champ. Allons ajouter les sceaux. Les sceaux sont une mesure. Nous passons donc aux commandes, aux ventes, nous pouvons simplement glisser-déposer pour effectuer les calculs. Comme vous pouvez le constater, Tableau, à l' exception des mesures contenues dans les calculs, peuvent également avoir la même couleur, la couleur orange. Très bien, passons au composant suivant , très important, savoir les fonctions Tableau. Les fonctions Tableau sont des opérateurs intégrés qui peuvent être utilisés pour manipuler, transformer ou modifier le contenu d'un champ. Par exemple, ce que nous pouvons faire avec les ventes. Nous pouvons calculer le total des ventes à l'aide de nos données. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction sum avant les ventes de champs, commencer par la somme, puis ouvrir les apprentis, puis fermer. Comme nous pouvons le voir, ce composant, ces fonctions de Tableau, ont toujours la couleur bleu clair Que peut-il se passer maintenant ? Le tableau va résumer toutes les valeurs incluses dans les ventes et présentées sous forme de résultat. Allons-y et chauffons. Ou nous allons avoir une erreur ici parce que nous avons modifié le calcul. Alors allons-y et retirons-le. Reprenons-le dans le texte afin la somme totale des ventes incluses dans nos données. Revenons maintenant à notre champ calculé et voyons le composant suivant. Nous avons les expressions logiques. Nous pouvons utiliser les expressions logiques afin de vérifier si une condition est vraie ou fausse. Et ils ont aussi la couleur de la plaque. Supposons, par exemple, que nous voulions créer le calcul dans lequel nous vérifiions la somme des ventes. S'il est supérieur à 1 000 , nous voulons voir le maximum à la fin. Laissez-moi vous montrer comment nous pouvons le faire. Nous allons utiliser l'instruction, elle va commencer par le mot clé. Comme vous pouvez le constater, il est noir parce que c'est une expression logique. Si la somme des ventes est supérieure à 1 000, on peut dire l'opérateur est supérieur à 1 000, alors que va-t-il se passer ? Nous allons avoir une valeur élevée. Ensuite, nous allons terminer l'expression logique. Nous pouvons vérifier ici que le calcul est valide ici. Nous avons nos expressions logiques à l'époque et à la fin, ne vous inquiétez pas pour la syntaxe. Nous allons tout apprendre dans les prochains tutoriels étape par étape avec des exemples très simples. Très bien, nous allons maintenant passer au dernier composant que nous pouvons ajouter à nos calculs. Nous avons les paramètres de Peter, des champs dynamiques que nous pouvons ajouter aux visualisations afin de rendre tout dynamique dans les vues ou les calculs Encore une fois, il y aura un tutoriel dédié à cela plus tard. Mais voyons maintenant, nous pouvons ajouter un champ de paramètres dans le calcul. Tout d'abord, il faut créer rapidement un paramètre. Pour ce faire, je vais simplement terminer notre calcul ici. Ensuite, nous pouvons passer à la flèche et au volet de données. Ensuite, nous pouvons demander au paramètre de création cliquer dessus. Ici, nous allons obtenir la fenêtre. Pour configurer les paramètres, nous allons l'appeler , choisir un numéro. C'est ça. Fermons-le et disons « OK ». Maintenant, sur le côté gauche, nous avons un nouveau paramètre. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et affichez le paramètre que nous avons obtenu comme sur le côté droit, et le champ de saisie où nous pouvons ajouter une valeur. Par exemple, nous l' avons maintenant sous forme d'un, nous pouvons en ajouter 1 000 Maintenant, rien ne peut se passer dans la vue parce que nous n'avons rien. Mais nous allons ajouter ce paramètre dans le calcul. Revenons à notre calcul, mon premier calcul, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, puis cliquez sur Modifier. Maintenant, ce que nous allons faire, au lieu d' avoir 1 000, nous allons obtenir la valeur du paramètre nous créons, comme un champ calculé dynamique, afin que l'utilisateur puisse contrôler cette valeur. Supprimons les 1 000 et nous allons commencer à écrire le nom du paramètre comme n'importe quel autre champ, donc il sera choisi et nous le trouverons ici, alors cliquez dessus. C'est ainsi que nous avons ajouté notre paramètre dans le calcul. Et comme vous pouvez le constater, les paramètres de Tableau sont de couleur violette. C'est tout pour le dernier composant. Nous avons ainsi couvert tous les différents composants utilisés dans les calculs. Maintenant, allons-y et essayons le résultat. Je vais y aller et appuyer sur OK. Alors je vais retirer celui-ci, il est rouge. Apportons les produits à la rose. Ensuite, nous allons aller chercher notre nouveau champ calculé. Cette fois, ce sera une dimension car la sortie du champ calculé sera une valeur de chaîne. Nous allons vérifier les résultats. Et comme vous pouvez le voir ici, nous avons deux produits dont la valeur est élevée, le reste sera nul. Allons-y maintenant et recensons les ventes afin de comprendre pourquoi ces valeurs sont élevées. Et c'est grâce à nos calculs. Tout ce qui est supérieur à 1 000, nous pouvons obtenir une valeur élevée. Tout ce qui est en dessous sera nul. Et avec le paramètre, les utilisateurs contrôlent le calcul. Si je vais ici et que je dis, d'accord, au lieu de 1 000, prenons-en 500. Avec cela, nous avons également inclus les autres produits. Ainsi, tous les produits ont désormais la valeur la plus élevée dans le champ calculé, ce qui nous générer de nouvelles informations pour nos visualisations Très bien les gars, résumons maintenant rapidement les composants des calculs dans cet exemple. abord, nous pouvons voir le commentaire, ce commentaire va nous aider à documenter le but du calcul et il ne sera pas exécuté, il sera également en gris. Le composant suivant, nous avons le champ. Ainsi, n'importe quel champ de notre source de données, qu'il s'agisse d' une dimension ou d'une mesure, nous pouvons l'ajouter à notre calcul comme celui-ci. Nous avons les soldes et ils sont de couleur orange. Le composant suivant, nous avons les fonctions. Ce sont des opérateurs intégrés pour manipuler nos données, et ils ont la couleur bleue. Le composant suivant, nous avons les opérateurs. Dans cet exemple, nous avons deux opérateurs, le plus, l'opérateur arithmétique Et comme pour l'opérateur de comparaison, il est plus élevé que la couleur noire. Le composant suivant, ça peut l'être aussi. Avec la couleur noire, nous avons les expressions des lettres. Il s'agit de valeurs statiques que nous pouvons insérer dans nos calculs. Il peut s'agir d'un chiffre comme ici le dix ou d'une chaîne comme ici le haut. Et il n'oublie pas d'ajouter marques Oto doubles ou simples pour que la table comprenne qu'il s'agit d'une valeur non remplie, d'un paramètre ou d'une fonction ou de quoi que ce soit d'autre et que nous pouvons également ajouter des valeurs de date. Très bien, on passe au composant suivant. Nous avons les expressions logiques dont nous disposons, le cas échéant, et elles peuvent nous aider à évaluer les conditions dans Tableau , puis à déterminer si elles sont vraies ou fausses. Et le dernier élément que nous avons dans les calculs, ce sont les paramètres. Ce sont les champs dynamiques que nous pouvons utiliser dans les calculs. Très bien, tout dépend des composants des calculs. D'accord ? Nous avons donc appris les principaux composants de base des calculs Tableau. Ensuite, nous allons apprendre à imbriquer un calcul dans un autre. 130. Calc imbriqué dans Udemy 1 3: Je vais donc parler des calculs imbriqués dans Tableau Dans Tableau, vous pouvez imbriquer des calculs en utilisant le résultat d' un calcul comme entrée pour un autre calcul. Et c'est parce que vous pouvez parfois être dans une situation où nous avons des calculs compliqués comportant différentes étapes. Pour chaque étape, nous pouvons faire un calcul. Au fur et à mesure que vous implémentez ces étapes, vous finirez par avoir plusieurs calculs imbriqués les uns dans les autres Permettez-moi maintenant de vous montrer un exemple. Très bien, nous allons maintenant créer un nouveau champ calculé pour créer un nouveau champ calculé manipuler les valeurs du pays du champ afin qu'elles aient un format spécifique. Dans cet exemple, prenons le prénom des clients ainsi que les pays. Nous allons maintenant créer un nouveau champ pour le pays avec un format différent. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Ensuite, nous allons commencer par le premier calcul où nous pouvons calculer toutes les portées du terrain en majuscules, nous allons donc avoir la fonction supérieure Ensuite, nous allons manipuler le pays du terrain, donc nous allons commencer à écrire country. Et voici notre champ qui sert de base pour le premier calcul. Allons-y et appuyons sur OK, cet onglet. allons créer un nouveau champ calculé, nouvelle dimension dans notre source de données. Allons donc vérifier les valeurs. Comme vous pouvez le voir, toutes les portées, tous les pays sont en majuscules Très bien, nous allons maintenant passer à l'étape suivante de la transformation, où nous voulons afficher uniquement les trois premiers caractères de chaque valeur dans ce nouveau champ calculé. Pour ce faire, nous allons revenir à notre champ calculé et nous allons le modifier. Cette fois, nous allons utiliser la fonction left. Vous pouvez faire une recherche dans le catalogue pour voir la syntaxe de la fonction de gauche telle que vous pouvez la voir , à l' exception de deux champs, le premier sera la chaîne que nous voulons manipuler, puis nous aurons le nombre de caractères que nous voulons afficher. Permettez-moi de vous montrer maintenant, étape par étape, comment nous pouvons le faire. Passons d'abord à une nouvelle ligne. Nous allons donc partir, puis il faudra deux arguments. Le champ que nous voulons manipuler et le nombre de caractères. Le champ que nous voulons manipuler sera le résultat de la fonction supérieure. Ce sera celui-ci par ici. Je vais donc simplement le couper et l'insérer ici. Avec cela, nous avons le premier argument. Le deuxième argument sera le nombre de caractères que nous voulons afficher. Il y aura trois caractères, c'est pourquoi nous pouvons en spécifier trois. C'est ainsi que nous pouvons répertorier les fonctions dans Tableau. La première fonction à exécuter sera celle située à l'intérieur de la fonction supérieure sera exécutée en premier. Ensuite, le résultat de cette fonction sera utilisé comme entrée pour la fonction extérieure, pour la fonction lift. Cela signifie que nous allons d'abord mettre toutes les valeurs du pays en majuscules. Ensuite, nous allons exécuter la fonction lift, laquelle nous ne montrerons que les trois premiers personnages. Maintenant, allons-y et attaquons un mildiou pour vérifier les résultats. Ainsi, vous pouvez constater que nous n'en avons plus que trois selon les valeurs du pays. Encore une fois, la fonction à l'intérieur va d'abord être exécutée, puis la fonction à l'extérieur. Vous pouvez ainsi étendre ce champ calculé à d'autres fonctions. Par exemple, disons à la troisième étape, nous voulons calculer la longueur des caractères. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction de liaison. Nous allons l'ajouter sous forme d'amidon, puis l'entrée du champ peut être la sortie de ces deux fonctions. Comme vous pouvez le constater, il est très facile d'imbriquer des fonctions dans Tableau. Allons faire un blind et vérifier les résultats. Comme vous pouvez le voir partout, nous avons les liens de trois. Encore une fois, l'ordre d'exécution sera celui situé au plus profond de la fonction supérieure, puis celui de la fonction de gauche. Ensuite, la dernière fonction à calculer est la fonction de longueur. C'est ça. Il s'agit d'une méthode permettant de créer des calculs imbriqués dans Tableau, mais il existe une autre méthode pour le faire C'est en créant un deuxième champ calculé à l'aide du premier champ calculé. Laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Nous pouvons aller fermer celui-ci ici. Et créons un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler deuxième champ calculé. Ce que nous allons faire à l'intérieur, c'est utiliser le résultat du premier champ calculé. Dans cet exemple, il s' agit du pays U. s'agit de notre premier champ calculé Ensuite, nous allons le multiplier par deux. Par exemple, là encore l'ordre du calcul sera le premier Tableau doit calculer le premier champ calculé, calculer le champ en haut à gauche et le lien, puis à la fin, il va arriver ici et le multiplier par deux. Allons-y et appuyons sur OK. Et avec cela, nous avons un nouveau champ calculé. Suivez-le et déposez-le sur la vue. Comme vous pouvez le voir, il y aura une valeur de six, la fenêtre I utilise le premier isolde, et la fenêtre I utilise le second mode D'accord ? Je vais donc vous montrer comment je prends habituellement mes décisions à ce sujet. Passons à notre premier calcul. Comme vous pouvez le constater, si ces étapes intermédiaires ne sont pas importantes et que vous ne souhaitez pas les utiliser dans d'autres visualisations, il n'est pas logique créer, pour chaque étape intermédiaire de votre champ, dans votre source de données, une source données qui peut exploser Et vous allez avoir de nombreux champs qui pas nécessaires dans cette situation. Je vais avoir toutes ces étapes intermédiaires en un seul calcul. Un autre scénario où vous avez un calcul très complexe, où le code va être très volumineux et où il est vraiment difficile de tout maintenir en un seul calcul. J'essaie de le diviser en étapes et chaque étape aura comme un champ dans la source de données. Le dernier scénario où ces étapes intermédiaires sont vraiment importantes pour autre chose, pour différentes visualisations, ou peut-être aussi pour d'autres calculs différents Afin de ne pas me répéter et refaire les mêmes calculs encore et encore, je crée un champ calculé dédié pour chaque étape intermédiaire uniquement si elle est importante. Très bien les gars, c'est pour les calculs imbriqués, c'était une introduction aux calculs dans Tableau Ils sont très importants pour visualiser les notes. Dans la vidéo suivante, nous allons en apprendre davantage sur les calculs dans Tableau. Très bien. Grâce à cela, nous avons appris à effectuer des calculs imbriqués dans Tableau Ensuite, je vais vous présenter les quatre types de calculs Tableau. Nous avons les calculs au niveau des lignes, des agrégats, des tables et des LOD. 131. Udemy 1 4 types de calc: Tableau dispose de nombreuses fonctions différentes que nous pouvons utiliser dans les calculs, et dans Tableau, nous pouvons les classer en quatre types de calculs différents Dans ce tutoriel, nous allons en parler. Mais d'abord, nous pouvons avoir un exemple très simple pour comprendre comment ils fonctionnent et comment ils interagissent les uns avec les autres. Alors allons-y. Bien, disons maintenant que vous avez le tableau des produits suivant dans notre source de données où nous avons des informations telles que les prix des produits, les quantités, etc. Ces données sont les données d'origine que nous pouvons trouver dans la source de données. Supposons maintenant que nous ayons besoin d'un nouveau champ dans notre source de données pour afficher les données relatives à leurs revenus. Pour ce faire, nous pouvons simplement créer un nouveau champ calculé dans lequel il va multiplier les prix par les quantités. Maintenant, Tableau va créer un nouveau champ dans notre source de données pour y stocker le résultat des calculs. Le tableau va se dérouler ligne par ligne en multipliant les prix par la quantité Ainsi, par exemple, pour la première ligne il va multiplier 20 par deux. Et Tableu va aller le stocker sur le nouveau terrain. Ensuite, Table peut passer à la ligne suivante et faire exactement la même chose. Comme vous pouvez le constater, Tableau traite chaque ligne individuellement et indépendamment les unes des autres. Lorsque les calculs sont effectués sur une ligne, nous ne nous soucions pas des informations présentes dans les autres lignes. Tableu ne peut se concentrer que sur une seule ligne à la fois. Ce type de calcul est appelé calcul au niveau des lignes. Et le niveau de détail que nous avons ici est le plus bas que nous ayons par rapport à la source de données. Il est très important de comprendre que ce type de calcul est le seul qui n'agrège pas également les lignes de la source de données. Le seul type capable de stocker les résultats dans la source de données. Cela signifie que le tableau ne calculera pas le résultat de ces calculs chaque fois que vous l'utiliserez dans les visualisations Il peut donc le recalculer et le stocker dans la source de données. Le calcul ne sera pas effectué à la volée. Très bien, passons maintenant aux visualisations. Et disons que j' aimerais indiquer le chiffre d' affaires total de chaque produit. Pour cela, nous pouvons utiliser la fonction sum pour résumer les valeurs des revenus. Et nous pouvons ajouter le produit Dimension à la vue. Et Tableau n'affichera ici que trois lignes dans la vue. Une ligne pour chaque valeur de produit. Cela signifie que nous allons avoir P1p2 et P trois. Cette fois, Tableau va commencer à résumer et agréger les lignes de la source de données Cela va se faire au niveau de la dimension. Par exemple, Tableau va commencer par le premier produit, le premier et Table vont résumer les deux premières lignes de la source de données. Nous avons 40 plus 60 Tablo directement à la sortie, 100 directement dans la visualisation Ensuite, vous allez passer à la ligne suivante. Nous avons le P deux ici. Nous n'avons qu'une seule ligne dans la source de données. Et le résumé sera de 20 pour le produit. Troisièmement, nous avons ici trois lignes dans la source de données. Le résumé de 40 plus 25 plus 15. Le tableau aura la réponse 80 lors des visualisations. Cette fois, comme vous pouvez le constater, la table ne traite pas les lignes de la source de données une par une et individuellement. Au lieu de cela, Tablo va faire un résumé. Regroupez les lignes de la source de données au niveau de la visualisation. Ce type de calcul, nous l'appelons calculs agrégés doit être calculé à la volée. Cela signifie que le résultat de ces fonctions de ces calculs ne sera pas stocké de manière supplémentaire dans la source de données. Et maintenant, il est très important de comprendre le niveau de détail de ce nouveau tableau dont nous disposons. Dans la vue, le niveau de détail est inférieur en tant que source de données et celui qui contrôle le niveau de détails est la dimension que nous avons sur la vue. La dimension que nous utilisons dans la vue permet de contrôler le niveau de détail des calculs agrégés. C'est pourquoi nous avons un autre type de calcul. cette raison, supposons que nous ayons un autre scénario dans lequel vous dites, vous savez quoi, j'aimerais contrôler le niveau de détail. Je veux que mes calculs indiquent le chiffre d'affaires total de chaque catégorie. Ici, nous pouvons utiliser différentes fonctions comme la fonction fixe, afin d'avoir une catégorie fixe, puis une partie des revenus que nous indiquons à Tableau. OK, trouvez le chiffre d'affaires total. Mais cette fois, ça va être réparé. Il sera connecté à la catégorie de dimension. Alors laissez-moi vous montrer ce qui peut arriver. Tableau va aller vérifier. OK, quelle est la catégorie de paiement 1 ? C'est la catégorie A. Passons maintenant à la question suivante. Quel est le chiffre d'affaires total de la catégorie A ? Ici, Tableau peut résumer 40 plus 60 plus 20 et le résultat sera 120. Tableau n'affichera pas ici le chiffre d'affaires total du produit, payez-en un, mais plutôt le chiffre d' affaires total de la catégorie A. La même chose peut se produire pour le produit suivant. Nous en avons payé deux. Il appartient à la même catégorie, deux A. Le chiffre d'affaires total de la catégorie A est à nouveau de 120. Et puis le dernier produit, payez-en trois. Il appartient à une autre catégorie, cette fois à une catégorie. Et le revenu total sera de 40 plus 25 plus 15. Le résultat peut être de 80 % en tant que chiffre d'affaires total pour la catégorie. Maintenant, qui contrôle les agrégations ? Ce n'est plus la dimension que nous avons sur la vue, mais plutôt la dimension que nous spécifierons dans les calculs, ce type. Cations, nous les appelons expressions LOD. Expressions de niveau de détail ici. Pareil, comme pour les agrégations. Cela va se faire à la volée. Rien ne sera stocké dans la source de données. Très bien, passons maintenant au dernier type de calcul que nous avons dans Tableau. Disons qu'après avoir obtenu le résultat dans la vue, je voudrais calculer le classement des produits en fonction des données affichées dans la vue. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction rank du résumé des revenus. Ce qui peut arriver dans ce calendrier n'entraînera pas d'interrogation de la source de données. Au lieu de cela, Tableau peut interroger la visualisation elle-même. C'est comme si nous agrégions l'agrégation fonction de la valeur affichée sur la vue Nous pouvons constater que le produit un paiement » a le rang un, les deux le rang trois, le P trois » le rang deux Ce type de calcul, nous l'appelons calculs stables. Et contrairement à tous les autres types, il est basé sur le contexte et sur les données affichées dans la vue et il n'interroge pas directement la source de données. Il est également calculé à la volée. Cela signifie que le résultat ne sera pas stocké dans la source de données. Si vous parlez du niveau de détail, cela dépend également de la visualisation. Cela peut dépendre de la dimension des produits. Très bien, les gars, nous avons maintenant une vue d'ensemble des quatre types de calculs différents dans Tableau. Et nous pouvons voir comment Tableau peut calculer les calculs présenter les données à la fin des résultats. Très bien, nous allons maintenant commencer par le premier type de calculs. Nous avons les calculs au niveau des lignes. Et ici, nous avons beaucoup de fonctions dans cette catégorie si vous les comparez aux autres types. Nous avons donc ici les fonctions numériques, les chaînes de caractères, les fonctions de date, les fonctions logiques. Il existe de nombreuses fonctions, mais nous les aborderons toutes dans les prochains tutoriels. Passons maintenant à Tableau et essayons quelques-uns de ces calculs. Bon, revenons maintenant à Tableau, nous allons passer à la petite source de données, puis aux commandes. Comme vous pouvez le constater, nous avons ici la quantité ainsi que le prix unitaire. Nous allons maintenant calculer le chiffre d'affaires, en multipliant la quantité par le prix unitaire. Pour ce faire, nous allons créer de nouveaux champs calculés dans la source de données et ce sera du type de calcul au niveau des lignes. Allons-y et créons de nouveaux champs calculés. Nous allons passer radicalement au volet de données dans l'espace vide. Créez des champs calculés et donnons-leur le nom de revenue. Et puis la formule pour cela sera la quantité multipliée par le prix unitaire. Maintenant, vous pouvez me demander où puis-je trouver dans Tableau toutes les fonctions liées aux calculs au niveau des lignes de type ? Eh bien, il n'y a pas d'endroit précis pour cela, mais il y a des orientations similaires pour cela. Donc, si vous consultez la documentation ici et que vous vérifiez ces groupes, vous ne trouverez pas directement les types de calculs, mais vous trouverez des groupes similaires à ces types. Par exemple, si vous pouvez voir ici, nous avons des calculs de table. Si vous y entrez, vous trouverez toutes les fonctions que nous pourrions utiliser dans ce type. Et puis nous avons un autre groupe appelé agrégat. Et ici, vous ne trouverez pas seulement les calculs agrégés, mais également les expressions LOD. Le dernier, le dernier type est le calcul au niveau des lignes, c'est en fait le reste. Tous les autres éléments, comme les conversions de types de données de chaînes numériques, sont tous des calculs au niveau des lignes. Bien, alors revenons à nos calculs. Allons ici et appuyons sur OK. Et avec cela, vous pouvez voir que Tablo a immédiatement créé un nouveau champ dans notre volet de données Comme je vous l'ai dit, si vous utilisez des calculs au niveau des lignes, Tablo peut effectuer les précalculs et stocker les résultats immédiatement dans le Da Allons vérifier ça. Soit vous pouvez accéder à la page de la source de données, soit nous pouvons accéder à cette petite icône ici, indique Afficher les données. Allons à l'intérieur et vérifions les résultats. Ici, nous devons passer aux commandes. Maintenant, faisons défiler la page vers la droite. Vous pouvez voir que nous avons le champ d'origine, nous avons la quantité et le prix unitaire. Mais nous avons également notre nouveau champ calculé, qui est comme tous les autres champs que nous avons dans la source de données. Nous avons les recettes ici. Et comme vous pouvez le constater, Tablo a immédiatement volé tous les résultats de ce champ calculé dans la source de données, même si nous n'avons encore rien créé dans les visualisations Cela signifie que Tablo se prépare pour vous dans la source de données et que nous pouvons vérifier le Par exemple, nous avons ici la quantité 1, le prix unitaire 215. Nous allons suivre le même cours. Et ici, les choses sont multipliées par deux. Comme vous pouvez le constater, nous multiplions maintenant la quantité par le prix unitaire Et maintenant, nous pouvons voir très clairement que les calculs au niveau des lignes seront calculés et effectués au niveau des lignes individuellement et indépendamment les uns des autres. Ainsi, les informations que nous avons dans les autres lignes n' affecteront pas les calculs de la première ligne. C'est bon, les gars, alors c'est tout. Voici comment fonctionnent les calculs au niveau des lignes dans Tableau. D'accord, nous allons maintenant passer au type de calcul suivant. Nous avons les calculs agrégés. Et ici, nous avons quelques calculs. Si vous comparez avec les calculs au niveau des lignes, nous avons le maximum en moyenne, le nombre, nombre distinct et l'attribut à nouveau. Toutes ces questions peuvent être abordées de manière détaillée et extraorielle, mais nous allons maintenant essayer certaines d'entre elles dans Tableau Très bien, tout le monde, maintenant nous allons créer une vue d' ensemble du chiffre d'affaires par produit. Pour ce faire, nous allons récupérer le nom du produit à récupérer le nom du produit partir de la petite source de données et le mettre dans la vue. Maintenant, il est très important de comprendre les concepts. Le nom Broaduct est désormais la dimension qui permet définir le niveau de détail des visualisations Cela signifie que dans cette vue, nous avons cinq lignes entièrement contrôlées par le nom du produit Maintenant, je veux que vous compreniez comment choisir type de calcul que nous allons utiliser. Maintenant, pour répondre à cette question, nous commençons toujours par la première question. Devons-nous agréger les données depuis la tâche intitulée Revenus ? Cela signifie qu'il y a comme une agrégation et des résumés. Eh bien, cela signifie que nous ne pouvons pas utiliser les calculs au niveau des lignes, alors nous devons utiliser les autres types. Pour les agrégations, il nous reste les trois types. Maintenant, la question suivante sera avons-nous toutes les données dans la vue ? Eh bien, comme vous pouvez le voir dans notre tableau, nous n'avons que les informations dimensionnelles. Nous n'avons rien à dire sur les recettes. Cela signifie que non, nous n' avons pas toutes les données dans la vue. Cela signifie que nous n' utiliserons pas type de calcul de table car les types de calculs de table dépendent toujours de la vue. Si les données ne figurent pas dans la vue, vous ne pouvez pas utiliser les calculs de table. Qu'il nous reste deux options. Nous pouvons soit utiliser les calculs agrégés, soit le LOD. Eh bien, dernière question que vous pouvez me poser, est-ce que le niveau de détails que nous avons en vue peut répondre à mes besoins ? Eh bien, dans cet exemple, oui, car nous voulons avoir le chiffre d'affaires total par produit. Nous parlons donc des produits et de la dimension que nous avons à l'intérieur de la vue qui répondent exactement au niveau de détail. Cela signifie que nous pouvons conserver le niveau de calcul que nous avons dans la vue et que nous n'avons pas besoin d' utiliser d'expressions LOD. Si vous suivez ces trois questions simples, vous pouvez facilement identifier le type de calculs dont vous avez besoin pour résoudre votre tâche. Dans cet exemple, il peut s'agir de calculs agrégés. Voyons comment nous pouvons le faire. calculs agrégés étant Les calculs agrégés étant les méthodes par défaut de Tableau, il sera très facile de créer des agrégats de données ou de mesures . avons donc besoin que de leurs revenus, alors il suffit de les glisser-déposer ici au-dessus de ces chiffres. Et comme Tableau va créer immédiatement des calculs agrégés, nous pouvons le voir ici. La somme de leurs revenus. En effet, il s'agit de la méthode par défaut agréger les données . Le tableau fonctionne pour chaque produit contenu dans les données et commence à agréger tous les revenus liés à ces Maintenant, l'étape suivante, ce que je fais habituellement, de valider quelques exemples. Je choisis certains de ces produits et je commence à résumer les valeurs pour vérifier si la valeur que je vois dans les visualisations est correcte Créons de nouvelles feuilles Et ici, nous voulons passer au niveau le plus bas. Pour ce faire, nous allons prendre le numéro de commande, la vue. Prenons maintenant le nom du produit. Nous pouvons également prendre les catégories. Alors prenons leurs revenus et mettons-les sur l'APC ici Agrandissons-le un peu pour voir les noms, puis nous pourrons trier les noms des produits. Nous pouvons donc maintenant utiliser n'importe lequel de ces produits. Pour valider les réponses, prenons le moniteur LG Fol HD Comme vous pouvez le constater, la somme totale devrait être supérieure 3 000. Revenons à nos agrégations et examinons le LG Fol Vous pouvez voir qu'il est supérieur à 3 000 qui signifie que tout va bien. Et avec cela, nous avons obtenu le chiffre d'affaires total par produit. Et bien sûr, nous l'avons fait rapidement en glissant et en déposant le champ vers la vue. Mais si vous souhaitez le faire en tant que champ calculé afin de réutiliser ultérieurement dans différentes feuilles, nous pouvons créer de nouveaux champs calculés. Appelons-le Total Revenue. Ensuite, nous aurons la même syntaxe, la somme des revenus. Cette fois, nous allons utiliser les calculs imbriqués. Nous l'avons donc déjà dans un autre champ calculé. Allons-y et cliquons dessus. Et comme le calcul est valide, appuyons sur OK. Et cela nous a permis d'obtenir une nouvelle mesure de nos difficultés liées aux données. Donc, si vous le remplacez, vous obtiendrez des résultats exacts. Comme vous pouvez le constater dans le résultat, rien n'a changé. Le seul avantage pour vous est de le réutiliser dans différentes feuilles ainsi que dans différents classeurs Très bien les gars, c'est tout pour les calculs agrégés dans Tableau. Très bien, les gars, le troisième type de calcul dans Tableau, nous avons les calculs LOD ou les expressions de niveau de détail. Ici nous n'avons que trois fonctions Tableau. Nous avons le fixe, l' inclusion et l'exclusion. Passons maintenant à Tableau et créons l'une de ces fonctions. Bien, nous avons maintenant la tâche suivante dans laquelle nous voulons afficher le chiffre d'affaires total mais en utilisant la même vue. Nous allons donc nous en tenir aux mêmes informations. Nous allons avoir le nom du produit, nous allons avoir le chiffre d'affaires total généré par les produits. Mais je veux voir côte à côte le chiffre d'affaires total par catégorie. Reprenons les trois questions. La première question est la suivante : faisons-nous des agrégations ? Eh bien, oui, cela signifie que nous ne pouvons pas utiliser de calculs au niveau des rôles. La question suivante est donc la suivante : les données dont nous disposons sont-elles suffisantes ? Eh bien, il n'est pas ici. Il ne s'agit pas du chiffre d'affaires total par catégorie, mais par produit. Eh bien, cela signifie que nous ne pouvons pas utiliser les calculs du tableau. Passons maintenant à la dernière question. Le niveau de détail de la vue m' aidera-t-il à résoudre la tâche ? Eh bien, la réponse est non. En effet, le niveau de détail de la vue est désormais défini par le nom du produit et le niveau de détails est supérieur à celui de la catégorie que nous souhaitons avoir, c'est-à-dire détail de la vue est désormais défini par le nom du produit et le niveau de détails est supérieur à celui de la catégorie que nous souhaitons avoir, le chiffre d'affaires total par catégorie. Le niveau de détails que nous avons dans la vue ne me convient pas. C'est pourquoi je ne peux pas utiliser ici des calculs agrégés. Et je dois utiliser des expressions LOD. Comme vous pouvez le constater, des questions très simples. Et cela vous permettra de trouver exactement le bon type de calcul dans Tableau. Et maintenant, vous pourriez parler de taux de poids. Je peux ajouter les informations de la catégorie à la vue, puis j'ai le niveau de détail de la catégorie. Eh bien, cela ne fonctionnera pas et c'est parce que le nom général de la loi contient un niveau de détails plus élevé. Permettez-moi de vous montrer ce qui peut arriver si vous apportez cette catégorie. Allons donc chercher la catégorie située sur le côté droit de notre. Ici, vous pouvez voir que rien ne va changer. Nous le sommes toujours. Les cinq lignes, et c'est à cause du nom du produit. Même si vous le déplacez vers la gauche ici, nous n'avons pas deux rangées ici. Nous avons ici cinq rangées. Si vous pouvez vérifier les détails ici, nous avons cinq points. C'est pourquoi même si vous ajoutez la catégorie, rien ne changera. Nous en sommes toujours au niveau des détails du produit. Créons maintenant un nouveau champ calculé pour utiliser les expressions ou les calculs LOD. Passons à gauche et créons un nouveau champ calculé. Nous pouvons l'appeler le chiffre d'affaires total par catégorie et par syntaxe, ne vous inquiétez pas, nous allons l'apprendre dans un didacticiel séparé à ce sujet. La syntaxe suivante va donc être corrigée. Ensuite, nous devons spécifier la dimension qui va contrôler le niveau de détail des résultats. Ce sera la catégorie. Ensuite, ce que nous faisons, en agrégeant les revenus, nous devons ajouter ici la somme des revenus Ensuite, nous devons le fermer qui indique que le calcul est valide et que tout va bien. Allons-y et appuyons sur OK. Comme d'habitude, nous allons entrer un nouveau champ calculé dans nos données ici. Allons voir le résultat. Et faisons-le glisser ici pour voir les données. Nous pouvons voir pour chaque ligne le chiffre d'affaires total par catégorie. Pour le premier, il s'agira du chiffre d' affaires total généré par les accessoires. Le second est le même parce qu'il appartient à la même catégorie. Le troisième est pareil, mais le quatrième, vous pouvez le voir, appartient à une catégorie différente et c'est pourquoi nous allons obtenir des numéros différents. C'est ça. C'est pourquoi nous avons besoin de calculs LOD dans Tableau. Nous allons maintenant passer au dernier type de calculs dont nous disposons, les calculs de table. Et là, nous avons également quelques calculs. Nous avons donc le classement de la fenêtre en cours d'exécution en premier, en dernière recherche d'index, etc. Encore une fois, ici, nous pouvons avoir un didacticiel dédié à ces choses, mais maintenant allons-y et essayons l'un d'entre eux. Très bien, tout le monde, nous allons maintenant passer à la dernière tâche de cette vue, nous voulons afficher le total cumulé des revenus par produit. Ici, nous allons poser à nouveau les trois questions. Sommes-nous en train d'agréger ? Eh bien, oui, étant donné que nous avons le total cumulé des recettes, nous ne pouvons pas utiliser les calculs au niveau des lignes. La question suivante est la suivante : les données contenues dans les visualisations sont-elles suffisantes pour résoudre cette tâche ? Eh bien, oui, c'est parce que nous avons le chiffre d'affaires total généré par les produits et par la vue. Sur la base de ces informations, nous pouvons établir le total cumulé des revenus par produit. Nous avons donc en fait tout en vue pour résoudre les problèmes. Et c'est pourquoi nous allons utiliser les calculs de table de types. Et nous n'aborderons pas la troisième question, qu'il s'agisse de calculs agrégés ou de LOD, car il s'agit de calculs sous forme de tables. Alors allons-y et créons un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler Running Total Revenue. La syntaxe pour cela est également très simple. Nous allons commencer par la course, puis nous devons sélectionner le type d'agrégation dont la somme sera la somme. Ensuite, nous devons spécifier quelles données seront calculées dans les calculs de la table. Et ici, nous n'avons que deux informations, donc soit nous allons utiliser le chiffre d'affaires total soit le chiffre d'affaires total par catégorie, le LOD, mais nous parlons du chiffre d'affaires total par produit, c'est pourquoi nous pouvons l' inclure ici. Ce sera la somme des recettes, c'est tout, et le calcul est valide. Alors allons-y et appuyons sur OK. Et nous allons prendre notre mesure et la mettre également sur la vue pour vérifier les résultats que nous pouvons très bien voir. Ils gèrent le total des revenus. C'est très simple. Commençons par la première valeur du chiffre d'affaires total. La valeur suivante peut alors être basée sur la valeur précédente plus le chiffre d'affaires total. Ces deux valeurs vont être ajoutées une à l'autre afin d'obtenir cette valeur. Ensuite, le suivant est identique, la valeur précédente, plus le chiffre d'affaires total actuel. Comme vous pouvez le constater, nous n' avons rien ici. C'est pourquoi nous obtenons la même valeur. Comme vous pouvez le constater, à mesure que nous diminuons, nous ajoutons des revenus totaux au chiffre total. Il est maintenant très important de comprendre que les calculs de la table sont très sensibles aux données affichées dans la vue. Toute modification apportée à cette structure donnera lieu à des nombres différents à la sortie. Ce n'est pas le cas pour l'agrégat ou le L. Laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Par exemple, changeons simplement le type des données contenues dans le nom du produit. Allons par ici et faisons-le descendre. Par exemple, vous pouvez constater que les valeurs des calculs agrégés ou du LOD sont les mêmes. Ça va juste changer le genre. Mais les valeurs incluses dans les calculs du tableau ont complètement changé, car nous avons désormais un tri différent et Tableau va recalculer le total cumulé en fonction de la Cela signifie que toute interaction dans les visualisations peut affecter les fonctions de calcul des tables Cela dépend entièrement de la vue. C'est tout pour le moment. Il s'agit des calculs de table dans Tableau. Très bien, les gars, nous allons maintenant parler des calculs des différents types de calculs que nous avons dans Tableau Supposons maintenant que nous ayons les calculs suivants, et ils sont très similaires aux calculs listés ici. Nous en avons différents types. Nous avons le classement pour les calculs du tableau, nous avons la somme sous forme de calculs agrégés et nous avons le multiplicateur de quantité avec le prix. En ce qui concerne les calculs au niveau des lignes, la première chose à exécuter est toujours les calculs au niveau des lignes. Le premier sera un multiplicateur de quantité avec le prix. Ensuite, le deuxième type à exécuter dans Tableau sera celui des calculs agrégés. Il s'agira de la fonction somme dans Tableau. Et le dernier type de calcul qui sera exécuté dans Tableau sera la fonction de classement, les calculs de table, encore une fois, les calculs au niveau des lignes dans un premier temps, puis les calculs agrégés, et toujours le dernier, les calculs de table. OK, maintenant allons-y et récapitulons rapidement comment choisir le bon type de calcul Nous avons ici trois questions. Nous avons commencé le premier. Disposez-vous des données agrégées ? Si ce n'est pas le cas, utilisez les calculs au niveau des lignes. Nous sommes au niveau des lignes. Dans l'affirmative, nous passons à la question suivante. Toutes les données nécessaires sont-elles déjà disponibles dans les visualisations ? Dans l'affirmative, nous pouvons utiliser les calculs du tableau. Si ce n'est pas le cas, nous sommes là. La troisième question est de savoir si le niveau de détail des visualisations correspond à la question ou aux exigences Dans l'affirmative, nous pouvons utiliser les calculs agrégés. Si non, nous pouvons utiliser les expressions ou les calculs LOD . Si vous suivez ma troisième décision, vous pouvez simplement trouver une réponse à cette question. accord, est-ce que vous avez maintenant un aperçu des différents types de calculs que nous avons dans Tableau. Ensuite, nous allons examiner en profondeur chaque type d' entre eux et nous allons commencer par les calculs des niveaux de rôle. Nous allons aborder ici de nombreuses fonctions très importantes de Tableau, notamment les manipulations et transformations de données, ainsi que la génération de nouvelles informations dont vous avez besoin pour vos visualisations 132. Numéro Udemy 2: Nous allons donc maintenant commencer par le premier type de calculs, les calculs au niveau des lignes. Dans ce didacticiel, nous allons aborder les fonctions numériques dans Tableau. L'objectif principal des fonctions numériques dans Tableau est donc manipuler et de transformer des valeurs numériques. Nous pouvons donc les utiliser sur n'importe quel champ avec le numéro de type de données. Et le cas d'utilisation le plus important des fonctions numériques est de simplifier les nombres. Nous avons ici trois fonctions. Nous avons le plafond, le plancher et l'arrondissons afin d'arrondir les chiffres de la même manière que d'habitude. Découvrons d'abord le concept qui les sous-tend, puis nous pourrons nous entraîner dans Tableau. Allons-y. Très bien, disons maintenant que nous avons le scénario suivant. Nous avons construit une vue à partir des sous-catégories et de la somme des ventes Maintenant, si vous regardez ces chiffres, vous pouvez voir que ce sont grands nombres avec beaucoup de fractions, beaucoup de détails. Nous avons trois décimales ici. Ces détails vont rendre très difficile la lecture de ces chiffres dans la vue. Au lieu de cela, nous pouvons arrondir ces chiffres pour faciliter lecture et masquer les petits détails inutiles ici. Si vous prenez les ventes, les ventes arrondies, vous pouvez voir que nous avons maintenant une taille plus petite dans les chiffres. Nous avons arrondi toutes ces fractions, tous ces nombres décimaux. Avec cela, vous pouvez voir si vous comparez la droite à la gauche, il est plus facile de lire à droite. Voyons maintenant comment cela fonctionne. Chaque nombre décimal, comme par exemple 1,4, a toujours deux voisins entiers. Pensez-y comme si nous avions une pièce, elle a un plafond et un plancher. Dans cet exemple, le 1.4 a le plafond de deux et le plancher d'un. Ici, nous sommes peut-être dans une situation où je ne veux pas m'occuper ces détails, de ces fractions. J'aimerais avoir un chiffre entier deux ou un ici. Exactement. Nous avons deux options. Soit nous allons le déplacer vers le plafond jusqu'au chiffre le plus élevé, soit nous allons le déplacer vers le sol, vers le chiffre le plus bas. Si vous décidez d'utiliser le numéro de fonction du plafond, ce sera deux. Ce que nous faisons ici, c'est arrondir le chiffre à la valeur la plus élevée jusqu'au plafond ou nous le déplaçons au sol Cela signifie que nous arrondissons le chiffre, la fonction de plancher arrondissant 1,4 à un Maintenant, vous pourriez dire, vous savez quoi, je ne veux pas décider si ça va aller au plafond ou au sol. J'aimerais que cela soit automatique. Il doit aller à l'entier le plus proche, et ici nous pouvons utiliser la fonction round. Prenons l'exemple suivant. Disons que nous sommes à 1,3. Si vous utilisez round, nous allons aller chez le voisin le plus proche. Le voisin le plus proche sera l'un d'eux. Le tour va déplacer la valeur à un. Mais maintenant, prenons une autre valeur, 1.7 Ici, le voisin le plus proche n'est pas le sol. C'est le plafond. C'est plus près de deux. Si vous utilisez la fonction round, elle la convertira en deux. Supposons maintenant que notre valeur se situe exactement au milieu de 1,5. Que peut-il arriver à la valeur si j'utilise la forme arrondie, car elle est exactement à la même distance par rapport au plafond et au sol ici ? Ce qui peut arriver , c'est qu'il sera arrondi au plafond. Nous ne devons avoir qu'une seule valeur, 1,5, la ronde de cette valeur sera deux. Comme vous pouvez le constater, voici comment fonctionnent ces trois fonctions. On n'y pense qu'à une pièce. Vous avez un plafond et un plancher. Très bien, comparons maintenant les trois fonctions. Nous allons commencer par le plafond. Le plafond arrondit les chiffres. La syntaxe de tablo va ressembler à ceci. Plafond et il n'accepte qu'un seul argument, le numéro d'origine. Par exemple, le plafond de 1,2 sera de deux ; le plafond de 1,8 sera de deux. Plafond de 1,5, peut être deux, nous allons toujours vers le chiffre le plus élevé. Passons à la suivante. Ce sera exactement le contraire, le plancher arrondira les chiffres vers le bas pour réduire la valeur. La syntaxe ici est « floor it », à l'exception d'un seul chiffre. Les exemples sont les suivants : l'étage 1,2 peut être 11,8, 1,1, 0,5 peut être aussi bien un Nous optons toujours pour le chiffre le plus bas. Passons maintenant à la dernière. Nous arrondissons les nombres à l'entier le plus proche. La syntaxe pour cela va être un peu différente. Nous avons rond, puis le nombre original, puis nous avons une décimale ici, c'est facultatif, bien sûr Ici, nous pouvons également décider si nous allons voir, par exemple, une décimale, deux décimales Et si vous le laissez vide, il l'arrondira à un nombre entier. Passons maintenant aux exemples pour les mêmes nombres. Si vous arrondissez 1,2, il passera au sol. Le plus proche, si nous arrondissons 1,8, le plafond le proche sera celui des deux. Si nous arrondissons 1,5 exactement au milieu, il sera arrondi au plafond, donc nous avons deux. C'est ça. Voici comment fonctionnent les trois fonctions. Revenons maintenant à Tableau et commençons. Très bien, revenons à Tableau. Créons maintenant, visualisons-le. Nous allons afficher les commandes avec les ventes. Nous allons nous en tenir à la petite source de données. Prenons le numéro de commande, mettons-le sur les lignes et affichons les ventes. Comme vous pouvez le constater, les ventes ne comportent aucune fraction. Et ce n'est pas parce que les chiffres sont arrondis, c'est juste que le format est différent. Pour afficher les valeurs réelles, nous devons modifier le format. Pour ce faire, nous allons passer aux principales ventes de notre site, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris et passer au format. Ensuite, nous allons passer sur le côté gauche. Nous avons ici des chiffres. Cliquons sur ce menu et passons à Une fois que vous l'avez fait, vous pouvez voir que nous avons les données brutes telles que nous les avons dans la source de données. Nous voulons maintenant arrondir ces chiffres pour qu'ils soient similaires à ceux lus dans la vue. Pour ce faire, nous avons les trois fonctions et nous pouvons commencer par le plafond. Fermons ceci ici et créons un nouveau champ calculé. Cliquez avec le bouton droit ici dans l'espace blanc. Créez un champ calculé. Nous allons l'appeler Sales Ceiling. La syntaxe est très simple, donc elle commence par le plafond, Ord, puis à l'intérieur, nous devons avoir notre champ, le numéro Notre champ est celui des ventes, et comme vous pouvez le constater, les calculs sont valides. Allons-y, d'accord. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant le champ, le nouveau champ calculé dans la source de données. Passons à la vue. Allons-y et faisons-le glisser ici. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant notre nouveau domaine. Permettez-moi de l' agrandir un peu et toutes ces valeurs seront arrondies. Prenons la première valeur. Nous en avons 215, 88. Au fur et à mesure que nous arrondissons, nous allons passer à la valeur supérieure suivante, 216 Tout va bien. Vérifions-le ici. Nous en avons donc 56, 11. En arrondissant, nous allons passer à l'entier suivant qui est 57 Tout va bien et les fonctions du plafond fonctionnent désormais. C'est bon. Ensuite, nous devons y aller et faire exactement le contraire. Nous allons arrondir les chiffres au sol. Nous allons créer un nouveau champ calculé que nous allons appeler Sales Floor. De plus, c'est très facile. Le mot clé est Floor. Et notre valeur résidera dans les ventes. Voilà donc les calculs qui sont évalués. Cliquez sur OK. Et notre nouveau champ figure déjà dans notre source de données. Passons à la vue. La première valeur était 215, 88. Comme nous arrondissons à l'entier inférieur, ce sera 215 Cette valeur ici, nous avons 56, virgule 11. Au moment où nous allons prendre la parole, il y en aura 56, donc tout va bien. Et comme vous pouvez le constater, c'est exactement le contraire du plafond. Très bien, ensuite nous allons contourner les chiffres automatiquement jusqu'au voisin le plus proche. En utilisant le cycle, nous allons créer le troisième champ calculé, que nous allons appeler cycle de vente. Les fonctions sont vraiment simples. Cela commence par le round et il faut accepter deux arguments. Le premier est indispensable, ce sera notre numéro de vente, et le second sera facultatif au cas où nous voudrions décider du nombre de décimales ici, nous ne voulons pas l'utiliser, nous allons le laisser Nous n'avons pas besoin de décimales ou de fractions, nous allons donc laisser les choses comme ça , les ventes et c'est Comme vous pouvez le constater, le calcul est valide et nous allons également passer à notre troisième champ calculé. En l'état actuel des données, saisissons-les simplement dans la vue et vérifions-en les valeurs. Maintenant, la première valeur, 215, 88. C'est près du plafond, c'est pourquoi la ronde va le porter à 216. Le suivant, nous en avions 56 ou 11. C'est vraiment près du sol. C'est pourquoi Tableau ou la fonction ronde vont en prendre 256. Comme vous pouvez le constater, tout va bien et les chiffres se déplacent vers le voisin le plus proche. , disons maintenant que nous voulons voir les Els de notre point de vue, mais avec une seule décimale, pas deux décimales comme dans notre exemple Pour ce faire, nous pouvons arrondir ces nombres à une seule décimale en utilisant la fonction round Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Disons que c'est le premier cycle de ventes. Et nous allons également utiliser les mêmes cycles de mots clés. Le chiffre sera celui des ventes. Ensuite, nous allons définir combien de décimales voulons-nous ? Dans cet exemple, nous ne voulons qu'une seule décimale, nous allons donc en taper une ici C'est ça. Comme vous pouvez le constater, le calcul est valide. Cliquez sur OK. Et voici notre nouveau champ Passons-en à la vue. Et maintenant, vous pourriez dire, vous savez quoi, rien n'a changé. Nous avons toujours tout arrondi à un nombre entier, il n'y a pas de décimales Eh bien, c'est une question de format. Allons-y et changeons cela. Nous allons aller ici, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris, puis passer au formatage ici. Nous allons le mettre aux normes. Une fois cela fait, comme vous pouvez le voir maintenant nous n'avons qu'une seule valeur décimale Nous n'avons pas deux valeurs décimales comme les sceaux, comme dans le champ d'origine de notre source de données Mais maintenant, vous pourriez dire, d'accord, peut-être que le rond contient également des décimales Nous allons donc vérifier les formats. Nous allons passer au tour par ici, et cliquons sur Formats. Et maintenant, si nous adoptons la norme, comme vous pouvez le constater, rien ne changera. Cela signifie donc que nous n' avons pas vraiment de décimales, nous n'avons qu'un nombre entier Bien, alors maintenant, vous pourriez me demander, quand dois-je utiliser le plafond et quand dois-je utiliser le sol ? Eh bien, il n'y a pas de règle pour cela. Cela dépend vraiment du cas d'utilisation et de l'exigence. Par exemple, si je crée un tableau de bord pour la budgétisation afin de modérer un budget, je choisirais toujours le plafond pour m' assurer de ne rien oublier et de ne pas manquer de budget au final Dans ce cas d'utilisation, j'ai tendance à toujours utiliser le plafond et à ne jamais utiliser le sol ou le rond. Cela dépend vraiment des exigences du cas d'utilisation. Comme vous pouvez le constater, ces trois fonctions facilitent réellement la lecture et simplifient les visualisations . Bien, tout le monde. Jusqu'à présent, nous avons appris à simplifier les nombres dans Tableau à l'aide des trois fonctions numériques plafond, plancher et rond. Et c'est tout pour le premier groupe, le nombre de fonctions. Ensuite, nous pouvons apprendre les fonctions de chaîne dans Tableau. 133. Cas de changement dans Udemy 3 1: Nous allons maintenant nous concentrer sur le deuxième groupe de fonctions de Tableau. Dans les calculs au niveau des lignes de catégories, nous avons les fonctions de chaîne. L'objectif principal des fonctions de chaîne dans Tableau est de manipuler et de transformer les valeurs de texte, n'importe quel champ de notre ensemble de données contenant la chaîne de type de données. Il existe de nombreux cas d'utilisation et raisons d'utiliser les fonctions de chaîne dans Tableau. Par exemple, nous pouvons l'utiliser pour nettoyer nos données et adapter notre texte à des cas standard. Par exemple, nous pouvons modifier la majuscule pour qu'elle soit inférieure ou. Et le prochain cas d'utilisation est également sur le point de nettoyer nos données dans Tableau en supprimant les espaces indésirables. Ici, nous avons trois fonctions, la garniture gauche, la garniture droite et la garniture. Passons au groupe ou au cas d'utilisation suivant, nous avons ici trois fonctions pour extraire une sous-chaîne spécifique d'un texte Nous avons la gauche, la droite et nous avons fait. Le cas d'utilisation suivant consiste à rechercher des modèles spécifiques. Nous avons ici cinq fonctions : commencer par la largeur, contenir, rechercher et rechercher. Nous avons ensuite un autre cas d'utilisation des fonctions de chaîne permettant de combiner et de diviser des données dans Tableau. Nous avons ici l'opérateur concat et la fonction split. Le dernier cas d'utilisation consiste à remplacer une sous-chaîne spécifique, une autre sous-chaîne. Nous avons donc ici la fonction remplacée. Comme vous pouvez le constater, nous disposons de nombreuses fonctions et outils de chaîne pour manipuler, transformer, nettoyer les valeurs de texte dans le tableau. Nous allons maintenant commencer par le premier cas d'utilisation des fonctions de chaîne. Comment nettoyer nos données et mettre notre texte en majuscules et minuscules à l'aide des deux fonctions, lower et er. Mais comme d'habitude, nous devons d'abord comprendre le concept avant de commencer à pratiquer à table. Allons-y. Très bien, maintenant allons-y et examinons le problème de qualité des données suivant selon nous. Si vous vérifiez les dimensions des produits ici, nous avons trois valeurs pour le mot. Nous avons le clavier trois fois dans la vue, ce qui est vraiment faux. Et cela s'explique par le fait que la qualité des données provenant du système source d'où nous les obtenons est tout simplement faible. Cela se produit lorsque de nombreuses personnes travaillent sur les projets les plus importants et que vous avez un grand nombre de produits. Ils peuvent donc saisir des noms différents pour les mêmes produits. Nous avons ici un problème lié au nom du produit. Et ce que je fais habituellement dans le cadre de mes projets, je contacte les systèmes sources pour leur faire part des problèmes de qualité des données qu'ils rencontrent. Mais parfois, cela peut prendre beaucoup de temps avant qu'ils ne le corrigent. En individualisant, nous pouvons réparer et nettoyer ces choses. Dans Tableau, nous disposons de nombreux outils et fonctions pour manipuler et nettoyer les dimensions. Par exemple, nous pouvons utiliser les fonctions supérieure ou inférieure afin de normaliser les valeurs. Si vous utilisez le plus bas, nous avons les résultats suivants. Dans cet exemple, nous ne pouvons avoir que trois produits dans les visualisations, bien que trois valeurs soient agrégées pour la quantité sur une seule ligne, ce qui est vraiment correct Maintenant, si vous comparez la première vue avec la seconde, vous pouvez constater que nous avons amélioré la qualité des données dans les indivisualisations. Passons maintenant à la compréhension du fonctionnement de ces deux fonctions Prenons maintenant l'exemple suivant concernant le nom du client. Les noms peuvent être écrits comme ceci, le premier caractère du prénom et du nom de famille sont en majuscules, ou tout en majuscules ou le contraire Lorsque tout est écrit en minuscules, vous pouvez voir que nous pouvons écrire le nom du client dans différents cas. Dans Tableau, nous devons désormais intégrer ces noms. Normes, nous avons deux moyens de le faire. Soit nous mettons tout en minuscules ou en majuscules. Maintenant, si vous décidez d'utiliser le nom du client en majuscules, que peut-il se passer ? Le premier client peut être entièrement converti en majuscules. Le deuxième client est déjà en majuscule. Rien ne peut arriver, ça va rester pareil. Le troisième est en minuscules, il peut donc être converti en majuscules. Mais maintenant, si vous voulez utiliser le nom le plus bas pour les clients, voici ce qui peut arriver. Le premier, le premier client, peut être converti en minuscules. Le second peut également être converti du haut vers le bas. Pour le troisième, rien ne peut se passer car c'est déjà une minuscule. Comme vous pouvez le voir avec cette fonction, nous forçons les noms à être en haut ou en bas. Nous apportons donc des normes aux visualisations. Nous allons maintenant comparer ces deux fonctions ensemble. Nous commençons par la partie supérieure. Cela va convertir les caractères en deux majuscules. La syntaxe dans Tableau sera la suivante. Cela commence par le mot clé upper. Il n'accepte qu'un seul champ, la chaîne. La sortie peut également être une chaîne. Par exemple, si nous prenons Maria majuscule, le premier caractère est en majuscule, la sortie peut être la chaîne Maria en majuscules Passons maintenant à la partie inférieure. Ce sera exactement le contraire. Il va donc convertir les caractères en minuscules. La syntaxe peut être similaire à, ici nous avons moins d'un champ, la chaîne. La sortie peut également être une chaîne. L'exemple ci-dessous est inférieur. Maria, Maria peut apparaître dans la sortie en minuscules. Ces deux fonctions sont simples et faciles à utiliser, mais elles sont tout de même très importantes. J'ai tendance à les utiliser beaucoup dans mes projets pour nettoyer les données. Revenons maintenant dans Tableau et commençons. Très bien, pour ces deux fonctions, j'ai préparé un fichier supplémentaire avec la faible qualité des données dans les noms des produits. Pour connecter ce fichier, nous devons créer une nouvelle source de données. Passons à la page de la source de données ici. Ensuite, nous allons créer une nouvelle source de données. Ensuite, nous allons passer au fichier texte. Vous le trouverez dans le petit dossier. Nous avons ici un fichier CSV appelé products low quality. Allons le connecter. Ce n'est qu'un tableau, et si vous consultez la grille de données ici, vous verrez que nous avons des problèmes avec le produit. Vous pouvez voir que nous avons ici le clavier en majuscules. Clavier en minuscules ou avec le premier Carter en majuscule. Revenons maintenant à notre feuille et commençons également à vérifier les données à partir de là. Passons maintenant à la base de données, assurez-vous de sélectionner la nouvelle source de données. Nous en avons ici un produit. Nous avons ici le problème du cas, alors abordons-le dans la vue et vérifions les valeurs. Comme vous pouvez le constater, nous pouvons trouver environ cinq produits, mais en réalité, nous n'en avons que trois ici. Nous avons le clavier trois fois, le moniteur et la souris. Nous ne devrions avoir que trois claviers, écrans et souris. Nous avons un problème de qualité des données dans les noms des produits. Tableau distingue les majuscules et minuscules afin de présenter les données exactement telles qu'elles proviennent du système source. Prenons la quantité et mettons-la dans les colonnes. Et comme vous pouvez le constater, ces trois valeurs ne seront pas agrégées ensemble. Étant donné que Tableau pense qu'il s'agit de trois valeurs différentes, affichons les valeurs ici dans les étiquettes. Passons également à la couleur. Nous allons donc maintenant nettoyer les données en utilisant la fonction inférieure. Pour cela, nous devons créer un nouveau champ calculé. Passons au Data Pain ici. Cliquez avec le bouton droit sur l'espace vide, Créer un champ calculé. Nous allons l'appeler Products Lower. Il commence par le mot clé lower et n'accepte qu'une seule valeur, la chaîne. Nous allons donc en avoir un seul produit et c'est tout. Comme vous pouvez le voir, le calcul est valorisé et le résultat sera une chaîne, le produit. Allons-y et frappons, d'accord. Maintenant, si nous examinons les difficultés liées aux données, nous avons ici notre nouvelle dimension, le champ calculé. Passons à la vue et aux lignes pour commencer à comparer les valeurs. Le premier, comme vous pouvez le voir, est une majuscule. Le résultat sera une minuscule du clavier. Le suivant est déjà minuscules, rien ne va changer. Le troisième est entièrement en majuscules par rapport aux données d'origine, mais le résultat est en minuscules. Comme vous pouvez le constater, nous avons tous les noms ici en minuscules. Maintenant, si vous retirez le produit ici, vous pouvez voir que nous pouvons finir par n' avoir que trois valeurs. Seulement trois produits , ce qui est correct. Nous avons donc nettoyé les données en utilisant les minuscules. Maintenant, nettoyons les données. Cette fois, en utilisant la fonction supérieure, nous pouvons faire de même. Nous allons créer un nouveau champ calculé. Appelons cela des produits supérieurs. Nous allons utiliser la fonction ci-dessus. Et il n'accepte qu'un seul champ, nos produits, un seul. Et voilà, le calcul est valide. Cliquons sur OK. Maintenant, si vous vérifiez la corbeille de données, nous avons un nouveau champ calculé, une nouvelle dimension. Passons-en à la vue et commençons à comparer les valeurs. Je peux également apporter le champ d'origine, le premier est en majuscule, comme vous pouvez le voir, le résultat peut être en majuscule Le second est également complètement en minuscules , complètement en majuscules. Pour le troisième, rien ne va changer. Comme vous pouvez voir toutes les valeurs maintenant en majuscules, je vais maintenant supprimer les autres pour voir le résultat final. Comme vous pouvez le constater, nous n'avons que trois produits et la visualisation est vraiment correcte. Et avec cela, nous avons corrigé la qualité des données en utilisant. Très bien, alors maintenant vous pourriez me demander je dois utiliser une minuscule ou une majuscule dans mes vues ? Eh bien, si vous demandez à un informaticien comme moi, je vais répondre comme ça. Cela dépend, cela dépend des champs que vous utilisez dans les vues. Prenons l' exemple suivant. Nous avons ici deux points de vue. Celui de gauche avec les minuscules et le nom du produit. Et le second est en majuscules. Si vous examinez maintenant ces deux points de vue, qu'en pensez-vous ? C'est plus facile à lire ? Si vous avez un texte normal ou un texte long comme le nom du produit, le nom du client, etc. Il est toujours préférable d'utiliser des minuscules. Les minuscules sont plus faciles à lire que les majuscules. La majuscule va également prendre plus de place. C'est plus agressif et c'est vraiment difficile à lire. Donc, pour le scénario, je vous recommande d' utiliser les minuscules. Dans le design moderne, ils ont tendance à utiliser des minuscules, car cela aspect plus élégant et minimaliste au site Web et à l'apparence des visualisations Les minuscules sont donc plus faciles à lire. C'est plus moderne. Si vous le comparez aux majuscules, c'est difficile à lire et c'est comme si quelqu'un criait. Prenons maintenant un autre exemple. Nous avons ici une agrégation pour l'abréviation du pays. Nous l'avons donc ici en minuscule et en majuscule. Cette fois, si vous les comparez, vous pouvez voir qu'il vaut peut-être mieux utiliser les majuscules. Et c'est parce que c'est très court, les abréviations ont un maximum, peut-être trois caractères. Il est vraiment difficile de voir les visualisations Ind. Ils sont vraiment petits. Si nous l'avons comme un gros caractère, il est plus facile de lire avec les abréviations J'ai toujours tendance à utiliser les majuscules. Les abréviations, si elles sont écrites en majuscules, peuvent apporter des normes et éviter des interprétations erronées des données Si vous regardez du côté droit d'ici, vous pouvez immédiatement comprendre. D'accord, nous parlons ici de pays. Mais si vous êtes sur le côté gauche, vous risquez de vous perdre. Par exemple, parlons-nous des États-Unis ou du mot « nous » ? Il en va de même pour l'Italie. Est-ce comme si nous l' utilisions dans les phrases du pronom ou est-ce que c'est comme l' abréviation de l'Italie ici ? Si vous l'écrivez en minuscules, vous risquez de créer des malentendus et les abréviations J'ai toujours tendance à utiliser des majuscules. Les noms abrégés sont plus clairs et faciles à lire. C'est pourquoi la réponse qui vient de l' informatique dépend du cas d'utilisation, des exigences, etc. Parfois, nous optons pour le bas, parfois pour le haut. Mais 90 %, je choisis les minuscules pour les noms, etc., mais uniquement pour les abréviations. J'opte pour la partie supérieure. Cela vous permet de disposer d'au moins certaines orientations dans votre visualisation. Très bien, il s'agit donc de savoir comment nettoyer les données en ramenant notre texte en majuscules et minuscules à l'aide des deux fonctions, inférieure et supérieure. Ensuite, vous pouvez commencer à parler des trois fonctions : garniture gauche, jante droite et garniture. 134. Udemy 3 2 Remove: Très bien, nous allons maintenant parler une autre fonction de chaîne de Tableau qui permet de nettoyer nos données en supprimant les espaces indésirables à l'aide des trois fonctions : bord gauche, bord droit et découpage. Et bien entendu, comme d'habitude, nous devons d'abord comprendre le concept qui les sous-tend, puis nous mettre en pratique avec Tableau. Alors allons-y. Très bien, nous avons maintenant le scénario suivant, où nous avons, encore une fois, une mauvaise qualité des données à notre avis. Si vous vérifiez les produits, nous pouvons constater que nous avons quatre fois plus de clavier. Alors, qu'est-ce qui se passe ? Nous n'avons ici aucun problème de majuscule , car ils sont tous en majuscules dans le premier caractère, n'y a donc pas de minuscules, de majuscules Tout va bien. Pourquoi Tablo n'a pas agrégé toutes ces valeurs sur une seule ligne, dans un seul produit Parce que nous n'avons ici que trois produits. Alors, que se passe-t-il ici ? Que s'est-il passé ? Eh bien, nous avons des espaces sales dans le nom du produit. Dans le clavier, il y a comme des espaces indésirables. C'est vraiment difficile de voir un individu. Tu peux le voir. Comme si tout avait l'air bien, non ? Mais il y a des espaces à l'intérieur du clavier et nous devons les supprimer. Maintenant, pour nettoyer les données et supprimer ces espaces sales, nous pouvons utiliser l'une des trois fonctions gauche, droite, découpage ou découpage. Et si vous appliquez ces fonctions au nom du produit, nous obtiendrons le résultat suivant. Seulement trois produits et tout ira bien. Voyons comment fonctionnent ces fonctions. Prenons les exemples simples suivants. Disons que nous avons le mot moniteur, mais sur le côté gauche, nous avons un espace blanc. Pour le supprimer, nous pouvons utiliser la fonction Tableau. Soulevez, découpez, soulevez, découpez, Gna, supprimez tous les espaces indésirables le côté gauche du mot. Maintenant, nous pouvons avoir la situation inverse avec le moniteur, mais sur le côté droit, il y a un espace blanc. Pour supprimer ces espaces, nous pouvons utiliser la fonction dans Tableau. Garniture droite, garniture droite. Je vais supprimer tous les espaces du côté droit du mot. Passons au troisième scénario, nous avons le même détecteur de mots, mais cette fois sur la gauche. Et sur la droite, il y a des espaces blancs. Pour supprimer ces espaces, nous pouvons soit utiliser les deux fonctions lift trim et right rim, soit utiliser la troisième fonction, trim, si vous utilisez la fonction trim dans Tableau. Pour ce scénario, il va supprimer tous les espaces blancs du côté gauche ainsi que tous les espaces blancs du côté droit. Très bien, nous allons maintenant comparer rapidement ces trois fonctions. La garniture de levage supprimera tous les espaces principaux. La bonne garniture peut supprimer tous les espaces résiduels, et la garniture peut supprimer les deux Les espaces de début et de fin ainsi que les syntaxes de Tableau sont très simples Ainsi, par exemple, nous avons ici le mot-clé left trim. Ensuite, il n'accepte qu' un seul champ de chaîne, la sortie étant une valeur de chaîne. Par exemple, supposons que nous voulions lever la bordure, cette valeur signifie que nous avons narea sur le côté gauche, nous avons un espace blanc plus, sur le côté droit, si vous utilisez une garniture de levage, elle ne peut supprimer que les espaces principaux. Il peut donc simplement supprimer l'espace de l'ascenseur et laisser l' espace que nous avons sur la droite, car il ne s'agit que de découper l' ascenseur. Passons à la suivante. C'est exactement le contraire, mais la syntaxe est quasiment la même. Nous avons donc le droit de le découper, sauf la chaîne de champ, la sortie sera également une valeur de chaîne. Si nous nous en tenons au même exemple, cela ne supprimera que l'espace de fin L'espace sur le côté gauche restera dans cet exemple. Passons maintenant à la dernière. Je pense que tu l'as déjà. Nous allons utiliser uniquement la garniture ici. Ni un ascenseur ni une droite. Donc tous les deux. Et cela sauf également un champ de chaîne. La sortie sera une valeur de chaîne. Et l'exemple sera le suivant. Maria avec les espaces gauche et droit, que peut-il se passer ? Nous allons supprimer l'espace de levage ainsi que le bon espace. Ces fonctions sont très faciles à utiliser et très importantes pour améliorer indivisualisations de la qualité de vos données Revenons à Tableau et commençons à nous entraîner. Bien, tout d'abord, assurez-vous de sélectionner la bonne source de données afin que nous puissions nous tenir à la faible qualité des produits depuis que j'ai préparé les exemples. Et maintenant, nous allons passer au deuxième produit, il suffit de le faire glisser et de le frotter ici dans la vue. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant quatre produits pour le clavier. Maintenant, il est vraiment difficile de voir où se trouvent ces espaces blancs. Pour les deux premiers, vous pouvez voir qu'ils sont légèrement décalés vers la droite, mais pour les deux autres claviers, nous ne savons pas s' ils ressemblent à un espace blanc sur le côté droit ou non La situation peut être très mauvaise si nous passons à différentes visualisations. Prenons la quantité et maintenant, dans le diagramme à barres, il est presque impossible de voir s'il y a des espaces blancs. Si je suis confronté à cette situation dans mes projets, je commence par compter nombre de personnages que j'ai dans chaque produit. Je calcule la longueur de chaque mot. Pour cela, nous pouvons créer un nouveau champ calculé. Allons en créer un nouveau, et nous l' appellerons longueur des produits. Le mot-clé utilisé par les arts pour calculer les liens est LEN. Cela définit. Ensuite, il n'accepte qu'un seul champ, un champ de chaîne, et le résultat sera un nombre. Notre champ sera le produit pour nous assurer de sélectionner le bon et que le calcul est valide. Cliquons sur OK, puisque le résultat sera un nombre Tableau, nous allons créer une mesure continue. Je vais donc simplement supprimer la quantité de la vue et intégrer notre nouveau champ calculé à la vue. Le lien du premier comporte neuf, ce qui signifie que nous n'avons qu'un seul espace blanc. Le second comporte deux espaces blancs. La troisième est correcte. Le premier comporte également un espace blanc. Grâce à la fonction de lien, nous pouvons facilement détecter s'il y a des espaces sales dans nos mots. Maintenant, afin de supprimer et de régler ces problèmes, nous allons utiliser les fonctions de découpage. Commençons par le montage de l'ascenseur et nous allons créer un nouveau champ calculé. Allons-y et faisons-le. Nous allons l'appeler Products Left Trim. Et nous allons commencer par la syntaxe left trim, n'accepte qu' un seul champ de chaîne. Ça va être le produit. Pour vous assurer de sélectionner le bon, ce calcul est valide. Allons-y et appuyons sur OK. Nous remarquons maintenant que la table a créé une nouvelle dimension car la sortie est une chaîne. Allons-y et mettons-le ici dans la vue. Maintenant, que peut-il arriver aux valeurs contenues dans les produits ? Tous les espaces du côté gauche seront supprimés ou rognés. Mais encore une fois, ici, il est vraiment difficile de voir d'un point de vue si tout va bien. Nous allons donc recommencer et calculer la longueur du nouveau champ. Allons-y et modifions les calculs dans notre champ calculé. Au lieu d'avoir le Broadct two, nous pouvons le supprimer et insérer la nouvelle dimension Cliquons sur OK. C'est bon. Alors maintenant, vérifions le résultat. Comme vous pouvez le constater, certaines valeurs sont fixées à la première. Nous en avons huit. Pour le second, nous avons encore de la place. La troisième est de toute façon correcte. La troisième est également incorrecte. Comme vous pouvez le constater, la situation est maintenant un peu meilleure. Mais il nous reste des places. Cela signifie que nous avons des espaces sur le côté droit. Pour résoudre ce problème, nous allons découper du côté droit. Revenons à nos calculs, la bordure gauche. Modifions-le et ajoutons la bonne garniture. Nous allons donc passer ici, nous allons avoir des calculs imbriqués, un découpage à droite, et nous voulons obtenir les résultats du découpage à gauche Allons-y et frappons. OK, mais peut-être que je vais changer le nom en Trim. Allons-y. OK, alors que peut-il arriver aux valeurs contenues dans les produits ? Nous découpons tout par la gauche et aussi bien par la droite que vous pouvez le voir Maintenant, la longueur est également correcte. Toutes ces valeurs ont les liens de huit. Afin de tester cela également, nous allons supprimer le produit deux de la vue que nous avons ici, soit seulement trois valeurs. Bien entendu, le lien n'a aucun sens ici, car nous résumons les liens de tous les produits contenus dans les commandes Au lieu de l'avoir comme mesure, nous pouvons peut-être le convertir en dimensions, sans aucun calcul. Je vais juste le supprimer d'ici et simplement ajouter la longueur du produit. Comme vous pouvez le constater, tout va bien. Maintenant, bien sûr, pour ce scénario, nous avons une solution plus simple. Nous pouvons simplement utiliser un découpage au lieu d' utiliser un découpage gauche et droit en un seul calcul. Allons-y et faisons-le. Nous allons revenir à notre calcul et le modifier. Nous allons donc simplement tout supprimer. Nous allons utiliser le mot clé trim puis il n'acceptera qu'un seul champ, le produit deux, et comme vous pouvez le voir, le calcul est valide. Cliquons sur OK. Comme vous pouvez le constater, rien ne changera dans la vue. Nous allons obtenir exactement les mêmes résultats. Nous avons ainsi nettoyé les valeurs contenues dans les produits en supprimant les espaces sales ou indésirables. Très bien, je veux vous montrer une autre méthode pour détecter s'il y a mauvaise égalité dans vos données en ayant des espaces indésirables. C'est particulièrement vrai si vous avez une source de données volumineuse. Si vous avez beaucoup de valeurs, il est très difficile de les détecter si vous utilisez la fonction link. Je vais maintenant vous montrer comment je m' y prends habituellement si j'ai une source, ce que je fais habituellement si je me doute un champ où je pense que les utilisateurs saisissent manuellement les valeurs que je vais saisir et compter les valeurs distinctes dans ce champ. Maintenant, je vais vous montrer comment je m'y prends habituellement. Allons-y et créons de nouveaux champs calculés, que nous appellerons Products count D. La syntaxe pour cela sera count. Ensuite, le mot D, nous comptons la valeur distincte de nos produits. Le champ sera le produit 2. Le résultat sera un nombre. Le calcul est valide. Allons-y et frappons, d'accord. Comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, nous avons une nouvelle mesure continue. Cela va compter le nombre de valeurs distinctes que nous avons dans les produits. Voyons les résultats. Je vais juste aller tout retirer de la vue. Je vais prendre le décompte et le mettre sur le texte. Maintenant, les résultats indiquent que ma source de données contient six produits différents, mais j'ai des soupçons à ce sujet Maintenant, ce que je vais faire, c'est commencer à réduire les valeurs des produits et mes attentes seront les suivantes Si le nombre doit rester le même, alors nous n'avons pas d'espaces, mais si le nombre doit diminuer , il y a des espaces indésirables à l'intérieur des produits. Commençons par le tester. Nous allons passer à notre calcul et commencer à ajouter nos garnitures. Nous commençons toujours par la garniture gauche ou droite. Pourquoi ? Nous ne passons pas immédiatement à la car si vous découpe, car si vous coupez tout de gauche à droite, cela peut avoir de mauvaises performances dans Tableau, car il a besoin de ressources Si vous effectuez uniquement le découpage par le levage ou le bon découpage, Tableau pourra le faire plus facilement Mais si vous passez toujours immédiatement à la finition, vous risquez d'avoir de mauvaises performances. C'est pourquoi je commence toujours par la garniture de levage. Passons donc à la version de l'ascenseur et vérifions les résultats. Je vais donc simplement l'ajouter au produit ici. Avec cela, nous allons d'abord réduire le produit par deux, puis nous comptons le nombre de valeurs distinctes que nous allons voir dans cette base Le calcul est valide, allons-y. OK. Très bien, maintenant nous avons déplacé 6 à 4 produits. C'est alertant pour moi, cela signifie qu'il y a comme des espaces principaux Maintenant, l'étape suivante, ce que je fais habituellement, est de vérifier s'il y a les bons espaces sur le bon côté pour cela. Soit je vais ajouter un droit de découpage, soit je vais simplement utiliser le découpage. Maintenant, si nous ajoutons la bonne garniture et le nombre restera le même, Quatre, cela signifie que nous n'avons qu'un problème avec les espaces de levage. Mais si le nombre doit diminuer, cela signifie que nous avons également les bons espaces. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est revenir à notre mesure et modifier le calcul. Et au lieu d'avoir un découpage à gauche, je vais juste avoir un découpage pour tester également les bons espaces. Allons-y et frappons. OK. Comme vous pouvez le voir, nous avons obtenu une fiche 4-3, ce qui signifie que nous avons également des espaces à droite, non seulement à gauche mais aussi à droite Le nombre total de produits est donc passé de 6-4 à trois. C'est ainsi que je procède habituellement pour décider si je vais utiliser uniquement la garniture relevable ou la jante droite, ou les deux au lieu d'utiliser une garniture immédiate. J'ai vu beaucoup de projets, et de nombreux développeurs ont tendance à réagir de manière excessive à ce sujet S'ils apparaissent comme une valeur de chaîne, ils la découpent immédiatement afin d'obtenir un résultat correct. Ajoutez une visualisation Tableau. Mais pensez que si vous le faites toujours, vous allez avoir de mauvaises réactions dans Tableau et vous risquez d' avoir de mauvaises performances. Prenez peu de temps pour déterminer si c'est vraiment nécessaire ou non. Très bien, il s'agit donc de savoir comment nettoyer nos données en supprimant les espaces indésirables à l'aide des trois fonctions lift trim, right, jante et trim. Ensuite, nous allons parler d'un autre groupe, l'ascenseur, à droite et au centre. 135. Extrait d'Udemy 3 3: Nous allons maintenant aborder un autre groupe de fonctions de chaîne dans Tableau pour extraire une sous-chaîne spécifique du texte à l'aide des trois fonctions left, right et mid, comme d'habitude Découvrons le concept que nous pouvons mettre en pratique dans Tableau. Allons-y, tout le monde. Ainsi, dans les scénarios réels et les projets réels, les données provenant des systèmes sources sont généralement bien plus compliquées que celles que vous pouvez trouver dans les exemples, didacticiels, les cours, etc., car les processus et les projets réels sont bien plus compliqués. L'exemple que nous pouvons voir ici pourrait être le nom Broaduct dans vos projets Ici, vous pouvez voir que nous avons beaucoup d' informations dans un seul champ. Par exemple, nous avons le Canon, cela pourrait être le nom du produit. Le suivant, nous avons l'identifiant du produit. Et le troisième est le code du produit. Toutes ces informations, nous les trouverons peut-être sous le nom du produit. Dans le cadre de l' individualisation d'un seul domaine, il se peut que nous ne soyons intéressés que par une seule information, et non par l'ensemble Nous pourrions être intéressés par le Canon, le nom du produit. Ou nous n'avons besoin que de l'ID 789. Ou nous voulons que seul le code soit individualisé. Nous avons besoin de Tableau, d'une telle fonction ou d'un tel outil pour extraire ces informations. Et divisez le champ en trois champs dans Tab. Il existe de nombreuses fonctions et méthodes pour atteindre cet objectif. L'une d'elles consiste à utiliser les fonctions gauche, droite et milieu afin de découper ce champ en plusieurs champs. Nous allons maintenant commencer par le premier. Comprenons l'ascenseur. La première chose à comprendre est que chaque caractère de notre chaîne possède un numéro de position. Par exemple, nous avons le C, il a la position numéro un, le 23, et ainsi de suite jusqu'à ce que nous atteignions le dernier caractère, cinq, il a la position 14. Nous comptons de la gauche jusqu'à ce que nous allions vers la droite. Maintenant, dans cet exemple, nous ne nous intéressons qu'aux noms des produits, nous allons donc nous concentrer sur celui-ci. Et comme vous pouvez le voir, cela se termine par la position cinq. La syntaxe utilisée dans Tableau pour effectuer l'ascenseur est la suivante. Cela commence par la gauche. Ensuite, il a besoin de deux arguments. Le premier est le champ lui-même, la chaîne elle-même. Ensuite, le nombre de caractères que nous voulons conserver en sortie. Le résultat sera une valeur de chaîne. Par exemple, nous allons prendre la gauche, puis notre valeur et le nombre de caractères seront cinq. Nous gardons cinq caractères à partir du côté gauche. Voyons comment cela va fonctionner. Nous allons commencer à compter de la gauche et nous déplaçons vers la droite. Le caractère de départ est « nous commençons à compter 12345 C'est exactement le nombre de caractères et nous faisons une découpe ici. Tout ce qui se trouve après les cinq ou après n sera supprimé. Et nous ne retenons ici que cinq personnages. Nous pouvons avoir la sortie de Canon. Dans cet exemple, nous coupons toutes les valeurs après le caractère dont la position est cinq. Très bien, voici comment fonctionne la fonction de levage dans Tableau. Passons à la fonction suivante. C'est exactement le contraire. Nous allons avoir la bonne fonction. Disons que le nom du produit ne nous intéresse plus . Nous aimerions avoir et extraire le code du produit, les quatre derniers caractères de notre chaîne. Maintenant, si vous envisagez d'utiliser la bonne fonction, que peut-il se passer ? Le numéro de position des caractères peut être exactement le contraire. Nous allons commencer à compter du côté droit alors que nous nous déplaçons vers la gauche. Le premier personnage sera le personnage cinq. Le deuxième, R, le troisième et dernier caractère, le numéro 14, sera le C. Maintenant, nous voulons nous concentrer sur le code du produit et nous allons utiliser la bonne fonction. La syntaxe de la bonne fonction est très similaire à celle de l'ascenseur, il faut commencer par le bon mot clé, puis nous avons besoin de notre champ, le champ de chaîne. Ensuite, le nombre de caractères que le résultat sera ainsi qu'une valeur de chaîne Cette fois, ce sera un exemple comme celui-ci. Il va avoir droit à notre corde. Ensuite, le nombre de caractères que nous voulons garder du côté droit est pour. Voyons comment cela peut fonctionner. La bonne fonction va commencer à compter du côté droit et nous allons passer à l'ascenseur. À partir d'ici, nous commençons à compter 1234. Et c'est tout. Ici, nous faisons de la découpe. Tous les caractères situés après la position numéro quatre seront ignorés et ne figureront pas dans les résultats. À la fin, vous n'aurez que quatre caractères du côté droit. E R cinq. Voici comment fonctionnent les bonnes fonctions dans Tableau. On commence à compter du côté droit et on ne garde que quatre caractères, par exemple ici. Très bien, nous allons maintenant passer à la troisième. Nous avons la fonction intermédiaire. Très bien, nous voulons maintenant extraire la dernière information que nous avons dans notre chaîne, l'identifiant du produit, celui du milieu. Nous ne sommes donc pas intéressés par la première partie du nom du produit ou par la dernière partie du code. Nous voulons placer exactement ces informations entre les deux. Si vous utilisez le milieu, nous allons compter de gauche à droite, exactement comme pour la fonction gauche. Le premier caractère sera le C, le dernier sera le cinq. La syntaxe dans Tableau est légèrement différente, à gauche ou à droite Nous commençons donc par le milieu. Nous avons alors trois arguments. La première, comme d'habitude, est la valeur de chaîne que nous voulons manipuler. Le suivant est nouveau. Nous pouvons définir le point de départ, où nous pouvons commencer à compter nombre de personnages qui allaient partir. Ensuite, nous avons la longueur ici, c'est comme le nombre de caractères, mais cette fois c'est facultatif. Si vous le quittez, nous examinerons tout après le point de départ. Ou si vous le spécifiez, nous aurons exactement le même nombre de caractères que celui que vous avez défini La sortie sera également présente ici , String value. Prenons ici un exemple. Nous pouvons avoir le milieu, puis notre valeur. Nous voulons commencer à compter à partir de sept et ne conserver que trois caractères dans le résultat. Voyons maintenant comment cela peut fonctionner. La position de départ, pour compter le nombre, est la position numéro sept. Nous allons partir de cette valeur et compter trois caractères, 123 et couper. Maintenant, ce que nous faisons, nous réduisons deux choses, la position de départ et la position. Cela signifie que tous les caractères situés avant le point de départ seront ignorés figureront pas dans les résultats, même que tous les caractères situés après le dernier lors de la découpe seront ignorés, le résultat sera 789 Nous avons ainsi extrait des informations au milieu de notre chaîne. C'est ainsi que fonctionne la fonction intermédiaire, comme vous pouvez le constater avec ces trois fonctions. Grâce à ces trois outils de Tableau, nous pouvons découper n'importe quel élément de notre chaîne et générer de nouvelles données. Allons-y, Tableau, et commençons à nous entraîner. Il existe de nombreux cas d'utilisation de ces trois fonctions. Commençons par exemple à travailler avec l'URL. L'URL a généralement une structure et nous voulons extraire partie des informations contenues dans l' URL dans nos sources de données Nous avons une URL dans les images. Si vous accédez à la petite source de données, accédez aux produits, et voici l'image du produit. Faisons-le glisser et dessinons-le sur les lignes et vérifions-en la structure. L'URL standard commence généralement par le protocole. Ensuite, nous avons un domaine, puis à la fin, nous avons un fichier ou quelque chose comme ça. Nos fichiers ici sont tous des images comme nous le pratiquons dans la file d'images. La première tâche consiste à extraire uniquement les protocoles de notre URL. Maintenant, les outils se trouvent sur le côté gauche. Je pense que vous savez déjà que nous voulons utiliser la fonction lift pour pouvoir compter le nombre de personnages que nous voulons laisser. Nous avons besoin de cinq personnages. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Parce que nous avons besoin d'un nouveau champ, nous allons l'appeler URL , puis nous allons avoir ce protocole. Cela commence comme ça, gauche, puis il a besoin de deux arguments. Les données dont nous avons besoin sont une image générale, nous l'avons ici et nous voulons couper cinq caractères. Nous pouvons en spécifier cinq ici. Comme vous pouvez le constater, le calcul est valide. Allons essayer ça. Nous allons aller appuyer sur OK. Et comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, nous avons notre nouvelle dimension, notre nouveau champ calculé. Allons-y et amenons-le à la vue. Faites-le glisser et déposez-le sur la route à côté. Et comme vous pouvez le constater, nous avons un nouveau champ dans notre source de données où nous avons les informations de protocole de notre URL. Tout fonctionne donc bien, et c'est ainsi que nous travaillons avec la fonction de gauche. Passons au cas d'utilisation suivant dans lequel nous voulons extraire les extensions de fichiers dans notre URL. Nous voulons obtenir cette partie à la fin de l'URL, car nous parlons du côté droit. Ce que nous allons faire maintenant, c'est utiliser la bonne fonction ici. Nous devons extraire environ trois caractères. Allons-y et créons le champ calculé. Nous allons donc en créer un nouveau. Nous allons l'appeler extension de fichier URL. Cela commence par le mot clé, non ? Et puis il a également besoin de deux chaînes d'arguments , notre champ devant être l'image du produit. Et combien de personnages voulons-nous ? Nous en voulons trois, allez trois. Vous pouvez ainsi voir que le champ calculé est valide. Allons-y et appuyons sur OK. Et comme d'habitude, nous avons un nouveau champ calculé, une nouvelle dimension dans notre source de données. Juste pour traiter les extensions de fichiers, vérifions les valeurs pour voir si tout va bien. Et comme vous pouvez le constater, nous obtenons toutes les extensions de fichiers à partir de l'URL. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Et c'est ce que nous faisons, en générant de nouvelles informations et de nouveaux champs que nous pourrions utiliser dans notre analyse. Et ils sont basés sur les données originales que nous obtenons des sources de données. Très bien, passons maintenant à la tâche suivante où nous voulons obtenir les URL à partir du nom de domaine sans avoir les protocoles. Nous voulons conserver tout ce qui se trouve après les deux barres obliques dans la chaîne Cette fois, nous allons utiliser la fonction de table de. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler «   domaine étendu ». Ici, nous pouvons commencer par un mot clé mid. Il faut trois arguments. La première, comme d'habitude, peut être l'image générale de l'acte. Alors, quand commence-t-on à couper ? Ici, nous devons spécifier le numéro, 12345789, nous commençons à couper à partir La dernière option est facultative. Je vais juste tout laisser par la suite. Nous ne couperons rien du bon côté. C'est ça. Le calcul est valide, c'est bon. Comme d'habitude, nous obtenons une nouvelle dimension, nouveau champ calculé, à utiliser dans les analyseurs Allons le récupérer et le mettre dans les rangées pour vérifier les valeurs. Comme vous pouvez le constater, nous partons du nom de domaine et le protocole est coupé. La valeur totale sera le reste. Maintenant, nous avons la tâche suivante pour vous. Très bien, la tâche consiste donc à extraire les quatre derniers chiffres des numéros de téléphone des clients. Pour accéder aux adresses et extraire uniquement le nom de la rue. Nous pouvons donc supprimer le code et le mot rue. Vous pouvez maintenant passer la vidéo pour terminer la tâche. Et une fois que vous avez terminé, vous pouvez tout reprendre. Je pense que c'est vraiment facile. Passons à la petite source de données. Nous allons aller voir les clients et prendre le téléphone pour admirer la vue. Nous voulons maintenant extraire les quatre derniers personnages dont nous parlons. Du bon côté, à droite, nous allons utiliser la bonne fonction. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler code téléphonique. Et nous pouvons utiliser la bonne fonction pour couper à partir de la gauche. À partir de la droite. Désolé, la valeur de la chaîne est phone. Nous voulons couper quatre chiffres, donc nous allons avoir le nombre de caractères qui sera. Le calcul est maintenant valide. Allons-y, et passons aux résultats tels que vous pouvez le voir. Avec ça, c'est vraiment facile. Nous avons obtenu les quatre derniers chiffres du numéro de téléphone. Très bien, alors maintenant nous allons résoudre la tâche suivante. Nous n'avons besoin que des noms de rue de l'adresse. Comme vous pouvez le voir ici, nous avons le code puis le mot rue. Et puis il y a le nom de la rue. Nous ne voulons que cette information. Puisque nous voulons commencer à découper ici, nous allons utiliser la fonction mid pour définir le point de départ de la découpe. Allons-y et créons de nouveaux champs calculés. Nous allons l'appeler address stretch, nous allons donc utiliser la fonction mid. La première valeur peut être l'adresse du champ, puis le point de départ peut être neuf. Pour le reste, nous allons le laisser tel quel. Alors c'est tout. Appliquons et vérifions les valeurs. Glissez et déposez dans la vue comme vous pouvez le voir. Sur ce, nous n'avons que les rues à partir de l'adresse. Nous l'avons coupé. La première partie consiste à résoudre la tâche en utilisant huit au lieu de neuf. C'est parce que tu as oublié de compter les espaces blancs. Si je l'enlève et que j'en utilise huit, je pourrais obtenir exactement les mêmes résultats. Mais nous avons des espaces blancs, ce qui n'est pas vraiment une bonne chose. L'espace compte, il devrait être de neuf. Cela dit que c'est vraiment simple. C'est ainsi que vous pouvez extraire des informations dans Tableau. Très bien, tout tourne autour de ce cas d'utilisation. Comment extraire une sous-chaîne spécifique du texte à l'aide des trois fonctions gauche, droite et milieu. Ensuite, nous pouvons commencer à parler d'un tas de fonctions expliquant comment rechercher des modèles spécifiques dans Tableau 136. Recherche dans Udemy 3 4: Les gars, nous allons maintenant passer au cas d'utilisation suivant, où nous allons apprendre à rechercher modèles spécifiques dans notre texte à l'aide de champs calculés. Et ici, nous avons cinq fonctions : commencer par, terminer par contains, find et find th comme d'habitude. Nous devons d'abord comprendre le concept qui les sous-tend. Ensuite, nous allons nous entraîner dans Tableau. Allons-y. Très bien, tout le monde. Les fonctions de recherche dans Tableau seront réparties en deux groupes. Dans un premier temps, nous allons indiquer si la sous-chaîne existe ou non Dans notre texte, nous avons trois fonctions. Nous avons le début, la fin et le contenu. La sortie de ces trois fonctions sera toujours vraie ou fausse. Nous avons un pullion, par exemple, nous avons la fonction contains, nous avons notre chaîne, et nous cherchons des tirets ici La sortie sera vraie ou fausse, dans cet exemple, elle sera vraie puisque nous l'avons ici deux fois. Et puis nous avons un deuxième groupe de fonctions où il peut renvoyer la position de la chaîne. Ici, nous avons deux fonctions, find et find dans la sortie qui seront le numéro de position. Nous allons donc obtenir des chiffres à partir de ces deux fonctions. Par exemple, si nous prenons la fonction find pour la même chaîne et que nous cherchons le tiret ici, nous obtiendrons le résultat de six. Nous n'obtenons donc pas le vrai ou le faux, nous obtenons la position de la sous-chaîne. Et l'exemple peut être le premier. Il porte le numéro de position six. Comme vous pouvez le constater, les deux peuvent être utilisés pour rechercher un élément spécifique dans notre texte, mais ils répondent à des questions différentes. Le premier groupe peut répondre à la question savoir si la sous-chaîne existe dans mon texte, oui ou non, vrai ou faux Mais le deuxième groupe peut répondre à ma question où je trouve ma sous-chaîne. Nous allons donc obtenir ici le numéro de position de la recherche. Maintenant, concentrons-nous sur les premiers groupes de fonctions sur lesquels nous allons nous concentrer. Commencez par, par et contient. OK, maintenant nous allons commencer par le premier. Supposons que nous ayons le texte suivant, Monitor, LG, four k. La syntaxe du tableau sera très simple. Il commence par le mot clé start with, et il accepte deux arguments. Le premier sera le champ de chaîne. C'est le texte dans lequel nous voulons effectuer une recherche. Dans le second cas, nous aurons la sous-chaîne dans laquelle nous pourrons spécifier ce que nous recherchons Comme nous l'avons appris, le résultat sera soit vrai, soit faux. C'est Epuli. Prenons un exemple. Nous avons commencé par notre texte et nous cherchons le mot moniteur. Voyons comment cela peut fonctionner. C'est vraiment facile. Nous commençons à chercher par la gauche et nous nous déplaçons vers la droite. La position de départ de la recherche sera le caractère. Tableau peut maintenant commencer à faire correspondre le moniteur dans notre texte commençant par M. Et comme vous pouvez le voir ici, la première partie de notre texte correspond à la sous-chaîne que vous recherchez pour notre texte Commencez par Monitor, qui est correct. C'est pourquoi Tableau peut revenir. C'est vrai. OK. Maintenant, prenons-en un autre. Ici, nous demandons si notre texte commence par la sous-chaîne LG ? Bien entendu, si vous vérifiez notre message, si vous commencez à chercher de gauche à droite, notre texte ne commence pas par LG. Tableau ne trouvera aucune correspondance et répondra par un faux. C'est ça. C'est tout simplement juste. Nous ne faisons que poser une question. Nous posons donc une question à Tableau et Tableau peut répondre par oui ou par non. OK, passons maintenant à la fonction suivante. Nous avons la fin, c'est exactement le contraire. Très bien, nous allons travailler avec le même exemple. Et la syntaxe de Tableau est très similaire. Ici. Il commence par la fin où il accepte également d' argumenter, le champ de chaîne dans lequel nous allons rechercher à l'intérieur. Et dans la sous-chaîne ici, nous pouvons spécifier ce que nous recherchons Le résultat sera également vrai et faux. Commençons donc par le premier exemple. Nous demandons ici si notre texte se termine par quatre K ici, Tableau peut commencer la recherche par le côté droit, en se déplaçant vers la gauche. Maintenant, notre texte se termine par quatre K. Donc oui, les deux derniers caractères sont quatre K. C'est pourquoi Tableau peut répondre par « oui », c'est tout. La sortie, le résultat peuvent être vrais. Posons une autre question. Notre texte se termine-t-il par LG ? Eh bien, si vous regardez le texte ici, cela ne s'arrête pas à LG. Lg est au milieu, donc les deux derniers caractères ne sont pas LG. C'est pourquoi Tableau peut répondre par la fausse réponse. La réponse est donc non. Donc, comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Nous ne faisons que poser des questions et Tableau répond par oui ou par non. Passons à la suivante. Nous avons tout ce qu'il faut. D'accord, nous travaillons maintenant avec le même exemple, et la syntaxe est très similaire aux deux autres. Ici, cela commence par le contenu, et il accepte deux choses. le premier, nous devons spécifier le texte que vous recherchez, et dans le suivant, nous allons spécifier ce que vous recherchez. Le résultat sera également «   vrai » ou « faux ». Oui ou non Bien, posons maintenant la question suivante à Tableau. Est-ce que nous incluons le mot moniteur ? Ce que le tableau va faire, c'est qu'il va rechercher partout. Il ne recherchera ni au début ni à la fin. Il va chercher partout. Et si le mot doit être trouvé n'importe où dans notre tableau de texte, il était vrai de répondre par « oui ». Notre texte contient-il le mot moniteur ? Comme vous pouvez le constater, c'est vrai. La table peut renvoyer « oui ». Maintenant, posons une autre question. Notre texte contient-il le mot LG ? Eh bien, si vous cherchez ici, vous le trouverez au milieu. C'est pourquoi Table peut également répondre. Se retirer. Oui, notre texte contient le mot LG. OK. Passons à autre chose et posons la question suivante. Notre texte contient-il la sous-chaîne quatre ? Si vous regardez le texte ici, nous avons les quatre, nous avons le G, mais ils ne sont pas ensemble. C'est pourquoi le tableau peut répondre. Non, nous n'avons pas le mot quatre dans notre texte. Maintenant, comme vous pouvez le constater, la fonction contains n'a aucune restriction. Il va chercher partout. Ce n'est pas comme commencer et terminer. La sous-chaîne ne doit pas être au début ni à la fin si elle existe n'importe où. Oui c'est vrai. Si ce n'est pas le cas, c'est faux. Cela dit, il s'agit des trois fonctions. Passons maintenant à Tableau et commençons à nous entraîner. Très bien les gars, alors maintenant vous pourriez me demander quels sont les cas d'utilisation de ces trois fonctions ? Eh bien, je les utilise dans deux scénarios. Le premier cas d'utilisation lorsque j'explore de nouvelles données. Le deuxième cas d'utilisation est celui où je propose de nouveaux filtres aux utilisateurs. Bien, commençons maintenant par le premier, qui consiste à explorer les données. Cela est particulièrement utile si vous débutez dans un projet ou si vous avez une nouvelle source de données. La première étape consiste donc généralement à explorer les données et à superposer le contenu de la source de données. Donc, si vous êtes dans cette situation, vous vous posez peut-être de nombreuses questions sur les données. Vous disposez donc de ces trois fonctions, ces trois outils pour explorer les nouvelles données dont vous disposez. OK, alors partons à la découverte des produits contenus dans notre source de mégadonnées. Nous avons de nombreux produits et j'aimerais comprendre le contenu de ma source de données. Mettons donc le nom du produit sur les lignes. Et comme vous pouvez le voir dans Tableau, d'accord, il y a beaucoup de membres. Je recommande d'en avoir seulement 1 000 mais j' aimerais tout voir. Je vais donc dire d'ajouter tous les membres à la vue. Et maintenant, comme vous pouvez le constater, notre source de données contient de nombreux produits. Et j'aimerais comprendre l'ampleur de mes projets. Quel est donc le contenu de ces produits ? J'aimerais savoir si notre source de données contient des produits Apple. Nous allons donc créer un nouveau champ calculé pour répondre à cette question. Nous allons donc dire que les produits commencent par Apple qui définit. Nous allons utiliser la fonction start with start with it. J'ai besoin de deux arguments. Le premier sera le texte dans lequel nous allons rechercher. C'est le nom de notre produit. Nous effectuons une recherche dans le nom du produit. Maintenant, ce que nous cherchons, c'est le mot pomme. Je vais l'écrire comme ça, tout va bien. Vous pouvez voir que le calcul est valide. Cliquons sur OK. Comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, nous avons une dimension avec le type de données pullion car nous avons oui ou non vrai et faux Passons aux lignes et vérifions les résultats. Vous pouvez voir ici que nous avons beaucoup de faussetés. Je vais aller faire le tri afin de voir le vrai. Nous pouvons voir ici que nous avons quatre produits dont le nom commence par les autres. Comme vous pouvez le constater, cela ne commence pas par Apple. Nous avons maintenant un peu plus d' informations sur nos données. Allons poser la question suivante. Le nom du produit contient-il le mot Apple quelque part ? Pas seulement au début ou à la fin, où que ce soit. Pour poser la question, nous allons créer un autre champ calculé. Nous allons dire que les produits contiennent des produits Apple. Nous allons utiliser la fonction qui le contient. J'ai besoin de deux arguments. La chaîne dans laquelle nous cherchons sera le nom de notre produit. Ce que nous recherchons, c'est Apple. Voilà, et le calcul est valide. Mettons-nous en place. OK. Encore une fois, nous avons ici une dimension appelée produits. Le type de données est vrai et faux. Alors, tirons, suivons-le et dessinons-le ici. Mais je vais d'abord l' agrandir un peu pour voir l' en-tête du champ. Comme vous pouvez le voir, le premier est « contient », le second est « commencer par », trions-le par « contient ». Comme vous pouvez le constater, nous avons environ sept produits dont le nom contient le mot pomme. Maintenant, vérifions le résultat. Comme vous pouvez le voir, le premier, nous l'avons ici, le mot pomme. Le deuxième est ici, et le troisième également ici. Et le reste, ces mots produits, commencent tous par le mot pomme. Comme vous pouvez le constater, il contient des fonctions. Nous allons obtenir plus de résultats que cela. Commence par. Très bien, comme vous pouvez le constater, nous en apprenons davantage sur les produits contenus dans notre source de données. Nous avons sept produits de la société Apple. Passons à la question suivante : les noms des produits se terminent-ils par le mot Apple ? Pour ce faire, nous pouvons créer et encore une fois, un nouveau champ calculé, appelons-le produits, se termine par Apple. Nous allons donc utiliser ce temps. La fonction se termine par, encore une fois, nous avons le nom du produit et nous recherchons les produits. Ainsi, le produit se termine par le mot Apple. Le calcul est valide. Encore une fois, nous avons ici une attraction. Faisons-le glisser dans la vue pour vérifier les résultats. Allons maintenant vérifier les résultats. Je vais juste l'élargir un peu pour voir. OK, c'est la fin , allons-y et trions les choses. Pendant que je fais le tri, nous n'avons aucune valeur vraie, toutes les valeurs sont fausses. Cela signifie que nous n' avons aucun produit. Il se termine par le mot pomme. Savons-nous que le mot pomme n' existe qu'au début du nom du produit ou au milieu ? Comme vous pouvez le constater, ces trois fonctions sont vraiment utiles pour comprendre nos données. Maintenant, allons-y et posons la question suivante. Le nom du produit contient-il le mot Samsung quelque part ? Nous voilà à la recherche des produits de la société Samsung. Pour ce faire, je pense que vous le savez déjà. Nous allons créer un nouveau champ calculé. Nous allons dire que les produits contiennent du Samsung. Nous allons utiliser la fonction contains et recherche dans le nom du champ, le nom du produit Cette fois, nous cherchons le mot Samsung. Comme vous pouvez le constater, le calcul est valide. Allons-y et appuyons, amenons-le à la vue. Maintenant, je vais juste l'agrandir un peu pour voir de quoi nous parlons ici. Il s' agit du Samsung. Allons trier les résultats. Waouh, nous pouvons voir que nous avons beaucoup de produits de la société Samsung. Nous avons donc plus de produits Samsung que d'Apple dans notre source de données. Vérifions à nouveau les résultats. avons donc ici, Samsung. Samsung par ici. Ensuite, nous avons de nombreux produits où cela commence avec le mot Samsung, encore une fois au milieu, mais cela ne finit jamais par le mot Samsung. OK les gars, il y a une autre fonction que j'utilise habituellement dans les calculs lorsque je recherche ou que j' explore les données. Et ce sont les fonctions majuscules et minuscules que nous avons apprises auparavant. Cela est dû au fait que Tableau fait la distinction majuscules/minuscules dans la recherche. Nous devons faire attention à la façon dont nous évaluons le terme de recherche. Pour pallier ce problème, nous allons utiliser les fonctions du boîtier. Permettez-moi de vous montrer un exemple. Nous pouvons maintenant nous poser la question suivante : le nom du produit contient-il le mot plaque quelque part ? Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Comme d'habitude, nous allons l' appeler plaque de produits. Et cette fois, nous allons utiliser tout ce qui contient la chaîne, le nom du produit et nous recherchons le mot plaque. C'est ça. Mettons-nous en place. OK, nous l'avons dans une nouvelle dimension. Nous allons vérifier le résultat. Comme d'habitude, je vais juste l' élargir un peu pour voir les résultats. Maintenant, nous avons beaucoup de faux et beaucoup de choses vraies. il y a beaucoup de produits Comme vous pouvez le voir ici, il y a beaucoup de produits qui ont ce mot. Nous avons ici, nous avons aussi ici, le mot noir à la fin et ainsi de suite. Il existe donc de nombreux produits portant le mot noir. Le cas ici est la majuscule du caractère B. Modifions-le dans le terme de recherche Nous allons donc aller le manger. Maintenant, au lieu de mettre le premier caractère en majuscule, vous allez l' avoir aussi petit, tout en minuscules Allons-y et appuyons sur Appliquer. Maintenant, comme vous pouvez le voir dans les résultats, nous n'avons qu'un seul produit avec le mot noir. Comme les minuscules, Tableau est très sensible aux majuscules contenues dans le terme de recherche. Si nous passons tout, par exemple, au noir majuscule, cherchons. Comme vous pouvez le constater, tous les produits que nous avons sont désormais faux. Nous n'avons aucun produit contenant le mot majuscule. Tableau est très sensible aux cas contenus dans votre terme de recherche. Maintenant, pour résoudre ce problème, au lieu de changer à chaque fois la majuscule du terme de recherche, minuscules, les majuscules en majuscules, etc. Nous passons au nom du produit et nous le forçons à être en majuscules ou en minuscules En utilisant le bas ou le haut, nous allons aller ici et ajouter, par exemple, le bas. Vous pouvez utiliser la partie supérieure si vous le souhaitez. Nous allons avoir les mêmes résultats. Avec cela, nous forçons d'abord le nom du produit à être inférieur, puis nous pouvons rechercher le mot noir. Cela me permet de couvrir tous les scénarios de ma source de données. Allons-y et appuyons sur OK, avec ça, je vais obtenir tous les produits contenant le mot noir. Peu importe que ce soit en minuscules ou en majuscules. Nous allons tout récupérer. Cela dit, je suis sûr que la chaîne contient le mot plaque et qu'il ne nous manque rien. C'est pourquoi j'inclus les majuscules et les minuscules dans les calculs avant de commencer la recherche. Voilà pour le facie case. C'est ainsi que j'utilise habituellement ces trois fonctions pour explorer et connaître le contenu de ma nouvelle source de données. Passons maintenant au deuxième cas d'utilisation, où nous allons utiliser ces trois fonctions afin de proposer de nouveaux filtres aux utilisateurs. Par exemple, créons un filtre pour les entreprises dans le nom du produit. Alors allons-y et créons un nouveau champ calculé. Nous allons l' appeler Companies. Et cette fois, ce sera un peu plus compliqué qu'avant, mais nous allons le faire étape par étape. Nous recherchons donc d'abord la société Apple. Nous allons donc contenir nom du produit et le terme de recherche correspondant à la caste inférieure d' Apple Mais nous devons également mettre le nom du produit en minuscules juste en bas. Et nous allons l' avoir comme ça. C'est le premier. Je vais juste le copier-coller pour la prochaine entreprise, nous aurons Samsung, puis nous aurons Microsoft. Nous recherchons ces trois entreprises, et ce sont des ensembles. Alors maintenant, nous allons avoir ces trois entreprises. Mais comme vous le savez, le résultat des conteneurs est toujours vrai et faux. Mais j'aimerais avoir une valeur dans mon filtre appelée Samsung, Apple et Microsoft. Pour ce faire, nous allons utiliser les instructions F L des opérations logiques. Ne t'inquiète pas pour ça. Nous pouvons avoir un tutoriel dédié pour cela plus tard, mais nous devons l'utiliser maintenant. Maintenant, juste après, nous allons l' utiliser pour évaluer ces conditions. Cela commence par car le premier contient le nom du produit Apple. Que peut-il se passer alors ? J'aimerais voir la valeur Apple. Ensuite, si ce n'est pas vrai, passez à la suivante, L F. Ensuite, nous allons évaluer cette condition, elle est vraie, alors ce sera Samsung. Si c'est faux, nous allons bien sûr utiliser un autre LSF. Nous allons évaluer celui-ci. Et puis le résultat, si c'est vrai, sera Microsoft. S'il ne remplit aucune de ces conditions, nous allons avoir le L, disons Inconnu. C'est ça. Nous allons y mettre fin. Ne vous inquiétez pas encore une fois pour les logiques dont nous allons parler Avec cela, je vais obtenir des valeurs, je vais obtenir ces trois valeurs au lieu de vrai et de faux. Et nous sommes en train d'évaluer ces conditions. Allons-y et frappons, d'accord. Comme vous pouvez le constater maintenant, nous avons de nouvelles dimensions. Le type de données n'est pas le pollen, ni vrai ni faux. Et c'est parce que les résultats du calcul seront désormais des valeurs de chaîne. Allons le montrer sous forme de filtre. Et maintenant, nous pouvons avoir ces valeurs, comme vous pouvez le voir, Apple, Microsoft, Samsung et Unknown. Je vais également l'ajouter à la vue pour voir les résultats. Allons le chercher ici. Les utilisateurs peuvent désormais commencer à filtrer les données en fonction des entreprises. Supprimons tout et commençons par Apple. Avec cela, nous allons avoir tous les produits contenant le mot Apple, ou nous avons Microsoft. Maintenant, nous pouvons voir. Ces produits proviennent de Microsoft. Il en va de même pour Samsung. Avec cela, nous filtrons en fonction des entreprises et nous utilisons le nom du produit comme base pour cela. L'inconnu Je pense qu'il y aura beaucoup de valeurs inconnues. Vous pouvez y aller étape par étape en ajoutant d'autres entreprises à nos filtres. Mais maintenant, je vais juste vous montrer un exemple pour cela. C'est exactement la puissance des champs calculés dans Tableau. Nous avons introduit de nouvelles informations basées sur les fonctions, tout cela est pour ce cas d'utilisation. Comment créer des filtres basés sur ces trois fonctions. Très bien, nous allons maintenant nous concentrer sur le deuxième groupe de fonctions de recherche dans Tableau. Nous avons les deux fonctions find et find. Nous répondons ici à la question suivante : où puis-je trouver mon terme de recherche ? Nous cherchons le numéro de position du terme de recherche. Cette fois, ce n' est pas vrai, faux, nous obtenons le numéro de position. Comprenons pourquoi en avons-nous besoin ? , voyons maintenant rapidement les différences entre find et find n. Eh bien, dans find, nous renvoyons numéro de position de la première occurrence de la recherche nième, nous renvoyons le numéro de position d'une occurrence spécifique Par exemple, supposons que nous voulions rechercher le numéro de position du tiret dans cette chaîne. Les résultats seront de six, car la première occurrence se produira à cette position. Mais d'un autre côté, nous pouvons utiliser la fonction find n pour le même texte et pour le même texte, nous cherchons le, mais nous demandons maintenant la position de la deuxième occurrence. La première occurrence sera donc ignorée. Nous allons obtenir la position de la deuxième occurrence, et ce sera dix. C'est la principale différence entre ces deux fonctions. Dans find, nous cherchons toujours la première occurrence, mais dans find eh, nous pouvons spécifier l'occurrence que nous recherchons. Passons plus en détail à la fonction find. Très bien, maintenant nous pouvons avoir cet exemple. Et comme vous le savez , chaque caractère de la chaîne a une position. C a le dépôt numéro un, et le caractère cinq a le numéro 14. La syntaxe de recherche dans Tableau est également très simple. Cela commence par le mot clé find, et nous avons ici trois arguments. La dernière option est facultative. La chaîne correspond à la recherche qu'elle contient. La sous-chaîne est ce que nous recherchons ici. La position de départ de la recherche comme vous l'avez dit, est facultative. Le montant sortant sera un chiffre. Supposons, par exemple, que nous voulions connaître la position du tiret dans ce texte. Comment cela fonctionne, c'est vraiment simple. Cela commence par le côté gauche. Comme nous n'avons rien spécifié pour la position de départ, cela va toujours rien spécifié pour la position de départ, commencer par le premier caractère. Tableau peut lancer une recherche. OK, dans le premier personnage, on ne le trouve pas. Le tiret, on le trouve à la position numéro six, le point extérieur à la position numéro six Bien, prenons maintenant un autre exemple où nous pouvons spécifier la position de départ pour la recherche de Tableau. Nous allons avoir la même chose à nouveau, mais nous allons dire que cette fois, commencez par la position numéro sept, d'accord ? Alors, que peut-il se passer ? Nous allons commencer à chercher à partir d'ici. Et Tableau va commencer de gauche à droite Nous allons donc le trouver ici à la dixième position. Le résultat sera à la sortie dix au lieu de six car nous commençons la recherche à partir de cette position. Très bien, c'est tout pour la fonction find. Passons au suivant, il faut le trouver. Et nous allons travailler avec le même exemple de syntaxe, qui sera un peu différent. Cela commence par un mot clé défini comme la valeur de la chaîne, dans lequel nous allons effectuer une recherche, nous allons spécifier ce que nous recherchons. Mais cette fois, nous allons préciser l'occurrence. Ici, nous devons indiquer à Tableau quelle occurrence nous intéresse. Prenons un exemple. Nous avons la question suivante. Trouvez le numéro de position du tiret à l'intérieur de la chaîne, mais nous nous intéressons à la seconde occurrence, à la façon dont cela va fonctionner. Nous allons commencer à chercher de gauche à droite. Comme d'habitude ici, nous ne pouvons pas spécifier la position de départ de la recherche. Nous n'avons pas cette option ici. Cela peut toujours commencer par le premier. Alors que nous cherchons de gauche à droite, nous avons la première occurrence de ce personnage. Nous l'avons à la position numéro six. résultat ne sera pas la position numéro six, car nous avons indiqué à Tableau que nous étions intéressés par la deuxième occurrence, et non par la première. Tableau va continuer à chercher le tiret dans la chaîne, nous allons donc le trouver à la position numéro dix. Voici la deuxième occurrence du tiret dans notre texte. C'est exactement ce que vous recherchez. La sortie sera la position numéro dix. Cela dit, c'est ainsi que fonctionne cette fonction. Nous pouvons rechercher une occurrence spécifique dans la fonction find. Nous allons toujours avoir la première occurrence, mais là, nous pouvons spécifier par où commencer la recherche. Passons maintenant à Tableau et commençons à nous entraîner. Très bien, nous allons maintenant avoir l'exemple suivant. Nous allons commencer par la petite source de données. Passons aux clients. Et j'aimerais avoir leur prénom ainsi que les téléphones. Maintenant, la tâche consiste à extraire le code du pays du téléphone et à le mettre dans un champ supplémentaire afin que nous puissions nous intéresser à ces informations, le plus 33, plus un, plus 49, et ainsi de suite. Comme nous l'avons fait précédemment, nous pouvons utiliser la fonction lift afin d'extraire les informations du côté gauche du texte. Allons-y et créons ça. Nous allons créer un nouveau champ calculé, appelons-le codes de pays téléphoniques. Et nous allons utiliser les ascenseurs fonctionnels. Nous devons spécifier la chaîne, donc ce sera le téléphone. Et maintenant, la prochaine étape, nous devons préciser le nombre de caractères que nous voulons extraire et exactement d'où vient le problème. Parfois, il y aura trois personnages et parfois deux personnages. Allons-y, par exemple, avec trois. Mettons-nous en place. OK, nous l' avons ici. Une nouvelle dimension. Passons simplement aux choses en revue, nous pouvons trouver exactement le problème, n'est-ce pas ? Le premier est bon, le troisième aussi, très bien. Mais pour ces pays , cela ne fonctionne pas. Nous avons le tableau de bord à l'intérieur, ce qui n'est pas vraiment correct. Maintenant, pour résoudre ce problème, nous allons utiliser la magie de la fonction find. Si vous regardez ici, nous voulons toujours les chiffres avant le bon tiret. Nous pouvons rechercher le numéro de position du tiret. Ensuite, nous pouvons l'inclure dans la fonction de gauche. Laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Nous allons créer un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler Phone Find Dash. Maintenant, nous allons chercher le numéro de position du tableau de bord. Comme nous l'avons appris, commencez par trouver. Nous devons préciser où nous allons effectuer la recherche. Nous cherchons donc dans les téléphones, ce que nous recherchons, d'accord, nous allons avoir le tableau de bord ici, et c'est tout. La position de départ ne nous intéresse pas, nous pouvons donc partir du premier caractère. C'est ça. Comme vous pouvez le constater, le calcul est valide. Réglons, d'accord, puisque le résultat sera un nombre, nous allons l'obtenir à la mesure continue. Faisons-le glisser et volons-le ici et voyons les résultats. Le numéro de position du tableau de bord à l'intérieur du premier téléphone est quatre. Le second 13, puis 443. Tout va bien. Maintenant, la prochaine étape, ce que nous allons faire, c'est effectuer ces deux calculs, à gauche, et trouver dans un seul calcul que je vais copier la syntaxe des téléphones. Bien, copions-le à partir d'ici et revenons au premier calcul concernant le code du pays. Allons-y, modifions-le maintenant. Au lieu d'avoir les trois en tant que statique, nous allons les avoir en tant que variable en utilisant la fonction fine. Ajoutons-le ici. Maintenant, comment Tablo va-t-il exécuter ce calcul ? Cela va commencer par la première fonction, trouver, il va d'abord trouver le numéro de position du tableau de bord à l'intérieur des téléphones. Ensuite, nous allons passer à la réception laissée à l'extérieur. Nous allons maintenant tout supprimer, ce numéro de position. C'est bon. Maintenant, allons vérifier les résultats au niveau de la chaîne. Comme vous pouvez le constater, nous y sommes presque. Nous avons le plus 49 tirets, plus un tiret, plus 33 tirets. Les tirets sont partout, et c'est parce que nous coupons tout après la position du tableau de bord Cela signifie que nous faisons toujours un pas de plus que ce qui est nécessaire pour y remédier. C'est vraiment facile. Nous allons revenir à nos calculs. Oui, nous sommes en train d'obtenir le numéro de position, qui est correct, mais nous voulons prendre du recul. Pour ce faire, nous allons faire moins un pour reculer d'un pas. Allons-y. Très bien, avec ça, on obtient exactement ce que l'on veut, non ? Plus 33, plus un plus 49. Et avec cela, nous allons devenir plus dynamiques dans la fonction qui reste. Nous utilisons une fonction définie. Nous pouvons ainsi voir comment nous pouvons réunir ces fonctions en un seul calcul afin d' atteindre des objectifs aussi ambitieux. Très bien, essayons maintenant la deuxième fonction que nous avons définie, nenthow Disons que nous voulons obtenir le numéro de position du tiret. Mais dans le second cas, créons un nouveau champ calculé. Nous allons commencer par le mot clé fined nth. Il faut trois arguments. Le premier sera le texte dans lequel nous pourrons effectuer une recherche. Ce sera le téléphone. Ensuite, nous cherchons le tableau de bord. Ensuite, dans le troisième , nous allons préciser l'occurrence qui nous intéresse. La seconde nous intéresse. Ça y est, le calcul est valide. Cliquons sur OK. Puisque le résultat est un nombre, nous allons obtenir une nouvelle mesure continue. Passons à la vue d'ici. Voyons maintenant les résultats pour le premier téléphone. La deuxième occurrence du tiret se situera à la position numéro huit, ce qui est correct. Et comme vous pouvez le voir, la trouvaille est numéro quatre parce que la première occurrence à la position numéro quatre pour la seconde, ce sera au numéro sept, ce qui est également correct. Maintenant, allons-y et commençons à modifier ces occurrences. Allons-y et modifions-le à nouveau. J'aimerais maintenant en savoir plus sur la troisième occurrence. Comme vous pouvez le voir, nous avons un troisième tiret ici. Modifions-le à trois et appliquons-le. Vous pouvez voir que nous obtenons maintenant la position 12 pour le dernier tiret du numéro de téléphone que nous recevons. La troisième occurrence, le tiret dans notre texte. Mais maintenant, si nous passons à un, que peut-il se passer ? Nous allons obtenir exactement le même résultat que find, car find peut toujours apporter la première occurrence. Nous disons donc que je suis intéressé par la première occurrence, d'accord. OK, c'est tout pour ces deux fonctions, find et find. Ils sont vraiment utiles pour obtenir le numéro de position d' sous-chaîne spécifique et je les utilise généralement dans un autre calcul Ils sont donc comme le support d' une autre fonction Très bien, nous avons donc appris à rechercher modèles spécifiques dans notre texte dans Tableau à l'aide des calculs de Tableau. Ensuite, vous pouvez commencer à parler d'un autre groupe sur la façon de combiner et de diviser les données dans Tableau. 137. Udemy 3 5 Combine Split: Nous allons maintenant apprendre à combiner et diviser le texte dans Tableau à l'aide de l'opérateur de concatéination, plus et de la fonction de division Mais comme d'habitude, nous allons comprendre le concept qui les sous-tend, puis nous pourrons nous entraîner dans Tableau. Allons-y Très bien, nous allons maintenant parler de la concaténation dans Tableau. C'est très simple. Pour cela, nous utilisons l'opérateur plus afin de combiner plusieurs textes en un seul texte. Par exemple, dans notre base , nous pourrions avoir le scénario suivant, où le prénom et le nom de famille sont séparés par des champs différents, nous aimerions n' avoir qu'un seul champ appelé nom complet, par exemple. Pour ce faire, nous pouvons utiliser l'opérateur plus afin de combiner le prénom Michael avec le nom de famille Scott. Et au final, nous allons obtenir le nom complet, Michael Scott. Mais maintenant, si vous vérifiez le nom complet, nous aimerions qu'il y ait toujours une séparation entre le prénom et le nom de famille dans la sortie. À l'intérieur du nom complet, nous utilisons généralement un espace entre les deux. Nous pouvons faire de même. Nous allons simplement ajouter un opérateur plus. Nous avons Michael Space, Scott. Entre Michael et l'espace, nous allons avoir l'opérateur positif. Et entre l'espace et le nom de famille, nous allons également avoir un autre opérateur Plus. Le résultat sera Michael Space Scott. Comme vous pouvez le voir avec l'opérateur plus, nous pouvons structurer tout ce que nous voulons en combinant plusieurs valeurs de chaîne à l'aide de l'opérateur plus. C'est ça. C'est vraiment facile. Revenons à Tableau et commençons à nous entraîner. Très bien, maintenant nous allons passer à la petite source de données ici et nous adresser à nos clients. Nous aimerions que le prénom et le nom de famille apparaissent dans la vue. Comme vous pouvez le constater, ces informations sont séparées dans deux champs différents. La tâche consiste maintenant à créer un seul champ pour le nom du client, le nom complet, au lieu d'en avoir deux. Pour ce faire, comme d'habitude, nous allons créer de nouveaux champs calculés. Nous allons l' appeler nom complet. Nous avons maintenant besoin de la première partie, le prénom. Ensuite, nous aurons l'opérateur Plus. Ensuite, nous voulons avoir un séparateur entre eux sous forme d'espace vide, donc nous allons l' avoir comme ceci. Et puis plus operator, la dernière partie sera le nom de famille. Prenons le nom de famille et mettons-le ici. C'est ça. Il est important que le calcul soit valide pour que tout aille bien. Frappons OK. Comme vous pouvez le voir dans la base de données, nous avons maintenant un nouveau champ calculé, une nouvelle dimension appelée nom complet. Vérifions les valeurs. Nous allons le traîner ici sur la rose. Et comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons un très beau nom complet, George Pips, John Steel, etc. C'est très simple pour le moment, si vous changez d'avis, vous aimeriez qu'il y ait un tiret entre ces noms. Ce que nous allons faire, c'est le modifier , puis au lieu d' avoir l'espace blanc au milieu, nous allons avoir le tiret, c'est tout. Appuyons sur Appliquer. Et maintenant, nous pouvons voir dans le nom complet que le prénom et le nom de famille sont séparés par. C'est donc très simple. Passons maintenant à une tâche rapide. La tâche consiste à combiner la catégorie et le produit selon la règle suivante. Comme d'habitude, vous pouvez transmettre la vidéo afin de terminer les tâches, et une fois que vous avez terminé, vous pouvez la reprendre. Très bien, alors voyons maintenant la solution. C'est très simple. Nous allons passer au produit. Voyons d'abord les données brutes. Nous avons donc la catégorie et le nom du produit. Nous allons maintenant créer un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler le nom complet du produit. La règle commence par une catégorie, puis nous avons un opérateur R plus. Après cela, le séparateur peut être le point double. Mais après le double point, il y a un espace blanc. Je vais juste l'ajouter ici et nous aurons le nom du produit. Nous allons vérifier les résultats. Le calcul est valide, d'accord ? Et voici notre nouvelle dimension. Il suffit de le glisser-déposer ici et de vérifier les résultats. Je vais juste l'agrandir un peu pour que nous puissions voir les résultats d' ici et d'ici également. Comme vous pouvez le constater, le nom de notre produit commence désormais par le double point de la catégorie, puis par le nom du produit, et c'est tout. C'est ainsi que nous pouvons travailler avec les concrétins dans Tableau. C'est très simple pour le moment nous allons apprendre exactement le contraire. Nous allons donc apprendre maintenant comment diviser un champ en plusieurs champs à l'aide du fractionnement. Très bien, nous allons maintenant parler de la fonction de division dans Tableau. C'est une fonction très importante et beaucoup de gens s'y trompent, mais je pense que c'est simple. Voyons donc cet exemple. Nous avons ici un champ contenant de nombreuses informations. Nous avons donc ici le nom du produit, l'identifiant du produit et le code du produit, le tout dans un seul champ. Dans de nombreuses situations, dans les individualisations d' analyse, j'aimerais diviser ces informations en trois champs Donc, au lieu d'avoir un seul champ, j'aimerais en avoir trois. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction split. Et avant d'apprendre cela, nous pouvons le faire avec la gauche, la droite et le milieu. Mais la fonction split est plus simple. Dans ce cas, nous voulons diviser ce champ en deux parties : le nom du produit, l'identifiant du produit et le code du produit. Dans Tableau, nous avons la syntaxe suivante. Pour ce faire, nous nous sommes divisés et cela a besoin de trois arguments. La première est la chaîne, les textes, nous voulons la diviser. Maintenant, allons vérifier la syntaxe dans Tableau. Cela commence par le fractionnement des mots clés et nécessite trois arguments. Le premier sera la chaîne ou le champ que nous voulons diviser. Le second sera le délimiteur. Ensuite, le dernier est le numéro du jeton, le numéro sortant étant une valeur de chaîne Prenons maintenant un exemple. Je voudrais scinder ce texte et le délimiteur sera le tiret J'aimerais avoir le jeton numéro un ici. Tableau a besoin de deux informations de votre part, le délimiteur et le numéro de jeton Le délimiteur est le séparateur entre les mots. Par exemple, nous avons un séparateur entre Canon et l'ID à l'aide du tiret. Et nous avons un autre séparateur entre l'identifiant et le code. Ces tirets sont le délimiteur qui divise mon texte. Tableau souhaite vous expliquer comment les mots sont séparés. Passons maintenant à l' information suivante qui est nécessaire, le numéro de jeton ici également. Tableau souhaite comprendre quelle partie de l' information vous intéresse. Est-ce la première partie ? Deuxième ou dernière partie ? Ici, nous avons comme un identifiant ou jeton pour chaque information . Donc, le premier aura le jeton numéro un. Le second est le jeton numéro deux et le dernier est le jeton numéro trois. Dans cet exemple, nous avons dit que je suis intéressé par le jeton numéro un, ce qui signifie que je suis intéressé par le nom du produit. Le résultat peut être, bien sûr, si vous êtes intéressé par l'identifiant du produit au milieu, nous pourrions dire, d'accord, je suis intéressé par le jeton numéro deux. Si vous le spécifiez ainsi, vous obtiendrez l'identifiant du produit. Et si vous êtes intéressé, bien sûr, par le dernier, le code produit, vous pouvez spécifier le jeton numéro trois afin d'obtenir le code produit. Donc, comme vous pouvez le constater, une fois que vous l'avez compris, c'est vraiment facile. Nous avons juste besoin de deux informations. Quelle est la différence entre les mots et le numéro de jeton qui vous intéresse ? Revenons maintenant à Tableau et commençons entraîner. C'est bon, tout le monde. Il existe donc trois manières de diviser vos données dans Tableau. La première consiste à créer un nouveau champ calculé. Le second est le fractionnement automatique. Le troisième est un fractionnement personnalisé. Nous allons donc commencer par le premier qui explique comment diviser vos données à l'aide d'un nouveau champ calculé. Nous allons prendre l'exemple suivant. Nous allons nous en tenir à la petite source de données. Allons voir les clients et prenons les téléphones ici. Et les numéros de téléphone ont une structure, nous avons donc un code de pays, code régional et le numéro de téléphone lui-même. Nous aimerions donc maintenant diviser ces trois informations en trois nouveaux champs. OK, alors voyons comment nous pouvons le faire. Nous allons procéder comme d'habitude et créer un nouveau champ calculé pour la première partie du code de pays du téléphone. Nous allons donc commencer par le mot clé split nécessite trois arguments. La première sera la chaîne que nous voulons manipuler, donc ce sera le numéro de téléphone. Je vais l'ajouter comme ça. Ensuite, le dilimètre Le dilimètre ici est le tiret. Donc, comme vous pouvez le voir, ces éléments sont divisés avec le tiret Ajoutons-le donc ici. Tableau a alors besoin d'un numéro de jeton de ma part. Le premier sera donc le jeton numéro un, puis 234. Nous avons donc quatre sections et nous nous intéressons au premier numéro de jeton. Donc, le premier, ajoutons-en un, et c'est tout. Comme vous pouvez le constater, le calcul est valide. Allons-y et appuyons sur OK. Nous pouvons maintenant constater que dans notre bain de données dans la source de données, nous avons notre nouveau champ, le code du pays. Allons le voir et vérifions-le le résultat. Et avec cela, nous extrayons le premier jeton, la première partie du téléphone Et avec cela, nous avons notre code de pays, tout est parfait. Maintenant, à l'étape suivante, nous aimerions extraire le code régional, le jeton numéro deux. Nous allons donc maintenant créer un nouveau champ calculé. Mais d'abord, je voudrais reprendre l' ancien code, car nous voulons uniquement ajuster le numéro du jeton car tout le reste peut rester le même. Allons-y et créons-en un nouveau. Nous allons appeler ça des indicatifs régionaux téléphoniques. Ensuite, nous allons mettre notre code ici. Les mêmes éléments resteront le téléphone et le tableau de bord comme séparateur. Ensuite, nous voulons changer uniquement le jeton numéro deux. Nous parlons donc de la deuxième partie. Alors allons-y, appuyons sur OK, et vérifions à nouveau les résultats que nous avons ici, notre nouveau champ, alors suivez-le et déposez-le sur la vue, et comme vous pouvez le voir maintenant, nous obtenons, nous sommes en train de diviser, oui, la deuxième partie Nous avons donc le 555 ici et aussi ici. Donc, avec ça, nous avons obtenu la troisième partie de notre téléphone. Nous avons maintenant le code du pays ainsi que le code régional. Et maintenant, nous avons la tâche suivante pour vous. Créez un nouveau champ dans la source de données pour extraire le numéro de téléphone, sans le pays ni les indicatifs régionaux. Vous pouvez maintenant transmettre la vidéo pour terminer la tâche et, une fois que vous avez terminé, reprenez-la. Très bien, nous allons maintenant créer un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler numéro de téléphone. Nous pouvons avoir le même script, nous avons un téléphone partagé, mais cette fois, nous nous intéressons fois au jeton trois et au jeton quatre. Comment pouvons-nous le faire dans Tableau ? Nous ne pouvons ajouter qu' un seul jeton à la fois. Pour ce faire, nous allons passer à trois. Comme nous avons besoin des deux informations dans un seul champ, nous pouvons utiliser l'opérateur plus. Qu'est-ce qu'on va aller ici ? De plus, nous pouvons ajouter le même code ici, mais cette fois pour le jeton numéro quatre. Nous obtenons les deux jetons dans un seul champ. Disons que le calcul est valide. OK, et comme d'habitude, nous avons un nouveau champ dans notre source de données. Nous allons vérifier le résultat ici. Nous pouvons voir que nous avons maintenant les numéros de téléphone. Maintenant, comme vous pouvez le voir, le premier est 1234567, et nous l'avons également Ici, nous avons également le même numéro de téléphone, mais vous pourriez dire, vous savez quoi, il nous manque les tirets, n'est-ce pas ? Nous pouvons donc aller les ajouter dans notre champ calculé. Alors allons-y et modifions-le. Et nous pouvons simplement ajouter un nouvel opérateur et, entre eux, nous aurons le bon tableau de bord. Comme vous pouvez le constater, le calcul est valide. Allons-y et appuyons sur OK. Et avec cela, nous avons obtenu exactement la même structure avec le téléphone. C'est tout pour les premières méthodes et pour la façon de diviser vos données à l'aide d' un nouveau champ calculé. Vous pouvez voir qu'à partir d'un champ, nous avons extrait trois nouveaux champs. Passons maintenant à la deuxième méthode où nous pouvons diviser les données en utilisant le fractionnement automatique. Très bien, alors maintenant, oui, on peut le faire. Nous allons nous en tenir à la petite source de données, cette fois nous avons besoin de l'URL. Prenons donc l'image du produit à partir d'ici, glissons-la dans la vue. Et nous savons que l' URL contient de nombreuses informations. De plus, nous pouvons utiliser le séparateur pour diviser les données. Désormais, au lieu de créer manuellement ces champs calculés, Tableau propose une fonctionnalité vraiment intéressante nous permet de diviser les données automatiquement. Pour ce faire, nous allons aller dans notre domaine, nom du produit se connecte radicalement. Et ici, nous avons la possibilité de transformer. Nous manipulons les données. Et ici, nous avons deux options, la division et la division personnalisée. La division est la méthode automatique. Waouh. De nombreux nouveaux champs ont été ajoutés à notre source de données explique par le fait que Tableau a automatiquement scindé les données et que nous avons compris leur contenu. Vous pouvez donc le voir ici. Le domaine de l'image du produit, puis le schéma de requête du chemin du fragment. Toutes ces informations font partie de la structure d'une URL. Maintenant, allons vérifier ces informations. Nous allons prendre, par exemple, le domaine. Suivez-le sur la vue et, comme vous pouvez le voir, placez-le correctement sur tablette, non ? Nous n'avons maintenant que les informations de domaine de l'URL complète, ce qui est vraiment bien. Nous pouvons également adopter le schéma ici, et nous avons les protocoles dès le départ. Comme vous pouvez le constater, Tableau l'a très bien compris. Certains de ces champs vont être vides, je pense que c' est parce que nous ne les avons inclus dans notre URL avec Tableau. avez effectué la division automatique et si nous voulons savoir comment Tableau l'a divisée, vous pouvez également la combattre dans ce champ, car il s'agit du champ Elcltd Voyons comment Tableau a réussi à scinder radicalement le domaine, en deux points. comme nous pouvons le voir ici, Tableau utilise deux divisions pour obtenir les informations de domaine La première scission est celle-ci. Tableau sépare le protocole de l'URL complète. Le séparateur sera le double point et les deux barres obliques Et nous prenons les deux qui parlent. Nous allons donc passer à la deuxième partie. Une fois que nous aurons obtenu la deuxième partie, cela peut être vraiment facile. Comme vous pouvez le voir, le séparateur est la barre oblique. Nous voulons maintenant nous séparer avec la barre oblique. Et nous aimerions n'avoir que la première partie. C'est vraiment facile. Tu peux aller l'essayer toi-même. C'est ça. Cliquons sur OK avec ce tableau. Dans certains cas, il n'est pas toujours assez intelligent de diviser automatiquement vos données dans de nouveaux champs. C'est tout pour cette méthode, le fractionnement automatique. Ensuite, nous allons voir le personnalisé, d'accord ? Nous allons donc nous en tenir à la petite source de données et nous concentrer sur les clients. Encore une fois. Ici, nous voulons diviser les téléphones en utilisant la division personnalisée Passons à la vue d'ensemble. Ensuite, afin de personnaliser le découpage, nous allons accéder au volet de données du champ que nous voulons manipuler, connecter radicalement. Et puis il y a le transfert avant le partage automatique. Cette fois, nous nous intéressons à la division personnalisée, allons-y, puis nous allons ouvrir une nouvelle fenêtre afin de personnaliser la division. Et c'est comme les calculs, la syntaxe que Tableau a besoin de deux informations de notre part. D'abord le séparateur, ensuite, que voulez-vous exactement pour obtenir les numéros de jetons ? La première, le séparateur ou le délimiteur, dans cet exemple, si vous passez au tiret, toutes ces informations sont séparées par des tirets Allons-y et saisissons un tiret. La deuxième information, nous avons les options suivantes, donc séparez-les, et nous avons ici trois options. Tu veux la première partie, la dernière ou tout le reste ? Et ici, tout dépend de ce que tu veux. Si vous souhaitez diviser tout ce que vous voulez pour chaque information dans de nouveaux champs, vous allez choisir l'option tout. Supposons maintenant que vous ne soyez intéressé que par deux informations, le code du pays et le code régional. le reste, cela ne vous intéresse pas de l'avoir dans la source de données. Pour obtenir les deux premières parties, nous allons d'abord sélectionner ici. Et ici, vous pouvez en expliquer deux. Nous nous intéressons donc aux deux premières colonnes, aux deux premières informations du côté gauche. Mais maintenant, disons que les deux dernières parties vous intéressent , vous aimeriez donc obtenir champ pour les deux dernières informations. Donc, ce que vous allez faire, c'est vous rendre ici et sélectionner la dernière option. Et puis sélectionnez-en deux, afin de spécifier pour Tableau que voulez-vous obtenir exactement comme résultat ? Combien de champs depuis le début ? Depuis la fin ou tout ? Dans cet exemple, je souhaite tout obtenir. Nous allons donc opter pour toutes les options. Et c'est tout. Allons-y et appuyons sur OK. Une fois cela fait, Tableau va créer de nombreux nouveaux champs. Tableau a donc réussi à diviser le numéro de téléphone en quatre parties. Allons donc vérifier ces informations. Faites-le glisser et déposez-le ici sur les lignes, comme vous pouvez le voir. La première partie sera le code du pays, la seconde sera le code régional. Tableau a ensuite divisé ces deux informations en deux champs. Ici, ce n'est pas comme dans la deuxième erreur où nous divisons automatiquement et aveuglément tout Nous indiquons ici quelques règles pour Tableau, puis Tableau pourra procéder à la division automatique des données pour améliorer la qualité des champs. Et bien entendu, si vous souhaitez savoir comment Tableau a procédé à la répartition, nous pouvons toujours consulter la base de données. Toutes ces informations sont des champs calculés et nous pouvons y accéder et vérifier le code. Nous pouvons donc aller ici et le faire . Comme vous pouvez le voir, le dilimètre est le tiret et Tableau l'obtient comme premier jeton pour obtenir le code du pays Bien, cela dit, ce sont les trois méthodes pour diviser les données au sein de votre source de données. Ils sont vraiment utiles pour générer de nouvelles informations et diviser ces structures complexes au sein la source de données d'origine en une nouvelle structure pour les individualisations d'analyse Très bien, c'est Voici comment combiner et diviser du texte dans Tableau. Nous allons maintenant commencer à parler la dernière fonction de chaîne de Tableau, le replace. 138. Udemy 3 6 Remplacer: Nous allons maintenant en savoir plus sur le dernier cas d'utilisation de la fonction de chaîne. Comment remplacer une sous-chaîne spécifique par une autre sous-chaîne en utilisant la fonction remplacée comme Découvrons le concept sous-jacent , puis nous allons nous entraîner dans Tableau. Allons-y, d'accord, la fonction remplacée dans Tableau. C'est très simple. Il va remplacer une sous-chaîne par une autre Par exemple, nous allons avoir l'adresse suivante, et comme vous pouvez le voir au milieu nous avons l'abréviation de la rue T. J' aimerais avoir une formulation normale plutôt que les abréviations J'aimerais avoir le mot complet, street. Nous pouvons le faire en utilisant la fonction remplacée dans Tableau. Voyons la syntaxe dans Tableau. Cela commence par le mot Blake et nécessite trois arguments. Le premier sera la chaîne, le texte original que vous souhaitez manipuler. La seconde est la sous-chaîne, celle que vous souhaitez remplacer Le troisième est le remplacement. Il est très clair que ce sera la nouvelle sous-chaîne, le nouveau mot ici, la sortie sera ainsi que valeur de la chaîne afin de résoudre cette tâche Dans cet exemple, ce que nous allons faire, c'est utiliser remplacer, puis notre texte. Ensuite, l'ancien sera le T, l'abréviation. Il s'agit de l'ancienne sous-chaîne et la nouvelle sera le mot de rue. Comment cela peut-il fonctionner ? Tableau doit d'abord rechercher la sous-chaîne que nous voulons remplacer Il va rechercher l'ensemble du texte afin de trouver la sous-chaîne. Dans cet exemple, nous allons bien sûr le trouver ici au milieu. L'étape suivante est que Tableau va commencer à remplacer ce mot par le mot Tableau de remplacement. Je vais prendre les points SD et je peux les remplacer par le mot complet «   off street » à la fin. Nous allons prendre Louis Street, à Paris. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Nous remplaçons l'ancienne valeur par une nouvelle valeur à la fin. La chaîne va ressembler à ceci. Nous allons donc avoir une rue complète au lieu de points ST. Maintenant, bien sûr, la question qui se pose est que peut-il se passer dans la sortie et les résultats si nous ne trouvons rien ? Par exemple, nous avons cette adresse, Paris. Nous cherchons les points ST, mais nous ne les avons pas dans le texte ici. Tableau peut renvoyer le texte d'origine sans rien modifier. Rien ne peut arriver. C'est ça. C'est très simple, non ? Nous allons revenir sur Tableau afin de nous entraîner à utiliser la fonction remplacée. OK, maintenant nous allons nous entraîner avec la petite source de données. Allons voir les clients et nous pourrons nouveau manipuler le numéro de téléphone des clients. Comme vous pouvez le constater, la structure du numéro de téléphone commence toujours par le plus pour le préfixe, pour l'appel international Nous avons donc maintenant l' obligation de remplacer le plus par 00 comme préfixe Pour ce faire, nous allons maintenant utiliser la fonction remplacée dans Tableau. Pour effectuer le changement, le remplacement, créons un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler «   remplacement du téléphone ». Commençons par le mot clé replace. Nous avons maintenant besoin du champ que nous voulons manipuler. Ce sera le numéro de téléphone, donc nous l'avons ici. Nous devons maintenant spécifier pour Tableau la sous-chaîne de l'ancienne valeur L'ancienne valeur est le signe plus. Nous devons maintenant spécifier pour Tableau le remplacement, la nouvelle valeur, la nouvelle valeur devant être 00. C'est ça. Tableau considère que le calcul est valide. Allons-y et appuyons . Comme d'habitude, nous avons créé un nouveau champ calculé dans notre volet de données. Allons vérifier les résultats. Alors glissez et déposez la rose et maintenant nous pouvons voir le résultat. Au lieu d'avoir le signe plus, nous avons partout 00. Et avec cela, nous avons satisfait à l'exigence. Et maintenant, nous pourrions avoir une autre exigence où ils disent, vous savez quoi, je ne veux pas que ces inconvénients figurent dans le numéro de téléphone, donc ce serait bien de les supprimer. Maintenant, pour ce faire, nous allons faire la même chose. Nous allons utiliser la fonction remplacée. L'ancienne valeur sera le tiret et la nouvelle valeur ne sera rien. Voyons comment nous pouvons le faire. Passons maintenant à la modification de nos champs calculés. Nous voulons simplement ajouter une nouvelle fonction remplacée. Allons donc modifier ici jusqu'à ce que peu importe si nous voulons d' abord remplacer le plus ou le tiret. Alors maintenant, pour ce faire, j'ai l'habitude de le faire comme ça, si je fais nisted, remplaçant le numéro de téléphone Au lieu d'avoir le tableau de bord, nous n'aurons rien. Nous remplaçons l'ancien tiret par rien. Maintenant, pour qu'elle soit répertoriée, j'aimerais prendre cette partie, la première, et la mettre à la place du téléphone. Cela nous donne lieu à de nombreux calculs. Tout d'abord, nous allons remplacer le signe plus. Ensuite, nous allons remplacer le tableau de bord. Passons à la première ligne, et en disant que le calcul est valide, appuyons sur OK. Et comme vous pouvez le voir maintenant dans les résultats, nous n'avons ni tiret ni signe plus. Nous avons donc un nombre entier sans caractères spéciaux, Nous avons donc un nombre entier sans ce qui répond à la deuxième exigence C'est facile, non ? Ce n'est pas si difficile. Et nous pouvons faire beaucoup de choses avec la fonction de remplacement. C'est une excellente fonction des valeurs de chaîne dans Tableau. Maintenant, pour vous, nous avons la tâche suivante dans la source de données volumineuses, dans le nom du produit. Nous aimerions remplacer le hachage simple par un chiffre comme abréviation Et maintenant, nous pouvons regarder la vidéo afin de terminer la tâche. Et une fois que vous avez terminé, vous pouvez le reprendre. Très bien, nous allons donc passer à la source de données volumineuses pour le moment. Et nous allons passer aux produits. Et nous avons besoin du nom du produit. Faisons-le glisser et dessinons-le sur la vue et vérifions toutes les valeurs. Nous allons donc maintenant l' agrandir un peu afin de voir plus de valeurs dans les données. Nous avons quelques hachages, comme par exemple au début, et nous voulons les remplacer par dans notre point de vue Pour ce faire, nous allons créer un nouveau champ calculé. Allons-y sur la flèche ci-dessus, pour créer de nouveaux champs calculés. Nous pouvons appeler cela le remplacement des produits. Nous allons donc commencer par les mots clés de remplacement. Ensuite, nous avons besoin de la chaîne que nous voulons manipuler. Ce sera le nom du produit. Ensuite, nous voulons l'ancienne valeur, c'est le hachage. Et puis le remplacement sera le chiffre en tant qu'abréviation dans notre point de vue. Alors c'est tout. Comme vous pouvez le constater, le calcul est valide. Allons-y et appuyons sur OK. Nous avons donc une nouvelle dimension, nouveau champ calculé dans notre volet de données. Essayons de contribuer à la vue et de vérifier les valeurs. Et nous voyons ici qu' au lieu du hachage, nous avons l'abréviation du numéro Nous avons donc appris que la fonction de remplacement est très simple et très importante dans de nombreux cas d'utilisation. Je l'utilise beaucoup une fois que je veux nettoyer les données. Parfois, la qualité des publicités provient des sources et je peux utiliser de nombreux caractères spéciaux similaires, que je peux toujours remplacer, pour nettoyer les données et supprimer ces caractères spéciaux quelque chose de plus significatif dans la visualisation. Comme nous l'avons fait dans cet exemple, nous remplaçons ces caractères spéciaux quelque chose de plus significatif, ou je l'utilise beaucoup également, pour modifier le format de quelque chose. Par exemple, nous avons ici les numéros de téléphone. Et nous changeons le format, passant des tirets à un autre format, par exemple sans tirets De plus, au lieu du plus, nous avons le 00. Donc, avec cela, nous ne sommes pas en train de faire le ménage ici. Le téléphone, nous changeons le format et la façon dont nous présentons les téléphones dans les visualisations. Sur le côté gauche, nous avons le plus et le tiret. Sur le côté droit, nous n'en avons pas. Nous utilisons généralement la fonction remplacée pour modifier la structure, le format d'un champ. C'est un outil tout simplement incroyable et très important dans Tableau. Très bien, tout le monde. C'est donc tout pour la fonction remplacée. Nous avons ainsi couvert tous les cas d'utilisation des fonctions String. Nous avons découvert environ 16 fonctions de chaîne permettant de manipuler, transformer et de nettoyer les valeurs Tix dans Tableau Nous allons maintenant passer à un autre groupe de fonctions dans Tableau, les fonctions de date. 139. Tableau | Extraire des parties de date : DATENAME, DATEPART, DATETRUNC, DAY: Nous allons maintenant parler du troisième groupe de fonctions de la catégorie calculs au niveau des lignes, les fonctions de date. Il existe trois cas d'utilisation des fonctions de date dans Tableau. La première consiste à extraire une partie spécifique de notre date, comme le jour, l'année et le mois. Pour cela, nous avons six fonctions différentes dans Tableau. La date, la partie, la date, le nom, la date, le tronc, le mois, l'année. Le deuxième cas d'utilisation consiste à ajouter et soustraire des valeurs de date dans notre source de données Nous avons donc ici deux fonctions, date, ajout et date. Le dernier cas d'utilisation consiste à rechercher et à récupérer la date et l'heure actuelles Nous avons ici deux fonctions : aujourd'hui et aujourd'hui, ces fonctions de date nous fourniront un outil pour manipuler et transformer les valeurs de date dans Tableau. Nous allons maintenant commencer par le premier cas d'utilisation, comment extraire des parties spécifiques des dates à l'aide de ces fonctions. Comme d'habitude, il est très important de comprendre le concept sous-jacent, pouvoir ensuite nous entraîner dans Tableau. Alors allons-y. Très bien, tout le monde. Dans Tableau, il existe donc deux manières de manipuler et de transformer les champs avec la date du type de données. La première consiste à le faire globalement dans la source de données pour toutes les feuilles de calcul, tous les classeurs L'autre méthode consiste à le faire localement dans une seule feuille de calcul, dans une seule vue pour la première Si vous manipulez la date et que vous souhaitez réutiliser dans différentes feuilles de calcul . Pour ce faire, nous pouvons créer de nouveaux champs calculés l'aide Mais maintenant, si cette transformation n' est pas si importante, vous ne voulez pas la réutiliser, vous ne voulez pas l'utiliser dans d'autres feuilles de calcul Vous n'en avez besoin qu' une seule fois dans une seule vue. Ensuite, au lieu de créer un nouveau champ calculé dans la source de données et d'utiliser les fonctions de date, nous pourrions simplement modifier le format de date directement dans la vue, ce qui est plus facile et plus rapide que de créer de nouveaux champs calculés. Comme vous pouvez le constater, il existe deux méthodes pour manipuler et transformer les dates dans Tableau, soit en utilisant les fonctions de date, soit en modifiant le format de date. Maintenant, si vous me demandez quelle méthode dois-je utiliser, vous devez toujours vous poser la question suivante. La transformation sera-t-elle nécessaire dans différentes feuilles de travail ? Alors oui, allez créer un nouveau champ calculé à l'aide de la fonction date. Mais si la transformation n'est nécessaire que pour une seule vue, vous devez modifier le format de date directement dans la visualisation. Nous allons maintenant nous concentrer sur les fonctions de date puisque nous parlons calculs et à la fin, nous allons parler des formats de date. Tableau propose donc de nombreuses fonctions de date qui ont toutes le même objectif, à savoir extraire des parties de date de champs spécifiques, et nous pouvons les utiliser pour générer une telle vue. Comme nous pouvons le voir ici, nous avons les années, les mois, les trimestres, toutes ces informations ne proviennent que d'un seul champ, la date de commande Et nous pouvons tirer parti de toutes ces nouvelles informations que nous avons extraites. De nombreuses analyses et informations sur nos données, comme celle que nous voyons ici, la carte t. Commençons par comprendre ces fonctions, puis revenons à Tableau. Très bien, d'accord, nous allons maintenant parler de la première fonction de date dans Tableau. La partie date. Nous pouvons l'utiliser pour extraire une information de nos champs de date. Ainsi, par exemple, nous avons la date suivante structurée à partir d'une année, d'un mois et d'un jour. Nous pouvons utiliser la partie date pour extraire une information, comme par exemple l'année. Si vous extrayez l'année, le résultat sera 2025. Mais si vous extrayez les mois, nous allons avoir le 8 août Si vous extrayez la journée, nous allons en avoir 20 ici Il est très important de comprendre que si vous utilisez la partie date, la sortie sera en nombre. L'année va être comptée. Le mois ne sera pas août, ça va être, il va être huit. Même chose pour le jour, vous aurez donc 20 comme chiffre. Voyons la syntaxe dans Tableau, elle est très simple. Commençons par la partie date. Le Tableau a besoin de deux informations de votre part. ce qui concerne la date, Tableau peut vous demander quelle information vous intéresse. Vous aimeriez avoir l'année, mois, le jour, etc. La deuxième partie, le deuxième argument sera le champ de date que nous voulons manipuler. La sortie, le résultat de cette fonction peut être un nombre. Prenons maintenant un exemple. Nous allons participer à un rendez-vous. Nous sommes maintenant intéressés par les informations du jour. Nous aimerions extraire les informations de la journée. Alors notre date ressemblera à ceci, la sortie sera 20. Si nous voulons les mois, nous devons spécifier un mois, la partie date. Et si nous le faisons à ces dates, nous aurons le huitième mois, pareil si vous voulez obtenir l'année. Nous précisons donc ici l' année de début, puis notre date, la sortie peut être 2025. Cela correspond donc à la partie date. Il s'agit d'une méthode pour extraire une partie de date à partir d'une date spécifique. Passons à la suivante. Nous avons le nom de la date. Supposons que la syntaxe dans Tableau soit exactement la même. Commençons par le nom de la date comme mot clé. Tableau a alors besoin de deux informations de votre part, de la partie de la date qui vous intéresse, et de me donner le champ que vous souhaitez manipuler. Mais cette fois, la sortie peut être une valeur de chaîne. Prenons un exemple. Disons que nous nous intéressons à l'année à partir de notre date. Le résultat peut donc être, encore une fois, 2025. Mais la valeur sera dans la chaîne de type de données. Mais cette fois, si tu dis que tu sais ce qui m' intéresse, c'est le mois. Vous spécifiez donc un mois comme date cette fois-ci. Tablo peut répondre par août au lieu de huit car la sortie ici est une chaîne, vous obtiendrez donc le nom du mois en sortie Et maintenant, si vous dites que le jour m'intéresse, si vous spécifiez dans la partie date, un jour au lieu d'un mois, vous obtiendrez également 20 mais sous forme de chaîne. Voilà pour le nom de la date. C'est très similaire à la partie date, non ? Mais la seule différence est que là vous obtenez un nombre, mais avec le nom de la date, vous obtenez une valeur de chaîne. Il s'agit d'une autre méthode pour extraire les parties de date d'une date. Passons maintenant à un autre ensemble de fonctions à utiliser également pour atteindre le même objectif, à savoir extraire des parties de dates d'une date. Cette fois, nous avons trois fonctions rapides afin d' extraire rapidement la partie date d'une date. Ce sont mes préférés. J'ai tendance à toujours les utiliser par rapport aux deux autres car ils sont très faciles à écrire. La syntaxe Tableau va ressembler à ceci. La première fonction n'accepte qu'un seul argument, une date. Même chose pour le mois. Et pour l'année, le résultat sera un chiffre. C'est comme la fonction date part. Par exemple, si cette journée m' intéresse , je peux le faire comme ça. J'utilise la fonction day. Ensuite, la date que nous voulons manipuler, puis la sortie sera de 20, comme vous pouvez le voir, par rapport aux autres. C'est très rapide à créer. Ici, il n'est pas nécessaire de spécifier pour Tableau, dans la syntaxe, la partie date, car le nom de la fonction s'appelle day. Même chose pour le mois. Si je ne suis intéressé que par le mois, je peux simplement utiliser la fonction mois afin d' extraire le mois d'août ou le 8 pour le dernier. Si l'année m'intéresse, je peux utiliser la fonction année. Comme vous pouvez le constater, ils sont vraiment faciles et rapides à créer. Si vous le comparez aux deux autres, comme vous pouvez le constater, ils sont vraiment faciles. Passons à la suivante. Cela va être légèrement différent de tous les autres. Nous avons le coffre à dattes. OK, quelques faits à propos de cette fonction. C'est un peu compliqué. Beaucoup de gens ne le savent pas, mais j'ai tendance à m'en servir beaucoup. C'est une fonction très utile, mais elle n'est pas si connue. Pensez à la fonction d' arrondissement du tronc des dates en chiffres. Si vous avez beaucoup de détails dans une date, vous pouvez arrondir la date à un niveau spécifique Qu'est-ce que cela signifie, si nous avons la date suivante, heure que nous avons ici, par ordre hiérarchique, n'est-ce pas ? Nous avons une année, un mois, jour, une heure, une minute et une seconde. Nous voyons dans ces données beaucoup d'informations. Parfois, beaucoup de détails ne vous intéressent pas , comme les secondes, les minutes et les heures. Vous souhaiteriez voir uniquement au niveau du mois. Ce que nous pouvons faire, c'est utiliser le tronc des dates pour arrondir ces nombres. Voyons d'abord la syntaxe de Tableau. Elle ressemble beaucoup aux autres, elle ressemble à cette malle à dattes. Ensuite, vous spécifiez la partie date , puis la date à laquelle vous souhaitez manipuler la sortie. Cette fois ce ne sera pas un nombre ou une chaîne, ce sera la date et l'heure, d'accord ? La meilleure façon de comprendre cette fonction est d'avoir quelques exemples. Supposons donc que nous ayons spécifié à la date une partie journée et que nous ayons ensuite notre heure et jour ici. Que peut-il se passer alors ? Ce que vous dites à Tableau, c'est l'heure à laquelle les informations sont vraiment détaillées pour moi et je souhaite uniquement voir ces informations au niveau du jour. Je ne suis donc intéressé que par les informations du jour. L'heure ne m'intéresse pas, ce qui peut se passer dans la sortie si cette table renvoie les mêmes informations, mais cette fois, elle va tout réinitialiser à ce moment-là. Vous pouvez donc voir que nous conservons toutes les informations concernant l'année, mois et le jour, mais toute information inférieure au jour sera remise à zéro Comme je l'ai dit, c'est comme arrondir des chiffres, non ? Vous arrondissez les informations à un niveau spécifique. Passons maintenant au niveau suivant où vous dites, vous voyez ce qui m'intéresse au niveau du mois, vous spécifiez à la date une partie du mois, puis nous aurons les mêmes informations ici. Ce que vous dites à Tableau, c'est que les détails actuels ne m'intéressent pas. J'aimerais voir mes informations au niveau du mois que nous aurons le 1er août en 2025. Nous allons maintenant passer à une étape supplémentaire en disant que nous ne sommes intéressés qu'au niveau de l'année. Donc, si vous spécifiez à cette date, ce qui peut arriver, vous dites à Tableau que rien d'autre ne m' intéresse, je suis juste intéressé par l'année. Je pense que tu l'as déjà. Qu'est-ce qui peut arriver ? Tout peut être réinitialisé. Tout ce qui est inférieur à l'année, donc le mois, le jour, l'heure peuvent être remis à un par an plutôt qu'à zéro à la Et nous ne pouvons avoir que la valeur 2025. Voilà pour cette fonction. Il est très utile dans de nombreux calculs d'utiliser le tronc de date. Maintenant, comparons toutes ces fonctions côte à côte. Nous l'avons ici sous forme de rose, la partie date, donc nous avons l'année, trimestre de mois, le jour, etc. Et puis nous avons ici, dans les colonnes, ces différentes fonctions. Je n'inclus pas ici les fonctions du jour, du mois et de l'année car elles sont très similaires à la partie date. Donc, la première chose à comprendre est que la sortie de la partie date sera un nombre, un nom de date. La sortie sera la date de la chaîne, sortie du tronc sera la date et l'heure. Et nous pouvons travailler avec le même exemple. Nous avons donc les informations suivantes concernant la date et l'heure. Voyons maintenant le résultat de ces fonctions et de ces différents niveaux dans la partie date. Commençons maintenant par le premier niveau, l'année. Si vous dites que j'aimerais que la date figure dans ces informations, vous obtiendrez. 2025. Même chose pour la date et l'heure, mais cette fois pour le dossier de date. Vous allez tout réinitialiser en dessous de l'année, vous aurez donc le 1er janvier 2025. Passons donc au niveau suivant. Nous avons le trimestre, la date pendant une partie du trimestre de cette date. Il y en aura trois. Pareil pour le nom de la date, ça va être trois. Mais cette fois c'est intéressant, non ? Parce qu'en date et heure, nous n' avons généralement pas les informations trimestrielles. Donc, cette fois, il va revenir au premier mois du trimestre. Ce sera le mois numéro sept. Passons donc à la suivante. Nous sommes au niveau du mois, donc si vous utilisez la partie date, vous en obtiendrez huit. Si vous utilisez le nom de la date, vous obtiendrez le nom complet du mois, août. Et si vous utilisez le fil des dates, vous allez tout réinitialiser en dessous du mois et vous obtiendrez le premier jour du mois d'août. Passons à la date, si vous utilisez la partie date, vous obtiendrez un numéro 20, le nom de la date, vous obtiendrez une valeur de chaîne 20. Et cette fois, au point de rendez-vous vous êtes en train de tout réinitialiser Passons à la suivante, nous avons une alternative pour la journée Ici, nous allons obtenir le jour de la semaine, le nombre de jours dans une semaine Ici, nous allons prendre le numéro quatre à partir de la partie date, car c'est mercredi. Donc, si vous utilisez le nom de la date, vous obtiendrez le nom complet du jour mercredi. Et pour le rendez-vous, rien ne va changer. Nous allons juste réinitialiser l'heure également. Maintenant, si vous entrez dans les détails, si vous extrayez l'heure pour la partie date et l' heure, vous en obtiendrez neuf. Et ici, comme vous pouvez le constater, nous ne réinitialisons que la minute et la seconde parce que cela ne vous intéresse pas Passons à la minute suivante, nous allons obtenir le nom de la partie 45, et nous voilà à réinitialiser les secondes seulement Comme vous pouvez le constater, seules les secondes sont des zéros. Passons maintenant au niveau le plus bas de la hiérarchie. Nous avons le second, donc nous allons en avoir 21, 21. Et la sortie aura exactement la même valeur en entrée. Pour que vous puissiez avoir une vue d'ensemble l'utilisation de ces trois fonctions, quelles sont les principales différences entre elles et ce à quoi vous pouvez vous attendre si vous les utilisez. Revenons maintenant à Tableau et commençons à mettre en pratique ces fonctions. OK, alors maintenant nous allons aller à notre source. Passons aux commandes. Et nous allons manipuler la date de commande. Passons à l'onglet Affichage, pour le convertir immédiatement en un an. Nous ne voyons pas les données d'origine, nous ne voyons que l'année écoulée après la date de commande. Parce que la table veut également faire des visualisations. Et bien sûr, il est logique d'avoir des années plutôt que toutes les dates dans notre source de données. Mais pour maintenant afficher toutes les données comme dans notre source de données, nous allons aller ici et les remettre à la date exacte. Cliquons dessus et le tableau va le convertir en continu, mais j'aimerais voir toutes les valeurs. Nous allons le passer en mode discret. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous obtenons toutes les valeurs exactement comme dans le système source. Nous disposons de données sur une période d'environ cinq ans. Alors maintenant, nous allons nous entraîner en extrayant la partie date Nous allons commencer par l'année, alors allons-y et extrayons ces années. Nous allons créer un nouveau champ calculé. Disons que c'est la date de commande, l'année. Nous avons donc ici de nombreuses façons d'obtenir ces informations, nous pouvons utiliser la partie date, le nom de la date, le tronc de date ou même la fonction année. Très bien, maintenant nous allons commencer par la partie date. Et comme vous pouvez le voir, sauf deux arguments, mais le troisième est facultatif Ici, vous pouvez définir quel est le début de la semaine, mais je le laisse généralement vide. La partie de date que nous voulons extraire maintenant est l'année. Ensuite, la date que nous voulons manipuler est la date de commande Comme vous pouvez voir que le calcul est valide, allons-y et appuyons sur OK. Au fur et à mesure que nous apprenons que le résultat de la partie date sera un nombre, Tablo va créer une nouvelle mesure de continuité Mais j'aimerais que les indivisualisations permettent de voir les valeurs distinctes des années Je vais le convertir en dimension maintenant, comme vous pouvez le voir, il passe aux dimensions et nous l' avons maintenant sous forme de dimension discrète Intéressons-nous à la vue et vérifions les résultats. Comme nous pouvons le voir maintenant, nous avons exporté toutes les années, extraites des dates de commande. Maintenant, allons-y et essayons les autres méthodes. Remplaçons la partie des données par un nom de date. Ici. Il est très important de comprendre que le type de données va changer. Ici, nous l'avons sous forme de numéro. Si nous le changeons en nom de données, nous pouvons l'obtenir sous forme de chaîne. Allons-y et modifions notre calcul. Au lieu de dater les parties, je vais dater le nom. Appuyons sur Appliquer. Et comme vous pouvez le voir, le type de données passera immédiatement à la valeur de chaîne. Mais dans l'optique, nous allons obtenir exactement le même résultat, n'est-ce pas ? Rien ne va changer, juste le type de données. Nous allons maintenant passer à la plus simple. Le plus rapide est d'utiliser la fonction année au lieu de l'ensemble. Ici, nous pouvons écrire une année sans avoir à spécifier la date. C'est pourquoi nous recevons un message d'erreur. Nous n'avons besoin que de notre rendez-vous. C'est ce que nous voulons modifier. Appuyons également sur Appliquer. Rien ne changera dans la vue, mais la bande de données passera en mode numérique, car le résultat de ces fonctions est un nombre. Maintenant, vous pourriez me demander, d'accord, lequel dois-je utiliser ? Bien entendu, je vous recommande de toujours utiliser le mode rapide. Mais le plus important, c'est le type de données. Le numéro de type de données est toujours plus rapide que la chaîne de type de données. La chaîne de type de données est la pire. Il s'agit du type de données le plus lent parmi tous les autres. Nous essayons toujours d'éviter la chaîne de type de données dans les visualisations afin de ne pas avoir de mauvaises performances dans nos vues Si vous pensez à ces trois fonctions, j'éviterais toujours ce nom de date. Il nous reste maintenant deux fonctions, la partie date et la fonction rapide. Je choisirais toujours le plus rapide, non ? Parce que c'est plus facile d'écrire. Je préférerais que cette situation ait l'année ou la date comme je l'indique dans la vue. Mais bien sûr, dans de nombreuses situations vous souhaitez afficher, par exemple, le nom du jour ou le nom du mois. Cela dépend vraiment de l'exigence, mais si vous pouvez l'éviter. N'utilisez pas le nom de la date. Voilà donc ce que je vous recommande et ce que je fais habituellement. Alors maintenant, fermons-le et extrayons une autre partie de la date. Nous allons avoir le trimestre. Là encore, nous avons les trois options et toutes les trois fournissent les mêmes informations. Je créerais donc un nouveau champ calculé, appelons-le date de commande trimestre. Et cette fois, je vais également utiliser les dates rapides d'un trimestre. C'est donc très simple, non ? Allons-y. OK, et maintenant nous avons à nouveau une nouvelle mesure continue. J'aimerais vraiment que Tableau crée immédiatement une dimension ici . Je vais donc le reconvertir en dimension car je l'utilise dans la vue en tant que dimension. Regardons les résultats et nous verrons que nous avons maintenant le chiffre du trimestre qui est correct. Très bien, maintenant allons-y et extrayons une autre information de notre rendez-vous. Nous allons obtenir le mois. Allons-y et créons à nouveau un nouveau champ calculé. Nous allons appeler ça les dates de commande. Maintenant, cette fois, nous pouvons utiliser une fonction mensuelle et notre date de commande sur le terrain. C'est très simple, non ? Alors allons-y et frappons, d'accord. Et nous allons le convertir à nouveau en dimension et l'afficher dans la vue. Nous extrayons ainsi les informations mensuelles partir de la date de commande. Tout a l'air bien. Nous avons ici septembre, août, et c'est tout. Et nous nous trouvons généralement dans cette situation où les utilisateurs aimeraient voir les mois sous forme de nom complet. Donc, au lieu d'avoir le numéro du mois, nous aimerions avoir le nom du mois, ce que je suis tout à fait d'accord, car il est plus facile de lire le nom du mois que le numéro. Pour le modifier maintenant, nous pouvons utiliser la fonction de nom de date. Allons-y et modifions notre calcul. Allons donc le manger maintenant, au lieu d'un mois, je peux juste le retirer. Donnons alors le nom de la date, la partie correspondant au mois. Ensuite, nous avons nos dates de commande. Alors, appuyons sur OK. Et maintenant, bien sûr, ce qui s'est passé. Nous avons modifié le type de données ainsi que les valeurs de ce champ. Nous obtenons donc maintenant le nom complet du mois. Nous avons donc janvier, février, etc. Alors c'est tout. C'est ainsi que nous pouvons extraire les différentes parties des dates de notre champ d'origine, la date. La question est de savoir comment utiliser ces nouvelles informations dans nos points de vue. Très bien, nous allons maintenant créer une vue à partir de trois informations, catégorie, commande, date et ventes, à l'aide d'une carte thermique ou d'un tableau surligné. Maintenant, la première chose que je voudrais faire est de supprimer la date de commande. Il y a beaucoup de détails, nous n'en avons pas besoin dans la vue. Ensuite, nous aurons les rangées de l'année. Je vais m'en tenir à cela, mais je vais passer au trimestre dans les colonnes et aussi au mois. Et bien entendu, ce qui manque maintenant c'est de combler ces lacunes à l'aide d'une mesure. Notre mesure sera le chiffre d'affaires. Faisons-le glisser et frottons-le ici. Maintenant, pour le convertir en carte thermique, nous devons l'ajouter sous forme de couleurs. Reprenons les ventes et mettons-les en couleurs, ou vous pouvez maintenir le contrôle et les faire glisser vers les couleurs. Nous allons obtenir les mêmes résultats. Maintenant, nous y sommes presque. J'aimerais avoir, au lieu du texte, des carrés pour obtenir la carte thermique. Cela nous a permis d'obtenir une carte thermique. Nous pouvons changer les couleurs si vous le souhaitez. Passons donc aux couleurs, éditons les couleurs. Et j'aimerais qu' il soit bleu. Ça va. Nous avons donc créé notre carte thermique en utilisant un seul champ, la date de commande. Nous avons donc les années à compter de la date de commande, les mois à compter de la date de commande, et comme pour le trimestre. Comme vous pouvez le constater, les parties que nous extrayons des dates sont vraiment utiles pour créer des visualisations Nous pouvons donc maintenant ajouter la touche finale à cette vue, en utilisant des abréviations à partir du nom du mois Comme vous pouvez le voir ici, le mois de février est très important pour les phoques d'ici, nous pouvons donc le raccourcir. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction de levage. Passons donc à notre champ calculé et modifions-le. Et maintenant, avant d'ajouter la gauche. Et puis, à la fin, nous allons en ajouter trois. J'aimerais donc n'avoir que trois personnages par mois. Allons-y et frappons. OK, parfait. Nous avons maintenant des abréviations pour chaque mois et la vue semble plus professionnelle Il n'y a rien à ajouter, je vous le promets, pour le dernier. C'est la catégorie, nous l'avons oubliée. Passons donc aux catégories et faisons-le glisser avant l'année. Cela nous a permis d'obtenir très bien ces catégories, et nous pouvons y voir comment ces catégories évoluent au fil du temps. Cela nous a permis d'obtenir une très belle carte thermique, avec toutes ces informations depuis la date. Nous avons maintenant dans notre source de données de nombreuses nouvelles informations sur la date de commande que nous pouvons utiliser comme presque partout. Nous avons maintenant un autre cas d'utilisation très courant pour ces nouvelles informations où nous pouvons utiliser ces parties de date comme filtre. Laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Revenons à nos commandes. Et nous allons passer à la statistique mensuelle à ce sujet et l'afficher sous forme de filtre la même chose que nous allons faire pour l'année, radicalement dessus et le montrer sous forme de filtre. Nous pouvons maintenant voir ces informations sur le côté gauche, et l'ordre logique est très important. D'abord un an, puis un mois. Comme le mois comporte de nombreuses valeurs, passons à une liste déroulante contenant plusieurs valeurs À l'aide de ces filtres, les utilisateurs peuvent désormais définir portée de cette vue en modifiant les valeurs de l'année. Et aussi pour le mois. Il s'agit d'un cas d'utilisation très courant pour les parties relatives aux dates dans Tableau. C'est tout pour ces fonctions. Passons maintenant à la dernière, nous avons le tronc de données. OK, maintenant, pour voir l' effet du tronc de dates, passons à la source de données volumineuses et récupérons toutes les autres dates. Pour ce qui est de la vue, j' aimerais connaître la date exacte. Passons aux dates exactes. Et je suis venu trop discret pour voir les valeurs. Très bien, ensuite, nous allons également porter les ventes à la vue. Avec cela, vous pouvez voir que nous voyons toutes les informations que nous avons sur le côté. Et nous avons maintenant beaucoup de détails. Disons que les journées ne m' intéressent pas. J'aimerais voir une date par mois. Nous aimerions que cette date soit fixée au niveau du mois. Pour ce faire, nous allons créer un nouveau champ calculé et utiliser le fil de dates. Allons-y et faisons-le. Nous allons l'appeler date de commande. La syntaxe peut alors être similaire ce tronc de date et elle accepte deux arguments. La première sera la partie date. Quel niveau nous voulons voir dans la vue que nous voulons avoir pour le mois. Spécifiez ici le mois puis la date que nous voulons manipuler, la date de commande qui est définie et le calcul est valide. Allons-y et appuyons sur OK. Et sur le côté gauche, nous avons une nouvelle dimension avec le type de données date et heure. Ce que nous allons faire maintenant, c'est remplacer la date de commande par ce nouveau champ. Il suffit de le mettre dessus. Encore une fois, nous devons faire la même chose, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris, passer aux dates exactes, puis à nouveau aux dates discrètes Nous avons maintenant un nouveau champ de date où tout ce qui se trouve au niveau du mois est toujours le premier du mois. Nous avons donc le 1er janvier, le 1er février, et ainsi de suite. Donc, comme vous pouvez le voir maintenant, la liste est courte, non ? Parce que nous avons désormais une ligne par mois. Avant, nous avions une rangée par jour. Maintenant, ces zéros dans la vue ne m'intéressent pas, j'aimerais m'en débarrasser. Pour ce faire, nous pouvons modifier le let's go à notre chaîne de dates et passer de la date et de l' heure à la date. Allons-y et faisons-le. Comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons un champ de date et tout le temps est compté. Maintenant, disons que j'aimerais avoir une date uniquement au niveau de l'année. Je m'en fous des jours et du mois. J'aimerais avoir une rangée pour chaque année. Pour ce faire, nous allons modifier notre champ calculé maintenant, assemblage, nous allons changer la valeur d' un mois à l'autre. Ça y est, allons-y et appuyons sur Appliquer. Et vous allez voir ici que nous avons désormais une rangée pour chaque année. Nous avons donc maintenant un champ toujours au niveau de l'année. Et il nous reste environ cinq ans Comme vous pouvez le voir avec le tronc de date, nous pouvons contrôler le niveau du champ de date. Supposons donc que nous voulions le changer aujourd'hui. Nous allons changer d'année aujourd'hui. Et maintenant, nous allons avoir tous les détails. Nous avons une ligne pour chaque date et nous avons beaucoup de détails à ce sujet. Nous sommes de retour à la date de commande initiale. Voici donc comment nous travaillons avec le fil de dates dans Tableau. OK, il existe donc un autre moyen de visualiser l'effet du porte-dattes. Alors laissez-moi vous montrer comment procéder. Clôturons d'abord ce truc ici. Ensuite, nous allons passer le circuit de date de commande en champ continu. Alors allons-y et faisons-le. Maintenant, allons-y et retournons tout. Nous allons donc avoir la date de commande dans les colonnes et la somme des ventes dans les lignes. Et au lieu d'avoir le pouvoir, établissons une ligne. Maintenant, dans les visualisations, nous avons beaucoup de points Si vous passez la souris sur ces informations, vous verrez que nous avons une note pour chaque jour. Et c'est parce que nous avons défini dans la date de commande, le tronc que nous sommes au niveau du jour. Et vous pouvez voir ici les détails, nous avons environ 1 800 marks sur cette seule vue Maintenant, si vous dites que c' est beaucoup de détails, passons au mois. Passons à notre champ calculé, modifions-le et déplacons-le simplement ici en haut au lieu d'un jour, nous aurons un mois. Allons-y et appuyons sur Appliquer. Permettez-moi donc de clore ceci à partir d' ici et de vérifier le point de vue que nous avons. Maintenant, pour chaque mois, un point nous sommes au niveau du mois et les notes sont totalement réduites de 60 points au lieu de milliers de points. Dans ce cas, nous ne voyons pas beaucoup de détails dans la vue, nous n'avons qu'un seul point pour un mois. C'est le pouvoir de la boîte à dattes. Disons que nous voulons passer aux années, et je pense que vous savez déjà combien de points nous allons obtenir. Nous n'obtiendrons que cinq points par point, chaque point pouvant représenter une année. C'est le pouvoir du dattrunk pour contrôler votre vue et les détails dont nous parlons. Très bien, c'est tout pour ces fonctions. Ils sont vraiment excellents pour extraire des parties spécifiques d'une date. Et comme vous pouvez le constater, ils sont vraiment utiles pour les visualisations. Nous avons maintenant utilisé de nombreux champs calculés. Comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, notre source de données contient de nombreuses nouvelles dates dans le monde entier. Cela signifie que si je consulte d' autres feuilles de calcul ou même autre classeur connecté à ma source de données, je vais voir les champs exacts que j'ai créés à l'aide du champ calculé Et je peux y aller immédiatement et commencer à les réutiliser dans ma visualisation. qui vous permettra de gagner beaucoup de temps en effectuant le formatage, etc. Voici donc comment extraire les parties de données à l'aide de champs calculés de manière globale. Ensuite, nous allons commencer à parler de la manière de le faire rapidement, localement pour une seule vue en formatant le champ. OK, alors maintenant nous allons repartir de zéro, nous allons passer à notre source de données volumineuses. Passons aux commandes et intégrons le champ original de la date de commande dans les colonnes. Et encore une fois, redirigeons les cellules vers les lignes. Comme vous pouvez le constater, Tableau le propose toujours sous forme d'un an. Et c'est parce qu'il ne souhaite visualiser qu'une petite quantité de données au départ. Ensuite, vous décidez de ce dont vous avez besoin ici ? Nous pouvons manipuler la date de commande directement dans la vue modifiant le format au lieu de créer des champs calculés. Maintenant, pour formater la date, nous allons cliquer sur la dimension elle-même. Alors cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Et maintenant, nous avons ici deux sections importantes. La première section est une section discrète où elle va utiliser la partie date et l'autre section est une section continue où elle va utiliser le tronc de date et il est toujours sur le bon côté. Comme vous pouvez le constater, nous avons ces exemples gris afin de vous montrer quel format sera présenté dans les visualisations Par exemple, il n'y a aucune différence entre cette année et cette année, mais ici nous avons le deuxième trimestre, mais ici nous avons le trimestre plus l'année. Vous pouvez donc voir les formats que Tableau va utiliser dans la présentation dans la vue. Maintenant, allons vérifier les différences entre ce mois-ci et celui-ci. Commençons par le premier. Cliquons sur Mois. Comme vous pouvez le voir, les indices de l' état de notre champ indiquent qu'il est discret et nous avons ces valeurs, janvier, février, mars, etc. Nous l'avons sous forme de texte. Si vous souhaitez savoir comment Tableau l' a créé, vous pouvez vous rendre sur cette page du mois, double-cliquer sur Connecter pour voir le format utilisé par Tableau, la date, la partie du mois, puis les autres dates. Vous pouvez donc voir la syntaxe utilisée par Tableau pour formater rapidement votre vue. Passons maintenant à la suivante. Nous pouvons avoir le mois sous forme de champ continu, cliquer avec le bouton droit de la souris, nous connecter à nouveau, et maintenant nous pouvons avoir le mois plus l'année. Allons-y et cliquez sur Maintenant, vous voyez que notre champ est continu et si vous double-cliquez dessus, vous pouvez voir que Tableau utilise le fil de date. Maintenant, nous voyons les années dans l'axe et chaque point, chaque point de ce personnel correspond à un mois. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Nous ne faisons que cliquer et nous changeons complètement le format de nos dates. Ce que je fais habituellement, sélectionner différents formats jusqu'à ce que je sois convaincu du bon format qui peut représenter mes données. Et il existe également de nombreux formats différents. Alors laisse-moi te montrer. Passons à la date de commande. Comme vous pouvez le constater, nous avons, oui, un an, trimestre de mois, mais ici, nous avons le choix entre plus. Vous pouvez voir que nous avons un numéro de semaine, un jour de semaine, et vous avez plus d'options si vous optez pour la personnalisation. Vous allez maintenant obtenir une liste de tous les formats possibles que nous pouvons utiliser pour modifier la structure de nos dates. va de même, bien sûr, pour la suite. Donc, si vous y retournez, vous pouvez voir que nous en avons ici aussi d'autres. Vous pouvez donc cliquer sur le bouton personnalisé et modifier les différents formats. Bien entendu, quelle que soit la décision que vous prenez maintenant concernant la vue, elle restera uniquement dans cette vue. Si vous passez à une autre feuille de calcul, vous ne trouverez pas ce que vous avez déjà formaté C'est le seul inconvénient de prendre un grand nombre de décisions sur une feuille alors vous n'en aurez pas dans les feuilles suivantes. Il existe également d'autres options sur la façon de formater les champs. Par exemple, passons à l'autre date, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et choisissons ce mois comme nom complet. Ensuite, je vais simplement changer ces colonnes avec les lignes. Nous pouvons maintenant voir que dans l'en-tête, nous avons le nom complet du mois. Mais nous pouvons changer le format de ces en-têtes en cliquant dessus avec le bouton droit de la souris, puis en passant au format. Ensuite, sur le côté gauche, nous pouvons modifier le format d'affichage de l'en-tête. Par exemple, sur celui-ci ou aux dates. Si vous cliquez dessus, vous obtiendrez différentes options comme ici, par exemple, des abréviations Une fois que vous avez cliqué dessus, vous pouvez voir que nous avons maintenant une abréviation du nom du mois. Ou nous pouvons recevoir la première lettre de chaque mois si nous le voulons. C'est vraiment pour le réduire afin que nous puissions aller ici et le remplacer par le premier mois. Avec cela, nous allons avoir le premier personnage de chaque mois. Bien entendu, ces formats ne sont pas réservés au mois. Prenons, par exemple, le jour de la semaine, nous allons aller ici, puis le passer au jour de la semaine Nous avons ici le texte complet du jour afin d'en faire des abréviations, nous allons encore une fois sur le côté gauche et le remplacer par une abréviation Et avec cela, nous allons obtenir un raccourci pour le jour de la semaine. Ainsi, comme vous pou 140. Tableau | Ajouter et soustraire des dates : DATEDIFF, DATEADD: Nous allons maintenant apprendre comment ajouter et soustraire des dates dans Tableau à l'aide des deux fonctions, date add et date f. Mais comme d'habitude, comprenons le concept avant de pouvoir nous entraîner Très bien, nous allons maintenant parler de l' annonce de la date de réception. Nous pouvons l'utiliser pour effectuer des opérations mathématiques sur notre champ de date. Par exemple, nous pouvons ajouter trois jours à nos dates, ou nous pouvons, par exemple, deux mois à compter de nos dates. Nous pouvons manipuler notre date en ajoutant ou en soustrayant des intervalles spécifiques à nos Voyons maintenant la syntaxe dans Tableau et prenons quelques exemples pour la comprendre. Cela commence par la date et l'annonce comme mot clé et nécessite trois arguments. Tout d'abord, ceux que nous voulons manipuler. L'intervalle est comme le nombre de jours, nombre de mois que vous souhaitez ajouter. Ensuite, nous avons le champ de date lui-même dont nous voulons modifier la sortie. Le résultat sera un champ de date. Par exemple, disons que nous voulons ajouter trois ans à notre date. Nous indiquons à la date une partie des années, puis l'intervalle sera de trois. Et puis notre rendez-vous, que va-t-il se passer ? Tableau va ajouter trois ans à notre champ de date. Nous ajoutons trois ans à cette information, l'année et le reste, les mois et le jour resteront tels quels Passons à autre chose. Supposons que nous voulions ajouter trois mois au lieu de trois ans. Donc, ce que nous allons faire, c'est spécifier un mois pour la partie date, puis trois comme intervalle, puis notre date également. Alors, que va-t-il se passer ? Nous allons modifier uniquement cette partie de la réforme. Donc, au lieu du mois d'août, nous allons avoir le mois de novembre où nous ne changerons que le mois. Le risque restera tel qu'il est actuellement. Nous pouvons passer à la dernière, au jour le jour même. Nous aimerions ajouter trois jours. Je pense que tu l'as déjà. Alors, que peut-il se passer ? Nous allons ajouter trois jours, donc nous allons avoir les 23 jours au lieu de 20, et cela n'a changé qu' au niveau de la journée, le risque restera le même. Avec cela, vous pouvez voir que nous pouvons ajouter différents intervalles à différentes parties de date dans notre champ de date. Dans nos exemples, nous travaillions avec des nombres positifs, mais dans Tableau, nous pouvons aussi bien utiliser les nombres négatifs pour soustraire des intervalles à la date Prenons donc un exemple. Disons que nous voulons soustraire trois ans de notre date Nous allons donc avoir ici un intervalle de moins trois moins trois. Et la production que nous aurons, au lieu de 2025, nous l'atteindrons en 2022. Bien sûr, pareil, nous pouvons le faire le jour même. Nous aimerions donc soustraire trois jours de notre date. Donc, au lieu d'avoir le 20e jour, nous allons en avoir le 17. Comme vous pouvez le constater, nous pouvons utiliser l' ajout de dates pour ajouter de nouveaux intervalles, mais aussi pour soustraire des intervalles, c'est une fonction très importante Tableau pour comparer les choses entre elles. Par exemple, nous pouvons comparer cette année à l'année suivante. Nous allons donc ajouter un an à notre domaine pendant lequel nous allons obtenir deux champs, le champ pour l'année en cours et le champ pour l'année suivante. Nous le verrons dans les prochains exemples. Voilà pour la date d'ajout. Passons à la date. La fonction date diff dans Tableau a une tâche très simple qui consiste à soustraire deux dates différentes Supposons par exemple que notre source de données comporte deux dates, la date de commande et la date d'expédition. Supposons donc que vous ayez commandé quelque chose à cette date, 2025 en novembre et que vous ayez reçu votre commande le lendemain en février. Alors maintenant, si je vous demande combien de temps il a fallu pour expédier vos produits chez vous, vous allez soustraire ces deux dates pour me donner le numéro C'est exactement ce que fait le différentiel de dates dans Tableau. La syntaxe va donc ressembler à ceci. Différence de date. Ensuite, nous avons trois informations , la date de la partie que vous souhaitez soustraire. Ensuite, nous avons la date de début, dans cet exemple, la date de commande, puis la date de fin, la date d'expédition. Le résultat sera toujours un nombre, comme d'habitude, nous allons avoir des exemples pour le comprendre. Nous allons donc demander à Tableau combien d'années il a fallu pour livrer ce produit. Ici, nous voulons savoir combien d'années nous sommes intéressés par la partie année, puis la date de début sera la date de commande et la date de fin sera la date d'expédition. Si vous le faites dans Tableau, vous en obtiendrez un. Il a donc fallu un an pour expédier le produit. Nous parlons donc ici au niveau de l'année, vous en aurez un. Passons maintenant au niveau suivant. Disons combien de mois il faut pour effectuer l'expédition. Nous précisons donc ici à la date une partie du mois. Nous avons également les mêmes informations pour les dates de début et de fin. Et cette fois, tu auras trois mois. La réponse sera donc qu'il a fallu trois mois pour expédier le produit aux clients. C'est bon. La prochaine question sera de savoir combien de jours il faudra pour expédier le produit aux clients. Et cette fois, ce sera 68. Nous parlons donc maintenant au niveau de la journée. Le résultat sera donc qu'il a fallu 68 jours pour expédier le produit entre la date de commande et la date d'expédition. Dans cette situation, il est donc logique d' utiliser la date, car nous voulons toujours savoir combien de jours exactement il a fallu pour envoyer le produit aux clients. Parce que si vous avez environ un an, vous allez penser qu'il a fallu toute l' année pour envoyer l'envoi. C'est ça. C'est ainsi que fonctionne cette fonction. C'est très simple et très utile dans les visualisations. Revenons maintenant à Tableau et commençons à mettre en pratique ces deux fonctions. Très bien, voyons maintenant comment nous pouvons créer cela dans Tableau. Nous pouvons rester à la pointe de la source de données. Passons aux commandes, et nous pourrons manipuler la date de commande. Passons à la vue ici et nous allons vous montrer la date exacte. Nous allons donc passer à la date exacte pour voir tous les détails. Et j'aimerais qu' il soit aussi discret que possible pour voir toutes les valeurs de notre source de données. Maintenant c'est vraiment simple. Supposons que je souhaite ajouter un an à la date de ma commande. Pour ce faire, nous allons créer un nouveau champ calculé, que nous allons appeler date de commande plus un an. Nous allons utiliser la fonction date, l' ajouter, avoir besoin de trois arguments. À la partie date, nous ajoutons un an. La partie date sera un an, l'intervalle sera un. Et la date qui doit être manipulée est la date de commande. C'est très simple. Comme vous pouvez le constater, c'est le calcul qui est valide. Asseyons-nous bien et vérifions les résultats. Comme vous pouvez le constater, nous avons un nouveau champ dans notre source de données avec le type de données date et heure. Nous allons vérifier les résultats. Nous allons nous intéresser à la vue, mais j'aimerais aussi voir les détails. J'aimerais connaître la date exacte. Encore une fois, nous devons passer en mode discret pour voir les résultats. Passons à Discretow. Comme vous pouvez le constater, nous avons une date et une heure. Si vous voulez vous débarrasser du temps, nous pouvons le publier à ce jour. Pour ce faire, passons à notre Data Pain, c'est notre domaine. Cliquez sur l'icône du type de données et passez de la date et de l'heure à la date. Faisons-le. Et comme vous pouvez le constater, le temps a maintenant disparu. Au vu des résultats, nous constatons que tout vaut plus d'un an. Nous avons ici 2018 comme résultat, 2019. Nous pouvons vérifier d'autres dates. Si nous trions cette valeur par ordre décroissant, nous pouvons voir que la valeur est 22 et que nous l'avons ici comme valeur 2023 C'est ça. C'est ainsi que nous pouvons créer un nouveau domaine avec plus d'un an. Ajoutons un mois. Passons maintenant à la modification de notre nouveau champ calculé. Cliquez avec le bouton droit sur Modifier, et changeons le nom d'année en mois. Maintenant, au lieu de la date d'une partie de l'année, nous pouvons avoir un mois. Il est très facile de changer. Et si vous sélectionnez Appliquer maintenant, nous pouvons constater que nous ajoutons un mois aux données. Si je fais le tri avec l'ancien, vous pouvez voir ici que nous sommes en janvier, et maintenant en février. Nous pouvons faire de même si vous changez aujourd'hui. Si vous ne souhaitez ajouter qu'un jour, appliquons et ajoutons les résultats. Vous pouvez voir que nous ajoutons partout plus un jour. Bien entendu, on peut ajouter aux intervalles des nombres négatifs. Disons que nous aimerions avoir moins d'un jour. Appliquons et vérifions les résultats. Comme nous pouvons le constater dans les résultats du nouveau champ calculé, il y a toujours un jour de retard par rapport au champ initial des dates de commande. C'est ainsi que nous pouvons travailler avec les ajouts de dates. C'est très simple. Très bien, nous allons maintenant créer une nouvelle vue pour analyser le nombre moyen de jours d'expédition par sous-catégorie. C'est très important pour la gestion des stocks, l'optimisation des opérations, l'allocation des ressources, etc. Nous pouvons donc le créer à l'aide du tableau des dates. Mais d'abord, apportons beaucoup de données à la vue afin de comprendre comment cela fonctionne. Nous allons nous en tenir à une source de données volumineuses. Passons aux commandes. Et ici, nous avons besoin de nos deux rendez-vous. Le premier sera la date de commande et le second la date d'expédition. Ajoutons également le numéro de commande au recto. Oui, nous avons tout fait pour voir les résultats, comme d'habitude. Tableau, montrez-le sous forme d'année. Nous aimerions connaître tous les détails. C'est pourquoi nous allons le convertir en date exacte. Pour le premier, nous allons le faire à la date exacte. Cela peut prendre un peu temps car nous avons beaucoup de données et nous les avons maintenant sous forme continue. J'aimerais voir toutes les valeurs distinctes. Convertissons-le en mode discret et faisons de même pour la date d'expédition. Nous allons également le convertir en dates exactes, puis en dates discrètes, nous allons le déplacer en dates discrètes Très bien, nous avons maintenant toutes les informations dont nous avons besoin. Nous avons une ligne pour chaque commande. Nous allons maintenant créer notre nouveau champ calculé afin de trouver les différences entre la date de commande et la date d'expédition. Allons-y et faisons-le. Nous allons créer un nouveau champ calculé appelé jours d'expédition. Et nous allons utiliser la fonction dated et elle a besoin de trois arguments. La première est la partie date ici. Bien entendu, puisque nous parlons de jours pour expédier, nous nous intéressons aux jours, au nombre de jours qu'il a fallu pour effectuer l'expédition chez les utilisateurs. Nous pouvons donc entrer ici aujourd'hui. La date de début sera, bien entendu, la date de commande. Et la date sera la date d'expédition. Nous l'avons comme ça et vérifions la validation. Le calcul est valide, tout va bien. Allons-y et appuyons sur OK. Et comme le résultat sera un nombre créé par Tableau en tant que mesure continue, prenons-le, affichons-le et vérifions-en les résultats. Prenons, par exemple, cette commande. Le client a passé commande le 7 décembre et, au bout de quatre jours, il a reçu l'expédition. Avec cela, vous pouvez voir que la différence entre ces deux jours est de quatre jours, tout semble bien. Prenons une autre valeur. Peut-être quelques commandes récentes, donc je vais m'occuper de ça. À compter de la date de commande, comme vous pouvez le voir ici, les clients ont passé une commande le dernier jour de 2022 Et au bout de 24 jours, le client a-t-il reçu les envois ? Nous pouvons voir ici que le délai d'expédition est de 24. Voici comment fonctionne la date. Nous allons maintenant créer notre visuel. Nous voulons indiquer le nombre moyen de jours nécessaires pour expédier une paire par paire. Maintenant, nous voulons nous débarrasser de tous ces détails. Nous n'en avons pas besoin, nous avons juste besoin de notre mesure. Nous avons maintenant besoin de la sous-catégorie, le produit. Et trouvez la sous-catégorie ici. Ensuite, nous allons prendre notre mesure et la mettre sur les colonnes. Mais maintenant, nous l'avons sous forme de somme. Nous aimerions l' avoir comme moyenne. Cliquez sur la mesure, puis sur la somme des mesures, et voici la moyenne. Passons à cela. Nous allons maintenant ajouter quelques informations supplémentaires. Ajoutons une étiquette. Et aussi, changeons les couleurs. Regardons le nombre moyen de jours nécessaires au contrôle des navires , puis mettons-le aux couleurs. Comme c'est une mauvaise chose, nous allons passer au rouge. Passons aux couleurs ici. Il se colore maintenant au lieu de l'automatique, nous allons le faire passer au rouge. Très bien, cliquons sur OK. Ensuite, nous allons trier la liste comme ceci. Maintenant, allons vérifier les données. Comme vous pouvez le constater, c'est la pire sous-catégorie que nous ayons dans nos données Oui, la livraison aux clients prend plus de temps que dans les autres sous-catégories La question qui se pose maintenant est la suivante : nous avons cinq ans de données dans notre source de données. c'est toujours comme ça que les photocopieurs étaient les plus mauvais ou est-ce que quelque chose a changé avec le temps ? Maintenant, afin de comparer les années, nous pouvons ajouter les années à la vue afin de comparer ces informations. Nous avons déjà préparé l'année depuis la dernière fois. Nous avons donc la commande, la date, l'année. Passons simplement à la vue, aux colonnes. Maintenant, si vous vérifiez les données, c'est très intéressant. Si vous vous concentrez à nouveau sur les Cobyers, vous pouvez constater qu'en 2018 et 2019, les performances étaient vraiment bonnes Même si c'était l'une des meilleures performances de 2019, elle passe au rouge, mais quelque chose a changé en 2020. À partir de 2020, vous pouvez voir qu'il est toujours rouge foncé. Il y a un changement dans les ressources ou dans la gestion des stocks, nous pouvons constater que c'est l'une des pires performances par rapport aux autres sous-catégories Avec cela, vous pouvez également comparer les années entre elles pour comprendre si c'est toujours comme ça ou si quelque chose a changé. Comme vous pouvez le constater, en utilisant les visualisations, les couleurs et les fonctions que nous avons dans Tableau pour manipuler les dates, nous pouvons découvrir ces tendances dans nos données Peut-être que c'est vraiment difficile de le trouver à partir des données brutes, non ? Mais si vous apportez tout ce qui est coloré et tout ce qui se trouve dans les visualisations, cela sera très facile à détecter C'est donc exactement le pouvoir des vasulisations lors de ces fonctions. Bien, tout le monde. Avec nous, nous avons appris à additionner et à soustraire des dates dans Tableau Ensuite, nous allons parler de deux fonctions aujourd'hui et maintenant. 141. Tableau | AUJOURD'HUI ET MAINTENANT: Nous allons maintenant découvrir deux fonctions intéressantes Tableau aujourd'hui. Pour obtenir les dates actuelles ou la date et l'heure actuelles, allons-y. Très bien, l'un des cas d'utilisation les plus connus de la fonction Today dans Tableau est de créer quelque chose comme ça. Vous pouvez mettre en évidence les individualisations relatives à la date actuelle dans la vue Nous pouvons donc voir ici comme un séparateur dans les visualisations avec la date actuelle d'aujourd'hui Et avec cela, vous pouvez attirer l'attention des utilisateurs en mettant en évidence l'une de ces parties. Maintenant, allons-y et comprenons rapidement ce qu'est la fonction d'aujourd'hui. Très bien, nous avons donc ces deux fonctions aujourd'hui et maintenant. Il s'agit des fonctions les plus simples et les plus simples de Tableau, qui ne manipulent ni ne transforment quoi que ce soit. Il n'y a aucun concept qui les sous-tend. Ils vous fourniront simplement les informations de date et d' heure actuelles au fur et à mesure que vous les exécuterez. Ainsi, par exemple, nous avons le premier qui aujourd'hui n'a pas besoin d'être discuté. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. La sortie peut être une date. Vous obtiendrez ainsi les informations relatives à la date actuelle. Nous le sommes maintenant, comme je l'enregistre à la fin de mon année 2023, mais si vous souhaitez également avoir les informations temporelles vous devez exécuter maintenant aucun argument à l'intérieur. Vous obtiendrez la date et l'heure. Au moment où j'enregistre, il est 18 h 00 . 10 minutes et 40 secondes Il s'agit donc des deux fonctions. Revenons à Tableau et commençons à nous entraîner. Quand les utilisez-vous ? Très bien, nous allons maintenant voir comment utiliser fonction today dans notre visualisation. La première chose à faire est donc de créer le champ calculé. Alors allons-y et créons-en un nouveau. Et nous l'appelons aujourd'hui, alors nous avons également besoin de la fonction appelée aujourd'hui. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Il n'est pas nécessaire d' ajouter quoi que ce soit d'autre. D'ailleurs, il s'agit toujours du premier calcul que je crée dans chaque nouvelle source de données sans connaître les exigences ou quoi que ce soit d'autre. Je vais juste créer celui-ci parce que je suis sûr que je finirai par utiliser cette fonction. C'est donc vraiment l'une des premières choses que je fais habituellement pour chaque nouvelle source de données. Allons-y et frappons, d'accord. Tout va bien. Comme vous pouvez le voir, nous l'avons placé sur le côté gauche en tant que nouvelle dimension avec la date du type de données. Vérifions les informations actuelles afin de pouvoir intégrer dans le tableau d'affichage et de les convertir en un an. Je dois donc toujours passer à la date exacte puis à la valeur discrète pour voir la valeur. Et comme vous pouvez le constater, nous sommes à la fin de mon année 2023. Il est donc très intéressant de savoir en quelle année vous êtes train de regarder la vidéo et de me suivre dans ces étapes. D'accord, voici comment vous pouvez créer la fonction aujourd'hui dans Tableau. Nous allons maintenant l' utiliser dans une ligne de référence, dans une seule vue afin vous montrer la puissance de cette fonction et créer une vue sur le nombre de commandes par rapport à la date d'expédition. Allons-y et créons-le. Je vais le retirer aujourd'hui d'ici. Ensuite, nous pouvons ajouter la date d'expédition à partir des commandes, dans la colonne. Prenons ensuite le nombre de commandes, les commandes comptent. Passons maintenant aux rangées. Au lieu d'avoir des années, j'aimerais avoir des mois. Je vais maintenant faire un formatage rapide. Allons sur le terrain, puis nous allons choisir ce produit un mois. Cliquez dessus pour que le type de visualisation apparaisse également. Bien. Maintenant, nous allons créer une nouvelle ligne de référence. Pour ce faire, nous allons aller l'axe ici, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris. Et puis nous avons ici l'option d'une ligne de référence. La chose la plus importante à personnaliser est la valeur de la ligne de référence. J'aimerais avoir la valeur d'aujourd'hui comme ligne de référence pour indiquer les informations actuelles, la date actuelle. Mais si nous examinons les valeurs ici, vous verrez que je peux soit créer un nouveau paramètre, soit utiliser uniquement la date de prise de vue vous verrez que je peux soit créer . Et c'est parce que notre nouveau champ aujourd'hui n'est pas encore dans le visuel, nous devons donc l'ajouter au visuel pour y parvenir. Nous pouvons d'abord le fermer. Ensuite, nous prenons cela aujourd'hui et glissons et le déposons dans les détails. Mais nous n'en sommes pas encore là car Tableau l'a converti en un an, et j'aimerais avoir dans la ligne de référence la date exacte d'aujourd'hui. Pour ce faire, nous allons le convertir en date exacte, connecter radicalement et nous avons ici l'option dates exactes. C'est la condition requise pour l' ajouter dans la ligne de référence. Allons-y et ajoutons à nouveau la ligne de référence. Et nous passons aux valeurs. Vérifions-le. Oui, nous avons obtenu la valeur actuelle, sélectionnons-la. Et puis appuyez sur. OK, alors maintenant, sur le côté droit, nous avons une très belle ligne de référence indiquant le jour du jour. Mais il y a toujours un problème, non ? Parce que toutes les données se trouvent derrière la ligne de référence parce qu' elles sont un peu anciennes. Maintenant, pour rendre les choses plus intéressantes, je vais ajouter deux ans à la date d'expédition pour améliorer l'apparence visuelle. Pour ce faire, comme nous l'avons déjà appris, nous allons créer un nouveau champ calculé. Disons que c'est la date d'expédition. Plus deux ans. Ici, nous pouvons ajouter une date. Ajoutez d'abord, nous avons besoin de la partie date. Nous disons donc plus de deux ans. Nous parlons d'années. L'intervalle sera de deux et la date sera la date d'expédition. C'est bon, c'est fait, le calcul est valide. Cliquons sur OK. Nous l'avons donc maintenant sur le côté gauche. Et ce que nous allons faire, c'est la remplacer par l'ancienne valeur. Supprimons simplement la date d'écaillage et envoyons la nouvelle à la rose Nous allons suivre les mêmes étapes, nous allons donc le convertir à nouveau en mois. Faisons-le maintenant. Comme vous pouvez le constater, nous avons des valeurs pour 2024. 2025. Ajoutons à nouveau la ligne de référence. Cliquez avec le bouton droit sur l'axe. Ajoutez une ligne de référence. Passons aux valeurs. Sélectionnons-le aujourd'hui. Nous avons maintenant une très belle coupure dans notre visuel entre nos données pour montrer le passé, présent et le futur. Nous pouvons maintenant ajouter quelques personnalisations juste pour le rendre plus beau Par exemple, comme vous pouvez le voir, nous avons une étiquette ici pour la ligne de référence. Il est écrit minimum Aujourd'hui, je voudrais montrer immédiatement la valeur de la date actuelle. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit sur la ligne, puis cliquez sur Modifier. Changez ensuite l'étiquette ici au lieu du calcul Remplaçons-le par la valeur. Avec cela, comme vous pouvez le voir sur le côté droit, nous obtenons immédiatement la valeur actuelle d'aujourd'hui. À l'étape suivante, j' aimerais ajouter de la couleur à la ligne de référence. Cliquez avec le bouton droit sur la ligne de référence et passons au formatage. Ensuite, nous avons ici trois informations à personnaliser. Le premier est la ligne elle-même. Ensuite, remplissez ci-dessus, cela signifie que toutes les informations du côté droit, le remplissage ci-dessous seront toutes les informations du côté gauche. Commençons par la ligne, par exemple. J'aimerais avoir un point et lire le contraire. Je vais juste atteindre les 100. Maintenant, la valeur suivante sera le remplissage ci-dessus. Je voudrais le souligner en vert. Allons choisir la couleur verte ici. Et puis le suivant peut être l'oreiller. Vous pouvez le laisser blanc ou le rendre gris pour montrer que c' est de l'histoire. Avec cela, comme vous pouvez le constater, le visuel peut paraître plus professionnel. Nous mettons donc l'accent sur l'avenir et l'histoire ressemble à une baisse. Alors c'est tout. Grâce à une petite fonction de Tableau, telle que la fonction Today, vous pouvez créer des tableaux de bord et des visuels exceptionnels pour vos utilisateurs Il s'agit de l'un des cas d'utilisation les plus courants de la fonction Today dans Tableau pour mettre en valeur les données. OK, tout le monde. C'est donc tout pour aujourd'hui et pour les fonctionnalités d'aujourd'hui. Nous avons ainsi découvert tous les cas d'utilisation des fonctions de date dans Tableau. Nous avons abordé une dizaine de fonctions dans Tableau. Ensuite, nous allons passer au groupe suivant, nous pouvons en apprendre davantage sur les fonctions nulles. 142. Tableau | Fonctions NULL : ZN, IFNULL, ISNULL: Nous allons maintenant nous concentrer sur un autre groupe de fonctions relevant de la catégorie calculs au niveau des lignes, les fonctions nulles. L'objectif principal des fonctions nulles dans Tableau est de gérer et de manipuler les valeurs manquantes dans nos données. Les nuls, nous pouvons avoir des valeurs manquantes comme partout dans le texte, les dates, les nombres. N'importe quel champ de notre source de données peut contenir des valeurs manquantes. Pourquoi gérer les valeurs manquantes ? La manipulation des valeurs nulles est une étape très importante de l'analyse Et cela est dû à deux choses. Tout d'abord, la précision du calcul. Les valeurs nulles peuvent affecter les calculs et les agrégations des résultats Les valeurs de nos données sont nulles, et nous les ignorons, nous ne faisons rien à ce sujet. Qu'est-ce qui peut arriver ? Nous pouvons avoir des calculs incorrects et des résultats corrompus. La deuxième raison est d'améliorer la qualité des données et de les rendre complètes. Identifier les failles de données erronées lors la saisie des données et les problèmes rencontrés lors la collecte des données peuvent améliorer la qualité globale nos données et améliorer également l'exhaustivité des visualisations de données C'est pourquoi les fonctions nulles Tableau sont très importantes pour analyse précise et correcte des visualisations de données. Comme d'habitude, permettre une analyse précise et correcte des visualisations de données. Comme d'habitude, comprenons le concept et mettrons en pratique Allons-y, allons-y et comprenons ces trois fonctions. Zen null est nul afin de gérer nos valeurs manquantes comme d'habitude, nous allons suivre l'exemple car c' est le meilleur moyen de comprendre ces fonctions. Très bien, maintenant nous allons avoir quatre clients et leurs ventes. Comme vous pouvez le constater, seule Maria a une valeur manquante dans les ventes. Nous avons ici un zéro. Afin de gérer ce zéro, nous avons la première fonction de Tableau qui représente zéro zéro. Il peut remplacer les valeurs nulles par zéro. C'est très simple. Si vous utilisez maintenant la fonction Zen pour les ventes. Pour la première valeur, nous ne changerons rien, non ? Nous obtiendrons exactement la même valeur, sauf pour la suivante. Comme il s'agit d'un zéro, il va le remplacer automatiquement par zéro. les deux prochains clients, nous obtiendrons valeurs exactes car elles ne sont pas nulles Donc, comme vous pouvez le voir, c'est très simple, nous remplaçons simplement les valeurs nulles par un zéro. C'est donc un moyen très rapide de remplacer les nuls. Mais ici, le problème est que nous n' avons aucun contrôle sur ce que nous remplaçons. Nous ne pouvons donc pas spécifier autre chose ici. Nous obtiendrons toujours un zéro. Afin de ne pas spécifier notre valeur, nous pouvons utiliser la deuxième fonction que nous avons dans Tableau. Si elle est nulle, elle peut remplacer la valeur nulle par une valeur spécifique de notre part. Si vous utilisez cette fonction lors des ventes, elle peut avoir la syntaxe suivante. Elle a besoin de deux arguments. La valeur que nous voulons manipuler et la valeur que nous spécifions. Dans cet exemple, je vais le spécifier comme zéro. Cela n'a aucun sens parce que nous pouvons l'utiliser, mais juste pour vous montrer que nous allons obtenir les mêmes résultats afin que vous puissiez aller ici et y mettre ce que vous voulez. Donc, pour le premier client, nous allons obtenir exactement les mêmes résultats. Pour le deuxième client, nous allons encore obtenir zéro parce que nous précisons que nous avons le contrôle là-dessus. Ensuite, pour les deux derniers clients, nous allons obtenir des résultats exacts. Et ici, le résultat est un nombre car le champ que nous voulons manipuler est un nombre. Mais disons que nous prenons un autre champ qui est une chaîne. La sortie sera ainsi que chaîne ici exactement la différence entre z in et if nal z in n'accepte que des nombres, mais l'iphnal accepte tous les champs de votre source de données Supposons, par exemple, que nous ayons les pays dans lesquels John n'a aucune valeur. Pareil pour Martin. Nous n'en avons que pour Maria et George. Informations à l'intérieur du pays de terrain. Ici. Nous ne pouvons pas utiliser la fonction z in parce que ce n'est pas un nombre, c'est une chaîne. Afin de manipuler ces valeurs ou de remplacer les valeurs nulles, nous allons utiliser l'IP Nal. La syntaxe va ressembler à ceci. Si le pays est nul, nous avons l'abréviation de « non applicable ». La sortie ici sera une valeur de chaîne pour les premiers clients. Nous allons remplacer le zéro par le suivant qui restera le même car il n'y a rien à remplacer. Nous allons avoir le troisième également, sans objet, et pour le dernier, nous aurons la France, donc rien à changer. C'est exactement la différence entre la fonction nulle et la fonction z in dans Tableau. Nous allons maintenant passer à la dernière fonction qui est nulle. Parfois, nous pouvons être dans une situation où nous voulons vérifier si le champ contient des valeurs nulles ou non. Nous ne voulons donc effectuer aucune action pour l'instant, nous vérifierons simplement que la valeur nulle dans Tableau retournera vraie si la valeur est nulle et tombe dans le cas contraire. Cela signifie que s'il n'y a aucune valeur, si nous avons une valeur manquante, nous pouvons devenir vrai, s'il y a une valeur, nous obtiendrons une valeur fausse. La sortie de cette fonction sera donc lingot de type de données avec seulement deux valeurs, vraie ou fausse Voyons donc l'exemple ou la syntaxe dans Tableau. Il n'acceptera qu'un seul argument, le pays, et c'est tout. Donc, la question pour le premier client est la suivante : est-ce une valeur nulle ? Oui, c'est nul, c'est pourquoi nous allons le faire pour le prochain client. Est-ce que c'est nul dans le pays ? Nous le saurons, donc nous allons nous tromper. Pareil pour le troisième, nous allons devenir vrais. Et sur le dernier point, nous allons nous tromper parce que nous avons une valeur dans le pays. C'est donc tout pour le is null. Nous avons donc trois fonctions, trois outils pour manipuler ou vérifier les valeurs nulles dans nos champs. Et ils sont très utiles pour améliorer la qualité et l'exhaustivité de vos visualisations. Alors maintenant allons-y. Soufflez et commencez à les pratiquer. Cette fois, nous allons passer à la petite source de données. Vérifions les informations relatives à la commande. Nous allons donc prendre le numéro de commande, et nous allons cette fois prendre les bénéfices. Faites glisser et déposez les bénéfices sur l'ABC pour voir les valeurs. Maintenant, si vous vérifiez nos données, vous pouvez voir que les sept commandes ne contiennent aucune information sur les bénéfices. De plus, la commande dix ne contient rien, nous avons ici des données manquantes, nous avons des valeurs nulles Maintenant, faisons quelque chose et réparons-le. Au lieu d'avoir zéro, nous devons avoir zéro. Ici, nous avons deux fonctions pour le faire. Commençons par le premier, le zéro zéro. Nous allons maintenant le corriger et créer un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler profit dans la syntaxe. Commencez par la fonction et elle n'a besoin que d'un seul argument. Le domaine que nous devons corriger, ce sera celui des profits. Nous changeons ainsi toutes les valeurs nulles à zéro. Encore une fois, dans cette faction, nous n'avons pas le pouvoir de changer la valeur par autre chose. Ce sera toujours zéro, le calcul est valide, tout va bien. Cliquons sur OK. Et comme d'habitude, nous allons obtenir une nouvelle mesure puisque les résultats seront également les informations sur les bénéfices. Glissez et déposez ces nouvelles informations, et maintenant nous pouvons voir sur les résultats que toutes ces valeurs resteront les mêmes. Nous sommes les seuls à manipuler les valeurs nulles. Ici aussi, nous remplaçons les valeurs nulles par zéro. Pour l'Udoumber dix, nous avons zéro, maintenant nous avons un zéro. C'est une solution rapide. Bien, nous pouvons maintenant dire, vous savez quoi, pourquoi nous faisons tous ces efforts pour remplacer les valeurs manquantes par zéro. Alors, quel est le problème ? Je pourrais simplement le laisser nul et les utilisateurs pourraient l'accepter. Pourquoi faisons-nous cela ? Eh bien, non seulement le visuel sera meilleur, mais le fait d'avoir des valeurs manquantes entraînera des agrégations erronées et inexactes Laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Supprimons simplement le numéro de commande. Maintenant, vous pouvez dire, d'accord, nous avons les mêmes chiffres, n'est-ce pas ? Nous avons obtenu la même agrégation. Tout est donc précis et parfait. Eh bien, pas exactement. Ce n' est que pour la somme. Maintenant, allons-y et passons les deux à la moyenne. Nous allons aller ici et passer à la moyenne, et nous allons faire de même pour la version corrigée. Maintenant, je vais simplement élargir les en-têtes pour voir les valeurs Maintenant, comme vous pouvez le voir , nous obtenons des valeurs différentes avec le Z en fonction. Nous avons obtenu une moyenne différente des données initiales. Et c'est parce que dans cette moyenne, nous ne comptons pas les commandes dont les valeurs sont comptons pas les commandes manquantes avec le Z dedans. Nous comptons maintenant les commandes dont les valeurs sont manquantes. Cela implique de remplacer les valeurs manquantes par des zéros. Nous obtiendrons des résultats précis à la moyenne des agrégations par rapport à l'ancienne C'est exactement pourquoi nous remplaçons les valeurs manquantes par des zéros, en particulier pour les agrégations et les calculs D'accord, c'est pourquoi nous le faisons. Maintenant, allons-y et essayons une autre fonction. Nous pouvons utiliser le Nal pour remplacer les valeurs nulles par des zéros Maintenant, je vais juste apporter le numéro de commande pour voir, pour voir toutes les commandes. Allons-y et créons le nouveau champ calculé. Et nous allons l'appeler profit s'il est nul. Et le Centax commence par if null. Et il a besoin de deux informations. Le premier sera le champ que nous voulons manipuler, donc ce sera le profit. Encore une fois, pour les informations suivantes, nous devons spécifier quelle valeur peut remplacer le nul. Dans cet exemple, nous allons nous en tenir au zéro. Le calcul est valide. Appuyons sur OK, et nous avons de nouveau obtenu notre nouveau champ calculé. Passons-en à la vue et vérifions-en les résultats. Comme vous pouvez le constater, il est identique au z n pour l' ordre numéro sept. Au lieu de zéro, nous avons obtenu zéro. Il en va de même pour les dix que nous avons obtenus, également zéro. Dans ce cas, si nous voulons le remplacer par des zéros, j'opterais pour le z n car c'est juste plus rapide à écrire Passons maintenant au scénario suivant. Nous voulons remplacer les valeurs nulles par la valeur un. Cette fois, nous ne pouvons pas utiliser le z n car il peut automatiquement le convertir en zéro. Nous allons nous en tenir au zéro. Allons-y et modifions notre calcul au lieu de zéro. Ici, nous pouvons en spécifier un. Allons-y et appuyons sur OK. Maintenant, nous pouvons voir qu'au lieu de zéro, nous avons la valeur un. Au lieu de zéro, nous en avons un. C'est l'avantage de l'Enal. Nous pouvons contrôler quelle valeur remplacera la valeur nulle. Très bien, le prochain avantage de l'E Nal est que nous pouvons remplacer non seulement les valeurs numériques mais aussi tout autre type de données. Prenons un exemple. Nous allons aller voir les clients et leur e-mail à la vue. Comme vous pouvez le voir ici, nous avons des valeurs nulles. Nous n'avons pas tous les e-mails de tous les clients. Mais maintenant, la tâche consiste à remplacer ces valeurs nulles par non. Allons-y et créons un nouveau champ calculé afin de remplacer ces valeurs. Appelons cela le courrier électronique du client. Si la valeur est nulle, et si la syntaxe à nouveau nulle, elle accepte deux arguments. Le champ que nous voulons manipuler sera l'e-mail du client , celui-ci ici. Quelle valeur allons-nous utiliser pour remplacer les valeurs nulles Ce sera l' inconnu, ça y est, le calcul est valide, nous pouvons donc remplacer tous les nuls par cette valeur Allons-y et frappons, d'accord. Nous avons là encore une nouvelle dimension dans notre source de données. Mettons-le dans la vue et vérifions-en les valeurs. Maintenant, si vous comparez simplement ces deux colonnes, vous pouvez voir qu'au lieu de null, nous obtenons Inconnu pareil ici et la troisième ici. Et les autres ne seront pas affectés car nous avons une valeur dans le champ. Comme vous pouvez le constater, c'est un moyen vraiment efficace et rapide de remplacer ces mauvais nuls dans la vue C'est tout pour le Nal. Vérifions maintenant que le dernier que nous avons est nul. La valeur nulle ne remplacera les valeurs par rien. C'est juste pour vérifier s' il y a un zéro ou non. Supposons que nous voulions vérifier si le champ profit contient des valeurs nulles Pour ce faire, nous allons créer à nouveau un nouveau champ calculé. Disons que le profit est nul, et la syntaxe pour cela est très simple, est nulle et elle n'accepte qu'un seul argument. Ce sera le champ que nous voulons vérifier. Nous examinons donc le champ du profit. Le calcul est valide et c'est tout. C'est vraiment simple. Nous sommes en train de vérifier si ce champ contient des valeurs nulles. Le résultat peut être vrai ou faux. Ce sera un pullion. Allons-y, d'accord ? Et comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, nous avons un nouveau champ avec le type de données pullion car nous n'avons que du vrai et du faux Faisons-le glisser et placez-le sur la vue d'ici. Et ici, nous pouvons voir rapidement que tous ces ordres sont faux parce que nous avons une valeur dans le prophète, mais ici nous avons une valeur nulle, c'est pourquoi nous devenons vrais. Et là encore, nous avons une vérité selon laquelle nous pouvons vérifier immédiatement si nos données contiennent des valeurs nulles ou non Alors allons-y et affichons-le sous forme de filtre. C'est ce que je fais habituellement si je vois que c'est vrai Je suis intéressé de voir ces valeurs pour voir, d'accord, nous avons deux ordres où nous avons des valeurs nulles dans le profit de valeur C'est un moyen très rapide de vérifier si nous avons des problèmes, des valeurs nulles dans nos champs afin de planifier ce que nous pouvons faire pour y remédier Mais ici, dans la petite source de données, il est très facile de voir les commandes individuelles comme pour toutes les commandes, nous n'en avons que dix. Mais imaginez que vous avez des milliers ou des millions de commandes liées à vos données personnelles. Cela peut être très difficile à voir. Prenons un exemple dans la source de données volumineuses, nous allons passer ici. Reprenez également le numéro de commande. Voyons voir, cette fois, les ventes s'éternisent. Dans la vue, comme vous pouvez le voir, il est vraiment difficile de vérifier maintenant dans la vue si nous avons des valeurs nulles ou non Au lieu de cela, nous pouvons faire une vérification. Nous allons créer un nouveau champ calculé. Disons que les ventes sont nulles. Nous pouvons utiliser la fonction is null. Cette fois, le domaine sera celui des ventes. Nous sommes en train de vérifier les ventes. Allons-y et maintenant nous allons afficher ce champ sous forme de filtre. Maintenant, dans le filtre, nous pouvons voir immédiatement que nous n'avons qu'une seule valeur qui tombe, donc nous n'avons pas de valeur vraie, ce qui signifie que nos données ne contiennent aucune valeur nulle Il s'agit donc d'une vérification très rapide nos données pour voir s'il y a des valeurs nulles Au lieu de simplement faire défiler vers le bas et de vérifier toutes les commandes, c'est pourquoi nous avons besoin de la fonction isnull Nous avons donc abordé les trois fonctions qui volent et manipulent le zéro. Cela est très important pour améliorer la qualité de vos visualisations et pour intégrer données précises dans les agrégations Très bien, nous avons donc abordé tout ce qui concerne la gestion de la valeur manquante, les valeurs nulles, dans Tableau Ensuite, nous allons passer à un autre groupe de fonctions, les fonctions logiques. 143. Tableau | Fonctions logiques : IF, ELSE, ELSEIF, IIF, CASEWHEN: Nous allons maintenant parler du dernier groupe de fonctions de la catégorie calculs au niveau des lignes dans Tableau Nous avons les fonctions logiques. L'objectif principal des fonctions logiques de Tableau est de prendre des décisions logiques en fonction des conditions. Nous avons ici deux cas d'utilisation. Le premier groupe est celui des opérations conditionnelles. Ici, nous avons LF, Case Win, etc. L'objectif principal ici est de créer des logiques conditionnelles et prendre des décisions basées sur ces conditions afin de manipuler les données Et le deuxième groupe est celui des opérateurs logiques. Nous avons ici trois opérateurs et l'objectif principal de ce groupe est d'évaluer et de combiner plusieurs conditions dans Tableau. Maintenant, concentrons-nous sur le premier groupe, les opérations conditionnelles. Et comme d'habitude, nous devons d'abord comprendre le concept qui les sous-tend, puis nous pouvons nous entraîner dans Tableau. Allons-y. Très bien, tout le monde. Nous allons donc maintenant faire du D, examiner ces fonctions logiques afin de comprendre comment elles fonctionnent et comment elles vont être exécutées. Nous allons maintenant commencer par forme symboliste de l'énoncé, où nous n'avons qu' une seule condition Dans cet exemple, la condition sera la suivante : si les ventes sont supérieures à 1 000, si les ventes sont supérieures à 1 000 nous voulons que la valeur soit élevée, sinon nous finirons par arriver. Voyons maintenant les organigrammes expliquant comment cela va être exécuté. Nous commençons par vérifier l'état. Ici, nous avons toujours deux possibilités, soit fausse, soit vraie Si la condition est remplie, si les ventes sont supérieures à 1 000 nous empruntons cette voie où nous allons avoir une valeur élevée. Si c'est vrai, nous allons obtenir une valeur élevée. Et puis tout finit dans l'autre sens. Si les ventes ne dépassent pas 1 000, c'est faux, alors nous allons échapper à tout. Cela signifie que rien ne peut arriver. Prenons l'exemple suivant. Supposons que les ventes aient une valeur de 1 200. Maintenant, nous allons d'abord vérifier si les ventes sont supérieures 1 000. Eh bien, oui, c'est vrai. Qu'est-ce qui peut arriver ? Nous pouvons exécuter le haut et le bout. Et si vous regardez le graphique ci-dessous, nous nous posons d' abord la question suivante : les ventes sont-elles supérieures à 1 000 ? La réponse sera vraie. Nous empruntons donc la voie verte, celle-ci où nous pouvons atteindre le sommet. Prenons un autre exemple où les ventes sont égales à 700. Nous recommençons donc ici. Nous posons la question suivante : les ventes sont-elles supérieures à 1 000 ? Cette fois, ce n'est pas vrai, donc cela ne remplit pas la condition. Et nous allons suivre le chemin sur le côté droit. Qu'est-ce qui peut arriver ? Rien ne peut arriver. La valeur la plus élevée ne sera pas exécutée. Et dans la sortie, nous allons obtenir la valeur nulle car rien ne peut être exécuté. C'est très simple, non ? Vous posez toujours la question à laquelle on pourrait répondre par oui ou par non, vrai ou faux. Vous avez toujours deux chemins, chaque condition. Il s'agit de la forme la plus simple de la déclaration. Passons au niveau suivant où nous allons avoir des déclarations FL. Maintenant, nous allons rester dans les mêmes conditions. S'il est rempli, nous allons obtenir une valeur élevée. Mais disons que cette fois, si cela n'est pas rempli, c'est faux. Je voudrais obtenir une valeur au lieu de null. Ici, nous pouvons ajouter le mot clé L. Ce que nous allons faire, c'est ajouter une instruction entre F et fin et L pour dire, accord, si elle n'est pas remplie, donnez-moi la valeur low. Voyons l'organigramme, à quoi il va ressembler. Nous commençons par vérifier l'état. Si le premier chemin est vrai, nous avons la valeur élevée. Mais si ce n'est pas le cas cette fois-ci, au lieu de sauter immédiatement à la fin, j'aimerais utiliser le L. Cela signifie que la sortie des instructions FL sera toujours une valeur, haute ou basse. Nous n'obtiendrons jamais de valeur nulle. Prenons un exemple. Supposons que les ventes soient de 1 200. Cela répondra à nos exigences Nous allons donc obtenir une valeur élevée et le programme pourra également se terminer du bon côté. est la même chose. Qu'est-ce qui peut arriver ? Nous allons vérifier que la condition est vraie et que le sens est vrai. Nous allons obtenir la valeur la plus élevée et le programme se termine, le résultat sera la valeur la plus élevée. Ici, c'est comme le dernier. Mais maintenant, si les ventes sont égales à 700, la condition n'est pas remplie. Et maintenant, au lieu de passer immédiatement à la fin, il va passer à l'instruction S L. Voyons maintenant une autre valeur où les ventes sont égales à 700. La condition ne sera pas remplie. Cela peut donc échouer parce que les ventes ne dépassent pas 1 000. Alors, que peut-il se passer cette fois ? Nous allons exécuter l'instruction L. Nous ne passerons pas immédiatement à la fin Nous allons donc passer aux L et ensuite exécuter les L. Dans le graphique, nous avons vérifié la condition et nous avons pris le bon chemin là où elle est fausse. Maintenant, une fois que nous en sommes à la déclaration L, ce n'est plus comme le F ici. Nous n'aurons aucune condition. Nous n'avons qu'une seule voie. Nous pouvons donc exécuter le low et le programme peut se terminer. Alors, que peut-il se passer ? Nous allons simplement abaisser la valeur et nous terminerons. La sortie peut donc être valeur faible au lieu d'avoir des valeurs nulles. L sera donc toujours exécuté si les conditions ne sont pas remplies. Voilà pour les instructions L, c'est très simple. Nous allons maintenant passer au niveau suivant, où nous voulons ajouter plusieurs conditions à nos déclarations. Très bien, nous allons maintenant parler des déclarations de la LSF Nous pouvons l'utiliser pour ajouter plusieurs conditions à nos relevés. Jusqu'à présent, dans les exemples précédents, nous n'avons travaillé qu'avec une seule condition. Nous sommes en train de vérifier auprès d'elle, les ventes sont supérieures à 1 000 et si nous utilisons les relevés FL, nous allons augmenter ou baisser. Supposons que nous voulions introduire une autre condition dans nos instructions pour obtenir la valeur de medium. Nous aimerions donc maintenant ajouter une nouvelle condition entre F et Ls exactement après l'instruction F. Mais maintenant, nous ne pouvons pas réutiliser F comme mot clé. Au lieu d'ajouter quoi que ce soit après le F, nous pouvons commencer à utiliser les instructions LSF Ajoute d'autres conditions. Par exemple, nous pouvons ajouter la condition suivante entre les deux. Ça s'appelle LF. Les ventes sont supérieures à 500, alors nous pouvons obtenir la valeur moyenne. Cela signifie que dans l' ensemble des instructions, nous ne pouvons en avoir qu'une et une seule autre, mais nous pouvons avoir plusieurs LF entre les deux si nous voulons ajouter plusieurs conditions. Voyons maintenant à quoi ressemblera le flux de travail. Comme d'habitude, nous commençons par la première condition des déclarations. Si c'est vrai, que peut-il se passer ? Nous pouvons obtenir une valeur élevée et tout peut prendre fin. Maintenant, si cette condition n'est pas remplie dans la première, nous allons passer à une autre condition dans le LSF Ici, nous avons une autre condition où nous pouvons vérifier si les ventes sont supérieures à 500. Et là encore, nous avons deux moyens de nous en sortir. Soit cela sera vrai, soit cela peut être réalisé, alors que peut-il se passer ? Nous allons obtenir la valeur moyenne, puis nous terminerons. Et l'autre, si la condition n' est pas non plus remplie, alors nous allons exécuter les instructions L. Comme d'habitude, l'instruction L ne comporte aucune condition. Il va simplement exécuter la valeur et se termine. Voyons quelques exemples afin de comprendre comment cela fonctionne. La première sera que les ventes seront égales à 1 200. Nous vérifions maintenant la condition F. Comme vous pouvez le constater, cela va être réalisé. Nous allons obtenir une valeur élevée et c'est tout. Alors, que va-t-il se passer ? Nous allons simplement tout ignorer jusqu'à la fin si nous vérifions le flux de travail. Nous allons donc vérifier la première condition et nous allons prendre ce pass. Tout le reste sera ignoré et sera exécuté. Nous allons simplement obtenir la valeur la plus élevée à la sortie. Bien, prenons maintenant une autre valeur, les ventes sont égales à 700. Nous en sommes donc à la première condition. Cela échouera, nous n'obtiendrons donc pas la valeur élevée. Au lieu de cela, nous allons passer à la prochaine déclaration LF. Nous sommes donc maintenant sur la bonne voie. Le vrai chemin peut être désactivé. Nous avons donc là encore une autre vérification. Nous sommes donc en train de vérifier si les ventes sont supérieures à 500 ? Eh bien, cette fois, cela va être accompli. Alors, que peut-il se passer ? Nous allons obtenir la valeur moyenne , puis le programme va sauter. Donc, avec cela, nous sommes sur ce chemin où nous obtenons la valeur medium en sortie. Cela signifie donc à nouveau que l'instruction L ne sera pas exécutée. Bien, passons à l'exemple suivant où les ventes sont égales à 350. Encore une fois, nous en sommes à la première vérification, 350 n'est pas supérieur à 1 000, c'est pourquoi cela va échouer. Ensuite, nous allons passer à la suivante pour vérifier si cette condition est remplie. Et les ventes ici aussi, pas supérieures à 500. Cela peut donc également échouer. Alors, puisque maintenant les deux échouent, que peut-il se passer ? Nous allons passer à la valeur par défaut. La valeur par défaut est le L, donc cela va passer au L et nous allons obtenir la valeur la plus faible à partir de nos instructions et cela va être exécuté. Regardons le côté droit du flux de travail. Comme vous pouvez le constater, nous sommes la première condition à laquelle il a échoué. Passons au second, il a également échoué. Ensuite, nous passons à la dernière option que nous avons pour les instructions L. Nous obtiendrons la valeur faible. Tout dépend de la déclaration de la LSF. Si vous avez une troisième condition, vous pouvez simplement l'ajouter après le LSF ou avant celui-ci Vous pouvez ainsi ajouter plusieurs conditions à vos relevés. Et il est très important de comprendre le flux de travail logique qui sous-tend ces instructions pour comprendre ces fonctions. Tout ce que vous faites ici, c'est que nous évaluons différentes conditions. Et sur la base des évaluations, nous obtiendrons différentes valeurs dans la sortie. Dans cet exemple, nous avons trois valeurs possibles : haute, moyenne et faible. Très bien, la déclaration de gain de cause, très similaire à celle présentée ici. Nous allons également évaluer plusieurs conditions logiques. Et sur la base de notre évaluation, nous obtiendrons une valeur de sortie. Prenons un exemple pour comprendre la syntaxe. Cela commence toujours par le cas, puis par le champ que nous voulons évaluer. Nous allons maintenant évaluer les valeurs à l'intérieur du pays. La première condition va être la suivante. Nous pouvons écrire « gagner ». Ensuite, si la valeur est l' Allemagne à l'intérieur du pays, le résultat sera le E. Ici, nous essayons de faire comme dans les abréviations de sortie des pays Nous allons maintenant créer une autre condition pour une autre valeur. Dans cette dimension, nous pouvons évaluer la valeur de la France. S'il est égal à la France, alors cela peut être R. Passons ensuite à la condition suivante, nous pouvons évaluer la valeur américaine dans cette dimension. Si elle est égale à cette valeur, la sortie doit être US. Comme vous pouvez le voir, utilisez le cas lorsque nous évaluons les membres ou les valeurs d'une dimension. Nous y sommes. Dans ces conditions, nous évaluons un scénario. Que peut-il arriver si la valeur du pays est l'Allemagne, etc. Jusqu'à présent, nous avons trois conditions. Si vous avez terminé et que vous souhaitez avoir une valeur par défaut si aucune de ces conditions n'est remplie. Si la valeur du pays ne remplit pas ces trois conditions, que peut-il se passer ? Nous allons exécuter les instructions L et à la fin, nous allons avoir également et terminer. Comme vous pouvez le constater, il est très facile à lire et à écrire. Très bien, maintenant allons-y et prenons un exemple pour comprendre comment l' exécution peut être effectuée. Supposons donc que nous ayons la valeur de l' Allemagne à l'intérieur du pays. Maintenant que le code peut être exécuté, nous pouvons commencer de haut en bas. Cela signifie que nous pouvons d'abord évaluer le premier, il se déroulera en Allemagne. Ensuite DE, au fur et à mesure que les valeurs correspondent, nous obtiendrons la valeur DE à la sortie. Et le code va ignorer tout le reste, nous ne vérifierons donc pas la France, les États-Unis, etc. Le code va donc aller jusqu'au bout et en sortie, nous allons obtenir DE. C'est très similaire à la déclaration de FL, non ? Prenons donc un autre exemple où nous avons la France dans le pays. Ici, nous recommençons à nous déplacer du haut vers le bas. La première condition peut être vérifiée. En Allemagne. Alors DE, cette fois, nous n'avons pas de match. Ici, nous avons la France et ici, l'Allemagne. Cela va échouer. Nous allons nous tromper. Cela signifie que peut-il arriver ? Nous allons passer à la condition suivante pour vérifier et évaluer la valeur suivante ici. Nous allons vérifier à nouveau si la valeur est France, puis FR. Cette fois, nous avons une correspondance, donc nous allons vérifier que c'est vrai. Et avec cela, l' application aimera ignorer les autres conditions jusqu'à la fin. Cela signifie que dans le résultat, nous allons voir FR. Passons maintenant au dernier exemple où nous pouvons évaluer la valeur de l' Espagne dans le pays. Que va-t-il se passer à nouveau ? Du haut vers le bas. Cette fois, aucune de ces conditions ne sera remplie, dès le départ. Nous allons passer au deuxième car il y a également des chutes du deuxième au troisième. C'est faux, cela signifie que nous allons exécuter le L. L peut être exécuté si toutes les conditions ne sont pas remplies dans la sortie, nous obtiendrons le NA non applicable. C'est très similaire aux déclarations de la Floride. Maintenant, nous allons comparer toutes ces choses côte à côte. Nous allons donc maintenant comparer trois fonctions, des instructions F. Affaire double I, IF. Je sais que nous n'avons pas parlé de l'IIF, mais nous allons maintenant vérifier la syntaxe afin comprendre les différences entre celle-ci et l'instruction F. Commençons par le premier point, la syntaxe. Nous avons plusieurs conditions. Nous avons deux conditions. Nous avons des ventes supérieures à 1 000 , puis des ventes LF élevées sont supérieures à 500, puis des ventes L moyennes et basses. Avec cela, nous évaluons plusieurs conditions dans un seul énoncé. Passons maintenant à la suivante . Nous avons l'IIF Iif est très similaire aux déclarations de FL. Nous obtiendrons le même résultat, mais nous l'écrivons dans une syntaxe différente et plus simple. Voyons la syntaxe. Comme vous pouvez le constater, il est très petit. Cela commence par l'IIF, puis par la condition elle-même. Donc, les ventes sont supérieures à 1 000. Ici, nous avons deux résultats, que ce soit faux ou vrai. La première concerne le vrai. Si la condition est remplie, nous obtiendrons une valeur élevée. Mais si la condition n' est pas remplie, nous obtiendrons la valeur la plus faible. Nous allons écrire ici ce qui peut arriver si c'est faux. Et ici, nous allons écrire ce qui peut arriver si c'est vrai, si nous le comparons aux déclarations FL. Plus facile à écrire et plus court ici, nous n'avons pas de mots clés tels que ls ou à la fin, nous n' avons pas de fin de mot clé. C'est vraiment court et rapide à créer. Mais bien entendu, nous ne pouvons évaluer qu'une seule condition. Nous pouvons maintenant passer à l'affaire avec gain de cause, comme nous l'avons appris auparavant. Il peut évaluer les valeurs, les membres d'une dimension. Ici, nous allons évaluer le pays. Nous avons alors plusieurs conditions. Si aucune d'entre elles n'est remplie, nous allons passer aux instructions L , puis nous aurons une fin. Voyons maintenant les principales différences entre eux. La première consiste à savoir s'il va prendre en charge plusieurs affections. Comme vous pouvez le voir dans les déclarations FL, nous pouvons ajouter de nombreuses conditions à notre guise. Il prend en charge plusieurs conditions. L'IIF ne prend en charge qu'une seule condition, la vue aussi Passons maintenant à la suivante. Nous allons discuter de la question de savoir s'il sera compatible avec plusieurs domaines. Les déclarations FL peuvent prendre en charge plusieurs champs, sorte que nous pouvons avoir dans la condition non seulement les ventes, mais aussi quelque chose d'autre, comme le pays. Les instructions FL prennent en charge plusieurs champs. Il en va de même pour l'IIF. Il prend également en charge plusieurs domaines. Mais en cas de victoire, il ne prend en charge qu'une seule dimension. Ici, nous ne pouvons pas évaluer plusieurs dimensions dans le même cas de réintégration Ici seulement, nous parlons du pays. Nous ne pouvons pas ajouter d'autres champs dans ces déclarations. Nous avons ici une limite en ce qui concerne les réintégrations par rapport aux deux autres cas Parlons maintenant de la prise en charge des types de données. Les instructions FL et l'IIF, qu'elles supportent et en termes de type de données, c'est pourquoi j'ai dit ici qu'elles peuvent évaluer plusieurs champs ici Nous pouvons avoir une mesure dimensionnelle n'importe quel champ de données que vous avez dans votre source de données. Il pourrait être évalué dans ces conditions. Mais dans le cas où nous avons ici une autre limite. Nous ne pouvons évaluer que des valeurs de chaîne, uniquement des dimensions. Ici, nous ne pouvons pas évaluer, par exemple, les ventes, les bénéfices ou une quantité, une mesure quelconque. Nous ne pouvons pas l'utiliser dans les instructions case when, il doit s'agir exactement d'une chaîne. Nous ne pouvons même pas utiliser, par exemple, une date. La date de commande ici, le champ doit être une valeur de chaîne. Allons maintenant vérifier le principal avantage de chaque méthode. La première est que, comme vous pouvez le constater, nous n'avons aucune limite. L'IIF ici, l'avantage est qu'il est facile et rapide à écrire en cas de victoire Nous avons là encore l'avantage d'être faciles à écrire et à lire. Si vous regardez les déclarations de gain de cause et les évaluations de la FL, vous pouvez constater que l'affaire a gain de C'est comme organisé, c'est facile à lire. Il a comme un défaut par rapport au FL. Ici, nous avons beaucoup de mots clés différents et ce n'est pas aussi simple que de gagner une affaire ici. Je vous recommande que si vous évaluez une seule condition avec la sortie de deux valeurs, utilisez toujours IIF Sa création est très rapide. Mais maintenant, si vous êtes confronté à plusieurs conditions et que vous souhaitez les évaluer, pensez à obtenir gain de cause. Est-ce comme une chaîne de type de données ? N'évaluez-vous qu'un seul domaine ? Si tel est le cas, utilisez case win. C'est plus facile à lire et à écrire. Mais si vous parlez de champs et pas seulement de valeurs réduites, vous devez passer aux instructions FL. Commencez toujours par l' IIF, puis l'affaire gagne, puis si vous n' avez pas d'autre option, passez aux relevés FL Très bien, donc tout tourne autour de ces sods. Nous allons maintenant nous entraîner dans Tableau. C'est bon. Passons à la petite source de données. Nous allons aller voir nos clients. Reprenons le prénom de la vue ainsi que les informations sur le pays. La tâche consiste maintenant à créer des abréviations de pays. Des raccourcis par rapport aux valeurs originales que nous avons dans le pays. Pour ce faire, nous pouvons utiliser les instructions FL et nous allons le faire étape par étape. Allons-y et créons d'abord un nouveau champ calculé. Appelons-le country Si maintenant nous allons utiliser le mot clé if. Ensuite, nous devons préciser notre condition. La première condition sera que si le pays est égal à l'Allemagne , l'abréviation sera DE. Créons-le. Si le pays du champ est égal à la valeur de l'Allemagne, assurez-vous de l'écrire exactement comme nous l' avons majuscules, car Tableau distingue les majuscules et minuscules Maintenant, que se passera-t-il si le pays est égal à l'Allemagne ? Nous aimerions voir dans le résultat le mot D, E. Si c'est vrai, nous allons obtenir le E. Si ce n'est pas le cas, essayons le premier que nous quittons. Nous n'avons aucune instruction L ni aucune autre condition qu'il s'agit de la forme la plus simple de l'instruction. Allons-y et frappons, d'accord. Maintenant, comme d'habitude, nous allons ajouter une dimension discrète à la douleur liée à la source de données avec la chaîne de type de données. Comme la sortie est une chaîne, nous avons les abréviations Faisons un glisser-déposer sur notre vue pour voir les valeurs. Très bien, alors maintenant allons vérifier les valeurs pour le premier client, vous pouvez voir que la valeur n' est pas égale à celle de l'Allemagne. Il ne répond pas aux exigences. Nous allons devenir nuls. Il en va de même pour John, aux États-Unis, qui ne répond pas aux exigences. Nous deviendrons également nuls. Pour les deux clients suivants, vous constaterez qu'ils répondent aux exigences et à leur état, c'est pourquoi nous obtiendrons la valeur DE pour les deux clients. Pour le dernier client, Peter, vous pouvez voir que la valeur ne répond pas à sa condition. Nous devons être nuls. Comme vous pouvez le voir, nous n'obtenons qu'une seule valeur, sinon elle sera nulle. Très bien les gars, passons maintenant à l'étape suivante. Et j'aimerais me débarrasser de ces nuls. Je veux voir une valeur réelle dans les visualisations. Si la condition n'est pas remplie, je veux voir la valeur non applicable dans A. Maintenant, pour ce faire, nous devons utiliser les instructions L dans notre calcul Passons maintenant à notre champ, et au lieu de modifier le calcul dans ce champ, j'aimerais le dupliquer et en créer un nouveau. Dupliquons-le , puis modifions-le. Je vais juste l'appeler si L. Maintenant, nous allons avoir à nouveau la même situation, si le pays est égal à l'allemand, vous pouvez l'obtenir, sinon nous ne sauterons pas. Sinon, nous pouvons ajouter les instructions du L. Ce sera toujours avant la fin. Ensuite, nous n' ajoutons aucune condition, il suffit d'ajouter la valeur, la valeur si la condition n'est pas valide ne sera pas applicable. C'est ça. Cela signifie que s'il est vrai que nous allons obtenir le « c'est », alors nous allons obtenir le non applicable. Allons-y et cliquons sur OK. Et nous allons également vérifier les valeurs dans la vue. Il suffit de l'agrandir un peu pour voir ces informations. Maintenant, comme vous pouvez le constater, au lieu d'avoir des valeurs nulles, nous avons désormais une valeur qui est vraiment meilleure pour les visualisations et pour l' expérience utilisateur, qui a de la valeur plutôt que des valeurs nulles Nulls est toujours moche dans les vues. Nous allons ainsi contrôler quelle valeur peut être présentée aux utilisateurs finaux si les conditions ne sont pas remplies. Alors maintenant, comme je l'ai déjà recommandé, si vous n'avez qu'une seule condition où la sortie n'est que de deux valeurs, le meilleur moyen est de faire IIF Allons-y et créons-le. Nous allons créer un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler country IF, voyons la syntaxe. C'est donc ici que commence le mot clé IIF. Comme vous pouvez le constater, il a besoin de trois arguments. Le test, ça va être la condition. Que peut-il se passer si la condition est remplie ? Nous devons donc le spécifier dans le deuxième argument, le troisième. Que peut-il se passer si la condition n'est pas remplie ? La condition est que le pays soit égal à l'Allemagne. C'est la condition. Que peut-il se passer si c'est vrai ? Ensuite, l'étape suivante consiste à définir ce qui se passera si la condition n' est pas remplie. Le pays n'est pas l'Allemagne. Comme vous pouvez le constater, cela va être très rapide et très rapide de créer une telle condition. Et par rapport aux L et ainsi de suite. C'est donc le moyen le plus rapide de créer une telle condition. Allons-y, appuyons sur OK et vérifions les résultats Avec cela, encore une fois, nous allons prendre une nouvelle dimension. Faisons-le glisser et déposez-le ici sur la vue pour vérifier les résultats. Je vais juste le rendre un peu plus gros. Comme vous pouvez le constater. Nous allons obtenir le résultat exact sous forme de déclarations L, sorte que les deux premiers pays ne remplissent pas cette condition. Nous allons recevoir le texto, deux clients, ils viennent d'Allemagne, nous allons recevoir le E, et le dernier client ne vient pas d'Allemagne à qui nous avons reçu un. C'est la magie de l'IIF Peu de gens l' utilisent en fait. Il n'est pas très courant de l'utiliser, mais c'est un très bon moyen de créer rapidement des conditions dans Tableau. Je vous recommande vivement de l'utiliser. Très bien les gars, alors maintenant nous allons passer à l'étape suivante où nous allons ajouter une autre condition. Nous n'en avons donc pas un seul. Nous pouvons avoir plusieurs conditions. C'est pourquoi nous ne pouvons pas utiliser l'IIF. Nous devons revenir aux déclarations de la Floride. Voyons donc comment nous pouvons le créer. Je vais le dupliquer à nouveau, un de ces champs. Alors allons-y et faisons-le. Ensuite, allons-y et modifions-le. J'appelle ça des déclarations. Nous allons nous en tenir aux mêmes informations, c'est vrai, la première étant de vérifier l'Allemagne, donc c'est la première condition et L sera A. Maintenant, nous allons ajouter une nouvelle ligne entre le F et le L. Et nous allons ajouter une nouvelle condition en ajoutant le mot clé LF utilisé. Tout comme les déclarations, nous pouvons écrire notre condition. Si le pays est cette fois égal, disons, à la France, que peut-il se passer ? Nous pouvons avoir l'abréviation. Ça y est, nous avons ajouté notre deuxième condition. Comme d'habitude, nous commençons l' exécution de haut en bas. La première condition à vérifier est de savoir si le pays est égal à l'Allemagne. S'il n'est pas correct, il peut passer au. Allons-y pour vérifier les résultats. Allons donc le récupérer dans l'épingle de données et le déposer sur la vue. Nous pouvons maintenant voir qu'il y a un client avec de nouvelles données. Comme vous pouvez le voir, George de France, nous avons obtenu l'abréviation de FR, et c'est parce que le pays est égal à la France. Nous remplissons ainsi la deuxième condition. Les États-Unis, pour John et Amber, ne remplissent toujours aucune de ces conditions. Il doit toujours être exécuté à partir des maux et Maria et Martin peuvent être exécutés dès la première condition où la réponse sera DE. Alors c'est tout. Nous allons maintenant ajouter la dernière étape où nous pouvons ajouter la troisième condition pour le pays USA. Parce que nous en recevons toujours qui ne s'appliquent pas à ces deux clients. Je vais aller dans le même champ cette fois, je ne vais pas le dupliquer, alors allons-y et modifions-le. Et il suffit d'ajouter une autre condition, non ? Je vais donc simplement copier ces informations et ensuite, comme condition suivante, ce sera également pays LSF égal aux États-Unis cette fois Que peut-il se passer alors si cette condition est remplie ? Nous allons obtenir cette abréviation US. Vous pouvez donc voir qu'il est très simple d' ajouter une condition supplémentaire et le LSF. Allons-y. Maintenant, nous pouvons voir dans les résultats tous ces clients qui viennent des États-Unis ont désormais l'abréviation américaine. Et avec cela, nous avons tout couvert de conditions. Et aucun de ces clients ne peut être exécuté à partir du L. Nous n'avons donc aucun NA dans la sortie, ce qui est vraiment bien. Et maintenant, nous pouvons très bien voir dans la vue comment nous avons commencé avec la forme la plus simple de la déclaration, et nous en sommes arrivés à la forme complète des déclarations F. Maintenant, nous allons résoudre la même tâche, mais cette fois en utilisant les instructions gagnantes. Très bien, alors allons-y et créons de nouveaux champs calculés. Nous allons l'appeler country win, puis la syntaxe. Commencez par le cas, puis nous devons spécifier le champ que nous voulons évaluer. Ce sera le pays. Une fois cela fait, nous commençons à définir notre condition. La première condition sera la valeur allemande. Lorsque la valeur est égale à celle de l'Allemagne , que peut-il se passer ? Nous allons avoir l' abréviation DE. C'est ça. La condition suivante sera que pays soit égal à la France, puis l'abréviation sera F, R. Et nous allons passer à la dernière condition, lorsque le pays est égal à États-Unis, alors la valeur sera États-Unis. C'est ça. Vous voyez avec quelle rapidité nous avons défini trois conditions en utilisant le case win. C'est très logique et très facile à créer en ce moment. Si aucune de ces conditions n'est remplie, éliminons la condition non applicable et nous devons y mettre fin. C'est ça. Comme vous pouvez le constater, le calcul est valide et il est très facile à lire car vous avez raison. Tout est donc structuré. J'aime beaucoup utiliser déclarations gagnantes par cas et les comparer à celles de la Floride. Alors c'est tout. Allons-y maintenant et appuyons sur OK pour vérifier les résultats. Maintenant que nous avons une nouvelle dimension, comme d'habitude, à partir du champ calculé, ajoutons-la dans la vue pour vérifier les résultats. Comme vous pouvez le constater, nous allons obtenir les mêmes résultats. Mais dans ce cas, pour cette tâche, je vous recommande d'utiliser le case win, car comme vous pouvez le constater, il est très facile à écrire et à ajuster ultérieurement ou à ajouter des conditions si nécessaire. Ainsi, nous avons appris à utiliser toutes ces opérations logiques afin de créer de nouvelles conditions logiques. bien tout le monde, je vais donc vous montrer un cas d'utilisation très courant que vous pourriez trouver dans nombreux projets où vous allez créer les couleurs des yeux QB en utilisant les conditions écologiques Passons à la source de données volumineuses et nous avons besoin de la sous-catégorie allant des produits, comme d'habitude, aux lignes Ensuite, nous avons besoin des ventes issues des commandes. Mettons-le sur les colonnes. Ensuite, nous allons le trier, nous allons ajouter les étiquettes. Et maintenant, nous avons besoin de couleur pour ce KBI. Allons-y et créons nos nouveaux champs calculés. Nous pouvons appeler les couleurs KBI. Et la logique peut être la suivante. Si la somme des ventes est supérieure à 200 Ks, j'aimerais voir la couleur verte. Tout ce qui se situe entre 200 K et 100 K sera de couleur orange. Et tout ce qui est en dessous de 100 K sera rouge. Nous devons donc maintenant décider la méthode que nous voulons utiliser dans notre calcul. Comme je le recommande, vous devez toujours commencer par l'IIFow. Dans la logique, nous avons plusieurs conditions, nous ne pouvons pas l'utiliser. Iif ne convient que si nous n' avons qu'une seule condition. Iif est absent. La prochaine fois nous allons parler de l'affaire gagnée. Mais comme les conditions sont basées sur la somme des ventes, il s'agit d'un entier. Nous ne pouvons pas utiliser le case win car case wind ne peut accepter que des valeurs de chaîne. C'est également une façon pour nous de ne nous retrouver qu'avec les déclarations de la FL. C'est pourquoi, dans ce calcul, nous allons le construire sur la base des FL. Allons-y et faisons-le. Nous pouvons commencer le contexte ici avec le F, puis nous devons spécifier notre première condition. Tout ce qui dépasse 200 K doit être vert. Nous parlons donc maintenant des ventes sur le terrain. Mais en somme, en raison indivisualisations, nous avons la somme des ventes Donc, si la somme des ventes est supérieure à 200 000 dollars, que peut-il se passer ? Nous pouvons avoir la couleur verte. Voilà pour la première condition. Nous devons maintenant spécifier la condition de l'orange. Tout ce qui se situe entre 200 K et 100 K doit être orange. Donc, précisons à nouveau que L, nous allons avoir le même champ, somme des ventes supérieure à 100 K, puis ce sera orange. Alors maintenant, vous pourriez dire, vous savez quoi, à condition que vous disiez simplement qu'il y a deux limites, n'est-ce pas ? Supérieur à 1 000 et inférieur à 2 000. Eh bien, la première limite, nous l'avons déjà avec la première condition vérifiée. S'il est supérieur à 200 K, il passera au vert. Et cela peut être n'importe quoi qui va être vérifié. Dans ce cas, il sera inférieur à 200. C'est pourquoi je n'ai spécifié ici que la limite inférieure. C'est tout pour l'orange. La dernière question sera la suivante si la somme des ventes est inférieure à 100 000, que peut-il se passer ? Nous allons devenir rouges. Précisons que nous allons avoir un autre LF, somme des ventes, inférieur ou égal à 100 K. Ensuite, c'est le rouge que nous aurons couvert la troisième condition, la troisième couleur. Et nous avons tout couvert. Nous avons couvert toutes les valeurs possibles qui pourraient se produire. C'est pourquoi cela n' a aucun sens de faire des déclarations L. Nous pouvons simplement y mettre fin. Maintenant, vérifions-le, tout va bien. Nous avons maintenant une erreur. Je crois que j'ai raté cet endroit pour le fermer. Maintenant, vérifions-le à nouveau. Le calcul est valide. C'est ça. Nous avons trois conditions pour trois couleurs. Allons-y et appuyons sur OK. Très bien, maintenant nous avons notre dimension ici. Nous allons l'utiliser pour le coloriage, non ? Nous allons le suivre et le déposer sur les couleurs ici. Maintenant, comme vous pouvez le constater, nos couleurs nous divisent . Tabloïd J'ai compris, c'est presque correct. Nous avons donc une orange, rouge, mais celle-ci n'est pas bleue. Allons-y et changeons-le. Nous allons alors passer aux couleurs. Des couleurs idiotes. Maintenant, au lieu du vert comme du bleu, nous allons l' avoir comme un vrai vert. Allons-y et appuyons sur OK. C'est ainsi que nous avons obtenu les couleurs de notre KPI. Comme vous pouvez le constater, toutes les sous-catégories dont les ventes sont supérieures à 200 K. Elles sont toutes vertes Et maintenant, tout ce qui se situe entre 200 K et 100 K, vous pouvez voir qu'ils sont tous orange et que tout ce qui se trouve en dessous est rouge. Comme nous pouvons le constater, nous pouvons faire beaucoup de choses en utilisant ces conditions logiques. Nous pouvons l'utiliser pour créer la coloration dans Tableau. Nous pouvons l'utiliser pour créer de nouvelles informations, comme dans le pays, abréviations qu' il est très nécessaire de comprendre Bien, jusqu'à présent, nous avons appris à créer des logiques conditionnelles dans Tableau et à les évaluer afin de manipuler nos données en fonction des décisions Ensuite, nous allons commencer à parler des opérateurs logiques ou non. 144. Opérateurs logiques : ET, OU, NON: Nous allons maintenant apprendre à combiner, à évaluer plusieurs conditions dans Tableau à l'aide des opérateurs logiques et/ou en apprendre davantage sur l'opérateur. Allons comprendre le concept, puis nous pourrons nous entraîner. Allons-y maintenant. Commençons par l'opérateur et ou. Imaginons le scénario suivant. Supposons que nous ayons une condition où nous vérifiions si les ventes sont supérieures à 100. Et une deuxième condition où nous vérifions si le pays est l'Allemagne. Maintenant, si vous voulez évaluer les deux, vous devez combiner ces deux conditions afin qu'elles fonctionnent ensemble. Nous pouvons utiliser la fin ou l'opérateur entre les deux ici. Nous pouvons utiliser ces deux opérateurs pour combiner la condition A avec la condition B. Et le résultat peut être, en plus épullion habituel, vrai et faux, nos deux opérateurs ou il existe opérateurs logiques utilisés pour combiner plusieurs Supposons maintenant que nous allons les utiliser dans les instructions FL. Voyons à quoi peut ressembler la syntaxe. Commençons par l'opérateur final. Comme vous pouvez le constater, nous avons ici les déclarations F. Ensuite, nous avons nos deux conditions, et entre elles, nous avons l'opérateur final. La condition peut combiner les deux dans une seule déclaration. Si les ventes sont supérieures 1 000 et que le pays est égal à l'Allemagne, nous allons obtenir une valeur élevée. Si c'est vrai, sinon ça va se terminer et nous serons nuls. Il en va de même pour l'opérateur minier. Nous disons ici que si les ventes sont supérieures à 1 000 ou si le pays est égal à l'Allemagne, nous allons obtenir une valeur élevée. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Examinons un exemple afin de comprendre quelles sont les différences entre et Re. Nous avons donc maintenant dans notre tableau quatre clients avec leurs informations de vente et les pays. Donc, la première condition va vérifier si les ventes sont supérieures à un K. Maintenant, examinons les premiers clients nous allons toucher parce que les ventes sont supérieures à 1 000 et les deux dernières seront fausses parce qu'elles sont inférieures à 1 000. Voici donc les informations de la première condition. Ensuite, la deuxième condition que nous avons, c'est de vérifier si le pays est égal à l'Allemagne. Le premier client vient donc d'Allemagne, c'est pourquoi c'est vrai. La seconde ne l'est pas, nous l'avons fausse. Ensuite, l'Allemagne est vraie et la dernière est fausse. Alors maintenant, comme vous pouvez le voir, nous évaluons d'abord le tableau afin d'obtenir le résultat pour chaque condition. Mais maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est combiner ces deux conditions pour obtenir de nouveaux résultats. Donc maintenant, si vous utilisez l'opérateur final, il ne peut renvoyer vrai que si les deux conditions sont vraies et fausses dans le cas contraire. Alors maintenant, combinons ces deux conditions à l'aide de l'opérateur final. Vérifions que la condition est vraie chez le premier client que nous avons , la condition P est vraie également. Nous répondons donc à l'exigence de le faire passer pour le premier client, nous allons obtenir le résultat exact pour le prochain client, Maria. Dans la condition A, c'est vrai, mais dans la condition B elle ne répond pas à l'exigence, les deux doivent être vraies pour la faire passer, c'est pourquoi ce sera faux. Pour le prochain, Martin, ce sera pareil. Donc, la condition A est fausse, B est vraie, les deux devraient être vraies. C'est pourquoi nous allons de toute façon avoir une fausse réponse. Les deux sont faux, donc nous allons devenir faux. Comme vous pouvez le constater, l' opérateur final est très restrictif. Les deux conditions doivent être vraies pour devenir vraies. Sinon, vous obtiendrez immédiatement un faux. C'est ainsi que fonctionne l'opérateur final . Passons à la suivante. Nous avons l'opérateur, ou l'opérateur peut renvoyer vrai si au moins une condition est vraie. Sinon, ce sera faux. Cela signifie que nous avons besoin d'au moins un vrai pour passer dans la sortie. Allons vérifier à nouveau l'exemple. Pour le premier client, nous répondons à l'exigence. Nous en avons plus d'un. Les deux sont vrais. C'est pourquoi , dans le résultat, nous deviendrons vrais. La suivante est vraie à la condition A. Faux à la condition B. Au moins nous en avons une, donc nous répondons aux exigences. Ce sera vrai également, le troisième pareil, le troisième pareil, donc nous en avons au moins un vrai et la condition B. C'est pourquoi, pour Martin, nous allons faire en sorte que ce soit vrai. Mais pour le dernier client, George, les deux sont faux. Nous avons besoin d'au moins un vrai pour devenir vrai, c' est pourquoi le résultat sera faux. Comme vous pouvez le constater, l'opérateur est moins restrictif que les extrémités. Nous avons besoin d'au moins un vrai pour obtenir un vrai à la sortie. C'est ainsi que l'opérateur end and O fonctionne dans Tableau afin de combiner plusieurs conditions. Une autre chose à noter ici également est que si vous utilisez end et O, nous évaluons le résultat final de la condition. Nous n'évaluons pas le tableau lui-même. Nous évaluons les résultats que nous avons obtenus grâce au. Nous allons parler du troisième opérateur, l' opérateur de l'écrou. Prenons donc un exemple. Nous allons avoir le tableau suivant. Et dans notre cas, les ventes sont supérieures à 1 000. Nous n'utiliserons donc pas l'opérateur d'écrou pour combiner deux conditions, par exemple avec l'objectif ou l'opérateur. Mais cette fois, nous allons inverser les résultats de la maladie. L'opérateur d'écrou est un opérateur logique inverse. Cela va revenir à vrai si le résultat de la condition est faux. Et il retournera faux si la condition est vraie. Si tu lui dis d'aller à droite, il ira à gauche. Si tu lui dis d'aller à gauche, il ira à droite. Cela va donc faire exactement le contraire. Voyons donc ce qui va se passer si nous disons « non » à cette condition. Si vous utilisez l'opérateur d'écrou pour le premier client, vous obtiendrez une valeur fausse car la valeur est vraie. Pareil pour le deuxième client, vous obtiendrez un faux. Mais pour les deux clients suivants, vous obtiendrez la réponse vraie, car le résultat de cette condition est faux, comme vous pouvez le constater. Nous allons inverser la vérité. Nous allons obtenir exactement le contraire si vous l'utilisez Cela ressemblera donc à ceci dans le calcul dans Tableau. Encore une fois, nous avons notre énoncé F, notre condition, mais juste avant la condition, nous allons aller mettre des noix. Et avec cela, vous inversez tout. Maintenant, ce que vous dites ici dans ces conditions, si les ventes ne sont pas supérieures aux 1 000, nous allons réduire la valeur. Cela signifie donc que tout ce qui est égal à 1 000 ou inférieur à 1 000 sera faible. Nous sommes en train d'inverser les résultats. Voilà, c'est ainsi que fonctionne l'opérateur d'écrou. Revenons maintenant à Tableau et mettons pratique ces trois opérateurs. Très bien, nous allons maintenant passer à notre source de données volumineuses. Reportons les informations des clients. Nous allons donc obtenir le numéro du client, le prénom, le pays et les scores également. Mais je voudrais montrer les valeurs discrètes des scores. Passons au mode discret. Ensuite, nous avons besoin d'une mesure. Passons aux commandes et enregistrons les ventes, inscrivons-les sur les caums, comme vous pouvez le voir Nous avons maintenant, pour chaque client, le total des ventes qu'il a commandées. La tâche consiste maintenant à ne pas afficher toutes les ventes de tous les clients. Nous voulons nous concentrer sur un groupe spécifique de clients. Nous voulons maintenant afficher les ventes uniquement pour les clients qui viennent d'Allemagne et dont le score est supérieur à 50. Cela étant, nous avons deux conditions et nous pouvons utiliser l'extrémité ou l'opérateur pour les combiner. Comme d'habitude, nous allons créer notre nouveau champ calculé, que nous appellerons ventes. Nous allons commencer par les déclarations F. Nous devons maintenant écrire nos conditions. Donc, première condition, le pays doit être égal à l'Allemagne. Le champ de campagne, nous l' avons ici, doit être égal à celui de l'Allemagne. Maintenant, puisque nous assistons à la fin de la tâche, elle sera également là. Et pour relier la condition à la deuxième condition, le score doit être supérieur à 50, le score du terrain doit être supérieur à 50. Nous avons maintenant nos deux conditions. Les deux sont connectés à l'opérateur fourmi. Maintenant, si les deux sont vraies, que peut-il se passer ? Nous pouvons montrer la valeur des ventes. Ensuite, nous allons dire « ventes », sinon ce sera nul qui définira. Nous allons terminer les déclarations selon lesquelles nous pouvons voir que le calcul est valide, que tout va bien. Alors allons-y et essayons ce qui peut arriver. Allons-y et cliquons sur OK. Maintenant que nous avons notre nouveau champ dans les données sur le côté gauche, il s'agira d' une mesure continue car le résultat sera le chiffre d'affaires. Nous allons maintenant vérifier les valeurs. Mais je voudrais d'abord me débarrasser de ces diagrammes par. Je vais simplement passer aux détails des ventes , puis les déplacer à nouveau vers la vue ici à l'APC Nous avons donc maintenant ces valeurs. Faisons part de nos nouvelles ventes à l'opérateur final et ajoutons-les également à la vue. Il suffit de l' agrandir un peu pour voir les en-têtes. Très bien, alors allons-y voir les clients. Prenons le client numéro deux, vous pouvez voir que le pays est égal à l'Allemagne Nous avons donc le premier vrai et le score également, supérieur à 50. Nous avons donc une autre vérité. Avec cela, nous allons obtenir une sortie vraie. C'est pourquoi nous observons la valeur des ventes à la sortie. Passons à la suivante. Nous avons le client numéro trois. Vous pouvez voir que le pays n'est pas l'Allemagne, nous avons donc ici la France. La première condition sera donc fausse. Immédiatement, le résultat sera faux car les deux devraient être vrais. Mais nous pouvons vérifier la deuxième valeur, vous pouvez également voir le score, pas supérieur à 50. Les deux échouent. Et la sortie peut également échouer. C'est pourquoi nous obtenons Et, nous n'obtenons pas les ventes. Bien, passons maintenant à un autre client, le numéro 23. Vous pouvez voir que les clients viennent d'Allemagne. La première condition est remplie. Nous avons obtenu notre premier vrai, mais le score n'est pas supérieur à 50. La deuxième condition a échoué. C'est pourquoi nous n'avons obtenu aucun résultat. Comme vous pouvez le constater, l' opérateur final est très restrictif. Tout doit être vrai pour obtenir des résultats. C'est ça. C'est ainsi que fonctionne l'opérateur final . Passons au suivant. Nous voulons montrer les ventes uniquement aux clients qu'ils viennent d'Allemagne ou que le score est supérieur à 50. La logique est très simple, non ? Mais ici, nous devons changer d'opérateur sur la façon dont nous combinons ces deux conditions. Nous allons avoir la même chose. C'est pourquoi je vais aller voir les ventes et le dupliquer, puis nous allons le modifier. Nous allons changer le nom en Or, et nous avons les mêmes conditions si le pays est égal à l'Allemagne, mais cette fois ou si le score est supérieur à 50, c'est pourquoi je vais aller ici et changer en opérateur Or. Je voudrais maintenant mentionner que ces fonctions logiques sont très proches de la langue anglaise. Si vous vous contentez de lire ce code, c'est comme si vous disiez une phrase en anglais. Donc, ce que vous faites ici, c'est si le pays est égal à l'Allemagne, ou si le score est supérieur à 50, alors montrez les ventes. C'est ça. Vous voyez, c'est comme traduire une phrase anglaise en code Et c'est très facile à écrire et à lire, donc c'est vraiment logique. Maintenant, préparons notre calcul. Vous pouvez voir que c'est valide. Allons-y et appuyons sur OK. tout de suite, nous pouvons voir dans le point de vue que nous obtenons plus de valeurs que la fin car la fin est très restrictive. Maintenant, allons voir quelques clients. Vous pouvez voir que le premier que nous avons, pays différent de l' Allemagne, vient de France. La première condition a échoué, alors gardons espoir pour la suivante. Mais le score est supérieur à 50, qui signifie que ce client répondra à l'exigence. Il suffit d'en avoir une seule vraie. C'est pourquoi nous avons les ventes et les résultats réalisés par le prochain client. Les deux conditions viennent d'Allemagne, plus de 50. C'est pourquoi nous avons les ventes comme l'opérateur final. Mais pour le troisième client, comme vous pouvez le constater, la première condition a échoué parce que la France a échoué et la seconde également parce que le score n'est pas supérieur à 50. C'est pourquoi les deux ont échoué et nous n' avons aucun résultat. Nous devons au moins obtenir quelque chose aux sorties. Voilà, c'est ainsi que fonctionne l'opérateur. Bien, nous avons maintenant la tâche suivante pour vous afficher les ventes uniquement pour les clients qui viennent d'Allemagne ou de France. Vous pouvez maintenant faire rebondir la vidéo pour terminer la tâche, et une fois que vous avez terminé, vous pouvez la reprendre OK, alors voyons comment nous pouvons le faire. Nous pouvons créer un nouveau champ calculé. Nous pouvons l'appeler « Pays de vente ». Et nous allons commencer par les déclarations. Ensuite, nous avons les deux conditions. Le client doit être originaire d'Allemagne ou de France. Le premier sera le pays égal à l'Allemagne et l'opérateur ou le client pourra être allemand ou français, pays égal à la France. Que peut-il se passer si l'une de ces conditions est remplie ? Nous allons avoir les ventes, puis les ventes, et c'est tout. Mettons-y fin. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Allons-y et frappons, d'accord. Comme d'habitude, nous allons vérifier les valeurs. Faisons-le glisser et déposez-le ici dans la vue, nous l'avons ici au milieu. Agrandissons-le un peu et voyons les clients. Maintenant, nous ne vérifions qu'un seul champ, mais dans deux conditions. Soit le pays, soit la France, soit l'Allemagne. Le premier client que nous voyons vient de France. Nous allons obtenir la valeur. Dans le second cas également, nous allons obtenir la valeur des ventes. France, États-Unis. Nous n'obtiendrons aucune valeur car cela ne fait pas partie de la condition. Comme vous pouvez le constater, les ventes de tous les clients viennent de France ou d'Allemagne. OK, maintenant je vais vous montrer rapidement quelque chose. Revenons à notre champ calculé, le pays de vente, et modifions-le. Maintenant, au lieu d'avoir ou d'utiliser l'opérateur maintenant, nous disons que le client doit venir d'Allemagne et en même temps de France. Ça a l'air bizarre, non ? Alors allons-y et essayons-le. Appuyons sur OK et vérifions les résultats. Vous pouvez voir que le pays de vente est complètement vide Nous ne voyons donc aucune valeur, car dans notre situation, le client ne doit provenir que d'un seul pays. Nous ne pouvons pas avoir cette condition logiquement. Du point de vue des données, cela n'est pas possible. Très bien, les gars, qu' avons-nous appris à la fin ? Passons à côté de l'opérateur de l'écrou. D'accord, nous avons maintenant la tâche suivante. Afficher les ventes de tous les clients qui ne viennent pas d'Allemagne. Si le client vient d' un autre pays, nous allons voir les ventes et la vue. Mais s'il s'agit d'un client allemand, cela devrait être nul. Très bien, alors allons-y et créons un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler Sales Germany. Et nous allons également avoir les déclarations F. Nous avons donc maintenant deux façons de procéder. La première option, et la plus longue, consiste à créer une condition pour chaque valeur dans le pays. Outre l'Allemagne, nous allons faire quelque chose comme ce pays au même titre que les États-Unis. Ensuite, nous allons dire Ou pays est égal, par exemple, à l'Italie. Et puis pour le suivant, ou le pays est égal à la France. Comme vous pouvez le constater, je crée une condition pour chaque valeur provenant de ce pays de dimension. Bien entendu, si vous avez une longue liste de pays, vous finirez également par poser de nombreuses conditions. Que peut-il se passer si un nouveau pays entre dans votre source de données ? Que peut-il se passer ? Vous pouvez toujours accéder au calcul et l'ajouter comme condition. Dans cette option, nous incluons toutes les valeurs que nous voulons voir dans la vue, mais il existe une meilleure façon de le faire en excluant uniquement l'Allemagne. Allons-y et retirons tout d'ici. Nous allons dire si le pays est égal à l'Allemagne, et cette fois avant la condition. Nous allons ajouter l'opérateur ici. Nous allons tout inverser. Si les clients ne viennent pas d'Allemagne, que peut-il se passer ? Nous allons montrer les ventes, puis les ventes, et c'est tout. Comme vous pouvez le constater, c'est très court et simple. Nous excluons simplement une valeur. Il n'est pas nécessaire d' ajouter toutes les valeurs. Nous n'avons pas à nous inquiéter de la présence d'une nouvelle valeur de pays dans la source de données. Tout ce qui n'est pas en Allemagne, nous allons montrer les ventes. Allons vérifier les valeurs. Je vais y aller et appuyer sur OK. Maintenant, comme d'habitude, nous allons ajouter un nouveau champ calculé à notre source de données. Faisons glisser la contribution à la vue pour vérifier les valeurs. Il suffit de grossir un peu la tête pour le lire. Puis faites défiler la page vers le haut et les premiers clients viennent de France. Nous allons obtenir les informations de vente. Le prochain produit allemand que nous avons maintenant ici, nous avons également le client, cinq d'Allemagne, six également d'Allemagne. Nous n'avons aucune information de vente. Nous pouvons donc constater que tous les clients qui ne viennent pas d'Allemagne ont également réalisé des ventes dans ce domaine. Nous pouvons vérifier qu'en triant les pays et triant comme ça, ainsi que toutes ces valeurs provenant de France, nous obtiendrons toujours des informations sur les ventes. Et si nous allons en Allemagne, vous verrez que tous les clients allemands n' ont aucune information de vente dans ce domaine. Ils disent que nous allons obtenir, encore une fois, les valeurs. Comme vous pouvez le constater, il est très facile à utiliser et très utile pour créer des filtres, etc. Et aussi pour se concentrer sur un groupe spécifique de clients. À notre avis, cela concerne les trois opérateurs. Ils sont vraiment agréables à utiliser. tout le monde. C'est tout pour les opérateurs logiques. Nous avons ainsi abordé les huit fonctions logiques de Tableau. Ce sont des fonctions vraiment importantes car elles nous aideront à prendre des décisions fondées sur les données dans le cadre de l'analyse. Nous avons ainsi abordé le dernier groupe de fonctions de la catégorie « calculs au niveau des lignes ». Nous avons appris une quarantaine de fonctions de Tableau. Ensuite, nous allons découvrir les calculs agrégés dans Tableau. 145. Tableau | Fonctions d'agrégation : SUM, AVG ; COUNT, COUNTD, MAX, MIN: Très bien, nous allons maintenant parler du deuxième type de calculs que nous avons dans Tableau, les calculs agrégés. Et j'ai divisé les fonctions en deux groupes. Le premier groupe va agréger les mesures dans notre source de données . Nous avons donc la somme, le nombre moyen, etc. Et le deuxième groupe, où nous pouvons agréger les dimensions de notre source de données. Et ici, nous n'avons qu'une seule fonction. Nous avons les attributs. Nous allons maintenant nous concentrer sur le premier groupe, à savoir comment agréger les mesures dans Tableau. Bien, la première question est donc la que sont les calculs agrégés dans Tableau ? Si vous utilisez ces calculs, vous allez agréger les lignes de la source de données, placer le résultat au niveau de la visualisation des détails. Cela signifie que la dimension que vous utilisez dans la vue contrôlera la granularité de la mesure Prenons un exemple rapide. Pour le comprendre, supposons que nous ayons la table des commandes dans notre source de données. Nous aimerions connaître le total des ventes par produit. Dans cet exemple, les ventes sont une mesure et le produit est la dimension. Pour trouver le total des ventes, nous pouvons utiliser la fonction Sum dans Tableau. Ça ressemble à ça. Nous pouvons utiliser la somme des ventes dans la vue. Nous pouvons avoir une seule dimension, les produits. C'est lui qui va contrôler le niveau de détail de la vue. Et puis nous avons le résultat de la fonction sum. Nous allons mettre ici les résultats des agrégations. Maintenant, avec ce tableau, je vais regrouper les lignes des commandes par produits. Comme vous pouvez le constater, le premier groupe est basé sur le produit numéro un. Ensuite, nous avons le deuxième groupe pour le numéro de produit 23.4 Comme vous pouvez le voir, les commandes sont maintenant divisées en groupes Au niveau de la visualisation, nous n'aurons exactement qu'une seule ligne pour chaque groupe. Cela signifie que pour le produit , nous ne pouvons avoir qu'une seule ligne. Ensuite, le tableau va résumer toutes les ventes au sein de ce groupe. À la fin du résultat, nous pouvons avoir la valeur 40. Comme vous pouvez le constater, les calculs agrégés regroupent les lignes de la source de données et présentent sous forme d'une seule ligne en sortie dans les visualisations destinées à passer au groupe suivant Pour les deux, nous ne pouvons avoir qu'une seule ligne et le résumé des ventes sera de 50 Et la même chose va se produire pour le produit 3, nous allons avoir ici deux rangées et le résumé sera 45 De plus, pour le P quatre, nous avons également une rangée de visualisations avec seulement 15 ventes au total Comme vous pouvez le constater, le calcul agrégé va regrouper les lignes de la source de données et les présenter sous forme de valeur unique dans les visualisations Et le niveau de détail dépendra de la dimension utilisée dans la vue. C'est pourquoi nous disons que les calculs agrégés vont amener les données au niveau de la visualisation des détails. Et ce n'est pas comme les fonctions calculs au niveau des lignes où nous avons calculé chaque valeur sur la même ligne. Nous avons donc calculé le nombre de lignes pour qu'il reste exactement comme avant. Voici donc comment fonctionnent les calculs agrégés. Et nous n'avons pas qu'une seule fonction. Nous avons ici de multiples fonctions. Donc, dans le premier cas, nous avons la somme que nous venons d'apprendre. Il peut renvoyer la somme totale de toutes les valeurs d'un champ. Et puis il y en a une autre, la moyenne. Il va renvoyer la moyenne de toutes les valeurs. Ensuite, nous avons le décompte. Il va compter le nombre de valeurs dans un champ. Ensuite, nous avons une autre fonction très similaire appelée count D. Cette fois, nous allons compter le nombre de lignes uniques dans un champ. Ensuite, nous avons le maximum et le minimum. Il peut renvoyer la valeur maximale ou la valeur minimale d'un champ. Maintenant, si vous vérifiez la syntaxe de ces fonctions d'agrégation, ce sera le plus simple. Si vous la comparez à d'autres fonctions, elles suivent toutes le même schéma, elles commencent donc toujours par le nom des fonctions. Par exemple, la somme, la moyenne, le nombre, etc. Et ils n'acceptent tous qu'un seul champ. Comme vous pouvez le constater, nous avons la somme des ventes, la moyenne des ventes, etc. Nous n'avons donc qu'un seul argument, et il est très simple. Passons maintenant à Tableau et commençons à pratique ces fonctions d' agrégation. OK, revenons donc à notre petite source de données. Passons aux produits, et comme d'habitude, nous allons obtenir la catégorie ainsi que le nom du produit. Maintenant, ces deux dimensions vont définir le niveau de détail et le nom du produit sera celui qui contrôlera. Nous avons donc ici les cinq produits contenus dans notre source de données. Désormais, pour créer des calculs agrégés dans Tableau, il existe deux méthodes. Tu vas le faire. Localement, directement uniquement pour cette vue, ou globalement en créant un nouveau champ calculé, qui sera disponible pour toutes les autres feuilles de calcul Maintenant, allons vérifier les premières méthodes dans lesquelles nous allons aller et créer un calcul agrégé rapide. Nous allons passer aux commandes et nous allons prendre les ventes. Il suffit de le glisser-déposer ici sur la vue. Comme vous l'avez peut-être déjà remarqué, Tableau essaie toujours d'agréger les données lors des visualisations, et pour cela, Tableau va utiliser les fonctions agrégées Comme vous pouvez le constater, nous avons les ventes, mais avant cela, nous avons la somme des ventes. Cela signifie que Tableau utilise la fonction sum afin d' agréger les données dans la vue. Il s'agit de la méthode par défaut de Tableau pour agréger les données. Cela signifie que dans Tableau, le type de calcul par défaut peut être utilisé. Sur la mesure se trouvent les calculs agrégés. Et la fonction par défaut qui sera toujours utilisée est la somme. Maintenant, pour modifier la fonction utilisée dans les agrégations, nous pouvons accéder à la mesure ici, en cliquant dessus avec le bouton droit de la Et nous voyons ici que notre champ est une mesure. Et en utilisant la fonction somme pour changer cela, passons à la mesure et nous pouvons trouver ici une liste de toutes les différentes fonctions d'agrégation que nous avons dans Tableau. Nous avons la somme, la moyenne, le décompte, le nombre, le distinct, le minimum, le maximum, etc. Maintenant, par exemple, nous pouvons aller ici et le remplacer par la moyenne. Maintenant, au lieu de la somme des ventes, nous avons une moyenne des ventes. Et en ajoutant le résultat, nous pouvons obtenir les moyennes. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. En un seul clic, nous modifions la fonction d'agrégation. , il n'a pas besoin de beaucoup de configurations comme nous verrons plus loin dans le tableau, par exemple des calculs ou des expressions LOD. Celui-ci est donc très simple. Si vous souhaitez modifier la fonction, passez simplement à la mesure radicale qui s'y trouve. Et puis vous avez ici une liste de toutes les fonctions que vous pouvez configurer. Et bien entendu, tout ce que je choisis maintenant parmi ces fonctions n' affectera aucune autre feuille et n'affectera pas notre source de données. Ici, nous avons toujours les ventes. Nous n'avons aucun champ appelé ventes moyennes, il ne peut donc être disponible que localement pour cette visualisation. Cela nous amène à la deuxième méthode où nous pouvons créer une fonction agrégée disponible dans le monde entier pour toutes les autres feuilles de calcul ou classeurs connectés à la source de données Bien, disons maintenant que j' aimerais avoir un champ supplémentaire dans ma source de données pour trouver le total des ventes. Pour ce faire, nous allons créer de nouveaux champs calculés. C'est vraiment simple. Nous allons l'appeler Total Sales. Ensuite, pour voir les fonctions d' agrégation dans Tableau, nous pouvons consulter les documentations ici . Passons à All. Ensuite, choisissons Aggregate. Vous trouverez ainsi toutes les fonctions d'agrégation dans Tableau. À l'intérieur, vous pouvez également trouver les expressions LOD que nous avons ici, le correctif, etc. Trouvez le total des ventes. Nous allons avoir la fonction sum et, comme vous pouvez le voir, elle a besoin d'une expression. Ce seront les soldes. Il ne s'agira que d'un seul champ. Nous allons avoir les soldes. Et c'est tout. Comme vous pouvez le constater, le calcul est valorisé. Allons-y et frappons, d'accord. Cela nous a permis d'obtenir une nouvelle mesure continue dans notre source de données. Mais ici, la différence entre les calculs agrégés et les calculs au niveau des lignes, c'est que ces calculs se feront à la volée, lorsque le calcul au niveau des lignes stockera les données dans la source de données. Cela signifie que si vous consultez les données de la source de données ou si vous consultez les données d'ici, vous pouvez constater que nous n'avons aucune information sur les ventes totales. Maintenant, si vous parcourez les données, nous n'avons aucun champ supplémentaire appelé ventes totales. Parce que ces informations ne seront pas recalculées à partir de Tableau et stockées dans la Cela peut se produire à la volée lorsque vous introduisez le champ dans la visualisation. Cela signifie que Tableau n'exécutera pas immédiatement les calculs agrégés au fur et à mesure que vous les créez , puis ne placera pas le résultat dans la source de données. Tableau s'en chargera à la volée. Cela est dû au fait que Tableau ne connaît pas le niveau de détail dont vous avez besoin lors des visualisations. Comme vous le savez, la source de données possède le niveau de détail requis. C'est pourquoi un seul type de calcul, les calculs au niveau des lignes, peut être préexécuté et stocké dans la source de données, le reste pouvant être effectué à la volée. Cela signifie que notre nouveau champ calculé utilisant les fonctions d'agrégation ne stockera aucune donnée dans la source de données. Les données vont être calculées. Une fois que vous l'avez glissée dans la vue, elle restera vide tant que vous ne l'utiliserez pas. Allons-y et fermons ça ici. Et faisons-le glisser vers la vue pour vérifier les résultats. Maintenant, dans cette vue, nous avons obtenu le total des ventes produit, car le nom du produit va contrôler le niveau de détail. Supposons que vous souhaitiez connaître le total des ventes par catégorie. Dans cette vue, vous devez supprimer le nom du produit. Pour ce faire, nous allons supprimer le nom du produit de la vue. Et cela nous a permis d'obtenir le total des ventes pour chaque catégorie. Cela signifie que les calculs agrégés ou la granularité des mesures dépendront du niveau de détail des visualisations La dimension peut tout contrôler. allons contrôler le niveau de détails que nous voyons dans la vue. Voyons maintenant comment Tableau a mis ces chiffres en évidence. OK, donc dans la source de données, nous avons 15 commandes. Et dans les visualisations, nous avons dit, d'accord, nous aimerions que la catégorie Tableau soit sélectionnée et que cette catégorie soit associée aux visualisations Et à l'intérieur, il y a deux valeurs. Nous allons donc nous procurer les accessoires et les moniteurs. Nous n'allons donc avoir avec cela que deux rangées. Ensuite, nous pouvons avoir les ventes, les ventes totales. Tableau va procéder à l'agrégation des ventes pour chaque catégorie. Comme vous pouvez le voir, Tableau va diviser les commandes en deux groupes. L'un avec la catégorie accessoires et l'autre avec le moniteur. Maintenant, pour trouver le total des ventes du tableau des accessoires , il suffit d' agréger toutes ces valeurs des ventes et de mettre le résultat en sortie. Le premier, qui en aura environ 2377 pour la prochaine table de groupe, pourra faire de même Pour toutes ces commandes inférieures à la catégorie, surveillez et agrégez toutes les valeurs que nous allons obtenir autour de 4 129. Comme vous pouvez le voir, le tableau peut diviser les lignes en fonction la dimension utilisée dans les visualisations de cet exemple Ça va être par catégorie, ça va le diviser en deux groupes. Ensuite, vous pouvez appliquer les fonctions d'agrégation. Passons à la suivante . Nous aimerions connaître les ventes moyennes pour chaque catégorie. Pour ce faire, nous allons créer de nouveaux champs calculés, que nous allons appeler Average Sales. La fonction est très simple. C'est l'AVG, la moyenne. Ensuite, nous pouvons avoir nos ventes sur le terrain et c'est assez simple. Allons-y et appuyons sur OK. Et comme d'habitude, nous allons obtenir un nouveau champ vide dans la source de données, mais une fois que nous l'avons glissé et frotté sur la vue, le calcul sera effectué. C'est ce que nous allons faire. Nous pouvons trouver les ventes moyennes pour chaque catégorie. La façon dont Tableau a effectué les calculs est très simple. table va à nouveau diviser les lignes à l'intérieur des autres en deux groupes. Le premier groupe pour les accessoires, donc c'est parti et. Toutes ces valeurs intégrées aux ventes. Ensuite, il sera divisé par le nombre total de commandes dans cette catégorie. Ici, nous avons environ huit commandes. La valeur finale sera d'environ 297. La même chose va se produire pour la deuxième table de groupe, où nous allons additionner toutes ces valeurs, puis les diviser par sept car nous n'avons que sept commandes pour le moniteur et nous en obtiendrons 590. Nous pouvons constater à nouveau que cette catégorie de dimensions détermine la manière dont le calcul peut être effectué et la manière dont les données seront réparties. C'est tout pour la fonction moyenne. Passons à la suivante. Nous avons le décompte. Supposons que nous aimerions trouver les commandes pour chaque catégorie. Pour ce faire, nous pouvons créer à nouveau un nouveau champ calculé, que nous appellerons numéro de commandes. La fonction est très simple, nous allons donc utiliser les nombres, et à l'intérieur, nous n'avons besoin que d'un seul champ. Cette fois, nous allons compter les numéros de commande. Pour ce faire, nous utilisons le numéro de commande et c'est tout. Nous comptons le nombre d'identifiants de commandes que nous avons dans notre source de données. Le calcul est valide, allons-y. OK. Comme d'habitude, nous allons obtenir une mesure continue dans notre source de données. Allons le déposer dans la vue et vérifier les résultats. Nous pouvons voir que dans les accessoires, nous avons reçu huit commandes, et dans le moniteur, nous en avons reçu sept. Voyons maintenant comment Table s' y prend. C'est très simple. Encore une fois, nos données sont divisées et Tableau va commencer à simplement compter les lignes Alors, combien de rangées avons-nous à l'intérieur des accessoires ? Il y aura huit rangées. Nous avons ici huit commandes. Et si vous comptez les rangées du moniteur, vous recevrez également sept commandes. Avec la fonction count, nous comptons simplement les lignes. Cela signifie que dans les accessoires, nous avons reçu huit rangées et sur le moniteur, nous avons reçu sept commandes. Il y a une autre particularité à propos du décompte Supposons que nos données contiennent des valeurs nulles Supposons que nous n' ayons aucun numéro de commande. C'est vide, c'est nul. Alors, que peut-il se passer ici ? Tableau ne le comptera pas. Donc, dans cet exemple, Tableau va compter seulement six au lieu de sept, nous allons en avoir six. Et cela affectera également la fonction précédente, la moyenne telle que nous l'avons appris auparavant. Il va falloir additionner toutes ces valeurs, puis elles pourront être divisées par le nombre de commandes. Disons donc que nous avons ici un zéro cette fois. Tableau ne le divisera pas par sept. Tableau va le diviser par six. Et là encore, un rappel que nous devons gérer les valeurs nulles contenues dans nos données au fur et à mesure que nous les apprenons avant d'utiliser la fin z ou l' ifnal Nal, etc. Donc, si nous le divisons par six, cela peut être différent de le diviser par sept, ce qui est plus correct. Désolé, nous avons sept commandes. Il s'agit de six commandes, cela signifie qu'il faut faire attention si vous pensez que vous faites les agrégats par-dessus, qu'il y ait des valeurs nulles ou non Parce qu'avec un zéro ici, nous allons obtenir des résultats inexacts. Nous n'avons pas six commandes, nous en avons sept à l'intérieur du moniteur. Très bien, c'est tout pour cette fonction, le décompte. Très bien, nous allons maintenant passer à une fonction très similaire dans Tableau appelée count D. Elle va renvoyer le nombre de valeurs uniques ou distinctes dans un champ. Cela ressemble beaucoup aux dénombrements, mais nous avons ici une différence entre eux, où nous ne comptons que les valeurs distinctes. Prenons un exemple pour comprendre la différence. Nous aimerions maintenant indiquer le nombre de produits, par catégorie. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Appelons cela le nombre de produits. Cette fois, je vais commencer par le fonctions pour vous montrer les différences entre elles. Et nous allons utiliser le champ ID du produit. Allons-y et sélectionnons-le. Et puis, ok encore une fois, nous avons un nouveau champ calculé. Montrons-le dans les résultats. Et nous pouvons constater que le résultat est très similaire au nombre de commandes passées ici. Encore une fois, nous avons huit produits pour les accessoires et sept produits pour le moniteur. Maintenant, que s'est-il passé ici ? Eh bien, si vous vérifiez les données contenues dans la commande, nous n'avons reçu que deux produits avec les accessoires et seulement deux produits pour le moniteur. Pourquoi nous avons choisi Ta et Civil. Et c'est parce que Tableau va compter le nombre de lignes, qu'il s'agisse de doublons ou non, peu importe Tableau va donc partir et compter. OK, ici nous avons huit rangées, ce qui signifie que nous avons huit produits. C'est pourquoi nous ne pouvons pas utiliser la fonction count pour cette tâche. Nous devons utiliser autre chose où nous allons utiliser le décompte D. Allons-y et modifions-le. Je vais passer aux champs calculés. Il suffit d'ajouter un D après le décompte pour utiliser la fonction suivante. Nous avons donc compté l'identifiant du produit. Allons-y et appuyons sur OK. Et comme vous pouvez le voir dans le résultat, nous en avons maintenant deux pour les accessoires et deux pour le moniteur. Voyons donc comment Tableu va fonctionner ici. Tableau peut compter les valeurs distinctes ou uniques du champ. Cette fois, Tableu va faire attention au contenu du champ, donc il va commencer à compter OK, nous avons ici la souris USP. C'en est une. Ensuite, le suivant nous avons les mêmes informations. Tableau ne le comptera pas du tout. Pareil pour la troisième, puis pour la quatrième commande, nous avons un nouveau produit. Nous avons donc ici une nouvelle valeur, le clavier logistique. Nous en avons donc deux, puis passons aux mêmes choses. Nous avons donc ici les mêmes valeurs. Tableau ne les comptera pas à la fin. Tableau a pris en compte ici deux valeurs uniques. Ici, nous avons deux produits pour les accessoires, c'est pourquoi Tableu va passer à la sortie et en mettre deux La catégorie suivante, nous commençons donc par la même chose, nous avons le moniteur Full HD de LG. Il s'agit d'un produit, le second est le même. La valeur ne la comptera pas, puis passez à la troisième. Comme vous pouvez le constater, il s'agit de nouveaux produits, une nouvelle valeur. Donc ça va compter deux. Et le reste ne comptera rien car cela duplique également la table qui va compter le nombre de valeurs uniques dans le champ C'est pourquoi nous allons également en avoir deux qui sont plus précis. Nous n'avons obtenu que deux produits pour les accessoires et seulement deux produits pour le moniteur. C'est la différence entre le décompte et le décompte D. Le décompte va simplement compter à l' aveuglette Combien de rôles avons-nous dans chaque catégorie Mais le compte D va vérifier le contenu, et il ne comptera que les valeurs uniques et distinctes. Très bien, nous allons maintenant passer aux deux derniers. Nous avons le maximum et le minimum. Ce sont des fonctions très simples dans Tableau. Le maximum peut trouver la valeur la plus élevée dans un champ et les hommes peuvent trouver la valeur la plus faible dans un champ. Allons voir comment cela peut fonctionner. Supposons donc que nous souhaitions afficher les ventes les plus élevées pour chaque catégorie. Pour ce faire, nous allons créer un nouveau champ calculé. Appelons cela les ventes les plus élevées. Ensuite, nous pouvons utiliser la fonction max et nous avons les ventes. C'est très simple, il faut toujours un champ défini. Appuyons sur OK et vérifions les résultats. Mettons les choses en perspective pour voir que ventes les plus élevées d'accessoires sont le 525 et le 1691 le plus vendu pour le moniteur Voyons donc comment cela fonctionne. Comme d'habitude, nos données sont réparties en deux groupes. Nous commençons par le premier groupe, donc le tableau va partir et vérifier toutes ces valeurs. Quelles sont les valeurs les plus élevées de ces ventes ? Ce sera la table 525 qui le présentera en conséquence. Ensuite, nous allons passer au deuxième groupe. Le tableau va donc prendre toutes ces valeurs et les comparer unes aux autres afin de trouver la valeur la plus élevée. Et ce sera cette commande numéro deux qui sera la plus élevée selon nos données pour cette catégorie. Surveillez ça. C'est ainsi que fonctionne la fonction max dans Tableau. Passons à la suivante pour trouver les ventes les plus faibles pour chaque catégorie. Nous allons faire les mêmes choses. Nous allons avoir un nouveau champ calculé, les ventes les plus faibles. Cette fois, nous pouvons utiliser la fonction puis notre champ Ventes qui se définit cliquez sur Ok. Présentons-le également sous forme de résultat pour le comparer. Nous pouvons donc trouver que les ventes les plus basses d'accessoires sont de 56. Et le plus bas pour le moniteur est également de 40. Pareil, Tableau. Je vais vérifier toutes ces valeurs pour le premier groupe, quelles sont les ventes les plus faibles ? Comme vous pouvez le voir, ce sera cette commande, commande numéro dix étant la valeur la plus basse. Ensuite, Tableau va vérifier ces groupes de valeurs afin de trouver la valeur la plus faible, ce sera 139. Tableau ne fait qu' encercler les chiffres, c'est pourquoi nous en avons ici 40, mais en réalité, c'est 39,97. C' Voici comment fonctionnent le max et le main dans Tableau. Comme vous pouvez le constater, les fonctions d' agrégation de Tableau sont très simples. Ces fonctions sont, je pense le didacticiel le plus simple que j'ai créé dans la série Tableau. Très bien les gars, c'est donc tout pour ces six fonctions afin d'agréger les mesures de notre source de données. Nous allons maintenant parler de la façon d'agréger les dimensions à l'aide la fonction très confuse qu'est l'attribut. 146. Fonction d'attribut ATTR: Nous allons parler d'une autre fonction d' agrégation dans Tableau. Mais cette fois, cette fonction va être très spéciale et très confuse. Beaucoup de personnes sont d'abord confuses à propos de la fonction d'attribut dans Tableau. Comme d'habitude, nous pouvons comprendre le concept sous-jacent, puis nous pouvons nous entraîner dans Tableau. Nous avons déjà appris que la fonction d'agrégation va permettre d' agréger les chiffres, les mesures au sein de notre source de données. C'est logique, non ? afficher le total des ventes. Mais maintenant, que diriez-vous d' agréger les valeurs des dimensions, par exemple celles des clients ou des produits ? Comment agréger ces valeurs ? Nous ne pouvons pas utiliser la fonction de somme pour agréger les dimensions. Nous pouvons utiliser la fonction d' attribut, la fonction d'attribut dans Tableau, en agrégeant les valeurs des dimensions de la source de données et en présentant le résultat dans la vue. Mais cette fois, j' aimerais aller agréger les valeurs des clients par produit. Pour ce faire, nous pouvons utiliser l'attribut function. Pour les clients de la vue, nous pouvons avoir deux valeurs. Nous avons d'abord le produit dimensionnel. Celui-ci va définir le niveau de détail de cette vue. Nous avons ici un autre champ où nous pouvons avoir le résultat de l'agrégation des clients, l'attribut du client Ici, nous avons deux options. Le premier, si toutes les valeurs sont identiques, alors il ne renverra qu'une seule valeur, la même valeur. Ou si nous avons plusieurs valeurs, cela va générer un risque. Cela peut sembler très confus ou complexe, mais ne vous inquiétez pas. Reprenons simplement l' exemple ici, puisque nous regroupons les données par produits Tableau va utiliser et que nous regroupons les commandes par produits. Le premier groupe pour le produit numéro un, le second groupe pour deux, etc. Dans les visualisations, nous n' aurons qu'une seule ligne pour chaque groupe, comme toutes les autres fonctions d'agrégation Maintenant, pour le premier groupe, nous allons avoir une rangée, celle payante, et Tableau va vérifier les valeurs des clients de ce groupe. Comme vous pouvez le constater, nous avons les mêmes informations dans ces trois lignes. Nous avons John, John, John. Nous avons la même valeur, nous sommes donc aux premières options. Si toutes les valeurs sont identiques, il ne peut renvoyer qu' une seule valeur. C'est pourquoi la table va revenir. Dans le résultat, John avec cette tablette a implémenté la première option. Passons au groupe suivant. Donc, les deux, comme vous pouvez le voir chez les clients, et les deux, nous avons ici des valeurs différentes. Donc le premier est John, le second est Maria. Maria, nous n'avons pas les mêmes droits en matière de valeurs. Nous avons des valeurs différentes. C'est pourquoi Tablet va exécuter la deuxième option, car nous avons plusieurs valeurs et une table va renvoyer le risque. C'est pourquoi nous avons ici et trompé d'autres résultats. C'est ainsi que fonctionne la fonction d'attribut dans Tableau. Passons aux produits suivants. Voyons que nous avons le P trois et comme vous pouvez le constater nous avons là encore deux valeurs différentes, John et Maria. Ce ne sont pas les mêmes. C'est pourquoi la deuxième option va être activée. Et le tableau aura un astérisque. Autres résultats pour le produit. Quatre, vérifions-le. Nous avons Maria et Maria, nous avons la même valeur. C'est pourquoi la table va exécuter la première option où toutes les valeurs sont identiques , puis nous allons obtenir la même valeur dans la sortie. C'est pourquoi nous avons Maria. C'est tout pour la fonction d'attribut. C'est très simple, non ? Une fois que vous aurez un exemple, tout sera clair. Encore une fois, si les valeurs sont les mêmes, comme ici John, alors nous allons obtenir la même valeur. Et si les valeurs sont différentes, vous avez donc plusieurs valeurs, alors la table contiendra l' Astérix Et maintenant, vous vous demandez peut-être ce que signifie cet Astérix dans la vue Le tableau l'utilisera-t-il comme surlignage ou comme avertissement pour vous indiquer ce champ contient plus de détails sur les clients ? L'Astérix peut également vous aider à comprendre la relation entre les dimensions entre, par exemple, les clients et les produits Comme vous pouvez le constater, pour le produit deux, nous avons plusieurs valeurs, donc c'est comme une relation. Mais pour ce qui est du produit, nous avons une relation individuelle. Nous n'avons donc qu'un seul client pour un seul produit. Cela vous permettra de comprendre la relation entre les dimensions. D'accord, nous avons compris que dans Tableau, nous pouvons bien sûr agréger les mesures comme dans la fonction de somme. Mais nous pouvons également agréger les dimensions de la source de données à l' aide de la fonction d'attribut dans Tableau. C'est donc la tâche principale pour laquelle nous utilisons habituellement la fonction d'attribut pour agréger les dimensions. Revenons maintenant à Tableau pour mettre en pratique cette fonction. Très bien, je vais donc vous montrer un exemple très rapide sur la façon de créer les attributs dans Tableau. Restons-en à la petite source de données. Passons cette fois aux clients. Nous allons également emmener les pays et les villes à la vue. Maintenant, je voudrais agréger la dimension de la ville dans cette vue. Pour ce faire, nous pouvons utiliser l'attribut function. Il y a deux manières de procéder. Globalement ou localement, comme d'habitude, localement uniquement pour cette vue, globalement pour toutes les autres feuilles de calcul Voyons le plus rapide , le plus local. Pour ce faire, nous nous rendons dans la ville d'ici, écrivons un clic dessus, puis vous trouverez cette option entre les dimensions et les mesures. Cette fois, nous avons les attributs. Encore une fois, il ne s'agit pas de la troisième option parmi les métadonnées que nous avons apprises auparavant, à savoir les dimensions et les mesures. Il s'agit simplement d'une fonction d' agrégation que Tableau place simplement entre ces deux options. Ce n'est pas la troisième option, c'est une fonction agrégée. Allons-y et cliquons dessus. Maintenant, nous pouvons voir, à partir du nom du champ, que l'attribut function est appliqué au champ City. Et le niveau de détail de nos visualisations ne correspond plus à la ville comme avant, mais au pays, la ville aura une valeur agrégée Pour la France, nous avons Paris, pour l'Allemagne et les États-Unis, nous avons le risque. Voyons rapidement comment Tableau y est parvenu. D'accord, ici, la fonction d' attribut est très particulière dans Tableau. Ce n'est pas comme toutes les autres fonctions d' agrégation où nous partons de la source de données. Ici, nous partons des visualisations qui dépendent du niveau de visualisation des détails que nous avons dans la vue C'est lui qui va faire le calcul. Nous avons ici les visualisations, le pays et la ville Il se concentrera uniquement sur ces deux dimensions. Au départ, nous avons la France, Paris, et nous avons deux valeurs pour l'Allemagne et deux valeurs pour les États-Unis. Étant donné que la seule dimension du pays que nous avons dans la vue et la ville peuvent être une agrégation, le niveau de détail sera le pays. Cela signifie que nous n' aurons que trois lignes, seulement trois valeurs. Tableau va nous montrer, comme nous pouvons le voir ici sur le côté gauche que nous avons la France, l' Allemagne et les États-Unis. Maintenant, comme nous l'avons appris, Tableu va vérifier les valeurs Si toutes les valeurs sont identiques, nous allons obtenir la même valeur pour la France, nous n'avons qu'une seule valeur ce sera la même valeur, Tableau va la mettre en sortie. Ensuite, le suivant, l'Allemagne, nous avons ce groupe de rangées. Nous avons deux rangées, Berlin et Stuttgart. Nous avons deux valeurs différentes. C'est pourquoi Tableau va mettre l' astérisque à la sortie. Il en va de même pour les États-Unis. Comme vous pouvez le voir, nous avons deux valeurs différentes, nous avons donc plusieurs valeurs et pour cela Tableau peut également afficher l'astrisk sur les sorties C'est pourquoi nous n'avons ici que Paris pour la France et deux Astrisks pour les deux autres pays Vous pouvez donc voir que c' est très simple. Passons à un autre exemple pour comprendre le cas d'utilisation des attributs. Très bien, tout le monde, alors maintenant nous pouvons demander, d'accord, bien. Nous pouvons désormais agréger les dimensions, mais où puis-je les utiliser dans mes tableaux Quel est donc le véritable cas d'utilisation des fonctions d'attribut dans Tableau ? Eh bien, en général, j'ai tendance à utiliser les fonctions d'attribut dans deux cas d'utilisation. Le premier se trouve dans l'infobulle, où je souhaite montrer aux utilisateurs plus de détails sur les agrégations Je vais vous montrer comment je m'y prends habituellement. Passons à la source des mégadonnées , puis aux clients. Prenons, par exemple, le pays, la ville, toutes les informations sur le lieu, ainsi que le code postal. Ensuite, comme d'habitude, nous aimerions afficher les informations de vente. Passons donc aux commandes et classons les ventes dans les colonnes. Et nous allons montrer les étiquettes ainsi que la couleur des soldes. Nous pouvons donc maintenant voir que le niveau de détail de notre visualisation sera basé sur le code postal. Comme cela va nous amener au plus petit niveau de détails, supposons que les exigences exigent que nous disposions du niveau de détail de la ville et non du code postal. Il y a deux manières de procéder. Soit nous pouvons supprimer le code postal de la vue d'ici. Cela nous a permis d'obtenir le niveau de détail de la ville. Mais maintenant, voyons si je souhaite tout de même intégrer les informations du code postal à ce visuel à titre de détails pour les utilisateurs. Je ne peux pas simplement traîner et essayer. Mets-le ici, ça va diviser les données, non ? Vous pouvez voir ici, Paris, que nous avons deux valeurs. Au lieu de cela, nous pouvons utiliser les fonctions d'attribut dans Tableau si nous avons encore besoin de présenter les informations du code postal dans cette visualisation. Comme nous l'avons déjà appris, nous pouvons aller ici et le passer rapidement à un attribut, ou nous pouvons le faire globalement pour le réutiliser dans différentes feuilles de travail Allons-y et choisissons-le. Nous allons créer un nouveau champ calculé. Je vais l'appeler attributs, code postal. La fonction est très simple. Il se trouvera sur l'attribut et n'acceptera qu'un seul champ. Ce seront les codes postaux. Cela doit être une dimension. Ça y est, le calcul est valide. Allons-y et frappons. OK, nous avons donc un nouveau champ calculé, une nouvelle dimension. Allons-y et amenons-le à la vue. Je supprime le code postal. Nous pouvons maintenant comprendre rapidement que le code postal et la ville sont presque au même niveau de détails. Comme vous pouvez le constater, nous avons toujours des valeurs, mais seulement deux pays sont marqués d'un astérisque Nous avons donc le Paris et le Portland. Cela nous permet de comprendre le lien entre le code postal et la ville. Ils sont presque au même niveau, mais nous avons parfois plus de détails. À Paris, nous avons ici différentes valeurs pour le code postal ainsi que pour le Portland. Maintenant, afin de montrer ces détails aux utilisateurs, nous pouvons soit le laisser comme un champ ici en tant qu' en-tête, soit une meilleure méthode afin d'économiser des espaces dans les visualisations et de ne pas afficher beaucoup d'en-têtes Nous pouvons le montrer dans l'infobulle. Pour ce faire, nous allons faire glisser notre champ et le déposer sur les détails. Et puis nous avons ici cette option pour configurer notre infobulle. Allons à l'intérieur maintenant. Comme vous pouvez le voir, nous avons quatre informations, la ville, le pays de vente, et notre nouveau champ, l'attribut code postal. Mais j'aimerais le renommer afin que les utilisateurs puissent le lire plus facilement Ce sera donc le code postal. Allons-y et appuyons sur OK, et maintenant sur Ajouter. Les utilisateurs passent leur souris sur ces informations. Vous pouvez voir que nous avons plus de détails sur la ville. Nous avons les informations du code postal à l'intérieur, et si nous avons plusieurs valeurs, comme à Paris, nous pouvons avoir l'Astrisk que j'ai l'habitude d'expliquer aux utilisateurs Si vous trouvez le risque As, cela signifie que nous avons plus de détails sur les agrégations, ce qui peut inciter les utilisateurs à effectuer analyse plus détaillée des codes postaux plutôt que des villes Nous présentons ainsi les informations du code postal, même si c'est notre niveau de détail dans les visualisations de la ville Il s'agit d'un cas d'utilisation très courant pour l'attribut dans lequel vous pouvez présenter plus de détails pour les visualisations. Même si vous avez des données agrégées très élevées à la vue, nous utilisons le système de réduction qui fonctionne dans Tableau Mais parfois, comme dans la plupart des cas, les utilisateurs veulent voir ces informations, ils veulent voir ces codes postaux et leurs informations de vente. Pour ce faire, nous procédons comme suit. Nous allons créer de nouvelles feuilles, et cette fois nous allons créer une vue où se trouvent le code postal, le niveau de détail, tout ce dont nous avons besoin c'est le code postal et les ventes. Faites glisser et déposez les ventes vers la vue. Agrandissons-le un peu pour voir les informations d'en-tête. Alors c'est tout. Disons que c'est la vente par code postal. Cette vue peut désormais être intégrée à la vue d'origine. Pour ce faire, nous allons revenir à notre vision de la ville en termes de détails. Nous voulons maintenant créer des feuilles de calcul intégrées dans cette vue, dans l'infobulle Passons à l'info-bulle ici. Faisons une nouvelle ligne. Ensuite, nous allons passer à ce menu , les encarts. Avec la première option, le tableau des feuilles va nous montrer toutes les feuilles que nous avons dans ce classeur Ce sera le dernier, ventes par code postal. Allons-y et allons-y. Nous avons maintenant intégré une autre feuille de calcul dans la vue à l'aide de l'infobulle définie. C'est très simple. Allons-y et frappons, d'accord. Passons maintenant à la souris sur ces villes. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant un tableau ou une vue, petite vue à l'intérieur de l' infobulle si vous vous rendez à Paris. Nous voyons maintenant les deux codes postaux, et ce seront les ventes de ces codes postaux. C'est ainsi que je procède habituellement comme étape suivante si les utilisateurs souhaitent voir plus de détails. Mais bien entendu, cela nécessite davantage de calculs et ressources dans Tableau pour intégrer une vue dans une autre. Si les utilisateurs sont satisfaits de l'Astrix, conservez l'attribut Mais s'ils ont besoin de plus de détails, vous devez créer une autre vue , puis la placer dans l'infobulle. Très bien, c'est tout pour le premier cas d'utilisation. Nous utilisons l'attribut pour afficher plus de détails aux utilisateurs si nous avons une forte agrégation dans la vue et nous l'utilisons généralement dans l'infobulle Bien, passons maintenant au deuxième cas d'utilisation, lequel j'utilise habituellement les fonctions d'attribut dans mon projet consiste à vérifier la qualité des données dans les sources de données. En général, si vous travaillez avec des données, vous avez des attentes quant à leur qualité. Et si vous avez des doutes, nous pouvons utiliser les fonctions d'attribut afin d'étudier la situation Supposons, par exemple, que nos données s'attendent à ce qu'il n'y ait qu'un seul pays pour chaque client, les données ne devraient pas permettre, pour une raison ou une autre avoir plusieurs pays pour chaque client. Si vous êtes sceptique quant à ces informations ou nous voulons vérifier la qualité des données que nous obtenons, nous pouvons utiliser les fonctions d'attribut comme celle-ci Nous pouvons, par exemple, prendre l'identifiant du client. Nous pouvons prendre le prénom, le nom de famille, mais maintenant nous aimerions vérifier la qualité du pays. Mais comme notre source de données contient beaucoup de données, il peut être très difficile aujourd'hui de simplement vérifier les valeurs pour comprendre si nous avons plusieurs valeurs pour chaque client ou s'il s'agit d' une relation individuelle. Au lieu de cela, nous pouvons agréger le pays en utilisant la fonction d'attribut. Faisons-le rapidement cette fois . Ou cliquez avec le bouton droit sur le pays et appliquons la fonction d'attribut. Au début, vous verrez peut-être, d' accord, rien n'a changé. Mais maintenant, au lieu de valider rapidement les données, nous pouvons l'utiliser comme filtre. Cliquez avec le bouton droit sur le pays ici et affichez le filtre. Maintenant, sur le côté droit, le tableau va nous montrer toutes les valeurs possibles qui pourraient arriver à cette vue. Nous avons ici l'Astersk. Nous avons la France, l'Allemagne, l'Italie et les États-Unis. Bien sûr, ce qui est intéressant, c'est le premier, je vais donc tout supprimer et sélectionner l'astérisque Maintenant, nous pouvons voir que lorsque nous avons sélectionné l'astérisque, nous n'obtenons aucune donnée. C'est parfait. C'est moi, la qualité des données contenues dans nos données est parfaite et nous avons exactement un pays pour chaque client. Mais si nous commençons à obtenir des données grâce à l'Astérix, cela signifie que nous avons plusieurs valeurs pour chaque client et que nous pouvons étudier cette situation Il s'agit donc d'une analyse ponctuelle de nos données afin de vérifier la qualité des données. Mais disons que le jour suivant ou le mois suivant, nous avons beaucoup de nouveaux clients et nous voulons toujours vérifier ces informations. Nous pouvons créer des tableaux de bord sur la qualité des données pour nous ou pour les utilisateurs afin de vérifier si nos attentes sont correctes, en sélectionnant uniquement l'Astérix Et nous pouvons expliquer que nous nous attendons à ce que cette vue soit toujours vide. Si cette vue n'est pas vide, cela signifie que nous avons un problème de qualité des données. Et nous pouvons ajouter cette information dans le titre. Nous pouvons appeler cela un contrôle de la qualité des données. Ensuite, il s'agit des multiples pays. Ce champ devrait être vide. S'il est vide, alors tout va bien. C'est tout pour le deuxième cas d'utilisation de la fonction d'attribut dans Tableau. Comme vous pouvez le constater, il est très pratique pour les droits des projets de comprendre vos données, vérifier la qualité des données, etc. Ou aussi pour montrer plus de détails aux utilisateurs dans l'infobulle. Très bien, c'est tout pour la fonction d'attribut dans Tableau. Nous avons ainsi couvert nombreuses fonctions importantes dans la catégorie des calculs agrégés. Ensuite, nous pouvons commencer à parler des calculs du LOD dans Tableau. Ils sont vraiment intéressants et importants à comprendre. 147. Tableau | Introduction aux expressions LOD: bon, tout le monde. Nous allons maintenant parler du troisième type de calculs Tableau. Nous avons les expressions LOD ou les calculs LOD. Il s'agit d'un autre type permettant d'agréger les données dans Tableau. Et ici, nous n' avons que trois fonctions : inclure et exclure. Et comme d'habitude, nous devons d'abord comprendre le concept qui les sous-tend. Nous pouvons alors avoir suffisamment d'exemples dans Tableau. Alors allons-y. Très bien les gars, nous pouvons maintenant comprendre, quand avons-nous besoin d'expressions LOD dans Tableau en utilisant cet exemple très simple. Supposons que nous construisions une vue contenant les informations sur la catégorie et le nom du produit. Et maintenant, nous affichons le total des ventes pour chaque produit. Maintenant, en examinant ces deux dimensions, vous pouvez comprendre que le nom du produit contrôle le niveau de détail selon nous. Nous avons donc cinq produits, et avec cela, nous avons cinq rangées. Le nom du produit divise donc les lignes de ce tableau. Mais nous en arrivons maintenant à la question. Si vous souhaitez afficher dans la même vue, dans les mêmes dimensions et dans les mêmes paramètres, vous devez afficher le total des ventes pour chaque catégorie. Eh bien, nous ne pouvons pas le faire tant que le nom du produit figure dans cette vue, car le nom du produit divise la vue en produits Afin d'afficher le total des ventes pour chaque catégorie. Soit vous devez supprimer le nom du produit de la vue en le glissant et en le déposant. Vous pouvez voir maintenant que nous avons obtenu le total des ventes pour chaque catégorie. Mais si vous dites « attendez, attendez », nous avons besoin des informations sur le produit affichées, nous ne pouvons pas les supprimer. Alors allons-y et ramenons-le ici. Si vous avez besoin du nom du produit et que vous souhaitez tout de même connaître le total des ventes pour chaque catégorie, nous devons utiliser les expressions LOD exactement dans le cas où nous avons besoin l'aide d'expressions LOD pour contrôler le niveau de détail de nos agrégations Allons maintenant plus loin et comprenons le fonctionnement du LOD. Bien, nous allons maintenant avoir des informations rapides sur les calculs du LOD. Tout d'abord, le calcul du LOD va permettre d'agréger les lignes de la source de données au niveau de dimension que nous spécifierons dans le calcul. Cela signifie que la dimension des visualisations ne contrôlera pas le niveau de détail Cette fois, nous allons avoir le niveau de détail des expressions LOD. Les calculs LOD, comme les calculs agrégés Tableau va accéder à la source de données afin d'y interroger les données, puis de transférer le résultat dans les visualisations Et le calcul peut se faire à la volée. Cela signifie que Tableau ne peut exécuter le calcul que si vous insérez le champ dans les visualisations. Tableau ne recalculera ni ne stockera les informations dans la source Encore une fois, comment cela fonctionne, les visualisations peuvent envoyer des requêtes à la source de données et la source de données peut répondre avec ses résultats C'est ainsi que Tableau exécute les calculs du LOD. Très bien, tout le monde, nous avons parlé du niveau de détail à plusieurs reprises au cours des didacticiels, mais voyons maintenant ce que nous entendons exactement par niveau de détails. Supposons que nous n'utilisions dans Tableau que la mesure sans aucune dimension. Nous passerons ainsi au niveau 1 et nous obtiendrons, par exemple, le total des ventes si vous utilisez la mesure Sales Tableau. Je vais résumer toutes les ventes contenues dans la source de données et les présenter sous la forme d'une seule ligne, d'une seule valeur. Sans utiliser de dimensions, nous obtiendrons le plus haut niveau d' agrégations. Passons au niveau suivant. Supposons que nous utilisions une dimension telle que la catégorie. Dans notre petite source de données, nous n'avons que deux valeurs. Tableau peut diviser cette valeur en deux valeurs. Ici, nous pouvons voir plus de détails sur nos ventes. Il ne s'agit pas d'une seule valeur, nous l'avons maintenant sous forme de deux valeurs. Cela signifie donc que cette dimension va diviser notre vue en deux lignes. Passons au troisième niveau, supposons que vous utilisiez le pays dans la source de données. Nous avons trois pays, ce qui signifie que nous allons avoir trois rangées. Nous avons maintenant plus de détails sur les ventes. Comme vous pouvez le voir, les ventes seront réparties en trois rangées. Cela signifie donc que le niveau de détail de la catégorie est différent de celui du pays. Dans la catégorie, nous avons deux rangées. À la campagne, on peut avoir trois rangées. Passons au dernier niveau. Si vous insérez le numéro de commande dans les visualisations, vous obtiendrez le plus haut niveau de détails C'est exactement le niveau de détails que nous avons dans la source de données. Notre modèle de données ne contient aucune dimension susceptible de diviser ces lignes de manière plus détaillée. Nous sommes donc maintenant au bas de l'échelle, au plus haut niveau de détail. Et nous pouvons avoir exactement 15 rangées, car nous avons 15 commandes. Cela signifie donc que chacune de ces dimensions va diviser les visualisations en différents niveaux de détail La catégorie va le diviser en deux pays trois, nom du produit quatre, le numéro de commande , le diviser en 15 lignes. Cela signifie que le niveau de détail est le plus élevé au niveau du numéro de commande et qu'il sera le plus bas si vous n' utilisez aucune dimension. C'est le contraire si vous parlez des agrégations. Le niveau d'agrégation le plus élevé, si vous n'utilisez aucune dimension Et vous obtiendrez le niveau d'agrégation le plus bas si vous utilisez une dimension telle que le numéro de commande que nous avons compris, chaque dimension nous amène à un niveau de détail différent En fait, qu'entendons-nous par niveau de détail dans Tableau ? Très bien, les gars, nous allons maintenant comprendre les fonctions LOD dans Tableau. Mais nous pouvons d'abord diviser ces trois fonctions en deux catégories. La première sera la statique. Là où nous n'avons qu'une seule fonction, c'est le fixe. Dans le second cas, nous avons les calculs dynamiques. Et nous avons ici les deux fonctions d'inclusion et d'exclusion. Si vous souhaitez avoir un calcul fixe ou statique, vous pouvez utiliser le mode fixe. Mais si vous avez besoin de plus de dynamique, vous devez utiliser les options d'inclusion et d'exclusion des dimensions. nos visualisations ou dans les expressions LOD, définissez le niveau de détail et chaque dimension possède un niveau de détail différent Par exemple, la catégorie ne comporte que deux valeurs. Cela signifie que le niveau de détails ici est très faible par rapport au numéro de commande, où nous avons le plus haut niveau de détails. Supposons que notre niveau de détail actuel dans la vue correspond au pays. Nous avons donc le niveau trois. Nous pouvons utiliser l'ordre des expressions LOD pour ramener les calculs à un niveau de détail inférieur. Et nous pouvons utiliser la fonction d'exclusion ou la fonction fixe pour l'amener, par exemple, au niveau deux de la catégorie. Mais maintenant, pour présenter les calculs dans la vue actuelle, que peut-il se passer ? Les valeurs peuvent être dupliquées ou dupliquées, comme nous l'avons vu dans le dernier cas d'utilisation, où nous avons les tables et nous avons dupliqué ou répliqué toutes Nous pouvons également utiliser les expressions LOD pour obtenir un niveau de détail plus élevé exemple en utilisant l'inclusion ou le correctif. Mais maintenant, si nous voulons ramener les calculs à la vue actuelle, nous devons effectuer des agrégations comme nous avons fait le nombre moyen de clients pour chaque catégorie Étant donné que le niveau de détail des clients est supérieur à celui de la catégorie, vous devez faire attention aux dimensions que vous utilisez dans les calculs du LOD. Si vous souhaitez amener les agrégations à un niveau de détail plus élevé, vous devez vous concentrer sur les fonctions d' agrégation que vous utilisez afin de ramener le résultat au niveau de détail actuel de la vue Cela signifie donc que nous devons toujours agréger les données afin de revenir à un niveau de détail inférieur ou à un niveau d'agrégation supérieur. Toujours dans ce cas, nous devons utiliser des fonctions d'agrégation afin de revenir au niveau de détail actuel. Mais si nous sommes au-dessus, c'est facile. Il va simplement être dupliqué. Très bien les gars, j' espère que c'était clair. Il s'agit de l'un des concepts les plus complexes de Tableau, si on le compare à tous les autres concepts. Très bien les gars, nous allons maintenant comprendre la syntaxe des expressions LOD. Ils commencent par le nom de la fonction, donc ce sera soit le correctif, soit l' inclusion, soit l'exclusion. Ensuite, nous avons le double de points. Ensuite, nous devons définir les agrégations. C'est comme les calculs agrégés , comme la somme des ventes, la moyenne des ventes, le maximum, etc. Mais l' agrégation la plus courante que nous utilisons ici est la somme de quelque chose. Prenons quelques exemples. Nous pouvons opter pour ce qui suit. Comme nous disons fixe, nous ne spécifiez aucune dimension, puis nous spécifiez les agrégations que nous avons dans cet exemple, la somme des ventes Pensez maintenant aux expressions LOD lorsque vous créez et affichez dans Tableau. Vous devez toujours spécifier les dimensions et les mesures des agrégations. Ici, nous demandons à Tableau de faire la somme des ventes sans prendre en compte aucune dimension. Maintenant, ajoutons des dimensions dans le calcul. Comme par exemple, la catégorie ici. Encore une fois, la même analogie. C'est comme si vous créiez une vue à partir de la catégorie de dimensions et de la somme agrégée des ventes. Bien entendu, vous pouvez ajouter d' autres dimensions comme la catégorie et le nom du produit. Même analogie, nous avons deux dimensions dans la catégorie de vue, nom du produit, puis nous avons la somme des ventes. Maintenant, bien sûr, nous pouvons ajouter d' autres dimensions comme la catégorie, le nom du produit, la même analogie. Nous ajoutons deux dimensions à la catégorie d'affichage et au nom du produit. Et l'agrégation est la somme des ventes. Et bien sûr, nous pouvons utiliser autres fonctions comme l'inclusion ou l'exclusion dans ces exemples ou d' autres agrégations comme la moyenne des ventes, etc. Comme vous pouvez le constater, la création d'une expression LOD est très similaire. Lorsque vous créez une vue, vous devez toujours définir les dimensions, de même que les agrégations issues des mesures Tout dépend donc de la syntaxe des expressions LOD. 148. Tableau | EXPRESSION LOD FIXE: Bien, il y a donc deux types de niveaux de détails. Seigneur, le premier est celui que nous définissons dans nos visualisations. Nous l'appelons LOD viz, et l'autre expression que nous définissons dans les calculs, nous l'appelons expressions LOD Supposons maintenant qu'à l'intérieur des visualisations, nous ayons deux dimensions, la catégorie et le pays. Et nous avons les soldes. Maintenant, sur le côté droit du LOD, si vous utilisez la fonction fixe, disons que nous avons la catégorie fixe, Sum of sales. Ce que nous avons fait ici est exactement comme vous construisez n'importe quel autre point de vue. Il faut toujours une dimension. Et en tant qu'agrégation , Tableau va se faire , disons en interne va créer une vue cachée avec la catégorie de dimensions et la somme agrégée des ventes. Ici, puisque nous disons qu'il s' agit d'une fonction fixe, Tableau ignorera la dimension que nous avons sur la vue, afin qu'elle puisse fonctionner de manière totalement indépendante des dimensions présentées dans la vue. Cela signifie que le calcul sera très précis et peu importe ce que vous allez faire dans les visualisations Rien ne changera dans le calcul de l'expression LOD. Qu'est-ce que je veux vraiment dire ? Supposons que dans la vue, vous ayez ajouté une nouvelle dimension, imaginons le produit, maintenant que vous avez modifié les visualisations Nous avons désormais trois dimensions, catégorie de produit et le pays. Mais l'expression LO D ne changera pas du tout. Il obtiendra exactement les mêmes résultats que possible, catégorie et d'agrégation. Ventes. C'est donc le but principal de la fonction fixe, rendre indépendante des dimensions que nous avons à l'intérieur de la vue. Donc, tout va être statique. Et c'est exactement la principale différence entre cette fonction et les deux autres, inclure et exclure. Comme vous pouvez le constater, créer les expressions LOD est très simple C'est très similaire création de visualisations dans Tableau, car vous faites glisser les dimensions et les agrégations Vous devez plutôt le définir dans le calcul. Et vous devez toujours définir les dimensions et les agrégations. C'est donc très simple. Une fois que vous l'avez compris, passons à la suivante , à l'exclusion. tout le monde, revenons maintenant à notre point de vue où se trouve le nom du produit. Dans les visualisations, nous ne pouvons pas utiliser les calculs agrégés pour afficher la catégorie pi des ventes totales Pour résoudre ce problème, nous allons utiliser les expressions LOD en utilisant la fonction fixe. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Nous l'appellerons catégorie Sales Pi. Nous allons maintenant utiliser la fonction fixe. Commençons donc par corriger les pourboires et utilisons cette suggestion à partir d'ici Maintenant, nous devons définir la dimension. Puisque nous disons « catégorie Pi des ventes » , nous avons besoin de la catégorie. Ajoutons la catégorie de dimension, puis doublons point et l'agrégation peut être la somme des ventes. À la fin, nous devons fermer les paquets. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Nous devons définir la dimension ainsi que l'agrégation dont nous avons besoin dans les visualisations. Allons-y et appuyons sur OK. Mais comme d'habitude, nous allons obtenir un nouveau champ calculé sur la mesure et il sera calculé à la volée. Cela signifie que le tableau ne sera pas affiché maintenant et les résultats ne seront pas stockés dans la source de données. Allons-y, prenons les résultats, glissons-les vers la vue d'ici. Maintenant que nous voyons dans les résultats, nous avons les ventes par catégorie. Nous ignorons la dimension du nom du produit. Et il est entièrement basé sur la catégorie Dimension. Je travaille généralement avec les expressions LOD afin de les comprendre. J'imagine toujours que Tableau crée une vue séparée afin de calculer les expressions LD. Ajoutez-la ensuite à la vue actuelle. Je vais donc vous montrer ce que je veux dire par là. Allons ouvrir à nouveau notre champ calculé. Et sur le côté droit, nous avons ici le tableau de détection des informations sur les sources de données. Je vais aller interroger ces données. Nous parlons de catégorie fixe, ce qui signifie que nous pouvons saisir la catégorie de dimension. Et à l'intérieur, il y a deux valeurs. Nous avons les accessoires et le moniteur. Ensuite, nous avons la somme des ventes. Il s'agit de la table d'agrégation, qui va récupérer les ventes et commencer à faire l'agrégation. Il va donc résumer toutes ces valeurs. Pour les premières sections relatives aux accessoires, nous obtiendrons le total des ventes d'accessoires. Ensuite, Tableau va résumer toutes les ventes pour la deuxième catégorie. Et avec cela, nous obtiendrons le total des ventes en surveillant le résultat de notre calcul. L'expression LOD peut ressembler à ceci. Comme vous pouvez le constater, le niveau de détail de l' expression LOD est complètement différent de celui de la vue. Ici, nous n'avons que deux lignes, et dans la vue, nous en avons cinq. Le tableau des étapes suivantes, dans lequel vous allez fusionner ces résultats avec la vue. Nous avons les trois premiers produits appartenant à la catégorie accessoires. C'est pourquoi nous voyons les valeurs, le total des ventes de l' accessoire dans la vue. Et puis les deux produits suivants appartiennent à la catégorie Moniteur. C'est pourquoi nous observons le total des ventes par moniteur. C'est ainsi que je le fais habituellement pour comprendre les expressions lorsque les choses se compliquent. Maintenant, encore une chose à propos des calculs fixes. Nous disons que c'est statique. C'est réparé. Donc, peu importe ce que je présente dans la vue, nous obtiendrons toujours les mêmes résultats et rien ne changera dans l'expression LOD. Ce que je veux dire par là, c'est allons-y et changeons certaines choses. Supprimons le nom du produit. Vous pouvez voir que nous obtenons toujours les mêmes valeurs. Ajoutons, par exemple, le pays à la vue. Passons aux délégations et ajoutons simplement les pays. Comme vous pouvez le constater, rien à changer. L'expression LD peut avoir exactement les mêmes valeurs et elle est statique. Très bien, les gars, c'est ainsi que fonctionne l'expression LOD fixe dans Tableau. C'est bon. Le cas suivant. J' aimerais créer un histogramme pour mesurer la fidélité du client Cela signifie que j'aimerais que les données relatives au nombre de clients soient réparties en fonction du nombre de commandes. J'aimerais comprendre ici le nombre de commandes passées par la majorité de mes clients. Cela signifie que j' aimerais comprendre le comportement de mes clients. Cela signifie que pour construire une telle chose, nous avons besoin de deux mesures le nombre de clients et le nombre de commandes. Eh bien, avant d'avoir appris à créer des histogrammes, mais à partir d'une seule mesure Si vous avez deux mesures, cette fois nous devons créer des expressions LOD. Alors maintenant, faisons-le étape par étape afin d'apprendre à créer un tel visuel. Très bien les gars, alors commençons par comprendre les données dont nous disposons. Indiquons le nombre de commandes pour chaque client. Passons donc aux clients. Ici, nous sommes à la source des mégadonnées. Prenons ensuite, par exemple, l'identifiant du client. Cela nous permet d'avoir une liste de tous les clients dans la source de données. Passons ensuite aux commandes et prenons le nombre de commandes. Nous avons ainsi obtenu le nombre de commandes pour chaque client. Maintenant, trions les données afin de voir que nous n'avons qu'un seul client avec le plus grand nombre de commandes, 29. Ensuite, nous avons trois clients qui ont commandé le même montant. Nous avons 2083 fois trois clients commandé le même montant Ensuite, nous avons un client qui en a commandé 26. Ensuite, nous avons cinq clients qui ont commandé le même montant. Nous avons 25 commandes, ces cinq clients. Maintenant que nous avons deux mesures, le nombre de commandes et le nombre de clients, nous devons transformer l'une d' entre elles en dimension. Je vais donc travailler maintenant avec le nombre de commandes. Pour le transformer en dimension, nous voulons ces valeurs, les 292-82-6205. Pour ce faire, nous pouvons créer une expression LOD en utilisant la fonction fixe. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Nous pouvons effectuer un certain nombre de commandes par client. Nous allons créer quelque chose de très similaire à cette vue en utilisant les expressions LD. Nous pouvons commencer par une fonction fixe, puis notre dimension sera l' identifiant du client, comme dans la vue. Ensuite, notre agrégation sera le nombre de commandes. Vous pouvez opter pour le distinct si vous n'êtes pas sûr qu'il y ait des doublons dans les commandes Mais je vais m'en tenir aux comptes et ensuite nous pourrons avoir le numéro de commande. Ensuite, allons-y et fermons-le. Le calcul étant valide, nous construisons exactement comme cette vue. Allons-y. OK. Maintenant, nous avons notre nouveau champ ici, le nombre de commandes. Allons vérifier les résultats. Ce seront exactement les mêmes données que celles que nous avons dans notre vue, mais cette fois, nous avons une expression LOD nous permet de mieux contrôler cette mesure. Maintenant, nous allons tout laisser tomber. Nous avons juste besoin des nouveaux champs calculés. Et maintenant, passons à la dimension afin d' avoir des valeurs distinctes. Puis déplacez-le sur discret. Donc, avec cela, nous avons quelque chose de très similaire aux virages ici Nous avons des valeurs distinctes du nombre de commandes. Maintenant, ce qui manque, c'est, bien sûr, le nombre de clients pour avoir un histogramme Passons donc au décompte des clients ici et laissez-le tomber sur la rose. Avec cela, nous avons exactement ce que nous voulons, la distribution des données du nombre de clients. Ainsi, comme vous pouvez le voir ici, par exemple, nous avons trois clients qui ont commandé quatre fois. Et là encore, nous n' avons qu'un seul client qui a commandé 29 fois, si vous vous souvenez de l'exemple. Et puis nous avons ici ces trois clients qui ont commandé 28 fois. Afin que vous puissiez comprendre rapidement le comportement des clients en consultant simplement la vue, nous pouvons comprendre que la plupart de nos clients commandent du 11 au 16, ce qui est vraiment bien Par exemple, nous n'avons pas beaucoup de clients qui ne commandent qu'une seule fois. Le côté gauche ici est très bas, ce qui est très bien. Et bien sûr, nous résumons maintenant toutes les données que nous avons dans la source de données sur une période de cinq ans Et maintenant, vous vous posez peut-être la question suivante : le comportement du client change-t-il au fil du temps ? Pour répondre à cette question, il faut prendre le temps. Nous devons donc apporter la date de commande , la glisser-déposer sur les routes d'ici. Et maintenant, nous pouvons constater très rapidement que le comportement des clients ne change pas au fil du temps. Comme vous pouvez le constater, les histogrammes semblent identiques, n'est-ce pas ? La plupart des clients commandent donc 11 et 15 ans, et c'est au fil des ans, et nous ne pouvons pas effectuer une telle analyse sans les expressions LOD Vous pouvez donc voir le pouvoir du LOD. 149. Tableau | EXCLUde LOD Expression: Dans les visualisations, nous allons avoir exactement la même vue avec les deux dimensions, catégorie et pays Mais maintenant, dans les expressions LOD, nous allons utiliser la catégorie où nous allons exclure, la somme des ventes. Maintenant, ce que nous demandons à Tableau, c'est d' exclure la catégorie de dimension de la visualisation. Cela signifie que dans l' expression LOD sur le côté droit, nous allons obtenir toutes les dimensions des visualisations et nous allons maintenant exclure la catégorie Nous allons supprimer la catégorie des dimensions, c'est-à-dire sur l'expression LOD. Dans cet exemple, nous avons le pays qui va contrôler le niveau de détail des expressions LOD et Tableau va le faire à nouveau En fonction de cette dimension, signifie que la fonction d'exclusion supprimera toujours les dimensions spécifiées dans le calcul. Ici, la grande différence entre l'exclusion et l'exclusion fixe dépend des dimensions que nous avons dans la vue. Supposons que nous ayons ajouté une autre dimension à la vue. Nous avons donc maintenant la catégorie de produit et le pays. Que peut-il arriver aux expressions LOD ? Tabla. Je vais prendre toutes ces dimensions et n'exclure que la catégorie. Cela signifie que le calcul ne dépendra désormais que du produit et du pays. Vous pouvez voir que c'est très dynamique et que cela dépend des visualisations. L'exclusion réagira toujours aux dimensions spécifiées dans les visualisations. allons supprimer les dimensions que nous avons spécifiées dans le calcul. Passons à la deuxième fonction LD que nous avons, l'exclusion. Supposons que j' aimerais avoir le total des ventes dans la vue, mais que j'aimerais ignorer la catégorie de dimensions. Pour ce faire, nous pouvons utiliser, allons-y et créer un nouveau champ calculé. Disons que les ventes excluent la catégorie. Nous commençons par la fonction exclut, sélectionnons-la. Ensuite, nous allons devoir spécifier la dimension qui doit être exclue. Ce sera la catégorie. Ensuite, comme d'habitude, nous devons définir le calcul agrégé. Ce sera la somme des ventes. Fermons les paquets. C'est donc très simple. Nous demandons à Tableau de toujours ignorer la catégorie dans les calculs, afin que tout soit valide. Allons-y et appuyons sur OK. Et comme d'habitude, nous allons intégrer notre nouveau champ calculé dans le cerveau des données. Allons le faire tomber sur la vue afin de vérifier les résultats. Si vous consultez les nouveaux résultats, vous constaterez que nous avons obtenu des chiffres différents rapport aux ventes par catégorie ou aux ventes initiales. Qu'est-ce qui se passe ici ? Maintenant que nous utilisons la fonction d'exclusion dans Tableau, le calcul du LOD va dépendre des dimensions de la vue. Ouvrons à nouveau notre champ calculé et voyons ce que Tableau va faire. Le tableau dépendra des dimensions que nous avons à l'intérieur de la vue. Nous aurons dans les calculs du LOD, le pays et la catégorie. Mais puisque nous disons «   OK, go exclude go » et « supprimez » le tableau des catégories, vous pouvez supprimer la catégorie de dimension, et il ne nous reste plus que le pays de la dimension. Comme nous avons ici des doublons, nous n'avons que trois pays au Dans les expressions LLD, nous aurons trois lignes. Maintenant, dans quel tableau je vais aller pour trouver le total des ventes pour chaque pays ? La source de données sera divisée en trois groupes pour chaque pays. L'un d'eux est la France, l'Allemagne et les États-Unis. Cela signifie qu'il faut aller dans un onglet, par exemple, pour la France, résumer toutes les ventes pour ces trois commandes et mettre les résultats en sortie, puis il en va de même pour l'Allemagne. Et prenez toutes ces ventes, résumez-les et obtenez-les également. Et les résultats des ventes pour l'Allemagne. Et puis il y a ces quatre commandes pour les États-Unis. Et nous allons résumer les ventes pour cela afin que le résultat de l'expression ressemble à ceci. Nous avons le pays et les ventes totales des pays. Maintenant, si vous comparez l'affichage aux résultats que nous avons, comme vous pouvez le constater, étant donné que nous excluons la catégorie, nous allons avoir le total des ventes pour chaque pays. Ici, la France, nous en avons 172 et également pour la deuxième catégorie, nous avons la France. Nous obtiendrons exactement le même total de ventes. Et il va se passer la même chose pour l'Allemagne. Nous aurons donc exactement les mêmes valeurs dans les deux catégories. Pour l'Allemagne, nous obtiendrons également cette valeur. Pour le suivi en Allemagne, nous obtiendrons cette valeur. Comme vous pouvez le constater, une fois que vous aurez compris ce qui se passe en arrière-plan, vous comprendrez ce qui se passe dans la vue, car nous disons que l'exclusion est dynamique. Ce n'est pas comme le fixe. Nous n'obtiendrons pas toujours ces résultats. Cela va vraiment dépendre des vues, des dimensions que nous avons dans la vue. Imaginons, par exemple, que nous ajoutions une autre dimension à la vue. Allons chercher les clients. Passons aux clients. Prenez le prénom, déposez-le ici. Maintenant, si vous regardez attentivement les données, vous pouvez voir ces chiffres. Rien n'a changé car ils sont toujours fixés à la dimension de la catégorie, mais ils excluent cette fois qu'ils contiennent des numéros différents. Si vous comparez ce que nous avons au départ, les ventes totales par pays, ces chiffres, vous ne les trouverez plus dans les ventes ici. Et c'est parce que nous avons ajouté de nouvelles dimensions. Nous n'avons pas le pays. Nous avons également le prénom des clients. Cela signifie donc que nous avons maintenant deux dimensions dans les expressions LOD, le pays et le prénom. Le résultat. La sortie de l' expression LOD peut ressembler à ceci. Nous avons deux dimensions, le pays et le prénom. Nous n'avons pas la catégorie, nous l'excluons. Nous le retirons de la vue. Ensuite, nous avons le total des ventes pour cette combinaison de dimensions. Les ventes totales de George depuis la France, les ventes totales de Maria depuis l'Allemagne, etc. Ces chiffres sont exactement les mêmes que ceux que vous voyez dans la vue. Comme vous pouvez le constater, la fonction d'exclusion est dynamique et dépend des dimensions présentées dans la vue. C'est ainsi que cela fonctionne. Passons maintenant à la suivante. Nous avons inclus. 150. Tableau | INCLUDE LOD Expression: Très bien, passons maintenant à la fonction d'inclusion. C'est exactement le contraire de l'exclusion. Nous allons donc avoir le même exemple dans les visualisations. Nous avons les deux dimensions, la catégorie et le pays. Nous allons maintenant demander à Tableau d' inclure la dimension client. Et nous allons avoir la même agrégation, la somme des ventes. Maintenant, ce que nous disons à la table avec ce calcul, c'est d'ajouter une dimension supplémentaire aux visualisations. Pour ajouter des clients dimensionnels aux deux autres dimensions présentes dans les visualisations. Là encore, c'est un tableau très dynamique qui va prendre les dimensions présentées dans les visualisations, la catégorie et le pays, et y ajouter une nouvelle Les clients inclus dans la fonction sont très similaires à ceux exclus. C'est dynamique. Cela dépend dimensions que nous avons à l'intérieur des visualisations. Encore une fois, dans le même exemple, si nous ajoutons une dimension supplémentaire aux produits, nous finirons par avoir trois dimensions dans les visualisations et un tableau dans les expressions LOD allons ajouter une dimension supplémentaire à l'expression où nous allons avoir à la fin quatre dimensions : clients, catégorie de produit et pays. Cela signifie donc que dans la fonction d' inclusion, nous disons de faire les agrégations dans toutes les dimensions que nous avons dans les visualisations, plus une autre dimension issue du calcul C'est donc très facile, non ? Donc, pour résumer, la fonction fixe est très statique. Peu importe les dimensions que nous avons à l'intérieur des visualisations. Il est totalement indépendant. Cela restera donc le même au fur et à mesure que vous modifiez les visualisations. Mais ils excluent et incluent. Ils dépendent des visualisations. Donc, excluez d' aller et supprimez une dimension des dimensions présentées dans les visualisations nous incluons, allons ajouter une dimension supplémentaire aux dimensions présentées dans les visualisations Nous avons donc maintenant compris fonctionnement de ces trois fonctions dans Tableau. Nous allons donc maintenant revenir à Tableau afin de mettre en pratique ces trois fonctions. Alors allons-y. Très bien, nous avons maintenant besoin de plus d' attention sur cette fonction. Il est plus difficile d'inclure que d' exclure et de corriger, alors prenons un café. Allons-y. Très bien, comme nous l'avons déjà appris chaque dimension a un niveau de détail différent. Par exemple, le prénom contient plus de détails que le pays ou la catégorie. Maintenant vient le problème. Si vous souhaitez supprimer ces informations des visualisations, vous devez supprimer les noms des clients Et vous voulez vous en tenir uniquement à la catégorie et au pays. Mais vous souhaitez tout de même introduire une agrégation qui concerne les clients, avec une dimension contenant beaucoup de détails. Par exemple, nous voulons créer ici une agrégation qui montre les ventes moyennes des clients pour chaque pays et catégorie. Mais sans afficher les informations du client sous forme de dimension, retirons le prénom d'ici. Nous n'avons aucune information sur les clients ici. Mais nous voulons tout de même ramener les agrégations au niveau du client en calculant les ventes moyennes des clients Dans ce cas, si votre agrégation est basée sur dimensions comportant un niveau de détail élevé , telles que les clients ou le numéro de commande, vous devez utiliser la fonction include. Voyons donc comment nous pouvons le faire. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Et nous pouvons appeler cela les ventes moyennes des clients. Nous pouvons utiliser la fonction include. Sélectionnons donc l'inclusion. Nous devons maintenant indiquer à Tableau quelle dimension peut être incluse dans la vue. Nous avons donc actuellement la catégorie par pays, nous aimerions ajouter le prénom ou vous pouvez ajouter le numéro client, peu importe. Ajoutons le prénom. Ensuite, il faut ajouter l'agrégation. Cette fois, nous allons utiliser la somme des ventes. Maintenant, vous vous demandez peut-être pourquoi nous avons la somme des ventes. Nous parlons de la moyenne. Eh bien, la moyenne sera la deuxième agrégation que nous allons effectuer en plus de cette expression LOD. abord, nous devons résumer les valeurs contenues dans la source de données, puis nous pouvons faire la moyenne en sus. Nous allons le faire étape par étape, ne vous inquiétez pas. Ensuite, nous devons fermer les crochets comme ceci. Comme vous pouvez le constater, le calcul est maintenant valide. Allons-y et appuyons sur OK. Avec cela, comme d'habitude, nous obtenons un nouveau champ calculé. Faisons-le glisser vers la vue. Nous n'en sommes toujours pas là car nous avons ici les ventes moyennes des clients, mais la fonction utilisée dans Tableau est la somme. Nous devons passer à la fonction moyenne. Allons-y et faisons-le. Nous avons ainsi obtenu le chiffre d'affaires moyen des clients pour chaque catégorie et chaque pays. Nous allons maintenant voir, étape par étape, comment Tableau a procédé à l' exécution de l'inclusion. L'inclusion dépendra des dimensions de la vue que nous avons ici, la catégorie et du pays. Cela signifie que Tableau peut démarrer quelque chose comme ça. Nous classons et le pays. À l'étape suivante, Tableu va vérifier la fonction LOD Allons-y et ouvrons-le à nouveau. Nous disons à Tableau d'inclure le prénom des dimensions affichées dans la vue. Tableau va récupérer ces informations, le prénom, et présentées dans le résultat nous aurons trois dimensions : prénom, catégorie et pays. Nous pouvons avoir quelque chose comme ça. Maintenant, si vous comparez le nombre de lignes des expressions LOD avec la vue, vous pouvez constater que nous avons désormais plus de détails sur les expressions LOD depuis que nous avons ajouté le prénom. Ici, nous avons huit rangées rondes, mais dans la vue, nous en avons six. Le niveau de détail des expressions LD est supérieur à celui de la table de visualisation. Je vais passer à l'étape suivante et dire, d'accord, nous devons avoir la somme des ventes. Nous pouvons également avoir les soldes ici. Et Tablo va commencer à agréger les lignes. Par exemple, nous avons d'abord George Accessories are France. Il n'y aura que cette rangée ici. Nous ne l'avons nulle part ailleurs, nous allons donc avoir le 91. Ensuite, nous avons Maria Accessories, en Allemagne. Pour cela, nous avons trois lignes. Le tableau va regrouper ces trois lignes. Dans les sorties, nous obtiendrons quelque chose comme ceci et ainsi de suite. Donc, cliquez sur l'onglet pour commencer à résumer ces valeurs en fonction de ces trois dimensions Et à la fin, nous obtiendrons dans les sorties quelque chose comme ça. Ce tableau a calculé la somme des ventes en incluant le prénom dans les dimensions présentées, Z. Nous abordons ici le problème selon lequel expressions LOD contiennent plus de détails que la vue Afin de mettre ces résultats en évidence, nous devons les agréger à nouveau. Nous devons soit le résumer , soit faire la moyenne et ainsi de suite. Nous ne pouvons donc pas apporter ces détails ici sans faire d'agrégations. Dans cet exemple, nous voulons trouver la moyenne des clients pour chaque catégorie et chaque pays. C'est pourquoi nous avons utilisé la fonction moyenne. Cela signifie que si vous utilisez la fonction include ou vous avez plus de détails dans les expressions LOD, nous devons agréger les données afin de les intégrer à la visualisation. Mais d'un autre côté, si vous utilisez exclude ou fixed et que le résultat de l'expression LOD contient un niveau de détail inférieur à celui de la vue, que peut-il se passer ? Nous allons avoir des kits doubles. Par exemple, vous pouvez voir ici que les ventes par catégorie ont doublé. Donc, peu importe la fonction que nous allons utiliser, résumer ou calculer la moyenne, elle sera toujours doublée Il en va de même pour l'exclusion. Le niveau de détail des expressions était inférieur à celui de la vue. C'est pourquoi vous pouvez voir des doublons. Nous avons les mêmes chiffres ici. Ces trois lignes sont comme si elles étaient répétées ici pour la deuxième catégorie, c'est l'effet des expressions LOD. Si le niveau de détail de l'expression est supérieur à celui des visualisations, nous devons agréger les données Mais si le niveau de détail des expressions LOD est inférieur à celui de la vue, que peut-il se passer ? Nous pouvons revenir à notre exemple Tableau pour trouver la moyenne de ces valeurs. La première valeur restera donc la même parce que nous ne l'avons que sous forme d'une seule ligne, elle restera donc la même. Mais maintenant, pour ces deux lignes, comme vous pouvez le voir, Germany Accessories Tableau va chercher la moyenne de ces valeurs de table, nous en aurons 954 Et puis pour la rangée suivante, nous avons Accessories USA. Dans la sortie, nous n' avons qu'une seule ligne. C'est pourquoi la moyenne sera exactement la même. Il en va de même pour Monitor France. La même valeur, mais la valeur suivante est Monitor Germany. Nous avons ici deux valeurs. Le tableau peut trouver la moyenne de ces deux valeurs et nous obtiendrons 433. Et pour le dernier, nous n' avons obtenu qu'une seule valeur. C'est pourquoi nous avons obtenu exactement le même numéro. Oui, comme vous pouvez le constater, si vous obtenez plus de détails grâce aux expressions LOD, les choses se compliquent et vous devez faire attention aux agrégations que vous utilisez dans les visualisations Très bien, nous avons donc appris comment une table peut exécuter ces trois fonctions étape par étape. Nous allons maintenant apprendre des cas d' utilisation réels de ces fonctions. Très bien, tout le monde. Dans ce cas d'utilisation, nous voulons comparer les ventes de toutes les catégories aux ventes d'une catégorie spécifique. Comme ici, j'ai sélectionné l'un des tableaux afin de comprendre l'évolution des ventes des autres catégories par rapport à cette catégorie spécifique. Pour créer une telle vue, nous devons utiliser la puissance des expressions LOD. Cette fois, nous pouvons utiliser l'exclusion. Apprenons étape par étape comment créer une telle vue. Bien, commençons par la première étape où nous voulons afficher les ventes par sous-catégorie. C'est le plus simple. Allons placer la sous-catégorie dans les lignes. Et remontons les ventes dans les colonnes. Ensuite, nous allons aller trier les ventes. Allons-y et faisons-le. Notre tâche consiste maintenant à rechercher les différences entre chaque sous-catégorie avec une sous-catégorie spécifique des tables Par exemple, nous allons chercher la différence entre les ventes de téléphones et les ventes de tables. Cela signifie que pour trouver les différences dans chaque ligne, nous avons besoin de deux mesures. La première mesure sera des ventes de la catégorie actuelle, comme par exemple les ventes de téléphones. Deuxième mesure, nous avons besoin de la vente des tables. Ici, nous avons besoin que les ventes de tables le soient également. Au même rang, la première mesure, nous l' avons déjà, non ? Nous avons ici les ventes pour chaque catégorie. Mais le second, nous ne l'avons pas encore. Nous devons avoir, pour chaque ligne, le chiffre d'affaires des tables. Pour ce faire, nous allons créer un nouveau champ calculé. Pour effectuer ces tâches, créons un nouveau champ calculé. Appelons cela la vente de tables. Ce que vous voulez vérifier maintenant, c'est si la sous-catégorie actuelle est celle des tables Si oui, alors montrez les ventes. Nous allons utiliser les instructions if, puis nous voulons vérifier la sous-catégorie. S'il est égal à des tables, vous devez l'écrire exactement comme les données que nous avons dans la source de données. Qu'est-ce qui peut arriver ? Nous voulons montrer les ventes, ne rien faire. Nous voulons avoir des valeurs nulles. La sous-catégorie n'est pas celle des tables Nous sommes en train isoler les ventes des tables de sous-catégories. Allons-y, d'accord, et allons-y et apportons-en à la vue d'ici. Comme vous pouvez le constater, nous avons isolé les ventes des tables dans cette nouvelle mesure. Mais nous avons toujours le problème de vouloir répéter cette valeur pour chaque ligne. Comme vous pouvez le constater, nous ne l' avons que si la sous-catégorie est égale à des tables Maintenant, afin de répéter cette valeur pour toutes les lignes, voici l'astuce ou la magie de l'expression LOD. Comme vous l'avez déjà appris, l'exclusion va entraîner la répétition des valeurs, n'est-ce pas ? Nous pouvons utiliser cette astuce. Ce que nous pouvons dire à Tableau, c'est qu'imaginez que dans cette vue, que peut-il se passer ? Cette mesure va être répétée pour toutes les lignes. Allons-y et faisons-le. Allons-y et créons de nouveaux champs calculés. Nous pouvons l'appeler sous-catégorie d'exclusion. Nous devons maintenant utiliser les calculs listés car si vous mettez tout dans un seul calcul, cela va être vraiment compliqué. Nous voulons maintenant dire à Tableau, imaginez que nous n' ayons pas de sous-catégorie À notre avis, excluez sous-catégorie et l'agrégation sera la somme Mais cette fois, en ce qui concerne la nouvelle mesure que nous avons créée pour les tables, certaines ventes de tables. Ensuite, nous devons le fermer, quelque chose comme ça. Nous demandons à Tableau d'exclure la sous-catégorie de la vue et de procéder aux agrégations Voyons ce qui peut arriver. Ok, et glissez et déposez jusqu'à la vue d'ici. Comme vous pouvez le constater, comme nous n'avons qu'une seule valeur, nous ignorons complètement la sous-catégorie. Nous obtiendrons la même valeur répétée pour chaque rose. Alors maintenant, nous avons tout, de quoi avons-nous besoin pour trouver les différences, n'est-ce pas ? Nous avons les ventes de chaque catégorie. Et les ventes d'une catégorie spécifique, les tables. Nous allons donc maintenant passer à la dernière étape, où ce sera la partie la plus simple, où nous voulons trouver les différences entre ces deux mesures. Nous allons donc aller les soustraire. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Disons que c'est la différence. Nous pouvons soustraire la première valeur. Ce sera simplement la somme des ventes. Ce sera la première valeur que nous aurons ici. Ensuite, avec notre nouvelle mesure, ce sera la somme de notre fonction d' exclusion, sous-catégorie d'exclusion Et c'est tout. Allons-y et appuyons sur OK. Et partons du principe que nous résolvons la tâche. Nous avons les différences entre les ventes de chaque catégorie et les ventes d'une catégorie spécifique. Les tableaux, bien sûr, vous pouvez voir que le tableau sera nul ici, parce que nous soustrayons la somme des ventes avec exactement les mêmes C'est un peu délicat, mais si vous comprenez comment fonctionne l'expression LOD, vous pouvez vraiment effectuer une telle analyse. Maintenant, allons-y et déposons tout d'ici. Nous n'avons pas besoin de ces sous-étapes, je vais juste les supprimer maintenant. Bien sûr, nous pouvons ajouter le coloriage ici. Passons à la mesure sur le côté droit. Mesurons les couleurs, et avec cela, nous pouvons voir clairement les différences entre les sous-catégories et les tableaux Maintenant, si vous souhaitez mettre en évidence les tableaux, puisqu'il s'agit de notre catégorie principale, à laquelle nous comparons toutes les autres, nous pouvons utiliser les ventes de tables. Passons à cette mesure ici, à la somme des ventes et des notes. Ensuite, prenons les ventes de tables et ajoutons-les aux couleurs, et avec cela, vous mettez en évidence la sous-catégorie principale Cela nous a permis d'effectuer une analyse très complexe à l'aide des expressions LOD. 151. Introduction d'Udemy 9 1 Tableau Calc: Tout le monde, nous allons maintenant parler du dernier type de calculs que nous avons dans Tableau, les calculs de table. Et ici, nous avons différentes fonctions, comme la fenêtre de course, classement en premier, le dernier index, le verrouillage. Nous allons parler de toutes ces fonctions dans ce tutoriel, comme d'habitude. Nous pouvons d'abord comprendre le concept qui sous-tend les calculs des tables. Ensuite, nous allons retourner sur Tableau pour commencer à nous entraîner. Allons-y La première question est la suivante : que sont les calculs de table ? Eh bien, certains calculs seront exécutés ou exécutés fois l'agrégation effectuée sur les visualisations Ils vont donc aimer agréger les agrégations dans Tableau Et il est important de comprendre le niveau de détail. Cela peut dépendre des visualisations. Cela signifie, là encore, que les dimensions de la vue peuvent contrôler le niveau de détail. Passons maintenant à la grande différence entre les calculs du tableau et les autres. Les calculs peuvent être effectués sur les données que nous voyons dans la vue. Tableau n'accède pas à la source de données, mais assimile les données. Tableau peut assimiler les données présentées dans la vue Cela signifie que la vue peut être quadrillée par rapport à la vue elle-même. Cela va envoyer une requête aux données contenues dans les visualisations Et la vue va renvoyer le pack de résultats à la vue elle-même. Nous n'allons pas revenir à la source de données, tout sera quadrillé dans la vue Les trois autres types de calculs, tels que les calculs agrégés, les calculs LOD et les calculs de niveau des rouleaux. Je vais toujours interroger les données à partir de la source de données et apporter le résultat à la vue. Seul ce type de calcul va interroger les données de la vue. Très bien les gars, pour créer des calculs de table, nous devons définir deux choses. Tout d'abord, le champ d'application. Ensuite, nous devons définir les directions. Le champ d'application indique quelles données peuvent être incluses dans un calcul. Par exemple, nous avons le point de vue suivant. Cela ressemblait à une table, non ? Nous avons donc des lignes et plusieurs colonnes. Mais ici, nous pouvons voir que nos données sont divisées en groupes. Chaque groupe peut être défini par le quart de dimension, nous avons donc le 123.4 Maintenant, la première option que nous avons est la table entière Cela signifie que le calcul peut inclure tout ce qui se trouve dans le tableau. Il ignorera toutes les partitions que nous avons à l'intérieur de la table. Cela va commencer par la première valeur et se terminer par la dernière valeur, passant à la portée suivante ou à l'option suivante. Nous avons de la difficulté cette fois-ci, le calcul va se concentrer sur une plus petite portée. Cette fois, nous allons nous concentrer sur la partition ou le groupe de données défini par trimestre. Cela signifie que le calcul de la table sera effectué pour chaque groupe séparément. Nous pouvons avoir pour ces trois lignes des calculs. Ensuite, nous pouvons passer au deuxième groupe, au troisième groupe, et ainsi de suite. Passons à la dernière portée, nous avons la cellule, elle ne contiendra qu'une seule valeur dans la vue, la portée sera très petite, y compris une seule valeur individuelle. Ici, nous devons définir pour Tableau les calculs de portée. Est-ce que ce sera le tableau entier ou seulement la douleur, uniquement le groupe de données ou une seule cellule ? Bien, la prochaine chose dont Tableau a besoin , c'est l'orientation des calculs. Comment le calcul va se dérouler dans notre tableau. Nous avons donc ici quatre options différentes. Le premier va tomber en panne. Cela signifie que nous allons partir de la valeur la plus élevée et que nous allons descendre jusqu'à la valeur inférieure. Cela dépendra bien entendu de la portée, du nous utilisions le tableau dans son ensemble ou seulement un groupe de valeurs, comme dans le cas de la douleur. Dans cet exemple, le tableau est en bas. Cela signifie que nous traitons toutes les valeurs en un seul calcul, de haut en bas. Ensuite, il va se réinitialiser et passer à la deuxième colonne. Et nous pouvons faire de même pour l'année prochaine. Cela signifie que cette fois, les calculs parcourent les colonnes en une seule fois, ils commencent dès la première année et se terminent l'année suivante. Ensuite, il va se réinitialiser et démarrer pour le prochain raw et ainsi de suite. Nous nous déplaçons de gauche à droite. Ces deux méthodes sont fondamentales. Vous pouvez soit vous déplacer vers le bas, soit vous déplacer vers la droite dans les deux directions suivantes Il s'agira de mélanger ces deux méthodes, la première étant vers le bas, puis de l'autre côté. Cela signifie que nous devons d'abord parcourir le tableau, puis le traverser, en commençant par le haut, puis en bas. Mais cette fois, il ne sera pas réinitialisé et ne passera pas à la colonne suivante. Continuez à faire les agrégations, ça va aller vers la droite, puis ça va se déplacer à nouveau de haut en bas De là, en travers, de haut en bas jusqu'à ce que nous atteignions la dernière valeur. Cela signifie qu'ici, nous n'avons aucune réinitialisation, les se poursuivront pour calculs se poursuivront pour toutes les valeurs Ce n'est pas comme les deux premières méthodes où nous avons des réinitialisations pour chaque ligne ici ou pour chaque colonne Cette fois, la valeur de départ sera en haut à gauche et la dernière valeur sera le batum à droite Passons à la dernière direction que nous avons prise, je pense que vous l'avez déjà comprise. C'est exactement le contraire. D'abord, nous allons le faire de l'autre côté, puis nous allons le faire ici. Encore une fois, il n'y a pas de réinitialisation. Nous allons commencer par la première valeur en haut gauche, puis nous allons d'abord vers la droite. Ensuite, on passe à la rangée suivante, puis on va vers la droite. Nous sautons vers le bas jusqu'à ce que nous atteignions la dernière valeur sur le patom, à droite Cela signifie donc que le calcul va d' abord se déplacer vers la droite, puis passer à la ligne suivante. Bien, comme vous pouvez le voir, ce n'est pas si difficile. Une fois que vous l'avez obtenu, Tableau a besoin de quatre directions différentes et de trois étendues différentes pour créer des calculs de table Très bien, dans Tableau, nous avons différentes méthodes pour créer des calculs de table en fonction de la difficulté. La première méthode que nous avons est le calcul rapide des tables. Comme son nom l'indique, il est très simple et rapide à créer. Nous avons ici une liste des différents calculs de table. Vous n'avez rien à configurer, il vous suffit de cliquer sur la fonction dont vous avez besoin et le tableau se charge du reste. Nous avons ici un tableau de calculs très courants tels que le total cumulé, la différence, le classement, le déplacement, la moyenne, etc. La deuxième méthode, ça ne va pas être si rapide. Nous devons configurer quelques éléments. Mais nous n'écrivons toujours aucune fonction ni aucun calcul. Nous sommes toujours en train de cliquer. Mais ici, nous avons plus d'options et plus de contrôle pour configurer les calculs de table. Si vous comparez avec le premier, le premier consiste simplement à sélectionner la fonction, et c'est tout. Là encore, nous avons des fonctions très similaires. Nous avons le classement en cours, le calcul du total des déplacements. Nous pouvons définir différentes options telles que la portée, les dimensions qui peuvent contrôler les calculs de la table, etc. Passons aux dernières méthodes de création de calculs de table. Nous pouvons le faire en créant un nouveau champ calculé , puis en utilisant les fonctions utilisées pour les calculs de table. Nous avons ici une liste de nombreuses fonctions que vous pouvez utiliser pour effectuer des calculs de table, mais elles sont un peu plus difficiles si vous les comparez aux deux premières méthodes pour créer des calculs de table. Comme vous pouvez le constater, lorsque vous vous déplacez de gauche à droite, les choses se compliquent. Mais avec cela, vous obtenez le contrôle total et toutes les options. Ensuite, nous reviendrons sur Tableau afin d'essayer ces trois méthodes. Et nous allons essayer quelques fonctions que nous avons dans le tableau, les calculs. Très bien, revenons à Tableau. Passons à la source des mégadonnées. Passons aux produits et achetons les produits habituels. Nous allons donc passer à la sous-catégorie de la catégorie et aux ventes, comme d'habitude, aux ventes d'ici Je vais donc vous montrer les différentes méthodes pour créer des calculs de table. Et nous allons commencer par le premier. Nous avons le calcul rapide des tables, qui est le plus simple. Pour ce faire, nous allons le faire sur la vue, elle ne sera donc disponible que localement pour cette vue. Ce n'est pas comme créer un nouveau champ calculé. Nous allons donc passer à notre mesure ici, en cliquant dessus avec le bouton droit de la souris. Ensuite, nous avons deux options. Le premier indique d'ajouter des calculs de table et le second de faire des calculs de table rapides. Le premier est celui du milieu que je vous ai montré précédemment dans la présentation où vous devez configurer différentes choses. Mais le second est le plus simple et le plus rapide où nous pouvons créer des calculs de table en un seul clic Maintenant, allons vérifier les calculs rapides du tableau. Si vous allez ici, vous trouverez une liste des différents calculs de table. Et nous pouvons aller ici et vérifier, par exemple, qu'ils utilisent Total. Cliquez dessus ici, il y a deux choses à noter. Tout d'abord, les chiffres ont changé ici parce que nous avons également différentes fonctions d'agrégation. Nous avons ici une nouvelle icône, et le tableau de mesures nous permet d'identifier rapidement si la mesure utilise calculs agrégés ou des calculs tabulaires. Si vous voyez le triangle, cela signifie que cette mesure utilise des calculs tabulaires. Comme vous pouvez le constater, en un seul clic, nous avons créé des calculs de table. Ici, nous avons le total cumulé. Ne vous inquiétez pas, je vais vous l' expliquer étape par étape. Eh bien maintenant, vous pourriez dire, vous savez quoi, que nous n'avons rien défini. L'étendue des instructions pour le calcul. Alors, comment pouvons-nous le faire, si vous revenez à notre mesure, aux calculs de table, que vous riticulez et que vous pouvez trouver, riticulez et que vous pouvez trouver, nous avons maintenant plus d'options une fois que nous les avons convertis en Et exactement ici, l'informatique qui l'utilise. Nous avons ces options ici, nous pouvons définir le tableau , le paiement, la vente, ainsi que les instructions. Vous pouvez voir que nous avons différentes options, comme des calculs de table clairs si vous souhaitez les supprimer pour revenir aux calculs agrégés. Une fois que vous avez fait cela, vous pouvez voir que nous avons récupéré la somme de nos ventes sans l'icône. Eh bien, cela signifie que nous n' utilisons plus les calculs de table. En utilisant maintenant les calculs agrégés. Voilà pour les premières méthodes, à savoir comment créer rapidement des calculs de table dans Tableau. Mais nous n'avons pas beaucoup d'options à configurer. C'est pourquoi nous avons la deuxième méthode où nous avons plus d'options pour contrôler les calculs des tables. Mais encore une fois, nous allons le créer localement uniquement pour cette vue. Il ne sera pas disponible pour la source de données. Très bien, donc avant de vous montrer comment procéder, nous allons donner une autre dimension à notre point de vue. Voyons donc les années de la date de commande. Et j'aimerais n' avoir que trois ans, donc je vais le montrer sous forme de filtre. Je vais simplement supprimer les deux premières années afin d'avoir moins de données visibles. Maintenant, afin de créer des calculs de table uniquement pour cette vue, avec plus d'options, nous pouvons revenir à notre mesure, la somme des ventes. Actuellement, il s'agit d'un calcul agrégé, mais nous voulons le convertir en calcul de table. Il faut donc établir une connexion radicale et cette fois, nous allons passer à l'ajout de calculs tabulaires. Pour la première option, vous pouvez voir que cette petite icône indique qu'il s'agit d'un calcul de table. Alors cliquez dessus et nous aurons une nouvelle fenêtre ici pour configurer nos calculs de table. Alors, qu'est-ce que nous avons ici ? La première chose que nous devons définir est le type de calcul. Nous avons ici un menu de différentes fonctions pour les calculs de table. Encore une fois, voici le total cumulé, les différences de classement, etc. Restons-en donc à la première, les différences à partir de là. Nous devons définir deux choses pour Tableau : le champ d'application et le. Ils sont toujours ensemble, ils ne sont pas divisés en options Le premier sera Table across. Tableau a vraiment fait un excellent travail en mettant en évidence le fonctionnement du calcul. Comme vous pouvez le voir Tableau ici, en surlignant en jaune la manière dont le calcul va être effectué. Juste pour vous aider à comprendre comment cela va fonctionner, c'est vraiment génial. Nous avons le tableau en face de gauche à droite, puis le tableau en bas de haut en bas. Ensuite, nous avons l'option de désactiver le bas. Comme vous pouvez le constater, cela va affecter l' ensemble du tableau puisque nous nous déplaçons du haut à gauche vers le bas à droite. Ensuite, nous pouvons définir l'autre champ d'application. Comme par exemple, le volet vers le bas, comme vous pouvez le voir. Maintenant, la portée est plus petite que celle du tableau ci-dessous. Maintenant, la table est en bas. Tout ce qui se trouve dans cette colonne, l'exception de la peinture vers le bas, ne peut inclure que ce groupe. Comme vous pouvez le constater, notre point de vue est divisé en trois groupes en fonction de la catégorie. Nous avons le premier groupe ici, le deuxième et le troisième, et Tableau met en avant le premier groupe. C'est comme une cloison. Autre option, nous avons la cellule dans laquelle Tableau peut mettre en évidence une seule valeur ou définir dimension spécifique pour effectuer les calculs. Nous avons ici une liste de toutes les dimensions que nous avons dans la vue. Et vous pouvez sélectionner le champ d'application, qu' il s'agisse de la sous-catégorie ou de l' année des dates de commande Ensuite, chaque fonction que nous avons a plus de spécifications. Par exemple, quelles sont les valeurs pertinentes pour ce calcul ? Encore une fois, ne t'en fais pas. Je vais également expliquer comment fonctionne cette différence dans Tableau Vous devez définir si c'est le précédent, suivant, le premier, etc. Chaque fonction de Tableau propose des options différentes. Par exemple, si vous passez au classement, vous découvrirez ici que nous n'avons pas maintenant les numéros précédents, suivants, etc. Mais au lieu de cela, nous avons différentes options pour configurer le classement. Chaque fonction de calcul de Tableau dispose ici d'un ensemble d' options différent à configurer. Très bien, c'est tout pour cette méthode. Comme vous pouvez le constater, nous avons plus d'options que le premier. Allons-y et fermons ça. Disons que nous souhaitons avoir ce calcul pour toutes les autres feuilles de calcul, nous voulons le réutiliser Pour ce faire, nous allons passer à notre mesure et simplement la glisser-déposer sur le problème des données. Et avec cela, nous avons obtenu un nouveau champ calculé. Cette fois, nous utilisons le classement des ventes. Je peux le renommer Try And Sales. Avec cela, nous avons obtenu un nouveau champ sur l' être de nos données et nous pouvons les réutiliser dans différentes feuilles de calcul Très bien, Sana, nous pouvons passer aux dernières méthodes création de calculs de table dans Tableau. Nous allons créer un nouveau champ calculé et utiliser des fonctions. Alors allons-y et faisons-le. Nous allons commencer par l'index de la fonction Créons donc un nouveau champ calculé. Nous pouvons l'appeler index. Et la syntaxe est très simple, alors commencez par l' index et ça définit. Il n'est pas nécessaire de spécifier quoi que ce soit pour cette fonction. Vous pouvez donc voir que le calcul est valide. Cliquons sur OK. Et avec cela, nous avons obtenu une nouvelle mesure, un nouveau champ calculé. Allons vérifier les résultats. Je vais donc simplement le glisser-déposer sous la vue. Donc, cette fonction renvoie le numéro de position de la valeur actuelle. Cela signifie que la première position dans cette vue sera la première ligne lorsque nous nous déplaçons de haut en bas, ce sera la position numéro un, la position numéro 234, et ainsi de suite jusqu'à ce nous obtenions la dernière valeur comme dernière position. Vous remarquerez peut-être maintenant que nous calculons toutes les lignes du tableau. Nous utilisons le champ d'application du tableau. Nous pouvons vérifier que si nous passons ici à notre mesure, nous connectons de façon erratique Et nous pouvons voir que le calcul utilisé est celui du bas de la table. Supposons que nous aimerions avoir un index pour chaque groupe, pas pour l'ensemble du tableau. Allons-y et passons au volet inférieur. Maintenant, comme vous pouvez le voir, le calcul de la douleur, pas le tableau entier. Pour le premier groupe, nous avons la première rangée, les pocas, puis la deuxième troisième force et ainsi de suite Ensuite, il est reparti et réinitialisé pour le deuxième groupe. le deuxième groupe cette rangée sera la première et la dernière position ou l'indice ce groupe sera constitué des fournitures et non de la dernière. Les polices, comme vous pouvez le voir, toujours réinitialisées pour chaque groupe car nous avons spécifié le champ d'application uniquement pour la douleur. Maintenant, si vous passez à la cellule, allons-y et faisons ce calcul en utilisant la cellule. Vous pouvez voir que chaque cellule sera la première valeur, le numéro de position de chaque ligne sera un. Voici comment cela fonctionne avec le tableau de cadrage. Très bien, maintenant allons-y et revenons à une table informatique en utilisant. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Allons essayer une autre fonction dans Tableau. Nous allons utiliser cette fois la première fonction. Passons donc à un nouveau champ calculé. Nous allons d'abord l'appeler. Et la fonction le sera également. C'est vraiment facile. Ce sera le premier et c'est tout. C'est comme l'index. Il n'est pas nécessaire de spécifier quoi que ce soit dans le calcul. Le calcul est valorisé. Allons-y et appuyons sur OK. Et vérifiez également le résultat dans la vue, essayons de le déposer ici. Et maintenant, nous pouvons voir que Tableau attribue la valeur zéro à la première ligne Et au fur et à mesure que nous descendons les valeurs, comme vous pouvez le constater, les chiffres diminuent. Ces chiffres seront les suivants : Combien de pas devons-nous faire pour atteindre à nouveau le sommet, jusqu'à zéro ? Ici, par exemple, nous avons besoin trois étapes pour atteindre la première ligne. De plus, nous avons ici -11 jusqu'à ce que nous atteignions la valeur maximale Ici, nous avons comme une distance entre chaque ligne et la première ligne dans Tableau. Il existe une autre fonction où elle fait exactement le contraire. Ce sera le dernier. Alors allons-y et essayons-le. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Ce sera la dernière fonction, pas dans ce tutoriel. Sois le dernier également. Il n'a pas besoin de champs à l'intérieur, c' est donc la seule valeur du calcul. Allons-y et appuyons sur OK. Faisons-le glisser et déposez-le sur la vue d'ici. Nous pouvons donc voir maintenant que cela a exactement l' effet inverse de la première. Tableau va donc attribuer le zéro à la dernière valeur de notre vision, et au fur et à mesure que vous vous déplacez vers le haut, les valeurs peuvent augmenter. Là encore, nous avons la distance, ou combien de pas avons-nous avant d'atteindre les dernières valeurs ? OK les gars, nous avons une autre fonction qui est très similaire au dernier premier index, où elle va nous donner le numéro de position des lignes. Nous avons la fonction de classement. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Nous allons appeler ça des grades. Commence par le classement des mots clés. Et comme vous pouvez le constater, nous avons cinq fonctions différentes et nous indiquons comment classer les données. Nous allons commencer par le plus simple, le premier, sélectionnons le rang. Et ici, nous pouvons spécifier deux choses pour Tableau. La première peut être l'expression ou les fonctions d'agrégation. Dans cette vue, nous avons la somme des ventes. Allons-y et définissons cette somme des ventes. Et la deuxième information dont Tableau a besoin est facultative. Il s'agira de savoir comment le trier , par ordre croissant ou décroissant. Si vous le laissez vide, Tableau va l'utiliser par défaut, les méthodes décroissantes, donc restons-en aux valeurs par défaut, c'est tout ce que le calcul est valide . Allons-y et appuyons sur OK. Et avec cela, nous avons obtenu un nouveau champ calculé. Faisons-le glisser vers la vue pour vérifier les résultats. Nous pouvons maintenant voir que Tableau classe toutes les sous-catégories en fonction de la somme des ventes Nous pouvons donc voir ici que les téléphones le plus. Nous les avons au premier rang, puis au deuxième rang, les ventes les plus élevées, nous les avons ici en tant que deux pour les chaises. C'est bon, les gars. Alors maintenant, si vous regardez ces quatre fonctions et les résultats, vous pouvez voir qu'elles sont très similaires les unes aux autres, n'est-ce pas ? Ils vont définir le numéro de position des lignes à l'aide de différentes méthodes. Vous pouvez maintenant vous demander quels sont les cas d'utilisation de ces quatre fonctions ? Eh bien, en général, il existe deux cas d'utilisation. Tout d'abord, nous pouvons l'utiliser comme filtre dans les visualisations, et deuxièmement, nous pouvons l'utiliser dans autres calculs pour le cas d'utilisation de la force Par exemple, choisissons le classement et affichons-le sous forme de filtres aux utilisateurs. Ils précisent, par exemple, les cinq principales sous-catégories du visuel Vous savez déjà qu'il existe différentes méthodes et comment afficher les indivisualisations du meilleur produit ou des principales sous-catégories Il s'agit d' une méthode pour y parvenir. Ou nous sommes peut-être dans une situation où nous avons très grandes visualisations, beaucoup de lignes Je voudrais montrer aux utilisateurs uniquement les cinq premières lignes. Sans aucune spécification, aucun classement ou quoi que ce soit, nous pouvons simplement afficher les cinq premières lignes. Pour ce faire, nous passons au premier et l' affichons sous forme de filtres. Allons-y et réinitialisons le classement. Nous pouvons aller ici et définir. D'accord, j'aimerais voir les cinq premières lignes ou le contraire, nous voulons afficher les cinq dernières lignes, afin de pouvoir passer à la dernière et l'afficher sous forme de filtre. Allons-y et réinitialisons le premier. Alors maintenant, nous pouvons aller ici et dire, d'accord, j'aimerais voir les cinq dernières rangées dans mon champ de vision. Il s'agit donc du premier cas d'utilisation de ces fonctions de calcul de table très simples. Nous pouvons les utiliser comme filtres. Très bien, les gars, passons au deuxième cas d'utilisation de ces fonctions. Je les utilise généralement dans autres calculs pour générer une ligne de référence. Prenons un exemple rapide. Allons-y et créons de nouvelles feuilles de travail. Nous allons inscrire la date de commande dans les colonnes et les ventes dans les lignes. Et cette fois, nous allons également avoir des mois. Modifions-le donc d'année en mois. Et j'aimerais l' avoir sous forme de schéma partiel. Comme d'habitude, je veux montrer les étiquettes ainsi que les couleurs de la mesure. La tâche consiste maintenant à afficher une ligne de référence basée sur la première valeur du diagramme. Nous avons la première valeur de 21 000. J'aimerais l' avoir comme référence afin de comparer les autres Mans avec elle Nous pouvons d'abord le faire en utilisant la fonction, mais nous devons l'ajouter dans d' autres calculs. Maintenant, pour qu'il soit plus simple de voir comment cela fonctionne, je vais simplement dupliquer cette vue afin de la transformer en tableau. Allons au Show me over here. Et remplacez-le par une table. Ensuite, je vais emmener les hommes dans les rangs. Nous avons maintenant une très belle table. J'aimerais maintenant avoir la première valeur sous forme de nouveau champ calculé. D'accord, je voudrais également ajouter à cette vue les valeurs de la première fonction. Allons récupérer le champ que nous avons déjà créé et déposez-le sur la vue. Vous pouvez voir que la première ligne de ce tableau sera celle de janvier 2018. Nous avons donc la valeur zéro. Et je voudrais maintenant montrer les ventes uniquement pour cette ligne. Les autres rangées ne m'intéressent pas. Seulement pour la première rangée, nous devons afficher les ventes. Pour ce faire, nous devons créer un nouveau champ calculé. Appelons cela les premières ventes. Et la logique peut être la suivante. Nous pouvons vérifier si la première fonction est égale à zéro. Si nous sommes à la première ligne, comme vous pouvez le voir, nous avons atteint une valeur nulle. Qu'est-ce qui peut arriver ? Nous voulons montrer les ventes que ce sera, puis nous pourrons avoir les ventes sur le terrain. Sinon, nous ne voulons pas afficher les ventes. Cela signifie que nous pouvons terminer les déclarations sur ce point. Comme vous pouvez le constater, si le numéro de position doit être égal à zéro comme le premier, affichez les ventes. Sinon, ne montrez rien. Allons-y et frappons, OK. Et avec cela, comme d'habitude, nous avons obtenu notre nouvelle mesure. Faisons-le glisser et déplaçons-le dans la vue d'ici. Comme vous pouvez le constater, la tablette ne peut afficher les ventes que si le premier est égal à zéro. Si ce n'est pas le cas, comme vous pouvez le constater, nous n'avons rien à voir là-dedans. Nous avons obtenu la première valeur dans les joints et nous pouvons maintenant l' utiliser comme ligne de référence. Pour ce faire, nous allons revenir à nos feuilles d'origine et ajouter notre nouveau champ calculé aux détails. Passons ensuite à l'axe des joints, ajoutons radicalement une ligne de référence. La valeur peut être basée sur notre nouveau champ calculé, alors passons aux tarifs de vente. Et nous pouvons également passer de calculs à personnalisés Et nous pouvons dire, d'accord, c' est le premier qui fonctionne. Allons-y et frappons, d'accord. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons obtenu notre nouvelle ligne de référence. Et la valeur de cette ligne de référence peut toujours être basée sur la première valeur. Comme vous pouvez le constater, ce sera 21 000. Nous pouvons donc maintenant comparer les autres valeurs à notre ligne de référence. Cela peut être très dynamique. Cela signifie, par exemple, que nous allons ajouter un filtre à notre vue. Passons à la date de commande et montrons maintenant au filtre ce qui peut arriver si nous désélectionnons le 2018, la première valeur étant fixée à janvier 2019. Ici, nous allons en avoir 47 000 comme ligne de référence Cela nous permet de comprendre la puissance des calculs tabulaires. Ils sont basés sur les visualisations et non sur la source de données Tout ce que vous modifiez individuellement, le calcul de la table réagira en conséquence, ce qui le rend très dynamique. Il s'agit d'un autre cas d'utilisation de ces quatre fonctions. Tout d'abord, index, classement, etc. Par exemple, vous pouvez dire : créons la ligne de référence fonction de la dernière valeur du tableau, afin de pouvoir la changer. C'est tout pour ces quatre fonctions. 152. Udemy 9 2 Running Total: Les gars, nous allons maintenant parler très important et très calcul de table très important et très courant dans Tableau. Il s'agit du total cumulé. Le total cumulé va additionner toutes les valeurs au fur et à mesure qu'elles progressent dans le temps. Par exemple, dans cette vue, nous pouvons suivre les performances de notre entreprise, où nous pouvons nous adresser et comparer les trois catégories différentes de nos produits. Où nous pouvons voir ici l'évolution ou la progression des clients, ainsi que les commandes afin de comprendre rapidement si notre activité est en croissance ou en déclin. Maintenant, si vous comparez, dans cette vue, ces trois catégories, vous pouvez constater que les fournitures de bureau se développent très rapidement si vous les comparez aux deux autres. Vous pouvez donc voir que l'utilisation du total cumulé dans notre vision nous aide à comprendre les progrès les performances de notre activité. Voyons maintenant comment fonctionne cette fonction dans Tableau. OK les gars, alors comment fonctionne le calcul du total cumulé ? Il va ajouter chaque valeur à la somme de toutes les valeurs précédentes. Prenons l'exemple d' autres personnes qui ne répondent pas aux normes. Nous avons ici les mois et les soldes également. Et nous voulons augmenter le montant cumulé. Nous commençons par la première valeur, nous sommes donc actuellement à la première ligne, et comme nous n'avons aucune somme de valeurs précédente, ce sera exactement la même valeur. Le calcul sera le total cumulé actuel égal à la valeur des ventes. Cela signifie que dans le résultat, nous allons obtenir exactement la même valeur, 2607 d'ici le mois de février Nous sommes donc actuellement à ce niveau avec 523 ventes, et le total cumulé précédent sera celui de janvier Maintenant, pour obtenir le total cumulé pour le mois de février, il suffit d'ajouter ces deux valeurs. Nous ajoutons donc la valeur des ventes plus le cycle total précédent. Et avec cela, nous en obtiendrons 2 590. Comme vous pouvez le constater, nous ajoutons simplement les ventes actuelles à la valeur courante précédente Passons au mois prochain. Nous avons un nouveau courant, nous avons le 6 422 et nous allons l' ajouter une année de plus au total cumulé précédent Nous avons donc à nouveau la même formule. Avec cela, nous allons en obtenir 9 013. Comme vous pouvez le voir, nous ajoutons simplement les ventes en cours au total cumulé du mois précédent Nous pouvons continuer et progresser dans notre tableau jusqu'à ce que nous atteignions le dernier. Ce sera exactement pareil. Nous sommes actuellement en décembre, et c'est notre valeur actuelle. Nous allons l'ajouter au total cumulé du mois précédent, novembre, jusqu'à ce que nous obtenions la dernière valeur. Et avec cela, nous avons la valeur finale pour le cycle total. Comme vous pouvez le constater, nous progressons ou développons les ventes au fil des Monsls C'est ainsi que fonctionne le calcul du total cumulé. Revenons à Tableau pour savoir comment le créer et créer la visualisation en utilisant le total cumulé. Commençons par la source de données volumineuses et passons aux mauvaises actions. Nous allons placer notre catégorie dans les lignes, puis nous avons besoin de la date. Nous allons donc obtenir les dates de commande à partir des commandes du tableau et les mettre sur les colonnes. Nous en avons besoin comme d'un mois continu, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Et puis passons à cette option ici. Nous avons maintenant besoin de ces mesures, car nous suivons les progrès des clients. Nous voulons connaître le nombre de clients. Nous allons aller voir les clients ici et prenons cette mesure, les clients comptent, et ajoutons-la à la vue. Et maintenant, nous allons changer le visuel d' une ligne à l'autre. Nous allons donc aller au Marks d'ici et le changer en bar. Nous avons maintenant ici le nombre total de clients pour chaque mois. Nous n'avons toujours pas le total cumulé. Pour ce faire, c'est très simple. Nous pouvons utiliser les calculs rapides du tableau. C'est le plus simple, cliquez avec le bouton droit sur les clients ici. Ajoutons ensuite des calculs rapides au tableau. Et voici simplement le total cumulé. Allons-y. Nous pouvons maintenant voir cette tablette convertie en totaux cumulés pour chaque catégorie. Et nous pouvons constater immédiatement que la progression des clients dans le domaine des fournitures de bureau est la meilleure. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Ce qui nous manque maintenant, c'est le nombre de commandes, le nombre de commandes. Allons donc prendre notre deuxième mesure. Ce sera le nombre de commandes qui va dépendre. Et prenons-le et mettons-le près des clients ici. Mais comme vous pouvez le constater, les deux mesures sont très similaires. Nous devons donc modifier le visuel des commandes afin de comprendre les différences entre les deux mesures. Comment faire ça ? Si vous regardez les marques ici, vous pouvez voir que nous avons trois sections. Le premier est tout ce que cela signifie. Tout ce que je vais configurer ici affectera tout, les deux mesures. Mais maintenant, comme nous voulons modifier le visuel uniquement pour les commandes, nous allons changer les marques pour les commandes. Alors cliquons dessus dans cet onglet maintenant, je configure le total cumulé des commandes au lieu de la barre. J'aimerais l' avoir sous forme de ligne. Si vous regardez les couleurs ici, nous pouvons ajouter cette ligne en pointillés afin de voir les différences entre les muscles Et je peux réduire comme avec l'opacité de cette ligne. Bien, maintenant, à l' étape suivante, nous allons changer les couleurs car elles sont toutes les deux bleues. Passons à toutes les mesures, et prenons du côté gauche les noms des mesures. Allons-y et mettons-le ici sur les couleurs. La prochaine chose que nous pouvons faire est de fusionner ces deux axes pour chaque catégorie en un seul. J'aimerais n' avoir qu'un seul axe. Pour ce faire, il suffit de cliquer sur le bouton droit de la commande. Et nous avons ici une option appelée double axe. Ce qu'il va faire, c'est fusionner ces deux axes en un seul. Allons-y et cliquons dessus. Comme vous pouvez le constater, nous n'avons qu'un seul axe pour chaque catégorie. Nous n'avons plus de division entre deux axes, donc maintenant nous ne l'avons que sur une seule vue. Nous pouvons maintenant constater que nous n'avons qu'un seul axe pour chaque catégorie. Nous n'avons plus de distinction entre les deux mesures, tout en une. Nous pouvons maintenant voir que les axes sont à gauche et à droite. L'étape suivante, ce que nous faisons habituellement, est , mais pas toujours, de synchroniser ces axes. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et nous avons ici l'option axe synchronisé Les deux axes sont donc au même niveau. Nous pouvons maintenant masquer la bonne car il est inutile d'avoir deux fois les mêmes informations à gauche et à droite. Je vais cacher l' en-tête du côté droit. Et peut-être pourrions-nous nous débarrasser de ces informations que nous avons sur l'axe. Alors, allez modifier la hache et nous pouvons supprimer le titre, le set. C'est proche. Je minimise simplement les informations que nous avons dans une seule vue. C'est ça. Comme vous pouvez le constater, nous pouvons suivre l'évolution des clients et des commandes par catégorie à l'aide de la fonction très couramment utilisée, le total cumulé. 153. Différences dans Udemy 9 3: Très bien, tout le monde, nous allons donc parler de la dernière fonction de calcul de table. Nous avons la différence. La différence est très simple. Il peut trouver la différence entre deux points de données. Et il existe de nombreux cas d'utilisation de cette fonction, mais le plus connu est de comparer deux choses. Par exemple, pour comparer une période à l'autre. Une méthode très courante consiste à comparer les ventes ou les bénéfices mois par mois ou année après année afin de découvrir saisonnalité ou les modèles cycliques Voyons maintenant comment fonctionne cette fonction. Bien, maintenant, afin comprendre comment fonctionne le calcul, nous allons avoir les exemples suivants où les ventes d'hommes sont prises en compte dans les calculs. Supposons que nous en sommes actuellement aux mois, la valeur actuelle pourrait-elle être cette valeur ? Et pour créer la différence, Tableau a toujours besoin de deux points de données, le premier étant toujours la valeur actuelle, dans cet exemple, les ventes actuelles de mon deuxième point de données. Ici, nous avons plus de liberté et nous pouvons sélectionner la valeur à comparer à la valeur actuelle. Dans Tableau, nous avons quatre options différentes. Dans le premier cas, nous pouvons comparer le mois en cours avec le mois précédent. Dans cet exemple, nous pouvons comparer le y avec apprel si vous le définissez ainsi, le tableau précédent devant disparaître Il vous suffit de trouver les différences entre le tableau actuel et le tableau précédent, puis de soustraire ces deux valeurs Il s'agit de la première option. La deuxième option qui s'offre à nous est de comparer la valeur actuelle avec le mois suivant. Dans cet exemple, nous allons comparer le mois de mai, le mois en cours, avec les mois de juin, Tableau va partir et simplement trouver les différences entre le mois en cours et le mois suivant, il va soustraire les valeurs Passons maintenant à la troisième option. Nous pouvons comparer le mois en cours avec le premier mois, la première valeur que nous avons dans l'agrafe Cela signifie que dans cet exemple, si nous définissons la première pour Tableau, cela signifie que Tableau va chercher les différences entre les ventes actuelles, ce sera les ventes de Y par rapport à la première, donc nous allons prendre comme janvier, puis soustraire les valeurs Passons maintenant au dernier, je pense que vous l'avez déjà compris. Nous allons comparer le mois en cours, le M, avec le mois dernier, le mois de décembre Tableau va rechercher les différences entre la valeur actuelle de my et les différences entre la valeur actuelle de la dernière valeur dans les visualisations de décembre Il va donc soustraire les deux valeurs. Comme vous pouvez le voir, nous avons ici quatre options différentes selon lesquelles nous comparons avec la valeur actuelle, soit la valeur précédente, la valeur suivante, la première valeur, soit la dernière valeur. Cela signifie que Tableau nous contrôler parfaitement les points de données qui peuvent être comparés les uns aux autres. Revenons maintenant à Tableau afin commencer à nous entraîner à utiliser cette fonction. bon, tout le monde. Nous allons donc maintenant créer une vue afin de comparer les ventes au fil du temps, au fil des ans. Nous allons utiliser une source de données volumineuses. Passons aux commandes, à la date de commande et aux colonnes pour avoir les années. Ensuite, nous aimerions que les lignes, les N et le quart gardent le contrôle et qu'ils N et le quart gardent le le dupliquent deux fois. Le premier sera le trimestre. Passons au format trimestriel et le second sera pour le mois. Nous allons également le remplacer au cours du mois. Maintenant, j'aimerais agrandir un peu le pourboire. Je vais juste l' étirer à partir des rangées et des colonnes. Que manque-t-il maintenant ? Bien sûr, notre mesure. Allons chercher les ventes et mettons-les dans la vue. Nous avons maintenant les ventes agrégées par mois et étalées par années Nous devons maintenant créer les différences entre ces années. Pour ce faire, nous allons passer à notre mesure Radicallickit Cette fois, nous allons utiliser cette option. Plus de contrôle sur le calcul. Ajoutez un calcul de table. C'est ce que nous allons faire. Nous devons maintenant configurer quelques éléments. Il faut d'abord choisir le type de calcul. Ce sera la différence, car une valeur par défaut est également correcte. L'informatique utilise la portée et la direction que nous voulons prendre. Nous voulons la direction de gauche à droite. Nous voulons comparer les années, ce qui est actuellement correct. Nous ne voulons pas comparer les mois entre eux. Si nous voulons comparer cela, nous pouvons le faire passer au tableau inférieur. Avec cela, nous comparons maintenant les mois ensemble, mais maintenant nous voulons comparer les années. Pour ce faire, sélectionnons le tableau ci-contre. Ensuite, nous devons spécifier pour Tableau par rapport à. Et ici, nous devons définir l'une des quatre options que nous avons apprises auparavant. Nous avons le précédent, le suivant, le premier et le dernier. Dans cet exemple, nous voulons comparer l' année en cours avec l'année précédente. Nous allons donc nous en tenir au précédent. Cela signifie, par exemple, choisissons cette valeur de notre année. Ce sera la différence entre les ventes de janvier 2022 et celles de l'année précédente du même mois. Ce sera donc la différence entre cette année et l'année 2021, en janvier. C'est pourquoi pour l' ensemble de l'année 2018, nous n'avons aucune valeur. Parce que dans cette perspective, nous n'avons pas 2017, nous n'avons pas d'année précédente. Ce sera la première année, c'est pourquoi il est complètement vide. Très bien, nous avons donc créé les calculs de la table. Mais comme d'habitude, nous allons modifier la vue que nous présentons actuellement aux utilisateurs. Donc, ce que je ferais maintenant, réduire le nombre d'années à deux ans seulement. Alors allons-y et appliquons un filtre. Afficher les filtres. Et je choisirais les deux dernières années. J'aimerais maintenant ajouter à la vue le total des ventes pour chaque mois. Pour ce faire, allons récupérer les ventes et les attribuer à la vue. Maintenant, sur le côté gauche, nous avons les différences entre les ventes, puis nous avons l' agrégat des ventes. Nous pouvons maintenant voir très facilement d' où viennent ces chiffres. Ce sont les différences entre ces deux années. Bien, à l'étape suivante, allons-y et remplaçons ces chiffres par des visuels, par des pars Pour ce faire, nous allons prendre nos mesures et les inscrire dans les colonnes. C'est le premier et le second. Alors changeons le visuel. Au lieu de faire une ligne à la normale, passons aux points et disons que nous aimerions avoir les barres. C'est bon ici. Comme vous pouvez le constater, toutes les mesures ont la même coloration. Au lieu de cela, j'aimerais changer la couleur des différences. Passons à la somme des ventes ici. Comme vous pouvez le constater, nous avons l' icône des calculs de table. Ensuite, faisons glisser et déposer la somme des calculs du tableau sur la couleur en maintenant la touche Ctrl enfoncée. Changeons les couleurs de la première mesure. Inversons donc la somme des ventes, les agrégations, et passons aux couleurs Et choisissons n'importe quelle couleur parmi vous. Comme par exemple, le bleu, ces informations, Gus, provenant du total des ventes, des calculs agrégés. Et celui-ci provient des calculs du tableau. Et c'est très simple à créer. Et avec cela, nous pouvons comparer les années pour les ventes. Maintenant, si vous souhaitez analyser les différences entre ces deux années, vous pouvez constater qu'en janvier, par exemple, il n'y a pas de grande différence entre l'année 2020, 1,20, 22 Il y a comme une petite croissance. Mais si vous allez, par exemple, en février, vous pouvez constater qu'il y a de grandes différences entre les deux années où nous avons réalisé de nombreuses ventes ce mois-ci. Et une autre chose à noter ici, c'est qu'en novembre, nous avons réalisé moins de ventes que l'année précédente. Comme vous pouvez le constater, nous pouvons très rapidement trouver les différences entre ces ventes de 2022 et celles de l'année précédente. C'est donc la puissance de la fonction de différence. Cela peut nous aider à comparer deux choses, comme les années, ou peut-être les catégories, les mois, etc. Très bien, c'est tout pour la fonction de différence dans Tableau. C'est bon, tout le monde. C'est donc tout ce que nous avons abordé. Les quatre types de calculs Tableau. Grâce à cela, vous avez appris environ 60 fonctions différentes de Tableau, ce qui vous permet de disposer suffisamment d'outils pour créer de nouveaux champs dans votre source de données et pour manipuler vos données. C'est ainsi que nous avons terminé la section Calculs de Tableau. Et maintenant, dans la section suivante, les choses vont devenir vraiment intéressantes : nous allons créer environ 63 graphiques Tableau. Nous allons commencer par les graphiques de base tels que les graphiques par, puis passer à des graphiques plus complexes dans Tableau. 154. Section de Tableau : graphiques de Tableau: Passez immédiatement à l'action en commençant à créer des graphiques dans Tableau. Et nous allons couvrir environ 63 graphiques. Jetons donc un coup d'œil à quelques visualisations et graphiques qui seront abordés dans ce cours Vous allez commencer par créer des graphiques de base, comme des graphiques à différentes parties, nous avons des diagrammes à colonnes, des graphiques à pièces empilées. Ensuite, vous allez apprendre à créer différents graphiques linéaires. De plus, nous allons avoir des cartes régionales. Ensuite, nous allons apprendre à combiner différents types de graphiques, comme par exemple un graphique par et un graphique linéaire. Ensuite, nous allons créer différentes cartes dans Tableau. Ensuite, vous passerez au niveau suivant où vous allez commencer à niveau suivant où vous allez commencer à créer des graphiques tels que des diagrammes de dispersion, des graphiques slobby, des graphiques Parple, des diagrammes Poly, des diagrammes Poly, des diagrammes Ensuite, nous allons passer au dernier niveau, aux graphiques avancés. Par exemple, nous avons des cartes reto, des cartes de papillons ou de tornades en cascade, des cartes Quardont et des cartes en entonnoir Comme vous pouvez le constater, nous allons aborder de nombreux graphiques et visualisations Tableau dans ce cours Alors maintenant, allons-y et commençons. 155. Udemy 0 Mesures multiples: Avant de commencer à apprendre à créer des graphiques dans Tableau, nous devons comprendre certaines notions de base. Par exemple, comment ajouter plusieurs mesures dans une seule vue. J'ai vu de nombreux nouveaux développeurs de Tableau se demander comment ajouter une deuxième mesure à la visualisation. En effet, dans Tableau, nous disposons de différents emplacements et de différentes méthodes pour ajouter plusieurs mesures dans une seule vue. Dans Tableau, nous avons trois méthodes. La première consiste à utiliser des axes individuels pour chaque mesure. La deuxième méthode consiste à utiliser un seul axe partagé à l' aide de valeurs de mesure et de noms de mesures. Et la troisième consiste à utiliser le double axe dans Tableau. Alors maintenant, nous allons apprendre ces méthodes étape par étape, et nous allons également apprendre les avantages et les inconvénients de chaque méthode. Alors allons-y les gars, maintenant nous allons commencer par les premières méthodes. Nous avons un axe individuel pour chaque mesure. Voyons donc comment nous pouvons le créer et à quoi il va ressembler. Passons, par exemple, à notre source de mégadonnées. Choisissons la date de commande dans les colonnes. Maintenant, afin de créer des axes individuels pour chaque mesure, nous allons glisser-déposer les mesures dans les lignes ou dans les colonnes. Par exemple, nous allons prendre les ventes et les mettre dans les rangées. Et prenons également les bénéfices, et faisons-les glisser vers la rose également. Nous pouvons maintenant voir dans notre vue que chaque mesure a son propre axe C'est pourquoi nous l'appelons axe individuel pour chaque mesure. Nous pouvons voir que pour les ventes, nous avons cet axe qui commence de 0 à 1 million Et pour le profit, cela commence entre 0 et 100 km. Et les deux axes de ces deux mesures sont complètement séparés l'un de l'autre Il n'y a aucun chevauchement ou quoi que ce soit d'autre. Maintenant, bien sûr, nous avons deux mesures que nous pouvons prendre et ajouter une troisième, une quatrième, etc. n'y a donc aucune limite quant au nombre de mesures que nous pouvons ajouter à nos visualisations. Nous voyons maintenant que nous avons quatre mesures. Vous pouvez voir que chacune de ces mesures possède des axes différents avec des plages différentes. J'aimerais comprendre un point très important dans Tableau une fois que vous ajoutez plusieurs mesures aux vues, plusieurs pages apparaissent sur les repères. Dans Tableau, vous pouvez vous rendre dans les repères pour personnaliser les visualisations afin de personnaliser les graphiques que nous avons ici À notre avis, étant donné que nous avons plusieurs mesures, plusieurs pages figureront dans les repères. Voyons ce que nous avons ici. Nous avons le premier, c'est tout. Ensuite, nous avons une marque individuelle pour chaque mesure que nous avons dans notre champ de vision. Voyons maintenant comment cela fonctionne. Commençons par le premier, le tout. Désormais, dans cette page, tout ce que vous modifiez dans la configuration peut être reflété pour toutes les mesures, pour tous les graphiques. Par exemple, au lieu d'avoir la ligne, j'aimerais avoir le P. Mais maintenant, si je le change en barre, comme vous pouvez le voir, toutes les mesures peuvent être transformées en diagrammes à barres. Ou si vous passez ici, par exemple, aux couleurs et que vous les changez en noir, vous pouvez voir que toutes nos mesures sont désormais en noir et ainsi de suite. Si vous passez à la taille, réduisez la taille, vous pouvez voir que la taille de toutes nos mesures va être réduite. Ainsi, tout ce que je modifie dans la peut être reflété dans toutes les mesures de la vue. Mais maintenant que nous avons un axe individuel pour chaque mesure, nous pouvons personnaliser chacun de ces graphiques individuellement. Imaginons par exemple que je souhaite modifier uniquement les ventes. Je peux aller au Marks of Sales ici. Passons donc à la page Sum of Sales, puis au lieu d'avoir une barre, j'aimerais l' avoir sous forme de ligne. Maintenant, nous pouvons voir que nous avons changé le type de graphique uniquement pour les ventes. Tout le reste peut rester sous forme de diagrammes à barres. Et il en va de même pour le profit. Vous pouvez vous rendre ici pour faire des profits et dire « OK ». Au lieu d'une plaque, j' aimerais l'avoir. Par exemple, aussi bleu que vous puissiez le voir, cette personnalisation ne peut être effectuée que pour cette mesure. Uniquement pour les profits. Et puis il en va de même pour les autres mesures. Si vous acceptez la quantité, j'aimerais changer le type de graphique au lieu de passer à quelque chose comme la zone. Alors changeons la quantité , puis passons à la zone d'ici. Avec cela, nous n'avons changé que le type de graphique pour la quantité Vous pouvez donc voir que ces marques sont vraiment utiles pour personnaliser nos graphiques. Et vous pouvez le faire individuellement pour chaque mesure, ou vous pouvez accéder à toutes les mesures ici et effectuer les modifications pour toutes les mesures ensemble. C'est pour les marques, tout ça. Ils sont très importants pour personnaliser les graphiques de nos visualisations. Une autre chose qu'il est important de comprendre, c'est que nous avons ici quatre onglets à l'intérieur des marques parce que nous avons quatre mesures. Eh bien, comme nous avons des mesures continues , par exemple, pour les années, nous n'avons aucun onglet pour personnaliser les années car il est discret. Par exemple, passons de la somme des ventes à des mesures discrètes plutôt qu'à des mesures continues. Cliquez dessus et passez à Discret. Ainsi, vous pouvez constater que la somme des ventes disparaît des marques. Cela signifie que nous ne pouvons plus le personnaliser car il est discret. Allons-y et changeons-le à nouveau, en revenant au mode continu. Et avec cela, nous allons le remettre à l'ordre du jour, vous pouvez personnaliser les champs continus. Très bien les gars, maintenant, comme vous pouvez le voir pour ces méthodes, nous pouvons personnaliser nos graphiques individuellement et comme nous le voulons. Autre avantage : nous pouvons ajouter autant de mesures que nous le voulons dans nos visualisations, mais l'inconvénient est que nous avons des axes séparés. Dans certains cas, il est très difficile de comparer les mesures entre elles si elles sont divisées comme ça C'est pourquoi nous avons différentes méthodes tablo afin de combiner et de fusionner les axes et les graphiques C'est donc tout pour les premières méthodes où nous allons avoir un axe individuel pour chaque mesure. Très bien, les gars, passons à une autre méthode afin de combiner plusieurs mesures dans une seule vue. Et cela en partageant le même axe. Nous pouvons le faire en utilisant les noms et les valeurs des mesures. Si vous vous souciez de chaque source de données dans Tableau, vous trouverez toujours deux champs. Nous aurons toujours des noms de mesures et des valeurs de mesure. Ces deux champs, les noms et les valeurs des mesures, sont générés automatiquement à partir de Tableau. Ils ne proviennent pas de la source d'origine de vos données. Quels sont ces domaines ? Le nom des mesures est une dimension discrète qui contient les noms de toutes les mesures présentes dans votre source de données. D'autre part, nous avons les valeurs de mesure. Il s'agit d'une mesure continue qui contient les valeurs, toutes les mesures que vous avez dans votre source de données dans Tableau. Il existe deux manières d' utiliser les noms et les valeurs des mesures. La première consiste simplement à glisser-déposer de la base de données vers la vue. Prenons, par exemple, les noms mesurés pour les lignes. Comme vous pouvez le constater, aucune valeur de mesure n'est actuellement sélectionnée car nous n' avons rien dans la vue. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est passer aux valeurs principales au lieu de les glisser-déposer dans le texte ici. Vous pouvez maintenant voir dans la vue toutes les mesures que vous avez dans notre source de données. Le nombre de clients, nombre de commandes, les remises, les bénéfices, les ventes, etc. s'agit donc de toutes les mesures disponibles que Tableau peut trouver dans votre source de données. Encore une fois, le nom principal sera le nom de la mesure, le nombre de clients, le nombre de commandes. Ces informations proviennent des noms des mesures. Et les valeurs de ces mesures proviendront des valeurs de mesure. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Les noms des mesures, le nombre de clients, les remises et les bénéfices. Ces noms proviennent des noms des mesures. Et les valeurs que nous avons dans cette vue proviennent des valeurs de mesure. Ici, tu peux contrôler les choses. Par exemple, vous pouvez supprimer n'importe quelle mesure que vous ne voulez pas voir dans notre écran. Par exemple, retirons la somme du prix unitaire. Il suffit donc de le glisser-déposer quelque part à l'extérieur. Et comme vous pouvez le constater, Tablelated filtre immédiatement. Donc, si vous passez ici sur les filtres et que vous les modifiez, vous verrez également une liste de toutes les mesures que nous avons dans notre source de données. Si vous souhaitez supprimer certaines mesures, vous pouvez désactiver ou désélectionner les mesures que vous ne souhaitez pas voir apparaître dans notre écran. Allons-y et appuyons sur OK. Nous avons ainsi réduit le nombre de mesures dans la vue à 4.1. encore plus de choses que nous pouvons faire ici modifier le type de mesures qui nous viennent à l'esprit. Par exemple, prenons le nombre de clients en partant du haut et en le plaçant en bas pour que vous puissiez voir que nous changeons simplement l'ordre des mesures dans la vue. Très bien, c' est donc une façon d' utiliser les noms et les valeurs de mesure dans utiliser les noms et les valeurs de mesure les visualisations en les glissant et en les déposant simplement dans la vue Mais il existe un autre moyen rapide d' utiliser ces informations. Laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Je vais juste tout supprimer de notre champ de vision, puis repartir de zéro. Transférons les données de commande dans les colonnes. Et prenons, par exemple, les ventes par ligne. Jusqu'à présent, nous n'avons qu'une seule mesure. À notre avis, tout s'est déroulé normalement. Mais supposons maintenant que j'aimerais ajouter une autre mesure à la avant que nous apprenions que nous prenons les bénéfices et les plaçons près des scellés. Mais grâce à cela, nous avons appris que Tableau allait créer deux axes individuels. Ce n'est pas ce que nous voulons, alors laissez-moi simplement le supprimer. J'aimerais avoir un seul axe pour les deux mesures. Pour ce faire, nous pouvons utiliser les valeurs et les noms des mesures. Et pour le générer rapidement, prenons les bénéfices maintenant. Très lentement, faisons-les simplement glisser vers l'axe des joints. Et comme vous pouvez le voir maintenant, Tableau va nous montrer deux lignes verticales vertes. Cela dit, nous indiquons à Tableau j'aimerais partager le même axe pour deux mesures différentes. Déposons-le donc simplement sur l'axe. Et voici la table qui va tout convertir pour que nous n'en ayons plus ici. La somme des ventes, nous avons maintenant les valeurs des mesures et dans les filtres, nous avons les noms des mesures. À l'intérieur, nous n'aurons que deux mesures et les ventes. Comme vous pouvez le constater, la table peut tout préparer pour nous. Et c'est un moyen rapide d'utiliser plusieurs mesures en utilisant les valeurs de mesure et les noms des mesures. Et nous pouvons également le voir ici dans les valeurs de mesure, car nous n'avons que ces deux mesures. Maintenant, regardons le visuel. Comme vous pouvez le constater, nous n'avons qu' un seul axe pour deux mesures. Le vert représentera les ventes, et le gris, les bénéfices. Cela signifie donc que ces deux mesures partagent le même axe. Et bien entendu, nous pouvons ajouter d' autres mesures à notre point de vue. Nous ne pouvons en prendre que deux, par exemple, les remises. Nous pouvons le déposer dans les valeurs de mesure jusqu'à la dernière par exemple. Et avec cela, nous avons obtenu trois lignes. Trois mesures partagent le même axe. C'est un moyen vraiment agréable et compact de comparer plusieurs mesures en utilisant le même axe. Mais bien sûr, il faut faire attention à l'échelle de l'axe. Par exemple, l' ampleur des ventes. Comme vous pouvez le voir, le vert est vraiment énorme, 0-1 million Maintenant, si vous prenez la réduction, comme vous pouvez le constater, tout est presque nul, car l'échelle par rapport aux ventes est très faible. C'est pourquoi, pour ces méthodes, il est judicieux d'utiliser plusieurs mesures sur le même axe si elles ont une échelle de données similaire. Mais s'il y a une grande différence entre les échelles, le visuel n'aura aucun sens comparez deux mesures. Dans cet exemple, il n'est donc pas vraiment logique d'utiliser la réduction dans ces visualisations, car nous ne pouvons pas vraiment la comparer Il a une très petite échelle. Un autre inconvénient de cette méthode est que si vous cochez les cases ici, vous pouvez voir que nous n'avons qu'un seul onglet pour tout. Nous n'avons pas de marques individuelles pour chaque mesure. Cela signifie que nous ne pouvons pas personnaliser chaque mesure comme nous le souhaitons. Comme nous l'avons déjà vu dans la méthode 1 où nous voulons utiliser, dans un cas, par exemple, le diagramme linéaire et une autre mesure, nous pouvons utiliser le diagramme à barres et ainsi de suite. Nous ne pouvons donc pas personnaliser chaque mesure individuellement, mais toutes ces mesures partagent la même configuration pour les visualisations Cela signifie, par exemple, allons-y et changeons de côté. Si nous le faisons, cela affectera toutes les mesures situées à l'intérieur de la vue, mais je ne peux pas. Modifiez-le individuellement. Donc, tout ce que vous faites ici ou que vous changez d'individu peut affecter toutes les mesures. Par exemple, changeons-le en diagramme par et ainsi de suite. La seule chose que vous pouvez personnaliser, ce sont les couleurs. Donc, si vous accédez aux couleurs ici et que vous modifiez les couleurs, vous pouvez attribuer une valeur différente à chaque mesure . Mais c'est tout. Nous ne pouvons pas personnaliser les graphiques comme nous le souhaitons. Donc, si vous utilisez des valeurs de mesure et des noms de mesures, faites attention. Vous n'avez pas la liberté de modifier les éléments visuels de vos graphiques, mais cela reste très utile dans de nombreux cas où vous souhaitez que plusieurs mesures partagent le même axe D'accord, donc avec ça, j'espère que c'est plus clair. À présent, pourquoi avons-nous des valeurs de mesure et des noms de mesures dans Tableau ? Très bien, passons maintenant aux dernières méthodes. Afin de combiner plusieurs mesures, nous pouvons utiliser le double axe dans une vue. Les deux axes sont vraiment un excellent moyen et très utile dans de nombreux scénarios où vous pouvez comparer deux mesures ensemble. Voyons comment cela fonctionne dans Tableau, et il existe deux manières de créer des axes doubles dans Tableau. La première que je vais vous montrer maintenant est que nous allons prendre, par exemple, la date de commande pour les colonnes. Et ensuite, répartissons les ventes en formations sur les rangées. J'aimerais maintenant avoir une autre mesure à notre portée. Prenons donc les bénéfices et mettons-les simplement dans les rangées côte à côte, près des ventes. Nous revenons donc à la méthode 1 où nous avons deux mesures séparées par deux axes individuels. Maintenant, comme vous pouvez le constater, ces deux mesures sont séparées l'une de l'autre. J'aimerais associer ces deux visuels la façon de procéder de l' autre Revenons à nos mesures. Donc oui, vous pouvez voir que nous avons deux mesures, ventes et les bénéfices. Nous allons aller dans la section des bénéfices, sur celle de droite, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris. Et ici, nous avons l' option du double axe. Alors allons-y et cliquons dessus. Comme vous pouvez le constater, ces deux graphiques sont désormais superposés en utilisant un axe double. L'axe des ventes et l'axe des bénéfices côte à côte. Et nous pouvons également voir la forme de ces mesures, le changement. Alors maintenant, au lieu d' avoir deux pilules vertes, nous avons maintenant une pilule verte issue de deux mesures, les ventes et les bénéfices. Et maintenant, si vous vérifiez les échelles de ces deux axes, vous pouvez constater que les ventes se poursuivent comme d'habitude, 0 à 1 million et les bénéfices 0 à 100 000 euros. Nous avons donc deux options Soit vous pouvez le laisser tel quel avec deux échelles différentes, soit vous pouvez les rendre similaires les unes aux autres. Et c'est ce que nous faisons dans la plupart des situations. Nous allons synchroniser ces deux axes. Pour ce faire, passons aux bénéfices ici sur cet axe. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, et nous avons ici la possibilité de synchroniser les axes. Allons-y et sélectionnons-le. Comme vous pouvez le voir maintenant, l'échelle des bénéfices est exactement la même que celle des sceaux. Il commence de 0 à 1 million et le marqué ou le visuel s'est également adapté à la nouvelle échelle Comme vous pouvez le voir, nous l'avons maintenant en bas avant de l'avoir près des joints. Maintenant, vous pourriez vous demander, vous savez quoi, pourquoi utilisez-vous le double axe ? Je peux simplement utiliser les valeurs Mejor comme dans la méthode 2 et ajouter autant de mesures que je le souhaite à la Alors pourquoi avons-nous un double axe ? Eh bien, il y a deux raisons pour nous. Tout d'abord, vous avez ici la possibilité de décider si vous souhaitez synchroniser l'axe ou non. Donc, si vous passez à la méthode 1 avec les valeurs Mejor, vous pouvez voir que tout est synchronisé et que vous n'avez qu'un seul axe et nous ne pouvons pas Mais si nous revenons au double axe, nous avons toujours la possibilité de synchroniser les axes ou non. C'est donc un avantage, le principal avantage du double axe, que je peux désormais utiliser et personnaliser chaque mesure comme je le souhaite. Donc, si vous cochez les cases, nous avons ici, encore une fois, un onglet pour chaque mesure. Encore une fois, tout va personnaliser les deux mesures. Mais si vous passez à la somme des ventes, nous pouvons décider de la configuration visuelle de cette mesure. Par exemple, je peux aller ici et modifier la taille. Ou je peux passer à la somme des bénéfices et dire qu'au lieu du diagramme linéaire, j'aimerais obtenir un diagramme à barres. Voici exactement l' avantage du double axe, qui permet de personnaliser le graphique ou les mesures individuellement tout en utilisant le même axe. Et vous n'avez pas cette option si vous utilisez les valeurs de mesure parce que vous devez prendre une décision ou configurer toutes les mesures. Mais l'inconvénient est qu'il s'agit double axe ou de deux mesures seulement, mais cela reste un excellent moyen de comparer deux mesures dans Tableau. J'aimerais maintenant vous montrer la deuxième méthode pour créer rapidement un double axe dans Tableau. Allons donc retirer ces trucs, puis reprenons les joints. Passons maintenant à la deuxième mesure, au lieu de le faire glisser et de le déposer ici, près des joints Et puis passez en mode double. Ce que nous allons faire, c'est passer au visuel ici. Et si vous le déplacez vers la droite, vous pouvez voir que nous avons une ligne verticale ici. Fais attention. Si vous le déplacez vers l'axe, vous disposez de deux lignes verticales sur lesquelles vous pouvez les valeurs de mesure et les noms de mesures. Nous ne voulons pas cela, nous voulons un axe double, il suffit donc de le déplacer vers la droite, du côté opposé de l'axe. Et vous pouvez voir que nous avons une ligne verte verticale si vous la laissez tomber, Tableau va immédiatement créer un double axe entre ces deux mesures. Voici comment créer rapidement des axes doubles dans Tableau. Et un dernier point à propos du double axe est de comprendre que l'ordre des mesures a un effet sur le visuel. Alors laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Je vais maintenant passer au profit et passer à barres au diagramme linéaire. Et comme vous pouvez le constater, la ligne rouge à partir bénéfices est comme devant les ventes. Cela signifie donc que la mesure des ventes se situe dans le dos. le profit est au premier plan. Si vous voulez changer cette personne, vous allez simplement changer l'ordre du double axe. Si nous prenons les ventes par la gauche et que nous les mettons simplement sur la droite. Et comme vous pouvez le voir maintenant, le schéma des pièces au recto et le schéma linéaire en arrière-plan. Dans ce cas, ce n'est pas vraiment cool d'avoir la ligne derrière les pièces. Maintenant, allons-y et changeons les choses à nouveau pour que les bénéfices soient placés du bon côté, de sorte que nous puissions les placer au début et les ventes à l'arrière. Très bien, c'est tout pour le double axe. Bien entendu, dans Tableau, vous pouvez combiner toutes ces méthodes dans une seule vue. Nous avons ici un double axe. Dans cet exemple, je peux maintenant ajouter les valeurs de mesure, le profit. Au lieu d'avoir les bénéfices, nous pouvons avoir les valeurs de mesure, la méthode deux. Pour ce faire, prenons, par exemple, la quantité. Et faisons-le glisser sur l'axe du profit. Déposons-le ici. Et comme vous pouvez le constater, le tableau change immédiatement la somme des bénéfices en valeurs de mesure. Mais il y a toujours des soldes sur le côté gauche. Nous établissons maintenant un double axe entre les ventes et un ensemble de mesures. Nous pouvons maintenant ajouter d'autres mesures aux valeurs de mesure. Prenons le prix unitaire et ajoutons-le ici. Nous pouvons ajouter les remises. Mais maintenant, changeons simplement les couleurs pour que ce soit clair. Je suis maintenant dans l'onglet des valeurs majeures. Cliquez sur les couleurs. Maintenant, la quantité, je vais lui donner le prix unitaire vert. Donnons-lui le gris à prix réduit de cette couleur. Et c'est tout. Ça. Comme vous pouvez le constater, nous avons des lignes différentes, mais ce sont toutes des lignes. Nous ne pouvons pas changer cela car il s'agit d'une valeur majeure. Ils partagent donc tous la même configuration. Et en arrière-plan, nous avons la somme des ventes issues du double axe. Cela signifie que vous pouvez combiner ces éléments et, bien sûr , nous pouvons ajouter la première méthode. Faisons le décompte des commandes et faisons-le simplement glisser-déposer sur les routes ici pour que vous puissiez voir que Tableau a créé un axe individuel pour le décompte des commandes. Cela signifie que si vous examinez maintenant nos mesures, dans cette vue, la première, la somme des ventes, nous utilisons le double axe. Ce schéma de pièces, le schéma bleu. Et puis, sur le côté droit du double axe, nous avons un poinçon ou un faisceau de mesures. Nous avons ici la somme des bénéfices, de la quantité, du prix unitaire et de la réduction. Nous avons donc un groupe de mesures faisant partie du double axe utilisant les valeurs de mesure, le nombre d'ordres. Il est complètement séparé et ne partage pas l'axe avec les autres. Nous l'avons sous forme d' axe individuel en utilisant la première méthode. Très bien, comme tu peux le voir, tu peux mélanger les choses. C'est exactement la puissance de Tableau, nous permet de personnaliser considérablement la manière dont nous visualisons nos données bon, tout le monde. Faisons maintenant un bref résumé. Afin de combiner plusieurs mesures dans une seule vue, dans des visualisations uniques dans Tableau, nous avons trois méthodes La première consiste à utiliser des axes individuels. Cela signifie que nous allons avoir pour chaque mesure un axe indépendant séparé différent. Et l'avantage de ces points de méthode, que nous pouvons opter pour chaque mesure et décider des visuels, type de visuel que nous pouvons utiliser, des couleurs, de la taille, etc. La personnalisation des mesures se fera donc de manière indépendante Et le deuxième avantage, c' nous pouvons ajouter autant de mesures que nous le voulons dans une seule vue. Mais le point faible de cette méthode, c'est qu'il est vraiment difficile de comparer ces mesures entre elles. C'est pourquoi nous avons la deuxième méthode qui nous permet de comparer toutes ces mesures ensemble en utilisant un axe commun ou unique. Et nous pouvons créer de telles visualisations en utilisant les noms des mesures et les valeurs des mesures Nous n'avons donc qu'un seul axe et nous pouvons avoir plusieurs mesures partageant le même axe. Avec le principal avantage de nos réflexions, nous pouvons ajouter autant de mesures que nous le souhaitons. De plus, nous pouvons mieux comparer ces mesures que la méthode utilisée puisqu'elles partagent le même axe. Mais l'inconvénient de cette méthode est que nous ne pouvons pas personnaliser chacune de ces mesures indépendamment. Cela signifie donc que toutes ces mesures partageront les mêmes configurations de visualisation. Nous ne pouvons donc pas utiliser ici une ligne puis séparer et changer autre chose. Nous devons toujours utiliser les mêmes visualisations pour toutes les mesures C'est pourquoi nous avons la troisième méthode tableau qui utilise le double axe. Le principal avantage du double axe des points que nous pouvons comparer deux mesures étroitement l'une à l'autre. Nous pouvons définir si nous pouvons synchroniser l'axe ou non. Et là, l'avantage par rapport au précédent, l'axe unique, les points, nous permet de personnaliser les visuels pour chaque mesure indépendamment Nous avons donc ici un diagramme linéaire avec un diagramme à barres. Seul cet avantage de cette méthode des points, nous ne pouvons comparer que deux mesures. Très bien, Kay, voici donc les différentes méthodes pour ajouter plusieurs mesures dans une seule vue et quand les utiliser. Ensuite, nous allons commencer à créer des graphiques de base, et nous pouvons d'abord avoir les diagrammes à barres. 156. Graphiques à barres Udemy 1: Très bien, nous allons maintenant commencer par les choses les plus simples où nous allons créer un graphique à barres en lignes. Commençons par la source de données volumineuses et passons de la sous-catégorie aux lignes Ensuite, nous devons mesurer, prenons les joints et les mettons dans les colonnes. Cela nous a permis d'obtenir les ventes par catégorie. Maintenant, pour l'agrandir, je vais juste aller ici. Plutôt que des normes, adoptons une vue d'ensemble. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons des barres dans les rangées. Le tableau peut utiliser le graphique à barres par défaut, mais si vous avez autre chose, vous pouvez accéder aux marques ici au lieu de sélectionner Automatique. Vous pouvez le déplacer vers la barre, allons-y et cliquez dessus. Rien ne changera car il s'agit actuellement d'un graphique à barres et nous utilisons généralement les graphiques par et les lignes pour établir le classement. Pour ce faire, passons aux ventes et trions nos données. Cela nous permet d'obtenir un très bon classement dans nos palmarès. Une autre chose que j'ajoute habituellement est la coloration. Je prends donc la mesure, c'est la somme des ventes qui me tient le dessus et je la mets sur les couleurs. C'est tout pour les diagrammes à barres et les lignes. D'accord. Ensuite, nous avons les diagrammes à barres en colonnes. C'est très simple et très similaire aux lignes, j'ai juste dupliqué les feuilles de travail Ici, au lieu d'avoir la dimension sur les lignes, nous devons la déplacer vers les colonnes. Nous devons passer de la mesure à la dimension. Pour ce faire, c'est très simple. Passons au menu rapide ici et changeons-le pour que nous obtenions les pièces. Maintenant, sur les colonnes, comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Nous l'utilisons généralement également pour le classement, bien sûr. La question est maintenant de savoir quand utiliser des colonnes et quand utiliser des lignes. Si vous avez une dimension à faible cardinalité, comme dans le cas de la sous-catégorie, vous pouvez l'utiliser Mais si votre dimension comporte une cadreté élevée, un grand nombre de valeurs, vous pouvez utiliser les lignes pour obtenir une longue liste et vous pouvez faire défiler la page vers le bas Il est toujours préférable de faire défiler vers le bas plutôt que vers la droite. Si votre dimension contient un grand nombre de valeurs , utilisez les lignes par. Mais si le nombre de valeurs dans votre dimension est faible , optez pour les barres de colonnes. Très bien, passons à un autre diagramme de pièces. Nous avons les barres côte à côte. Dans les diagrammes de pièces précédents, nous n'avons utilisé qu'une seule dimension. Cette fois, nous allons utiliser deux dimensions. Allons-y et construisons-le. Je voudrais d'abord placer le pays de dimension dans les colonnes. Ensuite, mesurons les cellules par rapport aux lignes sur lesquelles nous avons obtenu les diagrammes de pièces normaux. Mais maintenant, si vous ajoutez une autre dimension aux colonnes, vous obtiendrez des diagrammes de parties côte à côte. La deuxième dimension sera l' année des dates de commande. Faites glisser les dates de commande dans les colonnes. Comme vous pouvez le constater, Tableau a été converti en graphiques linéaires. Ce n'est pas ce que nous voulons, nous voulons des diagrammes partiels. C'est pourquoi nous allons au Marks, ici. Et au lieu de l'automatique, nous allons le passer aux barres. Encore une fois, je voudrais en faire une vue d'ensemble. Nous avons maintenant beaucoup de données dans la vue. Nous disposons de cinq ans de données. J'aimerais n'avoir que deux valeurs. Je voudrais comparer le dernier, glissons les années vers les filtres. Ensuite, je vais filtrer en utilisant les années. Sélectionnez les années suivantes, prenons que les deux dernières années. Cliquez. D'accord. La dernière chose que je voudrais ajouter est la coloration. Comme nous avons deux ans, j' aimerais avoir une couleur pour chaque année. Prenons les années, gardons le contrôle, mettons-le sur les couleurs, et c'est tout. Nous avons maintenant de très belles séparations entre les valeurs. Comme vous pouvez le constater, nous avons des barres latérales et c'est vraiment utile pour comparer plusieurs valeurs dans chaque catégorie. Cela nous permet de comparer très facilement les deux dernières années dans chaque pays. Ici, dans ce type de graphique, essayez de ne pas avoir beaucoup de données, alors ce sera vraiment difficile de comparer. Vous pouvez voir que nous avons juste un filtre sur les données afin de ne comparer que les deux dernières années. C'est tout pour les cartes côte à côte. Très bien, passons au suivant, nous avons le graphique à barres au fil du temps. C'est un film très célèbre. Vous pouvez trouver presque dans chaque tableau de bord. Voyons donc comment nous allons le construire. Nous allons passer aux dates de commande, mettons-les dans les colonnes comme d'habitude. Nous allons avoir des années. Allons prendre notre mesure, les ventes, et mettons-les dans les rangées. Voici une tablette par défaut qui l'affichera sous forme de ligne. Allons-y et passons aux bars. Comme nous travaillons sur les diagrammes à barres nous avons très bien enregistré les ventes au fil des ans, mais nous ajoutons généralement plus de détails car ces données sont très agrégées. Allons-y et ajoutons une autre dimension. Pour ce faire, examinons simplement les années. Cliquez sur ce signe et nous avons obtenu la deuxième dimension, le quart. Et ici, nous pouvons voir plus de détails sur l' évolution des ventes au fil du temps. Le principal cas d'utilisation de ce graphique partiel est de montrer comment les données évoluent au fil du temps afin de montrer les tendances. Si vous avez une telle exigence, suivez le diagramme des pièces au fil du temps. OK, passons au suivant, nous avons les diagrammes des pièces empilées L'exigence pour celui-ci sera similaire à celle du côte à côte. Nous pouvons utiliser deux dimensions différentes. Maintenant, allons-y et construisons-le. J'aimerais voir le total des ventes de chaque mois pour cette année. Pour ce faire, inscrivons la date de commande dans les colonnes et les ventes dans les lignes. Maintenant, je vais passer des années aux mois, non ? Cliquez dessus. Et sélectionnons les formats, le mois, afin d'obtenir les parties qui représentent le total des ventes pour chaque mois et cette année. Mais maintenant, j'aimerais ajouter plus d'informations à cette vue afin de comparer également les catégories. Maintenant, allons-y et trouvons les catégories. C'est toujours la question de savoir où nous allons le placer. Si vous le placez sur les colonnes, ce que vous allez obtenir, vous obtiendrez des barres latérales. Ce n'est pas ce que nous voulons, nous voulons avoir des graphiques empilés. Pour ce faire, prenons la catégorie et mettons-la uniquement sur les couleurs. Allons-y et faisons-le. Et avec cela, nous avons obtenu cette information, cette dimension sous forme de couleur à l'intérieur de chaque barre. Et avec cela, nous allons avoir les diagrammes à barres empilés Comme vous pouvez le constater, l'objectif principal du graphique par empilé est abord d'avoir le total des ventes au fil du temps Nous pouvons comparer les mois et l'évolution des ventes au fil du temps. Ensuite, la deuxième tâche, qui n'est pas la tâche principale, consiste à comparer les catégories pour voir comment la catégorie contribue aux ventes totales de chaque mois. C'est tout pour les diagrammes de pièces empilées. Très bien, nous avons maintenant un graphique très similaire au précédent. Nous avons le diagramme des pièces empilées complet, ou parfois nous l'appelons des diagrammes des pièces empilées à 100 % Maintenant, je viens de publier le précédent, et comme vous pouvez le voir dans les diagrammes de pièces empilées normaux, chaque partie commence et se termine différemment d'un mois à Les ventes totales sont naturellement importantes dans ces graphiques. L'important est maintenant de comparer les sous-catégories au fil du temps. Une très bonne façon de le faire est d'avoir une pièce entièrement empilée Cela signifie que chaque partie nos visualisations peut avoir exactement la même longueur, et elle commence entre 0 % et 100 %. Pour ce faire, passons à la somme des ventes, cliquez dessus avec le bouton droit de Passons ensuite aux calculs rapides du tableau. Et ayez le pourcentage du total que nous avons obtenu, le pourcentage du total au lieu du total des ventes sous forme de valeur. Mais nous n'en sommes toujours pas là car ces pièces n' ont pas la même longueur. Pour ce faire, revenons à la somme des ventes. Cliquez avec le bouton droit sur Ont et passons à Modifier les calculs de table. Allons à l'intérieur. Maintenant, ce que nous allons faire ici, au lieu d'avoir une table de l'autre côté, nous pouvons avoir une dimension spécifique. Allons-y et allumons-le. Et nous allons sélectionner uniquement la catégorie. Puisque nous nous concentrons uniquement sur la catégorie, supprimons le mois de l'âge commandé. Maintenant, comme vous pouvez le constater, nous obtenons immédiatement une pile complète. Allons-y et fermons ça. Comme vous pouvez le constater, toutes ces parties exactement la même longueur et elles commencent toutes par 0 % et finissent par 100 %. Nous appelons ce type de graphique une partie par un tout. Cela signifie que j'aimerais voir et comprendre comment chaque catégorie est liée à l'ensemble des ventes de chaque mois. Résumons maintenant rapidement à quel moment utiliser quel graphique. Si vous souhaitez vous concentrer sur la comparaison des catégories au fil du temps, optez pour les diagrammes complets de pièces empilées à 100 % Mais s'il est plus important d' afficher le total mensuel, comparez les catégories, puis utilisez les graphiques à barres empilées habituels Bien, passons au dernier type de barres, nous avons les petits diagrammes à barres multiples. De nombreux diagrammes à barres figurent dans nos visualisations. Et nous pouvons le faire en ajoutant plus de deux dimensions. Commençons par la première dimension. Nous allons accéder aux pays depuis le volet de données, mettons-le dans les colonnes. Avec cela, nous avons obtenu les valeurs des pays sous forme de colonnes. J'aimerais maintenant ajouter des lignes de la catégorie. Passons à la deuxième dimension, les catégories aux lignes. Maintenant, je voudrais remplir ces informations afin de voir certaines données. Allons chercher nos mesures, les ventes, glisser-déposer sur les lignes ici. Comme vous pouvez le constater, nos bars ne sont pas encore très petits. Nous avons de grandes pièces dans notre champ de vision et nous pouvons toujours vérifier combien de marques ou de pièces nous avons dans notre champ de vision. En vérifiant ces informations ici, nous pouvons voir que nous avons 12 points. Maintenant, allons-y et trouvons notre troisième dimension. Ce sera la date de commande. Inscrivons la date de commande dans les colonnes. Maintenant, nous avons obtenu 12 à 16 points ou 16 points de données. Tableau passe maintenant aux lignes. J'aimerais le ramener à Paris. Passons aux marques, passons aux pièces, mais nos pièces ne sont toujours pas vraiment petites ou petites. Afin d'entrer plus en détail dans notre vision, au lieu d'utiliser les années, nous allons utiliser le mois. Allons-y et changeons le format. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Et choisissons ce format, le format continu, le mois. Alors maintenant, si vous revérifiez, nous avons trouvé des mini-bars de 60 à 707 marks à l'intérieur de notre champ de vision J'aimerais également y ajouter un peu de colorant. Allons-y et mettons le pays aux couleurs. Alors c'est tout. Cela nous a permis d'obtenir de petits diagrammes à barres multiples. Comme vous pouvez le constater, au fur et à mesure que vous ajoutez de nouvelles dimensions à la vue, vous divisez la mesure pour obtenir de plus en plus de détails 157. Bar dans Udemy 2: OK, nous avons ensuite la barre dans le graphique à barres. Auparavant, nous avions comparé deux dimensions dans notre vue, mais maintenant que diriez-vous de comparer deux mesures dans nos vues à l'aide de pars ? Voyons comment nous pouvons le faire. Comme d'habitude, nous allons placer notre sous-catégorie sur les lignes, puis prendre la première mesure Ce seront les joints des colonnes. Avec cela, nous avons obtenu nos diagrammes à barres standard. Allons le trier en fonction des ventes. Nous avons maintenant besoin de notre deuxième mesure. Allons prendre la quantité et la mettre également dans les colonnes. Maintenant, avec cela, nous avons un axe individuel pour chaque mesure, et nous pouvons comparer les données. Mais si vous avez deux mesures et que vous voulez les comparer, il est préférable d' deux mesures et que vous voulez les comparer, il utiliser le double axe. Comme nous l'avons déjà appris dans le matériel précédent. Allons-y et utilisons le double axe. Nous allons passer à la quantité à connecter de manière erratique et passer au double axe Maintenant, Tableau a décidé d'opter pour d' autres visualisations, étant donné que nous avons opté pour la fonction automatique Au lieu de cela, j' aimerais le remettre dans les bars. Comme vous le savez, dans le double axe, nous aurons différents onglets à l'intérieur de nos marques. Maintenant, comme les deux seront des barres, nous allons accéder à tout, puis sélectionner au lieu de Automatique, nous allons avoir les barres. Mais maintenant, comme vous pouvez le constater, nous n'y sommes pas encore. C'est comme la pièce empilée, mais en réalité elle n'est pas empilée Pour changer cela, ce que nous allons faire, nous allons prendre chaque mesure individuelle et modifier la configuration. Mais d'abord, je voudrais changer de couleur. Je n'aime pas ces informations actuelles, alors passons à la quantité, rendons-la orange. La vente va être bleue. Allons-y. Maintenant, ce que nous allons faire pour avoir barre par barre, nous allons modifier la taille de la quantité. Passons à la quantité ici, passons à la taille et réduisons-la un peu. Alors maintenant, nous pouvons voir en arrière-plan la grande barre bleue, et à l'avant, nous avons cette petite barre orange. Nous avons donc obtenu quelque chose comme un graphique à barres, ce qui est vraiment génial pour comparer deux mesures à l'aide d'un axe double. Si, par exemple, vous cochez la catégorie art, vous pouvez voir que la quantité est vraiment énorme. Mais nous générons très peu de ventes par rapport, par exemple, aux cubres Nous avons moins de quantités commandées, mais nous avons d'énormes ventes. C'est donc une très bonne façon de comparer les mesures. 158. Code à barres Udemy 3: Bien, le prochain peut être amusant. Celui où nous allons créer des diagrammes à codes-barres. Nous l'utilisons généralement pour montrer plus de détails à l'intérieur de chaque partie. Voyons donc comment nous pouvons le faire. Comme d'habitude, nous allons obtenir les mêmes informations, sous-catégories dans les lignes et les ventes dans les colonnes Je pense que tu l'as déjà. Allons faire le tri. Maintenant, je voudrais apporter une dimension à haute cardinalité, comme le nom du produit Allons-y et apportons-le, par exemple, aux rangées d'ici. Comme vous pouvez le constater, Tableau nous met en garde et nous indique que le nom du produit contient de nombreux membres . Et maintenant, si vous dites « OK, ajoutez tous les membres », que peut-il se passer ? La vue va être interrompue et ce n'est pas vraiment instructif. Mais au lieu de cela, nous pouvons prendre le nom du produit et le mettre sur les détails. Alors allons-y et faisons-le. Maintenant, nous avons créé quelque chose comme des codes-barres dans lesquels nous avons les informations du produit à l'intérieur de chaque partie, ce qui est parfois utile pour afficher tous ces détails en une seule vue. C'est ainsi que vous créez des graphiques à codes-barres. 159. Graphique en lignes d'Udemy 4: Très bien, nous pouvons maintenant commencer à parler des graphiques linéaires dans Tableau. Ils sont très basiques et très standards afin de montrer l'évolution au fil du temps. À présent, nous allons créer des graphiques linéaires très simples dans Tableau. Puisque nous parlons de changement au fil du temps, cela signifie que nous avons besoin d'une date. Allons chercher les dates de commande dans les colonnes. Et puis les routes, nous avons besoin de notre mesure, la somme des ventes. Maintenant, par défaut, comme d'habitude, Tableau va afficher les années. Mais au lieu de cela, pour le rendre plus intéressant, nous allons passer à plusieurs mois. Allons-y et changeons le format en mois continu, alors cliquez dessus. Maintenant, avec cela, nous avons nos graphiques linéaires. Si, pour une raison ou une autre, vous n' obtenez pas de graphique linéaire, pour passer aux graphiques linéaires, nous passons aux repères, puis au lieu de le faire automatiquement, choisissons la courbe. Une fois que vous aurez fait cela, vous obtiendrez exactement comme moi, un graphique linéaire. Il s'agit du graphique linéaire le plus simple de Tableau qui montre les changements au fil du temps. Bien, je voudrais maintenant vous montrer les différents visuels que nous pouvons ajouter à notre gamme Pour cela, adoptons d'autres mesures selon nous. Actuellement, nous avons la somme des ventes. Tirons parti de tout, comme les remises, les bénéfices, les ventes de publicités. Prenons le prix unitaire et les commandes. Comme vous le savez, comme nous avons cinq mesures dans notre vision, nous avons également cinq onglets dans les marques afin configurer individuellement le visuel pour la somme des ventes. Nous allons le laisser tel quel sous forme de graphiques linéaires standard. Mais pour le prochain, ce que je vais faire, c'est changer le tracé ou le visuel de la ligne. Si vous vous rendez ici sur le pass et que vous cliquez dessus, nous aurons différents types de lignes. Le premier sera le standard, le linéaire, mais le second sera une étape. Allons-y et sélectionnons des points. Maintenant, si vous vérifiez la réduction ici, nous n'avons pas de graphique linéaire comme les ventes que nous avons actuellement, comme les étapes comme le saut, puis les étapes vers le bas. Très bien, alors passons à côté des bénéfices. Passons donc à l' onglet « profit ». Nous allons maintenant retourner sur le chemin. Et ici, nous avons deux sections, le type de ligne et le motif de ligne. Dans le schéma linéaire, nous avons la ligne continue ou nous pouvons faire une ligne pointillée Allons-y et sélectionnons le tiret. Et comme vous pouvez le constater maintenant, pour les particuliers, nous avons une très belle ligne de tiret dans Tableau. C'est donc une autre façon de présenter les lignes dans Tableau. Passons à la suivante , à la mesure suivante, nous avons le prix unitaire. Passons à cette étape. Maintenant, ce que nous pouvons faire ici, pour chaque point que nous avons dans les graphiques, nous pouvons créer un marqueur ou petit cercle afin d'ajouter les marqueurs. Ce que nous allons faire, c'est passer aux couleurs ici, puis nous avons les effets. Le premier est automatique. Le second à avoir des marques, et le dernier à n'en avoir aucune. Allons-y et passons aux marques. Maintenant, vous pouvez voir que le graphique linéaire de l'Enterprise ressemble à de petits cercles, à de petits points de données. Il s'agit d'un autre effet visuel sur les lignes dans Tableau. Passons au dernier point, le décompte des commandes. Passons à cette étape. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c' est modifier la taille des lignes en fonction des valeurs. Pour cela, prenons en compte les commandes. Il suffit donc de contrôler, de le glisser-déposer et de le placer sur le côté. Alors maintenant, si vous prenez la dernière ligne, nous allons voir un très bel effet. Si les valeurs sont faibles, nous aurons une fine ligne. Mais si les valeurs sont élevées, nous obtiendrons une ligne épaisse, ce qui est vraiment joli. C'est bon, les gars. Comme vous pouvez le constater, Tableau est très riche en visualisations et en quelques clics, nous pouvons modifier les représentations visuelles des lignes Très bien, nous allons maintenant créer le graphique à lignes multiples dans Tableau. Je duplique toujours les feuilles afin de ne pas tout construire à partir de zéro à chaque fois Donc, auparavant dans la ligne standard, nous pouvons voir les changements au fil du temps, mais parfois nous voulons ajouter plus d'informations. Nous voulons comparer les valeurs d' une dimension dans cette vue. Et nous pouvons le faire en ayant plusieurs lignes. Supposons que je souhaite comparer les valeurs de la catégorie. Passons aux catégories de notre corps, Arts, et maintenant mettons-les sur les couleurs, faisons-les glisser et déposer sur les couleurs Et comme vous pouvez le voir en faisant ce tableau, vous allez tracer trois lignes pour chaque valeur à l'intérieur de cette dimension. Avec cela, nous avons obtenu plusieurs lignes dans une seule vue. Et maintenant, nous pouvons voir que ce n'est pas vraiment instructif car nous avons beaucoup de lignes et de zigzacs Afin de réduire cela, nous allons passer au format, disons, par exemple, un quart. Maintenant, c'est un peu plus clair pour voir que les données changent au fil du temps et vous pouvez comparer les valeurs d'une dimension Le nombre de lignes dépend réellement valeurs à l'intérieur de cette dimension. Encore une chose sur la façon de créer ces trois lignes. Il n'est pas nécessaire de l'avoir toujours aux couleurs. Si vous déplacez la catégorie des couleurs et que vous la mettez sur les détails, vous obtiendrez les mêmes effets que Tableau à savoir créer plusieurs lignes pour chaque valeur, mais cette fois sans couleurs. Il s'agit d'une autre méthode pour créer différentes lignes dans Tableau. Mais je pense qu'il est plus logique de l'indiquer sur les couleurs d'avoir une couleur subaratée pour chaque ligne C'est ainsi que nous pouvons créer plusieurs lignes dans Tableau à l'aide de Dimension. Très bien, le suivant , nous pouvons avoir des graphiques à deux lignes. Cette fois, on y va. Comparez deux mesures différentes dans une seule vue. Nous allons donc créer une ligne pour chaque mesure. Maintenant, je vais m'en tenir au même point de vue où nous avons la somme des ventes et le trimestre correspondant à la date de commande. Nous aimerions maintenant comparer, dans cette vue, deux mesures, la somme des ventes et le bénéfice. Prenons les bénéfices et mettons-les côte à côte avec les ventes. Et avec cela, nous avons deux lignes différentes pour chaque mesure, mais j'aimerais qu'elles se superposent à celles de l'autre. Pour ce faire, nous allons utiliser le double axe. Passons au Bf, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, et nous avons ici l' option du double axe. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Nous avons un graphique à deux lignes, et ici vous pouvez ajouter d'autres éléments. Par exemple, vous pouvez synchroniser ces deux axes en accédant au brofit, en cliquant dessus avec le bouton droit de la Et ici, vous pouvez le synchroniser. Ou bien sûr, nous pouvons configurer chaque ligne différemment. Passons donc aux bénéfices ici, suivons le chemin et faisons-en une ligne pointillée Comme nous l'avons appris brièvement, en utilisant le double axe, nous avons eu la liberté de modifier le visuel de chaque mesure individuellement Et c'est vraiment un excellent moyen de comparer deux mesures. OK, passons au suivant, nous avons les graphiques linéaires cumulatifs. Donc, actuellement, dans les graphiques linéaires standard, nous utilisons le mois et la somme des ventes. Et nous pouvons voir le total des ventes pour chaque mois. Mais parfois, nous aimerions comprendre comment les choses évoluent ou grandissent avec le temps. Nous voulons maintenant voir la croissance au fil du temps. Nous devons utiliser des graphiques linéaires cumulatifs. Pour ce faire, nous allons passer à la somme des ventes. Et au lieu d'utiliser la somme des ventes sous forme de fonctions agrégées, nous allons créer des calculs tabulaires rapides pour obtenir le total cumulé. Allons-y et changeons ça. Et comme vous pouvez le constater, nous allons obtenir très beaux graphiques linéaires cumulatifs où vous pourrez voir comment les choses évoluent au fil du temps. Mais bien entendu, pour rendre les choses plus intéressantes, nous allons ajouter plus d' informations à notre point de vue. Allons chercher la catégorie et générer différentes lignes. Nous pouvons donc le laisser tomber sur les couleurs et maintenant nous pouvons voir comment les différentes catégories se développent au fil du temps. Ajoutez également à la ligne cumulée le point final de chaque ligne. Pour ce faire, nous allons accéder aux marques, aux étiquettes, cliquer sur les étiquettes, afficher les étiquettes des marques. Mais comme vous pouvez le constater, nous avons une étiquette par mois. Ce n'est pas ce que nous voulons, nous voulons seulement la fin de chaque ligne. Pour ce faire, nous allons passer de tout à la fin de la ligne. Maintenant, si vous consultez nos lignes, vous pouvez voir au début et à la fin que nous avons ces informations. Mais le point de départ n'est pas vraiment intéressant, nous pouvons donc aller le désactiver. Étiquetez le début de la ligne. Allons-y et désactivons-le. Avec cela, nous allons avoir le total des ventes de chaque catégorie en fin de ligne. Avec cela, nous pouvons analyser la croissance au fil du temps pour chaque catégorie D'accord. Maintenant, nous allons créer petits graphiques linéaires multiples comme nous l'avons fait pour les graphiques à barres. Nous allons le faire maintenant pour les lignes. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est apporter au moins trois dimensions à la vue afin de décomposer les ventes en décomposer les ventes en lignes plus petites. Allons-y et faisons-le. Comme d'habitude, nous allons consulter la date de commande. Donnons la somme des ventes aux lignes. Ensuite, nous pouvons également obtenir une autre dimension, la catégorie pour les lignes. Comme vous pouvez le voir maintenant, alors que nous ajoutons de nouvelles dimensions, nous divisons les lignes Allons chercher les pays et inscrivons-les également dans les colonnes. Maintenant que nous avons plus de graphiques, mais le tableau va les afficher sous forme de barres puisque nous en avons un automatique. Alors allons-y et passons aux lignes. Nous l'avons maintenant sous forme de ligne discrète. Au lieu de cela, obtenons une ligne continue. Pour ce faire, passons à cette date et passons à quelque chose comme le mois en continu. Changeons les formats avec ça. Comme vous pouvez le constater, nous obtenons des graphiques linéaires multiples très intéressants. J'aimerais également ajouter les couleurs. Allons chercher le pays, par exemple, et ajoutons-le aux couleurs. Maintenant, juste pour améliorer le visuel, retirons la grille. Cliquez ici avec le bouton droit de la souris. Passons ensuite aux formats. Ensuite, nous pouvons passer aux lignes, puis nous avons l'onglet forgé. Passons aux lignes du quadrillage et passons à aucune ligne où nous avons supprimé ces lignes de quadrillage, ce qui est vraiment ennuyeux d'en avoir beaucoup. Alors, la dernière chose que nous pouvons faire avec ça, c' avoir le total des ventes du dernier point. Pour ce faire, contrôlons la somme des ventes et inscrivons-la sur les étiquettes. Ensuite, nous allons passer aux étiquettes ici et sélectionner Mean Max. Nous l'aurons avant la date de commande. Passons donc du mode automatique au mode mensuel. Et n'ayons que la valeur maximale. Supprimons la valeur minimale. donc ce que nous avons pour chaque graphique, comme le total des ventes du mois dernier. Nous avons donc créé très jolis petits graphiques à lignes multiples dans Tableau. 160. Udemy 5 mis en évidence: Bien, passons au suivant, nous avons les graphiques linéaires surlignés dans Tableau. Cela est particulièrement important si vous avez plusieurs lignes dans une seule vue et qu'il existe différentes méthodes pour le faire. Je vais en montrer une rapide et une professionnelle. Commençons par le plus rapide. Faisons apparaître plusieurs lignes dans nos graphiques. Je vais prendre ce temps, le pays, et le mettre aux couleurs que nous avons obtenues. Une ligne pour chaque valeur comprise dans la dimension du pays. Et maintenant, je voudrais donner la possibilité aux utilisateurs de mettre en évidence l'une de ces valeurs. Pour ce faire, c'est très simple. Accédez au pays d' ici, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Et passons au surligneur. Ici, nous avons la possibilité d'afficher le surligneur. Cliquez dessus. Que, si vous cochez le bon côté, nous allons attraper la variole Afin de mettre en évidence les valeurs propres aux pays, les utilisateurs peuvent se rendre ici et sélectionner l'une de ces valeurs, par exemple l'Allemagne. Et comme vous pouvez le constater, Tableau va mettre en évidence la ligne de l'Allemagne et il pourra appliquer toutes les autres lignes C'est vraiment une bonne méthode pour mettre en évidence différentes valeurs dans Tableau afin de se concentrer sur une seule valeur. C'est vraiment un excellent moyen de mettre en évidence une ligne, surtout si nous avons beaucoup de lignes multiples. C'est ce que c'est. C' est ainsi que vous pouvez créer rapidement un graphique linéaire surligné dans Tableau. Bien, nous allons maintenant parler de la deuxième méthode pour parler de la deuxième méthode créer des graphiques linéaires surlignés, mais cette fois de manière professionnelle. Alors maintenant, je viens de dupliquer l' ancien graphique linéaire où nous avons la somme trimestrielle des ventes et les pays sur les couleurs Mais cette fois, nous allons nous débarrasser de ce surligneur. Donc je vais juste aller le retirer. Nous devons donc maintenant donner aux utilisateurs une liste de tous les pays afin de les sélectionner, et ce pays sélectionné sera mis en évidence dans la vue. Pour ce faire, nous allons créer un paramètre. Passons aux données Pain, écrivons-les, cliquons ici, puis créons un paramètre ici. Nous allons lui donner un nom, sélectionner le pays. Comme les valeurs du pays sont des chaînes, le type de données sera également une chaîne. Nous allons maintenant créer une liste de tous les pays que nous avons inclus dans les dimensions. Nous avons ici quatre valeurs. Nous avons la France. Fais attention à ce que nous ayons un cas exact. Le premier est en majuscule et le reste est petit. Nous avons l'Allemagne, l'Italie, la dernière étant les États-Unis. C'est tout pour notre paramètre. Allons-y et appuyons sur OK pour que nous ayons notre nouveau paramètre sur le côté gauche, connectons à droite et que nous affichions paramètre afin de le voir ici sur le côté droit Les utilisateurs peuvent maintenant se rendre ici et sélectionner l'un de ces pays, mais comme vous pouvez le constater, rien ne change dans la vue car nous ne sommes pas encore connectés à notre vue. Maintenant, pour le connecter à notre vue, nous devons créer un nouveau champ calculé. Passons à l'épingle de données. Encore une fois, créez des champs calculés. Appelons-le « Pays surligné ». Et ici, nous pouvons avoir une condition très simple où nous allons dire que le pays est égal à notre paramètre. Notre Peter va donc sélectionner le pays ici. Ce que nous voulons dire, c'est que si le pays sélectionné parmi les paramètres est égal à la valeur du pays, alors nous aurons vrai. Sinon, ce sera faux. Par exemple, la valeur de la France est actuellement sélectionnée dans le paramètre. Cela signifie que le pays, la France, sera vrai, et tous les autres pays peuvent être faux. Allons-y et frappons, OK. Nous allons donc maintenant nous atteler à la mise en valeur du pays sélectionné. Pour ce faire, commençons par le coloriage. Actuellement, nous avons le coloriage sur le pays. Je vais passer aux détails. Cela signifie que les pays ne font que créer les lignes et ne sont plus responsables de la coloration des lignes. Maintenant, pour apporter de la couleur, nous allons obtenir notre nouveau champ calculé, le pays surligné. Et mettons-le sur les couleurs. Maintenant, nous pouvons voir que nous n'avons que deux couleurs parce que nous avons le faux et le vrai. Si c'est vrai, ce sera orange. Si c'est faux, ce sera bleu. Mais j'aimerais changer ces couleurs pour obtenir l'effet de surlignage. Passons aux couleurs, aux couleurs. faux sera le gris et le vrai sera, disons par exemple, le bleu, disons. OK, maintenant on obtient un effet de surlignage. Toutes les autres lignes sont grises et seule celle que nous sélectionnons sera bleue. Mais maintenant, allons tester nos paramètres. Nous avons ici la France sélectionnée actuellement. Choisissons l'Allemagne. Et comme vous pouvez le voir, et comme vous pouvez le voir maintenant, la ligne sélectionnée sera l'Allemagne. Restons-en à l'Italie et aux États-Unis. Maintenant, comme vous pouvez le voir, notre paramètre fonctionne maintenant. Maintenant, nous avons un petit problème où la ligne surlignée se trouve derrière les lignes grises. Pour changer cela, j'aimerais avoir le surligné à l'avant et le gris à l'arrière. Nous allons juste aller voir la légende ici. Si vous ne l'avez pas, vous pouvez passer à l'analyse. Et puis ici, nous avons l'option des légendes et nous nous assurons de sélectionner les couleurs. Actuellement, c'est moi qui l'ai sélectionné. Donc, ce que nous allons faire, c'est simplement changer ces deux valeurs. Prenons le vrai et mettons-le en haut pour avoir trié ces deux valeurs. Et comme vous pouvez le voir sur les graphiques, la couleur bleue à l'avant et la couleur grise à l'arrière. maintenant à l'étape suivante, afin de créer cet effet de surlignage en points doublés, nous allons modifier la taille. Pour ce faire, nous allons utiliser notre nouveau champ calculé. La ligne surlignée la fait donc glisser et dessinez-la sur la taille en maintenant la touche Ctrl enfoncée. Maintenant, avec cela, nous avons une taille différente pour la ligne surlignée par rapport aux autres. Mais ici, nous avons l'effet inverse, mais ce n'est pas ce que nous voulons. Nous voulons que le reste soit fin et que le point fort soit lourd. Pour ce faire, passons à la légende ici. Il suffit de doubler ici. Maintenant, comme vous pouvez le constater à travers une mince affaire, les chutes sont lourdes. Pour le changer, nous allons passer en mode inversé. Cliquons dessus et appuyons sur OK. Avec cela, vous pouvez voir que la ligne surlignée est beaucoup plus lourde que les autres. Vous pouvez modifier la taille si vous ne l'aimez pas comme ça. Nous pouvons donc réduire un peu la taille et ce sera désormais plus beau , tout cela explique comment créer des lignes surlignées dans Tableau de manière plus professionnelle que dans le Brison, où vous pouvez mieux contrôler le dimensionnement et la couleur Les utilisateurs peuvent aller ici et commencer à modifier la valeur. Et avec cela, nous mettons en évidence une ligne par rapport aux autres. C'est ça. 161. Bump d'Udemy 6: Bien, ensuite, nous allons nous amuser laquelle nous allons créer un diagramme de pompage en utilisant des lignes afin classer les différentes valeurs. Maintenant, par exemple, je voudrais classer les pays au fil du temps. Pour ce faire, nous allons avoir la même vision du trimestre et des ventes et nous avons une ligne. Maintenant, la première chose à faire est d'aller chercher le pays et mettre sur les couleurs afin de créer ces différentes lignes. Maintenant que l'analyse porte sur le classement, et non sur le total des ventes , pour établir cela, nous allons passer à la somme des ventes ici. Et nous allons créer un tableau de calculs rapides. Ici, nous avons la fonction de classement, alors allons-y et sélectionnons-la. Maintenant, nous avons un classement qui dépend de l'ensemble du tableau, la vue d'ensemble, ce n'est pas ce que je veux. Je voudrais me classer entre quatre valeurs seulement. Pour ce faire, passons à la somme des ventes ici. Écrivez-le. Cliquez dessus et modifierons les calculs. Allons à l'intérieur. Et maintenant, au lieu d' avoir une table en travers, je vais spécifier une dimension. Maintenant, nous aimerions avoir un classement utilisant uniquement le pays, nous n'aurons donc que quatre valeurs. Je vais juste y aller moi aussi et sélectionner les dates de commande. Allons-y et fermons ça. Nous avons maintenant une sorte d' effet du tableau des pompes, mais nous n'y sommes pas encore. Comme vous pouvez le constater, les classements commencent de bas en haut. J'aimerais l'inverser. Pour ce faire, écrivez et cliquez sur l'axe, la hache , puis inversons. C'est tout. Fermons ça. Comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons le premier rang en haut, puis en bas nous avons le rang le plus bas. Maintenant, pour avoir cet effet de pompe, nous devons avoir comme des cercles à l'intérieur de notre visuel. Nous pouvons le faire très facilement si vous avez besoin de conduites pour obtenir les effets de pompe. Nous l'avons déjà, mais nous devons également avoir des cercles sur les points de données. Il existe un moyen simple. Pour ce faire, passons aux couleurs et changeons les marqueurs en cercles. Comme vous pouvez le constater, nous avons nos petits cercles sur chaque point de données et nous obtenons les effets de pompe. Mais aujourd'hui, nous allons parfois plus loin dans ces graphiques, où nous pouvons personnaliser les cercles, les points de données, un peu plus grands et, à l'intérieur, le classement Pour ce faire, masquons d' abord ces petits cercles. n'est pas ce que nous voulons. Passons aux couleurs et ayons juste une ligne sans marqueurs. Maintenant, dans les cercles d'ordre, nous devons avoir la même mesure. Encore une fois, à notre avis, prenons le contrôle de la somme des ventes et mettons-la du bon côté. Avec cela, nous avons deux graphiques pour chaque mesure. Passons à la seconde, à la somme des ventes ici. Au lieu d'avoir des lignes, déplaçons-le en cercles. Remplacez les marques ici par un cercle. Comme vous pouvez le voir, maintenant nous avons très bien ces cercles, et maintenant nous pouvons modifier la taille de ces cercles. C'est bon, ça a l'air sympa. Maintenant, la prochaine étape est que nous allons le mettre les uns sur les autres. Et nous pouvons le faire en utilisant le double axe. Passons à la somme des ventes sur le côté droit. Cliquez dessus avec le bouton droit et sélectionnons le double axe maintenant que vous avez très bien ces cercles en haut de notre ligne. Mais les couleurs ne sont pas encore correctes car ces deux axes ne sont pas synchronisés. Passons sur le côté droit. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et synchronisez l'axe. Maintenant, ces cercles sont parfaitement dans nos lignes. Je voudrais masquer le bon axe, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris et masquer l'en-tête. Maintenant, à l'étape suivante, nous pouvons ajouter des numéros sur ces cercles. Je vais m'en tenir à la deuxième mesure de ces cercles. Passons aux étiquettes et affichons les étiquettes. À l'étape suivante, j' aimerais ajouter ces chiffres à l'intérieur du cercle. à l'alignement ici, puis à la verticale, et arrivons au centre où puis à la verticale, nous avons placé ces chiffres dans les cercles. Et nous pouvons aussi changer les couleurs et les polices ici. Passons au blanc. À l'étape suivante, je voudrais modifier à nouveau la taille de ces cercles Alors agrandissons-le un peu jusqu'à ce qu'il soit beau. C'est bon, donc ça suffit. Grâce à cela, nous avons obtenu un tableau de pompage vraiment professionnel et nous contrôlons la taille de ces cercles. Nous pouvons donc maintenant vérifier très bien les classements de ces pays. Comme vous pouvez le constater, la France figurait dans les premiers points de données, au premier rang, puis elle est tombée à deux, puis à trois, puis à nouveau à un. Et nous pouvons observer l'évolution de ces ventes entre les pays. Et nous pouvons très bien constater que l'Italie occupe toujours le rang le plus bas en termes de ventes dans notre secteur. Très bien, voici comment nous pouvons créer Pump Chart Tableau. 162. Udemy 7 Sparkline: Très bien, nous allons maintenant apprendre à créer un graphique linéaire Spark dans Tableau. Les graphiques linéaires Spark sont en fait des visuels compacts destinés à montrer la tendance qui change au fil du temps. Et vous allez le trouver dans de nombreux tableaux de bord afin d' afficher les KEBI Voyons maintenant comment nous pouvons créer cela. C'est vraiment simple. Nous allons donc maintenant prendre une dimension telle que le pays et la placer sur les lignes afin de diviser ces lignes taille plus petite. Désormais, dans les lignes Spark, il est très important d' avoir les informations relatives aux ventes au début et à la fin de chaque ligne. Allons-y et faisons-le. Prenons la somme des ventes, glissons-la sur les étiquettes ici, en gardant le contrôle. Nous avons donc maintenant les informations sur les ventes de chaque trimestre dans chaque point de données. n'est pas ce que nous voulons, passons aux étiquettes ici, et maintenant passons au minimum et au maximum. Allons sélectionner Dots. Nous pouvons maintenant voir que nous avons pour chaque ligne deux valeurs, le minimum et le maximum. Mais là en fait, pour ce qui est de la somme des ventes, j'aimerais que le minimum et le maximum dépendent de la valeur de la date de commande. Allons-y et changeons ça. Nous pouvons aller sur le terrain ici au lieu de le faire automatiquement. Nous allons maintenant sélectionner le trimestre. Comme vous pouvez le constater, cela nous a permis d'obtenir exactement nos points de départ. Nous avons la valeur de départ et la valeur de fin de chaque ligne. Mais maintenant, les lignes d'étincelles sont généralement des visuels très compacts, ce sont de très petites lignes Pour changer cela, passons de la vue complète à la vue standard. Et maintenant, nous allons aller très prudemment jusqu'au bout de notre axe jusqu'à ce que nous obtenions la taille de notre souris. Alors maintenant, allons-y et réduisons-le complètement. Nous avons nos lignes compactes. J' aimerais également supprimer ces lignes de nos graphiques Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris ici et passez à Format. Ensuite, sur le côté gauche, nous allons passer aux files d'attente. Nous en sommes aux rangées, je voudrais les supprimer. Assurez-vous donc de sélectionner les onglets des lignes et de supprimer ces lignes de notation Nous pouvons passer ici et n'en sélectionner aucune. Et avec cela, nous avons obtenu des lignes d'étincelles vraiment propres sans aucune note. Nous pouvons masquer ces informations sur les ventes. Allons cliquer dessus avec le bouton droit de la souris et afficher l'en-tête. Désactivons-le. C'est ça. Maintenant, j'en suis content. Nous avons obtenu un très beau graphique linéaire Spark dans Tableau. Et comme vous pouvez le constater, il existe des visuels compacts d' identifier rapidement les tendances, que nous utilisons généralement dans QBI 163. Udemy 8 Barbel: Très bien, nous allons maintenant aller plus loin création de visualisations dans Tableau Nous pouvons apprendre à créer des graphiques Pipa dans Tableau. Les diagrammes Parble sont vraiment géniaux pour comparer deux points de données et trouver les différences entre eux. C'est comme avant et après. Et cela fonctionne parfaitement si vous avez des catégories maintenant, nous aimerions que ce soit deux ans 2020, 1,20 22 par catégories Commençons donc maintenant par la sous-catégorie dans une autre catégorie afin d'avoir plus de valeurs Ensuite, nous avons besoin de deux mesures, la première pour l'année 2021 et la seconde pour 2022. Pour cela, nous devons créer un nouveau champ calculé. Revenons aux données. Cliquez ici, Créer un nouveau champ calculé. Et maintenant, je vais appeler le premier, Sales 2021. Et le formulaire sera très simple, nous allons donc utiliser la condition F si la commande date, mais maintenant nous parlons de l'année de la date de commande. Passons donc à l'année si l'année de la date de commande est égale à 2021. Alors maintenant, que peut-il se passer si la condition est correcte, nous allons afficher les ventes, puis les ventes, sinon, si la valeur est nulle, nous allons y mettre fin. Maintenant, dans ce champ calculé, nous n'obtiendrons les ventes que si l'année est 2021. Allons le copier car nous en avons besoin pour le prochain set. Puis appuyez sur OK. Et cela nous a permis de surmonter les difficultés liées aux données dans nouvelle mesure calculée pour les ventes 2021. Allons-y et créons pour l'année prochaine, ce seront les soldes de 2022. Rythme. Même calcul, mais maintenant nous allons dire si l'année est 2021, puis afficher les ventes. Voilà, allons-y. OK, avec ça, nous avons obtenu notre deuxième mesure pour les ventes de 2022. Nous voulons maintenant comparer ces deux ventes selon nous. Passons aux ventes de 2021 dans nos colonnes. Maintenant, dans les graphiques violets, nous allons avoir deux cercles séparés une ligne afin de trouver les différences. Commençons par les cercles. Au lieu d'avoir des pièces, nous allons passer à l'âge d' un an et le remplacer par un cercle. Avec cela, nous avons, selon nous, le premier cercle pour l'année 2021. Ce qui manque maintenant, c'est le deuxième cercle. Pour ce faire, nous allons aller chercher nos ventes pour 2022. Déplacez-le sur l'axe afin de générer les valeurs de mesure et les noms de mesures. Il suffit de le glisser-déposer ici. Maintenant, avec cela, nous avons notre deuxième point. Le premier, le bleu, est pour 2021 et le second pour 2022. Très bien, avec cela, nous avons construit la première partie des diagrammes paraboles où nous avons le point de départ et le point final Maintenant, afin de montrer les différences ou la distance entre ces deux valeurs, nous devons avoir un graphique linéaire entre elles. Cela signifie donc que nous avons maintenant besoin un autre type de graphique dans notre vue. Pour ce faire, nous allons dupliquer les valeurs de mesure. Maintenez le contrôle enfoncé, glissez-le et déposez-le simplement à côté. Maintenant que nous avons les mêmes données à gauche, droite, à droite, nous allons avoir un visuel différent au lieu de cercles, nous allons avoir une ligne. Passons à l'onglet correspondant au second onglet. Nous allons maintenant changer le visuel du cercle à la ligne. Cela nous a permis d'obtenir nos lignes, mais nous n'y sommes pas encore. J'aimerais avoir une distance entre deux valeurs. Pour ce faire, nous allons prendre le nom de notre mesure à partir des couleurs et nous allons le mettre sur le chemin. Faites-le glisser et déposez-le sur le tracé. Et avec cela, nous avons obtenu exactement ce que nous voulions. Nous avons maintenant comme une ligne entre deux points. Très bien, maintenant, dernière étape, nous allons fusionner ces deux graphiques en un seul. Pour ce faire, comme nous l'avons appris, nous allons utiliser le double axe. Passons aux valeurs de mesure ici sur le côté droit. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Et à double axe, allons-y Nous avons maintenant une ligne parfaite pour montrer la distance, la différence entre le point de départ et le point d'arrivée. Mais maintenant, nous avons encore de petits problèmes au niveau des visuels. J'aimerais agrandir un peu ces cercles. Passons donc aux cercles, passons sur les côtés et agrandissons-les un peu. C'est bon, donc ça suffit. Maintenant, comme vous pouvez le voir, la ligne est au-dessus des cercles, ce qui est naturellement correct. Pour arriver derrière, nous devons changer l' ordre de ces deux axes. Alors prenons la droite et mettons-la sur la gauche. Très bien, nous avons donc un diagramme Parbal parfait dans Tableau Et nous pouvons analyser les différences entre deux points de données entre les ventes de 2020, 1,20, 22 Et nous avons cette très belle ligne pour indiquer les distances qui les séparent. Ainsi, vous pouvez voir, par exemple, dans les enveloppes ventes n'ont pas changé entre ces deux années Mais si vous téléphonez ici, vous pouvez constater un énorme changement dans les ventes entre ces deux années et chez les particuliers Cela indique vraiment ces informations. Cela dit, voici comment vous créez et pourquoi nous créons des diagrammes parblés dans Tableau 164. Barre arrondie d'Udemy 9: Très bien, nous allons maintenant créer des diagrammes de parties arrondis. Nous avons déjà appris à créer des diagrammes à barres, des diagrammes standard, mais nous allons maintenant aller et créer des diagrammes à parties arrondies. Et nous utiliserons des lignes pour ce faire. Je sais que cela semble un peu étrange, mais allons-y et construisons ça. Nous allons d'abord chercher, comme d'habitude, les sous-catégories afin de créer une, et je vais m' en tenir à la vue dans son ensemble afin d'avoir une vue d' ensemble ici Alors allons-y et inscrivons la somme des ventes dans les colonnes d'ici. après ce que vous pouvez voir, ce sont très bons diagrammes de pièces standard . Au lieu d'avoir ces barres classiques, nous allons arrondir chaque barre au début et à la fin. Pour y parvenir, nous allons avoir une moyenne fictive de zéro Maintenant que nous allons le faire, nous allons fusionner ces deux mesures en un seul axe. Pour ce faire, faisons glisser la moyenne et la plaçons au-dessus des ventes ici afin générer les valeurs et les noms des mesures. Nous allons donc maintenant transformer le graphique à barres en graphique linéaire Passons aux points , jusqu'à la ligne d'arrivée. Ensuite, ce que nous allons faire, c'est prendre le grand nom et le mettre sur la bonne voie, alors maintenant nous y sommes presque. Ce que nous allons faire, c'est simplement augmenter la taille de ces lignes. Allons simplement l'agrandir. Comme vous pouvez le constater, nous avons obtenu un diagramme à parties arrondi dans Tableau. De plus, nous allons obtenir un très bel effet de couleur si nous prenons les principales valeurs, maintenons la touche Ctrl enfoncée, puis glisser et déposer entre les couleurs. Et cela nous a permis d'obtenir un très beau diagramme à parties arrondies dans Tableau. Eh bien, si vous demandez quel est le cas d'utilisation, c'est exactement comme si vous aviez des chartes de pièces standard. Par exemple, nous pouvons établir ici une liste de classement des sous-catégories Nous avons simplement changé le visuel C'est ainsi que vous pouvez créer un diagramme à parties arrondi dans Tableau 165. Pente Udemy 10: Très bien les gars, Sona, nous allons apprendre à créer des graphiques délirants dans Tableau Les graphiques Slobby sont parfaits pour montrer comment le classement évolue au fil du temps pour les différentes catégories Voyons donc comment nous pouvons le faire. Compte tenu du classement dans le temps, cela signifie que nous avons besoin des dates de commande. Alors allons-y et examinons les dates de commande. Ensuite, comme d'habitude, nous allons obtenir notre mesure, ventes par rapport à la rose que nous voulons comparer au cours des deux dernières années. Pour ce faire, filtrons le filtre d' affichage des données pour les années, puis sélectionnons les deux dernières années. Nous devons maintenant décider quelle catégorie vous souhaitez comparer. Vous pouvez choisir les catégories frontalières, nous pouvons choisir les pays. Allons choisir le pays et mettons-le sur les détails. Maintenant, je vais passer à la suivante et l'agrandir un peu afin de comparer ces deux années. l'étape suivante, nous allons mettre la catégorie ou le pays sur les noms, contrôler le pays et le mettre sur les étiquettes. Nous pouvons maintenant voir le nom du pays à la fin de chaque étiquette, mais j'aimerais l' avoir également au début afin d' obtenir le graphique bâclé Passons donc aux étiquettes. Alors maintenant, ce que nous devons faire, c'est mettre les étiquettes aux extrémités des lignes. Donc, au lieu d'avoir un objectif, passons aux fins de ligne. Et fermons-le. Nous pouvons donc maintenant voir que chaque ligne commence par le nom du pays et se termine également par le nom du pays. Maintenant, la dernière étape que nous voulons ajouter pour chaque ligne, comme un petit cercle. Pour ce faire, comme nous l'apprenons avant de passer aux couleurs et de placer les marqueurs, nous avons maintenant un petit cercle au début et à la fin de chaque ligne. Et c'est le moyen le plus simple de créer un graphique lent dans Tableau Encore une fois, dans le cas du graphique Slobby qui nous permet de voir comment les classements évoluent au fil du temps en 2021, vous pouvez voir la France loin derrière les États-Unis et l' Allemagne, et la dernière étant l'Italie Et maintenant, nous pouvons constater l'évolution au fil du temps. En 2022, l'Allemagne est passée de la troisième place à la première place. Et puis la France est passée au numéro deux, États-Unis sont passés au numéro trois. Et comme vous pouvez le constater, en Italie, rien n'a changé. C'est donc le pouvoir ou le bâclé du graphique qui permet de voir comment le classement évolue au fil du temps Et bien entendu, dans Tableau, nous pouvons aller plus loin en ajoutant des éléments plus complexes afin d'apporter davantage de personnalisations Par exemple, vous dites, vous savez quoi, j'aimerais avoir des cercles plus grands. Pour ce faire, nous avons besoin de deux graphiques, l'un pour les lignes et l'autre pour les cercles. Laissez-moi vous montrer comment nous pouvons le faire. Prenons la somme du contrôle des ventes et dupliquons, la première étant constituée de lignes et la seconde de cercles Passons à la deuxième mesure au lieu de la mesure automatique. Nous allons sélectionner ici le cercle. C'est double pour notre visuel. Passons à la taille ici. Et réduisez-le simplement pour avoir également des cercles plus petits. Un peu plus que ça définit. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est réunir ces deux graphiques en un seul. Allons le fusionner en utilisant le double axe. Je vais passer au second, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris, puis passer au double axe. Ensuite, si vous regardez attentivement, ces axes ne sont pas synchronisés à 100 % Ce que nous allons faire, c'est cliquer avec le bouton droit de la souris ici , puis synchroniser l'axe. Maintenant, nous avons les cercles exactement à l' endroit dont nous avons besoin. Comme nous avons deux axes qui ont les mêmes informations, je vais masquer l'un d'entre eux. Allons-y et désactivons l'en-tête d'affichage. Vous avez maintenant toutes les personnalisations du graphique. Vous pouvez dire, vous savez quoi, pour les lignes, que j'aimerais avoir une autre couleur. Par exemple, prenons une couleur grise. Ou vous pourriez dire : faisons-en une ligne de tiret Nous avons donc pris le bain ici et déplaçons-la sur la ligne de tiret pour que nous obtenions des personnalisations complètes sur notre graphique Mais généralement, pour les graphiques bâclés, nous avons une ligne continue entre les deux C'est ainsi que nous pouvons créer un graphique bâclé dans Tableau. 166. Ligne et barre d'Udemy 11: Bien, nous pouvons maintenant apprendre à combiner différents types de graphiques dans une seule vue. Ici, nous allons mélanger les parties avec les lignes. Il existe différentes méthodes pour le faire en fonction du cas d'utilisation. Le premier utilise la ligne moyenne. abord, construisons une barre standard au fil du temps. Pour ce faire, inscrivons les dates de commande dans les colonnes et les ventes dans les lignes. Passons ensuite des années à un mois continu. Changeons le format maintenant Au lieu d'avoir la ligne, nous allons passer aux graphiques à barres. Passons donc aux Marks et passons à pars. Génial. Avec cela, nous avons notre graphique à barres. La deuxième étape consiste à ajouter une ligne. Cette ligne sera la ligne moyenne. Pour ce faire dans Tableau, c'est très simple. Passons aux analyses. Et ici, nous avons l' option d'une ligne moyenne. Allons le déposer devant nous, donc ce sera pour toute la table. Et c'est tout. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Cela nous a permis d'obtenir une belle courbe moyenne combinée aux diagrammes des pièces. Très bien, on passe à la méthode suivante. Nous allons combiner les pièces et les lignes en utilisant le double axe. Et ici, nous allons comparer deux mesures différentes. Donc, cette fois, nous allons comparer le nombre de commandes avec le nombre de clients. Maintenant, allons chercher la date de commande afin voir les changements au fil du temps. Ensuite, nous allons aller chercher la commande, le nombre de commandes par ligne. Maintenant, changeons le format de la date de commande mois, puis changeons également le graphique, 2 barres que nous avons obtenues, notre premier graphique, le graphique à barres. Allons prendre notre deuxième mesure et nous allons l' avoir sous forme de lignes. Pour ce faire, passons au décompte des clients. Placez-le près des lignes sur lesquelles nous l'avons divisé, notre vue sur deux graphiques. Allons-y et changeons les 12 secondes lignes. Nous allons passer aux marques, puis changer de page. Maintenant, au lieu d'avoir des barres, nous allons passer à la ligne. Nous avons maintenant nos deux graphiques, le graphique à barres et le. Et comme d'habitude, nous voulons les fusionner en une seule vue. Pour ce faire, nous allons utiliser le double axe. Passons aux clients, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, puis choisissons le double axe. Comme vous pouvez le constater, nous avons un graphique à barres et un graphique linéaire, et bien sûr, avec le double axe, nous pouvons aller le côté droit et synchroniser ces deux axes. Mais pour l'instant, cela n'a aucun sens. Bien sûr, nous pouvons maintenant ajouter d'autres personnalisations. Par exemple, pour la ligne, nous pouvons faire les marqueurs. Passons aux couleurs ici, et ajoutons-y simplement les marqueurs. C'est maintenant que nous pouvons commencer à comparer le nombre de commandes avec le nombre de clients dans une seule vue à l'aide de deux types de graphiques différents. 167. Tableau à balles d'Udemy 12: Bien, nous allons maintenant créer les diagrammes Pollet dans Tableau Ici, nous allons à nouveau combiner des pièces avec des lignes. Les graphiques polis sont très importants pour comparer la valeur actuelle à l'objectif ou comparer l'année en cours à l'année précédente. Passons maintenant, comme d'habitude, à notre sous-catégorie « rose Et maintenant, je voudrais comparer le y actuel avec l'année précédente. Passons donc aux colonnes des ventes de 2022 depuis notre volet de données ici. Maintenant, allons le trier par axe, pour avoir un classement puis nous allons le comparer aux ventes de 2021. Donc, ce que nous allons faire, c'est passer 2021 aux détails, puis nous allons ajouter une ligne de référence. Passons donc à l'axe des ventes de 2022. Connectez radicalement et ajoutons une ligne de référence. Maintenant, allons-y un peu sur le côté droit et voyons également ces lignes de référence. Donc, ce que nous allons prendre, au lieu de la somme des ventes, 2022, nous allons avoir celle de 2021. Alors allons-y et maintenant nous avons une ligne pour la moyenne n'est pas ce que nous voulons. Nous voulons connaître le total des ventes pour chaque sous-catégorie. Donc, pour changer cela, nous allons dire qu'au lieu de peer pan, nous allons le vendre entre pairs. Alors changeons-le. Maintenant, nous faisons la queue pour chaque barre, ce qui est très bien, mais personnalisons ces informations. Je ne veux pas voir d'étiquettes, alors passons aux étiquettes et passons à aucune, puis mettons en forme ces lignes. Nous allons aller ici et prenons, par exemple, la couleur orange. Et puis allons-y et changeons la transparence à 100 % pour avoir une ligne complète. Ensuite, allons-y et alourdissons les choses pour voir les lignes. Je vais juste opter pour la version complète. C'est ça. Allons-y et fermons-le comme tu peux le voir. Grâce à cela, nous avons très facilement un graphique à poulettes dans Tableau où vous pouvez comparer l'année en cours des pièces avec les lignes de l'année précédente C'est ainsi que nous pouvons créer un très beau diagramme à poulettes en combinant des parties et des lignes 168. Udemy 13 Lollipop: Très bien, nous allons maintenant apprendre à créer un graphique en sucette dans Il existe deux types de fléchettes, horizontales et verticales. Nous pouvons utiliser ce type de graphique en combinant les pars et les cercles. C'est comme un bâton. Et à la fin, nous avons un grand cercle. Et nous utilisons le cercle pour mettre en évidence une valeur de donnée. Allons-y et créons ça. C'est très simple. Transférons les sous-catégories aux lignes Ensuite, notre mesure sera les ventes, comme d'habitude. Mettons-le sur les colonnes pour que nous ayons déjà nos diagrammes à barres. Sinon, allez dans les marques et modifiez-le. Allons faire le tri afin d'avoir un rang. Comme c'est de la sucette, nous avons des bâtonnets, alors prenons des barres plus petites Passons à la taille ici et réduisons simplement la taille. Maintenant, ce qui manque à la sucette, c'est le cercle final. Pour créer un autre graphique, ce que nous allons faire, nous pouvons également prendre la somme des ventes et la dupliquer. Gardez le contrôle et glissez et déposez simplement la somme des ventes que nous avons, nos deux mesures. Et ce que nous allons faire ensuite, c'est changer les deux cercles. Passons aux points, à la deuxième somme des ventes. Et au lieu de l'automatique, nous allons avoir les cercles. Maintenant, nous avons très bien ces cercles, mais ils sont vraiment petits. Allons-y et agrandissons-le. Un peu plus petit. D'accord, peut-être que c'est bon. Quelle est la prochaine étape pour en fusionner deux en une seule vue ? Comme d'habitude, nous allons utiliser le double axe. Passons à la deuxième somme des ventes, non ? Il clique dessus. Passons ensuite au double axe. Comme vous pouvez le voir, des objets ont été détruits. Nous n'avons plus de barres, et c'est parce que dans la première mesure de la somme des ventes, nous n'avons pas spécifié de barre pour Tableau, c' est-à-dire qu'il s' agissait d'une barre automatique. Et Tableau va se lancer dans des suppositions sur le visuel adapté aux données actuelles, ce qui est faux Donc, ce que nous allons faire, c'est passer à la première mesure et dire que pour Tableau, ce n'est pas automatique. Nous voulons que ce soit toujours comme un bar. Échangeons-le. Comme vous pouvez le constater, nous avons déjà la forme de la sucette Nous devons faire certaines choses qui ne sont pas graves. Nous avons oublié de synchroniser l'axe. Passons à la seconde. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et synchronisons-le juste pour nous assurer que tout correspond correctement. Maintenant, j'ai ces deux axes qui contiennent exactement les mêmes informations, donc je vais simplement passer sur l'un d'entre eux et masquer ces informations afin de ne les avoir qu'une seule fois. Maintenant, l'essentiel de la sucette est que pour afficher des informations à la fin, dans le cercle ici, nous pouvons placer n'importe quoi, comme n'importe quel imageur, Nous pouvons avoir le total des ventes ou le nombre total de commandes, etc. Mais dans cet exemple, j'aimerais avoir le texte de la sous-catégorie sur ces cercles Comment allons-nous nous y prendre ? Nous allons nous rendre au cercle d'ici. Nous allons mettre les étiquettes, la sous-catégorie byhldect control, et mettre les sous-catégories sur les Comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant les en-têtes, les informations sur ces cercles Ce que nous pouvons faire, c'est y aller et maintenant masquer ces informations. Cliquez avec le bouton droit et affichez l'en-tête. Avec cela, nous avons supprimé ces informations et nous avons maintenant les informations d'en-tête ou les sous-catégories sur les cercles Encore une chose que nous pouvons faire, nous pouvons ajouter du colorant. Prenons la somme des ventes et ajoutons-la aux couleurs que nous ayons un très beau tableau de classement pour les sous-catégories Bon, voyons maintenant rapidement, dans le second type, nous pouvons avoir des diagrammes verticaux en sucette Je viens de dupliquer le précédent. Tout ce que nous allons faire, nous allons accéder au menu rapide ici. Et basculez tout entre les lignes et les colonnes. Bien, maintenant nous avons tout à la verticale, mais nous avons de très grands cercles. Allons-y et changeons cela. Passons à la deuxième somme des ventes, et essayons de réduire les ventes ici. Nous pouvons également réduire les bâtonnets. Passons également à la première somme des ventes par taille. Essayons de réduire le nombre de bâtonnets maintenant. Ça a l'air vraiment sympa, mais nous avons quand même un problème avec les étiquettes. Revenons aux cercles, aux étiquettes, et nous allons changer les alignements de Automatique à Nous allons donc modifier les graphiques Nous avons donc maintenant les étiquettes au-dessus de ces cercles, mais nous n'avons toujours pas toutes les étiquettes car la taille du texte est très grande. Passons donc aux polices ici. Les modifications 10 à 81 sont manquantes. Vous pouvez réduire la taille des cercles. C'est ça. Voici comment créer des graphiques en forme de sucette dans Tableau Et vous pouvez voir ici toute la puissance de Tableau. Nous pouvons combiner différents types de graphiques dans une seule vue, comme ici nous combinons le cercle avec les barres. Cela signifie que nous avons une infinité de combinaisons. Cela ouvre la voie aux innovations Tableau, qui vous permettent de créer des graphiques et des visuels époustouflants Et c'est exactement ce qui fait la magie de Tableau. 169. Graphiques de zone dans Udemy 14 (corrects): Très bien, nous allons maintenant parler des diagrammes en aires dans Tableau. Ils ressemblent à des graphiques linéaires. Nous pouvons l'utiliser pour voir comment les données évoluent au fil du temps, mais sous la ligne, nous allons créer une zone de champ afin de faciliter la visualisation de ces chiffres. Nous allons maintenant commencer par un graphique en aires très basique dans Tableau. Comme elle change au fil du temps, nous allons afficher la date de commande , puis, comme d'habitude, nous allons obtenir le montant des ventes au. Et au lieu d'un an, nous allons passer au mode mensuel continu. Maintenant, nous l'avons sous forme de ligne parce que c'est automatique. Si vous allez jusqu' aux repères, vous pouvez voir que nous avons un type de graphique appelé zone. Allons-y et changeons-le. Il s'agit donc des diagrammes à aires les plus basiques que vous avez dans Tableau. Bon, alors maintenant, nous pouvons dire, vous savez quoi, le graphique en aires de base de Tableau n' a pas de ligne et généralement, le graphique en aires a une courbe. Et entre la ligne et l'axe, il y a comme un écart de champ. Mais le graphique en aires de base Tableau ne possède pas cet aspect visuel. Pour recréer ce design, ce que nous allons faire, nous pouvons créer une ligne au-dessus de nos cartes en aires Nous pouvons donc avoir ici deux types de graphiques, les courbes et les aires. Alors allons-y et créons ça. Nous allons prendre la somme des ventes et la dupliquer en gardant le contrôle. Nous avons donc maintenant nos deux cartes. Le premier restera sous forme de graphique en aires, le second sera un graphique linéaire. Passons à la seconde question de la somme des ventes plutôt que de la superficie, nous allons avoir une ligne. Je pense que tu connais déjà la prochaine étape. Nous devons fusionner ces deux graphiques en une seule vue. Comment allons-nous le faire en utilisant le double axe. Passons à la deuxième somme des ventes, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et choisissons le double axe. À l'étape suivante, nous allons passer au graphique régional et simplement réduire l'obésité. Passons aux couleurs. Maintenant allons-y et réduisons simplement l'obésité. Avec cela, nous allons obtenir un graphique en aires parfait dans Tableau où vous avez une ligne entre la ligne et l'axe Vous avez un écart de champ, bien meilleur que le graphique en aires de base de Tableau. Très bien, passons au suivant, nous allons avoir les cartes à aires empilées Il n'y a pas de chartes de pièces. Nous pouvons ajouter plus d'informations à notre visualisation en ajoutant les dimensions aux couleurs. Nous avons maintenant le graphique en aires de base au début où nous avons la somme des cellules et le mois au fil du temps. Nous allons maintenant ajouter une dimension. Prenons la catégorie et classons-la dans les couleurs que nous avons obtenues. Trois graphiques en aires empilés les uns sur les autres, car à l'intérieur de ces dimensions, nous avons trois valeurs Ce que nous pouvons faire ici en ce qui concerne le design, nous pouvons passer aux couleurs ici et augmenter l'opacité Cela dit, c'est ainsi que nous pouvons créer un graphique dans Tableau Très bien, nous allons ensuite créer des tableaux de cumul complets à 100 % ici si le total des ventes n'est pas important. Mais l'important, c'est d'aller comparer ces différentes catégories entre elles. Nous pouvons utiliser les tableaux de pile complets. Voyons comment nous pouvons le faire. Nous allons passer à la somme des ventes, et nous pouvons passer aux calculs rapides sous forme de tableau, pourcentage du total. Allons-y et cliquons dessus. Nous n'y sommes pas encore. Comme vous pouvez le constater. Nous avons le pourcentage sur le côté gauche. Nous voulons qu'il soit compris entre 0 et 100 . Pour ce faire, nous allons revenir à la somme des ventes Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et modifions les calculs du tableau que nous allons effectuer. Nous allons le faire passer à une dimension spécifique. Et cette dimension sera la catégorie. Désélectionnons les mois de commande, l'âge. Allons-y et fermons-le. Avec cela, vous pouvez voir que le Regi commence maintenant de 0 à 100 et vous l'avez comme un bloc Nous pouvons maintenant comparer très facilement les trois catégories différentes. Ici, nous pouvons voir très clairement comment chaque catégorie est liée à l'ensemble, au total des ventes de chaque mois. C'est ainsi que nous pouvons créer très facilement un graphique de pile complet ou à 100 % dans Tableau. Très bien, nous allons maintenant créer de petits diagrammes à aires multiples en ajoutant plusieurs dimensions. Allons chercher la première dimension. Ce sera le pays aux colonnes. Allons également inscrire les dates de commande dans les colonnes. Et puis aux rangées. Nous allons aller chercher les catégories. Telles sont nos trois dimensions. Ensuite, je vais passer de la vue standard à la vue complète. Maintenant, allons-y et voyons les chiffres dans notre champ de vision. Ce sera donc la somme des ventes Mettons-la dans les lignes par défaut. Tableau va l' afficher sous forme de lignes. Passons aux zones pour indiquer que nous obtenons nos mini-graphiques en zones dans Tableau. Mais maintenant, ajoutons plus de détails là où nous voulons voir les mois. Passons donc à l'année suivante et changeons le format en mois continu. Alors changeons-le. Ensuite, nous allons ajouter le colorant. Alors contrôlons et glissons et déposons le pays selon les couleurs. Et dans de telles visualisations, cela n'a aucun sens de disposer de ces informations de grille Alors cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Passons aux formats, aux lignes, assurez-vous de sélectionner les lignes, puis la ligne de grille ici et de ne rien faire. Nous avons créé de petits graphiques à aires multiples dans Tableau. Cela ressemble beaucoup aux lignes ou aux barres. 170. Scatterplot dans Udemy 15: Bien, nous allons maintenant apprendre à créer diagrammes de dispersion dans Tableau. Les diagrammes de découpe sont l'un des graphiques fondamentaux pour comprendre la relation entre deux mesures continues Cela signifie que la tâche principale des diagrammes de dispersion est de trouver des corrélations entre deux champs continus Une autre tâche du diagramme de dispersion consiste à trouver les contours contenus dans vos données Passons maintenant à la création de diagrammes de dispersion très basiques dans Tableau Comme je l'ai dit, nous avons besoin de deux mesures pour y parvenir, nos deux mesures seront les ventes et les bénéfices. Inscrivons les ventes dans les colonnes et les bénéfices dans les lignes que nous avons obtenues, nos deux axes. Et il va représenter un graphe bidimensionnel. Maintenant, ce qui manque, ce sont bien sûr nos données, les points de données ici. Nous allons utiliser l'identifiant du client. Prenons l'identifiant du client et nous allons maintenant passer aux détails. Et voici la puissance de Tableau par rapport à tous les autres outils qui permettent à Tableau de tracer tous les points de données contenus dans nos données sans aucune restriction, afin que nous puissions voir la corrélation entre les ventes et les bénéfices. Et aussi pour trouver les outliners, par exemple, les points sur lesquels nous l'avons autonome Très bien, nous avons donc créé les diagrammes de dispersion les plus basiques dans Tableau Très bien, et ajoutez d'autres éléments au design des points de dispersion, où nous allons changer les couleurs, la taille, ajouter des cercles, etc. Nous allons donc maintenant modifier la taille de chaque point de données, mais cela dépendra d'une troisième mesure, le nombre de commandes. Passons maintenant au nombre de commandes et faisons-le glisser jusqu'à la taille souhaitée. Chaque client aura des tailles différentes et cela dépendra du nombre de commandes passées par ce client. C'est une chose que nous pouvons ajouter à nos points de dispersion. Une autre chose que nous pouvons ajouter de la coloration. Ici, nous avons différents jumeaux sur la façon d'ajouter du colorant. Soit nous ajoutons une dimension soit nous pouvons créer un cluster. Maintenant, par exemple, allons chercher le pays des dimensions et le placer sur les couleurs, les points de données que nous pouvons ajouter ainsi que différentes formes dans notre visuel. À l'heure actuelle, nous avons le cercle pour tout. Nous pouvons prendre le pays, faire glisser et le déposer sur les formes. Maintenant, nous pouvons voir dans le point de dispersion, non seulement que les pays ont des couleurs différentes, mais qu'ils ont également des formes différentes Mais ce que nous voyons habituellement dans les points de dispersion, c'est que chaque point de données peut être représenté sous la forme d'un cercle plein Cela signifie que nous allons changer le visuel. Passons aux objectifs ici. Et puis changez-le de formes en cercles. Maintenant, comme vous pouvez le constater, nous avons tout sous forme de cercle plein, mais nous n'y sommes pas encore. Allons-y et agrandissons un peu la taille. Maintenant, qu'est-ce qu'on a ici ? Nous avons beaucoup de points. Et ce que nous faisons habituellement, c'est réduire l'opacité des couleurs Passons aux couleurs ici, et réduisons-les. Et avec ça, tu peux très bien voir. Par exemple, ces deux points se chevauchent comme s'ils se chevauchaient Encore une chose que nous pouvons ajouter à ces cercles. Nous pouvons avoir une bordure linéaire pour chaque cercle. Pour ce faire, nous allons revenir aux couleurs, et nous avons ici un effet appelé bordure au lieu d'automatique. Prenons quelque chose comme cette couleur de gris. Avec cela, vous pouvez voir que nous avons une très belle bordure pour chaque point de données. Très bien, voici donc quelques options différentes pour personnaliser les diagrammes de dispersion 171. Tracé de points dans Udemy 16: Bien, nous allons maintenant créer le point blot dans Tableau point blot est un graphique unidimensionnel qui permet de voir la répartition de vos données entre les différentes catégories Et chaque point peut représenter un point de données. Allons maintenant voir les ventes à la date de commande. Ensuite, nous pouvons avoir le numéro de commande comme détail. Nous allons ajouter la date de commande à nos rangées. Nous allons maintenant aller voir la distribution des numéros de commande par date. Cette fois-ci, appliquons la date de commande aux lignes. Et allons-y et changeons-le en un mois en continu. Ensuite, nous allons appliquer notre mesure aux colonnes. Maintenant, par défaut, nous l' avons sous forme de ligne. Au lieu de cela, nous allons le transformer en cercles. Maintenant, nous n'y sommes pas encore. Nous devons ajouter plus de détails à la vue et cela en déplaçant le numéro de commande vers les détails. Maintenant que nos ensembles de données contiennent de nombreuses commandes, Tablo peut nous demander si vous voulez vraiment le faire ? Eh bien, oui, ajoutez tous les membres. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant un très beau diagramme à points. Nous pouvons ajouter plus d'informations. Par exemple, prenons catégorie et mettons-la également dans les couleurs. Comme il y a beaucoup de superpositions, nous pouvons passer aux couleurs et réduire l'opacité Maintenant, avec cela, chaque point de données, chaque cercle peut représenter un ordre. Et vous pouvez maintenant voir très clairement et très rapidement quelles commandes génèrent le plus de ventes. Voici comment créer un diagramme à points dans Tableau. 172. Chronologie en cercle d'Udemy 17: Très bien, nous allons maintenant apprendre à créer un cercle ou une chronologie de Pubble Nous utilisons généralement la chronologie du cercle afin d'analyser les changements au fil du temps. Et nous l'utilisons généralement pour afficher les valeurs distinctes des différents cercles dans plusieurs catégories. Voyons donc comment nous pouvons le construire. Puisque nous disons que c'est un changement au fil du temps, nous avons besoin d'une date. Alors allons-y et inscrivons les dates de commande dans les colonnes. Nous avons besoin d'une dimension supplémentaire. Prenons, par exemple, les sous-catégories des lignes, puis nous avons besoin de notre mesure Ce seront les soldes. Mais maintenant, au lieu de le déposer sur les colonnes ou les lignes, nous allons le réduire sur la taille. Comme chaque point de données a une taille différente, le tableau va le montrer sous forme de carrés, passons en cercles. Maintenant, afin d'avoir plus de points de données à notre avis, nous allons passer aux années. Prenons, par exemple, le trimestre comme étant continu. Cliquons dessus. Je vais maintenant modifier la taille de notre vue. Je vais juste passer à l'en-tête et l'agrandir un peu. Ensuite, nous allons passer à l'axe et le réduire un peu pour qu'il peu pour se chevauche. Passons maintenant au et augmentons la taille ou réduisons-la un peu. Ensuite, nous pouvons passer aux couleurs et réduire l'opacité. Et maintenant, nous pouvons ajouter d'autres personnalisations concernant le design. Par exemple, prenons la somme des ventes et ajoutons-la aux couleurs. Ensuite, augmentons un peu l'opacité pour que le résultat soit plus beau Et cela dépend aussi de ce que vous aimez. Peut-être que vous pouvez ajouter des bordures, alors passons aux bordures d'ici. J'aime les plus sombres, alors peut-être que je vais juste y aller et rendre les choses plus grises ici. Vous pouvez personnaliser différentes choses. Par exemple, vous pouvez utiliser deux mesures. Par exemple, au lieu d'avoir la somme des ventes sur les couleurs, nous pouvons aller chercher la somme des bénéfices. Alors allons-y et calculons le montant des bénéfices réalisés sur le coloriage. Maintenant, nous pouvons voir dans ce graphique que beaucoup de choses changent au fil du temps. Nous pouvons également voir la coloration entre deux mesures afin de comprendre la relation entre elles. Où le côté indiquera les ventes et la couleur indiquera les bénéfices. C'est vraiment puissant et très bien analysé dans Tableau à l'aide de la chronologie circulaire. 173. Udemy 18 Pie et Donut: Très bien, nous allons maintenant parler du graphique circulaire dans Tableau. C'est un moyen très simple et courant d' analyser ou de montrer la partie contenant les données. Nous pouvons développer cela sur Tableau. Il existe un moyen facile ou un moyen rapide de le faire Si vous allez sur le Show Me ici et cliquez ensuite sur les diagrammes à secteurs, nous ne le ferons pas. Nous le créerons nous-mêmes afin de comprendre le fonctionnement de Tableau. Ne prenons pas les raccourcis. Je vais juste le fermer afin de créer un graphique circulaire dans Tableau. Passons d'abord aux points ci-dessous, changez-le d' automatique à un Pi. Avec cela, nous obtenons une petite icône appelée Angle. Et voilà, nous allons y déposer nos champs. Dans cet exemple, nous allons créer un diagramme circulaire à partir des sceaux, puis le diviser par pays. Prenons les joints et mettons-les sur l'angle. Avec cela, nous avons notre tableau des tarifs. C'est comme un cercle et il n'est pas encore divisé. Passons de la vue standard à la vue complète afin d'obtenir un graphique circulaire plus grand. Ensuite, à l'étape suivante, nous allons diviser les diagrammes à secteurs en sections. Notre dimension sera donc le pays. Décodons les clients, puis saisissons le pays et mettons-le sur les couleurs afin que notre pi soit divisé en plusieurs sections Et la taille de chaque section peut indiquer les ventes du pays. Et ce type de graphique est utilisé afin d' analyser la pièce dans son ensemble. Par exemple, nous pouvons analyser ici la contribution ou la relation entre les États-Unis et l' ensemble des ventes. Comme vous pouvez le constater, il est très facile à créer et très couramment utilisé dans de nombreux tableaux de bord Nous pouvons aller ici, par exemple, ajouter des étiquettes et, bien entendu, modifier le design de ces diagrammes à secteurs. Et encore une chose que j' aimerais vous montrer, c'est que parfois, dans les tableaux de bord, vous pouvez voir qu'il y a plusieurs diagrammes à secteurs dans un tableau de bord dans une seule vue Pour ce faire, il suffit de saisir n'importe quelle dimension et de la placer dans les lignes ou dans les colonnes Par exemple, prenons cette catégorie et mettons-la sur les colonnes. Et avec cela, nous avons obtenu immédiatement graphiques en trois parties dans ces trois catégories différentes. C'est ainsi que nous traitons habituellement les diagrammes à secteurs. Nous avons une dimension qui divise les diagrammes et une autre qui les duplique Très bien, les gars, c'est tout pour les diagrammes à secteurs dans Tableau. OK, alors passons à la suivante, nous avons les cartes en forme de beignet Le graphique en beignet est très similaire au graphique à secteurs. Vous avez toujours cette analyse d'une partie à l'autre. Vous avez un cercle et différents segments. Mais de nombreuses personnes préfèrent utiliser le tableau en forme de beignet car nous pouvons ajouter des informations supplémentaires au cercle Bien, maintenant, pour le construire, nous avons besoin de deux cartes. Le premier sera constitué par les diagrammes à secteurs et le second par l'espace vide au milieu. Commençons donc par les diagrammes à secteurs. Comme nous l'avons appris précédemment, nous devons passer de l' automatique à un graphique à secteurs. Ensuite, nous prenons notre mesure. Ce sera la somme des ventes réalisées par angle. Ensuite, nous allons prendre le diviseur. Cela peut être le pays aux couleurs. Et c'est avec cela que nous avons obtenu nos diagrammes circulaires. OK, alors maintenant je vais passer de la vue standard à la vue complète. C'est pour le premier graphique. Maintenant, pour placer le cercle vide au milieu, nous devons créer un autre graphique dans cette vue. Nous allons donc maintenant créer notre mesure vide, juste pour avoir un deuxième graphique. Pour ce faire, passons aux colonnes ici. Une bonne moyenne de zéro. Maintenant, nous sommes toujours sur la bonne voie, nous n'avons qu'un seul visuel. Pour en obtenir un deuxième, nous allons le dupliquer. Maintenant, nous avons nos deux mesures, l'une pour le graphique circulaire, et la seconde peut être pour l'espace vide. Maintenant, ce que nous allons faire, c' fusionner ces éléments en un seul endroit parce que nous n'avons besoin que d'un seul beignet en un seul endroit parce que nous n'avons besoin que d'un seul beignet Cliquez donc avec le bouton droit sur la moyenne et passons au double axe. Et comme d'habitude, nous allons synchroniser les choses. Allons donc synchroniser l'axe. Et maintenant allons-y et débarrassons-nous d'eux. Nous n'en voulons pas, alors affichez l'en-tête loin et aussi depuis le bas. Nous avons donc maintenant les deux graphiques au même endroit. C'est un peu petit, alors allons-y et agrandissons un peu les choses. Passons donc aux tailles et agrandissons-le simplement au milieu. Très bien, alors maintenant allons-y et créons l'espace vide au milieu. Passons donc au second indiqué ici. Et maintenant, le deuxième graphique. Ce ne sera pas un pi, ce sera comme un cercle. Alors allons-y et changeons-le en cercle. Débarrassons-nous de toutes ces informations. Maintenant, si vous regardez notre point de vue, nous ne voyons pas les diagrammes à secteurs, car ils se chevauchent et le graphique à secteurs se trouve derrière notre cercle Maintenant, pour montrer que c'est ce que nous allons faire, nous allons aller dans le cercle. Passez à la taille. Et maintenant allons-y et commençons à réduire les côtés du cercle. Et comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant la forme de beignets, mais notre beignet devrait avoir au milieu une couleur blanche Allons-y et changeons la couleur du cercle en blanc, parfait. Nous avons maintenant les formes de beignets dans notre vue. Mais maintenant, allons-y et débarrassons-nous de toutes ces lignes. Cliquez avec le bouton droit ici et l'espace vide passe au format. Passons ensuite sur le côté gauche. Commençons par les lignes ici, la ligne zéro. Allons-y et passons à aucun. Ensuite, il nous reste encore une ligne dans la colonne. Passons aux colonnes plutôt qu'à la grille. Déplaçons-le vers aucun. Ensuite, afin de nous débarrasser de ces frontières, passons aux frontières. Passons ensuite au diviseur de lignes. Faites en sorte qu'il n'y en ait pas non plus. Pour le diviseur de colonnes, ce n'est aucun. Grâce à cela, nous avons obtenu des formes de beignets très épurées dans Tableau. Ajoutons maintenant des étiquettes et des données à nos diagrammes en forme de beignet Passons d'abord au graphique circulaire. Ici, nous allons obtenir les informations de ces sections. Donc, ce que nous allons faire, c'est intégrer, par exemple, le pays aux labels. Nous pouvons également aller chercher la somme des ventes, comme Hold Control, Drug et Tribute, sur les labels. Nous pouvons maintenant changer le format de police. Bien entendu, si nous allons sur les étiquettes ici et que nous cliquons sur les trois points , nous ferons, par exemple, la somme des bols de vente. Et c'est tout. Jusqu'à présent, il n'y a rien de nouveau par rapport aux diagrammes à secteurs. Nous ne faisons que montrer les informations de chaque section. Mais maintenant, voici le pouvoir des cartes en forme de beignet. Nous pouvons donner une information ici dans le cercle du site. Et il peut généralement du total de la mesure, du total des ventes. Maintenant, allons-y et passons au cercle d'ici. Allons chercher la somme des ventes et mettons-la sur les étiquettes. Vous pouvez maintenant voir la somme des ventes ici, bizarrement sur le côté droit, car nous ne l'avons pas encore personnalisée. Passons donc aux étiquettes, puis passons à l'alignement ici et mettons tout au milieu. Comme vous pouvez le constater, nous avons ainsi obtenu le total des ventes au milieu. Allons-y et personnalisons un peu le texte. Allons donc à l'intérieur. Maintenant, ce que nous pouvons faire, écrire le total des ventes dès le départ. Ensuite, nous pouvons tout faire comme si on tirait le nombre réel, les vraies valeurs. Agrandissons un peu le tout, 16 et cliquez sur OK. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant une autre information à ajouter aux graphiques par, où nous avons la somme totale des ventes au milieu. Et puis on peut très bien voir les différentes sections autour de ce numéro. Cela dit, voici comment créer des graphiques en anneau dans Tableau Et ce type de graphique est beaucoup plus utilisé que le graphique circulaire puisque vous pouvez ajouter une information supplémentaire au milieu. 174. Udemy 19 Heat et Treemap: Bon, nous avons maintenant un autre graphique pour analyser la partie dans son ensemble à l'aide des trois cartes. Nous travaillons généralement avec les trois cartes afin d' afficher les données hiérarchiques de notre jeu de données. Voyons comment nous pouvons le construire. Commençons d'abord par les marques. Allons-y et changeons-le en carrés. À l'étape suivante, nous allons passer aux ventes, et nous pouvons le fixer sur la taille. Cela nous a permis d'obtenir un carré bleu pour le total des ventes figurant dans nos données. Maintenant, bien sûr, nous voulons diviser ce carré en plusieurs informations. Et ici, nous pouvons travailler avec la hiérarchie des produits. Commençons par la première dimension, la catégorie. Faisons une frappe et abandonnons-le aux couleurs. Comme vous pouvez le voir, nous avons déjà une carte à trois. Les couleurs des trois cartes sont déterminées en fonction de la catégorie, et la taille de ces blocs peut être déterminée en fonction des ventes. Maintenant, bien sûr, dans ces trois cartes, nous voulons représenter la hiérarchie. La dimension suivante sera la sous-catégorie. Mais cette fois, nous ne le déplacerons pas vers les couleurs, nous le déplacerons vers les détails. Allons-y et faisons-le. Maintenant, comme vous pouvez le voir, chacun de ces blocs est divisé en plusieurs blocs où nous avons les informations de sous-catégorie Cela signifie que les données continueront de se diviser dans l'arborescence au fur mesure que nous ajouterons de dimensions à partir de la hiérarchie Par exemple, prenons le nom du produit et mettons-le dans les détails. Nous pouvons maintenant voir que nous avons beaucoup de mini-blocs qui représentent le nom du produit. Nous avons ainsi représenté notre hiérarchie de chaque produit dans une arborescence. Et nous pouvons voir que chaque catégorie, par exemple le rouge, est divisée en plusieurs sous-catégories et que chaque sous-catégorie est divisée pour les deux autres produits Mais bien sûr, l'inconvénient c' est que plus vous ajouterez de détails , plus vous aurez de mal à lire cette visualisation. Je ne vous recommande pas d' utiliser le nom du produit. Dans de telles visualisations, la catégorie et la sous-catégorie devraient suffire Bien entendu, comme pour tous les autres graphiques de nos visualisations, nous pouvons avoir plusieurs arborescences dans une seule vue ajoutant une dimension aux colonnes ou aux lignes Par exemple, allons-y et inscrivons la date de commande sur les lignes. Ainsi, nous avons obtenu plusieurs arborescences réparties par années, ce qui est vraiment inutile d' avoir une telle visualisation Alors allons-y et retirons-le. OK, nous allons donc passer à la carte thermique. C'est comme une matrice contenant des couleurs. Et nous l'utilisons généralement pour faire des colorations entre deux catégories Voyons comment nous pouvons le construire. Nous avons besoin de deux catégories, ce qui signifie que nous avons besoin de deux dimensions. Disons que le premier sera le pays. Faisons-le glisser vers les colonnes. Ensuite, la deuxième dimension sera, par exemple, la sous-catégorie. Faisons-le glisser sur les routes. Et avec cela, nous avons obtenu notre matrice. Passons à la vue complète. Nous avons des routes, des colonnes. Maintenant, ce qui nous manque, bien sûr, c'est de mesurer les données. Maintenant, pour créer l' effet de la carte thermique, nous allons prendre la somme des ventes et l' associer aux couleurs. Maintenant, avec ça, nous avons notre carte thermique. Et nous pouvons voir à partir des couleurs la coloration entre les pays et les sous-catégories où nous pouvons voir immédiatement que les plus hauts sceaux sont ceux où nous avons la couleur foncée Ainsi, par exemple, nous avons de bons résultats en provenance du pays, France et de la sous-catégorie des téléphones Et les ventes les plus faibles, on le voit par exemple ici dans les enveloppes et en Italie où l'on retrouve ici le pouvoir des visualisations, où l'on peut désormais lire les où l'on peut désormais lire tendances et les colorations entre nos données, ce qui est bien mieux que de n' avoir que Mais bien sûr, si vous souhaitez ajouter des chiffres dans cette matrice, nous pouvons accéder aux étiquettes situées ici , montrer les marques. Et si vous voulez atteindre le milieu, passons aux alignements et faisons tout ce qui se trouve au milieu C'est ça. Comme vous pouvez le constater, cela ressemble et c'est ainsi que nous pouvons créer une carte thermique dans Tableau. 175. Udemy 20 Bubbles: Graphique à bulles dans Tableau. Ils sont vraiment un excellent moyen d'ajouter de nombreuses dimensions et mesures en une seule vue. Les graphiques à bulles sont comme des cercles et nous pouvons définir beaucoup de choses dans le cercle, comme les couleurs, la taille, texte que nous pouvons y mettre. Prenons un exemple. Nous allons commencer par la marque. Donc, au lieu de l'automatique, passons aux cercles. Comme les bulles sont des cercles, commençons par les informations relatives au visage. Nous allons aller chercher les cellules de mesure. Mettons-le sur la taille. Avec cela, nous avons obtenu notre petit Pubble ou Circle. Permettez-moi de passer à la vue complète. Nous n'avons maintenant qu'une seule information, le total des ventes dans nos données. Ajoutons une autre information comme la dimension. Alors allons-y et ajoutons les sous-catégories dans notre vue. Je vais donc prendre cette dimension et aborder les détails. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons plus de pubbles et nous allons maintenant avoir une bulle pour chaque sous-catégorie. Très bien, alors continuons à ajouter plus d'informations à nos bulles. Disons que j'aimerais ajouter le colorant pour le Pubble, et cela devrait provenir d'une autre mesure Prenons les bénéfices et mettons-les aux couleurs. Maintenant, avec ça, nous avons différentes couleurs. Cela dépend de la valeur des bénéfices. Et maintenant, pourquoi ne pas ajouter une information supplémentaire à l'intérieur de ces bulles ? Disons la catégorie. Allons chercher la catégorie de dimension. Et maintenant, mettons-le sur les étiquettes. Nous pouvons maintenant voir la catégorie de chaque bulle, de chaque sous-catégorie. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons quatre informations différentes à l'intérieur de notre bulle. La première est que la couleur des bulles indique les bénéfices. Et puis la taille des bulles nous montre les informations de vente. Ensuite, le nombre de ces bulles déterminé à partir de la sous-catégorie. Nous avons toutes ces sous-catégories dans nos données. Enfin, le texte à l'intérieur de la bulle provient de la catégorie. C'est la puissance des graphiques à bulles, qui vous permettent de trouver de nombreuses informations sur les formations dans une seule vue. Alors maintenant, nous en avons un autre amusant appelé Stacked Pubble Charts Ici, nous allons ajouter de nombreuses dimensions dans les détails. Voyons donc comment nous pouvons le construire. Passons à Automatique comme d'habitude. Passez ensuite aux cercles. Prenons la somme des ventes et appliquons-la à la taille que nous venons de créer. Encore une fois, nos pubbles Cette fois, nous allons aller chercher le pays et le mettre en valeur. Jusqu'à présent, nous avons ces quatre couleurs pour quatre pays. Maintenant, si nous apportons des dimensions aux détails, cela va diviser ces pupilles en d' autres petits pubbles qui dépendent de la cardinalité de la Par exemple, prenons la catégorie, elle a une très faible cardinalité. Et avec cela, nous n' obtiendrons que quelques cailloux si vous les retirez Prenons la sous-catégorie. Maintenant, comme vous pouvez le constater, nous recevons beaucoup plus de marionnettes que dans la catégorie, et c'est parce que nous avons plus de données dans la sous-catégorie Passons maintenant à une cardinalité plus élevée. Supprimons donc simplement les sous-catégories et obtenons, par exemple, le nom général de l'acte Une fois que vous l' aurez fait, vous aurez beaucoup de petits pupilles et ils seront tous empilés Et bien sûr, vous pouvez aller trier les pubbles différemment. Si vous allez dans le pays d'ici, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et passons au tri. Permettez-moi de le déplacer un peu vers la gauche , de changer le tri. Comme vous pouvez le constater, la couleur va également changer. Ici, vous pouvez trier le Pubble comme vous le souhaitez. Maintenant, bien sûr, nous pouvons passer à plus de détails. Si nous prenons le plus petit niveau de détails, le numéro de commande, supprimons le nom du produit et allons-y chercher le numéro de commande. Cela dit, je peux nous demander vous voulez vraiment toutes ces données ? Oui, ajoutez tous les membres. Vous recevrez maintenant pour chaque commande un petit Pubble dans nos visualisations OK, c'est donc une autre façon de représenter vos données sous forme de visuels à l'aide du graphique à double pile Mais si tu le regardes, tu verras qu'il ressemble au fils. Très bien, c'est tout pour les graphiques à bulles empilés. 176. Cartes Udemy 21: Bien, nous allons maintenant parler de Tableau Maps. abord, récupérons les données afin de tracer les cartes, puis créons une troisième source de données. Je suis sur une page de source de données. Passons ici à cette petite icône, nouvelle source de données. Passons ensuite au fichier texte , puis aux données que nous téléchargeons. Passons au grand dossier. Et puis nous avons ici, USA Sales. Nous allons sélectionner ce fichier CSV et cliquer sur Ouvrir. C'est un tableau très simple où nous avons les commandes, le pays, la région, l'État et les ventes qui s'affichent. Revenons à notre point de vue et créons maintenant une carte très basique dans Tableau. Encore une fois, nous pouvons utiliser le show me, mais nous allons le créer à partir de zéro. Maintenant, si vous regardez, vous pouvez constater que nous avons deux champs générés automatiquement, la latitude et la longitude. Ce sont des coordonnées géographiques permettant de tracer la carte, la Terre. La latitude est chargée de tracer les lignes horizontales, et la longitude est chargée de masquer les lignes verticales Ce que vous pouvez faire, c'est aller et aller, et les utiliser pour les colonnes. Prenons la longitude des colonnes et la latitude des lignes. Grâce à cela, vous pouvez constater que Tableau est désormais capable de tracer la Terre. Maintenant, nous devons spécifier pour Tableau le pays, les états, ces informations géographiques. Prenons, par exemple, le pays pour les détails. Vous pouvez donc constater que Tableau se concentre désormais uniquement sur les États-Unis, car nous ne disposons que d'informations sur l'Afrique du Sud. Maintenant, prenons également les États-Unis et passons aux détails. Comme vous pouvez le constater, Tableau se concentre désormais avec ces points sur chaque état. Bien, maintenant, à l'étape suivante, au lieu d'avoir des cercles, j'aimerais avoir un graphique cartographique. Allons voir les Marks. Passez du mode automatique au mode carte. Et avec cela, toute la zone recouverte de couleurs. Vous pouvez maintenant ajouter de couleur en fonction de la dimension que vous souhaitez. Par exemple, nous pouvons aller dans la région d'ici et l'adapter aux couleurs. Nous pouvons maintenant voir que la carte est maintenant divisée par régions Maintenant, ce qui manque ici, ce sont les informations de vente. Allons faire les soldes. Mais vous voyez, nous avons un petit problème : les ventes sont dimensionnelles et discrètes en raison du type de données. Allons-y, changez-le en trou numérique, puis rendez-le continu, ou convertissez-le en continu. Enfin, nous devons également le convertir en mesure, car il a toujours une dimension. Donc tout va bien. Allons-y et confions les ventes aux labels. Et avec cela, nous avons très bien obtenu le total des ventes pour chaque État. C'est ainsi que vous pouvez créer une carte très basique dans Tableau. OK, passons à la suivante. Nous pouvons créer des cartes dans Tableau en toute simplicité. Je viens de dupliquer le précédent. Allons-y et passons du visuel de la carte aux cercles, par exemple. Ensuite, la taille du cercle sera déterminée en fonction des ventes. Prenons les ventes et mettons-les à la bonne taille. Ensuite, le prochain Sable, allons-y et agrandissons un peu les cercles. Nous pouvons maintenant ajouter une autre mesure aux cercles. Disons le nombre de commandes que nous allons prendre en charge ici, le nombre de ventes aux États-Unis V. Passons aux couleurs. Maintenant, l'échelle de couleur qui va définir le nombre de commandes et la taille du cercle peut être définie à partir des ventes. C'est une façon de représenter ces informations sous forme de cercles ou de bulles. Nous pouvons choisir différentes formes. Passons aux marques et passons aux formes que vous pouvez utiliser. Par exemple, disons ce que nous allons avoir ici. Allons-y avec les étoiles. Comme vous pouvez le constater, nous avons ici de nombreuses options sur le symbole qui peut être présenté sur notre carte. C'est ainsi que nous pouvons ajouter des symboles aux cartes dans Tableau. Très bien, les cartes dans Tableau sont très riches en personnalisations Il existe de nombreuses options pour effacer les cartes dans la vue Je vais vous montrer quelques possibilités pour agrandir les cartes dans Tableau. La première concerne la façon d'avoir une carte sans aucun bruit de fond Maintenant allons-y et faisons-le. Si vous prenez le terrain de campagne et que vous le jetez ici au milieu. Je peux comprendre que nous parlons de carte et que nous allons obtenir automatiquement tout ce qui se trouve dans les colonnes et les lignes. Passons maintenant au tableau suivant, comme d'habitude, les états ici, puis nous allons le colorier avec la région sur les couleurs. Donc, si vous regardez la carte, vous pouvez voir qu'il y a de nombreuses zones nivelées à l'intérieur de la carte qui ne sont pas utilisées directement. Si vous voulez supprimer toutes ces informations, ce que nous allons faire, c'est aller dans le menu principal. Vous avez ici les options des cartes, puis les couches d'arrière-plan. Allons-y et cliquons dessus. Ensuite, sur le côté gauche, nous aurons de nombreuses options pour personnaliser les cartes. Je vous recommande vraiment d'y aller et de cliquer. C'est vraiment amusant d'utiliser les cartes Worcus dans Tableau. La tâche consiste maintenant à supprimer toutes ces informations d'arrière-plan. Ce que nous allons faire, c'est supprimer toutes les informations sélectionnées. Supprimons simplement tout avec ça. Comme vous pouvez le constater, nous avons supprimé l'arrière-plan et nous n'avons que les informations pertinentes à notre disposition. Il existe un autre moyen de supprimer l'arrière-plan. Permettez-moi de revenir en arrière avec tous ces paramètres. Je pense que cela nous a permis de récupérer toutes les informations. Une autre façon de supprimer les informations d'arrière-plan consiste à passer au wash out et à les déplacer de 0 à 100 . Comme vous pouvez le constater, l'arrière-plan de notre carte a disparu C'est ainsi que nous pouvons supprimer les informations d'arrière-plan de notre carte et vous obtenir une carte vraiment propre afin de vous concentrer sur les données pertinentes. D'accord, la prochaine concerne également la personnalisation des cartes dans Tableau Alors maintenant, allons-y et créons une carte de vision nocturne. C'est tout simplement amusant de travailler avec des cartes dans Tableau. Repartons donc et mettons les pays au centre des détails. Désormais, dans Tableau, nous avons différents types de cartes, pas un seul. Si vous allez dans le menu principal pour accéder aux cartes, soit vous consultez la carte de fond. Nous avons donc ici les différents modes. Ou si vous revenez aux couches d'arrière-plan et sur le côté gauche, vous pouvez voir ici les styles. Actuellement c'est blanc et gris, ce sont des lumières. En cliquant ici, vous trouverez les différents modèles. Nous avons l'information normale, puis nous avons des informations comme Dark Street , Outdoor et satellite. C'est vraiment chouette d' avoir des styles différents. Ce que nous allons faire maintenant, puisqu'il s'agit de vision nocturne, nous allons opter pour les modes sombres. Maintenant, je voudrais réduire certaines informations, comme les États-Unis et le Mexique. Allons-y et retirons ces trucs du côté gauche. Ce que nous allons faire, c'est ajouter une certaine mesure à notre point de vue. Fermons les couches d'arrière-plan ici. Allons-y et faisons en sorte que les ventes atteignent la taille que nous obtenons, ces jolis cercles. Agrandissons-le un peu, puis nous pourrons également ajouter les ventes aux couleurs. Alors gardez le contrôle, votez sur les couleurs et changeons les couleurs. Alors allons-y et modifions les couleurs. Passons maintenant à l' automatique ici. Et changeons-le pour un autre modèle. Par exemple, prenons le bleu-vert ici. Cliquez sur OK. OK. Nous allons maintenant ajouter d'autres personnalisations à notre carte Supposons, par exemple, que je souhaite changer la couleur des frontières de ces États. J'aimerais le rendre rouge pour le rendre plus intéressant. Je ne peux pas le faire dans le point de vue actuel, car si je change quoi que ce soit à propos de la frontière, cela changera la bordure des cercles et non la frontière des États. Pour ce faire, nous avons besoin de deux cartes, l'une pour les cercles et l'autre pour les États. Très bien, voyons maintenant comment nous pouvons le faire. Nous allons passer à la longitude et nous allons la dupliquer. Maintenant que nous avons deux cartes, la gauche et la droite, configurons la bonne. Passons les repères à la deuxième carte. Maintenant, au lieu d'avoir des cercles, nous voulons avoir une carte. Passons-en à une carte. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons deux types de cartes différents. Mais maintenant, j'aimerais n'avoir que les informations relatives à la frontière, donc la vente ne m' intéresse pas. Alors allons-y et retirons-le. Et aussi pour le dimensionnement. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons des couleurs grises qui remplissent la carte. Passons donc aux couleurs et réduisons l'opacité à 0 % afin qu'il n'y ait aucune couleur sur la carte Ce dont nous avons besoin, c'est de la couleur de la bordure. Revenons-en donc aux couleurs. Allons aux frontières d'ici. Faisons une lecture. Je ne suis pas vraiment contente de cette couleur. Je veux qu'il soit plus rouge. Passons donc à plus de couleurs et passons au rouge. Maintenant, la question est de savoir comment fusionner ces deux cartes en une seule. Eh bien, la réponse à cela en utilisant à nouveau le double axe. Passons donc à celle de droite, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et double accès. accord, nous sommes arrivés à une seule carte, mais je ne le suis toujours pas. Sur cet onglet, vous pouvez voir que les cercles sont derrière les lignes afin de les placer au premier plan. Allons-y et changeons ces deux mesures. Et maintenant, vous pouvez voir que les cercles sont sur les fronts. Très bien, c'est avec cela que nous avons créé notre carte de vision nocturne. Cela vous a également permis les nombreuses possibilités qui s'offrent à nous dans Tableau. Pour personnaliser les cartes et les différentes options qu'elles contiennent, je vous recommande vivement explorer les options disponibles dans Tableau. C'est vraiment amusant. 177. Histogrammes d'Udemy 22: Bien, nous allons maintenant apprendre à créer des histogrammes dans Tableau Il existe deux méthodes, une méthode rapide et une méthode avancée. La méthode la plus rapide si vous avez une mesure, la méthode avancée si vous avez deux mesures, les histogrammes sont vraiment un excellent moyen de montrer la distribution de vos données à l'aide de diagrammes de puissance Voyons donc comment nous pouvons le faire. Travaillons avec une seule mesure, la quantité, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, puis cliquez sur Créer. Et puis deux stylos. Ici, nous pouvons configurer nos stylos. Je vais le laisser par défaut, comme le suggère Tableau. Allons-y et cliquons sur OK. Cela nous a permis de donner une nouvelle dimension à nos problèmes liés aux données. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est aller chercher dans les colonnes, et c'est ici que nous pouvons trouver la taille de nos stylos. Ensuite, nous allons aller chercher la quantité sur les rangées. Et puis le prochain et le dernier appui peuvent faire l'affaire. Nous allons passer à la quantité et la convertir du radical discret au radical continu. Cliquez dessus et passez en mode continu. Nous avons donc créé un histogramme très simple et agréable pour voir la distribution de nos données en utilisant la quantité mesurée Très bien, le prochain sera un peu plus avancé, lequel nous allons créer un histogramme en utilisant deux mesures différentes Le nombre de clients par le nombre de commandes Nous voulons regrouper nos clients en fonction du nombre de commandes qu'ils ont passées. Pour ce faire, nous devons créer nos stylos, mais maintenant nous allons utiliser le champ calculé pour ce faire en utilisant les expressions LOD corrigées. Nous pouvons le faire. Allons-y et créons de nouveaux champs calculés. Permettez-moi de le déplacer un peu ici. Ce que nous allons découvrir, c'est le nombre de commandes par client. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction LOD fixe. Cela commence par fixe, laissez-moi le sélectionner. Ensuite, pour chaque client, nous voulons compter le nombre de commandes passées par les clients. Nous allons obtenir l'identifiant du client. Ensuite, l' agrégation sera le nombre de commandes. Cela signifie que nous allons compter le numéro de commande. C'est bon, alors c'est tout. Allons-y et voyons, d'accord, que Tableau a créé une mesure continue, mais j'aimerais la convertir en dimension discrète Rat, cliquer dessus et convertissons-la en dimension. Et c'est tout. Maintenant, allons le voir et vérifier les informations. Très bien, pour que nous puissions voir que nous avons déjà nos stylos et sont les différents nombres de commandes que les clients ont commandées. À l'étape suivante, nous avons besoin de notre deuxième mesure. Ce sera le nombre de clients. Passons au décompte des clients ici, glissons-le également sur les lignes. Amenons les clients vers les labels. Cela nous a permis d'obtenir un très bel histogramme dans Tableau utilisant deux mesures Encore une fois, si vous souhaitez créer un histogramme à partir de deux mesures différentes, l'une de ces mesures doit être la base, les stylos de l' histogramme et la deuxième mesure devant être utilisés pour effectuer les comptes Nous pouvons donc constater très rapidement que la plupart de nos clients commandent entre 13 et 16 commandes. C'est bon. Ce sont donc les deux méthodes pour créer des histogrammes, la méthode la plus simple et la méthode un peu compliquée 178. Calender Udemy 23: Bien, nous allons maintenant apprendre à créer un calendrier dans Tableau. Nous allons donc maintenant créer ce calendrier en utilisant la date de commande. Passons d' abord à la date de commande dans les colonnes. Maintenant, dans les colonnes, il faut que les jours soient radicalement connectés pour changer le format. Et puis passez à plus. Passons ensuite au jour de la semaine que nous avons obtenu, au mandat, au mardi et ainsi de suite. Ensuite, nous devons créer les lignes du calendrier, et ce sera le numéro de la semaine. Allons-y et maintenons le contrôle dupliqué sur les lignes plutôt que sur le jour de la semaine. Changeons à nouveau de format. Voici le numéro de semaine que nous avons reçu. Notre matrice, notre calendrier. Vous pouvez voir que nous sommes ici toutes les semaines. J'aimerais le réduire à un mois seulement. Cela signifie que nous allons ajouter des filtres à notre affichage. Prenons la date de commande, mettons-la sur les filtres. Et le premier filtre portera sur les années. Va sélectionner les années. Choisissons l'année dernière, He Ok. Et nous pouvons bien sûr aller le proposer aux utilisateurs. Cliquez avec le bouton droit ici et affichez le filtre sur le côté droit. Nous pouvons faire de même pendant des mois. Allons prendre la date de commande et la mettre sur les filtres. Allons-y pour le mois prochain. Et ne sélectionnons qu'un mois. Et ensuite, offrez-le également aux utilisateurs. Très bien, avec ça, on a un mois. Allons-y et passons de la vue standard à la vue complète. Maintenant, comme d'habitude, nous avons besoin d'une mesure pour remplir notre calendrier. Ce sera la somme des ventes. Alors glissez-le et déposez-le et placez-le sur les couleurs. Très bien, pour que nous puissions déjà voir que nous avons une carte thermique dans notre calendrier. Il ne nous reste plus qu'à ajouter quelques éléments. Par exemple, ajoutons un peu d'ordre blanc entre ces informations Passez aux couleurs, puis passez à la commande et ajoutez une couleur blanche pour obtenir belles séparations entre les jours Et ajoutons également le numéro du jour dans chaque case. Pour ce faire, nous allons passer aux dates de commande. Mettez-le sur les étiquettes ici puis ici, tablette, transformez-le automatiquement en texte. Allons-y et revenons au carré. Et au lieu d'avoir les années, nous devons formater notre date. Connectez-vous donc radicalement. Et allons-y et sélectionnons le jour. Et puis à l'étape suivante, allons-y et plaçons ces chiffres des jours dans le coin supérieur droit. Passons donc aux alignements des étiquettes et passons à droite puis en haut Très bien, nous avons donc un très bon calendrier dans Tableau. Bien sûr, vous pouvez passer à un autre mois, disons par exemple en février, ou vérifier une autre année 2021. Et c'est ainsi que vous pouvez créer un calendrier dans Tableau. 179. Udemy 24 Watterfall: Très bien, nous allons maintenant créer dans le tableau les diagrammes en cascade. C'est très utile pour montrer le déroulement du processus de vos données et pour montrer l'analyse d' une partie par rapport à l'ensemble. Voyons comment nous pouvons créer cela. Tout d'abord, nous avons besoin d'une dimension telle que les sous-catégories. Déplaçons-le vers les colonnes. Ensuite, nous avons besoin d'une mesure. Cette fois, suivons le suivi des bénéfices et déplaçons-le dans les rangées. Passons ensuite de la vue standard à la vue complète. Maintenant, pour avoir une cascade dans notre champ de vision, nous avons besoin du total cumulé. Pour ce faire, passons au Profit ici. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et faisons un rapide calcul de tableau. Et passons à Running Total. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant un total cumulé de nos données, mais il ne s'agit toujours pas d'une cascade. Pour ce faire, nous devons le remplacer par les pièces classiques. Passons donc aux Marks ici, aux parties de Gant. Bien, nous avons donc les bases de notre cascade, mais maintenant, la taille de chaque ligne dépendra du profit. Repartons et réalisons les bénéfices à la hauteur. Mais maintenant, si vous regardez bien, nous pouvons voir que ces parties ne forment pas la cascade parce qu'elles se trouvent dans la direction opposée. Nous aimerions qu'il parte de zéro , du bas vers le haut. Pour obtenir cet effet, passons à la somme des bénéfices ici. Double-cliquez dessus, puis définissons-le comme un signe négatif. Cliquez dessus. Maintenant, exactement. Nous avons obtenu ce que nous voulions. Cela commence du bas vers le bas, et c'est ainsi que nous formons la forme d'une cascade. Maintenant, il faut ajouter un peu de colorant. Allons-y et récoltons les bénéfices. Mets-le sur les couleurs. Maintenant, ce que nous voulons faire avec les couleurs, si les chiffres sont positifs, resteront bleus. Mais s'il est négatif, il doit être rouge. Pour ce faire, passons aux couleurs et modifions-les. Et maintenant, nous allons procéder à la configuration suivante. Allons donc ici et faisons-en seulement deux étapes. Ensuite, allons-y pour avancer ici. Et assurez-vous que tout est au centre, sorte que ce soit zéro ici. Et c'est tout. Alors allons-y et partons. D'accord. Ainsi, nous pouvons voir très facilement où se trouvent les valeurs négatives dans notre cascade et où se situent les valeurs positives. Vous pouvez, bien sûr, le faire en vert et en rouge. Alors maintenant, la dernière chose que nous devons ajouter à notre cascade est le total. Pour ce faire, c'est très simple. Passons aux analyses dans le menu principal. Ensuite, nous passons aux totaux ici. Et ajoutons les totaux généraux bruts. Ce faisant, nous obtenons notre total du bon côté qui nous permet d'obtenir des diagrammes en cascade parfaits dans Tableau. 180. Udemy 25 Pareto: Nous avons maintenant le diagramme de Parto. Ce sont des graphiques très connus dans les statistiques, et ce graphique est basé sur le principe de Parto, selon lequel la règle des 80 20 est utilisée et le principe indique que 80 % des résultats générés par 20 % du travail ou des efforts Pour visualiser les diagrammes de Pareto, nous pouvons utiliser deux graphiques différents Le premier sera le diagramme des parties et le second les graphiques linéaires. Oui, nous pouvons le créer dans Tableau. Nous pouvons d'abord commencer par la sous-catégorie de dimension, la faire glisser et la déposer dans les colonnes Ensuite, nous avons besoin de notre mesure. Vérifions le Sid et déposons les ventes sur les lignes. Maintenant, pour obtenir les effets Perretta, nous devons trier les En premier lieu, devraient apparaître les données enregistrant les ventes les plus élevées Ensuite, nous descendons sur le côté droit. Ce que nous pouvons faire, c'est aller aux ventes ici et régler le problème. Nous avons maintenant les Parcharts. La prochaine étape que nous voulons faire est de créer les graphiques linéaires. Donc, pour ce faire, nous allons récupérer la somme des ventes et les dupliquer. Gardez donc le contrôle et dupliquez ces champs. Et avec cela, nous avons nos deux cartes. Donc, comme le deuxième graphique peut être un graphique linéaire, changeons-le. Je vais donc changer le montant des ventes, le second, et au lieu de Automatique, nous allons l' avoir sous forme de ligne. De plus, je vais changer la couleur en orange. Parfait. Comme d'habitude, nous devons fusionner ces deux graphiques. Passons donc à la somme des ventes, non ? Pour cliquer dessus et sur tous les axes. Et ici, notre graphique est cassé car le premier graphique est automatique. Passons donc au premier et revenons à pars. D'accord, nous n'y sommes donc pas encore car nous devons travailler sur la ligne La ligne doit être le pourcentage du total cumulé. Pour ce faire dans Tableau, c'est très simple. Passons à la somme des ventes ici, cliquez avec le bouton droit de la souris et ajoutons un calcul au tableau. Très bien, nous allons maintenant configurer les calculs de notre table pour la deuxième mesure. Comme je l'ai dit ici, nous devons faire deux choses. Nous devons d'abord calculer le total cumulé, puis appliquer le pourcentage. Pour ce faire, changeons le type de calcul en un total cumulé. Allons-y et sélectionnons-le. Et avec cela, comme vous pouvez le voir en arrière-plan, nous avons un total cumulé. Mais le principe ici est basé sur le pourcentage du total cumulé. Nous devons donc passer cela à un pourcentage afin pouvoir cliquer ici et dire « Ajouter un deuxième calcul ». Cliquons dessus. Nous obtenons un calcul primaire et secondaire. Le premier peut être exécuté sous forme de total cumulé, puis en plus de cela, nous voulons obtenir le pourcentage. Passons à la différence par rapport au secondaire, soit 2 % du total. Cliquons dessus, c'est réglé pour les calculs de la table. Allons-y, nous avons créé nos diagrammes de Pareto, mais voyons ce qui se passe ici Maintenant, afin de pouvoir le lire facilement, je vais passer au second, à la ligne, et apposons les étiquettes dessus. Et bien sûr, le principe dit 80 20, cela signifie que 20 % de ces sous-catégories devraient être 80 %. Et comme vous pouvez le constater, nous ne pouvons pas voir cela dans ce secteur d'activité Si vous consultez nos sous-catégories dans cet exemple, vous pouvez voir que ce n'est pas 20 %. Nous avons environ neuf sous-catégories pour atteindre les 80 %. Dans cet exemple, notre entreprise ne suit pas ce principe 80 % des ventes sont couvertes par 20 % des sous-catégories accord ? Il s' agit donc d'une méthode pour créer un graphique de Pareto dans Tableau, et voici comment vous pouvez le lire C'est bon. Nous allons maintenant apprendre une autre méthode pour créer un graphique de Pareto dans Tableau Cette fois, nous allons utiliser deux mesures différentes en utilisant une seule ligne. Voyons comment nous pouvons le faire. Maintenant, nous avons la question commerciale et elle est de nous demander si les 20 % des produits représentent 80 % des ventes. Maintenant, allons-y et trouvons la réponse à partir des données. Pour ce faire, passons d'abord à notre premier majeur. Ce sera la somme des ventes. Faites-le glisser et déposez-le sur les lignes. Maintenant, allons-y et prenons notre deuxième mesure. Ce sera le décompte des produits. Pour ce faire, prenons, par exemple, le nom du produit pour les colonnes et le tableau. Demandez-nous ici Nous avons beaucoup de membres. Ajoutez tous les membres. Comme vous pouvez le constater, nous avons une dimension, mais nous voulons compter le nombre de produits contenus dans nos données qui se connectent de manière aussi radicale. Passons à la mesure, puis sélectionnons count Distinct. C'est ainsi que nous avons obtenu nos deux mesures. Encore une chose dont nous avons besoin dans les détails pour effectuer les calculs. Nous avons besoin que le nom du produit figure sur les détails pour pouvoir l'utiliser. Très bien, je vais donc aller ici et passer à la vue complète. Passons à la première mesure, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Et ajoutons le calcul de table là encore une fois, nous avons les mêmes choses. Nous pouvons passer à un total cumulé. Ensuite, nous allons ajouter un calcul secondaire. Le calcul secondaire sera le pourcentage du total. Eh bien, précisons la dimension. Allons-y et précisons la dimension du nom du produit. en va de même pour le côté droit, ce sera le nom du produit. Très bien, donc avec ça, nous avons tout préparé pour le premier calcul. Allons-y et fermons-le. Comme vous pouvez le constater, nous avons déjà le pourcentage du total cumulé des produits. Faisons de même pour les ventes, cliquez avec le bouton droit sur les ventes, puis ajoutons un calcul au tableau. Passons à la gestion de Total. Spécifiez la dimension qui sera le nom du produit. Allons ajouter le calcul secondaire. Ce sera le pourcentage du total. Ensuite, pareil, nous devons aller à la dimension spécifique et spécifier le nom du produit. Très bien, nous avons donc tout préparé pour le deuxième calcul. Allons-y et fermons-le. Maintenant, nous devons aller le remettre en ligne puisque nous l'avons automatique. Donc, table, nous décidons d'utiliser les formes, passons à la ligne. Maintenant, nous y sommes presque. avez le total de pose des mesures, nous avons notre ligne, mais comme vous pouvez le voir, la ligne est un peu instable. Et c'est parce que nous n'avons pas encore trié les données. Pour les diagrammes de Pareto, il est très important trier les données comme nous l' avons fait dans la première méthode Maintenant, allons trier le nom de leur produit en fonction de leurs ventes. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit de la souris ici et accédez à Trier. Ensuite, nous pouvons le trier en fonction des ventes. Passons-le à un champ. Et allons sélectionner les ventes dans le nom du champ ici, convertissez-le, donc faisons-le en ordre décroissant Parfait. Nous avons maintenant exactement le diagramme de Pareto dont nous avons besoin. Nous devons maintenant vérifier s'il est vrai que 20 % de nos produits représentent 80 % de nos ventes. Maintenant, afin de vérifier cela rapidement et facilement dans la vue, nous pouvons ajouter le support des lignes de référence. Allons ajouter quelques lignes de référence. Passons aux analyses ici. Prenons ici une ligne de référence. Faisons-le d' abord glisser jusqu'à la première valeur. Maintenant, nous pouvons le faire, au lieu d'avoir la moyenne, passons à des constantes. Maintenant, nous allons vérifier si les 20 % seront donc de 0,2. Et maintenant, avec cela, nous allons obtenir une ligne de référence exactement sur les 20 % des produits. Allons-y et fermons ça. Comme vous pouvez le constater, nous avons une très belle ligne qui indique exactement les 20 % sur les produits. À l'étape suivante, nous allons ajouter une autre ligne de référence pour les ventes. Prenons donc une ligne de référence, glissons-la exactement au-dessus de la somme des ventes. Maintenant, nous allons faire la même chose , au lieu de faire une moyenne, passons à une constante, et comme nous avons besoin de 80 %, ce sera 08. Ainsi, nous avons obtenu exactement 80 % des ventes. Tellement parfait. Nous avons maintenant notre carte de Parto. Et nous pouvons facilement répondre à ces questions à partir de nos données. Nous pouvons donc dire que 20 % de nos produits couvrent 80 % des ventes, ce qui correspond exactement à la règle des 80 20, le principe du Parto Bien, voici donc les deux méthodes pour créer des graphiques de Pareto dans Tableau et analyser votre entreprise 181. Butterfly d'Udemy 26: Très bien, maintenant nous avons la carte des papillons, ou nous l'appelons parfois la carte des tornades. C'est un excellent graphique pour analyser deux mesures différentes par dimension spécifique. Ainsi, par exemple, si vous souhaitez comparer le nombre de clients avec le nombre de commandes par catégorie, le diagramme à papillons correspond à vos graphiques. De quoi avez-vous besoin Tout d'abord, la dimension. Ce sera, comme d'habitude, la sous-catégorie. Déplaçons-le vers les lignes, puis, comme d'habitude, nous allons le déplacer en tant que vue complète. Ensuite, nous avons besoin de nos deux mesures. Le premier sera le nombre de clients. Déplaçons-le vers les colonnes. Ensuite, le second sera le nombre de commandes. Très bien, nous avons donc nos deux mesures et la sous-catégorie. Maintenant, pour former la forme du papillon, nous devons avoir la dimension exactement au milieu. Ensuite, sur le côté droit, nous avons une mesure, et sur le côté gauche, nous pouvons en avoir une autre. Pour ce faire, nous allons utiliser l'espace réservé, la moyenne de zéro Mettons-le ici, et allons-le placer exactement au milieu. Maintenant, nous avons la mesure sur la gauche, la mesure sur la droite et quelque chose de vide au milieu. Ensuite, configurons les graphiques. Ce sera celui du milieu, la moyenne de zéro. Allons-y et changeons-le en texte. Et maintenant, nous devons passer à la dimension du texte ici. Et avec cela, vous pouvez voir que nous avons maintenant la colonne vertébrale du papillon. Alors allons-y et fabriquons un peu plus de poteaux. Je vais donc aller ici et en faire des poteaux. Mais maintenant, nous devons avoir les deux ailes droite, puis à gauche. Vous pouvez voir que le côté droit va bien, donc nous l' avons comme aile. Allons trier les données au fait. Mais l'aile gauche n'a pas encore raison, donc pour ce faire, passons au décompte des clients ici sur l'axe. Éditons la hache et inversons l'échelle pour obtenir exactement le contraire sur l'échelle. Allons-y et fermons-le, et comme vous pouvez le voir maintenant, nous l'avons parfait. Sur le côté gauche, l'aile des clients et sur le côté droit, nous avons les commandes. Maintenant, l'étape suivante est ce que nous faisons habituellement , c'est d'ajouter du colorant. Par exemple, restons concentrés sur les clients d'ici et faisons également glisser le contrôle du nombre de clients vers les couleurs. Nous pouvons accéder aux commandes ici et glisser-déposer les commandes en contrôlant les couleurs. Mais bien sûr, nous pouvons personnaliser le côté droit en utilisant des couleurs différentes. Passons aux couleurs ici et changeons peut-être le motif en orange, disons. OK. Et aussi. Nous pouvons agrandir un peu les tiques du milieu. Passons au milieu. Et ensuite, faisons-en quelque chose comme 15. Nous pouvons maintenant voir très clairement ces sous-catégories au milieu Mais comme nous l' avons au milieu, nous n'en avons pas besoin sur la droite. Alors allons-y et cachons-le. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, puis désactivons l' affichage de l'en-tête. Nous pouvons aller sur l'axe ici et désactiver les en-têtes. Et bien sûr, nous pouvons ajouter plus formatage afin de supprimer ces grilles. Cliquez avec le bouton droit ici sur l'espace vide pour le format. Ensuite, nous pouvons aller dans l'onglet colonnes et supprimer la ligne de grille. Nous avons ainsi un graphique épuré, représentant un papillon ou une tornade, selon la façon dont vous le voyez , où vous pouvez vous rendre et comparer deux mesures différentes par dimension spécifique Très bien, maintenant, dans la deuxième méthode, nous allons réunir ces deux ailes. Pour ce faire, nous allons obtenir exactement les mêmes informations. Allons chercher les sous-catégories, les lignes, puis, comme d'habitude, passons à la vue complète Allons prendre nos mesures. Donc, le premier sera le nombre de clients, puis le second le nombre de commandes. Mais nous devons maintenant les placer les uns au-dessus des autres. Comme nous utilisons le même type de graphiques, nous allons utiliser les noms et les valeurs des mesures. Prenez le nombre de commandes et faites-le glisser et déposez-le en haut de l'axe ici, afin de générer les noms et les valeurs des mesures. Très bien, nous avons donc ces informations. Nous allons maintenant prendre les noms des mesures. Nous n'en avons pas besoin sur les routes, alors glissez-le et déposez-le aux couleurs ici. Et juste pour m'assurer que tout reste sous forme de barres, je vais partir de là et passer de l'automatique à la barre. Et maintenant, la prochaine étape consiste à stocker les données. Cliquez donc sur Axis ici, puis triez les données. Les deux valeurs sont décroissantes, ou les ailes se trouvent sur le côté droit. Maintenant, pour avoir l' effet de la gauche et de la droite, nous n'avons pas ici deux axes. Ce que nous allons faire, c'est faire une toute petite astuce pour y parvenir. Allons voir les clients d'ici. Double-cliquez dessus et passez simplement au premier plan avant le décompte et mettez un moins. Allons-y et appuyons sur Entrée. Avec cela, nous retrouvons l'effet du papillon où nous avons les ailes gauche et droite réunies. Mais bien entendu, ce qui manque ici, c'est la colonne vertébrale, la dimension, la sous-catégorie. Pour ce faire, nous allons faire de même. Nous allons utiliser la moyenne de zéro comme espace réservé Nous l'avons maintenant sur le côté droit. Passons-y, puis nous pouvons le transformer en texte, puisque nous voulons avoir un texte de la sous-catégorie. Ensuite, à l' étape suivante, nous allons aller chercher le texte. Il va provenir de la sous-catégorie, glissez-le et déposez-le au-dessus du texte Et avec cela, nous avons obtenu les valeurs ou la colonne vertébrale du papillon. L'étape suivante consiste à les fusionner dans un seul graphique. Ce que nous allons faire, c' utiliser le double axe. Cliquez avec le bouton droit sur la moyenne. Ensuite, nous utilisons le double axe, mais comme vous pouvez le voir, ces valeurs ne sont pas encore au milieu. Et c'est parce que nous n'avons pas synchronisé l'axe. Accédez à la moyenne ici, puis sélectionnons l'axe de synchronisation. Et avec cela, nous avons la colonne vertébrale exactement au milieu, mais ce n'est pas vraiment clair parce qu'elle est rouge. Alors allons-y et changeons ces couleurs. Passons donc à la moyenne ici. Double-cliquez dessus. Et sélectionnons Complete White. C'est ça. Cliquez sur OK, et maintenant, à l'étape suivante, comme d'habitude, nous allons commencer à cacher des choses parce que toutes ces informations ne sont pas nécessaires. Donc, la moyenne ici, allons-y et cachons-la. Et c'est tout ce dont nous n'avons pas besoin des informations d'en-tête car nous les avons déjà au milieu. Cliquez donc avec le bouton droit de la souris ici et désactivez l'affichage de l'en-tête. Avec cela, nous obtenons une carte à papillons très élégante et jolie dans Tableau où les deux ailes se rejoignent. Nous pouvons maintenant analyser la coloration entre le nombre de commandes et le nombre de clients par catégorie. Très bien, voici comment nous pouvons créer diagrammes d'alternateurs en papillon dans Tableau en utilisant deux méthodes 182. Udemy 27 Quardants: Très bien, nous allons maintenant apprendre à créer des diagrammes à quadrants dans Tableau Ce type de graphique va présenter de nombreux points de données dans une seule vue en utilisant deux mesures. Ensuite, nous comparons ces différents points de données en fonction de leur position dans le quadrant Ensuite, nous allons diviser le graphique en quatre quadrants différents Ce type de graphique est vraiment excellent pour faire de planification stratégique ou de la gestion des risques, ou encore pour identifier certaines tendances Maintenant, allons voir dans Tableau comment nous pouvons le créer. La première chose dont nous avons besoin, ce sont deux mesures différentes. La première sera de prendre la réduction et de l'inscrire dans les colonnes. Allons trouver la moyenne de la réduction. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et passons à la moyenne plutôt qu'à la somme. Il s'agit donc de notre première mesure. Nous avons maintenant besoin d'une autre mesure. Cette fois, ce sera le ratio de profit. Nous ne l'avons pas dans nos données. Allons-y et créons-le rapidement. Créez un nouveau ratio de profit pour les champs calculés. Et c'est très simple. Ce sera la somme des bénéfices divisée par la somme des ventes , c'est parti. OK, alors allons-y et ramenons-le aux rôles que nous avons obtenus, nos deux axes, mais j'aimerais les avoir sous forme de pourcentage. Allons-y et changeons les formats. Passons d'abord au ratio de profit. Alors, au lieu de chiffres, passons au pourcentage. Alors allons-y et supprimons ces décimales. Pareil, faisons-le pour la moyenne des remises. Alors, formatons-le également, à deux pourcentages et supprimons ces décimales C'est bon, donc c' est pour l'accès. Ce dont nous avons besoin maintenant, ce sont les clients sous forme de points de données. Pour ce faire, allons chercher l' identifiant du client et inscrivons-le sur les détails. Comme vous pouvez le constater, chacun de nos clients est présenté sous forme de point de données. Allons-y et changeons le visuel. Plutôt que des formes, créons des cercles. Et allons-y et réduisons l'opacité afin de voir également le chevauchement entre ces points Nous pouvons l'agrandir un peu. Nous avons donc maintenant besoin de deux valeurs pour diviser ce graphique en quatre quardants différents Maintenant que nous avons la dynamique titrée, nous voulons la proposer aux utilisateurs sous forme de paramètres afin de spécifier ces deux valeurs Alors maintenant, créons deux paramètres dans les données Pain, nous allons donc créer le premier. Supposons que vous sélectionniez la réduction, pour qu'elle reste flottante et que l'affichage soit exprimé en pourcentage. Réduisons les décimales , puis disons que la valeur par défaut sera de 0,15, donc nous allons obtenir 15 %. C'est tout pour le premier Nous allons faire exactement la même chose pour le second afin d' obtenir le ratio de profit. Créons donc un autre paramètre que nous allons appeler select profit ratio. Reprenez les mêmes données, afin que nous puissions les avoir en pourcentage, en réduisant les décimales Disons-le à 10 % pour vous . C'est tout pour celui-ci. Allons-y, fermons-le et montrons-le à notre vue. Afficher le paramètre et afficher le paramètre. Maintenant, nous l'avons sur le côté droit. Ensuite, nous devons créer une séparation dans notre vue afin de montrer comment les données sont divisées. Pour ce faire, nous pouvons ajouter deux lignes de référence. Commençons par le tertio profet, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et ajoutons la ligne de référence La valeur dépendra alors, bien entendu, de notre nouveau paramètre. Sélectionnez le tertio de protection. Ensuite, allons-y et faisons en sorte que l'étiquette soit vide. Ensuite, nous pouvons changer le format. Au lieu d'avoir une ligne, faisons-en une tiret, puis prenons la plaque. Puis augmentez l'opacité. Et c'est tout. Allons-y. Et faites de même pour la réduction. Cliquez avec le bouton droit sur la réduction. Sur la ligne de référence, nous avons besoin de notre paramètre. Pouvons-nous sélectionner des remises ? Retirez l'étiquette. Et comme nous allons faire la même chose sur la personnalisation, nous pouvons l'avoir en pointillé et avoir une vision claire de notre point de vue Très bien, maintenant allons-y et appuyons sur OK. C'est bon. Comme vous pouvez le constater, nous avons déjà nos diagrammes à quadrants dans lesquels nous avons divisé nos données en quatre sections différentes Bien sûr, nous pouvons maintenant modifier ces séparateurs en utilisant les paramètres Passons au ratio de la mémoire tampon à 0,2. Ensuite , nous le déplaçons à 20 %. Maintenant, bien sûr, ce qui manque dans notre quardant sont les colorations de ces points. Chaque section doit avoir ses propres couleurs. Pour ce faire, nous devons créer un autre champ calculé contenant ces quatre valeurs. Allons-y et créons-en un. Appelons cela la couleur du quadrant. Nous devons maintenant identifier la position de chaque point de données à l'intérieur de nos quardants Laisse-moi juste le déplacer un peu ici. Pour ce faire, nous pouvons utiliser les instructions FL. Commençons d'abord par identifier les points en haut à droite. Tous ces points en haut à droite. Comment allons-nous procéder  ? Nous disons que si le ratio de profit par rapport à la valeur du paramètre est sélectionné parmi les utilisateurs, nous allons dire sélectionner, puis le ratio de profit. Cela signifie que nous vérifions si l'utilisateur se trouve dans la partie supérieure et que nous devons maintenant vérifier s'il se trouve à gauche ou à droite. Nous allons donc parler maintenant des remises et des remises moyennes. Supérieur ou égal à la valeur sélectionnée à partir du paramètre que nous allons écrire select et discounts. Nous ciblons maintenant tous les clients en haut à droite. Que peut-il donc se passer si la condition est remplie ? Nous allons dire, c'est vrai. Très bien, maintenant nous allons faire la même chose pour les trois autres sections. Allons-y et copiez-le d'ici. Ensuite, nous allons dire, puis allons-le et collons-le. Permettez-moi de l'agrandir un peu pour le voir. Nous allons maintenant cibler le coin supérieur gauche. Pour ce faire, nous devons réduire la réduction. Nous disons maintenant si la réduction est inférieure à la valeur sélectionnée au milieu, cela signifie que nous sommes sur le côté gauche. Que va-t-il se passer ? Nous allons simplement le signaler avec la valeur suivante, en haut à gauche. Ensuite, nous devons faire la même chose pour, disons maintenant, que nous allons cibler le bas à droite. Disons que c'est en bas à droite pour la partie remise, ce n'est pas correct. Déplaçons-le comme ceci afin d'avoir la bonne section pour le ratio afin qu'il soit en bas, cette durée sera plus courte. Nous sommes donc sur le bon côté pour la dernière section. Pour le cibler, nous n'avons pas besoin de le spécifier. Nous dirions simplement le contraire car si aucune de ces conditions n'est remplie, nous finirons par la dernière, nous l' appellerons en bas à gauche. C'est tout Terminons nos relevés FL et le calcul est valide. Allons-y et appuyons sur OK. Et c'est avec cela que nous avons obtenu notre nouveau champ calculé. Allons le glisser-déposer dans les couleurs. Comme vous pouvez le constater, nous avons une couleur dédiée pour chaque section de nos cordons Et bien sûr, si les utilisateurs se rendent ici et modifient les valeurs des paramètres, la coloration réagira également. Comme nous avons les paramètres dans notre champ calculé, par exemple, au lieu de 15, fixons-le à 0,25. Maintenant, comme vous pouvez le voir, les lignes de référence vont vers le côté droit, jusqu'à 25 %, et la coloration sera ajustée C'est tout C'est ainsi que vous pouvez créer un très beau graphique Urdan dynamique dans Tableau 183. Udemy 28 BoxPlot (Correct): Nous allons maintenant parler du box plot. Inta, Blow, ou parfois nous l' appelons « box and whisker plot Ce type de graphique vous aidera à comprendre les distributions de données de vos ensembles de Ce graphique a comme une boîte et deux moustaches en haut et en bas Ensuite, au milieu, nous avons la médiane et les bords de la boîte, ce qui nous permet d'obtenir cinq nombres différents indiquant façon dont nos données sont distribuées. Voyons comment nous allons en faire un coup. C'est vraiment facile. Commençons comme d'habitude par les soldes. Faisons-le glisser sur les lignes, puis nous verrons comment les sous-catégories sont réparties sur ces ventes. Passons d'abord aux détails de la sous-catégorie, puis nous devons remplacer le visuel par des cercles Passons aux marques ici et changeons-les en cercles. Maintenant, afin d'avoir différents graphiques, j'aimerais ajouter la catégorie aux colonnes ici. Et ensuite allons-y et agrandissons-le un peu jusqu' au milieu ici. Maintenant, réduisons un peu ces cercles pour que ce soit plus clair. Et avec cela, nous avons la première partie de la boîte, taches où nous avons des cercles Ensuite, nous devons obtenir ces chiffres ou la forme de la boîte et des moustaches Pour cela, nous devons ajouter une ligne de référence. Passons aux cellules ici, connectons radicalement et référençons la ligne. Et ici tout est préparé à partir de Tableau. Si vous allez sur le Boxplot ici, et que c'est tout, cliquons sur OK. Et c'est tout, en fait. Cela nous a permis d'obtenir un boxplot dans Tableau Maintenant, si vous passez la souris sur les graphiques, vous obtiendrez les cinq valeurs différentes. le score est élevé, plus le score médian est bas , et ainsi de suite. Bien, maintenant la question est comment lire les boxplots ? Eh bien, il y a beaucoup d' informations ici, mais la première chose que vous pouvez faire est comparer la position de la médiane de chaque case. Si vous regardez ici, vous pouvez voir que ces deux boîtes sont au même niveau, n'est-ce pas ? Ce sont donc des catégories très similaires. Mais si vous cochez la case Fourniture de bureau, vous pouvez voir la médiane ou la case elle-même, c'est en dessous. Ces deux autres cases nous indiquent que le mobilier et la technologie ont la même distribution, mais que les fournitures de bureau ont une distribution différente. Une autre chose que vous pouvez vérifier est la taille de la boîte elle-même. Si la boîte est haute ou si les liens de la boîte sont longs, cela signifie que les sous-catégories de cette catégorie ne sont pas vraiment similaires et qu'elles sont éloignées les unes des autres Mais si vous vérifiez les fournitures de bureau, vous pouvez voir que la boîte est plus courte, donc les liens de cette boîte sont plus petits que les deux autres. Cela nous donnera l' information ou l'indice que les sous-catégories de cette catégorie, les fournitures de bureau, enregistrent des ventes similaires Cela signifie que si nous avons une boîte plus courte, les membres de cette catégorie auront un comportement similaire. Mais si vous avez une boîte haute, cela suggère que les membres de ces informations auront des ventes différentes. Mais si nous avons une boîte grande ou haute, cela signifie que les membres de cette catégorie auront un comportement différent. Et bien entendu, ce type de graphique nous aidera à trouver les valeurs aberrantes, en particulier sur les moustaches supérieures et inférieures Très bien, tout tourne autour du diagramme à cases dans Tableau. 184. KPI dans Udemy 29: D'accord, nous allons maintenant parler des graphiques KPI, des indicateurs de performance clés Nous l'utilisons généralement pour analyser les performances de notre entreprise, qu'elle soit couronnée de succès ou d'échec Très bien, alors allons maintenant créer un KPI afin de suivre la performance de nos ventes dans notre entreprise. Alors allons-y et faisons-le. Comme d'habitude, nous allons placer les sous-catégories dans les rangées Prenons également les ventes pour voir les chiffres. Et puis à l'étape suivante, disons que nous voulons vérifier la somme des ventes pour chaque pays. Allons donc placer le champ du pays dans les colonnes. Ensuite, à l' étape suivante, nous devons définir le cœur du QBI La règle selon laquelle les ventes seront considérées comme un succès et quand elles seront considérées comme un échec ou peut-être entre les deux. Il ne nous reste plus qu'à créer un nouveau champ calculé afin de définir la règle KBI Maintenant, appelons-le « BI Colors ». Maintenant, en vérifiant les données, supposons que si la somme des ventes est supérieure à 50 000, cela sera considéré comme un succès. Ou si nous parlons de couleurs, ce sera le vert. Nous allons travailler avec les relevés de la Floride, afin de vérifier si la somme des ventes est supérieure à 50 000. Alors, que peut-il se passer ? Nous allons dire que c'est vert. Maintenant, l'étape suivante consiste à définir la deuxième règle. Supposons que si les ventes se situent entre 10 000 et 50 000, cela peut être moyen, ou disons orange. Allons-y et construisons cela en utilisant LF, somme des ventes inférieure ou égale à 50 K, la somme des ventes que nous réalisons, comme si une fourchette était supérieure à dix K. Permettez-moi de l'agrandir un peu. Que peut-il se passer alors ? Ça va être de la gamme. Très bien, alors nous avons la troisième règle. S'il n'est pas compris entre 50 000 et 50 000, il sera inférieur ou égal à dix K. Donc, ce que nous allons faire à la fin, nous allons dire L, ce sera rouge. C'est-à-dire, arrêtons-y. Il s'agit de notre règle KBI afin de suivre les performances des ventes Allons-y et frappons, d'accord. Et avec cela, nous avons obtenu une dimension ici sur le côté gauche, les couleurs du KBI Allons le prendre et le mettre sur les couleurs. L'étape suivante, allons-y et attribuons la table de couleurs actuelle de manière presque correcte. Modifions les couleurs. L'orange est orange, rouge est rouge, mais le vert est bleu. Allons-y et changeons ça. Cela nous permet de suivre immédiatement la performance des ventes, nous permet de voir immédiatement où nous sommes performants. Nous pouvons donc voir ces chiffres verts ou nous obtenons de mauvais résultats à cause des chiffres rouges. Mais si vous voyez un tableau de bord QBI, vous verrez qu'il utilise de nombreuses formes Maintenant, au lieu de ces chiffres, allons assigner des formes à ces trois valeurs. Cela signifie que nous allons passer aux repères ici et passer aux formes. Maintenant, les choses vont mal en ce moment, alors allons-y et passons aux détails de la somme des ventes. Ensuite, nous allons prendre la couleur B pour définir la forme de notre visuel. Avec cela, nous avons des formes différentes pour chaque niveau de notre KBI Mais j'aimerais le changer. Passons donc aux formes ici, puis passons à la valeur par défaut, puis passons à QBI Maintenant que nous avons de meilleures icônes pour notre BI, allons-y et changeons de choses. Donc vert ce sera cette icône, orange, ça va être ça. Et puis le rouge, ce sera le rouge. C'est bon, allons-y et allons-y. OK. Et maintenant, nous pouvons aller ici, en faire une vue complète et modifier la taille de notre KBI Avec cela, nous avons un bon KPI qui nous permet de voir immédiatement où nous nous en sortons bien et où nous faisons des pads C'est ainsi que nous pouvons créer de la BI dans Tableau. 185. Barres KPI dans Udemy 30: Très bien, nous allons maintenant apprendre à combiner un QBI avec n'importe quel autre type de graphique, comme par exemple les Power Charts Nous allons donc maintenant créer une vue afin de comparer deux années. Pour ce faire, nous allons obtenir les mêmes produits. Mettons donc les sous-catégories dans les lignes. Ensuite, voici les ventes de 2022. Déplacez-le dans les colonnes ici. Avec cela, nous avons nos diagrammes de puissance, mais j'aimerais passer de l' automatique à l'alimentation afin de tout stabiliser et ne pas interrompre notre visualisation plus tard. À l'étape suivante, j' aimerais ajouter également le colorant. Prenons la somme des ventes 22 et mettons-la dans les couleurs. Passons maintenant à l'étape suivante : prenons le 2021 comme référence selon nous. Déplaçons-le vers Détails. Passons ensuite à l'axe, à droite. Cliquez dessus et ajoutons une ligne de référence ici. Nous aimerions avoir la valeur de 2021 pour chaque catégorie. Passons donc à chaque cellule, puis sélectionnons le 2021. Et ensuite, cachons les étiquettes. Il ne s'agit que de personnalisations. Déplaçons-le ensuite sur une ligne un peu plus épaisse , puis augmentons également l' opacité Changez-le en orange. C'est ça. Allons-y et appuyons sur OK. Maintenant, afin de mieux visualiser les données, passons de la vue standard à la vue complète. Cela nous a permis d'obtenir une référence datant de l'année précédente, et les parties correspondent à l'année en cours, afin que vous puissiez voir rapidement les différences entre les deux années. Mais nous n'avons pas encore terminé, il s'agit que des diagrammes à barres. Nous devons maintenant y ajouter un KPI. Nous devons donc définir ici la règle du KPI. Et cette fois, ça va être facile. Si l'année en cours est inférieure à l'année précédente, elle sera rouge. S'il est supérieur ou égal, il sera vert. Allons-y et définissons cette règle comme d'habitude. Nous allons créer un nouveau champ calculé. Nous pouvons appeler cela les couleurs des KPI. Nous allons maintenant définir cette règle. Nous allons également utiliser la déclaration FL. Si la somme des ventes de 2021 est supérieure ou égale à la somme des ventes de 2021, nous sommes en sécurité. Ça va être vert. Permettez-moi de l' agrandir un peu pour tout voir. Mais si la condition n'est pas remplie, que va-t-il se passer ? Nous allons avoir une mauvaise performance, donc ce sera rouge puis ça se terminera. C'est donc notre règle. Allons-y et appuyons sur OK. Maintenant, pour le KPI, nous avons besoin d' un autre graphique dans cette vue. Mais comme c'est comme une dimension, si on l'amène à la vue, elle ne se scindera pas en deux visuels différents Pour générer un autre graphique, nous allons utiliser l'astuce qui consiste à utiliser la moyenne de zéro. Nous devons donc créer une moyenne de zéro pour les espaces réservés. Et avec cela, comme vous pouvez le voir, nous aurons un nouveau graphique sur le côté droit, cette mesure. Nous allons configurer notre BI. Allons-y et passons à ces marques. Et maintenant, nous allons passer des barres aux formes. C'est comme si nous construisions n'importe quel autre QBI. Je vais me débarrasser de ces informations. Nous allons maintenant récupérer notre nouveau champ calculé, règle du KPI, et le placer sur les formes Ensuite, nous allons définir les formes de notre QBI. Cliquons sur Formes. Disons que s'il est vert, il va augmenter. Et s'il est rouge, il va baisser. Cela définit les formes. Cliquez également sur OK. Nous voulons changer la couleur de ces objets. Prenons le contrôle des couleurs BI et appliquons-le aux couleurs. Allons-y, attribuons-le, modifions-le les couleurs. Le vert va être vert et le rouge va être rouge. C'est ça. Cliquez sur OK. Nous avons maintenant notre KPI sur le côté droit. Nous pouvons l' agrandir un peu pour voir les formes. Nous avons maintenant deux cartes différentes. À l'étape suivante, nous allons utiliser le double axe. C'est parce qu'ils ont des formes différentes. Passons donc au côté droit et passons au double axe. Et comme d'habitude, nous allons synchroniser les axes et en supprimer un. Passons également à la moyenne, puis désactivons l'affichage de l'en-tête. Avec cela, nous le cachons plaçant les deux KPI l'un sur l'autre. Mais nous avons toujours un problème. Comme vous pouvez le constater, les icônes des KPI se trouvent exactement en haut du bord des barres Et c'est parce que tout part de zéro. Et nous avons ici la moyenne de zéro. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est le déplacer légèrement vers la gauche en utilisant les valeurs négatives. Passons à la moyenne de zéro et passons de zéro à moins dix K. Nous pouvons voir notre KPI se situe parfaitement sur le côté gauche des pars Et nous pouvons voir immédiatement où nous faisons du mal. Ici, nous pouvons voir que presque toutes les sous-catégories obtiennent des notes Nous avons toutes ces icônes vertes, mais seulement deux, les enveloppes et les machines se portent mal C'est parce que les ventes de l'année en cours sont inférieures à celles de l'année précédente que nous avons appris à combiner les graphiques KPI avec n'importe quel autre graphique Il ne doit pas s'agir d'un graphique à barres, il peut s'agir d'un graphique en aires ou en courbes. 186. BANS d'Udemy 31: Bien, nous allons maintenant créer des groupes dans Tableau. Il y a ces gros chiffres que vous pouvez généralement voir dans les BI ou dans les tableaux de bord où vous pouvez voir le total de quelque chose comme le total des ventes, le total des bénéfices Combien de clients avons-nous dans nos ensembles de données ? C'est donc très courant et vous pouvez le voir presque dans chaque tableau de bord. Alors allons-y et créons-le. Ce que nous allons faire d'abord, passer de notre visuel automatique à un texte. Comme nous travaillons avec du texte, il n'y a pas de graphiques ni de visuels. Prenons les ventes et mettons-les sur le T. Maintenant, avec ça, nous avons un chiffre. Sans aucun graphique, un seul gros chiffre, le total des ventes de nos données. Nous pouvons maintenant le diviser par dimension, comme un pays. Prenons le pays, mettons-le sur les colonnes, pour que nous puissions maintenant voir le total des sceaux de chaque pays. Maintenant que nous parlons de casseroles, ces chiffres devraient être très élevés. Pour changer cela, passons au texte ici. Cliquez sur ces trois points, puis passons aux ventes et faisons en sorte que le résultat soit vraiment important. Nous allons passer à la taille ici. Prenons, par exemple, 22 et faisons-en un sondage. Ensuite, vous pouvez vérifier en appuyant sur Appliquer la taille de ces chiffres. Ça a l'air bien. Maintenant allons-y et frappons, d'accord. Et faisons en sorte que les alignements soient corrects. Faisons donc en sorte que tout centré sur l'horizontale et la verticale. Disons maintenant que nous pouvons changer le format de ces nombres. Passons à la somme des ventes ici et passons aux formats. Ensuite, nous pouvons accéder aux numéros ici afin de changer les formats. Passons à la personnalisation. Il n'y a donc pas de décimale, faisons un zéro. Ensuite, disons que nous allons afficher l'unité sous la forme de 1 000 sous forme de K. Ensuite, nous pouvons ajouter le signe du dollar sur le Brefix ici Alors allons-y et faisons-le. Tout dépend des formats. Allons-y et fermons-le à partir d'ici. Maintenant, nous avons créé très jolis volets pour nos tableaux Nous pouvons l' agrandir un peu , voyez ces chiffres. Maintenant, vous pourriez dire, vous savez quoi, j'aimerais avoir ces textes sous les chiffres, pas au-dessus. C'est ce que nous allons faire pour le faire. Nous allons reprendre le pays et le mettre dans le texte, et nous allons mettre le texte en dessous. Mais bien sûr, nous devons le rendre vraiment petit. Passons au texte ici, puis aux trois points. Passons ensuite au pays, supprimons le tracé, et déplaçons-le, par exemple, comme 12 Très bien, maintenant allons-y et tapons ordre des lignes pour vérifier le format. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons ce petit texte sous ces chiffres. Mais nous pouvons aussi le réduire à dix pour le rendre vraiment inférieur à ces grands chiffres. Allons-y maintenant. OK, et avec ça, nous avons petit texte vraiment sympa en dessous de nos chiffres. Mais nous avons toujours un problème les informations d'en-tête. Pour le supprimer, il suffit d'accéder à n'importe quelle valeur, comme l' Allemagne, de cliquer dessus avec le bouton droit de la souris et de désactiver l'en-tête d'affichage. Et avec cela, nous avons obtenu de très beaux pantalons où le texte se trouve en dessous des numéros de sélection. Comme vous pouvez le voir ici, nous n'avons utilisé aucun type de graphique, nous avons simplement utilisé le texte dans Tableau. 187. Graphique d'entonnoir dans Udemy 32: Nous pouvons maintenant apprendre à créer un graphique final dans Tableau. Les graphiques finaux sont vraiment excellents pour montrer la progression de vos données à travers les différentes étapes. Voyons comment nous pouvons le construire. Prenons les sceaux et mettons-les dans les rangées. Nous voulons maintenant voir comment les phoques progressent dans les différentes sous-catégories Prenons les sous-catégories des produits et passons aux couleurs À l'étape suivante, nous aimerions modifier la taille de ces blocs en fonction de la somme des ventes. Pour ce faire, prenons la somme des ventes en gardant le contrôle et fixons-la à la taille Passons maintenant de la vue standard à la vue complète afin de voir la taille de chaque bloc. Nous devons maintenant former la forme de l'entonnoir. Pour ce faire, nous allons voir les données diminuer, les plus importantes se situant au sommet Ensuite, nous passons au petit. Pour ce faire, passons à la sous-catégorie de notre ici, radicalement connecter Et allons-y et réglons le problème. Ensuite, nous devons remplacer le secteur de tri par un champ, puis le déplacer en ordre décroissant C'est ça. Comme vous pouvez le voir en arrière-plan, nous avons maintenant la forme de l'entonnoir Passons maintenant à l'étape suivante et importante du graphique final. Nous voulons montrer le pourcentage du total pour chaque bloc. Pour ce faire, prenons également la somme des ventes et ajoutons-la au texte. Cela nous a permis d'obtenir le total des ventes pour chaque sous-catégorie, mais ce n'est pas ce que nous voulons. Nous voulons pourcentage du total. Pour ce faire, connectez-vous radicalement et passons aux calculs rapides des tables. Choisissons ensuite le pourcentage du total. Super, maintenant nous avons ces pourcentages les finales, ce qui est très bien Et les derniers graphiques, allons-y et ajoutons également le texte de la sous-catégorie. Prenons la sous-catégorie et ajoutons-la aux étiquettes. Nous pouvons maintenant personnaliser un peu notre vue. Où nous disons, d'accord, mettons le texte de la sous-catégorie au-dessus des ventes, changeons l'ordre, puis changeons les étiquettes et agrandissons la sous-catégorie un peu la sous-catégorie un peu et retirons, disons OK aussi. Nous pouvons supprimer ces lignes de grille de manière si radicale pour passer aux formats. Passons aux lignes, puis aux zéros ici et faisons en sorte qu'il n'y en ait aucun D'accord, c' est donc plus propre. Ce que nous pouvons faire, c'est ajouter la catégorie au filtre. Passons à la catégorie, affichons-la sous forme de filtre. Et avec cela, nous pouvons sélectionner une catégorie spécifique afin de voir les données. Cela permet d'obtenir moins de blocs dans les graphiques Finnel ou vous pouvez tous les ajouter. C'est ça. C'est ainsi que nous pouvons créer des graphiques Finel dans Tableau afin de suivre et de contrôler l' évolution de vos données 188. Barre de progression dans Udemy 33 (Correct): Dans nos parties QBI Dis, nous pouvons ajouter des éléments tels qu'une barre de progression. Voyons comment nous pouvons le créer dans Tableau. Maintenant, allons ajouter une dimension comme le pays aux rangées. Ensuite, nous allons suivre l'évolution de nos ventes sous forme de barre de progression. Dans chaque brogress par, vous avez environ 2 barres, celle en arrière-plan pour le 100 %, puis votre progression réelle Cela signifie que nous avons besoin de deux diagrammes à barres. Restons-en à la première et passons en barre. Et aussi, montrons le texte. Mais maintenant, au lieu du total des ventes, passons à un pourcentage du total. Allons-y et basons nos ventes sur le calcul des tables, soit 2 % du total. Maintenant, à l'étape suivante, nous allons ajouter la barre d'arrière-plan. Pour ce faire, ajoutons notre espace réservé. Ce sera la moyenne d'un. Maintenant que nous avons notre historique sur le côté droit et sur le côté gauche, nous allons voir les progrès réels. Allons les fusionner en utilisant le double axe. Cliquez avec le bouton droit sur le bon , puis déplacez-le sur deux axes, d'accord ? Comme d'habitude, nous allons synchroniser ces deux axes. Et allons-y et agrandissons-le un peu pour voir les barres. Maintenant, nous pouvons voir que dans la moyenne, le fond est au premier plan. Pour changer cela, passons à l'axe de la moyenne. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris, puis ici, nous pouvons dire déplacer les marques vers l'arrière. Très bien, maintenant, la prochaine étape pour l' effet de l' ordre du courtier par, nous devons changer la couleur de l'arrière-plan. Passons à la modification des couleurs. Ensuite, sélectionnons la moyenne. Et prenons le plus, choisissons quelque chose de plus léger. Prenons donc un léger indice et appliquons-le. D'accord ? Très bien, donc avec nous, nous obtenons l'effet du par des courtiers. Allons cacher quelques éléments, comme par exemple l' Ag ici aussi. Masquons ces chiffres en arrière-plan. Passons donc aux étiquettes et cachons-les. bon, alors c'est tout. C'est ainsi que nous pouvons créer une très belle barre de progression dans Tableau que vous pouvez placer dans vos tableaux 189. Groupes visuels Udemy 99: Nous avons appris comment créer 63 graphiques dans Tableau et quels sont leurs cas d'utilisation. Mais vous êtes peut-être encore submergé par toutes ces options et tous ces graphiques dans Tableau, et ne savez toujours pas comment répondre à la question, comment savoir quel graphique ou quelles visualisations nous devons choisir C'est pourquoi nous allons maintenant résumer et regrouper tous ces graphiques dans différentes catégories. Nous avons l'évolution dans le temps, la partie magnitude, colorations complètes, le classement, la distribution, l'espace et les défauts Et chacune de ces catégories va se concentrer sur une question spécifique, un problème spécifique afin y répondre à l'aide de visualisations Passons maintenant en revue toutes ces catégories une par une afin de les comprendre. Très bien, nous allons maintenant commencer par la première et la catégorie la plus élémentaire que nous ayons, l'évolution au fil du temps, ou parfois nous l'appelons tendances au fil du temps. Cette catégorie va nous montrer les tendances ou les modèles sur une période continue. Et cela répond généralement à la question suivante : comment les données évoluent-elles au fil du temps ou au fil du temps ? Y a-t-il des tendances ou des modèles que nous pouvons découvrir à partir des données au fil du temps ? Si vous avez le genre de questions, vous parlez du changement de catégorie au fil temps et du meilleur graphique de la catégorie, nous avons les graphiques linéaires. Parce que le graphique linéaire ne se concentre que sur un seul élément, les changements au fil du temps, les tendances au fil du temps. Parce que le graphique linéaire se concentre principalement sur les changements au fil du temps, les tendances au fil du temps, rien d'autre non plus. Visuellement, il est très facile de repérer les tendances. Comme nous l'avons déjà appris, nous disposons de plusieurs graphiques qui abordent le sujet du changement au fil du temps. Bien entendu, tous les graphiques linéaires changent généralement au fil du temps, nous avons donc le graphique linéaire parfait. Ensuite, nous avons également les graphiques linéaires Spark. Nous pouvons l'utiliser si vous souhaitez avoir un graphique compact pour les analyses des tendances au fil du temps. Nous pouvons également utiliser les graphiques bâclés pour voir comment les rangs évoluent au fil du temps. Nous pouvons également utiliser des diagrammes de pièces, afin de pouvoir également utiliser les pièces afin d'analyser les modifications au fil du temps. Et aussi pour comparer différentes périodes ensemble. Non seulement les diagrammes de pièces, nous pouvons utiliser n'importe quel type de diagramme. Par exemple, les graphiques à aires empilées. Nous avons ici différents cas d'utilisation, l'un d'eux étant le changement au fil du temps. De plus, pour comparer différentes catégories , nous pouvons utiliser le diagramme du calendrier ou la chronologie circulaire de Pubble afin de visualiser l'évolution au fil du temps Comme vous pouvez le constater, si vous souhaitez n'avoir qu'un seul cas d'utilisation dans votre visualisation pour montrer le changement ou la tendance de notre époque, optez pour les graphiques linéaires. Si vous souhaitez couvrir plusieurs cas d' utilisation dans un seul graphique, vous pouvez utiliser le graphique en aires, le graphique barres ou les diagrammes temporels circulaires. Parce qu'ils ne se concentrent pas sur un seul cas d'utilisation. Ils peuvent couvrir plusieurs cas d'utilisation et l'un d'entre eux est le changement au fil du temps. Très bien, nous avons maintenant l'ampleur. Parfois, nous l' appelons catégorie de taille. Et il utilise les sites pour comparer les valeurs. Nous pourrions utiliser des valeurs relatives ou absolues dans cette catégorie. Ainsi, par exemple, si vous avez la tâche ou la question suivante, trouvez les notes les plus élevées et les plus basses des catégories. Ou nous devons comparer les différentes catégories en fonction des ventes dans un seul graphique. Si vous avez de telles questions ou tâches, nous parlons de l'ampleur de la catégorie. Et le meilleur graphique pour cette question est le graphique à barres, car il permet d'effectuer des indivisualisations très simples et propres . Afin de comparer les valeurs, vous pouvez comparer très facilement les données en comparant la longueur des barres de chaque catégorie Dans cette catégorie, nous pouvons trouver plusieurs graphiques, dont la plupart sont des diagrammes à barres Nous pouvons donc utiliser le graphique des parties brut comme graphique principal ou nous pouvons utiliser un graphique à barres en colonnes. Comme nous l'avons déjà appris, si vous avez une dimension à cardinalité élevée, vous pouvez opter pour un brut Mais si vous avez un graphique à faible cardinalité, optez pour une colonne Ces deux graphiques ne couvrent donc qu'une seule dimension. Mais si vous avez plusieurs dimensions, vous pouvez utiliser les barres latérales, les pièces empilées ou les diagrammes de pièces empilées complets Ensuite, nous avons différents graphiques dans cette catégorie, tels que les graphiques Lollipop, les graphiques Pupple et les diagrammes Et vous vous demandez peut-être pourquoi le diagramme de points et le graphique à pupilles en Y, car la taille du Pubble peut être utilisée dans Nous pouvons constater immédiatement que la technologie et le mobilier ont les cellules les plus hautes de la taille du Pubble Il en va de même pour la dispersion ici. Encore une fois, cela dépend vraiment du nombre de questions que vous souhaitez aborder dans une seule visualisation. S'il ne s'agit que d'un cas d'utilisation pour comparer les données, optez pour le graphique en lignes ou les graphiques à colonnes Mais si la comparaison des tailles ne concerne pas uniquement le cas d'utilisation que vous souhaitez couvrir, vous devez également couvrir plusieurs éléments, tels que ajout de plusieurs dimensions et mesures. Ensuite, vous pouvez choisir les autres graphiques de cette catégorie. Bien, nous avons maintenant la catégorie de la partie à l'ensemble. Il montre comment un tout ou une valeur se décompose en ses composants et comment chaque composant contribue à l'ensemble, au total. Et cela va montrer comment chaque composant contribue à l' ensemble, au total. Donc, si vous avez une question comme la contribution de la valeur au total, nous parlons d'une catégorie partielle à complète. Et le meilleur graphique à visualiser, la réponse est le diagramme circulaire. Parce que visuellement, il est très facile et très efficace de montrer comment chaque tranche de tarte va contribuer à l'ensemble du gâteau. Dans cette catégorie, de la pièce à l'ensemble, nous avons différents types de graphiques, comme nous l'avons dit, le principal est le graphique circulaire. Mais nous pouvons utiliser les diagrammes en forme de beignet, surtout si vous voulez montrer les informations de l'ensemble, le total Vous pouvez donc le présenter au milieu et autour de lui, vous aurez les tranches. Ou nous pouvons utiliser le diagramme des pièces, par exemple le graphique des pièces empilées complet ou les graphiques en aires Les graphiques à aires empilées complets également. Vous pouvez accéder à la carte arborescente si vous souhaitez effectuer une analyse. Non seulement de la partie à l'ensemble, mais aussi. Vous souhaitez également afficher les données hiérarchiques. Nous pouvons nous rendre à la cascade afin de montrer une partie à ensemble ainsi que le flux des données ici. Encore une fois, si vous souhaitez vous concentrer uniquement sur le cas d'utilisation partiel ou complet, optez pour le diagramme à piliers. Mais si vous souhaitez ajouter plus d'informations et analyser différents cas d'utilisation, vous pouvez opter pour les autres. Bien, nous allons maintenant parler d' catégorie très importante. Nous avons les corrélations Elle peut montrer la relation entre deux ou plusieurs mesures Dans une visualisation, cette catégorie peut répondre à des questions telles que existe-t-il une relation entre deux mesures ? Ou dans quelle mesure deux variables ou deux mesures sont-elles étroitement liées ? Si vous vous posez de telles questions, nous parlons la corrélation des catégories et du graphique de base. Afin de visualiser la corrélation, il faut utiliser le diagramme de dispersion Le diagramme de dispersion est très efficace pour montrer la relation entre deux mesures Et il couvre de nombreux cas d'utilisation, tels que la découverte des valeurs aberrantes. C'est très flexible. Nous pouvons ajouter de nombreuses informations à chaque point de données. De plus, cela peut nous aider à créer des clusters. S'il s'agit de montrer la relation entre deux mesures, le graphique de base doit utiliser le diagramme de dispersion Et sous cette catégorie, nous pouvons trouver différents types de graphiques. Non seulement le scatter plot, mais le scatter lot est le préféré Nous avons les cartes Quardon. Nous pouvons également l'utiliser pour analyser deux mesures et pour regrouper nos données ou pour les diviser en quatre sections. Ou nous pouvons utiliser le graphique à deux lignes si vous souhaitez également voir les changements au fil du temps. Non seulement la coloration, mais vous pouvez également voir les tendances. Nous pouvons donc utiliser deux lignes afin d' analyser la coloration entre deux mesures. Ou nous pouvons utiliser la coloration des graphiques en une ligne et une partie. De plus, nous pouvons comparer les tailles de chaque pièce. Passons à un autre graphique, qui est très beau. Pour comparer deux mesures, nous pouvons utiliser les cartes des papillons ou des tornades Et le dernier, vous pouvez également utiliser l'histogramme pour trouver la coloration entre deux graphiques et pour montrer la distribution de vos données Encore une fois, si vous ne voulez vous concentrer que sur la corrélation, rien d'autre, vous pouvez utiliser les points de dispersion. Mais si vous souhaitez ajouter différents cas d'utilisation, tels que l'évolution au fil du temps , la distribution ou la comparaison des tailles, vous pouvez utiliser les autres. Passons à autre chose, nous avons une autre catégorie appelée classement. Nous utilisons donc cette catégorie si le plus important à afficher est la position de l'élément dans une liste triée. Ainsi, par exemple, si vous souhaitez afficher le classement des clients, les dix meilleurs clients en fonction ventes ou les dix produits les plus bas en fonction des ventes, nous pouvons utiliser la catégorie de classement afin de résoudre ces tâches. Et les meilleurs graphiques de cette catégorie sont les diagrammes partiels, parce que les diagrammes partiels sont vraiment géniaux pour établir une liste et pour comparer différents classements. Très bien, pour afficher le classement, nous avons différents types de graphiques. Comme nous l'avons vu, nous avons le diagramme des parties, qu' il soit brut ou en colonnes. Ensuite, nous avons différents graphiques si vous souhaitez ajouter plus d'informations ou plusieurs cas d' utilisation dans un seul graphique. Par exemple, les graphiques Lull pop où vous pouvez placer une information supplémentaire dans les cercles ou vous pouvez utiliser les graphiques bâclés Ici, non seulement nous observons les classements entre les pays, mais nous pouvons également voir comment ils évoluent au fil du temps. Et nous avons d'autres graphiques, comme le graphique final ou les graphiques des pompes. Ici, nous pouvons montrer les grades, comment ils évoluent au fil du temps. Le dernier, nous pouvons également utiliser le papillon pour afficher le classement des catégories, par exemple ici. Et aussi la corrélation entre deux mesures. Encore une fois, comme d'habitude, si vous voulez vous concentrer uniquement sur le classement dans ce domaine, vous pouvez utiliser les diagrammes de pièces. Mais si vous souhaitez présenter plusieurs cas d'utilisation dans un seul visuel, vous pouvez utiliser les autres graphiques. Très bien, nous avons maintenant la catégorie de distribution. Nous pouvons l'utiliser pour montrer les valeurs d' un ensemble de données et la fréquence de leur apparition. Donc, si vous avez la question suivante, par exemple, quelle est la répartition par âge des clients ? Ou si la question est : quelle est la période la plus chargée de la journée de travail ? Donc, si vous avez ce type de questions, nous parlons de la catégorie de distribution et du diagramme circulaire. Pour visualiser ces questions la réponse consiste à utiliser l'histogramme histogrammes sont un moyen incroyable de montrer les motifs à l'aide de stylos Et cela permettra de comprendre très facilement la distribution des données. Dans la catégorie distribution, nous pouvons trouver différents types de graphiques, le principal étant l'histogramme Et nous pouvons utiliser différents types de diagrammes, comme les diagrammes à cases, afin de voir la distribution des données Pour le diagramme à points au fil du temps, nous pouvons également utiliser les diagrammes de points ou les diagrammes à quadrants pour voir la distribution de nos Et aussi pour montrer la coloration entre deux mesures. Nous pouvons également utiliser les diagrammes à codes-barres. Par exemple, nous pouvons également voir ici la distribution de chaque produit dans chaque sous-catégorie Le tableau papier est considéré comme un tableau de distribution. Encore une fois, si vous souhaitez vous concentrer uniquement sur la distribution, utilisez l'histochrome Mais si vous souhaitez couvrir plusieurs cas d'utilisation dans une seule vue, vous pouvez utiliser les autres graphiques. Passons à la catégorie spéciale. Utilisez-le lorsque le modèle géospatial de vos données est l'élément le plus important que vous souhaitez montrer Si vous avez des questions ou des tâches impliquant informations sur le lieu, comme les villes de campagne , les États, par exemple, vous souhaitez indiquer quelle ville enregistre les ventes les plus élevées. Ensuite, nous allons passer à cette catégorie, la catégorie spéciale. Bien entendu, les graphiques que vous allez utiliser dans ce type de visualisations sont les cartes Dans ce cours, nous avons créé quatre cartes différentes. La première est la carte de terrain, ou nous l'appelons carte des coroplithes Comme vous pouvez le constater, les états sont remplis de couleurs. Ou nous pouvons utiliser des méthodes simples, comme ici nous utilisons l'étoile pour montrer les ventes pour chaque État. Ensuite, nous avons appris à personnaliser les cartes. Par exemple, nous avons créé ici la carte de vision nocturne. Très bien, nous allons maintenant parler d'un type de catégorie. Nous avons le courant. Nous allons l'utiliser pour visualiser le mouvement ou le flux de nos données. Donc, si vous vous demandez comment les données se déplacent d'un point à un autre, nous parlons de la catégorie d'un flux. Et un graphique très courant pour montrer le flux des données ou le processus des données, nous pouvons utiliser les graphiques en cascade. Avec ce graphique, vous pouvez également voir le mouvement des données ou le flux du processus de vos données. Nous pouvons analyser ici la pièce dans son ensemble. Très bien, alors qu' est-ce que nous avons prévu ? Les huit catégories différentes et nous avons mappé différents graphiques que nous avons appris dans le discours à ces catégories Comme vous pouvez le constater, le processus est très simple. Afin de comprendre le diagramme de visualisations dont vous avez besoin pour vos projets, vous devez d' abord comprendre les questions auxquelles il convient de répondre Ainsi, une fois que vous avez compris la tâche ou la question commerciale, vous pouvez l'associer à l'une de ces huit catégories. Ensuite, vous allez choisir les meilleurs graphiques de chaque catégorie afin de répondre à la question. Vous avez ainsi appris à choisir la bonne visualisation, le bon graphique pour la question et à vérifier la description. J'y laisse également le lien vers les fiches de visualisation. Vous trouverez le fichier Tableau dans lequel vous avez trié tous ces graphiques dans les huit catégories. Très bien, nous avons donc appris à choisir le tableau adapté à vos besoins. Nous avons ainsi terminé la section Tableau Chart. Dans la section suivante de notre plan, nous allons apprendre à créer et à concevoir nos tableaux de bord dans Tableau 190. Tableau de bord de base d'Udemy 1: Tableau de bord Tableau. Nous pouvons maintenant apprendre les principes de base de la structure de notre graphique dans les tableaux de bord de Tableau Et nous pouvons nous concentrer sur les conteneurs afin de structurer notre tableau de bord. Une fois que nous avons créé tous ces magnifiques graphiques, nous pouvons les regrouper en un seul endroit à l'aide du tableau de bord Tableau. Alors allons-y. OK. Ainsi, si vous créez un nouveau tableau de bord, vous aurez accès à différentes options pour personnaliser et concevoir vos tableaux Ainsi, par exemple, nous avons l' habitude de commencer à modifier la taille de notre tableau de bord de cet espace blanc. Pour ce faire, si vous allez sur le côté gauche, nous avons ici trois options différentes. Taille fixe, plage automatique. Ce que je fais habituellement, je passe à la taille fixe. Ici, nous pouvons personnaliser la largeur et la hauteur. Par exemple, redimensionnons en fonction de la largeur comprise entre 1 000 et 100 et de la hauteur de 800. Ensuite, en dessous de nous, nous avons une liste de toutes les feuilles de travail que nous avons dans nos tableaux Et puis, ici, ce sont les objets que nous avons dans Tableau qui sont vraiment importants . Nous avons donc ici une liste de différents objets tels que des conteneurs, des extensions de texte, des images, des blancs, etc. Ces objets, vous pouvez les utiliser pour créer vos tableaux de bord dans Tableau Et les objets très importants. Ici, nous avons les conteneurs dans Tableau et ils sont vraiment confus. Si vous utilisez cet outil pour la première fois, nous nous concentrerons sur la manière de travailler avec les conteneurs afin créer la structure de nos tableaux de La première question concerne les conteneurs. Les conteneurs de Tableau peuvent vous permettre de regrouper différents objets Tableau au même endroit. L'objet peut être n'importe quoi, comme des feuilles de calcul, du texte vierge, des images ou même un autre conteneur Une fois que vous avez tous ces différents objets au même endroit, vous pouvez faire beaucoup de choses. Comme, par exemple, les déplacer tous ensemble à l'aide du conteneur d'une position à une autre. Prenons un exemple rapide. Prenons l'un de ces contenants. Prenons le récipient horizontal et déposez-le au milieu. Et voici la première chose à remarquer, s'il s'agit de la couleur dans Tableau. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant une bordure bleu foncé autour de cet espace. La bordure bleue peut indiquer qu'il s'agit d'un conteneur. Maintenant, nous pouvons aller déposer n'importe quoi dans ce conteneur. Cela peut être une feuille de travail, un texte, n'importe quoi Allons-y avec n'importe quelle feuille, par exemple, j'en ai une préparée, alors faites-la glisser et déposez-la exactement au milieu du conteneur. Maintenant, vous remarquerez peut-être que nous n'en avons plus, la couleur bleue, la bordure bleue. Nous avons maintenant une bordure grise. Cela signifie que dans Tableau, je sélectionne actuellement un objet qui n'est pas un conteneur. Nous pouvons donc maintenant aller chercher n' importe quoi, comme par exemple un texte. Prenons cet objet et faisons-le glisser haut de ce graphique. Ici, écrivons quelque chose comme tableaux de bord des ventes et agrandissons-le un peu pour qu'il soit d'accord Maintenant, vous pouvez voir que nous avons un autre objet qui ne contient qu'un texte. De plus, il a une bordure grise, ce qui signifie que nous avons un objet avec bordure grise et un autre avec une bordure grise. La question qui se pose maintenant est de savoir comment sélectionner le conteneur contenant ces deux objets. Il existe de nombreuses façons de le faire. Par exemple, disons que nous sélectionnons le texte, si vous allez sur ces deux lignes et que vous double-cliquez dessus. Donc, une fois que nous l'avons fait, comme vous pouvez le constater, nous avons à nouveau cette bordure en forme de panache. Cela signifie que nous sélectionnons maintenant l'ensemble du conteneur. Cela signifie donc qu'en double-cliquant sur cette petite icône ici, vous revenez au conteneur qui regroupe ces objets. Et il existe un autre moyen de sélectionner le conteneur. Alors maintenant, revenons-y. Et cliquez uniquement sur les feuilles. Ici encore, nous avons cette bordure grise. Maintenant, si vous cliquez sur cette petite flèche ici, nous allons avoir plus d'options. Et puis nous avons ici la possibilité de sélectionner un conteneur, un conteneur vertical. Une fois cela fait, nous retournerons dans les conteneurs où se trouvent ces objets. Il s'agit d'une autre méthode pour sélectionner le conteneur actuel. Bien, alors maintenant vous pourriez vous demander, vous savez quoi, pourquoi nous sélectionnons le conteneur ? Eh bien pour la raison suivante. Par exemple, si vous sélectionnez simplement ces graphiques, vous pouvez vous rendre ici et vous obtiendrez différentes options concernant les feuilles de calcul Par exemple, vous pouvez afficher les titres, les filtres, les surlignages. Vous ne pouvez configurer que ces feuilles de travail. Ces options ne concernent que ces objets. Mais maintenant, si vous voulez configurer l' ensemble du conteneur, vous devez vous rendre dans le conteneur. Par exemple, allons-y et Blan. Si vous allez dans les options ici, nous obtiendrons une liste d'options complètement différente. Et tout ce que vous sélectionnez ici peut être reflété pour tous les objets contenus dans ce conteneur. Par exemple, dans les tables de conteneurs actuelles, il reste encore de l'espace à l'intérieur de ce conteneur pour le remplir. Tout l'espace ici n'est pas utilisé, ce qui est naturellement une bonne chose. Comme vous pouvez le voir, les objets texte sont bien plus petits que l' objet de feuille de calcul, ce qui est maintenant correct Mais ce que vous pouvez faire dans Tableau, c'est que vous pouvez tout répartir équitablement. Les conteneurs, les options, comme vous pouvez le voir ici, répartissent le contenu de manière uniforme. Si vous sélectionnez, c'est ce qui peut arriver. Comme vous pouvez le constater, Tableau va automatiquement diviser la taille du conteneur de manière égale pour tous les objets. C'est très utile si vous avez différents graphiques dans un conteneur, Tableau va répartir l'espace de manière égale pour tous les objets. Comme vous pouvez le constater, les options des conteneurs peuvent affecter tous les objets à l'intérieur des conteneurs. Une dernière chose à noter dans Tableau, cran de Tableau est un contenant contenant la clé du genou, toujours sur le côté droit Ce conteneur est spécial dans lequel Tableau peut toujours placer tous les filtres, légendes, surligneurs et paramètres L'un l'autre est du bon côté. Ainsi, par exemple, dans les sous-catégories nous avons le filtre de la date de commande Tableau peut immédiatement créer un conteneur spécial sur le côté droit et y placer le filtre. Donc, par exemple, si vous prenez d'autres graphiques contenant ces informations, prenons celui-ci ici et mettons-le en bas. Tableau va immédiatement ajouter les filtres dans ces feuilles de travail Sous le premier, nous avons le filtre des catégories issu de ces graphiques. Si nous passons à la suivante, la répartition des clients, comme vous pouvez le constater, nous aurons de nombreux filtres dans Tableau sur le côté droit. Et aussi les légendes. Nous avons donc ici les avantages. Ici, nous avons les couleurs du pays et ainsi de suite. Tous les paramètres, toutes les légendes, tous les filtres se trouvent sur le côté droit. Et bien sûr, si vous souhaitez personnaliser le conteneur créé par le tableau sur le côté droit, vous pouvez accéder à n'importe quel objet, puis double-cliquer dessus. Ensuite, vous pouvez le personnaliser. Par exemple, je peux aller ici et tout répartir équitablement. Bien, pour ce qui est des conteneurs en double, nous avons deux types différents, le conteneur horizontal et le conteneur vertical. Commençons par le premier, le conteneur horizontal. Si vous utilisez ce type, que peut-il se passer ? Tous les objets à l'intérieur de votre conteneur horizontal seront côte à côte. Essayons ça. Prenons le conteneur horizontal, faisons-le glisser vers nos tableaux Et puis prenons une feuille, par exemple, la sous-catégorie ici Et ensuite, prenons-en un autre. Une fois que vous pouvez le sélectionner, comme vous pouvez le voir, tableau peut vous proposer de le placer à gauche ou à droite. Par exemple, allons-le et déposez-le vers la droite. Nous avons ainsi deux cartes côte à côte, proches l'une de l'autre à l'aide du conteneur horizontal. Bien sûr, si vous ajoutez quelque chose, ce sera également le cas, soit à gauche, soit à droite, soit au milieu. Une fois que vous l'aurez déposé, vous le retrouverez également côte à côte. C'est ainsi que fonctionnent les conteneurs horizontaux dans Tableau. OK, la prochaine fois que nous aurons le conteneur vertical, que peut-il se passer ici ? Tous les objets à l'intérieur de ce conteneur seront placés les uns sur les autres, comme les piles R. Prenons donc un exemple rapide. Prenons le conteneur vertical, Drop It Dashboard. Ensuite, prenons Any Charts, et au fur et à mesure, nous le déposerons ici. Et maintenant, une fois que nous en avons sélectionné un autre, nous pouvons le mettre, par exemple, en dessous. Et pour le troisième, soit en bas, au milieu, soit en haut, déposez-le en haut. Comme vous pouvez le constater, dans les conteneurs verticaux, nous plaçons ces objets ou ces graphiques les uns sur les autres afin d' empiler les objets les uns sur les autres Et c'est ainsi que fonctionnent les conteneurs verticaux. Une autre chose à propos du type de conteneur, qui est très confuse si vous débutez dans Tableau, c'est que vous pouvez décider du type de conteneur lorsque vous déposez les seconds objets. Alors laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Prenons, par exemple, le conteneur horizontal, que nous glissons et déposons sur nos tableaux de Alors maintenant, nous pouvons déposer des feuilles différentes les unes à côté des autres, non ? Alors prenons le premier comme d' habitude, mettons-le ici. Et maintenant, nous arrivons à la deuxième feuille et nous nous attendons à pouvoir la placer à gauche ou à droite parce que nous avons un conteneur horizontal. Eh bien, la deuxième feuille ou le deuxième objet est spécial. Vous pouvez l'utiliser pour modifier le type du conteneur. Prenons, par exemple, celui-ci ici. Vous pouvez voir que nous pouvons le mettre à gauche. Nous pouvons le corriger, mais nous pouvons également le mettre en haut ou en bas. Une fois que je l'ai déposé en bas, que peut-il se passer ? Tablette Je vais convertir le type de ce conteneur en conteneur vertical. Nous ne pouvons donc pas changer d'avis maintenant. Ça va être réparé. sera un conteneur vertical. Ainsi, par exemple, si je prends le troisième, je ne peux pas changer d'avis en le mettant à gauche ou à droite. Je ne peux le mettre que vers le haut ou vers le haut, peux rester à la verticale. Et le troisième ne changera pas. Le type de conteneur peut le déposer, par exemple, ici en bas. Sur les deuxièmes feuilles, nous avons toujours la possibilité de changer d'avis pour le rendre horizontal ou vertical. Le contenant dépend de la façon dont vous déposez les draps. Mais après cela, pour les troisièmes feuilles, vous n'avez plus aucune de ces options que vous pouvez supprimer. Cela dépend uniquement du type de conteneur. Bien, maintenant, plus nous mettons de choses dans notre conteneur, plus les choses se compliquent. Afin de contrôler la structure de nos tableaux de bord, il y aura de nombreux conteneurs imbriqués les uns au-dessus des autres et vous perdrez le contrôle avec le temps Un conteneur complexe pour cette tablette a fourni un aperçu de la structure actuelle de notre tableau de bord. Nous en sommes maintenant aux tableaux de bord. Pour passer à la vue, passons à la mise en page. Alors, changeons cela. Ici, en bas, nous avons ce que on appelle la hiérarchie des objets. Nous allons voir ici la structure de notre tableau de bord. Tout commence par les inclinaisons. Si vous cliquez dessus, vous pouvez voir Tablet Go immédiatement et sélectionner les objets actuels. Il verra la structure de notre tableau de bord et tout commence par des inclinaisons, puisque nous utilisons ces méthodes Si vous cliquez sur cette tablette pour sélectionner les objets actuels dans la hiérarchie, il s'agit du conteneur le plus haut où se trouvent tous les éléments de notre tableau de bord. Allons-y et élargissons notre hiérarchie. Vous pouvez voir qu'il se divise ensuite en un conteneur horizontal Comme vous pouvez le voir clairement, nous avons un conteneur pour tous ces filtres, légendes, etc. Et sur le côté gauche, nous avons un conteneur pour toutes nos feuilles de travail Et vous pouvez le voir en déplaçant simplement ce curseur ici Comme vous pouvez le voir, le premier objet est un conteneur horizontal. Et puis, à l'intérieur du conteneur horizontal, nous avons deux conteneurs verticaux. Le premier sera ce conteneur pour le graphique. Et comme vous pouvez le constater, les choses sont empilées les unes sur les autres Il s'agit donc de notre premier conteneur vertical. Si vous cliquez sur le second, sélectionnons maintenant le conteneur sur le côté droit. C'est aussi un conteneur vertical, car vous pouvez voir tous ces filtres et autres choses. de l'autre. Ensuite, bien sûr, nous pouvons agrandir ces conteneurs pour en voir le contenu. Comme vous pouvez le constater, nous avons ici trois feuilles à l'intérieur du premier conteneur. Et dans le second, nous avons trois filtres. Et puis nous avons ces deux légions. Avoir cet objet ici, une clé. Cela peut nous aider dans de nombreux domaines. Par exemple, cela peut nous aider à comprendre la structure de nos conteneurs, façon dont les objets sont imbriqués les uns dans les autres Et une autre utilisation également, pour comprendre si nous avons commis des erreurs en créant les conteneurs alors que vous déposez des éléments dans votre tableau de bord. Des choses étranges peuvent se produire dans Tableau où vous créez bien plus de conteneurs que ce dont vous avez besoin. Cela peut également nous aider à sélectionner des éléments. Par exemple, si je souhaite sélectionner le conteneur horizontal, cela peut être un peu plus difficile en double-cliquant sur ces différents objets. Ce sera plus facile si j'entre dans la hiérarchie des articles et que je clique simplement sur le conteneur horizontal. Comme vous pouvez le constater, il est également très facile de sélectionner des éléments dans la hiérarchie des articles. Ici, nous pouvons y aller et avoir des options. Par exemple, passons aux sous-catégories ici, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris Et avec cela, nous aurons toutes les options des feuilles de travail Ou si vous optez pour les conteneurs, vous aurez l'option des conteneurs. La hiérarchie des éléments est très importante pour structurer nos tableaux Bien, passons à autre chose, nous allons apprendre à déposer des objets dans le conteneur. Maintenant, pour faciliter les choses, je viens de parcourir toutes les feuilles de travail J'ai supprimé tous les filtres, les légendes, etc. Pour simplifier les choses, par exemple, commençons par le conteneur horizontal. Faites-le glisser et déposez-le dans les feuilles de calcul. Prenons un objet tel que la feuille et faisons-le glisser vers la tablette d'affichage. Je vais vous montrer différents visuels pour indiquer ce qui peut arriver si vous le laissez tomber Pour l'instant, tout est gris et nous avons une bordure claire du conteneur. Cela signifie que nous sommes en train de déposer les objets à l'intérieur du conteneur. Une fois que je l'aurai publié ici, que peut-il se passer si nous passons à la mise en page ? Vous pouvez voir que le conteneur horizontal contient les feuilles de travail Cela signifie qu'avec cette action, nous avons placé les objets à l'intérieur du conteneur. Voyons d'autres options. Passons au tableau de bord ici et prenons une autre feuille. Maintenant, si vous le faites glisser et que vous déplacez votre souris, vous trouverez différentes formes et différents éléments. Par exemple, si vous déplacez votre bouche un peu vers la gauche, vous pouvez voir que la ligne grise se trouve sur le côté gauche et que le contenant, le contenant bleu, est marqué, ce qui signifie que si vous le déposez, vous verrez que vous l' ajouterez à l'intérieur du contenant sur le côté gauche. Si vous le déplacez vers la droite, le chemin sera le même vers la droite. Tant que Tableau met en évidence la couleur bleu foncé de la bordure, cela signifie que nous déposons les objets à l'intérieur du conteneur. Mais maintenant, vérifiez ceci. Si vous continuez à déplacer votre souris vers la droite, vous verrez que Tableau peut changer la couleur du bleu foncé au bleu clair. Cela signifie que nous sommes en train de déposer les objets à l'extérieur du conteneur. Alors allons-y et faisons-le. Je vais juste le déposer sur le côté droit. Passons maintenant à la mise en page afin de comprendre ce qui se passe. Comme vous pouvez le constater, la première feuille se trouve à l'intérieur du conteneur horizontal, mais la deuxième feuille est complètement à l'extérieur du conteneur. Si vous le minimisez ici, vous pouvez voir qu'il n'est pas à l'intérieur du conteneur horizontal. Cela signifie que vous devez faire très attention à la manière dont vous déposez les objets dans les tableaux La table peut réagir différemment , selon les formes. Maintenant, faisons-en glisser un troisième. Passons maintenant à la distribution des clients . Vous pouvez donc voir ici que la tablette met en évidence le conteneur parce que la souris est à l'intérieur du conteneur. Ici, vous pouvez le déposer soit vers la gauche, soit vers la droite, soit de bas en haut. Mais si je déplace complètement ma souris à l'extérieur, Tablec, la laisse tomber hors du conteneur Par exemple, je peux le placer à gauche, à droite, en bas, mais tous ces membres du personnel ne sont pas à l'intérieur du conteneur Revenons maintenant à notre conteneur. Je vais le laisser tomber, allons-y et faisons-le. Et bien sûr, pour vérifier ce qui s'est passé, nous allons passer à la mise en page afin de vérifier la hiérarchie des articles. Comme vous pouvez le constater, Tableau passe d'un conteneur horizontal à un conteneur vertical car nous l'avons déposé ci-dessous. Et vous pouvez voir que cet objet, cette feuille se trouve à l'intérieur du conteneur. Très bien, pour ce qui est des réglages, faites attention à la façon dont vous glissez et déposez des éléments dans les tableaux de bord des tableaux de bord. OK. Passons à la suivante du tableau Nous avons deux options différentes pour organiser nos objets dans les tableaux de bord Et nous avons les tuiles et le tableau flottant par défaut qui utiliseront l' option Tuilé pour tous nos objets, mais vous pouvez passer flottant, ce que signifient ces objets Commençons par la première, l'option en mosaïque. Si vous utilisez le tableau des tuiles en option, vous allez automatiquement organiser votre objet sous forme de grille. Cela signifie, par exemple, que si vous redimensionnez le tableau de bord, vous allez modifier automatiquement la taille de tous les objets contenus dans les conteneurs et les tableaux Prenons un exemple. Nous sélectionnons maintenant l'inclinaison. Et si vous prenez quelque chose comme la feuille ici et que vous la placez dans notre tableau de bord vous utiliserez automatiquement tout l'espace Cela signifie donc que les feuilles de calcul vont prendre la taille des tableaux de bord, car le tableau indiquera « d'accord, nous avons beaucoup d'espaces, allons-y et utilisons Mais l'autre option, c'est le flottant. autre côté, si vous le sélectionnez ici, vous avez la liberté, la flexibilité de personnaliser les objets et l'avantage du Dat flottant. Nous pouvons faire des chevauchements entre les différents objets Mais l'inconvénient des données flottantes, c'est que cela prend du temps et que vous devez tout faire manuellement Voyons maintenant comment cela fonctionne. Assurez-vous de sélectionner le flottant, prenons une autre feuille et déposez-la où vous le souhaitez. Comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant une boîte grise indiquant l'endroit où nous plaçons les graphiques. Déposons-le ici. Et maintenant, nous avons le contrôle total de la position des objets. Par exemple, mettons cette icône ici et déposez-la simplement au-dessus de l'ancienne. Comme vous pouvez le constater, nous ne faisons que nous chevaucher. Ou nous pouvons modifier la taille comme nous le souhaitons. Donc je peux juste le faire comme ça. Comme vous pouvez le constater, nous avons le contrôle total de cette carte des objets sans aucune limitation. Maintenant, la question est de savoir si je dois utiliser le flottant ou le carrelage ? Eh bien, dans les projets Tableau, vous pouvez finir par utiliser les deux, et nous utilisons normalement le flottant pour les grands conteneurs présents dans mises en page du tableau de bord et l'inclinaison pour tous les objets que nous avons à l'intérieur de ces conteneurs Bien, ce sont donc les principales options pour travailler avec les conteneurs dans Tableau. Mais bien entendu, le meilleur moyen de comprendre les conteneurs dans Tableau consiste à placer des points sur de vrais projets. C'est pourquoi, pour la prochaine fois, nous allons avoir un mini-projet afin de comprendre comment concevoir et créer la mise en page de nos tableaux de bord à l'aide des conteneurs Bien, voici donc les bases des tableaux de bord Tableau et de la gestion des conteneurs Ensuite, nous allons créer un tableau de bord simple et apprendre le processus de développement du tableau de bord. 191. Exemple de tableau de bord Udemy 2: Très bien, la tâche ou le projet consiste donc à créer un tableau de bord pour les ventes. Et l'une des premières étapes que nous faisons habituellement pour planifier notre tableau de bord est de créer d'abord un sketch. Ici, nous allons dessiner un sketch très simple pour les tableaux de bord des ventes Par exemple, nous avons d'abord le titre des tableaux de bord, comme Sales Performance, puis, en dessous, nous pouvons avoir trois numéros de sélection ou trois pantalons Nous avons donc le total des ventes, le total des bénéfices et la quantité totale. Et ensuite, en dessous, nous allons avoir trois graphiques différents. le premier sur la gauche, nous allons avoir un tableau de puissance afin de montrer le classement des meilleures ventes par catégorie. Et puis, sur le côté droit, il y a deux cartes. Le premier sera un graphique linéaire dans lequel nous allons comparer les ventes aux performances. Ci-dessous, nous allons afficher les ventes par catégorie à l' aide de diagrammes P dont nous avons un croquis Nous avons un plan sur la façon de visualiser nos informations dans le tableau de bord. À l'étape suivante, nous devons planifier la structure de nos tableaux de dans Tableau à l'aide de conteneurs Si nous voulons traduire cette esquisse en conteneurs, nous allons avoir un grand conteneur vertical trois objets les uns au-dessus des autres. Nous avons le titre, puis les groupes, puis les charts. Comme ils sont superposés, nous allons utiliser le conteneur vertical. Nous allons maintenant entrer plus en détail dans chaque information. Commençons donc par le premier. Nous avons le texte. Le texte, nous n'avons aucune autre information que ce soit en dessous ou côte à côte. C'est pourquoi nous n' utiliserons aucun conteneur ici. Passons ensuite aux informations suivantes sur les casseroles. Comme vous pouvez le constater, ils sont côte à côte. Cela signifie que nous pouvons aller ici et utiliser le conteneur horizontal. Cela signifie que le conteneur horizontal se trouve à l'intérieur du conteneur vertical. OK, passons à la suivante , nous avons les cartes. Et là, ça va être un peu compliqué. Tout d'abord, si vous vérifiez le croquis, nous avons des graphiques similaires côte à côte, à gauche et à droite. Cela signifie que nous allons utiliser le conteneur horizontal. Encore une fois, ici, ce conteneur horizontal va être à l'intérieur du grand conteneur vertical. Maintenant, si vous cochez le côté droit, vous pouvez voir que sur le côté droit, nous avons deux graphiques superposés. Cela signifie donc que sur le côté droit, nous pouvons utiliser le conteneur vertical pour couvrir ces deux graphiques. Donc, ce conteneur vertical sera à l'intérieur du conteneur horizontal et les deux seront à l'intérieur d'un grand conteneur vertical. Comme vous pouvez le constater, tout prend tout son sens si vous êtes organisé et que vous commencez à dessiner et à planifier vos tableaux Nous avons donc maintenant une usine suffisante Passons à Tableau et commençons à créer cette structure. Très bien, alors maintenant nous allons repartir de zéro. Nous avons un tableau de bord vide. Maintenant, allons-y et suivons notre plan. Où nous allons d'abord avoir le conteneur principal , le conteneur vertical. Extrayons-le des objets, du conteneur vertical, et faisons-le glisser vers les tableaux de bord Et maintenant, comme vous pouvez le constater, si vous ne sélectionnez rien, il restera une page blanche afin d'avoir un identifiant pour ce conteneur et rendre plus lisible lors de la conception. Ce que je vais faire, c'est passer à la mise en page ici. Sélectionnez donc le conteneur et nous pourrons alors avoir une bordure pour celui-ci. Allons donc jusqu'à la frontière, faisons-en une ligne. Ensuite, alourdissons-le un peu et donnons-lui la couleur orange. Maintenant, si je le sélectionne, vous verrez que nous avons un grand contenant, le contenant orange. Et cela peut indiquer pour moi qu'il s'agit également d'un conteneur vertical. Ce que nous pouvons faire, c'est aller dans la hiérarchie des objets ici et lui donner un nom. Alors allons-y et donnons-lui un nom. Appelons-le maintenant le conteneur vertical principal. Très bien, alors qu' est-ce que tu as dans ce contenant ? Trois informations. Le premier sera un texte, le titre du tableau de bord. Passons au tableau de bord ici, récupérons nos objets de texte et déposez-les dans ce conteneur. Disons que c'est la performance des ventes et prenons un peu pi. Faisons en sorte que 2022 soit audacieux. OK, c'est la première information. La deuxième information que nous allons ajouter est d'ajouter un récipient horizontal pour les différentes casseroles. Passons aux objets ici. Et prenez le conteneur horizontal et placez-le simplement sous le texte, maintenant que nous avons un conteneur horizontal. Et allons-y et créons un identifiant pour cela. Passons à la mise en page, créons une bordure. Et maintenant, nous allons lui donner la couleur bleue. Alors maintenant, nous pouvons voir que nous avons un contenant bleu à l'intérieur du récipient orange. Et nous pouvons y aller et lui donner un nom. Passons à la hiérarchie, et donnons-lui le nom de pantalon. Et maintenant, ce que nous allons faire, c'est ajouter des planches à l'intérieur de ce conteneur afin d'avoir un espace réservé aux pantalons eux-mêmes dans notre Nous allons avoir trois pantalons. Ce que nous allons faire, c'est accéder au tableau de bord. Allons ajouter trois planches. Et comme vous pouvez le voir maintenant, nous l'avons très petit. Comme c'est une planche, agrandissons-la un peu. Et allons-y et ajoutons le second sur le côté droit, un autre sur le côté droit. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est passer à la mise en page et vérifier la structure ici. Comme vous pouvez le constater, tout va bien. Ces planches se trouvent à l'intérieur du conteneur horizontal. D'accord, c'est tout pour le pot, pour les plantes. Maintenant, informations suivantes, nous allons à nouveau avoir les graphiques. Ici, nous allons ajouter comme plan un conteneur horizontal sous celui-ci. Comme d'habitude, nous allons passer aux mises en page et lui donner une couleur ainsi qu'une bordure Comme vous pouvez le constater, nous avons un conteneur dessous d'un autre conteneur, et les deux sont des conteneurs horizontaux. Allons-y et donnons-lui un nom, mais nous allons l' appeler charts. Maintenant. Nous allons ajouter les plans, les espaces réservés aux graphiques Ce que nous pouvons faire, c'est prendre une planche ici, elle repart, petite Plus grand, le second à droite, et que nous avons pris à gauche et à droite. Maintenant, comme d'habitude, revenez à la mise en page et vérifiez si tout va bien. Vous pouvez donc voir que ces deux planches se trouvent sous le conteneur horizontal Maintenant, comme vous pouvez le constater, je reviens toujours à la hiérarchie pour vérifier si tout va bien. Et voici exactement mon conseil pour vous c'est de toujours vérifier et de ne pas le laisser jusqu'à la fin. Ne vérifiez donc pas la hiérarchie des éléments à la fin une fois que vous avez tout déposé dans les graphiques. Je vous promets que vous verrez ici des choses que vous n'aviez pas prévues. Lorsque vous déposez un nouveau contenu sur le tableau de bord, vérifiez la hiérarchie des éléments savoir si tout va bien. Très bien, maintenant seulement sur le côté droit, ici nous allons avoir deux graphiques l'un au-dessus de l'autre. Cela signifie que nous ne pouvons avoir un conteneur vertical que sur le côté droit. Passons au tableau de bord ici. Et maintenant, retirez la bonne planche, car au lieu de cela, nous allons avoir le conteneur vertical Cliquons sur cette planche ici et déposez-la. Et puis allons-y chercher notre conteneur vertical. Et il suffit de le mettre du bon côté, s' assurer qu'il est placé du bon côté et nous sommes toujours à l'intérieur du contenant, hors du contenant horizontal, nous allons le déposer. Maintenant, vous pouvez voir que nous avons quelque chose à droite et quelque chose à gauche. Agrandissons-le un peu plus vers le milieu ici. Revenons à la mise en page et vérifions que tout va bien. Vous pouvez donc voir que nous avons le conteneur horizontal , celui-ci principal, puis à l'intérieur, à gauche, il y a une planche, et à droite, le conteneur vertical Passons sur le côté droit et donnons-lui une couleur. Ce sera donc une bordure et cette fois ce sera orange. Dans le conteneur, nous allons avoir deux cartes. Je vais donc repartir avec les planches et les mettre ici, à l'intérieur, les unes en dessous des autres Revenons maintenant à la mise en page. Comme vous pouvez le constater, nous avons ces deux planches pour les cartes sur le côté droit et une grande planche pour le côté gauche Maintenant, le lendemain, ce que nous allons faire, c'est nous assurer que tout est réparti uniformément. Commençons par le contenant sur le côté droit, ici, juste dessus. Et cliquons sur Distribuer le contenu même. Passons ensuite au suivant, au conteneur horizontal pour les graphiques, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et répartissez le contenu uniformément. Ensuite, nous allons passer à la suivante, bien connecter et distribuer les choses également. Même maintenant, pour le dernier, pour le contenant principal, je ne le ferai pas parce que les choses ici ont des tailles différentes Le texte peut donc être plus petit que les volets et les graphiques occuperont le plus d'espace possible. Très bien, comme vous pouvez le constater, nous avons créé les bases de nos tableaux de bord et nous avons mis en œuvre notre plan Maintenant, dernière étape, nous allons faire entrer le contenu dans nos conteneurs. Passons donc aux tableaux de bord ici. Commençons donc par le pantalon. Prenons donc les ventes de casseroles, puis les bénéfices et la quantité. Et ce que nous allons faire, c'est retirer ces planches puisque nous n'en avons plus besoin. Maintenant, les choses ne sont pas très belles ici, parce qu'ici nous avons des titres. Alors allons-y et supprimons également les titres de chacun d'entre eux. Nous aimerions que tout soit au centre. Pour ce faire, cliquez sur les objets et passez à la place des normes à la vue complète, ou par exemple, si vous passez ici à ces options supplémentaires. Ajustement puis vue complète. Et pour la quantité, nous allons passer à la vue complète. Avec cela, nous avons nos trois pantalons en tant que plantes. Ensuite, nous allons avoir les cartes Pow sur le côté gauche afin de montrer un certain classement. Allons donc chercher nos diagrammes de pièces. Et ce que nous pouvons faire, c'est supprimer l' espace réservé, la planche Ensuite, à l'étape suivante, nous allons ajouter les deux derniers graphiques. Nous avons donc d'abord les graphiques linéaires illustrant les ventes par rapport aux bénéfices ici. Et puis je vais aller retirer la planche. Et le dernier, ce sera les diagrammes circulaires, les ventes, la catégorie Pi. Déposons-le ici et enlevons sa planche. Maintenant, nous allons passer à l'étape suivante et nous assurer que tout a une vue complète. Pareil pour le Pi. Bien, comme vous pouvez le voir, comme nous avons une structure solide, tout le reste sera facile. Il suffit de glisser-déposer des objets et de retirer les planches. Maintenant, avec ça, nous avons tout. Allons retirer ces porteurs. Passons donc à la mise en page. Passez à la première. Supprimons la bordure par rapport à l'horizontale. Au fur et à mesure que nous allons le supprimer, tous nos conteneurs ont été retirés. Très bien, nous avons donc nos tableaux de bord et, bien sûr, nous pouvons ajouter de nombreux designs et de nombreuses personnalisations Par exemple, nous pouvons ajouter une bordure pour tous ces pantalons. Allons-y rapidement. Nous pouvons ajouter une belle bordure pour chacune d'entre elles afin de les séparer. Grâce à cela, nous avons créé des tableaux de bord très organisés et simples en utilisant deux fois le pouvoir des conteneurs Comme vous pouvez le constater, c'est très facile une fois que vous avez organisé vos informations et que vous l'avez fait étape par étape Au lieu de précipiter les choses et de déposer vos graphiques immédiatement le tableau de bord sans aucun plan, cela va être vraiment difficile à contrôler plus, l' apparence de vos tableaux de bord sera vraiment mauvaise, surtout si vous souhaitez ajouter d' autres éléments au fil du temps Il va être très difficile d' étendre votre tableau de bord. Ralentissez, élaborez un plan, puis mettez-le en œuvre à l'aide des conteneurs de Tableau et, à la fin, apportez votre contenu. Bien, tout tourne autour des tableaux de bord, Tableau. D'accord. Cela nous permet de disposer d'une base solide en ce qui concerne les tableaux de bord Tableau Dans la section suivante, nous allons réaliser un véritable projet Tableau dans lequel vous allez apprendre à exécuter projets Tableau étape par étape. 192. Projets de Section14: Projets Nous pouvons désormais travailler ensemble afin de mettre en œuvre le projet Tableau. Mais la particularité de ce projet, c'est que vous allez non seulement apprendre à travailler avec Tableau, mais aussi comment j'ai habitude de mettre en œuvre des projets dans des entreprises porcines. Je dirige actuellement des projets de mégadonnées et de business intelligence avec des stylos Mercedes. Cela signifie donc que je partage maintenant avec vous mes connaissances sur les compétences de la vie réelle sur la manière dont nous mettons en œuvre le personnel dans des projets réels. Il ne s'agit pas simplement d'un autre cours en ligne. Je vais donc vous présenter les projets depuis le point de départ, les besoins des utilisateurs. Et nous allons finir par avoir un merveilleux tableau de bord Tableau. Donc, dans un premier temps, nous allons analyser les besoins des utilisateurs. Nous allons concevoir et dessiner un tableau de bord, des maquettes. Ensuite, la première étape des implémentations à préparer notre source de données Ensuite, nous allons commencer à créer les différents graphiques. Une fois que nous aurons tous les graphiques, nous commencerons à planifier les conteneurs de nos tableaux de bord puis à créer et à concevoir le tableau de bord. Commençons donc par comprendre les phases et les étapes de tout projet Tableau. Alors maintenant allons-y. 193. Étapes du projet Udemy 1: Les projets sont comme tous les autres projets. Par exemple, la construction d'une maison, la première chose que nous devons faire est de nous asseoir avec les utilisateurs et de comprendre leurs exigences et leurs souhaits. Cela signifie que nous devons analyser les besoins des utilisateurs. Ensuite, avant de commencer à construire la maison, l'architecte peut créer un plan et en définissant la structure de la maison et des pièces Et puis, une fois que tout sera planifié, les fondations de la maison seront créées. Et il s'agit d'une étape cruciale de la construction. Maintenant, une fois que les fondations seront enfin stables, la construction commencera par la construction des planchers, des murs, des toits, etc. La dernière phase, c'est la touche finale en ajoutant des portes, ajoutant de l'électricité, en choisissant les couleurs de peinture, les décorations. Les phases du projet de construction d'une maison sont très similaires à celles des projets adaptés. Et je vais maintenant vous montrer les différentes phases que j' ai habituellement dans chaque tableau. Projets. Dans la première phase de chaque double projet, nous commençons par recueillir et analyser les exigences. Tout d'abord, nous devons comprendre les besoins des utilisateurs. Ensuite, nous devons décider quels types de graphiques nous allons utiliser pour chaque exigence. Ensuite, avec les utilisateurs, nous allons dessiner la première maquette de nos tableaux de En plus de choisir les couleurs dont nous avons compris les exigences, nous pouvons commencer à créer des éléments dans Tableau. Et nous commençons par la première étape en préparant la source de données. Et voici les étapes suivantes. Nous devons d'abord connecter nos données, puis créer un modèle de données. Et puis, dernière étape, nous allons comprendre le modèle de données et les données contenues dans notre source de données. Ensuite, une fois que nous disposons d'une source de données solide, nous pouvons commencer à créer nos graphiques. Et nous avons ici différentes étapes. abord, nous devons vérifier si toutes les données sont présentes dans la source de données ou si nous devons créer de nouveaux champs calculés. Ensuite, une fois que nous avons créé ces champs calculés, nous devons d' abord les tester avant de commencer à créer des graphiques. Ensuite, une fois que nous avons toutes les données dont nous avons besoin, nous pouvons commencer à créer les graphiques. Ensuite, une fois que nous aurons les graphiques de base, nous allons commencer à les mettre en forme en ajoutant des couleurs, supprimant des notes, en modifiant l'axe et les en-têtes Une fois que nous aurons créé tous nos graphiques à l'aide des feuilles de travail, nous passerons à la dernière phase où nous pourrons commencer à créer nos tableaux Et maintenant, pour cette phase, vous devez ralentir et commencer à tout planifier étape par étape. Et se précipiter sur cette phase ne vous aidera pas du tout. Nous commençons donc par planifier l'ensemble de la structure du tableau de bord en planifiant les conteneurs. Et une fois que nous avons un plan, nous passons à l'étape suivante où nous commençons à construire les fondations. Nous commençons à créer les conteneurs du tableau de bord. Et une fois que nous aurons une structure solide, nous commencerons à ajouter le contenu au tableau de bord. Ensuite, nous allons passer à l'étape où nous pourrons nous occuper des filtres et de l'interactivité dans notre tableau de bord Ensuite, dernière étape de la création d'un tableau de bord, nous allons apporter la touche finale en ajoutant icônes pour le logo, icônes pour les filtres ou pour naviguer entre les tableaux Bien, ce sont donc les principales phases de la création d'un tableau de bord dans Tableau. Et bien sûr, je vous recommande de procéder étape par étape et de ne pas précipiter les choses, sinon vous allez vous retrouver dans le chaos. Il peut également être très difficile maintenir le tableau de bord ultérieurement. Ne vous précipitez donc pas pour créer les tableaux de bord, il faut toujours du temps pour analyser les exigences, comprendre les données, planifier la structure, planifier les maquettes Et ainsi, je vous promets que vous allez livrer un travail professionnel. 194. Analyse des exigences d'Udemy 2: Très bien, je vais donc commencer le projet Tableau en partant de zéro. Je vais vous montrer étape par étape comment j'ai l' habitude de mettre en œuvre des projets à l'aide de Tableau. Nous commençons dès maintenant, d'accord. La première étape chaque projet que nous réalisons consiste à aller discuter avec les utilisateurs afin de comprendre leurs exigences, leurs souhaits. Et nous documentons généralement cette exigence dans ce que l' on appelle une user story. Nous allons donc maintenant passer en revue ces exigences. Je vais laisser le lien dans la description, puis nous allons commencer à choisir les bons graphiques pour chaque exigence. L'histoire utilisateur ou le projet portent donc sur les performances commerciales. Et dans l' introduction, il est dit que nous devons créer deux tableaux de bord différents l'aide de Tableau pour aider les responsables, les parties prenantes à analyser les performances des ventes, ainsi que les clients Cela signifie que nous allons créer deux tableaux de bord dans Tableau Commençons donc par le premier, le tableau de bord des ventes. L'objectif principal de ce tableau de bord est de fournir un aperçu des indicateurs et des tendances des ventes. Ici, c'est dit, afin d' analyser les performances des ventes d'une année sur l'autre. Cela signifie donc que nous comparons ici deux années ensemble. Examinons les principales exigences dans ces tableaux de bord. La première consiste donc à fournir un aperçu du PPI où nous devons afficher un résumé des ventes totales, des bénéfices et de la quantité pour l'année en cours et comparer l'année précédente. Cela signifie donc que dans le tableau de bord, nous n'avons pas à présenter toutes les ventes. Nous ne devons présenter que les ventes de l'année en cours et des années précédentes. Maintenant, nous allons décider du type de graphiques que nous devons présenter. Pour ces exigences, nous pouvons opter pour les bracelets. Les bandes sont très utiles pour afficher les principaux indicateurs tels que les ventes totales, bénéfices, la quantité et les grands chiffres. Pour répondre à ces exigences, nous allons créer des groupes pour cela. Passons à la suivante. Nous avons les tendances des ventes. Ici, nous devons présenter les données de chaque KPI. Cela signifie le montant total des bénéfices des ventes sur une base mensuelle. Nous parlons donc ici d'un changement d'heure, n'est-ce pas, la fois pour l'année en cours et par rapport à l'année précédente. Ici aussi, ils veulent que nous identifiions les mois, les ventes les plus élevées et les plus faibles. Cela signifie donc que nous devons maintenant choisir un graphique qui présente une évolution au fil du temps. Et pour cela, vous pouvez bien sûr discuter avec les utilisateurs et leur montrer différents types de graphiques comme nous l'avons entendu précédemment. Pour l'instant, je vais utiliser les graphiques linéaires et précisément nous allons utiliser les graphiques linéaires Spark pour mettre en évidence les valeurs maximales et minimales. Très bien, passons à la troisième exigence, nous avons la comparaison des sous-catégories de produits Nous devons donc ici comparer les ventes de différentes sous-catégories pour l'année en cours et pour l'année précédente Et il indique également que nous devons également inclure les bénéfices dans la comparaison. Nous comparons donc ici plusieurs choses. Tout d'abord, les sous-catégories les unes avec les autres. Nous avons deux mesures : les ventes de l'année en cours, celles de l'année précédente, ainsi que les bénéfices. Nous pouvons donc comprendre ici que nous comparons les membres des sous-catégories, et pour cela nous pouvons utiliser les diagrammes à barres Et comme nous avons deux valeurs, l'année en cours et l'année précédente, nous pouvons utiliser, par exemple, des graphiques à barres. Ensuite, pour le deuxième point, afin de comparer les ventes avec les bénéfices, nous pouvons également présenter un autre graphique à barres côte à côte des ventes afin de montrer les informations sur les bénéfices. Très bien, passons à la dernière question, nous avons les tendances hebdomadaires des ventes et les bénéfices exigent des ventes. Nous devons présenter les données hebdomadaires sur les ventes et les bénéfices pour l'année en cours. Nous parlons donc ici évolution dans le temps, car nous avons les aspects temporels et nous devons également afficher les valeurs hebdomadaires moyennes. Nous devons mettre en évidence les semaines qui se situent au-dessus et en dessous de la moyenne afin de comprendre les tendances de nos graphiques. Encore une fois, nous parlons de changement au fil du temps, mais sur une base hebdomadaire, nous l' avons auparavant sous forme de mois. Nous pouvons donc également utiliser le graphique linéaire afin de comparer les ventes et les bénéfices. Très bien, nous avons donc couvert les principales exigences des tableaux de bord des ventes De plus, nous avons un plan indiquant quels graphiques seront utilisés pour quelles exigences. Très bien, nous allons maintenant passer à un autre type d'exigences. Nous avons les exigences en matière d'interactivité. Ici. Il indique que le tableau de bord devrait permettre aux utilisateurs de vérifier les données historiques en leur permettant de sélectionner l'année souhaitée. Et cela ne se limite pas à l'année en cours ou à l'année dernière. Cela signifie donc que le tableau de bord doit être dynamique, dans lequel les utilisateurs sélectionnent l'année pour laquelle ils souhaitent la comparer à l'année précédente. Cela ne devrait donc pas toujours être la dernière année en cours. Et pour cela, nous pouvons utiliser des paramètres afin de résoudre cette tâche. Ensuite, nous avons la deuxième exigence. Il indique que nous devons fournir aux utilisateurs la possibilité de naviguer très facilement dans le tableau de bord. Et pour cela, nous avons l' habitude d'épatomer l'intérieur nos tableaux de bord afin de passer d' un tableau de bord à l'autre Et la prochaine étape concernant interactivité de l' utilisateur devrait être capable de filtrer les données à l'aide des graphiques et pour cela nous pouvons utiliser des filtres de tableau de bord Passons maintenant à la dernière question, qui porte sur les filtres de données. Nous devrions donc permettre aux utilisateurs de filtrer les données en fonction des informations sur le produit, telles que la catégorie et la sous-catégorie, et également en fonction de l'emplacement comme la région, les États et la ville Cela signifie que nous devons également fournir tous ces filtres dans notre tableau de bord. Très bien, les gars, avec cela, nous avons couvert les deux premières étapes de nos projets où nous avons également compris les besoins des utilisateurs. Nous avons choisi et choisi les cartes adaptées à chaque besoin. Passons à la troisième étape, où nous allons créer un balai pour notre tableau de bord C'est ainsi que je dessine habituellement une maquette pour un tableau de bord dans Tableau. Comme d'habitude, cela commence par le titre. Ce sera le tableau de bord des ventes. Et nous pouvons également mettre dans le titre, Quelle année est actuellement sélectionnée ? Il peut donc s'agir, par exemple, de l'année en cours 2023. Maintenant, en dessous, nous pouvons avoir le bon pantalon. Nous pouvons avoir trois sections, ou trois pantalons pour le total des ventes, bénéfice total et la quantité totale. Maintenant, dans chacun de ces blocs, nous allons afficher les informations suivantes. Tout d'abord, nous devons montrer, bien entendu, le total. Nous allons donc afficher le total des ventes sous la forme d'un grand chiffre. Ensuite, en dessous, nous allons montrer la différence en pourcentage par rapport à l'année précédente. Puisque nous parlons de PiS, nous devons toujours afficher un symbole afin de montrer les performances de l'année en cours Ce sera donc l'une ou l' sorte que nous ayons répondu à la première exigence. La deuxième exigence est de présenter les données sur base mensuelle et de comparer l'année en cours avec l'année précédente. Et pour cela, nous allons utiliser la ligne Spark afin de montrer les courbes ainsi que la progression de chaque ligne. Nous allons donc avoir deux lignes, une pour l'année précédente et une pour l'année en cours. Et nous allons montrer les valeurs maximale et minimale en utilisant un cercle. Que nous puissions le positionner sur les lignes afin de répondre également aux deuxièmes exigences. Et nous allons faire les mêmes choses pour chaque KPI, donc nous allons faire les mêmes choses pour le profit et pour la quantité Bien, passons à la troisième exigence, nous devons présenter la comparaison des sous-catégories Nous allons donc utiliser la barre dans les graphiques à barres afin de comparer l'année en cours à l'année précédente. Pour cela, nous allons avoir la barre d'arrière-plan afin de présenter l'année précédente. Et l'année en cours sera celle de premier plan. Et ce qui manque ici, c'est le profit. Nous pouvons donc présenter les bénéfices côte à côte avec les ventes sur le côté droit. plus, en utilisant les graphiques à barres le profit peut être positif ou négatif. Les informations suivantes que nous pouvons présenter dans ce graphique sont les bénéfices côte à côte avec les ventes. plus, il y aura des diagrammes à barres De plus, il y aura des diagrammes à barres avec des valeurs positives et négatives. Très bien, pour passer aux dernières exigences, nous allons avoir les tendances hebdomadaires matière de ventes et de bénéfices. Ici aussi, nous pouvons utiliser les graphiques linéaires, car ils évoluent au fil du temps. Et nous pouvons avoir deux sections, une pour les ventes et une pour les bénéfices. Nous ne les rassemblerons pas en un seul car nous voulons afficher la courbe moyenne pour chaque métrique. Cela signifie que nous pouvons avoir une ligne de référence afin indiquer la moyenne des ventes et une autre pour les bénéfices. Ensuite, nous devons mettre en évidence, à l'aide des couleurs, les données situées au-dessus la ligne et en dessous de la ligne moyenne. Très bien, avec ça, nous avons couvert tous les palmarès contenus dans notre tasse. Bien sûr, nous devons ajouter différents éléments, comme un filtre. Comme nous avons beaucoup de filtres et qu'il n'y aura pas d'espace dans notre tableau de bord, j'en suis sûr. Nous allons créer une icône pour afficher et masquer les filtres. Cela signifie que nous allons avoir une section dédiée où nous pourrons placer tous nos paramètres et filtres, tels que les filtres de produits et les filtres de localisation. Et les utilisateurs peuvent aller appuyer sur le Batom pour l'afficher ou le cacher. Dans cette section, nous arrivons à une partie très intéressante de la conception des points de notre tableau de bord. Nous devons décider de la coloration. Et il est très important de décider de la couleur au début de leurs projets afin de ne pas avoir à ajuster beaucoup de choses par la suite. Vous devez donc décider de la couleur lorsque vous créez les maquettes avec les utilisateurs Ce que je fais habituellement, c'est d'utiliser au maximum quatre couleurs dans les tableaux de bord Les deux premières couleurs sont donc les couleurs de base et elles dépendent vraiment de la couleur d' arrière-plan de Tableau. Si vous utilisez la couleur blanche comme arrière-plan dans les tableaux de bord, j'opte généralement pour un gris très foncé et un gris clair Ces deux couleurs sont donc les éléments de base que j'utilise habituellement dans chaque tableau de bord créé. Et les deux autres couleurs dépendent vraiment des préférences de l' utilisateur. Vous pouvez amener les utilisateurs à choisir ces deux couleurs, ou vous pouvez également vous en inspirer à partir de l'icône de leur logo. Ainsi, comme vous pouvez le voir dans le Mocap, nous ne concevons pas uniquement les types de graphiques et la position des graphiques dans le tableau de bord, mais également la couleur des tableaux de Alors maintenant, voici le dernier tiret que nous pouvons ajouter à notre casquette, nous pouvons ajouter un logo pour les tableaux de bord De plus, nous pouvons ajouter cette dynamique qui nous permet de passer à un autre tableau de bord en utilisant Ptoms, comme l'indique l'exigence Nous avons deux tableaux de bord, les tableaux de bord des ventes et les tableaux de bord des clients Et nous pouvons introduire dans l' en-tête du tableau de bord deux boutons afin de basculer entre ces deux tableaux Ainsi, si l'utilisateur clique sur les clients, il peut passer aux tableaux de bord des clients Mais si les utilisateurs cliquent à nouveau sur les ventes, ils peuvent revenir aux tableaux de bord des ventes C'est bon. Nous n'allons pas concevoir maintenant le tableau de bord client. Je vais te le laisser pour t'entraîner. Nous nous concentrons uniquement sur la première partie des exigences des tableaux de bord des ventes Très bien les gars, maintenant nous avons un Mocap, nous avons un plan directeur Et si les utilisateurs sont d'accord sur les plans, nous pouvons exécuter notre plan Et nous pouvons commencer à le créer dans Tableau. Et nous allons commencer par préparer la source de données Tableau. 195. Source de données de build d'Udemy 3: Très bien, jusqu'à présent, nous avons compris les exigences et nous avons également une maquette pour notre tableau de bord À l'étape suivante, nous allons passer à Tableau et commencer à créer des éléments. Très bien les gars, la première étape consiste donc à préparer notre source de données. Et je vous le promets, partez de zéro C'est pourquoi nous allons commencer notre Tableau public comme un espace vide où il n'y a rien dedans. Maintenant, la première chose à faire est bien sûr que nous avons besoin de nos données. Cliquez sur le lien dans la description et téléchargez les données indiquant que j'y vis pour les projets. Ensuite, nous allons aller le connecter. Pour ce faire, nous allons aller sur le côté gauche, alors assurez-vous que vous êtes sur alors assurez-vous que vous êtes la page d'accueil ou sur la page de démarrage de Tableau. Passons donc au fichier texte. Et puis lui, nous travaillions auparavant avec la source de données Pig and Small. Nous allons maintenant travailler avec le tableau de bord des ventes de Tableau Projects. Allons à l'intérieur. Et nous obtenons ici des fichiers contenant des informations similaires à celles des anciennes sources de données. Allons donc sélectionner quelque chose ici, puis cliquez sur Ouvrir. Nous sommes maintenant sur la page des sources de données, et comme vous pouvez le constater, nous avons connecté nos données à Tableau. Très bien, la prochaine étape que nous allons passer est de créer notre modèle de données dans la source de données Nous devons donc comprendre nos données. Je vais juste le supprimer d'ici afin de tout repartir de zéro. Nous devons donc comprendre les données contenues dans ces fichiers pour savoir ce qui est une dimension et ce qui est un fait. Allons chercher les clients ici et cliquez sur Afficher les données. Et comme vous pouvez le voir ici, nous n'avons que deux colonnes, numéro du client et le nom du client. C'est la dimension, elle ne contient aucun fait. Cela signifie que la table du client est une dimension. Allons faire un placard et passons à la suivante. Nous avons les emplacements, allons-y et vérifions les données. Comme vous pouvez le constater, nous avons la ville, le pays, la région, les états, etc. Ces informations sont également des informations dimensionnelles, car elles ne contiennent aucun événement, ce n'est pas vraiment un fait. Allons-y et range-toi. le troisième, les commandes. Maintenant, nous pouvons voir ici que nous avons quelques identifiants, comme l'identifiant client, le numéro de commande, l'identifiant du produit. Ensuite, nous avons quelques dates, comme par exemple ici, les dates de commande, les dates d'expédition et quelques chiffres tels que la quantité des ventes, les bénéfices, etc. Cela indique donc que ce tableau est un fait, car nous avons de nombreuses mesures et nous avons également des dates qui peuvent indiquer que ce tableau contient des événements. Ainsi, une fois que vous voyez une telle configuration contenant des identifiants, dates et des mesures, cela indique clairement que ce tableau est un fait. Les ordres sont donc des faits. Passons à la dernière question concernant les produits. Nous pouvons donc voir que nous avons l'identifiant du produit, la catégorie, le nom du produit, etc. Ces informations sont une dimension. Cela signifie donc que ce tableau, les produits, est un tableau de dimensions. Très bien, nous avons maintenant un aperçu de nos données et nous pouvons commencer à les moduler dans la source de données tabulaire La première chose que nous pouvons faire est de faire glisser et déposer les faits. Cela signifie que nous allons aller chercher les commandes et les mettre dans le modèle de données ici. Ensuite, nous commençons à intégrer toutes les autres dimensions au modèle de données. Prenons l'exemple des clients. Il suffit de le faire glisser ici en tant que relation. Maintenant, comme vous pouvez le voir, Tab va créer une relation. Il est très important de vérifier la relation. Comme vous pouvez le constater , l'identifiant client est égal à l' identifiant client, ce qui est correct. Nous laisserons toutes les autres options par défaut dans cette section des performances, puisque nous ne nous occupons pas maintenant des performances. Nous devons d'abord créer des éléments, puis vérifier si les performances sont mauvaises ou bonnes au début. Laissez tout comme valeur par défaut. Passons à la suivante. Obtenez l'emplacement, faites-le glisser et déposez-le également ici. Et nous allons également vérifier la relation, le code postal sera égal au code postal en tant que clé. Enfin, nous allons prendre la dernière dimension, les produits, et les intégrer également au modèle de données. Nous pouvons vérifier la relation. Comme vous pouvez le constater , l'identifiant du produit est égal à l'identifiant du produit. Très bien, nous avons donc notre modèle de données dans lequel nous avons un fait et toutes les dimensions sont liées à ces faits. Et maintenant, la prochaine étape que je vais passer et commencer à changer les noms. Par exemple, renommons notre source de données en source de données de ventes Ensuite, nous allons passer aux noms des tables et supprimer le CSV. Connecte à juste titre. Et renommons, supprimons les extensions. Et aussi pour tout, juste pour avoir un bon modèle de données. Avec cela, nous avons donc une très belle dénomination dans les tableaux. Bien, il s' agit donc du changement de nom. Dans l'onglet suivant, nous allons vérifier les types de données des champs, qu'ils soient corrects ou non. Parfois, si la qualité des données provenant des sources est mauvaise, vous obtiendrez des types de données étranges qui peuvent poser de nombreux problèmes par la suite si vous ne vérifiez pas la qualité des données dès le départ. Alors faisons-le rapidement. Nous allons assister aux émissions. Comme vous pouvez le voir, nous avons ici des caractères similaires et le type de données est une chaîne, donc tout va bien pour les produits. Passons aux lieux. Et maintenant, nous pouvons voir que toutes ces informations sont des informations géographiques. Et comme vous pouvez le voir, tous les types de données sont corrects à côté de la région d'ici. Nous pouvons donc passer à une région. Alors, cliquons dessus et passons au rôle géographique. Et voici le type de pays, la région. Allons-y et sélectionnons-le. Et nous pouvons voir que ce sont tous les caractères contenus et qu'ils sont le type de chaîne de données, donc tout va bien également, pour les clients. Passons aux commandes. Et ici, nous avons beaucoup de champs. Ce qui est très important, c'est de se concentrer ici sur le champ de date. Comme vous pouvez le voir, la date de commande et la date d'expédition ont toutes deux la date de mise à jour des données, ce qui est vraiment parfait Et dans de nombreuses situations, je vois beaucoup d'informations sous forme de dates, mais le type de données est une chaîne, car nous avons des données corrompues dans ces champs Et maintenant, la prochaine chose importante à vérifier dans nos données, d'aller vérifier nos chiffres. Assurons-nous donc que tous nos numéros portent le numéro de type de données. Comme vous pouvez le voir, tous nos champs portent le numéro de type de données. Et c'est très important parce que nous voulons que ces chiffres soient des mesures continues afin de construire les graphiques. Cela signifie donc que si vous avez l'une de ces informations sous forme de chaîne, table de ce qui peut arriver, et je pense que c'est une dimension. Ensuite, vous ne pouvez pas l' utiliser dans vos visuels pour effectuer agrégations telles que la somme et moyenne, car il s'agit d'une dimension C'est pourquoi il est très important de vérifier que tous vos chiffres portent le numéro de type de données afin de les utiliser comme mesure continue. Très bien, nous avons donc une très bonne et solide source de données. Dans le tableau suivant, j'essaie de comprendre les données avant commencer à créer des visualisations. Alors laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Passons à la page de la feuille de calcul et commençons par vérifier au hasard les données contenues dans la source de données Tout ce que je veux maintenant, c'est me rapprocher des données, du contenu de ces tableaux. Parce que normalement, sur les projets, nous avons beaucoup de tables. Si vous ne comprenez pas le contenu des tableaux, il peut être très difficile de trouver vos informations et de créer les bons graphiques. Je sais que vous vous êtes déjà entraîné avec la plupart de ces informations, mais je voulais vous montrer quelles sont les étapes que je fais habituellement dans le cadre des projets afin de créer de très belles visualisations Alors maintenant je vais, par exemple, et je vérifie, accord, qu'est-ce que la catégorie ? Quelles sont les valeurs qu'il contient ? Avec cela, je peux voir que nous avons trois valeurs. Cela signifie que nous avons une faible donalité au sein de cette catégorie. Et puis je regarde un autre exemple. Disons que dans la sous-catégorie Dragon, Drobta peut voir qu' il existe une sorte de hiérarchie entre ces Ensuite, je vais prendre autre chose , comme les segments de notre ici. Nous pouvons maintenant constater qu'il y a beaucoup de doublons dans les données qui signifie qu' il n'y a peut-être aucune relation entre ces deux dimensions et les segments. Si je m'en vante jusqu'au début, il y a toujours des doublons, donc il n'y a aucun lien entre ces informations Je vais donc déposer ces informations. Je vois que nous avons trois segments. Il s'agit en fait de segments d' utilisateurs et non du produit. Comme vous pouvez le constater, étape par étape, nous apprenons les données contenues dans notre source de données. Ensuite, l'étape suivante, qui est intéressante, que nous avons un grand nombre de pays dans notre source de données. Faisons donc glisser le pays par glisser-déposer. Comme vous pouvez le constater, nous n' avons qu'un seul pays. Ces données concernent les États-Unis. Alors intéressant, quelles régions se trouvent dans les données ? C'est ainsi que nous avons les quatre régions et États et ainsi de suite. Comme vous pouvez le voir, je ne fais que parcourir les données. Il s'agit donc d'une étape très importante pour comprendre l'entreprise et entamer des discussions avec les utilisateurs des tableaux de bord que vous créez Lire vos données, comprendre vos données avant de créer des graphiques ou des visualisations. Bien, une fois que vous aurez fini parcourir et de comprendre le contenu de nos données, nous pouvons passer à l' étape suivante et commencer à créer nos graphiques. 196. 4 graphiques de build: Très bien, nous allons maintenant commencer à mettre en œuvre les exigences en créant les graphiques. Et nous allons commencer par les premières cartes où nous allons construire des casseroles. L'exigence dit d'afficher un résumé des bénéfices totaux des ventes et quantité pour l' année en cours et l'année précédente. N'oublions pas l' exigence selon laquelle le bord doit permettre aux utilisateurs de vérifier les données historiques en leur offrant la possibilité de sélectionner l'année souhaitée par leur offrant la possibilité de sélectionner rapport à l'année en cours. Commençons maintenant par le premier plan dans lequel nous allons nous concentrer sur le total des ventes. Passons maintenant à nos données. Passons aux commandes et vérifions les informations dont nous disposons dans le cadre des ventes. Passons au texte ici. Et maintenant, avec ce total de ventes intégré dans nos données pour toutes les années. Mais l'exigence stipule que nous devons indiquer le total des ventes pour l'année en cours. Prenons donc, par exemple, la date de commande et inscrivons-la sur les routes d'ici. Comme vous pouvez le constater, nous avons les ventes pour toutes les années et pas seulement pour l'année en cours. Cela signifie donc que j'ai besoin de sentir que seules les ventes de la dernière année 2023 sont affichées. Pour cela, nous devons créer un nouveau champ calculé. Alors allons-y et faisons-le. Et nous allons l'appeler Current Year Sales. Et puis la fonction peut être très simple. Nous allons vérifier si l'année en cours est 2023. Si c'est vrai, alors nous allons montrer les ventes. Dans le cas contraire, nous ne montrerons rien. Et pour cela, nous allons utiliser les conditions F. Alors allons-y et utilisons-le. Ensuite, nous avons besoin de l'année de la date de commande. La condition est basée sur l'année. Donc, si l'année est égale à 2023, que peut-il se passer ? Nous obtiendrons les droits de vente. Sinon, si ce n'est pas 2023, je ne veux rien, donc ce sera nul. Alors c'est tout. Mettons-y fin encore une fois. La logique est très simple. Nous vérifions l'année de la date de commande. Si c'est 2023, affichez les ventes. Si c'est faux, alors ne montrez rien, ce sera nul. Alors allons-y et appuyons sur OK. Et avec cela, nous avons un nouveau champ calculé, les ventes de l'année en cours. Allons-y et accédons à la vue d'ici pour vérifier les données. Comme vous pouvez le constater, ce champ ne nous montre désormais que les ventes de l'année en cours, 2023. Cela concerne les premiers champs, mais dans les exigences, il est également indiqué que nous devons également indiquer les ventes de l'année précédente. Cela signifie que nous devons montrer les ventes de 2022. Pour ce faire, nous devons également créer, encore une fois, un nouveau champ calculé pour répondre à cette exigence. Passons donc aux ventes de l'année en cours et dupliquons afin de créer les nouveaux champs calculés Alors allons-y et modifions-le. Maintenant, ce que nous allons faire est vraiment simple. Au lieu d'avoir 2023, nous allons faire en sorte que ce soit un an moins. Cela peut être 2022. Très bien, alors allons-y et disons, OK, avec ça, nous avons les soldes de l' année précédente. Maintenant, allons vérifier les valeurs. Je vais juste le prendre et le mettre entre ces deux valeurs. Et avec cela, comme vous pouvez le constater, nous avons les ventes de l'année précédente. Nous avons donc les soldes de 2022. Nous avons donc maintenant les deux principaux calculs pour les projets. Nous avons l'année en cours et l'année précédente pour les ventes. Comment dynamiser ces deux domaines ? Nous pouvons utiliser les paramètres dans Tableau. Maintenant, avant de créer le paramètre, nous devons créer un autre champ calculé afin d'avoir les années des dates de commande afin de pouvoir l'utiliser ultérieurement dans le paramètre. Alors laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Disons que ce sont les dates de commande et les années. Ensuite, ce que nous allons dire, c'est que nous pouvons utiliser la fonction année et la fonction année et y inscrire les dates de commande. Ce champ renverra toujours les années de la date de commande définie. Allons-y et appuyons sur OK. Nous allons maintenant créer notre paramètre. Cliquez avec le bouton droit ici et créez un paramètre. Il faut y aller et lui donner un nom. Il va être sélectionné une année et le type de données sera un entier puisqu'il s'agira d' années. Il n'y a donc pas de flotteur. Nous devons maintenant définir ce qui est autorisé à être utilisé comme valeur dans ce paramètre. Si vous laissez tout cela, les utilisateurs peuvent insérer tout ce qui n'est pas vraiment bon, car ils doivent ensuite deviner combien d'années nous avons dans nos données ? Mais au lieu de cela, nous devons leur donner une liste prédéfinie de toutes les années que nous avons enregistrées dans nos données. Pour cela, nous allons consulter une liste ici. Ensuite, les valeurs contenues dans ce paramètre proviendront du nouveau champ calculé que nous l'avons appelé, années pour la date de commande. Allons ici, ajoutons de la valeur à partir de, puis nous allons choisir notre nouveau champ calculé. C'est vraiment bien. Tout d'abord, comme c'est automatique, vous n'avez pas ajouter manuellement toutes ces années. Ensuite, peut-être que vous aurez une nouvelle année grâce à vos données. Et vous n'avez pas à ajouter ces informations manuellement , elles seront automatiquement ajoutées à la liste. Nous allons presque bien, mais je ne suis pas vraiment content du format. Comme vous pouvez le constater, nous avons atteint le point sud. Passons au format d'affichage et à ce que nous pouvons faire, nous allons passer au numéro personnalisé. Supprimons également toutes ces décimales. L'unité d'affichage ne sera pas définie. Donc, ce que nous allons faire, c'est passer au numéro personnalisé ici. Supprimons toutes ces décimales et supprimons également le séparateur de 1 000 bon, c'est tout. Alors, cliquons ici. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant des années sans aucun élément de séparation et nous devons faire en sorte que la valeur actuelle corresponde à celle de l'année dernière. Passons à la valeur actuelle ici et sélectionnons 2023. C'est tout pour ce paramètre. Allons-y et appuyons sur k. Et comme vous pouvez le voir, nous l' avons sur le côté gauche. Maintenant, avec les paramètres, allons les montrer aux utilisateurs. Ou affichez le paramètre dans la vue. Et maintenant, les utilisateurs peuvent aller ici et commencer à sélectionner l'année en cours. Comme vous pouvez le constater, si je choisis les années, rien ne change selon nous. Et c'est parce que nous n'avons pas encore lié ce paramètre dans le calcul. Et c'est exactement notre deuxième étape. Allons-y et faisons-le. Passons aux ventes de l'année en cours ici, et modifions-les. Maintenant, au lieu de cette valeur statique de 2023, nous allons ajouter notre baromètre Écrivons le nom du baromètre dont il s'agit. Sélectionnez l'année, et c'est tout. Donc, ce que tu dis maintenant. L'année de la date de commande correspond à la sélection effectuée par l'utilisateur. Montrez ensuite les ventes, sinon ne montrez rien. Allons-y, d'accord, allons-y et essayons ça. Concentrons-nous donc sur les ventes de l'année en cours et changeons la valeur en 2022. Et comme vous pouvez le constater maintenant, l'année en cours pour les soldes, c'est 2022. Et pareil si tu vas ici et que tu arrives en 2021. Comme vous pouvez le constater, tout est dynamique et les utilisateurs peuvent désormais sélectionner l'année en cours. Maintenant, le suivant. Ouaip. Avec cela, nous allons l'intégrer à l'année précédente. Revenons à l'année précédente, modifions-le. Et pareil, au lieu de 2022, nous allons dire « sélectionner l'année ». Mais maintenant, puisque nous parlons l'année précédente, ce que nous allons faire, nous allons soustraire un an. Cela définit. Allons-y maintenant, allons-y et testons à nouveau. Donc 2023, tout va bien. Allons-y et passons de l'année en cours à 2022. Alors faisons-le. Nous pouvons maintenant voir que ces deux valeurs ont réagi à notre sélection. Donc maintenant, l'année précédente est 2021 et l' année en cours est 2022. Nous avons donc répondu la première exigence de notre histoire utilisateur, laquelle les utilisateurs peuvent se rendre et décider quelle année sera l'année en cours. Et nous l'avons rendu complètement dynamique en utilisant les paramètres. Très bien, nous avons donc nos principaux calculs pour ce projet, en tenant compte l'année en cours et de l'année précédente des ventes. Maintenant, la prochaine étape, comme nous l'avons décidé dans le Mocap, nous voulons montrer les différences entre l' année en cours et l'année précédente Et nous allons l' avoir en pourcentage afin de montrer le KPI Allons-y et créons un nouveau champ calculé, que nous appellerons le pourcentage de différence des ventes. Le calcul peut être très simple, nous allons donc soustraire l'année de ventes en cours de l' année de ventes précédente Mais maintenant, puisque nous voulons le présenter en pourcentage, nous devons le diviser par l'année précédente. Ajoutons les parenthèses de début et de fin divisées par la somme de l'année précédente. Nous obtiendrons ainsi le pourcentage des différences entre l' année en cours et l' année précédente pour les ventes. Allons-y et appuyons sur OK. Et c'est avec cela que nous avons obtenu nos nouveaux champs calculés. Et maintenant, ce que nous allons faire, changer le format en pourcentage. Cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Passons ensuite aux propriétés par défaut, formats numériques, et passons maintenant au pourcentage. Et n'ayons qu'une seule décimale. Allons-y, d'accord. Maintenant, pour afficher l'année de ces valeurs, supprimons l'année. Maintenant, allons vérifier la valeur des différences entre l' cours et l'année précédente. Et avec cela, comme vous pouvez le constater, les différences entre l'année en cours et l'année précédente sont d' environ 29 %. Encore une fois, nous pouvons vérifier notre paramètre pour voir si tout fonctionne bien. Passons donc à 2023. Comme vous pouvez le constater, la différence n'est plus que de 20 %. D'accord. Avec nous, nous avons donc presque tout ce dont nous avons besoin pour augmenter nos tarifs. Je vais donc appeler cette première feuille un test afin de tester les données. C'est pourquoi nous allons créer une nouvelle feuille de travail, KPI Sales. Et nous pouvons commencer à établir nos barèmes de tarifs. Alors maintenant, si vous regardez notre casquette, notre KPI le premier élément sera le pantalon les gros chiffres et le second sera la gamme Spark. Ici, nous avons deux options. Soit nous allons créer une feuille dédiée pour chaque section, soit nous allons tout créer sur une seule feuille, comme l'ensemble du QBI une seule feuille. Et c'est ce que nous allons faire. Donc, ce que nous allons faire dans le titre, ce sera la poêle. Nous allons donc mettre toutes les informations du pan dans le titre, puis dans la vue. Nous allons construire notre gamme Spark. Commençons d'abord par les casseroles. Ce dont nous avons besoin pour information c'est de l'année des ventes en cours. Allons-y et abordons les détails. Ensuite, la deuxième information dont nous avons besoin est la différence des ventes. Passons donc également aux détails ici. Et c'est tout pour le moment. Passons maintenant au titre et commençons à créer le pan, double-cliquez sur le titre. Et maintenant, dans la première ligne, nous allons donner le nom de la mesure. Ce sera donc le total des ventes. Et puis la deuxième information, ce seront les ventes de l'année en cours. Passons donc à Insérer ici et ajoutons la somme des ventes de l'année en cours. Et la troisième information portera sur les différences. Donc, une nouvelle gamme. Allons-y et ajoutons notre calcul, la différence des ventes. Maintenant, allons appuyer sur une ligne pour voir les informations. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant le total des ventes. Nous avons également le nombre total de ventes pour cette année. Au bout du compte, nous avons des différences. Nous allons donc maintenant commencer à formater ce plan. Donc, ce que nous allons faire, c'est passer ici au total des ventes. Faisons-en le livre de couverture de Tableau. Alors allons-y et réduisons-le encore un peu à 14. Maintenant, l'année prochaine, nous allons passer au total, faire en sorte que ce soit vraiment grand. Sélectionnons-le. Mettons la police en gras. Tableau Bold. Ensuite, augmentons la police jusqu'à, par exemple, 2022, et mettons-la également en gras. Ici, nous devons vraiment le faire vraiment grand, allons-y et appuyons sur Appliquer. Juste pour vérifier les chiffres, comme vous pouvez le constater, un total de ventes petit, puis un gros chiffre, ce qui est vraiment génial. Maintenant, pour le suivant, nous pouvons aller le sélectionner. Choisissons, par exemple, le demi-bloc Tableau, puis fixons la taille 220 Ensuite, nous allons ajouter. Cela prend son envol par rapport à l'année précédente. Très bien, allons-y et appuyons sur Appliquer. Maintenant, tout semble aller bien. Ces informations ne sont pas vraiment pertinentes à montrer. Nos données sont très audacieuses. Passons donc ici et rechangeons les polices sur Tableau Po et changeons également la couleur. Quelque chose comme ici, vraiment gris clair. Comme vous pouvez le constater, tout semble aller bien. Maintenant, changeons la couleur et le format du texte car il s'agit pas d'informations vraiment pertinentes. Nous allons donc aller ici et le remplacer à nouveau par Tableau Pok Passons ensuite à la coloration et faisons que cela ressemble un peu au gris clair. Allons-y et frappons, OK. Maintenant, vous pouvez voir que notre poêle est vraiment jolie. Allons-y et frappons. OK. Ce que je vais faire, c'est juste changer le format des ventes totales, n'est-ce pas ? Cliquez sur l' année de vente en cours, puis passons au format. Ensuite, au lieu d'avoir l'axe, passons au volet et passons au format des nombres. Passons au nombre personnalisé, supprimons les nombres décimaux, prenons l'unité 1 000 pour faciliter la lecture et ajoutons le signe dollar dans le préfixe Maintenant, les choses semblent plus professionnelles. Nous avons donc le signe du dollar et le chiffre est arrondi à 2000. Bien, et maintenant, qu' est-ce qui manque dans notre KPI ? Si vous regardez le Mok up, nous avons décidé d' ajouter le KPI simple Nous avons besoin d'une icône pour indiquer si les ventes sont en hausse ou en baisse. Pour ce faire, nous allons étudier les différences et modifier les formats. Passons donc aux différences entre les formats. Passons ensuite au format des nombres ici. Et passons à la personnalisation. Ensuite, nous allons ajouter le format suivant afin d'indiquer le PI. Je vais également laisser ce format dans la description afin que vous puissiez le copier-coller. Voici ce que nous constatons, si le pourcentage est un chiffre positif , il augmentera. S'il s'agit d'un nombre négatif, il peut être inférieur. Et bien sûr, si vous voulez ajouter plus de décimales au pourcentage, vous pouvez aller ici et ajouter zéro Comme vous pouvez le voir, une fois que j'ajoute zéro, le format peut changer. Mais maintenant, je voudrais n'avoir qu'une seule décimale. C'est bon, c'est tout. Comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons un groupe très professionnel où nous avons enregistré le total des ventes de l'année en cours. De plus, nous avons les différences entre l'année en cours et l'année précédente en utilisant un très bon IP. Bien sûr, nous pouvons aller le tester. Allons-y et affichons le paramètre sur le côté droit. Passons, par exemple, à 2022. Et comme vous pouvez le constater, tout change parfaitement, 2021. Et maintenant, vous pouvez voir que la flèche est vers le bas parce que l'année précédente était plus élevée que l'année en cours, parfaitement . Avec cela, comme vous pouvez le voir dans le titre, nous avons créé le pan. Maintenant, la prochaine étape que nous allons passer est de créer la ligne d'étincelle. Très bien, alors maintenant allons-y et construisons notre gamme Spark. Ce sera basé sur les mois, n'oubliez pas les exigences. Il s'agit d'afficher les ventes actuelles en fonction du mois, puis de les comparer aux ventes de l'année précédente. Allons-y donc d'abord et passons le paramètre à 2023. Et allons-y et inscrivons la date de notre commande dans les colonnes. Et maintenant, ce que nous allons faire, au lieu de passer à des années, passons à des mois. Ensuite, nous pourrons aller prendre la première mesure. Ce sera l'année en cours pour les ventes. Mettons-le dans les rangées. Et maintenant, au lieu d' avoir une ligne discrète, j'aimerais l' avoir sous forme de ligne continue. Passons donc aux mois de notre année, non ? Cliquez dessus et mettez-le en mode continu. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est le comparer à l'année précédente. Pour ce faire, allons consulter les ventes des années précédentes. Maintenant que les deux graphiques seront des graphiques linéaires superposés , nous allons utiliser les noms et les valeurs des mesures. Déposons-le donc sur l'axe d'ici. Maintenant, vous remarquerez peut-être que nous avons Brock dans notre poêle. Nous avons donc ici un intervalle entre la valeur la plus basse et la valeur la plus élevée. n'est pas ce que nous voulons, mais nous le réglerons plus tard. Ne t'inquiète pas pour ça. Alors maintenant, continuons à nous concentrer sur les lignes d'étincelles afin d'avoir nos deux lignes. Il manque maintenant de mettre en évidence la valeur la plus élevée et la valeur la plus basse de l'année en cours. Maintenant, pour placer ces deux cercles au-dessus de notre champ de vision, nous devons passer à une autre mesure. Mais il faut d' abord le calculer à l'aide de champs calculés. Créons donc un nouveau champ calculé, que nous appellerons le minimum maximum des ventes. Nous allons donc maintenant rechercher les valeurs les plus élevées et les plus faibles des ventes. Pour ce faire, nous allons vérifier une condition à l'aide des instructions FL. Commençons donc par le premier. Nous allons dire si la somme de l' année en cours et du présent nous allons vérifier si cette valeur est la plus élevée de toutes les autres ventes en cours. Donc, ce que nous allons faire, c'est utiliser les fonctions de Window et Max puisque nous recherchons la valeur la plus élevée. Et puis, à l'intérieur, nous comparons toutes ces années en cours, l'année des ventes en cours. Maintenant, nous vérifions simplement si vous avez la valeur la plus élevée, c'est vrai, alors que peut-il se passer alors ? Afficher la valeur des ventes de l'année en cours. Cela signifie que si vous êtes la valeur la plus élevée, montrez-vous. Afficher la valeur. Sinon, nous allons rechercher la valeur la plus basse, LF. Nous allons prendre les mêmes choses, d' une partie de l'année en cours. Mais maintenant, au lieu de window max, nous allons utiliser window. Je vais juste tout copier d' ici et remplacer le maximum par moi. Maintenant, que peut-il se passer si vous êtes la valeur la plus basse ? Nous allons faire la même émission vous-même. Nous allons donc également montrer la valeur de l' année en cours pour les ventes. Sinon, nous ne voulons voir aucune valeur. Donc, ce que nous allons faire, c'est dire, c'est tout, le calcul est valide, allons-y et prenons. Ok, nous l'avons comme nouveau champ, mais j'aimerais tester la valeur pour savoir s'il fonctionne au lieu de la renvoyer maintenant au visuel. Passons à une autre feuille. Passons à l'autre date pour la rose. Passez au mois. Je veux juste vérifier si tout va bien. Examinons les ventes de l' année en cours. Maintenant, avec cela, nous avons les ventes de chaque mois. Et maintenant, prenons le nouveau champ calculé, le minimum maximum, et déposez-le ici. Maintenant, regardons le tableau. Quelle est la valeur la plus faible ? Ce sera le mois de février. Comme vous pouvez le voir, nous avons la valeur minimale et quelle est la valeur la plus élevée ? C'est le mois de novembre. Maintenant, comme vous pouvez le voir, ce calcul fonctionne ici. Je vous recommande , si vous créez quelque chose de compliqué, d'aller toujours tester sur la table pour voir les chiffres avant de les transformer en cercles ou en lignes. Ces tables, nous pouvons les valider. Peter, revenons à nos ventes QBI et saisissons notre nouvelle valeur, les ventes Minmax, et déplaçons-la dans les rangées Cela nous a permis d'obtenir nos nouveaux graphiques parce que nous avons une nouvelle mesure ici. Nous l'avons également dans l'onglet Marquer comme nouveau pour le Minmax. Passons maintenant à cet onglet afin configurer le Minmax au lieu de l'automatique Nous voulons avoir, nous allons aller un peu plus vite afin de voir les cercles que nous avons ici, le minimum et le maximum. Passons maintenant au premier graphique. Nous allons donc le changer ici et nous assurer qu'il ne s' agit pas d'une ligne automatique , car nous allons utiliser X et fusionner ces deux graphiques en un seul. Pour ce faire, nous allons utiliser le double axe. Cliquez avec le bouton droit sur le Minmax ici, utilisez le double axe Sur le côté droit, et peut-être juste le cacher du côté droit ici. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant ces cercles en haut de nos graphiques linéaires. Nous mettons ainsi en évidence la valeur la plus élevée et la plus faible de notre gamme Spark. Nous avons maintenant notre ligne d'étincelles, mais revenons maintenant à notre poêle et réparons-la. Comme vous pouvez le constater, nous avons une gamme. Et c'est parce que dans la vue, nous utilisons le mois comme champs continus et le tableau qui va le transformer en fourchette. C'est l'inconvénient d'avoir dans un même graphique tous les éléments liés à ce que nous pouvons faire les uns aux autres. Nous allons y remédier en procédant comme suit. Maintenant, pour résoudre ce problème, nous allons utiliser une astuce pour cela soit réparé et qu'il ne réagisse pas aux choses que nous avons en vue. Allons-y et double-cliquez sur le premier. Et nous allons ajouter à la fin, Prackets. Ajoutons-le également à la fin , au début. Et allons-y et partons. OK. Et comme rien n' est changé, nous devons entrer dans le titre et modifier des éléments, mais continuons à changer ces éléments. Passons au second, double-clonez Pcketstends Ajoutons-le au début. Alors allons-y et partons. OK. Maintenant, voici le prochain conseil : nous allons entrer dans le titre et commencer à le corriger. double. Et comme vous pouvez le constater, manque des champs car pour Tableau, il s'agit de nouveaux champs côte à côte. Je vais ajouter la somme des ventes de l' année en cours. Ensuite, je vais supprimer les champs manquants. Il en va de même pour le second. Nous allons ajouter ces différences. Et supprimez également le champ manquant. Nous devons recommencer à changer la couleur rouge parce que c'était un avertissement. Et ajoutons-le également comme plaque pour le second. Très bien, alors allons-y et partons. D'accord, comme vous pouvez le voir, tout tourne autour de zéro et nous avons de nouveau notre plan. Très bien, donc avec ça, nous avons construit notre graphique. Et la prochaine étape est que nous allons le formater afin d'en faire un beau graphique, n'est-ce pas ? Et cela inclut beaucoup de choses comme supprimer les lignes, supprimer les notes, supprimer les en-têtes, les axes, ajouter de la couleur, tout simplifier, n'est-ce pas ? Commençons donc par les choses les plus simples où nous allons supprimer ces grilles et ces lignes Alors, faites un clic droit sur l'espace vide, passez au format. Ensuite, nous allons passer sur le côté gauche . Passons aux files d'attente. Faisons en sorte que les lignes zéro soient nulles. Passons aux rangées. Retirez également la grille. Comme vous pouvez le constater, il n' y a aucune ligne au milieu. Passons au réseau ici. Passons aux draps et commençons à tout enlever comme n'importe quelle ligne devrait l'être. Aucune. Avec cela, nous supprimons tout ce qui se trouve dans notre réseau. C'est bon. Comme vous pouvez le constater, nous avons nettoyé toutes les lignes de nos graphiques et tout semble vraiment propre. À l'étape suivante, nous allons travailler avec les axes et les en-têtes. Allons-y et retirons l'axe ici. Alors, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et supprimons l'en-tête. Maintenant, nous pouvons nous demander pourquoi nous supprimons beaucoup de choses. Et c'est parce que dans les tableaux de bord, si vous ajoutez de nombreuses formations, vous allez distraire les utilisateurs. Et ils ne se concentreront pas sur ce qui est important, à savoir montrer les tendances qui se dessinent à l'intérieur de la vue. Nous devons donc réduire beaucoup d'informations et ne présenter que les informations pertinentes. Donc, ici, nous devons vraiment être très minimalistes dans le design. Il ne reste donc plus que les mois passés ici. Conduite donc de manière critique. Passons à la modification car nous voulons en supprimer le titre, alors supprimons-le également. Nous allons indiquer que ces informations sont des mois, correctement conduites et formats. Passons ensuite aux dates d'ici et prenons des abréviations Vous pouvez voir maintenant que nous avons les abréviations de chaque mois. Allons-y et clarifions-le. L'objectif est donc maintenant de le montrer aux utilisateurs. Cette limite de parc est basée sur les mois et nous ne voulons pas afficher toutes ces informations. Il suffit donc de n' afficher que quelques valeurs. Je voudrais donc maintenant ne montrer que les mois de janvier et décembre. Supprimez toutes les autres informations. Donc, une fois que vous verrez que nous sommes en janvier et décembre, vous comprendrez immédiatement que cela dépend des muscles. Donc, ce que nous allons faire, c'est modifier à nouveau le X et changer le X. Passons aux cases à cocher ici et passons à corrigé. Maintenant, nous allons changer de coche. Cela va donc commencer à partir de janvier et afficher la valeur de décembre après un intervalle de 11 valeurs. Il peut afficher le mois dernier. Comme vous pouvez le voir, nous vous présentons le mois de janvier. Et seul le mois de décembre, et tout ce qui se trouve entre les deux, n' est pas affiché. Alors c'est tout. Allons-y et fermons-le également. Nous avons ces nuls. Allons-y et retirons-les. Cliquez donc avec le bouton droit de la souris et masquez les indicateurs. Comme vous pouvez le constater, nous avons tout nettoyé et nous n'avons que les graphiques linéaires, et nous indiquons ici que c'est basé sur le mois. Il ne reste plus qu'à colorier nos cartes. Donc, comme je l'ai dit, je ne choisis ici que quatre couleurs. Nous avons donc ici nos couleurs de base. Mais maintenant, allons-y et modifions ces informations. Alors maintenant, nous allons le faire, nous allons changer les lignes. Passons aux lignes ici et commençons à travailler sur la coloration. Elle se colore maintenant. Nous aimerions que l'année des ventes en cours soit très gris foncé. Et l'année précédente sera comme en arrière-plan en gris clair. Pour cela, allons-y et double-cliquez sur la première valeur. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est ajouter nos couleurs à la place des couleurs personnalisées ici. Afin de ne le configurer qu'une seule fois et de continuer à l'utiliser dans tous les autres graphiques, commençons à configurer les couleurs. Cliquons sur la première vente ici. Assurez-vous donc de le sélectionner. Alors faisons-en quelque chose comme ici, un gris très foncé. Ensuite, nous allons ajouter des couleurs personnalisées. Alors, cliquons dessus . Donc, comme vous pouvez le voir, nous avons défini la première couleur. Et allons-y et appuyons sur OK. C'est ainsi que nous avons défini la première couleur. Passons aux soldes de l'année précédente et créons une nouvelle couleur. Passons donc au sceau qui se trouve en dessous. Et faisons-en quelque chose comme ici. Ce sera le gris clair. Et allons-le plus léger. C'est bon. Quelque chose comme ça. Ajoutons des couleurs personnalisées et appuyons sur. OK ? C'est bon. Alors maintenant allons-y et allons-y. OK. Et avec cela, comme vous pouvez le constater, l'année en cours sera la noire ou le gris très foncé. Et en arrière-plan, nous avons les ventes de l'année précédente. Alors maintenant, nous allons changer la couleur de ces deux cercles. Passons donc au Minimax et aux Marks ici. Et réalisons les ventes minimales en gardant contrôle et en mettant le cap sur les couleurs Très bien, passons maintenant aux couleurs dans les couleurs. Maintenant, au lieu de l'automatique, allons-y et passons en mode personnalisé ici, le dernier. Ensuite, nous allons changer les étapes en deux étapes seulement. Nous allons donc maintenant commencer par la bonne couleur, où nous allons définir la valeur maximale. Allons donc à l'intérieur. Maintenant, nous pouvons définir notre troisième couleur. Cliquons donc sur Empty Sale ici. Et ajoutons le code de notre troisième couleur, le turquoise. Très bien, alors allons-y et ajoutons des couleurs personnalisées ici. Comme vous pouvez le voir, nous avons notre troisième couleur. Cliquons sur OK. Maintenant, nous devons définir la couleur de gauche. Ce sera la valeur moyenne. Cliquez donc sur Arts, et nous allons définir notre quatrième couleur. Cliquez sur la cellule vide ici. Ajoutons le code de l'orange, puis ajoutons-le aux couleurs personnalisées. Et avec cela, nous avons nos quatre couleurs que nous pouvons utiliser dans tous nos graphiques au sein de ces projets. Appuyons sur OK. Et cliquez sur OK. Comme vous pouvez le voir, nous avons obtenu nos deux cercles, la valeur la plus élevée, la valeur moyenne, en utilisant notre couleur. Maintenant, la dernière touche que je vais ajouter à ce graphique est de réduire l'opacité de ces deux cercles Passons aux couleurs ici et réduisons-le de 100 à environ 70 %. Très bien. Passons maintenant à l'étape suivante après le formatage de nos graphiques, à savoir ce que nous allons faire, c'est passer à info-bulle. Si vous passez la souris n'importe où dans les lignes, vous pouvez voir que nous avons une infobulle et que ce n'est pas vraiment sympa. Comme vous pouvez le constater, cela ressemble à calculs et n'est pas lisible par l'homme. Ce que vous allez faire maintenant, c'est nous qui allons modifier ces informations. Pour ce faire, passons à l'infobulle située dans les marques, puis nous allons placer cette case ici. Nous pouvons voir dans cette fenêtre que c'est très similaire à modification d'un titre ou de n'importe quel texte dans Tableau. Vous avez ici deux types de texte différents. Celui qui n'est pas surligné sera statique, et celui qui est surligné avec ce fond gris clair. Cela va venir des charts. Ce que nous allons faire, c'est supprimer toutes ces informations et commencer à créer notre infobulle. Commençons par le premier, les ventes, puis nous repartirons. Ensuite, nous allons ajouter le mois. Nous allons passer ici dans les encarts, puis insérer les dates de commande mensuelles. Et ici, nous allons ajouter l'année en cours. Nous pouvons utiliser, par exemple, le baromètre de l'année sélectionnée, mais nous allons avoir un problème car nous allons afficher les ventes de l'année précédente pour cette année Afin d'afficher les années dans l'onglet de l'outil, nous allons créer des champs calculés. Fermons ceci et nous y reviendrons plus tard. Maintenant, il suffit de vérifier le tableau des outils. Comme vous pouvez le constater, nous allons avoir des ventes en mars, avril, etc. Nous n'avons donc pas beaucoup de formations. Mais maintenant, allons créer des champs calculés. Maintenant, nous allons l'appeler l'année en cours, donc ça va être vraiment simple. Il s'agira de la valeur sélectionnée par l'utilisateur dans le paramètre. C'est une année sélectionnée. C'est ça, d'accord ? Comme vous pouvez le constater, nous avons l' année en cours dans la base de données. Allons en créer un autre pour l'année précédente. L'année précédente. Et il en sera de même. Sélectionnez une année, mais cette fois, nous allons en soustraire un an Alors voilà, allons-y et frappons. OK. Mais maintenant, j'aimerais les changer en dimensions, car ce ne sont pas des mesures. Cliquez avec le bouton droit sur l'année en cours et modifions-la en dimension, comme pour l'année précédente. Allons les convertir tous les deux en dimensions. Très bien, nous allons maintenant aller chercher toutes les informations dont nous avons besoin dans l' infobulle dans cette boîte, ici dans l'infobulle Eh bien, l' année précédente, il suffit de le glisser-déposer en haut de cette boîte de dialogue. Allons montrer les informations sur les ventes en cours et les ventes précédentes et les différences entre elles. Très bien, nous avons maintenant toutes les informations dont nous avons besoin pour l'infobulle. Allons dans l'infobulle et commençons à la configurer. Allons ici maintenant. Au bout d'un mois, ce que nous pouvons faire, c'est tomber dans le coma. Et puis parlons de l'année. Ce sera donc l'année en cours. Celui-ci, par ici. Bien, après ça, doublons les points. Allons-y et insérons les ventes en cours. Insérer. Et maintenant, assurez-vous de sélectionner l' année de vente en cours. Celui-ci, par ici. Et pas celui qui a été réparé. Donc c'est comme si c'était réparé. Mais maintenant, nous aimerions afficher dans l' infobulle les ventes du mois en cours. Pour ce faire, nous allons sélectionner la somme des ventes de l' année en cours sans fixer de montant fixe. Alors allons-y et sélectionnons-le. Nous allons faire les mêmes choses maintenant que l'année précédente. Ventes de, nous allons les ajouter à nouveau le mois. Alors maintenant, nous allons faire les mêmes choses que l'année précédente. Les ventes de, nous allons en avoir à nouveau ce mois-ci, alors allons-y et profitons du mois. Allez, puis nous allons ajouter l'année précédente, donc ce sera celle-ci ici l' année dernière. Doubler les points. Et puis allons-y, on obtient les ventes de l'année précédente. OK, maintenant les informations suivantes, la prochaine ligne sera celle des différences de ventes. Disons des différences, puis deux points. Et maintenant, ajoutons ces différences ici. Encore une fois, assurez-vous de ne pas utiliser le correctif que nous avons dans le titre. Allons chercher la variable one, celle que nous avons ajoutée à partir des données. Douleur celle-ci. Très bien, les dernières informations que nous allons afficher dans notre infobulle sont les valeurs maximales minimales. Les ventes les plus élevées et les plus faibles, doublées de points. Allons prendre nos mesures. Ce seront les ventes de Minmax. Allons-y et sélectionnons-le. Très bien, ce sont donc toutes les informations que nous voulons ajouter dans notre infobulle Allons-y et appuyons sur OK. Et vérifiez les résultats. Par exemple, passons au belvédère d'ici. Nous pouvons donc voir que les ventes de l'année en cours pour le mois de novembre se situent à cette valeur. De plus, il peut être comparé aux ventes de l' année précédente pour le même mois. Ensuite, nous pouvons voir les différences de ventes et déterminer la valeur la plus élevée et la plus faible. Comme vous pouvez le constater, alors que nous passons à des mois différents, les valeurs contenues dans l' infobulle vont changer Alors maintenant, comme vous pouvez le constater, le format et le design de notre infobulle sont naturellement intéressants, n'est-ce pas ? Ainsi, par exemple, nous avons les milliers de points et tout ce qui est en gras. Ce n'est donc pas vraiment facile à lire non plus. L'alignement de ces informations est naturellement agréable. Nous pouvons donc maintenant le formater. Très bien, commençons maintenant par le formatage de l'année en cours et de l'année précédente. Passons à l' année en cours et prenons les propriétés par défaut, puis le numéro de format, nous allons le personnaliser. Réduisons également les nombres décimaux. Supprimer inclure le séparateur de milliers. Très bien, maintenant allons-y et appuyons sur OK. Et testons. Maintenant, comme vous pouvez le voir, 2023, il n'y a pas de point. Allons-y et faisons de même pour l'a 197. 5 tableaux de bord de build: Très bien, nous allons donc commencer à parler de la création des tableaux de bord La première étape consiste à planifier la structure et les conteneurs de notre tableau de bord. Très bien, commençons donc à dessiner la structure du conteneur Comme d'habitude, le premier sera le conteneur principal et ce sera un conteneur vertical. Ensuite, nous allons commencer de haut en bas. Nous avons donc d'abord un titre et deux boutons. Pour cela, nous pouvons inclure un conteneur horizontal où nous avons le titre et les boutons. Passons à autre chose, en dessous, nous avons les informations des QB. Nous avons donc des objets côte à côte ici. Encore une fois, nous allons utiliser un autre conteneur, un autre conteneur horizontal, afin de les avoir tous côte à côte. Ensuite, en descendant en dessous, nous avons les droits des graphiques. Il s'agit à nouveau de deux graphiques côte à côte, et nous utiliserons un troisième conteneur horizontal pour eux. C'est l' objet principal que nous avons à l'intérieur du conteneur vertical principal. Mais bien entendu, dans nos tableaux de bord, nous avons également de nombreux filtres Ce que nous allons faire, c'est créer un conteneur vertical dans lequel nous allons placer tous les filtres pour les tableaux de bord Mais ce conteneur sera en dehors du conteneur vertical principal et nous utiliserons les options flottantes. Ce conteneur vertical sera à l'extérieur du conteneur principal, le conteneur vertical. Pour cela, nous allons utiliser l'option de flottaison. Et aussi la possibilité de le cacher ou de le montrer. Je dirais que nous allons suivre ce plan, et c'est bien sûr le cas. Cela signifie que lorsque nous créons le tableau de bord, nous ajoutons parfois un conteneur supplémentaire pour organiser les choses. Nous ne couvrirons donc pas tout dans le plan à 100 %, mais nous couvrirons l'essentiel. Très bien, maintenant , nous avons un plan pour nos tableaux Allons l' implémenter dans Tableau. Très bien, maintenant allons-y et créons un nouveau tableau de bord appellerons tableau de bord des ventes. Alors maintenant, la première étape que je fais habituellement est de fixer la taille. Passons à la taille sur le côté gauche, passons de la plage à la taille fixe, puis passons à la largeur. D'habitude, j'opte pour les 1 200 et pour les hauteurs, on opte pour 800. OK, donc avec ça, nous avons assez d'espace blanc pour nos tableaux Et je commence généralement par le conteneur principal. Mais comme nous avons un conteneur qui va être masqué et affiché pour les filtres, je vais d'abord commencer par cela. Maintenant, pour créer ce conteneur vertical, j'ai un moyen rapide de l'attraper. Donc, ce que nous allons faire, c' prendre n'importe quelle feuille de travail Passons, par exemple, aux ventes de QBI. Faisons-le glisser vers le milieu. Comme vous pouvez le constater, la table peut créer automatiquement un conteneur vertical sur le côté droit où elle peut tout mettre à l'intérieur. Les paramètres, les filtres, les légendes, etc. Et c'est le contenant que nous pouvons utiliser pour nos filtres. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est le convertir en élément flottant ou en conteneur flottant. Pour ce faire, maintenez la touche Shift enfoncée , puis cliquez sur cette icône ici. Et puis déplacez-le. Comme vous pouvez le voir maintenant, c'est comme si vous le libériez et laissez-le tomber n'importe où. Maintenant, déplaçons-le jusqu'à la fin. Ce que nous allons faire, c'est supprimer ce graphique, car nous devons maintenant construire le conteneur principal. Allons-y et retirons-le. Et comme vous pouvez le constater, nous en avons toujours un sur le côté droit. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est aller colorer le contenant. Assurez-vous donc de sélectionner le conteneur ici. Passons à la mise en page. Et ensuite, allons voir le portier, faire la queue. Et puis choisissons n'importe quelle couleur. Par exemple, le violet aussi. Allons-y et mettons-lui un arrière-plan, peut-être aussi le violet. Nous pouvons voir que nous avons ici un conteneur, conteneur flottant sur le côté droit. À l'étape suivante, nous allons lui donner un nom. Nous en avons donc un ici dans la hiérarchie des articles. Passons au conteneur vertical. Cliquez dessus, puis donnons-lui le nom de Filtre. Filtre. Bien, nous avons maintenant notre premier conteneur. Revenons en arrière et créons le conteneur principal pour les tableaux de bord Revenons donc aux tableaux de bord et prenons un conteneur vertical pour le tableau de bord principal Dessinons-le donc ici au milieu. Et maintenant, nous allons y ajouter le colorant. Passons donc aux mises en page. Passons aux frontières, et prenons-le également sous forme d'orange. J'aimerais ajouter une couleur de fond pour cela. Prenons également l'orange : nous avons notre conteneur principal sur le côté gauche, vous pouvez voir que nous avons les inclinaisons puis le conteneur vertical Allons-y et renommons-le. Je vais juste m' attarder un peu ici, donc nous allons dire que vous êtes le conteneur principal. Très bien, passons à la prochaine étape où nous allons ajouter des planches afin d' avoir un espace réservé pour les éléments à l'intérieur Allons-y et ajoutons-en un. Et puis allons-y avec le premier conteneur à l'intérieur du conteneur principal. Nous avons le conteneur horizontal pour le titre. Prenons un récipient horizontal. Il suffit de le glisser-déposer ici, ci-dessous. Assurez-vous qu'il se trouve à l'intérieur du contenant principal. Faites-le avec soin. Très bien, nous avons donc notre conteneur horizontal. Allons y mettre du coloriage. Tracez la bordure, rendons-la également bleue pour l'arrière-plan. Utilisons-le en plus du bleu, bien sûr. Allons vérifier les choses ici. Nous avons le conteneur vertical, nous avons notre planche sur le dessus Ensuite, nous avons le conteneur horizontal. Allons-y et renommons-le. Vous êtes le conteneur du titre. Très bien, maintenant allons-y et mettons un peu de contenu. Donc, ce que nous avons, c'est un texte, alors suivons-le et déposez-le dans le conteneur horizontal. Supposons donc que vous soyez le tableau de bord des ventes. Nous formaterons le tout plus tard. C'est ça, allons-y. OK. Maintenant, comme vous pouvez le constater, notre conteneur peut être très petit. Allons l'agrandir un peu. Et maintenant, il faut ajouter les deux boutons. Passons aux navigations. Assurez-vous de l'ajouter à l' intérieur sur le côté droit. Bien, parce que c'est un conteneur horizontal, allons-y et déposez-le. Et il nous en faut un autre. Allons-y et déposez-le également, sur le côté droit ou au milieu. Peu importe. le moment, allons-y rapidement et vérifions la mise en page pour assurer que tout va bien. À l'intérieur du titre, nous avons un texte puis deux boutons, des notes. Passons maintenant au contenu suivant. Nous allons avoir un autre conteneur pour la clé. Revenons aux tableaux de bord, prenons le conteneur horizontal et veillons à placer sous le premier conteneur Frottons-le ici. Et maintenant, assurez-vous de cliquer dessus. Et allons-y ajouter le colorant. Ce sera donc une ligne comme nous allons p, l' arrière-plan le sera également. Plus. Très bien, maintenant, à l'étape suivante, nous allons lui ajouter à nouveau un nom. Allons donc à l'intérieur. Tu es le contenant des clés. OK, maintenant allons-y et ajoutons du contenu à l'intérieur en utilisant les planches. Donc, la première planche, assurez-vous de la laisser tomber. Deuxième conteneur horizontal, et maintenant nous l'avons très petit, allons-le étendre. Alors, prenons-en un autre. Assurez-vous de le mettre du bon côté maintenant que nous avons deux planches. Et allons-y et prenons le troisième sur le côté droit où nous avons nos trois commandes passées pour les KPI Encore une fois, je reviens toujours à la mise en page pour vérifier que tout va bien. Comme vous pouvez le voir, ces trois planches sont à l'intérieur du QBI, tout est propre Revenons maintenant au tableau de bord et ajoutons le dernier conteneur pour les graphiques. Nous allons donc aller chercher à nouveau un conteneur horizontal. Déposez-le en dessous de celui du milieu. Allons-y et ajoutons-y un peu de colorant. Passons donc à la mise en page. Nous ajoutons une bordure bleue et un arrière-plan pour cela. Maintenant, allons-y et donnons-lui un nom. Vous êtes le conteneur des cartes. OK, maintenant allons-y et ajoutons quelques planches pour y mettre du contenu Donc, la première planche à l'intérieur, et maintenant nous l'avons très petite, allongeons-la ainsi que la deuxième planche sur le côté droit Nous avons maintenant deux emplacements pour nos graphiques. Passons à la mise en page et vérifions-le. Comme vous pouvez le constater, les deux planches se trouvent sous les cartes Très bien, avec ça, nous avons les trois conteneurs pour notre contenu. Allons retirer la première planche. Comme nous n'en avons plus besoin, nous l'avons ici. Allons le dessiner avec nous. Nous avons jeté les bases, la structure de notre tableau de bord. Nous avons donc le conteneur pour le titre. Nous avons les trois KPI, puis également une place pour les deux graphiques Nous avons ici sur le côté droit notre conteneur flottant pour les filtres. D'accord, comme vous pouvez le voir, c'est vraiment facile. Faites-le lentement, étape par étape, vérifiez tout. Donnez-lui un nom. Ne vous précipitez pas. Très bien, c'est tout pour cette étape. Passons enfin à l'étape où nous allons tout assembler et placer tout assembler et placer le contenu dans notre tableau de bord. OK, alors maintenant allons-y et mettons tout notre contenu dans nos tableaux Ne vous inquiétez pas pour les filtres. Nous allons le faire à la fin. Commençons donc par les KPI, non ? Nous allons donc prendre le premier, le KPI des ventes Assurez-vous de le placer près des planches. Ensuite, allons prendre le second à côté, ainsi que la quantité à côté. Passons donc à la mise en page pour tout vérifier. Comme vous pouvez le voir, nous avons ce conteneur pour les KPI, et à l'intérieur, nous avons nos trois KPI Maintenant que nous n'avons plus besoin de planches, commençons à les supprimer. Très bien, alors continuons et intégrons les autres graphiques dans nos tableaux Prenons la sous-catégorie, assurez-vous d'être à l'intérieur du troisième conteneur horizontal, alors déposez-la ici Et puis le dernier graphique sera celui des tendances hebdomadaires. Déposons-le côte à côte ici. Passons donc aux mises en page et vérifions-nous que le conteneur horizontal pour les graphiques contient nos deux graphiques et les deux planches Allons retirer les planches. Génial. Vous pouvez maintenant vérifier à nouveau notre structure dans la hiérarchie des articles pour voir que tout devrait ressembler à ceci. Nous avons le conteneur principal, dans lequel se trouvent trois conteneurs horizontaux. Le titre doit comporter le titre et les deux boutons. Ensuite, le KPI doit avoir les trois KPI. Le graphique devrait contenir les deux graphiques. Si vous l'avez comme ça, cela signifie que tout est propre jusqu'à présent et que nous allons bien. Très bien, les gars, c'est tout pour cette étape. Le contenu principal se trouve dans notre tableau de bord et c' était très simple et rapide. Maintenant, à l'étape suivante, les choses vont devenir intéressantes : nous pouvons commencer à formater, colorier, à positionner les éléments afin d'avoir un tableau de bord propre et professionnel. Bien, commençons maintenant à formater notre tableau de bord. La première étape consiste à nous assurer que notre contenu est réparti uniformément dans chaque contenant. Passons au conteneur KPI ici. Assurez-vous de le sélectionner. Passons à la petite flèche. Et cliquons sur Répartir le contenu de manière uniforme. Très bien, alors passons à la suivante. Comme vous pouvez le constater, ces deux graphiques ne sont pas répartis de manière uniforme. Sélectionnons le conteneur, passons aux options les plus nombreuses et répartissons uniformément. Cela nous permettra d'obtenir un alignement équitable pour tous les graphiques. Nous ne le ferons pas pour le premier conteneur car le titre devrait être plus grand que les modèles d'unification. Commençons de haut en bas. Commençons par le titre. Regardons le titre ici et commençons à le formater. Nous allons donc l'appeler tableaux de bord des ventes. Et ensuite, créons un pipeline. Et puis prenons l'année, l'année en cours que l'utilisateur sélectionne. Ce que nous allons faire, c'est passer aux encarts. Et ajoutons notre paramètre. Maintenant, allons-y et changeons les faces avant. Sélectionnons tout et faisons-en, par exemple, 24. Maintenant, allons-y et changeons la couleur. Passons donc aux couleurs et choisissons notre couleur, non ? Alors allons-y et choisissons la plus sombre pour l'année. Utilisons-le comme support Tableau. Et choisissez l'autre couleur qui récuse. Très bien, nous avons donc notre titre. Allons-y. OK. Et regarde à quoi ça ressemble. Oui, je trouve que ça a l'air bien. Rendons-le un peu plus petit. C'est tout pour ces deux conteneurs. Maintenant, allons vérifier les modèles. Nous devons nous assurer que ces modèles ont exactement la même taille, ce qui est très difficile à configurer Donc, ce que nous allons faire, c'est aller chercher un mini-contenant horizontal pour y mettre ces deux patoms et le répartir uniformément afin d'obtenir une taille parfaite Passons aux tableaux de bord et achetons un conteneur horizontal Assurez-vous de le déposer sur le côté droit où nous avons un petit contenant, agrandissons-le un peu pour le voir. Je vais juste supprimer des trucs maintenant. Nous allons y déplacer ces motifs. Mettons-le dedans. Nous allons choisir le second et le mettre du bon côté. Bien sûr, allons-y vite et vérifions que tout va bien. Maintenant, laissez-moi fermer toutes ces informations. Nous sommes le titre, nous avons notre titre, puis nous avons le mini-conteneur horizontal. À l'intérieur, nous avons les deux motifs. Très bien, super. Maintenant, allons-y et répartissons le tout uniformément. Passons au conteneur horizontal. Permettez-moi de lui donner rapidement un nom. Vous êtes le conteneur horizontal des motifs. OK, parfait. Et allons-y et distribuons ce contenant uniformément. Assurez-vous donc de sélectionner le conteneur horizontal. Passons aux options et distribuons le contenu Evinlyow. Comme vous pouvez le constater, ces deux boutons auront exactement la même taille lorsque je les réduis ou que je les agrandis, ils auront tous deux exactement la même taille. Rendons-le un peu plus petit. Maintenant, changeons le design de ces boutons. Cliquez donc sur le premier. Modifions le bouton. OK. Supposons maintenant que le premier bouton soit destiné aux tableaux de bord des ventes, alors sélectionnons-le Ce seront les tableaux de bord des ventes. Maintenant, allons-y et donnons-lui un titre ou un nom. Ce seront des tableaux de bord des ventes. Passons maintenant au formatage des polices. Ça va être blanc, donc tout va bien. Passons à l'arrière-plan. Choisissons nos couleurs. Passons donc à plus de couleurs et choisissons notre pluekey. Quoi d'autre ? Revenons-en aux polices et faisons-en dix au lieu de 12 . bon, alors c'est tout. Allons-y et frappons. OK. Maintenant que nous avons configuré le premier bouton, passons au second. Allons-y et appuyons sur le bouton. Maintenant, comme nous n'avons toujours pas ce tableau de bord client, nous ne pouvons pas le sélectionner. Mais je veux quand même le formater. Passons à la police de caractères, faisons-en dix, et cette fois je vais en faire une plaque. Et donnons-lui un titre. sera le tableau de bord du client Pour l'arrière-plan, ce sera le blanc, et ajoutons-y une bordure pour que ce soit la ligne, peut-être quelque chose comme ça, puis du gris. OK. Ajoutons maintenant un pourboire. Il va accéder au tableau de bord personnalisé. OK. Vérifions-le. OK. Comme vous pouvez le constater, le deuxième bouton est gris car nous n'avons sélectionné aucun tableau de bord. Donc, une fois que nous aurons un tableau de bord, il sera blanc. Maintenant allons-y et agrandissons-le un peu. Sélectionnez le contenant, agrandissez-le un peu. OK, c'est ça. Nous y reviendrons plus tard une fois que nous aurons le tableau de bord client. Très bien, c'est tout pour le moment. Pour le premier conteneur, ce que je vais faire, c'est supprimer la couleur de fond du conteneur. Nous allons sélectionner le titre. Supprimons la bordure, ainsi que la couleur d'arrière-plan. Disons-le comme s'il n'y en avait aucun. C'est bon. Passons maintenant à la suivante. Nous avons nos QB. La première chose que je vais faire, c'est de l'agrandir un peu, peut-être dans un endroit comme celui-ci. Ensuite, ce que nous pouvons faire, ajouter la couleur de fond. Donc, comme vous pouvez le voir, nous avons ici la couleur blanche. Mais ici, nous n'avons pas de coloriage pour le titre. Pour ce faire, cliquons sur chacun d'eux, puis passons à l'arrière-plan, rendons-le blanc. Ensuite, au suivant, et au troisième, il sera également blanc. Bon, maintenant nous avons une grosse carte ou un QBI pour toutes ces informations, pour chacune d'entre elles. Très bien, maintenant, la prochaine étape est de supprimer le colorant de ce contenant. Supprimons donc le portier et supprimons également l'arrière-plan. Bien, commençons maintenant par le premier conteneur ici. Ce que je vais faire, c'est tout aussi bien ajouter une couleur de fond pour ces deux graphiques, qui sera le blanc. Maintenant, comment configurer ces éléments ? Nous avons toujours ce contenant qui me dérange vraiment Allons-y et sélectionnons le conteneur entier. Déplaçons-le vers le haut ici. Passons ensuite à d'autres options. Et nous allons sélectionner celui-ci. Ajouter le bouton Afficher le bouton masqué. Cliquons dessus. Une fois que vous faites cela, vous obtiendrez une petite icône pour afficher et masquer l'ensemble du conteneur. Ce que nous allons faire, c'est le cacher. Cliquez à nouveau sur le bouton Options et masquez-le. Maintenant, l'ensemble du conteneur se trouve à l'intérieur de cette icône. Je vais juste le placer ici pour travailler sur nos cartes. Très bien, maintenant, je voudrais passer à la prochaine étape dans chaque graphique et m' assurer qu'il correspond à l'ensemble de la vue. Passons à la première. Vous pouvez le vérifier d'ici, vous pouvez voir qu'il s'agit d'une vue complète. Le suivant aussi, le troisième et comme vous pouvez le voir, ce sont des standards. Allons-y et passons à la vue complète. Et il en va de même pour les tendances hebdomadaires, nous avons une vue d'ensemble. Nous veillons à ce que Tableau utilise la totalité de l'espace et nous pouvons agrandir un peu également l'agrandir un peu, car il nous reste encore un peu d'espace. Passons donc au milieu et agrandissons un peu les KiByes afin d'utiliser tout l'espace blanc Très bien, nous avons donc un positionnement parfait pour chaque graphique. J'en suis vraiment content. Très bien, maintenant, nous allons passer à l'étape suivante : ajouter de belles légendes à nos palmarès. Maintenant, pour les premiers graphiques, nous devons donner les informations suivantes aux utilisateurs. Le gris foncé sera donc l'année en cours et la couleur de fond sera l'année précédente. Alors maintenant, je vais aller personnaliser. Légende. Je n' utiliserai pas celui qui provient de Tableau car je souhaite le personnaliser. Pour cela, nous allons créer rapidement un graphique pour la légende. Créons une nouvelle feuille et tout ce dont nous avons besoin est le texte de l'année en cours. Et l'année précédente, nous l' avons sous forme de champ calculé. Déplaçons l' année en cours vers le texte. Et aussi l' année précédente pour le texte. Maintenant, personnalisons ces informations. OK, maintenant nous allons commencer par le côté gauche, alors faisons l' alignement vers la gauche. Je vais commencer par les premières informations, l'année en cours, nous allons dire les ventes de l'année en cours, augmenter, et changer les fonds pour quelque chose comme un support également. La coloration, elle doit suivre le motif, le graphique. L'année des ventes en cours a été sombre. Allons choisir notre couleur foncée de l'année précédente, c'était la couleur claire. Faisons-le. Faisons en sorte que l'année en cours soit aussi audacieuse. OK, allons-y et testons-le. Allons-y et appliquons-le maintenant en public pour l'afficher sous forme de hachage car la taille est vraiment petite Alors allons-y et appuyons sur OK. Et nous pouvons passer aux normes et avoir une vue d'ensemble. Maintenant, nous pouvons le voir ici. Ventes de 2023 par rapport aux ventes de 2022. Maintenant, comme vous pouvez le constater, l'année en cours par rapport à l'année précédente. OK, il y a une chose qui me plaît naturellement, c' est d'y entrer et de supprimer les caractères gras. OK, donnons-lui un nom. Cela peut donc être le graphique des catégories de légendes qui se trouve. Passons maintenant à l'arrière du tableau de bord pour l'utiliser. J'aimerais maintenant avoir la légende entre le titre et le graphique. Nous ne pouvons pas le faire. Au lieu de cela, nous allons fabriquer un conteneur supplémentaire pour ces trois informations. Nous avons une légende , puis les graphiques. Comme je l'ai dit, encore une fois, nous ne pouvons pas tout planifier dès le départ. Au fur et à mesure que vous créez le tableau de bord, vous comprendrez les besoins et vous ajusterez les éléments. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est qu'au lieu d'avoir ce graphique, nous allons avoir un conteneur vertical à l'intérieur du conteneur horizontal. Prenons maintenant un conteneur vertical. Et la seule chose à faire, c'est de le faire ici, au milieu. Et ce que nous pouvons faire, c'est prendre le tableau, le mettre dans ce contenant, alors assurez-vous de le déposer dans ce contenant. Et bien sûr, allons-y rapidement et vérifions la mise en page où tout va bien, c'est-à-dire à l'intérieur des graphiques principaux inclinés Maintenant, au lieu des premiers graphiques, nous avons un conteneur vertical. Allons-y et donnons-lui un nom rapidement. Vous êtes le conteneur du graphique 1, disons. À l'intérieur, vous pouvez voir que nous avons maintenant nos graphiques, notre conteneur vertical commençant par un titre. Allons chercher un titre ou un texte par dessus. Et maintenant, nous allons lui donner le nom, Ventes et profits par sous-catégorie. Passons maintenant au formatage. Vous allez être un support de table en tant que police. Et puis la taille sera 14 et la couleur en noir. Alors allons-y et sélectionnons-le. OK, alors c'est tout. OK. Bien, cela signifie que nous n'avons pas besoin du titre de notre graphique, n'est-ce pas ? Cliquez dessus et masquez le titre. Super, alors maintenant nous pouvons enfin aller chercher les légendes. Mais maintenant, dans ce graphique, j'aimerais également avoir une légende sur le côté droit pour les bénéfices. Cela signifie donc que nous avons une légende à gauche et une légende à droite. Et pour ce faire, nous allons avoir un autre conteneur. Afin de mettre ces deux légendes côte à côte. Nous ne pouvons pas le faire actuellement car nous avons un conteneur vertical. Allons donc prendre un contenant horizontal et le mettre au milieu d'ici. Il suffit de le redimensionner pour sélectionner le conteneur et y mettre les premières légendes Bon, nous avons maintenant un titre pour la petite légende. Allons le cacher. Génial. Alors maintenant allons-y et réduisons tout. Très bien, nous avons donc de très belles légendes lesquelles nous racontons aux utilisateurs nous comparons les ventes de 2023 à celles de 2022. Très bien, alors maintenant allons-y et configurons la bonne légende. Nous devons dire aux utilisateurs qu'il s'agit informations sur les bénéfices et la couleur bleue indique les bénéfices. L'orange peut indiquer une perte. Pour cette légende, je vais simplement utiliser cet objet texte. Faisons donc glisser le texte et veillons à le placer dans ce mini-conteneur vers la droite. Nous allons donc d'abord indiquer l'année en cours. Passons aux encarts et prenons le paramètre, car ici nous n'avons le bénéfice que pour l'année en cours. Ensuite, nous allons dire, d'accord, un cercle, ce seront des bénéfices. Et dans un autre cercle, ça va être une perte. OK ? Maintenant, assurons-nous que la police est un support Tableau, ce sera un neuf. Et allons-y et assurons-nous que la couleur utilisée est la couleur foncée. Mais maintenant, changeons la couleur des cercles. Donc, le premier sera le bleu et la perte sera l'orange. Notre orange. OK. Alors maintenant allons-y, c'est bon, et testons-le. C'est bon. Alors maintenant, comme vous pouvez le constater, c'est vraiment gros. Allons-y et réduisons-le. C'est bon. Donc, avec cette légende, les utilisateurs peuvent voir immédiatement que nous parlons 20:23. Le bleu peut être les profits et les pertes peuvent être l'orange Très bien, je suis vraiment content du premier graphique. Bien sûr, nous avons toujours la coloration du fond. Passons à la mise en page et assurons-nous que tout est correct dans les conteneurs. Passons au graphique. Premièrement, comme vous pouvez le voir, nous avons un conteneur vertical, nous avons un texte, puis nous avons un conteneur horizontal pour les deux légendes. À l'intérieur, vous pouvez voir que nous avons les graphiques des premières légendes et le texte de la seconde. Ensuite, en dessous, nous avons nos graphiques. Si vous l'avez comme ça, vous me suivez correctement. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est donner une couleur de fond à l' ensemble du conteneur pour les premiers graphiques. Passons à l'arrière-plan et faisons-le en blanc. Avec cela, les utilisateurs auront l'impression que tout est dans une seule unité, dans un seul graphique. Très bien, c'est donc pour le premier graphique. Allons-y et faisons les mêmes choses pour le bon. Pour ce faire, allons-y et attrapons. Récipient. Mettons-le au milieu. Maintenant, avec ça, nous avons notre conteneur. Allons prendre notre graphique et le mettre dans le conteneur, le nouveau que vous avez créé. Maintenant que nous avons notre tableau dans le nouveau conteneur, allons vérifier la mise en page pour nous assurer que tout va bien. Passons aux graphiques. Nous avons le graphique 1, et le nouveau peut être pour le graphique 2. Allons-y et renommons-le. Vous êtes le conteneur du graphique 2. OK, à l'intérieur, nous avons notre tableau, tellement parfait. Cela signifie que nous allons aller chercher un objet texte et le déposer au-dessus de notre graphique dans le nouveau conteneur. Appelons cela Sales and Profits, Trends Time. Nous allons maintenant commencer à le formater. Allons également nous procurer le support Tableau. Je vais avoir 14 ans. Allons choisir notre couleur. Ce sera le titre le plus sombre qui portera exactement le même titre que celui de gauche. OK, le prochain conseil. Allons cacher l'ancien titre dans les graphiques. Ensuite, nous allons donner vie à nos légendes, il faut des objets. Mettons-le au milieu entre le titre et les graphiques. Nous allons le dire dans les légendes. Entrons un paramètre afin d'afficher l'année. Ensuite, nous allons avoir un cercle. Et nous allons dire que c'est ce qui précède. Et un autre sera ci-dessous. Maintenant, nous allons indiquer si la ligne est supérieure à indiquer si la ligne est la moyenne ou inférieure à la moyenne. Nous utilisons le colorant. Ce qui précède peut être le bleu. Allons-y et choisissons-nous. Et en dessous se trouve l'orange, notre couleur orange. Maintenant, ce que vous pouvez faire, c'est nous assurer que nous suivons la même police. Ce sera donc le support Tableau, et ce sera un neuf. bon, c'est tout. Allons-y et frappons. OK, je pense que nous avons raté le coloriage du 2023. Allons à l'intérieur et veillons à choisir la couleur foncée pour celui-ci. Très bien, appuyons sur OK. Nous avons maintenant une brève explication sur la coloration de notre graphique sur le côté droit. Maintenant, ce que nous allons faire, c' sélectionner l'ensemble du conteneur. Et nous allons changer la couleur d'arrière-plan en blanc afin de donner l' impression d'une unité unique dans les graphiques. Passons donc à la mise en page, passons à l'arrière-plan et choisissons la couleur blanche. Très bien, pour en avoir fini avec le conteneur de cartes et ce que nous pouvons faire, nous allons sélectionner le conteneur entier. Et supprimez la bordure ainsi que la couleur de fond. OK, alors maintenant, en regardant nos graphiques dans nos tableaux de bord, il nous manque encore certaines informations sur les Kpyes Nous devons présenter ici des légendes expliquant ces deux points ainsi que la coloration de ces deux lignes. Nous aurons donc quelque chose de très similaire aux légendes où nous allons dire 2023 contre 2022 afin d'expliquer ces deux lignes, puis nous pourrons expliquer ces deux cercles. Pour créer les légendes, nous allons passer à légende de la sous-catégorie. Et allons-y et dupliquons-le. Donnons-lui un nom qui pourra imiter la légende du BI. Déplaçons simplement le tableau de bord vers la fin afin d'avoir toutes les feuilles sur le côté gauche. Passons à la légende de la BI et commençons à la formater. Maintenant que nous avons différents KPI, et pas seulement les ventes, je vais supprimer les mots commerciaux de notre texte Passons au texte, aux trois points. Ensuite, allons-y et supprimons les ventes. Et il ne reste que les années. Et puis allons-y et ajoutons notre cercle. Et nous allons dire le mois le plus élevé. Et un autre cercle pour le mois le plus bas. Maintenant, comme d'habitude, nous allons commencer à formater ces informations. Il va être faible, moyen et neuf, donc tout va bien. Allons-y et changeons la couleur de ces cercles. Le plus haut sera le bleu et le plus bas sera l'orange. Allons-y et appuyons sur OK. Et vérifiez les résultats. Ça a l'air sympa, non ? Mais je pense que j' ai ici un espace supplémentaire. Revenons au texte. N'ayons qu'un seul espace. C'est bon. Allons-y et frappons. OK. Maintenant, utilisons-le dans nos tableaux Alors, qu'allons-nous faire ? Nous allons accéder au tableau de bord ici. Prenons le QBI, le KPI légendaire. Et déposez-le juste en dessous du titre. Nous pouvons l'avoir entre deux conteneurs zonaux. Laissons-le d'abord tomber. La prochaine fois nous allons supprimer le titre. Alors allons-y et cachons-le. Maintenant, c'est vraiment petit entre ces deux récipients. Ce que je vais faire pour le sélectionner, c' est passer à la hiérarchie des articles. Maintenant, nous pouvons vérifier et voir que nous avons le conteneur pour le titre, le conteneur pour les KPI, et au milieu, nous avons nos graphiques Très bien, maintenant allons-y et réduisons un peu le titre comme ça. Passons à la légende BI, faites-la glisser légèrement en dessous. Très bien, maintenant ça a l'air bien et nous avons une explication pour les trois KPI Très bien, donc avec ça, tout est prêt dans notre conteneur principal. Ce qui manque, bien sûr, c'est le conteneur caché où se trouvent les filtres. Mais je vais laisser ça jusqu'à la fin. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est aller dans le conteneur principal, il est sélectionné, et supprimer la bordure ainsi que l'arrière-plan. Donc, n'en prenons-aucun. Très bien, passons maintenant à la touche finale, la dernière étape du formatage de ces tableaux Nous allons ajouter des espaces dans ce tableau de bord entre les graphiques. L'ajout d'espaces entre les graphiques aura un effet énorme sur l' expérience utilisateur de vos tableaux de Et comme vous pouvez le constater, ces deux cartes sont très proches l'une de l'autre, comme si elles étaient incapables de respirer, n'est-ce pas ? Ainsi, l'ajout d'espace entre ces deux graphiques ajoutera non seulement un équilibre entre les éléments, mais facilitera également lecture pour les utilisateurs. Alors maintenant allons-y et. Ces trucs. La première chose que nous allons faire est de changer la couleur d' arrière-plan de l'ensemble du tableau de bord. Pour ce faire, passons au menu principal situé ici, sur le tableau de bord. Passons ensuite à l'option de format ici. La couleur par défaut sera le blanc. Allons le déplacer vers le gris le plus clair. Sélectionnons-le. Maintenant, nous séparons les graphiques de l'arrière-plan, et nous pouvons voir immédiatement l'espacement entre les graphiques Maintenant, si vous regardez les trois KPI, vous pouvez voir qu'il y a un espace minimum entre eux. Mais entre ces deux graphiques, il n'y a aucun espace. Maintenant, fixons l' espacement de haut en bas. abord, j'aimerais que la couleur de fond de cette légende soit le gris. Pour ce faire, passons aux draps. Je vais donc simplement passer au format. Mais si vous ne l' avez pas ouvert, cliquez simplement avec le bouton droit sur cet espace blanc. Passons au format, et passons à l'ombrage. Nous pouvons donc maintenant colorier l'arrière-plan des feuilles de travail Alors allons-y et n'en disons rien. Très bien, revenons maintenant à notre tableau de bord. Et comme vous pouvez le voir pour la légende, nous n' avons pas de coloriage. Nous avons besoin d'une couleur de fond blanche uniquement pour les graphiques. Très bien, commençons maintenant à travailler sur ces trois KBI afin d' augmenter les espaces entre eux. Pour ce faire, sélectionnons le premier. Fermons les formats et restons-en à la mise en page. Maintenant, si vous optez pour ces deux options, nous avons le rembourrage extérieur et le rembourrage intérieur L'extérieur est l'espace entre les objets et l' intérieur est l'espace à l'intérieur du graphique lui-même. Alors, de quoi avons-nous besoin ? Nous devons augmenter l'espacement entre ces trois KPI ainsi que l'espacement entre le KPI et les graphiques Très bien, alors allons-y et commençons par le bourgeonnement extérieur. Cliquez sur Connecter. Maintenant, au fur et à mesure que vous augmentez les chiffres, comme vous pouvez le constater, les espaces entre ce graphique et les graphiques voisins peuvent être augmentés Et comme vous pouvez le voir, cela va augmenter en haut à droite et en bas à gauche. Comme vous pouvez le constater, tout est lié. Si vous modifiez quelque chose ici, cela changera pour toutes les valeurs, et c'est parce que tous les côtés doivent être égaux. Ici, il est très important de comprendre que vous devez prendre une décision concernant l'espacement entre vos graphiques et vous engager à prendre cette décision pour l'ensemble du tableau de bord C'est vraiment important, sinon le tableau de bord sera moche. Nous allons donc maintenant utiliser la valeur 20 pour tous les graphiques qu'il contient. Maintenant, je vais vous montrer comment nous pouvons le faire. Allons-y et faisons en sorte que tout soit dix. Maintenant, ce que nous faisons sur ce graphique, c'est prendre un dix sur le bouton gauche en haut à droite, et notre objectif est d'avoir un 20. Si ce graphique sur le côté droit prend dix et le voisin QBI prend que le voisin QBI prend également dix sur le côté gauche, alors nous aurons un 20 Cela signifie que pour qu'il y ait un 20 entre tous nos graphiques, chacun d'eux devrait avoir un dix. Mais maintenant, je ne m' intéresse qu'aux espaces entre les graphiques et non à la légende ici. Ce que nous pouvons faire, c'est passer au bâton extérieur ici Et puis retirons que tous les côtés sont égaux et vu du haut, je m'en fous vraiment. Faisons en sorte que ce soit un zéro. Notre graphique ne prend aucun espace vers le haut, il prend uniquement de l'espace vers la droite, le bas et la gauche. Maintenant, allons-y et faisons exactement la même chose pour chaque KPI. Passons aux bénéfices, passons au rembourrage. Nous devons l'avoir ici à dix ans. Maintenant, désactivons tous les côtés égaux, et nous n'avons pas besoin d' espaces jusqu'en haut. Très bien, alors passons à la suivante. La même chose en fait dix, et enlevons le haut. Nous pouvons maintenant voir clairement qu'il y a un espace entre ces trois KPI et que cet espace est égal à 20 Maintenant, ajoutons des espaces aux deux graphiques ici. Assurez-vous donc de sélectionner l'ensemble du contenant. Maintenant c'est pareil. Nous allons passer au rembourrage ici, et maintenant nous 198. Tableau de bord des clients dans Udemy 6 (correct): Très bien, alors j'espère que vous avez fini de créer le tableau de bord client. Je vais maintenant vous montrer ma version comment je l'ai implémentée. Passons maintenant à un bref aperçu des exigences. Commençons par les principales exigences que nous avons ici, les mêmes éléments qui indiquent que nous devons afficher les KPI, où le QBI doit afficher le nombre total de clients, de clients vendeurs, ainsi que le nombre total de commandes pour l' année en cours et l' année précédente Et la prochaine exigence concerne la tendance. Nous devons présenter les données sur une base mensuelle comparer les années en cours et les années précédentes, et c'est là que nous devons identifier ou mettre en évidence les valeurs les plus élevées et les plus basses. Ces deux exigences sont donc exactement les mêmes que les exigences de vente, mais avec des mesures différentes. Donc, pour le type de graphique ici, nous allons procéder exactement comme dans les tableaux de bord des ventes où nous pouvons avoir des bandes et des lignes dessinées avec de petits cercles Bien, passons à la troisième exigence, nous avons la répartition des clients par nombre de commandes. Nous devons donc présenter ici la répartition des clients en fonction du nombre de commandes. Nous parlons donc ici de distribution des données, et pour cela nous avons un graphique parfait. Nous avons l'histogramme. Bon, maintenant, pour la dernière exigence, nous devons montrer les dix meilleurs clients en termes de bénéfices. Nous devons donc également montrer ici les dix meilleurs clients ayant réalisé les bénéfices les plus élevés. Ils ont besoin de nombreuses informations telles que le classement, nombre de commandes, les ventes en cours, les bénéfices actuels et les dates des dernières commandes. Dans cette exigence, nous devons présenter de nombreux détails sur les clients apprivoisés Et pour cela, j'ai décidé d'opter pour une table de symboles où nous pouvons avoir des lignes et des colonnes. Très bien, il s' agit donc d'analyser les exigences et de choisir le type de graphique. Pour la prochaine étape, nous allons parler de la maquette et du coloriage. Nous allons utiliser exactement les mêmes éléments que dans le tableau de bord des ventes. Et c'est parce que les deux tableaux font partie des mêmes projets et que cela n'a aucun sens de créer à chaque fois une nouvelle maquette pour un nouveau tableau de bord Nous devons donc suivre une maquette pour tous nos tableaux de bord afin d'avoir la même apparence que nos tableaux de bord dans ce projet Comme vous pouvez le constater, les choses se simplifient pour les prochains tableaux de bord Nous pouvons maintenant commencer à implémenter les graphiques dans Tableau. C'est bon, Sona Pour les premiers graphiques, nous avons les trois QBI, les clients, les clients vendeurs et les commandes Ce sont les trucs habituels, comme avant, il suffit de copier-coller et de changer les mesures. Bien entendu, si vous êtes intéressé par la façon dont je l'implémente, je vais également laisser le fichier sur les projets ou vous pouvez accéder à mon profil public et le télécharger à partir de là. Peut-être une chose intéressante à vous montrer, comment ai-je calculé le nombre de clients vendeurs Alors allons-y. Comme nous avons maintenant beaucoup de choses à filtrer, nous pouvons aller chercher un client afin de vérifier les champs calculés. Nous devons donc d'abord décider quels clients ont commandé pour l' année en cours et lequel a commandé pour l'année précédente. C'est donc très simple si nous allons ici voir les clients de l'année en cours et que nous allons les modifier. Vous pouvez voir ici que nous avons la même condition. Si l'année est égale à l'année sélectionnée dans le paramètre, affichez l'identifiant du client, sinon il est nul par rapport à l'année précédente. Nous allons avoir exactement le même rythme, en soustrayant un an Il s'agit donc de la première étape. Ensuite, à l'étape suivante, nous allons calculer les ventes par client de l'année en cours. Nous l'avons ici. Allons vérifier l'intérieur. Pour cela, nous avons le calcul suivant. Nous pouvons diviser l' année en cours pour les ventes par le nombre de la valeur distincte des clients. Et avec cela, vous allez obtenir le chiffre d'affaires moyen par client. Nous ferons donc les mêmes choses l'année précédente. Et comme d'habitude, il y aura donc à trouver les différences et à trouver les valeurs minimales et maximales. Voilà pour les ventes par client. Commençons maintenant à implémenter le premier graphique à l'aide l'histogramme afin de montrer les distributions de données pour les clients Allons donc créer une nouvelle feuille et nous pouvons l'appeler distribution client. Très bien, maintenant que nous parlons de deux mesures, le nombre de clients et le nombre de commandes, nous devons utiliser les expressions LOD pour générer les stylos. Et j'ai expliqué cela en détail dans les expressions LOD en utilisant le correctif. Assurez-vous donc de vérifier cela afin de comprendre l'expression LOD que nous allons utiliser maintenant. Et pour cela, nous allons convertir le nombre de commandes en stylos en utilisant un champ calculé. Pour ce faire, allons-y et créons, laissez-moi simplement supprimer la recherche, créer un nouveau champ calculé. Nous voulons donc trouver pour chaque client nombre de commandes qu'il a passées, et bien sûr nous parlons de l'année en cours. Pour cela, nous allons utiliser la fonction corrigée à partir des expressions LOD. Ensuite, nous devons définir la dimension. Ce sera l' année en cours pour les clients. Nous avons donc ici tous les clients qui ont commandé au cours de l'année en cours. Ensuite, nous devons faire l'agrégation. Et cela peut être le nombre de commandes. Nous allons donc également procéder à un comptage distinct. L'année en cours pour les commandes. L'année en cours pour les commandes est comme pour les clients, toutes les commandes passées cette année. C'est bon, c'est tout. Allons fermer le réparateur ici. D'accord ? Encore une fois, ce que nous faisons ici, pour chaque client, nous allons trouver le nombre de commandes passées pour l'année en cours. Très bien, alors allons-y et frappons, d'accord. Et maintenant, nous l'avons ici sous forme de mesure continue. Allons-y et changeons-le en dimension. Cliquez donc dessus avec le bouton droit de la souris et faites-en une dimension car les épingles dans les histogrammes sont généralement des valeurs discrètes Maintenant, ce que nous allons faire, c'est tester les valeurs. Faisons-le glisser vers la vue. OK, nous avons donc notre stylo pour l'histogramme, mais j'aimerais aller tester ces données Pour ce faire, créons une nouvelle feuille, appelons-la histogramme de test Donc, ce que nous pouvons faire, c'est aller vérifier nos clients. Choisissez le nom du client. Et maintenant, allons-y chercher le numéro de commande ici. Montrons également toutes les valeurs. Nous avons besoin de la date, alors allons choisir la date de commande. C'est ici pour voir l'année. Ensuite, ce que nous allons faire, c' vérifier notre nouveau champ calculé. Déposons-le ici. Alors allons-y et passons à une mesure. Et très bien, je vais le mettre sur les étiquettes. Très bien, alors allons voir l' un de ces clients. Concentrons-nous radicalement sur le cœur d'Adam. Disons de ne garder que maintenant, nous pouvons aller vérifier toutes les commandes d'Adam. Et comme vous pouvez le constater, nous avons beaucoup de commandes dans l'historique et aucune d'entre elles ne peut être comptabilisée dans notre champ calculé, car nous nous concentrons uniquement sur l'année en cours. Comme vous pouvez le constater, nous commençons à compter à partir de 2023. Et en 2023, nous avons cinq commandes, 12345. Comme vous pouvez le constater, la mesure renvoie une valeur correcte. Nous pouvons aller tester les autres années. Par exemple, allons afficher le paramètre. Allons-y et passons à 2022. Comme vous pouvez le constater, en 2022, nous n'avons que trois commandes. Allons-y et passons à 2021. Et nous n'avons ici qu'une seule commande. Cela signifie donc que notre champ calculé fonctionne comme présence et que nous pouvons maintenant l' utiliser pour l'histogramme C'est donc ce que je fais habituellement une fois que je crée un nouveau champ calculé, surtout s'il s'agit d'un LOD, je vais le tester. Je crée donc un tableau simple afin de voir les données et de me concentrer, par exemple, sur ce client au lieu de tester directement dans l'histogramme, car il est très difficile pour les individus de tester les données Bien, revenons maintenant à distribution de nos clients et achetons nos barres. Pour ce faire, nous allons passer aux rangées. Disons que vous comptez séparément. Et maintenant, nous allons compter les clients pour l'année en cours. Donc, pour les clients de l'année en cours, nous devons changer le visuel en pars, puisque les histogrammes sont des barres Et que dit notre histogramme ? Maintenant, nous allons commencer à formater notre histogramme Donc, la première chose, comme d'habitude, c'est de supprimer les lignes. Alors allons-y et formatons. Passons aux lignes, passons aux lignes et supprimons la grille. C'est bon, c'est pour les files d'attente. Ensuite, nous allons aller ici et supprimer les en-têtes. Faisons en sorte que ces épingles soient plus lisibles. Passons donc aux formats. Je vais peut-être le mettre en gras et changer de couleur. Très bien, nous avons maintenant le nom de la dimension ici. Nous pouvons aller le cacher. OK, maintenant allons-y et commençons par le coloriage. Gardons le contrôle et orientons le client vers les couleurs. Bien sûr, nous allons utiliser notre colorant. Allons-y et modifions-le. Choisissons-en un. C'est bon, alors c'est tout. C'est ça. OK. OK. Ensuite, nous pouvons ajouter des bordures à ces parties. Passons donc aux couleurs des bordures et faisons-en quelque chose comme ça. Très bien, la prochaine fois, je vais ajouter des étiquettes. Amenons donc les clients vers les étiquettes. Et je pense que vous en avez fini avec le chapeau Gram. Nous pouvons aller le tester en ajoutant le paramètre. Choisissons une autre année, comme 2023, et comme vous pouvez le constater, tout réagit. Et c'est tout pour cette exigence. Nous montrons maintenant aux utilisateurs la répartition des clients en fonction du nombre de commandes. Passons maintenant à la prochaine exigence selon laquelle nous allons indiquer les dix meilleurs clients en fonction des bénéfices. Très bien, maintenant allons-y et créons une nouvelle feuille de travail. Appelons-le Top Customers. Nous avons donc maintenant besoin de nos clients et nous n' allons afficher que le meilleur achat, les bénéfices de l'année en cours. Allons prendre nos mesures. C'est l' année en cours pour les bénéfices. Mettons-le sur le texte ici. Maintenant, nous allons créer le filtre afin de n'afficher que les dix meilleurs clients. Maintenez le contrôle, glissez et déposez le nom du client dans les filtres. Et maintenant, nous allons passer à l'onglet situé en haut de la page. Passons ensuite au champ d'achat, afin d'avoir les dix meilleurs en termes de bénéfices, et l'agrégation sera la somme. C'est donc exactement ce dont nous avons besoin ? Allons-y et frappons, d'accord. Et avec cela, nous allons obtenir une liste très simple des dix meilleurs clients en termes de bénéfices. Allons-y et changeons le format afin de voir le nombre entier. Passons donc aux formats dans lesquels je vais aller et supprimer l'unité, supprimer les décimales Faisons apparaître le signe du dollar dans les étoiles. Très bien, maintenant nous pouvons voir le nombre entier. Allons trier la liste par profit. Pour ce faire, allez dans le nom du client, puis passons au tri et nous allons passer à un champ. Afin d'avoir un classement, nous allons passer à l'ordre de tri décroissant et nous assurer que nous avons le nom du champ, année de profit en cours C'est bon, c'est tout. Fermons-le et comme vous pouvez le voir, le premier client en tête sera le meilleur client. Et maintenant, nous allons passer à l'étape suivante : ajouter le classement à cette liste. Pour ce faire, nous allons l'utiliser, la fonction index. Allons sur les routes d'ici et écrivons juste un index et c'est tout. Et puis allons-y , passons en mode discret et mettons-le simplement à l'avant. Et avec cela, nous avons un classement de 1 à 10. D'accord, nous allons maintenant ajouter des informations supplémentaires pour chaque client, comme les ventes de l'année en cours Passons donc à notre épingle de données et prenons l'année en cours pour les ventes. Faites-le glisser au-dessus de ces chiffres que nous puissions également voir les ventes de l'année en cours. Allons juste l'agrandir un peu. Et maintenant, la prochaine information que nous allons ajouter est le nombre de commandes passées par les clients pour l'année en cours . Pour ce faire, accédons à la valeur de mesure ici, double-cliquons sur l'espace vide et notons nombre distinct afin de compter les commandes. Nous allons donc saisir les commandes de l'année en cours. Très bien, alors asseyons-nous. OK, et maintenant nous allons voir le nombre de commandes que chaque client a passées au cours de l'année en cours. C'est bon. Maintenant, la prochaine information que nous allons ajouter est la date de la dernière commande passée par le client. Maintenant, nous avons besoin de la date de dernière commande. Pour ce faire, cliquez dessus avec le bouton droit passons aux mesures et obtenons le maximum. Nous pouvons donc voir, maintenant, quand est-ce que le client a commandé pour la dernière fois auprès de notre entreprise. C'est bon. Ainsi, nous avons toutes les informations nous avons besoin dans notre tableau. La prochaine étape que nous allons passer est commencer à le formater. Nous allons d'abord commencer par les lignes et les grilles, comme d'habitude Alors cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et passez au format. Maintenant, je voudrais me débarrasser de cette ligne au milieu entre les mesures et les dimensions. Passons donc aux grilles. Passons également au diviseur de colonnes et retirons-le. Avec ça, il n'y a pas de limite entre les deux. Maintenant, à l'étape suivante, nous allons nous débarrasser de la couleur de fond gris. Passons à l'ombrage. Ensuite, nous allons passer au collage des lignes et réduire la taille au minimum pour que, comme vous pouvez le voir, la couleur de fond ait disparu Très bien, c'est donc tout pour les lignes et la grille. Allons-y et commençons à formater les points et les couleurs de notre téléphone. Tout d'abord, je voudrais formater l'index ici. Allons-y. Format. Allons-y et vérifions-nous que vous sélectionnez le bon champ. Oui, nous sommes en train de le sélectionner. Allons voir Pan. Passons maintenant aux chiffres. Et j'aimerais ajouter un, supprimons les décimales par le nombre de caractères personnalisés et ajoutons le préfixe de hachage afin d' hachage afin C'est ça. Ce que nous pouvons ajouter à ce classement, c'est que nous pouvons y ajouter la couleur de fond. Passez à l'ombrage ici et mettez-le en gris très clair. C'est bon, c' est pour le classement. Passons au suivant et commençons changer le format de couleur de police. Passons à la police, nous pouvons la laisser sous forme de Tableau Po et changer la couleur pour quelque chose comme le noir. C'est ça. Passons à la suivante, le format, et nous allons passer par là, faire en sorte que ce soit parfait. Très bien, je passe donc aux mesures. Allons retirer l' unité des ventes. Passons donc aux ventes de tapis ici , puis nous allons le formater comme d'habitude en utilisant le chiffre personnalisé, en supprimant la décimale et en ajoutant le signe 1 dollar Très bien, et pour le nombre de commandes, nous allons le laisser tel quel. bon, alors c'est tout. Restons très simples. Et avec cela, nous avons un très beau tableau détaillé pour présenter les dix meilleurs clients avec des informations supplémentaires. Très bien, nous avons donc fini de construire tous les graphiques. À l'étape suivante, nous allons commencer à créer le tableau de bord. D'accord ? À présent, pour créer le tableau de bord client, nous n'allons pas tout créer à partir de zéro. Nous allons dupliquer le tableau de bord des ventes. Pour avoir la structure, passons aux tableaux de bord des ventes Connectez et dupliquez radicalement. Cela nous donne deux tableaux de bord identiques. Passons au second et commençons à le formater. Nous allons d'abord commencer par la dénomination. Ce sera donc le tableau de bord client. Commençons maintenant de haut en bas. Nous allons commencer par ce titre. Passons ici, changez-le du tableau de bord des ventes aux tableaux de bord des clients En tant que Caïn, créer le deuxième tableau de bord peut être très simple une fois que vous avez une structure vraiment solide. Très bien, maintenant, nous avons les trois graphiques. Nous allons tous les remplacer par les nouveaux. Le premier sera le client de QBI, abandonnons-le dès le début Bien sûr, nous allons commencer à ajouter des choses dans notre nouveau conteneur. Ne t'inquiète pas pour ça. Nous allons le supprimer plus tard. Allons chercher le prochain KPI, le vendeur, les clients et les commandes, d'accord ? C'est bon. Maintenant, allons cacher ce conteneur. Alors, cliquez avec le bouton droit sur l'icône et masquons-la. Très bien, nous pouvons maintenant supprimer ces anciennes solutions de BI de ces tableaux de Supprimons-les simplement. Avec cela, nous avons nos trois QBI. Continuons d'avancer et ajoutons nos graphiques. Ce sera l'histogramme, alors faisons-le glisser sous la légende ici Et on peut aller retirer les vieux trucs. Donc, l'ancien graphique. De plus, nous n'avons pas besoin des légendes. Allons déposer le contenant entier pour les deux légendes. Et allons-y et changeons le titre de répartition des clients en fonction du nombre de commandes. OK, asseyons-nous. OK, et supprimons le titre des graphiques. Comme vous pouvez le constater, ce conteneur continue d'apparaître car nous avons de nouvelles légendes et de nouvelles choses. Allons-y et cachons notre prise. Travaillons sur les bons graphiques. Ce sera la liste détaillée des meilleurs clients. Jetons-le ici. Et nous allons retirer l'ancien. Nous allons maintenant vérifier que tout correspond à l'ensemble de la vue. Allons vérifier une par une, la vue complète. Vue d'ensemble, celle-ci également. Tout a l'air bien. Regardons le dernier tableau. C'est standard. Allons-y et passons en mode vue entière pour utiliser tout l'espace. Très bien, maintenant nous avons tout rassemblé dans un seul tableau de bord. La prochaine étape consiste à formater ce tableau de bord. Et ce ne sera pas cette partie parce que nous avons presque tout. Commençons par le premier graphique. Faisons le tout avec un fond blanc. Passons à la mise en page et passons également au blanc pour la prochaine BI, juste pour nous assurer que nous l' avons fait pour tout le monde. Très bien, avec ça, nous avons comme une carte pour l'ensemble du QBI À l'étape suivante, je dirais qu'il faut y aller immédiatement et commencer à travailler avec l' espacement entre ces graphiques Cliquons sur le premier. Si vous vous en souvenez, dans les tableaux de bord des ventes, nous avons convenu d'avoir un 20 entre chaque graphique Passons au rembourrage extérieur et faisons que tout soit dix, mais uniquement sur le dessus Nous n'avons pas besoin de cet espace supplémentaire. Désactivons tous les côtés de manière égale et mettons le point à zéro uniquement pour le haut également. Nous le disons, le rembourrage intérieur sera toujours de sept. Faisons-le comme ça et faisons-le pour les autres. L'extérieur est dix, le dessus zéro, et le rembourrage intérieur sera également de sept Pour le dernier, tu as dix ans. Retirez-le pour le dessus. Et le côté intérieur aussi, sept. Faisons-le comme ça. Très bien, nous en avons donc fini avec les trois QBI Passons maintenant aux graphiques. Allons-y et sélectionnons le conteneur entier. Et comme vous pouvez le constater, nous avons tout fait comme avant. Le rembourrage extérieur est de dix et le rembourrage intérieur est de sept. Super, allons-y et vérifions-le. Nous allons l'avoir également. Correct. Comme vous pouvez le constater, les choses vont très vite lorsque vous créez le deuxième tableau de bord à l'aide d'une structure solide. Très bien, nous allons maintenant faire une dernière chose à propos des dix meilleurs clients en termes de bénéfices. Comme vous pouvez le voir, ces informations d'en-tête ou le nom du champ ne sont pas vraiment sympas. Nous allons maintenant supprimer ces informations et créer nos propres noms de champs personnalisés. Alors laissez-moi vous montrer comment nous allons procéder . Passons au tableau de bord. Et prenons un contenant horizontal sur le dessus de notre table. Et voilà, nous allons mettre à l'intérieur ce conteneur les noms des champs. Rendons-le un peu plus petit. Commençons par ajouter des textes. Voici donc le premier texte. La première information sera le grade. Faisons un grade. Remplaçons la police par un médium. Passons à dix, et allons-le un peu plus clair pour les couleurs. Très bien, allons-y. C'est bon, ajoutons-en un autre pour le champ suivant. Assurez-vous donc d'être du bon côté, clients et nous ferons de même. Tu vas avoir dix ans et cette couleur, nous pouvons la copier pour la suivante. Allons-y et, d'accord, maintenant allons-y et continuons à ajouter notre champ. La prochaine sera donc la date de dernière commande. Collons l'ancien et nous l'appellerons last order that sets. Allons-y. Ensuite, nous avons le bénéfice actuel. Prenons un texto au lieu du bénéfice actuel. Je vais ajouter le paramètre , puis les mots profits. Allons-y et assurons-nous que tout a le même format. Vous allez donc être Tableau Medium 10 et avoir la même couleur. Copions-le pour le prochain. Nous allons ajouter un autre texte pour les ventes passées. Faisons les soldes. Et le dernier sera le nombre de commandes. Écrivons-le comme ceci, passé, enlevons l'année. Nous n'en avons pas besoin ici. Comme vous pouvez le constater, nous avons obtenu nos titres. Ce que vous allez faire, c'est supprimer les titres du tableau d'origine. Masquons les étiquettes des champs et masquons également l'en-tête. Bien, nous allons maintenant commencer à travailler sur l'alignement entre les titres et la liste détaillée. Nous allons donc commencer à déplacer des objets. Je vais d'abord l'agrandir un peu, puis nous allons commencer à déplacer ces boîtes, les informations, jusqu'à ce que tout corresponde à la dernière commande, un peu vers la droite. Réduisez peut-être un peu ce filtre. Ensuite, allons-y et orientons les ventes un peu vers le bon côté, ainsi que les bénéfices. Maintenant, nous allons aller le pousser un peu sur le côté droit. Vous pouvez voir que nous n'avons plus de places pour la commande. Allons-y et appelons ça des ordres. D'accord ? Et nous allons le déplacer encore un peu vers le haut. OK, j'en suis content. Tout est parfait. Nous avons maintenant formaté tous les graphiques que nous avons dans le tableau de bord client Ensuite, nous allons commencer à nettoyer les informations du filtre. Allons montrer au filtre ce qui se passe ici. OK, maintenant ce que nous allons faire, c'est supprimer toutes les informations supplémentaires que Tableau a ajoutées à notre nouveau conteneur. Nous n'avons pas besoin de toutes ces informations. Allons-y et retirons-les un par un. Et avec cela, nous avons obtenu exactement comme avant, le même contenant. Et bien sûr, vous pouvez recommencer à tester votre tableau de bord. Nous pouvons passer, par exemple, à 2022. Et comme vous pouvez le constater, tout a changé, même si nous avons un nouveau top dix de nos clients. Nous pouvons ajouter, par exemple, différentes sous-catégories et tout réagit, donc tout est parfait Allons-y et remettons tout à 2023. Et avec cela, nous avons corrigé notre filtre. Allons-y, fermons-le, cachons-le. Très bien, passons maintenant à l' étape suivante : ajouter de l'interactivité à ces graphiques Assurez-vous donc de sélectionner l'histogramme et de l'utiliser comme filtre Avec cela, si les utilisateurs vont n'importe où et commencent à sélectionner du personnel, par exemple, ces deux-là. Et avec cela, comme vous pouvez le constater, le tableau de bord réagit. Désélectionnons C'est bon. Alors maintenant, faisons la même chose pour nos meilleures listes. Allons-y et faisons-en un filtre. Et maintenant, nous pouvons sélectionner notre meilleur client. Et nous allons faire une analyse rapide uniquement pour ce client, ce qui est vraiment bien. Alors allons-y et désélectionnons-le. en avons fini avec l'interactivité de notre tableau de bord Passons maintenant à la dernière étape où nous allons travailler avec les icônes afin de faciliter la navigation dans nos deux tableaux de bord. OK, alors maintenant allons-y et réparons cette icône ici. Alors double-cliquez dessus. Et maintenant, nous pouvons enfin voir qu'il va accéder aux tableaux de bord des clients Maintenant que nous sommes sur le tableau de bord client, nous allons afficher une icône semblable à une icône active. Pour ce faire, choisissons les icônes. Comme vous pouvez le voir, celle-ci sera l' icône active si le client sélectionne le tableau de bord client. Alors allons-y et sélectionnons-le. Alors maintenant tout semble bon, allons-y. OK. Et avec cela, vous pouvez voir que nous avons une nouvelle icône qui indique que nous sommes maintenant sur le tableau de bord client. C'est bon. Nous allons donc maintenant corriger les icônes des tableaux de bord des ventes ici Passons donc à l'étude et accédons aux tableaux de bord des clients Et choisissons celui qui n'est pas actif. Nous allons donc sélectionner cette icône. Très bien, tout va bien Passons maintenant aux tableaux de bord des ventes ici et changeons-les en une icône active Nous allons choisir celui-ci ici. Tableaux de bord des ventes actifs. Alors sélectionnez-le et laissez-nous passer un accord. C'est bon. Alors c'est tout. Avec cela, nous avons corrigé les icônes. Les tableaux de bord des ventes vont donc être activés. Si vous accédez au tableau de bord client, ce sera exactement le cas. C'est bon. Clé Nous en avons donc terminé avec le deuxième tableau de bord intégré à nos projets. Allons tout tester. Passons donc aux modèles de présentation ici et vérifions les données. Très bien, nous en sommes maintenant au tableau de bord client. Allons-y et cliquons sur ce conteneur ici. Comme vous pouvez le constater, tout fonctionne bien. Maintenant, revenons au tableau de bord des ventes. Cliquons donc sur cette icône. Et maintenant, comme vous pouvez le constater, nous revenons au tableau de bord des ventes. Ainsi, l'utilisateur ne doit pas accéder aux robinets pour passer d'un tableau de bord à l'autre Les utilisateurs peuvent simplement cliquer sur ces icônes pour basculer entre ces deux tableaux Je suis donc très heureuse d'annoncer que notre projet est terminé et que nous avons rempli toutes les exigences. Je vais laisser ce projet dans Tableau public ou vous pouvez l'obtenir via le lien de téléchargement. Voilà, nous avons terminé nos projets Tableau et nous avons suivi toutes les phases que j'ai l' habitude de suivre afin de mettre en œuvre un projet Tableau de A à Z, depuis les exigences jusqu'à la livraison des tableaux de Et là encore, je vous recommande ne pas précipiter les projets où vous pouvez vous rendre immédiatement en commençant à créer des graphiques et des tableaux de bord sans avoir de plan clair ou organisé Faites-le donc étape par étape afin de fournir un travail propre. 199. 00 intro: Mes amis, aujourd'hui, nous allons mettre en œuvre un projet de table exceptionnel, duquel nous allons créer un tableau de bord RH à l'aide de Tableau. La particularité de ce projet est que vous allez non seulement apprendre à utiliser Tableau pour créer des visualisations, mais aussi comment j'ai l'habitude de mettre en œuvre des projets de tableaux professionnels dans j'ai l'habitude le cadre de mon travail Si vous êtes nouveau ici, bienvenue. m'appelle Bara et je dirige projets de Big Data et de BI chez Pacida S Pens Je suis ici pour partager tout ce que je sais sur l'utilisation des données. Assurez-vous donc de vous abonner pour ne rien manquer. Dans ce projet de tableau, je vais vous guider étape par étape, partant des exigences de l' utilisateur. Ensuite, nous allons dessiner les concepts et les maquettes des tableaux de bord, et à la fin, nous allons avoir un fantastique tableau de bord dynamique utilisant Tableau Cela signifie qu'à la fin des projets, je vous remettrai un tableau de bord ainsi que des compétences pratiques sur la façon de mettre en œuvre des projets de table. Mes amis. Avant de passer au projet, je voudrais prendre un moment pour dire ce qui suit. Dans ce projet, tout est gratuit. De plus, je vous recommande vivement me suivre dans ce projet, étape par étape. Parce que le simple fait de s'asseoir et de regarder ne vous aidera pas vraiment, vous devez vous salir les mains. Et oui, c'est votre projet, alors n'hésitez pas à le partager sur toutes les plateformes de votre choix, comme dans Linked in ou dans Tableau public sous forme de portfolio. C'est tout pour le moment, allons-y et commençons les projets. Maintenant, mes amis, au début de chaque projet, je décide d' abord de la couleur. La première décision que je prends est de savoir si nous voulons avoir un thème sombre ou clair dans le tableau de bord. Et comme le dernier projet de vente était un thème clair, nous allons cette fois opter pour le thème sombre. Ensuite, nous devons choisir les quatre couleurs, pas plus, et nous les divisons en deux catégories. La première catégorie est la catégorie de base, et nous avons ici deux couleurs. En noir et blanc D'habitude, j' opte pour la coloration grise, nous avons donc un gris foncé et un gris très clair. Maintenant, la deuxième catégorie, nous avons la catégorie personnalisée, et ici nous avons les deux couleurs de notre propre style. Donc, pour ce projet, je vais opter pour le vert et le rose. Mais attendez, attendez, nous avons un problème. Ma femme a dit que ce n'était pas vert. C'est du vert persan, et l'autre n'est pas rose. C'est Royal Fuca. Je suis vraiment désolée. C'est bon. C'est donc la couleur que j'ai choisie pour ce tableau de bord. Bien entendu, vous pouvez ajouter votre propre style. Tu n'es pas obligée de suivre mon coloriage. Très bien, mes amis, les projets Table comportent principalement trois phases. La première consiste à préparer nos données là où nous allons et à les connecter à Tableau à l'aide d'une source de données. Nous devons donc toujours effectuer cette étape avant créer des graphiques ou de faire une analyse. Dans la deuxième phase, nous allons créer de très nombreux graphiques et visualisations différents en fonction des besoins des utilisateurs Et dans la dernière phase, nous allons placer tous les graphiques dans un seul tableau de bord consolidé Au cours de cette phase, il comprend de nombreuses étapes de mise en forme et affinage afin de rendre les tableaux de bord conviviaux et efficaces Commençons donc par la première phase, laquelle nous allons créer une source de données Tableau pour notre projet. 200. 01 source de données: Très bien, mes amis, nous allons maintenant créer la source de données pour nos projets, et voici ce que nous allons faire. Première étape, nous avons besoin de données. Nous allons télécharger les données pour le projet, puis nous allons connecter les données à Tableau à l' aide d'une source de données. Ensuite, nous allons vérifier la qualité des données et les types de données. Et la dernière étape consiste à comprendre et à explorer nos données avant de créer des visualisations. OK. La première étape de la création d'une source de données dans Tableau consiste à obtenir des données. Et pour BNS, j'ai vérifié de nombreux projets et ensembles de données, et je n'ai rien trouvé qui convienne à ces C'est pourquoi j'ai décidé de générer mes propres données. Bien entendu, j'ai un assistant personnel pour m'aider dans cette tâche, et il s'agit du SGBT J'ai demandé au SGBT de générer un code Python afin de générer un ensemble de données Après un long essai et quelques rebondissements, j'ai enfin un très bon code en Python utilisant le libraire faussaire pour générer des données Si vous voulez le code Python que j'ai utilisé et les instructions du SGPT, vous pouvez tout trouver dans le lien du projet Mes amis, comme vous pouvez le voir, SGP est là, aidez-moi à générer des ensembles de données pour Maintenant, allons-y et récupérons les données. Dans la description de la vidéo, vous trouverez un lien vers cette page où j'ai rassemblé tout ce dont vous avez besoin pour ces projets. Comme vous pouvez le voir ici, nous avons un dossier Zip dans lequel se trouvent tous les fichiers de ces projets, et si vous faites défiler la page vers le bas, vous trouverez le témoignage de l'utilisateur de ce projet. Ici, nous allons créer un tableau de bord pour les ressources humaines en fonction des besoins des utilisateurs. Allons télécharger le dossier Zip, il est ici. Cliquons dessus, et vous pourrez l'avoir dans les dossiers de téléchargement. Maintenant, dans l'onglet suivant, nous pouvons écrire, cliquer dessus et tout extraire , puis extraire. Nous l'avons ici. Maintenant, comme d'habitude, je déplace ce dossier vers un autre endroit parce que j'ai tendance à nettoyer les téléchargements et si vous perdez la connexion entre Tableau et les données, vous aurez de nombreuses erreurs. Allons-y et faisons-le. Je vais juste copier et le mettre quelque part comme ici. Maintenant, allons-y et voyons ce que nous avons. Qu'est-ce que nous avons ici, nous avons des icônes et des images. Vous trouverez toutes les informations dont nous aurons besoin plus tard pour le tableau de bord. Vous pouvez également trouver le fichier de projet Tableau, et bien sûr, vous pouvez le télécharger depuis Tableau Public. Et voici nos données, nos ressources humaines, notre CSV. Ce sont les données de nos projets, et vous pouvez trouver les maquettes de tableau de bord que j'ai créées à l'aide de Draw AO. C'est bon. Nous disposons donc des données nécessaires à ce projet, et à l'étape suivante, nous allons connecter Tableau à nos données. C'est bon. Dans un premier temps, nous allons lancer Tableau Public. Nous sommes maintenant sur la page d'accueil. Allons nous connecter à notre fichier en utilisant le fichier texte. Ensuite, nous allons ouvrir les données téléchargées, les ressources humaines, le CSV. Allons l'ouvrir. Maintenant, en général, la prochaine étape consiste à créer un modèle de données à partir des fichiers Mais pour ce projet, nous n'avons qu'un seul fichier. Cela signifie que nous n' avons pas à nous soucier des relations, des articulations, du syndicat, etc. Notre modèle de données ne comporte qu'une seule table, un seul fichier pour l'ensemble des projets. maintenant à la prochaine étape, nous allons vérifier la qualité des données contenues dans ce tableau La première chose à faire est, bien sûr, que si vous utilisez un fichier texte das, les noms des colonnes doivent être corrects Nous pouvons constater ici que tout semble bien, non ? Nous avons l'identifiant de l'employé, son prénom, son nom de famille, son sexe, son stade, etc. Les noms semblent donc corrects. Et si vous ne l' avez pas comme ça, faut aller vérifier les propriétés du fichier. Donc, pour ce faire, cliquez avec le bouton droit de la souris sur le tableau. Généralement dans des fichiers texte ou CSV. La première ligne doit être le nom complet ou le nom de colonne. Assurez-vous donc que c'est coché, puis nous passerons à cette option. Propriétés des fichiers texte, faisons-les coïncider. Et ici, c'est très important pour cela. Comme moi, vous avez la configuration que je vous montre en ce moment. Le séparateur rempli doit donc être le point-virgule. Et si, pour une quelconque raison, ce tableau a sélectionné autre chose, assurez-vous de sélectionner le point-virgule Et la troisième option est importante, c'est l'encodage du fichier. Il devrait également être UTF huit. Donc, si vous avez ces options comme celle-ci, vous devriez être en sécurité, alors allons-y Cela signifie que Tau lit correctement les fichiers et que les noms des colonnes sont corrects. maintenant à l'exposition suivante : nous allons vérifier pour chaque champ si Tableau a attribué le bon type de données. Allons y jeter un œil. La première colonne contient alors un identifiant, c'est une chaîne, et c'est correct car ici nous avons un caractère entre les chiffres, nous ne pouvons donc pas l' avoir sous forme de nombre Prénom, nom de famille, sexe, toutes ces informations. Il contient des caractères, et bien sûr, il s'agit d'une chaîne. Passons au côté droit. Nous pouvons maintenant voir que nous avons deux colonnes concernant les emplacements. Comme vous pouvez le constater, Tableau l' a correctement attribué à un rôle géographique. Si vous ne l'avez pas comme ça, c'est très simple. Cliquez ici sur cette icône, puis nous avons ici l'option du rôle géographique et assurez-vous de l'attribuer aux informations correctes. Maintenant, continuons d' avancer, nous avons ici le niveau d'éducation, qui est correct. C'est une ficelle. Ensuite, c'est très important. Nous avons plusieurs dates. Nous avons la date de naissance, la date la plus élevée et les dates de fin, et le type de données de chacune d'elles est correct. Continuons maintenant vers la droite. Et comme vous le voyez, nous avons des départements, des titres de poste, tous sont serrés, et nous avons des salaires. Les sels sont donc le seul champ de nos ensembles de données qui possède le numéro de type de données La dernière est la chaîne performante, c' est une chaîne, ce qui est correct Comme vous pouvez le constater, Tableau a fait un excellent travail en mappant les types de données corrects aux colonnes Il est très important de disposer des bons types de données dans votre projet afin effectuer les calculs correctement et de disposer de données de bonne qualité dans votre tableau de bord. C'est tellement bien que nous avons créé notre source de données et tout semble vraiment excellent. Maintenant, le truc suivant est qu' avant de commencer à créer quoi soit, des graphiques, j'aimerais comprendre les données pour les explorer Ce que je fais habituellement, c'est créer n'importe quelle feuille ici, puis je commence à y déposer des formations afin d'explorer les données. Par exemple, quels sont les départements concernés par les données ? Comme vous pouvez le constater, nous avons sept départements le service client, les finances, les ressources humaines, etc. Ensuite, ce qui est intéressant, par exemple, c'est que les titres des postes l'indiquent ici. Maintenant, nous pouvons voir tous ces titres de poste, mais nous pouvons également comprendre qu' il existe un lien entre les départements et le titre du poste, il existe un lien entre les n'est-ce pas ? Donc, ce que nous pouvons faire ici si vous avez une relation entre les colonnes, vous allez créer une hiérarchie. Allons-y et faisons-le. C'est très simple. Prenons le titre du poste, faisons-le glisser et déposez-le en haut du département comme ceci. Ensuite, vous devez lui attribuer un nom. Je vais juste le laisser comme ça. Allons-y et cliquons. Maintenant, sur le côté gauche, nous avons la hiérarchie, où elle commence par le département et se termine par le titre du poste L'ordre de la hiérarchie est également correct. Continuons à explorer. Allons chercher le niveau d'éducation, par exemple, ici, et nous pouvons constater qu'il n'y a pas vraiment de relation entre le niveau d' éducation et les emplois et le département. Je vais, je vais et je le laisse tomber pour voir. Dans nos données, nous avons quatre niveaux d'enseignement baccalauréat, le lycée, le master et le doctorat. Comme vous pouvez le constater, nous ne faisons que parcourir et explorer les données. Maintenant, je vous recommande de masquer la vidéo et de parcourir tous les champs. Ce n'est qu'après avoir compris le contenu des données que nous passerons aux étapes suivantes. J'espère maintenant que nous comprenons mieux les données du projet et que nous disposons désormais d' une source de données solide pour commencer à créer des graphiques dans Tableau. 201. 02 1 Graphiques part1: C'est bon. Nous allons maintenant créer les graphiques du premier tableau de bord, les tableaux de bord récapitulatifs, et voici ce que nous allons faire abord, nous devons analyser et comprendre les exigences afin de choisir les graphiques. Ensuite, pour une seule fois, nous allons procéder aux étapes initiales en formatant les feuilles de calcul afin de les utiliser comme modèles Ensuite, nous devons nous assurer que nous disposons toutes les dimensions et mesures nécessaires pour construire les graphiques Sinon, nous devons créer des champs calculés, et ce n'est qu'après cela que nous pourrons créer nos graphiques. Dernière étape, nous devons nous occuper du format. Commençons donc par la première étape, au cours de laquelle nous devons analyser et comprendre les exigences et décider des graphiques. OK. Donc, la première étape avant de construire quoi que ce soit, nous devons comprendre les exigences. Jetons donc un coup d'œil à l'histoire de l'utilisateur. Alors, qu'est-ce qu'on a ici ? Nous devons créer un tableau de bord pour les responsables des ressources humaines afin d' analyser les données relatives aux ressources humaines. Et nous devons leur fournir deux points de vue. L'une dispose d'une vue récapitulative pour des informations de haut niveau et une autre vue détaillée afin d'afficher une liste des dossiers des employés pour les analyseurs approfondis Cela signifie que nous pourrions finir par créer deux tableaux de bord, mais nous verrons Commençons maintenant par nous concentrer sur la première section, la revue sommaire. L'examen sommaire doit donc être divisé en trois sections principales. Il s' agit du tableau de bord. Nous devrions avoir une section d'aperçu, données démographiques et des analyses des revenus La première exigence pour le premier graphique sera d' afficher le nombre total d'employés embauchés, actifs et licenciés. Il semble que le statut des employés soit différent. Nous sommes actifs et résiliés. Au prochain point, nous allons choisir ce type de graphique Puisque nous parlons du nombre total d'employés, il s'agit d'un gros chiffre que nous devrions présenter dans les tableaux de bord, afin de pouvoir utiliser les bandes Les bandes sont un excellent moyen de mettre en évidence les grands chiffres que le cochon mesure dans nos données dans le tableau de bord. Package pour tableau, mais avant de commencer à implémenter exigence, avant de créer des feuilles ou des graphiques, nous devons effectuer une première étape, formater les premières feuilles à utiliser comme modèle pour toutes les autres exigences et toutes les autres feuilles. Cela signifie que nous allons définir le fond, les couleurs, les polices, tout ce qui doit être préparé. C'est bien sûr mieux que de créer les feuilles à partir de zéro Maintenant, pour ce qui est de la première préparation , nous allons passer au format indiqué dans le menu ci-dessous, puis passer au travail de travail. Nous allons maintenant définir la police pour l' ensemble des projets. Passons ici à tous , puis passons à la liste déroulante. Pour ce projet, j'ai décidé d'opter pour le trophée MS. Allons-y et sélectionnons-le Maintenant, tout ce que je crée dans les tableaux de bord et les boucliers utilisera cette police Bien. Maintenant, la prochaine étape est de commencer à ajouter les couleurs que nous avons définies pour ce projet. Passons aux marques ici et sélectionnons la couleur. Passons à plus de couleurs. Nous allons donc maintenant ajouter nos quatre couleurs. Commençons par le premier aperçu ici, cliquez dessus, puis ajoutons les codes, et avec cela, nous avons la couleur verte ici. Allons-y et cliquez ensuite, ajoutez deux couleurs personnalisées. Cela peut bien sûr nous aider à accéder rapidement aux couleurs que nous avons définies pour les projets. Maintenant, ajoutons la deuxième couleur. Encore une fois, en suivant les mêmes étapes, sélectionnons la vente en dessous et ajoutons les codes, et avec cela, nous avons la couleur de l'épingle. Allons-y et cliquez sur, ajoutez deux couleurs personnalisées. Maintenant, les deux couleurs suivantes seront nos couleurs de base, sélectionnez-les lors de la vente. Ajoutez-le et avec cela nous avons notre gris, puis ajoutez-le à des couleurs personnalisées. Maintenant, ajoutons le dernier. Le quatrième, ce sera le gris clair, et il sera ajouté à des couleurs personnalisées. Avec cela, nous avons nos couleurs personnalisées à utiliser dans l' ensemble des projets, ces quatre couleurs. Allons-y et appuyons sur OK. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est définir la couleur de police par défaut pour l'ensemble des projets. Encore une fois, nous allons passer à la police ici, puis passer à d'autres couleurs, choisir le gris, puis sélectionner. Tout est donc une question de couleurs et de polices. Maintenant, l'étape suivante consiste à définir la couleur de l'arrière-plan. Comme nous l'avions décidé au départ, ce projet sera un thème sombre. Passons à nouveau au format, puis à l'ombrage, puis nous allons passer à la feuille ici et choisir la première couleur foncée Passons maintenant à l'étape suivante. Nous voulons modifier la façon dont la feuille s'adapte à la vue. Pour le tableau de bord, il est toujours bon de l'avoir sous forme de vue d'ensemble Le tableau par défaut l'affiche en standard Passons donc à la vue complète. Cliquons dessus pour que le graphique occupe toujours tout l'espace disponible dans la vue. Maintenant, peut-être une dernière chose à propos du titre. Nous ne voulons afficher aucun titre dans nos tableaux de bord. Nous allons créer notre propre style. Alors, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et cliquez sur le titre. Bien, nous avons fait les étapes initiales, et nous avons maintenant un modèle à utiliser pour toutes les autres feuilles. Maintenant, je dirais qu'il faut enregistrer notre travail, car cette nouvelle fonctionnalité de Tableau est vraiment géniale. sommes désormais autorisés dans Tableau Public à stocker et enregistrer notre travail localement dans notre Colombie-Britannique sans le publier. Allons-y et faisons-le. Cela permet de gagner beaucoup de temps. Passons au fichier ici et enregistrez-nous, puis nous allons passer aux types ici et nous assurer que nous sélectionnons le classeur Tableau Package TWX Maintenant, nous pouvons voir ici que nous avons une deuxième option appelée Tableau workbook TW J'ai également une vidéo dédiée expliquant les différences entre les deux, mais nous allons opter pour le package car j'aimerais avoir tout, les données, la source de données et les visuels Optez pour la deuxième option, vous ne sauvegarderez pas les données. Vous n'économiserez que votre travail et ce sera très difficile si vous perdez la connexion aux données. Stockons tout dans un seul fichier choisissons le classeur intégré Tableau, et donnons-lui un nom HR Dash Words Donc. Sauvegardons-le. Maintenant que c'est fait, commençons à mettre en œuvre les premières exigences. C'est bon. Alors maintenant, dans un premier temps, nous allons nous demander nous disposons de toutes les données nécessaires pour créer notre visuel. Alors, de quoi avons-nous besoin ? Nous avons besoin du nombre total d'employés embauchés, nombre total d'employés actifs et du nombre total d'employés licenciés. Alors maintenant, si vous consultez nos données ici, nous n'avons aucune information sur le statut de l'employé, n'est-ce pas ? Cela signifie donc que nous devons maintenant créer des champs calculés afin dériver et de générer ces informations. Le premier est donc le nombre total d'employés embauchés, c' est-à-dire les enregistrements disponibles dans cet ensemble de données. Nous l'avons par défaut ici, mais j'aimerais en créer un nouveau. Allons-y en créant un nouveau champ calculé. Donnons-lui un nom appelé Total Hired, et cela va être très simple, ce sera la fonction de comptage des identifiants des employés. Alors c'est tout. Allons-y et cliquons. maintenant à la prochaine étape, nous voulons connaître le nombre total d'employés licenciés. Nous devons maintenant examiner nos données afin choisir une colonne afin de construire cette logique. Nous avons ici la date de fin. La logique peut être très simple : si nous avons une date de licenciement pour l'employé , celui-ci est licencié. Dans le cas contraire, l' employé est actif. Allons-y et créons cette logique. Disons donc que c'est totalement terminé, et maintenant nous allons avoir la logique suivante. Comme c'est logique, nous allons utiliser la fonction if, si n est nul, pour la date du terme. Nous disons donc si la date de fin n'est pas nulle. Il contient donc une valeur, alors que peut-il se passer ? Montrez ensuite l'identifiant de l'employé. Et c'est tout, alors finissons-en. Cela signifie que s'il est nul, donc si nous avons une valeur nulle à l'intérieur, nous obtiendrons également null. Allons tester la logique. Je vais simplement cliquer sur OK. Et bien sûr, pour tester des choses, je vais avoir une feuille de travail de test Pour vérifier les données. J'ai donc besoin des dossiers des employés. Récupérons l'identifiant de l'employé, oui, ajoutons tous les membres. Maintenant, prenons également la date de fin ici, et notre nouveau total de champs terminé également pour les sorties. Alors maintenant, comme vous pouvez le voir ici, nous avons tous les identifiants des employés. C'est normal, puis nous avons la date de fin. Vous pouvez donc voir si c'est nul, alors notre nouveau champ aura également une valeur nulle. Donc, comme nous n' avons pas de date de licenciement pour ces employés, ils sont actifs. Nous avons donc ici des valeurs nulles Mais seulement si nous avons une date, notre nouveau champ affichera l'identifiant. Nous le faisons parce que nous voulons compter nombre de D que nous avons dans cette nouvelle colonne. Cela signifie que notre logique fonctionne. Ce que nous allons faire maintenant, nous allons le modifier. Encore une fois, le calcul, et nous allons le faire en plus ici, juste pour compter. Nous comptons donc nombre d'identifiants d'employés qui seront utilisés ou affichés selon cette logique. C'est ça. Il s'agit du total des licenciés et du nombre total d'employés actifs qui sont activement embauchés et non licenciés. Nous allons utiliser exactement la même logique mais dans l'autre sens. Allons tout copier à partir d'ici et cliquez sur OK. Bien entendu, nous allons avoir une dimension rouge, car Tableau l' avait autrefois en tant que dimension et elle ne fonctionne plus. Alors allons-y et laisse-le tomber. De plus, comme vous pouvez le voir ici, nous l'avons sous forme de facture bleue, le montant total étant résilié. Allons le convertir en continu, car il s'agit d' une dimension majeure de l'écrou. Maintenant, créons notre troisième, il sera donc totalement actif. Et suivons la même logique. Mais avant de commencer à compter, je vais simplement supprimer ces employés, j'aimerais tester la logique. Donc, il est nul. Donc, si la date de fin est vide, affichez l'identifiant de l'employé. Allons le tester. Donc je vais le faire. Et pareil, allons-y et déposons-le devant la vue d'ici. Maintenant, comme vous pouvez le voir ici, nous avons exactement le contraire. Si cette date de fin est vide, affichez l'identifiant de l'employé. Et si nous avons une valeur comme celle-ci pour cet employé, alors n'en montrez aucune. Maintenant, pareil, nous allons résumer toutes ces valeurs. Alors allons-y, modifions-le à nouveau et ajoutons des comptes. Comme ça et ça. Encore une fois, cela ne fonctionnera pas ici et nous devons également le remplacer par une pilule bleue par une pilule verte ou continue. Avec cela, nous avons obtenu nos trois nouvelles mesures que nous allons utiliser dans nos casseroles. Revenons à nos modèles ici. Comme le bracelet ne comporte qu'un seul chiffre, nous n'avons besoin d'aucune dimension dans la vue. Allons-y et baissons le niveau d'éducation. Le premier sera le masquage total. Allons-y et déposons-le sur le texte. Bien entendu, je ne laisserais pas cela automatique. Je vais m'assurer que c'est toujours un texto, et que notre numéro est sur le côté droit. Allons-y et changeons la configuration. Passons d'abord au texte en trois points, et maintenant nous allons changer la taille de police à 18 et la couleur à notre foncé clair. Allons-y et appuyons sur k, et aussi. Maintenant, nous l'avons toujours sur le côté droit, mais il est bien plus grand qu'avant. Passons aux alignements et à tout ce qui va du centre au milieu C'est ça. Il s'agit du premier chiffre maximal de notre ensemble de données Le nombre total d' employés inclus dans notre ensemble de données est donc de 8 950 Donnons-lui également un nom. Ça va être un tas de mètres. Nous en avons donc terminé avec le premier, passons au second. Nous voulons que le total soit actif. Au lieu de créer une nouvelle feuille à partir de zéro, nous allons la dupliquer. Alors faites un clic droit dessus et dupliquez. Ce que nous devons faire, c'est prendre le total des actifs, le verser sur la tique ici, retirer l'ancien et rentrer à l'intérieur pour nous assurer que tout va bien Nous avons donc ici une nouvelle ligne au début, retirons-la et appuyons. C'est ça. Allons-y et donnons-lui un nom. Tu es interdit d'être actif. Maintenant, allons créer le dernier. Allons-y et dupliquons-le à nouveau. Vous êtes banni ou résilié. Allons chercher le texte terminé par deux au total , supprimons l'ancien et supprimons la nouvelle ligne. Cela signifie que le nombre total d'employés licenciés figurant dans nos données est de 966. C'est bon. Ce sont donc les trois chiffres les plus élevés, les trois pantalons correspondant à la première exigence, les employés actifs embauchés et les employés licenciés. C'est bon. Passons à l' exigence suivante : visualisez le nombre total d' employés embauchés et licenciés au fil des ans. Nous devons montrer comment le nombre d' employés évolue au fil du temps, et le meilleur type de graphique pour ce type d'analyse est le graphique linéaire. Vous pouvez également utiliser le graphique à barres. Le graphique linéaire est le meilleur moyen de visualiser la tendance au fil du temps. Revenons donc à Tableau. Créons notre graphique linéaire. Ce que nous allons faire au début, c'est dupliquer l'une de ces feuilles pour avoir le même style, puis nous l'une de ces feuilles pour avoir le même style, allons la renommer Je vais être embauché par an. Supprimons la mesure ici et nous avons maintenant un graphique vide. Comme c'est dépassé, nous avons besoin d'un champ de date, et ce sera la date la plus élevée. Faisons-le glisser et appliquons-le sur les colonnes d'ici, puis la suivante, nous avons besoin d'une mesure et ce sera le masquage total. Frottons-le sur les rangées. Bien entendu, notre graphique est un graphique linéaire. Passons aux repères ici et faisons-en une ligne. Maintenant, en regardant les graphiques, nous avons ici beaucoup d'informations inutiles dont nous n'avons pas besoin. Allons-y et modifions-le x. Incluons des zéros comme celui-ci Maintenant, les données semblent bien meilleures. Maintenant, dans le sib suivant, nous allons modifier le design de ces graphiques Passons d'abord aux couleurs ici et choisissons nos couleurs, donc plus de couleurs, et choisissons le vert. Le frère suivant, j' aimerais mettre en évidence toute la zone située en dessous de la ligne Allons chercher un graphique en zone en dessous. C'est juste pour le design. Pour ce faire, vous allez accéder à notre mesure, garder le contrôle et simplement la dupliquer comme deuxième mesure Avec cela, nous avons, bien sûr, deux graphiques. L'un restera sous forme de ligne, mais le second sera un graphique à aires. Passons au second et changeons les diagrammes de type 2 et d'aires. l'étape suivante, nous allons fusionner ces deux graphiques en un seul en utilisant le double x. Passons à la bonne mesure ici et utilisons le double axe. Bien sûr, maintenant, les choses ne correspondent pas parce que nous avons supprimé les zéros Passons à la bonne, faisons un clic droit dessus et synchronisons xs. Maintenant, le graphique linéaire correspond exactement aux graphiques en aires. Maintenant, nous pouvons nous débarrasser de toutes ces lignes et autres choses, alors allons-y et supprimons les en-têtes du côté gauche, ainsi que ceux des années Et nous voulons nous débarrasser de tous ces réseaux. Alors cliquez avec le bouton droit de la souris ici et passez au format. Et maintenant, passons aux lignes et passons aux rangées. Je supprime les lignes de la grille. Faisons en sorte qu'il n'y en ait aucune. Mais maintenant, en regardant les graphiques, il y a une sorte de boîte blanche autour de nos graphiques. Qu'est-ce que nous allons faire ? Nous allons passer à la grille d'ici, puis à Sheets et nous allons tout retirer d'ici. Supprimez donc le diviseur de lignes ainsi que le diviseur de colonne. Avec ça, ça a l' air vraiment propre, mais on dirait quand même qu'il ne s'agit pas d'un graphique linéaire. Cela ressemble à un graphique en aires. Allons-y et changeons cela. Passons au graphique en aires, passons aux couleurs, et réduisons l' opacité 215, comme ceci Encore une chose, nous pouvons réduire la taille de la ligne. Passons à la ligne d'arrivée et allons-la un peu plus mince. J'en suis content. Ça a l'air sympa. Cela nous a permis d'obtenir le nombre total d'employés embauchés au fil du temps. Maintenant, nous avons besoin du même tableau, mais pas pour celui qui a été embauché pour celui qui a été licencié. Ce que nous pouvons faire, c'est dupliquer cela, et lui donner un nom. Il sera résilié d'ici un an. Et bien sûr, nous devons changer toutes ces affirmations. Nous devons maintenant remplacer la date la plus élevée par une date de fin. Alors allons-y et remplacons-le. Vous pouvez le faire par-dessus pour le remplacer. Nous avons maintenant la date de fin au lieu d'une date plus élevée, et maintenant nous devons également remplacer les mesures. Il faut que le total soit terminé en plus du premier et qu' il en soit de même pour le second. l' on examine les données, les chiffres sont nuls car nous avons des employés qui n'ont aucun licenciement Nous n'en avons pas besoin. Allons le cacher, cliquez dessus le bouton droit de la souris et cliquez sur Masquer. Il n'est pas nécessaire de supprimer des zéros car la première valeur est un et elle est très proche. Nous sommes d' accord avec cela. Allons masquer toutes ces informations à gauche et à droite ainsi qu'à partir d'ici ou supprimons les en-têtes. Maintenant, allons-y et changeons également la couleur de celui-ci. Au lieu du vert, nous pouvons avoir un rose pour le terminé. Restons-en à cela, puis passons aux couleurs et à d' autres couleurs, choisissons notre deuxième couleur ici et cliquons donc sur Ainsi, nous appliquons la même couleur sur les deux graphiques, sur la ligne et sur la zone. C'est bon. Nous y sommes presque, mais il y a une ligne pointillée blanche ici Allons-y et retirons-le. Passons au format, et je crois que c'est une ligne et que c'est la ligne zéro. Passons à la feuille et supprimons les lignes nulles, pour n'en avoir aucune. Parfait. Avec nous, c'est terminé, nous avons maintenant le nombre total d'employés licenciés au fil des ans. Ainsi, le besoin est résolu. Passons à la tâche suivante, présenter une ventilation du nombre total d' employés par département et par titre de poste. Cela signifie que nous devons analyser et comparer les valeurs entre les différentes catégories, les départements. Cela signifie que nous parlons de l'amplitude des catégories, et le meilleur graphique cette catégorie est d'utiliser les graphiques par. Maintenant, mes amis, si vous avez besoin connaissances plus approfondies pour choisir le bon graphique, j'ai créé un didacticiel dédié à ce sujet, expliquant les différents types de catégories de graphiques, quand utiliser quelle catégorie et quel est le meilleur graphique pour chaque catégorie. Alors maintenant, allons créer un graphique par pour cette exigence. Allons-y et construisons-le. Nous allons dupliquer comme d'habitude, et donnons-lui un nom. Ce seront les départements. Et en plus de ce que nous allons faire , nous allons tout supprimer, toutes ces dimensions et mesures. Maintenant, c'est très simple. Allons placer les départements dans les lignes, et nous avons besoin du total masqué dans les colonnes. Bien sûr, nous devons changer les marques sur les pièces. Maintenant, bien sûr, en raison des graphiques précédents, nous allons changer l' opacité à 100 %, et nous allons également choisir la couleur verte pour ces graphiques Maintenant que nous utilisons le diagramme des pièces, ce serait bien si nous allions voir les données. Passons à l'axe ci-dessous et cliquons sur trier. Il est donc décroissant, le département comptant le plus grand nombre d'employés jusqu'à ce que le dernier soit le plus faible Maintenant que nous utilisons un graphique par, cela ressemble à un classement. Nous classons les départements en fonction des employés. Nous pouvons maintenant ajouter, comme un bon indice, un bon numéro de classement à proximité de ces départements. Pour ce faire, allons sur les routes d'ici jusqu'à l'espace vide, double-cliquez dessus, et maintenant nous pouvons utiliser la fonction index. Nous pouvons l'utiliser pour établir un classement. Alors allons-y et appuyons sur OK, et bien sûr, cela peut tout casser parce que c'est une mesure. Allons le convertir en éléments discrets. Comme vous pouvez le constater, nous avons un bon classement dans ces départements, avons donc 123 et ainsi de suite. Nous pouvons le déplacer vers la gauche, à côté des noms des départements, et cela ressemble à un indicateur rapide des grades. C'est maintenant parti et formatons les graphiques en supprimant tous ces éléments inutiles. Nous allons passer à l' axe, retirer l'en-tête. Passons à ce département ici, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et masquez l'étiquette du champ. Bien sûr, nous allons supprimer toutes ces lignes. Passons au formatage, et maintenant passons à gauche des lignes. Passons aux colonnes et supprimons les lignes de notation pour n'en attribuer aucune. C'est bon. Alors c'est tout. Nous pouvons maintenant voir le nombre total d' employés dans les cinq départements, et nous avons obtenu un bon classement à cet égard. OK. Passons à l'exigence NX, comparer le nombre total d'employés entre le siège et les succursales Et à titre d'information, New York est le QG. C'est comme dans l' analyse précédente où nous devons comparer les valeurs entre les différentes catégories, le siège social et les succursales, et le graphique à barres présenté ici est le meilleur type de graphique pour cette analyse Maintenant, créons-le comme d'habitude, nous allons créer une nouvelle feuille en dupliquant l'une des précédentes Appelons ça la localisation. Et bien sûr, la première question est : avons-nous les informations contenues dans les ensembles de données Nous n'avons aucun champ concernant le H Q et les branches. Mais en ce qui concerne les lieux, nous n'avons que deux informations, la ville et les états. Mais dans l'exigence, nous avons un indice où il est dit que l'État de New York est le siège social Cela signifie que tous les autres États sont des succursales. Encore une fois, nous devons créer cette logique. Revenons donc à notre test ici, et allons-y et ajoutons les États à la liste. Et maintenant, nous allons créer une logique très simple dans laquelle nous vérifierons la valeur de l'état ? Si c'est New York, alors c'est le QG. Dans le cas contraire, c'est une branche. Alors allons-y et créons un nouveau champ calculé. Donnons-lui un nom et un lieu. Maintenant que nous évaluons une valeur à partir d'une colonne, nous allons utiliser l' instruction de cas de fonction logique. Nous allons donc parler d'affaire. Ensuite, ce que nous évaluons, nous évaluons l'État, n'est-ce pas ? Écrivons l'état. Évaluons maintenant la première valeur, qui est New York, n'est-ce pas ? Assurez-vous de l'écrire exactement comme nous l'avons dans le jeu de données. Donc, la première litière capitale, comme nous allons le faire ici. Que se passe-t-il si l' État est à New York, alors vous en êtes le siège, n'est-ce pas ? C'est comme ça. Maintenant, si l'État n'est pas à New York, c'est une succursale. Nous allons donc utiliser le se par défaut comme celui-ci et ce qui peut être la branche. Voilà, et n'oubliez pas d'ajouter une fin comme celle-ci. Alors allons-y et appuyons sur OK. Maintenant, avec cela, nous avons un nouvel emplacement de code de champ. Allons tester, bien sûr, sur le côté droit d'ici. Maintenant, nous pouvons voir dans ce champ que nous avons des succursales et un siège social afin de voir toutes les valeurs des états Je ne veux pas voir tous les employés, alors allons-y et supprimons toutes ces informations, et maintenant nous pouvons très bien voir comment les États sont mappés à l'emplacement Donc, seul le siège de New York, tous les autres États sont des succursales Nous avons maintenant le terrain dont nous avons besoin pour répondre à leurs besoins. Revenons aux emplacements d'ici, et débarrassons-nous de ces dimensions. Nous n'en avons pas besoin. Nous allons nous en tenir au nombre total d'employés, mais nous avons maintenant besoin de notre nouveau champ calculé pour les lignes. Maintenant, j'aimerais changer ces graphiques où nous avons les emplacements sur les lignes. Pour y aller, cliquez dessus. Et ils sont échangés. Voilà, comme vous pouvez le constater, nous pouvons maintenant comparer le nombre total d'employés entre le siège et les succursales Comme vous pouvez le constater au siège social, nous avons beaucoup plus d'employés que les autres succursales Bien sûr, maintenant, la prochaine étape consiste à modifier les designs ici. Prenons l' emplacement et mettons-le aux couleurs en maintenant le contrôle, bien sûr. Passons ensuite aux couleurs et modifions-les. Passons maintenant à la double connexion SQ afin d'obtenir notre vert et aussi le doute des branches et passons au gris. Pour les succursales. J' aimerais trier les données dans le sens inverse. J'aimerais d'abord avoir le Q puis la branche. Allons à l'emplacement, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris. Ensuite, passez au tri, et nous allons le trier manuellement. J'aimerais toujours avoir le QG sur le côté gauche, donc H Q en haut, puis les succursales Maintenant, nous allons supprimer certains en-têtes dans les formations à partir d'ici Bien sûr, comme d'habitude, nous allons nous débarrasser de ces lignes blanches Passons au formatage, puis aux lignes et enfin, aux rouleaux de l'axe. Allons-y et n'en sélectionnons aucun. De plus, je vais passer au suivant x six, et n'en prenons aucun également. Maintenant, sur le côté droit, vous pouvez voir que nous avons une légende, nous allons la masquer car nous voulons créer nos propres légendes dans le tableau de bord. Passons ici à cette petite flèche et cachons la carte. Voilà pour cette exigence. Bien, passons à l' exigence suivante, qui dit de montrer la répartition des employés par ville et par État. Maintenant que nous parlons d'informations de localisation telles que les états et les villes, nous parlons ici des analyses spéciales. Et bien entendu, les cartes sont les meilleurs visuels pour ce type d'analyse. C'est bon. À présent, nous allons créer une carte dans Tableau. Nous allons dupliquer les feuilles afin d' avoir le même design. Donnons-lui un nom. États de la carte. Allons tout enlever pour repartir de zéro. Maintenant, pour tracer une carte dans Tableau, nous devons obtenir ces deux informations, la longitude par rapport aux colonnes et la latitude par rapport à la rose. Ensuite, un onglet permet de tracer la carte des mots dans la vue. Maintenant, de quoi avons-nous besoin, nous avons besoin des emplacements. Passons d' abord aux détails de l'État. Déposons-le ici. Et maintenant, en fonction de votre localisation, vous allez obtenir des résultats différents. Pour moi, puisque je suis maintenant en Allemagne, cela signifie que vous avez maintenant huit informations nn. Comment allons-nous le résoudre ? Nous allons accéder à la carte dans le menu ici, puis nous allons passer à cette option pour modifier les emplacements. Allons-y. Maintenant, c' est en Allemagne, je vais aller le changer pour les États-Unis. Cherchons les États-Unis et c'est tout. Comme vous pouvez le constater, tout est correctement mappé entre mes positions et les informations de Tableau Si tu appuies sur K ici, les informations inconnues disparaîtront. Allons-y et faisons-le. Maintenant, comme vous pouvez le voir, Tableu a compris les informations et zoome sur les États-Unis Mais ici, nous avons des parties très amusantes sur les cartes. Ce n'est pas correct. Passons aux repères ici et passons à une carte. Maintenant, comme vous pouvez le constater, Tableau met en évidence les états de nos données en vert. Alors maintenant, j'aimerais changer le design de cette carte. Passons au menu, puis à la carte, puis à cette option, les couches d'arrière-plan. Comme le style de notre tableau de bord va être sombre, je vais passer du clair au foncé, et j'aimerais me débarrasser de toutes les informations dont je n'ai pas besoin. Allons-y et désélectionnons tout ce qui se trouve dans les couches. Nous n'avons donc besoin de rien. Tout ce que je suis content, nous avons obtenu une carte très propre avec uniquement les états et les informations dont nous avons besoin. Maintenant, allons-y et ajoutons ce que nous voulons. Tout d'abord, je voudrais ajouter à nouveau le nom des États. Maintenez donc le contrôle enfoncé, glissez et déposez l'état sur les étiquettes. Maintenant, nous n'avons obtenu que les états à partir de nos données mises en évidence sur la carte. À l'étape suivante, je vais également changer la couleur en fonction des employés embauchés. Finissons-en ici et recrutons des employés aux couleurs. Maintenant que le tableau utilise une autre couleur que nous voulons, passons aux couleurs, modifions-les. Maintenant, au lieu d'avoir une coloration automatique, nous allons avoir notre couleur personnalisée correcte. Passons donc au bleu ici, cliquez dessus, et nous aurons de nouveau notre vert. C'est ça. Que nous avons reçu notre coloriage. Maintenant que c'est vraiment blanc, ce que je vais faire, revenir aux couleurs, et allons-y et réduisons l'opacité Réduisons-le et peut-être plus. Allons-y et réduisons-en davantage à peut-être 30. C'est bon. Que pouvons-nous faire d'autre ? Nous pouvons simplement mettre en évidence les bordures des cartes. Ça a l'air vraiment sympa. Passons à la bordure et choisissons cette couleur ici, et avec cela nous aurons de belles frontières entre les États. Ça y est, nous avons maintenant le nombre total employés pour chaque État, mais maintenant nous devons l'avoir également pour la ville, n'est-ce pas ? Allons dans la ville d'ici et ajoutons-la comme nouvelle couche au-dessus de notre carte. Alors allons-la noyer ici Maintenant, nous n'avons plus assez de points. Ce que nous allons faire, nous pouvons également ajouter les états aux détails. Maintenant, avec cela, Du est capable de cartographier toutes les villes par rapport aux États, et comme vous pouvez le voir, nous avons ces petits cercles. Maintenant, ajoutons, par exemple, le total des employés à la taille. Si le cercle est plus grand, cela signifie que nous avons plus d'employés, mais j'aimerais l'agrandir un peu plus comme ça Peut-être allons-y et ajoutons du colorant. Peut-être que nous allons utiliser les informations de localisation. Allons trouver les lieux et les couleurs. Cela signifie que les points gris sont les branches, et que seul le vert représente le H Q. Maintenant, changeons un peu le dessin de ces cercles. Passons aux couleurs. Maintenant, allons-y et ajoutons la bordure correspondante. En utilisant nos couleurs, ce sera le vert. Alors allons-y et réduisons l'opacité, peut-être quelque chose comme ça à environ 30. C'est bon. J'en suis content. Sur le côté droit, comme vous pouvez le voir, nous avons ces légendes. Allons-y et retirons-les. Alors cachez-vous et cachez-vous. Jusqu'à présent, je suis content de ce design. Nous avons recruté le nombre total d'employés par les États et par les villes et nous répondons aux exigences. 202. 02 2 Graphiques part2: Nous avons donc couvert toutes les exigences de la section d'aperçu. Passons maintenant à la suivante. Nous avons les données démographiques. La première exigence de la section démographique est de présenter le ratio hommes-femmes dans l'entreprise. Nous devons analyser les proportions hommes-femmes dans nos données et nous appelons ce type d'analyse une partie de l'analyse des analyseurs complets Et le graphique PI est un excellent graphique pour effectuer ce type d'analyse. Bien, créons un graphique bi dans Tableau. Nous pouvons nous rendre sur les sites d'ici et le doubler afin d' utiliser la même configuration Déplacez-le vers la droite, et donnons-lui un nom, un genre comme celui-ci. Débarrassons-nous de toutes ces informations pour commencer. Bien sûr, la question est de savoir si nous avons les données. Eh bien, oui, nous avons les informations relatives au sexe dans nos données, nous n'avons donc pas besoin de créer un champ calculé. Commençons par les marques. Je le changerais de bar à Pi. Maintenant, pour créer un graphique Pi dans un tableau, nous devons faire quelques astuces. Passons aux colonnes, double-cliquez dessus et sélectionnons la moyenne et zéro. C'est un espace réservé pour un visuel ou un graphique en t. Maintenant, pour le graphique Pi, j'ai une vidéo complète et détaillée sur la façon de créer un graphique étape par étape Maintenant, il faut le faire un peu vite. Pour la carte Pi, nous avons besoin de deux cercles, un pour le cercle intérieur et un autre pour le cercle extérieur. Cela signifie que nous avons besoin de deux visuels, et c'est pourquoi je vais avoir deux espaces réservés pour Alors gardez le contrôle et dupliquez-le. Cela dit, nous avons deux cercles et maintenant allons-y, créons un axe double pour les deux. Assurez-vous de synchroniser l'axe, de le masquer et de le masquer également par le bas. Nous avons maintenant deux cercles l'un au-dessus de l'autre. Maintenant, configurons ces informations. Passons d' abord à la taille. Et fais-le un peu plus grand comme ça. Ici, nous avons deux points. Le premier est pour le cercle extérieur et le second pour le cercle intérieur. Pour voir la couleur, nous allons changer le cercle intérieur en quelque chose de sombre, et quelque chose de sombre, ce que vous allez faire, nous allons aller sur les côtés et le réduire pour que vous puissiez voir. Comme vous pouvez le constater, nous avons déjà un graphique Pi, n'est-ce pas ? Maintenant, généralement dans le graphique Pi, nous indiquons l' agrégation totale au milieu, c'est-à-dire le total masqué. Prends le cachet total et appose-le sur les étiquettes ici. Maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons un très beau chiffre au milieu. Maintenant, configurons le cercle extérieur à droite. Passons au premier graphique ici. Bien entendu, nous voulons diviser le graphique par sexe. Allons-y, prenons le sexe et mettons-le aux couleurs. Maintenant, allons modifier les couleurs, c'est les couleurs. Bien entendu, je n' opterai pas rose et le vert, car le rose indique dans notre tableau de bord des employés licenciés et nous ne pouvons pas l'utiliser ici. Nous allons nous en tenir au green. Allons voir Malé ici. Allons chercher le vert, mais cette fois je vais le rendre un peu plus foncé comme ça. Puis appuyez sur K. Passons maintenant à la femelle. Nous allons le prendre en plus du vert, mais en le rendant plus léger. Peut-être quelque chose comme ça, plus léger. Comme vous pouvez le voir, le cercle est divisé en deux parties. Maintenant, nous avons également besoin de quelques informations en haut de ce cercle. Allons chercher le sexe ou définissons-le à partir de là, gardons le contrôle et inscrivons-le sur les étiquettes Nous avons également besoin du pourcentage d'employés. Allons-y et faisons en sorte que le label ait un succès total ici. Mais nous n'en avons pas besoin en tant que nombre absolu. Nous aimerions qu'il soit exprimé en pourcentage. Écrivez le clic sur la mesure, et c'est parti pour un calcul rapide du tableau. Nous avons donc obtenu un pourcentage pour les hommes et les femmes. J'aimerais arrondir ces chiffres. Encore une fois, passons à notre mesure et formatons-la. Passons ensuite au côté gauche au lieu de l'automatique, passons au pourcentage et réduisons les décimales Nous arrondissons ainsi le pourcentage. Comme vous pouvez le voir dans le graphique, nous avons 54 ans pour les hommes et 46 pour les femmes. Il est vraiment beau et allons-le vêtir. Maintenant, je pense que nous en aurons besoin plus tard dans d'autres graphiques. J'aimerais l' avoir dans la source de données, afin de ne pas avoir à chaque fois à formater et à créer ce calcul de table. Allons le glisser-déposer dans notre source de données. Maintenant, comme vous pouvez le voir sur le côté gauche, nous avons une nouvelle mesure. Ancien calcul 1. Allons lui donner un nom, donc donnons le pourcentage total masqué. C'est vraiment sympa pour réutiliser les éléments que nous avons déjà créés, et il s'agit d'un nouveau champ calculé. Afin de vérifier la formule pour cela, modifions-le le champ, et vous pourrez le voir. C'est très simple, le total caché divisé par le total caché. C'est bon. C'est tout pour cette exigence. Maintenant, nous avons un très beau diagramme circulaire qui la répartition des employés entre les sexes Attends, attends. Désolé, lorsque nous pensons devoir retirer notre allégeance, nous n'en avons pas encore fini Alors allons-y et cachons-le. C'est bon. C'est ça. Passons à l' exigence suivante, qui dit d'afficher la répartition des employés entre les groupes d' âge et les niveaux d'éducation. Nous devons maintenant montrer la relation, la corrélation entre deux catégories, deux dimensions, les groupes d'âge et les niveaux d'éducation. L'un des meilleurs graphiques pour ce type d'analyse est la carte thermique afin de montrer la relation et les corrélations entre deux dimensions OK, allons-y et construisons la carte thermique. Comme d'habitude, nous allons dupliquer des choses. Donnons-lui un nom. Je vais privilégier l'âge par rapport à l'éducation. Maintenant allons-y et débarrassons-nous de tout ce qui se passe comme ça. Maintenant, la première question est la suivante : avons-nous toutes les informations dans la source de données ? Eh bien, nous avons quelque chose à voir avec le niveau d'éducation, donc nous sommes prudents avec cela, mais nous n'avons pas d'âge. Bien sûr, nous pouvons calculer l' âge à partir de l'anniversaire, ici nous avons les informations d' anniversaire, et nous pouvons les utiliser pour générer les âges. Nous devons recommencer notre test pour voir si tout fonctionne bien. Allons ajouter à nouveau un identifiant d'employé afin d'avoir le niveau des employés, et allons-y voir la date de naissance. Maintenant, créons la logique de notre époque. vais créer un nouveau champ calculé, et appelons-le une ère. Maintenant, bien sûr, comment calcule-t-on l'âge ? C'est le nombre d'années entre l'anniversaire et aujourd'hui. Allons-y et faisons-le. Nous devons soustraire aujourd'hui des dates de naissance, et nous pouvons utiliser la fonction date dif Bien entendu, l'âge dépend du nombre d'années. Nous devons préciser ici la partie date. Ça va donc faire un an. Quelle est la date de début ? C'est la date de naissance, et quelle est la date de fin ? Ce sera la cérémonie d'aujourd'hui. La fonction de deux jours est une fonction de table qui génère la date actuelle au moment où nous parlons. C'est ça. C'est très simple, non ? Allons-y, d'accord. Avec nous, nous avons une mesure continue car, bien sûr, cela fait référence aux âges. Déposons-le donc à la sortie afin de voir les résultats. Maintenant, nous allons l' avoir comme mesure. J'aimerais qu'il soit dimensionné, alors convertissons-le en dimension et en discret afin de voir les chiffres. Mettons-le à côté des dates d'arrivée. Maintenant, nous avons les bons âges. Je pense que c'est le plus simple. Si vous regardez cet employé ici, vous pouvez voir que Perth a 2000 ans et nous avons environ 24 ans. Bien sûr, si vous réalisez ce projet en 2025, vous atteindrez l'âge de 25 ans. Au moment où j'enregistre cette vidéo, nous sommes à 20h24. C'est vraiment intéressant de réaliser ce projet, écrivez-le dans le commentaire ci-dessous. Bien entendu, selon la tâche, nous avons besoin de groupes d'âge. Nous n'avons pas besoin d'âges. Pour créer des groupes d'âge, nous devons créer à nouveau un nouveau champ calculé en plus de l'âge. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Donnons-lui le nom de groupes d'âge, et nous allons utiliser les déclarations FL afin de regrouper les employés selon une fourchette spécifique. Commençons par le premier, les plus jeunes employés. Tous les employés dont l' âge est inférieur ou inférieur, 25 ans, seront répartis dans la même fourchette. Nous allons dire que si ces personnes ont moins de 25 ans , elles appartiennent au groupe des moins de 25 ans. Comme ça. Maintenant, définissons le deuxième groupe. Ce sont tous des employés de 25 à 35 ans. Il nous reste donc dix ans entre les deux. Tous les employés dont l'âge est supérieur ou égal à 25 ans, et dont l'âge est également inférieur à 35 ans, appartiennent tous au même groupe, celui des 25 à 34 ans, appartiennent tous au même groupe, celui des 25 à 34 ans, car ici nous n'incluons pas les 35 ans C'est tout pour ce groupe. Passons au groupe suivant. Je vais juste aller pleurer ici. Nous allons simplement augmenter le nombre d'années 35 à 45, et pareil ici, 35 et 44 Allons ajouter un autre groupe, il se situera entre le 45 et le 55. Augmentons simplement le tout dix ans, et aussi ici. Passons maintenant au dernier groupe, au groupe le plus sympathique, où nous avons tous les employés âgés de 55 ans ou plus Si l'âge est supérieur ou égal à 55 ans, alors nous aurons 55 ans et plus. C'est ça. Nous avons maintenant couvert tous les groupes que nous avons dans nos données. Allons-y et sortons ensemble, bien sûr, accord. Tout est valide. Allons-y, K. Et avec cela, nous avons maintenant une nouvelle dimension, avec cela, nous avons maintenant une nouvelle dimension, qui se situe en haut de la liste, les groupes d'âge. Allons le mettre dans la sortie afin de vérifier les résultats. Ce que je vais faire d'autre pour tester Montrons-le sous forme de filtre, et commençons par la plus jeune génération, les employés âgés de moins de 25 ans. Comme vous pouvez le constater, tous ces âges sont inférieurs à 25 ans, ce qui est correct. Passons également à la dernière question, celle employés les plus âgés d'ici. Comme vous pouvez le constater, ils ont tous moins de 55 ans ou égaux. Donc, comme vous pouvez le constater, cela fonctionne aussi bien. Vérifions-en un autre ici. Donc, employés de 35 à 44 ans, et tout va bien. Vérifions-le 25-34. Comme vous pouvez le constater, tout semble parfait. Revenons maintenant à nos fiches, âge par rapport à l'éducation. Inscrivons d'abord les groupes d'âge dans les colonnes, puis les niveaux d' éducation sur les lignes. Nous avons maintenant notre matrice, mais elle n'est pas triée correctement, alors allons trier ces dimensions. Cliquez avec le bouton droit sur les tranches d'âge et passons aux tris. Maintenant, pour avoir une carte thermique, changeons-la de Pi en cercles, rien de tel pour nous assurer que nous ne parlons pas de Pi. Bien entendu, ce qui contrôle ces cercles, c'est le nombre d'employés. Allons chercher le nombre total d'employés à la hauteur. Nous avons maintenant notre carte thermique, mais comme vous pouvez le constater, ces dimensions ne sont pas triées correctement. Allons régler le problème. Passons au groupe d'âge, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et passons au tri, puis nous voulons le trier manuellement. Le premier est le groupe le plus jeune, puis 25 ou 35 ans, donc ça a l'air bien, fermons-le. va de même pour le niveau d'enseignement, allons-y également. Et aussi, Manuel. Du point de vue de l'éducation, nous allons commencer par le lycée, le baccalauréat, le master et le doctorat. Maintenant, ça a l'air mieux. Allons-y et fermons-le. En ce qui concerne les designs, nous n' avons aucune sortie ou quoi que ce soit d'autre. Je vais simplement changer les couleurs car j'aimerais me décider plus tard sur le tableau de bord. Je dirais qu'il faut opter pour le gris. Allons-y et frappons. Bien sûr, n' oubliez pas cette légende, supprimons-la, alors masquez-la. Vérifiez les données. C'est très intéressant. Vous avez le plus grand nombre d' employés dans la catégorie 35 à 44 ans en tant que groupe d'âge, et la plupart d'entre eux ont le salaire. Nous pouvons donc analyser la coloration et la relation entre les groupes d'âge et le niveau d'éducation des employés. Passons à la suivante, qui indique le nombre total d' employés dans chaque groupe d'âge. Encore une fois, nous avons ici l'analyse comparative afin de comparer les valeurs au sein d'une catégorie Comme d'habitude, le graphique par est le meilleur. Créons-le comme d'habitude, dupliquons l'un de ces graphiques, renommons-le en tranches d'âge Celui-ci va être très simple, nous avons donc besoin des groupes d'âge, mais nous n'avons pas besoin du niveau d'éducation. Allons également supprimer les tailles. Nous avons besoin de la peau totale sous forme de rose, et au lieu d'un cercle, nous avons besoin de pars. C'est ça. C'est très simple et aussi. Il est déjà trié car j'ai dupliqué le précédent Le tri par tranche d' âge est correct. Allons nous cacher. Cet axe est là, et cela répond à cette exigence. Passons à la suivante . C'est très similaire. Il est dit d'indiquer le nombre total d'employés par niveau d'enseignement. Nous allons donc utiliser le même visuel, à partir du même point de départ, afin de comparer les différentes valeurs au sein d'une catégorie. C'est bon. Nous allons donc faire les mêmes choses. Allons dupliquer celui-ci ici, et appelons-le niveaux d' enseignement, et nous devons remplacer cette dimension le niveau d'éducation plutôt que par les groupes d'âge. Nous allons l'avoir comme ça. Mais bien sûr, nous avons perdu le tri de cette dimension. Allons-y et trions à nouveau. Allons faire le tri, et ce sera un manuel. Et le lycée, c'est d'abord le Bachelor Master PHD, ce qui est correct. Encore une fois, les diagrammes de pièces sont très simples. Bien, passons à la dernière exigence, et cette section, comme elle le dit, présente la corrélation entre le niveau de formation des employés et leur note de performance. Pour cette exigence, nous allons donc recommencer avec la carte thermique, car nous devons montrer la relation entre deux dimensions, deux catégories. OK, alors construisons une autre carte thermique. Donc, comme d'habitude, nous allons dupliquer du contenu, et nous allons le renommer « education versus performance Alors, bien sûr, première question, avons-nous toutes ces informations ? Oui, nous avons la performance et aussi l'éducation. Nous n'avons donc pas à créer de champs calculés. Nous avons donc besoin des deux dimensions. L'éducation, nous l'avons déjà ici. Allons obtenir la note de performance, et vérifions les points, qu'il s'agisse de pièces ou de carrés comme celui-ci. Et allons-y et faisons en sorte que le total de la peau soit à la taille souhaitée. C'est bon. Maintenant, en vérifiant les données, nous devons trier, je pense les performances. Ce n'est pas correct. Allons-y et trions à nouveau sous forme de manuel. Cela commence par un excellent résultat, puis par un résultat satisfaisant. Cela signifie que nous allons avoir un cran au-dessus des besoins d'amélioration. Ça a l'air bien. Allons-y et fermons-le. Comme vous pouvez le constater, le groupe le plus élevé se situe entre le célibataire et le bon, ce qui est normal car nous avons beaucoup d' employés qui ont le Pahlar par rapport au doctorat Au lieu d'avoir les chiffres absolus, allons chercher à la place le pourcentage, ce qui permettra d'obtenir une déclaration plus précise. Au lieu de faire embaucher le total, je vais simplement le supprimer. Allons obtenir ce pourcentage total. Du plus haut à la taille. Maintenant, le pourcentage n'a pas vraiment de sens , car ici nous en avons 72 %, 65 %. Je pense que c'est une table croisée, alors passons à la mesure ici en cliquant dessus, calculons en utilisant n table à travers. Au lieu de cela, passons au calcul de l'évaluation des performances. Parce que nous nous concentrons sur la performance, allons-y et cliquons dessus. Maintenant, cela semble plus exact si vous vous adressez, par exemple, aux employés titulaires d'un doctorat, comme vous pouvez le constater, 48 % d'entre eux une excellente note, puis le suivant, ont obtenu une excellente note, puis le suivant, nous sommes satisfaits et le dernier a besoin d'être amélioré, 5 % seulement. Comme vous pouvez le constater, le groupe le plus élevé d'employés titulaires d' un doctorat a obtenu une excellente note. Allons voir le lycée maintenant. Ici, nous pouvons voir que ce groupe est plus petit que le doctorat. Seulement 13 % de nos employés ont fait des études secondaires, nous avons un excellent lycée où nous voyons ici une grosse marionnette, où 34 % des employés ont des études secondaires à améliorer À partir de ces données générées par l'IA, nous pouvons comprendre générées par l'IA, qu'il existe une corrélation entre le niveau d'éducation et l'évaluation des performances. Le niveau d'enseignement supérieur peut améliorer et augmenter la note de performance. Mais bien sûr, ce n' est pas une règle, cela dépend de beaucoup de choses comme le domaine de travail, les compétences, etc. Non seulement le niveau d'éducation améliorera les performances, mais dans ces données, nous pouvons voir qu'il y a un facteur. Bien sûr, encore une chose avant de terminer, nous devons bien cacher la légende. Avec cela, nous en avons fini avec cette exigence. Très bien, mes amis, passons à la troisième section et nous avons les analyseurs de revenus Dans cette section, nous allons donc nous concentrer sur la matrice basée sur les salaires, et nous avons ici deux exigences. La première exigence consiste à comparer les salaires entre les différents niveaux d'éducation pour les deux sexes afin d' identifier les écarts ou les modèles Dans cette exigence, nous voulons voir les différences de salaire entre les différents sexes ne s'agit pas seulement d'une corrélation, nous parlons également de ce que on appelle l'analyse des écarts, et de la carte Bs, le graphique visuel de l' analyse des écarts, ce sont les graphiques de parple C'est exactement pourquoi j'utilise le diagramme en parble plutôt que le diagramme thermique, car avec le graphique en parabole, je peux montrer très clairement et facilement la distance entre les valeurs Nous pouvons également montrer la corrélation entre deux dimensions et catégories différentes. Pour cette exigence, je n'utiliserai pas la carte Hat, étant donné que je ne peux pas montrer la distance entre les valeurs, j'utiliserai les cartes violettes. OK, créons donc un graphique violet dans Tableau. Nous allons dupliquer les choses comme d'habitude, et donnons-leur un nom. Ce sera le sexe par rapport au niveau d'éducation. Donc ça se met en place et partons tout nettoyer à partir d'ici. Mais nous allons tout de même avoir besoin du niveau d'éducation en hausse, car nous l'avons déjà correctement trié. Qu'est-ce qu'un diagramme parabolique ? Il contient deux points et la distance qui les sépare sous forme de ligne. Nous avons donc besoin de deux graphiques, un pour la ligne et un autre pour les points. Allons-y et créons-le. Nous avons besoin des informations salariales. Comme vous pouvez le voir, nous l' avons ici. Allons le déposer dans les colonnes, et nous n'avons pas besoin de la somme des salaires. Nous avons besoin du salaire moyen, allons-y et changeons le calcul de la mesure de la somme à la moyenne. Comme nous avons besoin de deux graphiques, nous avons besoin de deux mesures, et nous utilisons la même mesure, alors gardons le contrôle et dupliquons-la. Qu'est-ce que nous avons deux graphiques ? Comme nous l'avons déjà dit, l'un sera aligné et l'autre sera constitué de points de données ponctuels. Commençons par le premier. Passons ici et changeons le carré en ligne. Maintenant que nous voulons montrer la distance entre les valeurs de genre, nous devons aller chercher les informations sur le genre et les mettre sur le chemin. Qu'est-ce que nous avons comme les lignes, la distance, l' écart entre les points ? Allons-y et agrandissons-le afin de voir ces informations au maximum. Passons maintenant à la suivante où nous allons configurer correctement les points des genres Passons à la deuxième étape. Au lieu du carré, allons chercher les formes. Maintenant, pour les formes, nous allons avoir les informations relatives au genre. Allons faire glisser le genre sur les formes. Maintenant, comme vous pouvez le constater, nous avons nos deux sexes, mais je pense que nous avons de meilleures formes pour cela Passons aux formes. Au lieu de la valeur par défaut, revenons ici et nous avons déjà trouvé des formes de genre dans Tableau. Allons par ici. C'est ça. Appuyons sur k. Comme vous pouvez voir, nous avons ces panneaux, mais ils sont vraiment sombres. Allons-y et attribuons également le sexe aux couleurs, alors maintenons le contrôle et appliquons-le aux couleurs. Comme vous pouvez le voir sur le côté droit, nous avons maintenant ces symboles, mais ils sont vraiment petits. Allons-y et modifions-en la taille, par exemple au milieu. Comme ça. Maintenant, la prochaine étape est la suivante : nous allons tout mettre dans un seul tableau. Maintenant, ils sont divisés. Passons à l'un d'entre eux, utilisons le double axe et veillons à ce que nous synchronisions également l'axe. Maintenant, nous avons encore ici un immense espace où il n'est pas utilisé. Allons configurer l'axe, modifier l'axe et veiller à supprimer les zéros d'inclusion C'est ça. Maintenant, ça a l'air vraiment sympa. Maintenant, bien sûr, nous pouvons ajouter une étiquette pour les ventes moyennes. Passons par là, reprenons le contrôle des ventes moyennes et inscrivons-les sur les étiquettes. Ce n'est pas très clair, alors allons-y et changeons de téléphone. Passons à l'étiquette et entrons dedans. Allons-y et utilisons notre deuxième gris. Passons au gris clair. OK. Maintenant que nous pouvons voir que les chiffres sont vraiment importants, allons-y et changeons le format du salaire. Alors cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et passez au format. Passons aux chiffres ici, ainsi qu'au numéro personnalisé. Supprimons les décimales, et maintenant les unités d'affichage peuvent être des Je ne suis toujours pas content des symboles et du texte. Passons aux étiquettes et modifions l'alignement. Actuellement, c'est le centre central. Allons-y et changeons-le en automatique. C'est bien mieux. Avec cela, nous avons les symboles et les chiffres à côté. Bien sûr, n' oubliez pas la touche finale. Allons-y et retirons tous ces en-têtes du haut et de Patton N'oublions pas les légendes. Allons-y et retirons-le. Et maintenant, nous avons des graphiques très propres. C'est bon. Voyons maintenant le résultat de ces informations. Comme vous pouvez le constater, le salaire moyen des hommes et des femmes ayant fait des études secondaires relatif sur un pied d'égalité. Mais maintenant, si vous allez voir le célibataire, vous pouvez voir que les ventes moyennes des hommes sont bien supérieures à celles des femmes. Comme vous pouvez le constater, le graphique Pabl est vraiment incroyable. Vous pouvez voir immédiatement l'écart, la distance entre ces deux valeurs. Les hommes gagnent bien plus que les femmes ayant le niveau d' éducation de Bach. Allons vérifier une autre distance énorme entre les sexes si vous vérifiez le niveau d'éducation DP Comme vous pouvez le constater, nous avons un énorme écart de distance entre les sexes Mais cette fois-ci, c'est la solution. En moyenne, les femmes médecins gagnent environ 25 %, soit plus que les hommes médecins. Comme vous pouvez le constater, le graphique public est excellent pour comprendre la distance et l'écart entre les points de données et pour effectuer des analyses de coloration. C'est un visuel incroyable et c'est tout pour répondre à cette exigence. Mes amis, nous allons maintenant passer à la deuxième exigence de l'analyse des revenus et à la dernière exigence de l'examen des sommes, savoir présenter comment l'âge crée par rapport au salaire des employés de chaque département. Cette fois, nous voulons montrer le cation, la relation entre deux mesures, non deux dimensions, comme sur la carte at, deux mesures. Bien entendu, le meilleur type de graphique ici est le diagramme de dispersion Le diagramme de dispersion est impressionnant pour montrer la corrélation entre les mesures Très bien, maintenant allons-y et construisons un diagramme de dispersion dans le tableau Comme d'habitude, nous allons dupliquer les feuilles, et nous allons les renommer en âge par rapport au salaire Avons-nous donc ces informations dans nos données ? Eh bien, oui, nous avons le céleri. Il n'est pas nécessaire de créer de champs calculés. Allons nettoyer ces informations. Supprimons tout. Nous n'avons pas besoin de toutes ces choses. Alors maintenant, partons de zéro. Comme il s'agit d'une corrélation entre deux mesures, nous devons ajouter nos deux mesures Le premier sera le céleri. Allons le déposer dans les rangées, et nous avons besoin des âges. Alors allons-y et déposez-le dans les colonnes. Bien entendu, nous n'avons pas besoin du résumé du salaire et des âges. Nous avons besoin de la moyenne. Allons-y et changeons cela. Allons-y et passons du résumé à la moyenne et pareil pour l'âge de la somme à la moyenne. Génial. Maintenant, nous avons nos deux x, nos deux mesures et nous nous assurons d'utiliser les marques des formes. Nous l'avons obtenu dans les charts précédents. Sachez ce qui manque, nous avons besoin des points de données, et ce sera le titre du poste. Allons chercher le titre du poste et mettons-le sur les détails. Comme vous pouvez le constater, nous avons obtenu nos points de données, mais nous avons ici un énorme espace perdu, et c'est parce que nous incluons le zéro dans le x. Allons nettoyer ça, c'est xs, je supprime le zéro et pareil pour la moyenne. Ajoutez l'axe et supprimez le zéro comme ceci. Maintenant, disons allons-y et changeons la forme. Au lieu d'un cercle, prenons un Damont rempli comme celui-ci Maintenant, il y a parfois des chevauchements entre les points. Ce serait bien si nous réduisions l'opacité à quelque chose comme 75 Maintenant, ajoutons des étiquettes pour ces points de données, et ce sera le titre du poste. Maintenez le titre du poste de contrôle sur les étiquettes. Maintenant, allons-y et réduisons peut-être la taille de police 9-8, quelque chose comme ça Maintenant, bien sûr, pour obtenir l'effet des points de dispersion, ajoutons des lignes de référence pour les deux Passons au salaire ici, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et ajoutons une ligne de référence. Allons donc vérifier les informations. moyenne des lignes, supprimons l'étiquette, et peut-être pourrions-nous avoir une infobulle personnalisée comme cette moyenne Et allons-y et insérons la valeur. Alors maintenant, allons-y et formatons-le. Il va être en pointillé , fin, et utilisons notre couleur grise comme ça Alors c'est tout, allons-y. Et avec cela, nous avons une ligne moyenne très fine. Faisons de même pour les siècles. Ajoutez donc une ligne de référence. Donc pas d'étiquette, et ajoutons une infobulle comme celle-ci. Moyenne. Et la valeur et le même format pour la ligne seront légèrement pointillés tout comme notre couleur grise Donc, c'est ça. C'est ça, d'accord. Nous avons donc créé un très beau diagramme de dispersion. Alors maintenant, si vous vérifiez les postes comme si la plupart d'entre eux étaient des managers, c'est vrai, nous avons le responsable , le directeur financier, les ressources humaines, etc. La plupart d'entre eux sont donc des managers, mais nous avons trois types d' emplois bien rémunérés , mais ce ne sont pas des managers comme les développeurs de logiciels, et nous avons ici un administrateur système et un analyste financier. Comme vous pouvez le voir ci-dessous, nous avons différents types d'emplois, mais aucun d'entre eux n'est un manager. Bien entendu, il est logique que les cadres reçoivent salaire plus élevé que les autres emplois, mais certains emplois sont tout de même bien rémunérés. Maintenant, nous ne faisons que vérifier le salaire, une seule mesure. Maintenant, nous allons vérifier la coloration entre l'âge et le résumé, en pensant à deux choses. Maintenant, si vous regardez en arrière, nous avons un groupe d' emplois centralisés au centre, ce qui est normal. Mais nous avons ici des extrêmes tels que le responsable des ressources humaines et le directeur financier Les responsables des ressources humaines reçoivent des salaires élevés, même s'ils sont de jeunes employés. De plus, c'est le seul groupe de gestionnaires qui soit jeune. Si vous les comparez aux autres emplois de manager, ils sont environ 40. Il s'agit donc d'un extrême dans les données. Alors maintenant, allons-y et vérifions-le le chemin en haut à droite. Nous avons les directeurs financiers. Ils reçoivent donc en moyenne les salaires les plus élevés selon nos données, et en outre, l' âge moyen est relativement vieux. C'est donc un extrême. Et comme vous pouvez le constater, nous avons un autre poste dans lequel le responsable informatique est également en train de s'orienter dans cette direction. Donc, mes amis, c'est ce que nous pouvons comprendre à partir de nos données provenant des taches de dispersion, et c'est tout pour cela . Très bien, Nous avons donc répondu à toutes les exigences relatives au premier tableau de bord, le tableau de bord récapitulatif, et nous avons également créé les graphiques. Ensuite, nous devons tout mettre, tous ces graphiques, dans un seul tableau de bord consolidé. 203. Projet RH | Maquette d’esquisse du tableau de bord sommaire: Très bien, Sara, nous allons créer le tableau de bord récapitulatif et voici ce que nous allons faire. abord, nous devons créer un plan, dans lequel nous allons esquisser les maquettes du bord et les conteneurs afin d'avoir un plan pour la mise en page Ensuite, nous allons créer la structure de conteneur du tableau de bord afin de regrouper tous ces graphiques dans une seule vue. Une fois que nous aurons réuni tous les graphiques au même endroit, nous commencerons par le processus de raffinage et de mise au point. Nous allons donc modifier et déformer de nombreux éléments tels que le texte, les couleurs, les icônes, les légendes, les filtres pour que tout soit parfait Alors, êtes-vous prêt ? Commençons par la première étape, qui consiste à planifier le tableau de bord pour la vue récapitulative. R. Pour ce projet, j'ai décidé d' avoir environ 15 graphiques dans un seul tableau de bord. C'est certainement un défi, mais ne vous inquiétez pas. Nous pouvons le faire étape par étape. Bien entendu, nous n'allons pas sauter immédiatement en créant le tableau de bord, car nous aurons du mal à ne pas avoir de plan. Tous les professionnels de n'importe quel projet le savent. Avant de construire quoi que ce soit, nous devons avoir un plan. Nous avons besoin d'un plan. Et bien sûr, nous voulons être des professionnels, c'est vrai. C'est pourquoi nous devons planifier le tableau de bord en dessinant l' extrémité du conteneur sur les tableaux de Alors, bien sûr, la question est de savoir comment allons-nous procéder ? Bien sûr, vous pouvez passer à l'ancienne en ayant simplement une épingle et du papier, et vous pouvez dessiner le croquis du tableau de bord. peux utiliser des outils numériques tels que PowerPoint, par exemple, ou comme je le fais ici, procréer à l'aide de mes tablettes, ou vous pouvez utiliser des outils comme Figma ou DO Ainsi, tous les outils qui vous aident à concevoir et à esquisser la maquette de votre tableau de bord correspondent à vos envies Allons donc esquisser le mocap de notre tableau de bord. L'arrière-plan sera gris foncé, et c'est parce que nous créons un thème sombre. Nous pouvons donc maintenant avoir le contenu habituel où nous avons un titre pour le tableau de bord, le tableau de bord des ressources humaines. Dans leur résumé des exigences, nous avons trois sections, et c'est pourquoi nous allons maintenant diviser notre tableau de bord en trois sections principales. Nous avons une vue d'ensemble, des données démographiques et des revenus. Concentrons-nous maintenant sur la vue d'ensemble et mettons tout ce qui est nécessaire dans cette section. Nous allons commencer par le nombre de cochons, les groupes. Le premier sera celui des employés actifs, et nous en avons ici un gros chiffre, puis nous allons le diviser en deux sections. Sur le côté gauche figureront les employés embauchés, et sur le côté droit, nous aurons un autre gros chiffre pour les employés licenciés. Maintenant, pour avoir l'effet du KPI, nous allons placer les graphiques linéaires exactement en dessous de ces grands chiffres. Maintenant, en dessous, nous allons avoir une autre section pour le département. Nous allons avoir notre classement des départements à l'aide des diagrammes par. Ensuite, en dessous, nous allons avoir la dernière section de l'aperçu. Nous avons l'emplacement. Nous avons ici deux graphiques. Nous avons celui avec le tableau des pièces où nous indiquons le nombre d'employés au siège social et dans les succursales, et les autres graphiques ici, nous avons une Nous allons placer les cartes et les diagrammes des pièces côte à côte dans cette sous-section. Comme vous pouvez le constater, il n'est pas facile de tout ranger au même endroit. C'est donc tout pour la vue d'ensemble. Passons maintenant à la bonne section consacrée aux données démographiques et nous avons ici un défi de taille Vous devez insérer dans cette section cinq graphiques différents. La première section porte sur le sexe, nous avons donc nos cartes Pi. Mais maintenant, en ce qui concerne l'âge et le niveau de scolarité, nous avons deux tableaux par distincts Ce que nous pouvons faire ici, c'est intégrer ces trois graphiques dans un seul bloc. Au centre, nous pouvons avoir la carte thermique, mais en haut et à l' extrémité droite, nous pouvons avoir ces cartes par. Avec cela, nous avons tous ces trois graphiques dans une seule sous-section. maintenant à la dernière section, à droite, nous allons avoir les performances et les formations. Nous avons ici une autre carte thermique Passons à la dernière section consacrée à l'analyse des revenus. C'est assez simple. Nous n'avons ici que deux cartes. Le premier, le genre et l'éducation, peut être inscrit sur le côté gauche, et sur le côté droit, nous allons avoir ici notre point de dispersion, le H contre le salaire Comme vous pouvez le constater, dans un seul tableau de bord, nous affichons près de 15 graphiques différents. Bien entendu, dans notre tableau de bord, nous devons avoir une section sur le côté gauche pour les logos, pour les navigations, entre les deux tableaux de bord, le résumé et les vues détaillées Bien entendu, nous pouvons ajouter plusieurs fonctionnalités concernant l' exportation des tableaux de bord ou des icônes où nous pouvons placer nos liens Nous n' oublierons pas les filtres, donc en haut à droite, nous pouvons avoir un interrupteur pour afficher les filtres ou les masquer. Très bien, mes amis, à l'étape suivante. Nous n'avons pas encore fini de planifier notre tableau de bord. Nous devons aller esquisser la maquette de la structure du conteneur création d'un tableau de bord dans Tableau nécessite de savoir comment contrôler et gérer les conteneurs. Si tu n'as pas de plan, je te promets que les choses peuvent devenir chaotiques. C'est pourquoi nous devons atténuer la structure du conteneur, et cette fois je vais esquisser le mocap à l'aide du dRoo est un outil incroyable et gratuit pour créer des graphiques et des concepts professionnels que j'utilise habituellement également dans mes projets Bon, maintenant nous sommes dans DO, et j'ai juste mis notre mocap comme référence pour nous, et travailler avec Droao est assez La première étape que j'ai l'habitude de faire, c' de passer au style ici et de le créer sous forme de croquis. Maintenant, toutes les formes que nous avons sur le côté gauche ressembleront à des dessins à la main. Donc, à la fin, votre concept aura l' air vraiment cool et délirant. Maintenant, pour nos conteneurs, nous allons avoir trois objets différents. Le premier sera le conteneur horizontal. Vous êtes donc l'horizontale. Récipient, et j' ai généralement la couleur de la peluche. Commençons la première année, retirons le remplissage et passons aux couleurs. Choisissez de la colle et ajoutez-la peut-être plus épaisse. Il s'agit donc du premier type. L'autre, nous avons des conteneurs verticaux, n'est-ce pas ? Donc un conteneur vertical, et nous allons avoir la couleur orange. Alors peut-être que quelque chose comme ça est arrivé. Et la dernière boîte sera constituée de nos objets. Cela peut être n'importe quoi. Cela peut être une icône, il faut une image. J'aimerais donc le voir en tant que Gray. Faisons quelque chose comme ça. Nous pouvons donc voir que l'ensemble de notre tableau de bord est divisé en deux sections, les sections de gauche où se trouvent les logos et les icônes, puis le reste sur le côté droit. Cela signifie donc que nous allons commencer par un conteneur horizontal pour l'ensemble des tableaux Nous allons donc le faire comme ça. Et nous allons l'avoir comme ça si gros. Très bien, alors permettez-moi de supprimer le texte ici et peut-être de lui donner un nom. Il s'agit de l'ensemble du tableau de bord. Il s'agit de la première étape. Commençons maintenant par celui de gauche où se trouvent les icônes et les logos. C'est comme une verticale, nous avons tous les objets les uns en dessous des autres. Ce que vous allez prendre, nous allons prendre un conteneur vertical pour le côté gauche. Nous allons l'appeler Nav pour une navigation comme celle-ci, et réduisons-le un peu. À l'intérieur, nous allons avoir différents objets comme un logo. Réduisons-le plus petit. Je vais m'en faire une idée, alors cliquons sur feutre et gris, pareil ici. Nous pouvons maintenant zoomer et ajouter d'autres icônes afin de naviguer entre les tableaux de bord, d'explorer le tableau de bord, de mettre des liens, etc. Nous allons donc avoir plusieurs liens et autres éléments sur la navigation. Tout dépend de la navigation. Maintenant, sur le côté droit, qu'avons-nous ? Nous avons donc d'abord comme titre un filtre, puis en dessous, nous avons toute une section de graphiques. Cela signifie que nous avons deux objets l'un en dessous de l'autre, et pour cela, nous aurons à nouveau besoin d'un conteneur vertical. Pour le tout ici, nous allons avoir un grand conteneur vertical comme celui-ci, que nous appellerons en-tête, en-tête des graphiques et graphiques. OK, quelque chose comme ça. Commençons maintenant par l'en-tête. Il semble que nous ayons un en-tête et à côté, des filtres. C'est pourquoi nous allons opter pour un conteneur horizontal. Nous allons l'avoir comme ça et qu'y a-t-il dedans ? Nous avons le bon en-tête et le filtre. Nous avons donc le titre. Et ici, sur le côté droit, nous allons avoir quelques icônes ou peut-être une icône que nous verrons. Jetons maintenant un coup d'œil à nos graphiques ici. Ici, nous avons trois sections à droite, mais en réalité elles sont divisées en deux parties Les côtés de l'ascenseur où nous avons la vue d'ensemble et le côté droit, où nous avons deux sections. Cela signifie que nous avons deux objets côte à côte, et pour cela, nous allons prendre un autre conteneur horizontal. Faisons-le comme ça. Ce sera le principal séparateur entre le l'ascenseur et le côté droit. Commençons par le côté ascenseur. Comme vous pouvez le voir, ce sont des objets placés l'un en dessous de l'autre, ce qui signifie que nous allons utiliser un conteneur vertical. Pour le côté ascenseur, nous allons avoir un conteneur vertical comme celui-ci. Permettez-moi de supprimer le nom et appelons-le « aperçu ». Vue d'ensemble, et nous avons une vue d'ensemble interne, de nombreux graphiques. Nous pouvons avoir plusieurs graphiques comme celui-ci et ils sont tous inférieurs les uns aux autres. Nous n'allons pas maintenant approfondir chaque détail. Nous allons juste avoir un plan approximatif pour les conteneurs. Maintenant, regardons le côté droit. Maintenant, sur le côté droit, comme vous pouvez le voir, nous avons deux sections principales les données démographiques et les revenus Cela signifie que nous allons opter pour un conteneur vertical. Aussi. Sur le côté droit, nous pouvons en avoir un vertical comme celui-ci, et nous allons supprimer le nom ici. Maintenant, allons-y et vérifions-le de chaque côté. Comme vous pouvez le voir, nous avons d'abord un titre et en dessous, nous avons différents objets. Encore une fois, nous avons ici un conteneur horizontal. Nous allons en avoir comme ça. Il est très imbriqué parce que c'est un peu compliqué. Nous allons également avoir la section ci-dessous pour les revenus. Nous allons avoir un titre , puis des charts. Donnons-lui un nom. Ce sont les données démographiques, et en dessous, nous avons la même chose Nous avons une section pour les revenus. Ce que nous avons sous ce titre, nous l'avons ici sous forme de graphiques côte à côte. Cela signifie que nous pouvons utiliser un conteneur horizontal pour ce droit. Nous allons avoir un conteneur horizontal en dessous comme celui-ci, et à l'intérieur, nous avons nos différents graphiques. Nous avons des graphiques comme celui-ci, faisons-en trois comme celui-ci. concerne les revenus également, nous qui concerne les revenus également, nous n'aurons que deux graphiques, nous aurons également besoin d' un conteneur horizontal puisqu'ils sont placés côte à côte, et nous pouvons avoir nos deux graphiques. C'est bon, les gars. Je pense que nous avons un plan, n'est-ce pas ? Nous avons donc un plan pour nos tableaux de bord, et nous avons un grand nombre de couches , environ six Nous ne vous trouverons pas maintenant Le plan, c'est juste un plan approximatif. Mais une chose sur laquelle j' aimerais peut-être zoomer un peu concerne chaque graphique. Ainsi, comme vous pouvez le voir, par exemple, celui-ci, nous avons toujours un titre et en dessous un graphique. en va de même pour le sexe, nous avons un titre et un tableau. Cela signifie que nous avons un conteneur vertical pour chaque graphique. Si nous zoomons sur ces graphiques, nous ne les placerons pas immédiatement. Nous allons toujours l'avoir sous la forme d'une verticale comme celle-ci, où le premier objet sera le titre des graphiques. Donc, comme ceci et en dessous, nous pouvons avoir ce graphique lui-même. C'est bon, mes amis. Nous avons donc maintenant un plan approximatif. À présent, nous allons implémenter ces conteneurs dans Tableau. Très bien, mes amis. Enfin, nous avons maintenant un plan approximatif pour notre tableau de bord. Mais bien sûr, il ne contient pas tous les détails, nous allons donc devoir modifier et peaufiner des éléments pendant que nous construisons Revenons donc à Tableau afin de créer le tableau de bord. 204. Projet RH | Créer le tableau de bord récapitulatif: OK, mes amis, allons créer un nouveau tableau de bord appelé résumé des ressources humaines. Comme ça. Maintenant, la première étape consiste à définir la taille du tableau de bord. Allons donc ici sur le côté gauche. Au lieu de la plage, sélectionnons une taille fixe, et cette fois nous opterons pour 1 400 et une hauteur de 800. C'est bon. Commençons donc par le premier conteneur. C'est le conteneur horizontal pour l'ensemble du tableau de bord. Ce que je fais habituellement, c'est de me rendre ici et de passer en mode flottant, car le fait de tout avoir dans un seul conteneur flottant ajoute de la dynamique et nous pouvons modifier l' arrière-plan comme bon nous semble. Assurez-vous de le passer en mode flottant, prenons le conteneur horizontal et déposez-le au milieu. Comme vous pouvez le constater, c'est un peu petit. Ce que nous pouvons faire, c'est en modifier la taille afin de l'adapter à notre tableau de bord. Passons à la mise en page, et les largeurs seront exactement les mêmes que celles du tableau de bord, 1 400, et 800 pour la hauteur Pour le poste, ce sera zéro, zéro. Commandez pour l'avoir exactement en haut de notre tableau de bord. Maintenant, dans cette phase, alors que nous ajoutons la structure de nos conteneurs, j'ai l'habitude d'ajouter des bordures à chaque conteneur afin de voir si nous faisons tout correctement. Maintenant allons-y et faisons-le. Passons aux bordures et ajoutons une ligne, une ligne épaisse et une ligne plus. Avec cela, nous pouvons voir un conteneur horizontal Plue. Bien sûr, allons-y et donnons-lui le nom, alors renommons-le pour qu'il soit maintenu en forme de tableau de bord OK. Maintenant, pour éviter les erreurs convertissez le conteneur horizontal en conteneur vertical. Je vais y ajouter des planches afin d'en faire un contenant horizontal fixe Allons-y, deux fois vers le tableau de bord, et maintenant revenons à l'inclinaison Seul le premier conteneur principal va flotter, le risque d'être incliné. La première planche au milieu. Assurez-vous maintenant que le deuxième blanc est exactement sur le côté droit. Revenons en arrière et vérifions le mensonge. Vous pouvez voir que nous avons des planches à l'intérieur de tout notre tableau de bord. Passons maintenant au niveau suivant et commençons ajouter les conteneurs dans l'ensemble du tableau de bord Nous avons ici deux conteneurs verticaux Un pour la Navy, allons-y. Nous pouvons avoir un conteneur vertical ici. Comme d'habitude, je vais y ajouter des planches. Allons ajouter la première planche. C'est un peu petit comme ça. Allons-y et développons-le. Allons ajouter une autre planche en dessous. Assurez-vous qu'il se trouve en dessous de la première planche. Allons vérifier la mise en page. Comme vous pouvez le constater, nous avons un conteneur vertical et deux blancs à l'intérieur, ce qui est correct Et allons-y. Donnons-lui le nom de Nav, et nous pourrons retirer la première planche ici Nous n'en avons plus besoin, alors retirons-le. Bien sûr, nous pouvons y ajouter une couleur de bordure. Cette fois, ce sera orange. C'est le conteneur du Nav. Maintenant, ajoutons-en un autre pour le côté droit pour le reste. Donc, ayons un contenant vertical et deux planches à l'intérieur, l' une au milieu et l' autre exactement en dessous Maintenant c'est très petit. Allons ouvrir le récipient vertical et l'élargir comme ça Donnons-lui un nom maintenant. Ce sera un en-tête et des graphiques. Alors, cliquez. Bien sûr, nous allons lui donner une couleur comme celle-ci et il sera également orange. Maintenant, si vous regardez l'arbre ici, nous avons un tableau de bord complet, à l'intérieur duquel se trouvent le système de navigation et , sur nous avons un tableau de bord complet, à l'intérieur duquel le côté droit, l'en-tête et les graphiques. Allons retirer cette planche. Nous n'en avons plus besoin. À partir d'ici. Nous ne nous concentrerons pas maintenant sur le Nav, étant donné que nous n'avons pas beaucoup de conteneurs, nous n'avons ici que des logos et des icônes, etc. Nous allons maintenant nous concentrer sur l' en-tête et les graphiques car ici nous avons le vrai contenu et nous avons beaucoup de conteneurs. Qu'est-ce que tu as dedans ? Nous avons deux conteneurs, un pour l'en-tête et un autre pour l'ensemble des graphiques, et les deux sont des conteneurs horizontaux. Commençons par l'en-tête, nous allons donc ajouter un conteneur horizontal. Au milieu. Cette fois, au lieu d'ajouter des blancs, nous allons ajouter un texte pour le titre du tableau de bord Ce seront les ressources humaines, les tableaux de bord. Ajoutons le mot « aperçu ». Disons-le comme ça, et prenons la taille 20. Nous allons maintenant ajouter un blanc sur le côté droit. Assurez-vous de le déposer exactement du côté droit à l'intérieur de ce contenant. Passons à la mise en page et voyons ce que nous avons. Comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant un texte et espace vide sous le conteneur horizontal. Allons-y et donnons-lui le nom maintenant. C'est l'en-tête, et bien sûr, nous allons y ajouter une couleur , ce sera le bleu. Nous pouvons maintenant retirer cette planche supérieure. Comme ça. Maintenant, ajoutons un autre conteneur pour les graphiques. Il peut donc également s'agir d'un conteneur horizontal, alors déposez-le en dessous. Comme d'habitude, nous allons ajouter nos blancs. Il y en a un ici. Agrandissons-le et faisons-le un sur le côté droit. Et on passe à la mise en page et on vérifie les choses. Nous avons deux ébauches à l'intérieur du conteneur horizontal. Maintenant, allons-y et donnons-lui le nom. Ici, nous avons tout, l' ascenseur et les bonnes sections. OK, et nous allons ajouter les bordures comme d'habitude. Avec cela, nous avons nos deux conteneurs, et nous pouvons retirer ce porte-espace d'ici. Maintenant, continuons à approfondir et nous allons nous concentrer sur ce conteneur, les sections gauche et droite, et nous avons ici deux conteneurs verticaux. Commençons donc par la section de gauche, le conteneur élévateur. Nous allons l'avoir pour la vue d'ensemble, donc un conteneur vertical. Et maintenant, laissons tomber un texte au lieu d'un texte vide et appelons-le aperçu. Et peut-être faisons-en 12. Maintenant, en dessous, un autre espace vide afin de s'assurer qu'il s' agit d'un conteneur vertical. Passons à la mise en page et vérifions-le. Verticalement par rapport au conteneur, le titre est vide, et donnons-lui le nom au-dessus de section de gauche, comme ceci. Allons retirer cette planche de notre tableau de bord sans oublier la couleur du poreur On peut le mettre en orange. Ce set, faisons-le un peu plus petit comme ça. Passons maintenant au côté droit, et nous pouvons également avoir un conteneur vertical, comme celui-ci, le même objet, une planche et, en dessous, une autre planche, et nous passons à la mise en page avec les mêmes éléments dessous, une autre planche, et nous passons à la mise en page avec les mêmes Nous avons deux planches et donnons-lui un nom, sections de démonstration et de revenus Comme d'habitude, le pder, alors que nous sommes en orange, nous allons maintenant retirer le support de place comme ça Ajustons les côtés, de sorte que la section de gauche, la vue d'ensemble, soit plus petite comme celle-ci, puis nous avons la section de droite. Avec cela, nous avons tout sur le côté gauche. Il ne reste plus qu'à concevoir les conteneurs de ces deux sections. Nous avons ici deux conteneurs verticaux. Allons-y et faisons-le. Le premier, nous allons le déposer ici au milieu. Allons-y et ajoutons-y du texte. Ce sera la démographie, et la taille sera de 12 OK. Maintenant, agrandissons-le comme ça. Laissons un blanc. Assurez-vous de le déposer exactement ici, et passons à la mise en page et tout ira bien, comme vous pouvez le voir, mon bec est juste un peu plus épais Nous avons ici le texte et le blanc. Allons-y maintenant et donnons-lui un nom. Ce sera la section de démonstration. Comme ça, et nous allons également lui donner une couleur. De plus, un conteneur vertical. Supprimons ceci, placeholder, et nous devons faire exactement la même chose pour la deuxième section Allons ajouter un conteneur vertical, un texte, qui sera le revenu, 12, et nous allons l'agrandir comme ça. Nous allons également apporter un blanc. Assurez-vous de le déposer dans le contenant. Nous allons vérifier la mise en page, pour que tout aille bien. Nous allons maintenant le renommer comme d' habitude. Section des revenus. N'oubliez pas le coloriage comme celui-ci. Et avec ça, c'est terminé. Allons retirer la dernière planche. Ici, nous avons toujours de l'espacement. Allons ajuster la taille, sorte que la démo se situe au milieu et que les revenus occupent également l'ensemble de l'espace. OK, les gars, je vous promets le dernier exercice, où nous allons ajouter un conteneur horizontal pour les graphiques. Pour les données démographiques, nous allons avoir un conteneur horizontal à l'intérieur Allons y ajouter quelques planches. La première planche est petite et sur le côté droit. Alors allons-y et vérifions-le. Nous avons un conteneur horizontal, donnez-lui une couleur de bordure. Maintenant, nous allons faire exactement la même chose pour les revenus. Nous avons également besoin d'un conteneur horizontal à l'intérieur et de deux planches. Ici. Laisse-moi juste l' agrandir, et l'autre exactement sur le côté droit. Et nous allons vérifier les choses. Nous avons deux planches à l'intérieur du conteneur horizontal, donnez-lui un nom Des graphiques de revenus comme celui-ci, donnez-leur une couleur. Et supprimez l'espace réservé. Allons donc le supprimer. OK, mes amis, c'est terminé. Allons vérifier une dernière fois la structure. Nous avons un tableau de bord complet dans lequel la section de levage pour le Nav, la section appropriée pour tous les en-têtes et les graphiques, et à l'intérieur, nous avons deux conteneurs horizontaux, un pour l'en-tête et un autre pour les sections de levage et de droite. Examinons plus en détail. Nous pouvons voir ici que nous avons la section ascenseur sous forme de conteneur vertical, puis nous avons une bonne section pour les sections de démonstration et de revenus, puis nous la divisons en section de démonstration et section de revenus, et chacune d'elles a un titre et un conteneur horizontal. en va de même pour les revenus Donc, si vous l' avez exactement comme moi, nous pouvons procéder. Sinon, revenez en arrière et faites-le étape par étape. OK. Passons maintenant à l'étape suivante : nous allons effectuer la première itération dans le tableau de bord, où nous allons placer tous les graphiques dans notre tableau de bord Nous ne nous soucierons pas beaucoup des designs. Il s'agit de placer les cartes à l'intérieur des conteneurs. Commençons donc par la première section de l'aperçu, alors assurez-vous de la sélectionner. Et je vais dire qu'il faut l' agrandir un peu. Nous allons donc commencer de haut en bas. Nous allons accéder au tableau de bord, puis ajouter un titre. Dans le premier cas, ce seront les employés actifs, donc les employés actifs. Et centralisons-le au milieu. Maintenant, en dessous de ce titre, nous allons activer le pan off. Déposons ce graphique en dessous. Bien sûr, nous allons masquer le titre. Nous n'en avons pas besoin. Sympa. Maintenant, en dessous, nous pouvons avoir deux KBI, la gauche et la droite, et pour cela, nous avons besoin d'un conteneur horizontal Mais avant cela, nous allons installer un petit séparateur entre cette casserole et les deux bandes situées en dessous. Il y aura un espace vide en dessous. Allons le rendre plus petit comme ça, et nous allons concevoir les éléments suivants. Passons à l' arrière-plan ou aux couleurs Choisissez notre gris et fixez l' opacité à environ 60 C'est bon. Nous pensons, allons-y et enlevons le bourgeon extérieur 20 Et nous allons lui donner le diviseur de nom. C'est bon. C'est bon. En dessous, nous allons avoir un conteneur horizontal pour les deux KPI Glissez et déposez en dessous comme ceci. Comme d'habitude, nous allons ajouter nos deux planches, l'une, et l'autre, nous assurant qu'elle sera exactement du bon côté Passons donc à la mise en page et vérifions-le. Nous avons donc ici les conteneurs horizontaux. Allons-y et appelons-le. Nous allons l'appeler section QBI comme ceci. Bien sûr, nous allons ajouter quelques bordures juste pour le voir. C'est bon. Comme vous pouvez le constater maintenant, tout est détruit Allons le réorganiser. Nous allons agrandir un peu ce nouveau conteneur comme ça. Concentrons-nous maintenant sur ces deux KPI. Maintenant, de quoi avons-nous besoin pour chaque QBI ? Nous avons besoin d'une interdiction de titre et d'un graphique linéaire. Nous devons donc avoir un conteneur vertical. Alors allons-en un et mettons-le dedans. Commençons immédiatement à ajouter des éléments, nous avons donc besoin d'un texte. Ce seront les employés qui arriveront au centre. En dessous, nous avons besoin du pan, faites-le glisser et déposez le pan, bien sûr, assurez-vous de supprimer et de masquer le titre. En dessous, nous avons besoin des graphiques linéaires. Il est loué par année et déposé exactement sous le plateau. Et nous cachons le titre. Il s'agit maintenant du premier conteneur. Allons vérifier la mise en page. Nous avons ici un conteneur vertical, nous avons le titre, le panoramique, ainsi que les graphiques linéaires. Allons-y, donnons-lui le nom et faisons appel à BI. Comme ça, allons-y et retirons le premier support de la planche. Alors retirez-le. Maintenant, ne vous inquiétez pas pour la taille et la couleur. Nous allons effectuer une deuxième itération sur le tableau de bord afin de peaufiner le réglage Nous pouvons maintenant ajuster légèrement le côté du graphique linéaire comme ceci. Maintenant, nous avons besoin du côté droit, encore une fois, du même KBI, des mêmes étapes Allons prendre un contenant vertical sur le côté droit, veillons à le déposer à l' intérieur du conteneur, et nous avons besoin d'un texte. Il va être terminé au centre. Alors, de quoi d'autre avons-nous besoin ? Nous avons besoin d'un pan, alors assurez-vous qu'il se trouve exactement en dessous du texte et masquez le titre. Allons-y et cette petite zone de ce conteneur, allez sur le côté gauche. De plus, le blanc doit être plus petit. Maintenant, de quoi avons-nous besoin ? Nous avons besoin du graphique linéaire. Alors allons-y et déposons le graphique linéaire sous le plan. Supprimez le titre et réduisez-le un peu. Maintenant, allons vérifier la mise en page. Nous avons donc un conteneur vertical. Nous avons un titre, un plan et également un autre graphique. Allons-y et renommons-le. C'est le terme KPI. OK. Maintenant, encore une chose, je voudrais passer à ce vide, le renommer en diviseur Comme ça, donnons-lui la même coloration. Ce sera le gris foncé et aussi le Pitty 260 comme celui-ci. Allons retirer le rembourrage extérieur. Maintenant, qu'est-ce qu'il y a en dessous ? Nous avons le département et comme les lignes d'ascenseur et de droite. Pour cela, nous avons besoin d'un conteneur horizontal. De quoi avons-nous besoin ? Il nous faut un texte au milieu. Je vais être des départements, et ça devrait être au milieu, à droite et à droite, nous allons ajouter une planche Assurez-vous de le déposer exactement sur l'ascenseur. Et exactement sur la droite. Allons vérifier la mise en page. Nous avons ici, euh conteneur, blanc, département vide. Allons donc colorier ces trucs pour les voir. Ce sera le D Gray et 60 sans carrosserie extérieure, pareil pour le suivant 60 et sans rembourrage en Ao. On peut appeler ça le titre du département. Maintenant, qu'est-ce qu'il y a en dessous ? Nous avons le plan du département. Allons le déposer en dessous, et bien sûr, retirons le titre comme ça. Maintenant, en dessous, nous pouvons avoir le titre du lieu, donc il peut être exactement comme les départements. De quoi avons-nous besoin ? Nous avons besoin d' un conteneur horizontal. Il nous faut un texto. Appelons-le emplacement comme ça et centralisons-le au milieu Nous avons besoin de deux volets, un ascenseur et des droits, comme celui-ci, et nous passons aux tracés Nous avons une planche de localisation de la planche, et nous pouvons la renommer en titre de Et nous allons concevoir ces planches, donc les rendre grises, 60, et retirer le rembourrage Même chose pour le suivant, 60, retirez le rembourrage Maintenant, en dessous, nous avons deux graphiques, l'un, une carte, et l'autre, un graphique à barres. De quoi avons-nous besoin ? Nous avons besoin d'un conteneur horizontal en dessous, et nous avons besoin des deux cartes. Mettons l'emplacement sur le côté droit, supprimons le titre. Allons placer les cartes exactement sur le côté gauche, et enlevons les titres. Maintenant, allons voir ce que nous avons fait. Nous avons le conteneur horizontal et les deux cartes. Allons le renommer, il peut s' agir des cartes de localisation. Maintenant, nous pouvons retirer la dernière planche. Ce n'est qu'un espace réservé, alors supprimez-le. Ça y est, nous avons maintenant tout ce qu'il faut dans la section d'aperçu. Comme vous pouvez le constater, si vous ne le faites pas lentement et étape par étape, planifiant, tout, cela peut être des vaches. Mais avec la planification, tout va être facile. Passons maintenant à une autre section consacrée à ces données démographiques. Nous avons ici de nombreux graphiques. Faisons-le étape par étape. Nous sommes dans cette section. Qu'est-ce que nous avons ? Nous avons un titre, puis nous avons plusieurs graphiques côte à côte. Comme d'habitude, chaque graphique est vertical, nous avons un titre, ainsi que le graphique lui-même. Allons ajouter le premier conteneur vertical ici, puis nous avons besoin d'un texte à l'intérieur. Assurez-vous donc de le déposer ici. Ce sera le sexe. Et au centre. Et en dessous, il nous faut les cartes. Allons choisir notre carte Pi pour le sexe, glissons-la en dessous. Bien sûr, nous allons supprimer le titre. Un super. Maintenant, avant de passer au graphique suivant, nous allons utiliser un diviseur comme celui-ci Allons-y et donnons-lui les couleurs. Gray, 60 ans comme ça et The Outer Pudding. Passons maintenant aux graphiques suivants, nous avons également besoin d'un conteneur vertical sur le côté droit, assurez-vous de le dessiner directement sur le diviseur, et ici nous avons besoin de trois graphiques Faisons-le étape par étape. Il nous faut d'abord le titre. Ce sera l'éducation et H au centre également. En dessous, nous avons le premier graphique à barres, qui représente les groupes H. donc glisser sous le titre et supprimez également le titre. Maintenant, en dessous, il y a deux graphiques, la carte thermique et le graphique à barres de l'enseignement. Comme ils sont côte à côte, nous allons aller chercher un conteneur horizontal en dessous. Déposez donc le contenant de présentation exactement en dessous. Maintenant, les choses sont redimensionnées, gauche ou à droite, et ainsi de suite, ne vous inquiétez pas L'essentiel, c'est de placer les cartes dans le bon conteneur. Alors allons-y et voyons d'abord H par rapport à l'éducation, disons-le. Dans ce nouveau conteneur, supprimez ce titre, et maintenant sur le côté droit, nous avons besoin des niveaux d'éducation Assurez-vous donc de le placer du bon côté et de supprimer également le titre. Alors maintenant, redimensionnons ce diviseur afin d'avoir un peu d'espace. Comme ça. Nous devons maintenant modifier quelques éléments avec ces diagrammes de parties, comme masquer les en-têtes. Par exemple, cliquez sur le premier, cliquez avec le bouton droit sur l' en-tête et supprimez-le. Maintenant, pour le deuxième graphique, j'aimerais changer de sujet. Passons donc à l'intérieur de ce graphique en cliquant sur cette flèche. Maintenant, je vais changer de colonne et de ligne, et nous allons également masquer l'en-tête. Supprimons-le et nous devons retourner à notre tableau de bord. Nous allons donc nous en tenir à cela, mais nous le configurerons plus tard lors de la deuxième itération. Regardons maintenant la mise en page afin de nous assurer que tout est correct. Alors voyons voir. Il s'agit du conteneur vertical pour l'éducation et l'âge. Allons-y et renommons-le. Des tableaux de scolarité et d'âge comme celui-ci. Il doit avoir un titre, puis le premier graphique où nous avons le graphique partiel, puis, plod, nous avons des graphiques horizontaux, où nous avons deux graphiques côte à côte, le graphique en mm et le graphique en parties Si nous l'obtenons ainsi, nous pouvons continuer. Nous avons donc maintenant besoin d'un autre graphique sur le côté droit, où nous avons le dernier graphique de cette section, mais nous avons besoin d'un diviseur entre les deux. Allons donc chercher une planche, la glisser-déposer exactement sur le côté droit Assurez-vous donc de le déposer correctement. Allons donc vérifier la mise en page. Nous avons la couleur grise et 60, et le bourgeonnement extérieur est nul Comme vous pouvez le constater, notre planche porte l'éducation et les barèmes d'âge. Alors allons-y et renommons-le. ou l'autre cas, et comme d'habitude, nous avons besoin d'un conteneur, donc ce sera un conteneur vertical sur le côté droit, et nous avons besoin d'un texte. Ce sera l'éducation et les performances comme celle-ci entre les deux. Et cela va être très simple. Nous allons aller chercher le graphique juste en dessous comme ceci, en supprimant le titre. Bien sûr, vous pouvez réduire un peu le séparateur à gauche et à droite Bien, vérifions à nouveau la mise en page, si tout va bien. Nous avons donc un conteneur vertical pour le dernier graphique, nous avons un titre et en dessous, nous avons les graphiques. OK, nous en avons terminé avec cette section. Passons maintenant à la dernière section consacrée aux revenus. Alors, qu' est-ce qu'on a ici ? Permettez-moi de clore ceci et nous avons également les revenus. Nous avons donc un titre et, en dessous, un conteneur. Comme d'habitude, nous avons besoin de deux graphiques. Nous avons le conteneur vertical pour le premier, et nous avons besoin d'un titre. Allons donc y déposer un texte. Ce seront l' éducation et le genre. Fais-le au milieu. Nous avons maintenant besoin de nos cartes. Allons-y et déposez-le sous le titre. Supprimez le titre. Avant de passer au graphique suivant, nous avons besoin d'un séparateur ou d'un diviseur Concevons-le comme d'habitude. À 60 et le rembourrage à zéro. Nous devons maintenant créer les derniers graphiques. Comme d'habitude, nous obtenons un conteneur vertical sur le côté droit. Il nous faut un titre. Il va y avoir de l'âge plutôt que du céleri au milieu. OK. Et bien sûr, nous avons besoin de notre charte. Alors allons-y et déposez-le en dessous. Supprimez le titre et réduisez le séparateur comme suit. OK, c'est tout pour cette section, et maintenant nous avons tous nos graphiques dans nos conteneurs, comme prévu. C'est bon, mes amis. Nous avons donc tous les graphiques en un seul endroit dans un seul tableau de bord Nous allons maintenant commencer par affiner et trouver l' unité du tableau de bord, où nous allons modifier et déformer nombreux éléments afin d'avoir un tableau de bord professionnel 205. Projet RH | Réglage fin du tableau de bord récapitulatif: C'est vrai, mes amis. Ainsi, nous avons tous les graphiques au même endroit dans un seul tableau de bord. Nous allons maintenant commencer par affiner et trouver l'unité du tableau de bord, où nous allons modifier et déformer nombreux éléments afin d'avoir un tableau de bord professionnel Bon, maintenant, dans un premier temps, nous allons ajouter des couleurs d'arrière-plan au tableau de bord sous forme de conteneurs, et nous allons supprimer toutes les couleurs d'arrière-plan des feuilles de calcul. Allons-y et faisons-le. Nous allons d' abord commencer par l' ensemble des tableaux de bord ici Alors allons-y et ajoutons ce qui suit. Ça va être comme un gris foncé. Je vais donc choisir celui-ci ici. Nous avons donc l'arrière-plan, un gris foncé, puis la section va être noire. Passons donc à l'étape suivante. Nous allons aller dans la marine ici. Donc, le Nav sera une section à part entière. C'est pourquoi nous allons l' avoir en noir comme celui-ci, puis sur le côté droit, nous n'aurons pas tout en noir, nous n'aurons que les trois sections : aperçu, démographie et revenus C'est pourquoi je ne changerai rien ici. Passons aux sections, et nous allons commencer par l'aperçu ici. Nous allons l' avoir en noir. Ensuite, nous avons besoin de ces deux sections. Nous avons besoin de la section de démonstration, ce sera aussi une plaque et la section des revenus peut également être une plaque. Comme vous pouvez le constater, nous abordons maintenant le thème sombre de notre tableau de bord. La prochaine étape consiste à supprimer toutes les couleurs d' arrière-plan de nos feuilles de calcul Nous l'avons ajouté au début afin faire une idée du thème sombre, mais maintenant nous n'utiliserons pas les couleurs d'arrière-plan des feuilles de calcul, nous allons utiliser uniquement les tableaux Nous avons maintenant une tâche borique, laquelle nous allons parcourir toutes les feuilles et commencer à supprimer l'arrière-plan Commençons par le haut à gauche. Nous allons commencer par le volet, cliquer dessus avec le bouton droit de la souris et passer au format, puis passer à l'ombrage et supprimer la couleur de la feuille de calcul . T aucun. Nous allons maintenant parcourir toutes les feuilles de calcul dont nous disposons et supprimer la couleur d'arrière-plan Nous pouvons le faire dans le tableau de bord ici ou vous pouvez consulter chacune de ces feuilles une par une Nous avons le dernier. Supprimez-le comme ça. Nous avons terminé. Nous avons maintenant corrigé les couleurs d'arrière-plan du tableau de bord ainsi que des feuilles de calcul C'est bon. Passons à l'étape suivante, nous allons corriger la taille et la couleur de la police. Commençons par le titre de notre tableau de bord. Sélectionnons le tout, et nous allons utiliser notre gris clair, et nous nous assurons qu'il est de 20, donc nous en avons 20, et faisons de la première section le titre lui-même sous forme boulon et nous laissons l'aperçu tel quel. C'est donc ce qui définit les choses. Nous allons maintenant modifier le titre de chaque section. Nous avons ici trois sections, aperçu, démographie et revenus, et nous allons faire ce qui suit, passons à l'aperçu Nous le faisons gris clair. Comme ça, et nous allons réussir à 14 ans et en gras. Passons au suivant, nous allons faire les mêmes choses. En gras, changez la couleur en gris clair et passez à 14, puis à la dernière section. 14 en gras et c'est nous qui choisissons la couleur. Les sections ont exactement la même apparence. Nous allons maintenant modifier les titres de chaque graphique. Nous allons commencer la liste suivante par l'ordre du jour ici. Nous allons également le faire en gris clair, et nous allons le faire en 11 pour la taille de la police. Allons-y et faisons de même pour chacun d'entre eux. Ça va être 11 gris clair. Pour le suivant, pour le suivant. 11 pour l'âge et le sexe. C'est bon. Et n' oubliez pas les départements d'ici. 11 ans et gris et l'emplacement. Et 11. Maintenant, nous en avons fini avec les titres et tout le reste. Maintenant, allons vérifier la taille du téléphone dans nos tableaux, et je dirais que nous pouvons la réduire. Nous devons recommencer. Commençons par le département. Passons aux formats, et au lieu de neuf, prenons-en huit. Passons également à l'index et déplaçons-le à huit. Je dirais qu' il faut faire preuve d'audace, d'accord. Passons maintenant à cette carte Pi, faisons-en huit, et pareil pour la carte, alors cliquez quelque part, allez en pieds et passez à huit. Maintenant, pour ce qui est de la carte Pi, je vais aller à l'intérieur, et nous allons passer au cercle extérieur. Et voilà, nous allons changer la taille de police à huit. Mais le gros chiffre à l'intérieur, nous allons le laisser tel quel. Peut-être que nous allons l' agrandir un peu plus. Passons à dix. Revenons à notre tableau de bord, et passons maintenant aux graphiques suivants. Fais en sorte que tout soit huit. Pareil pour l'âge. Passons au suivant, pareil. Et comme nous avons huit ans pour le revenu, pour l'âge et tout le reste. Tout devrait être huit. Je trouve que ça a l'air vraiment sympa. Nous en avons terminé avec la taille et les couleurs de police. C'est bon. Passons maintenant à la prochaine étape et allons revoir l' ensemble du graphique afin de l'améliorer, l' affiner et peut-être d' ajouter des éléments supplémentaires. Jetons maintenant un coup d'œil aux départements d'ici. Ce que nous pouvons faire, c'est ajouter le statut de l'employé pour chaque département. Nous pouvons également indiquer sur ce point le total des licenciés. Pour ce faire, retournons à l'intérieur du graphique. Nous avons maintenant besoin d'une dimension d' état pour contrôler les couleurs à l'intérieur de ces barres. Nous ne l'avons pas encore, c'est pourquoi nous allons en créer un nouveau. Appelons cela un statut. Ce sera donc la même logique. Allons-y et faisons une déclaration F. F est nul. Les dates de fin, la date du mandat, puis il est utilisé. Ensuite, l'employé est embauché. Sinon, résilié comme ça. Allons-y et finissons-y, et maintenant nous allons prendre le statut et le mettre en couleur ici. Allons-y et attribuons la couleur, de sorte que le locataire soit le vert et le licencié soit le rose. Maintenant, que vais-je faire d' autre ? Je vais juste passer de l'un à l'autre de ces deux statuts. Allons-y et faisons-le. Et j'aimerais également indiquer le nombre total de personnes embauchées au sein du label. Allons le chercher, et nous pouvons peut-être changer la couleur de cette étiquette en grille lumineuse, et peut-être en faire sept, quelque chose comme ça, et nous pouvons encore réduire l'indice. Revenons à nos graphiques. Maintenant, nous pouvons également voir dans cette partie le nombre d'employés licenciés. Je dirais qu'il faut réduire un peu l' index. Ceci. C'est tout pour ce graphique. Passons à la suivante. Nous allons entrer dans ce tableau. Je dirais qu'il faut ajouter les informations relatives aux pourcentages dans les colonnes. Allons-y, augmentons le total et plaçons-le près de l'emplacement, puis passons au mode discret. Nous avons donc les pourcentages ici et les informations d'en-tête en haut Ce que nous allons faire, c' est changer le format de ces pourcentages Supprimons les décimales. Allons-y et réduisons un peu ces pièces. Je vais opter pour quelque chose comme ça. Revenons en arrière et vérifions le tableau de bord. Ils sont beaux, peut-être que nous allons réduire taille de la police. Au lieu de neuf, nous en avons généralement huit. Et nous pouvons le réduire. Nous avons d'autres emplacements pour la carte, quelque chose comme ça. Maintenant, pour ce qui est de la carte, tout est beau, nous n'avons donc rien à changer. Passons maintenant aux informations sur le genre. Maintenant, ce que nous pouvons faire, c'est créer peut-être deux diagrammes circulaires pour chaque sexe, puis nous pouvons indiquer le pourcentage d' employés licenciés. Allons essayer ça. Peut-être que ça peut être beau, alors on peut rentrer. Maintenant, pour ce faire, nous avons besoin du genre sous forme de ligne. Bien sûr, maintenant, notre diagramme bi est cassé, alors passons au cercle extérieur et réparons-le d'abord. Nous n'avons pas besoin d'informations sur le sexe. Nous l'avons ici en tant que dimension. De quoi avons-nous besoin pour les couleurs, nous avons besoin du statut de l' employé et, en outre, nous avons besoin du nombre total d'employés embauchés en pourcentage et de l'inscrire sur le Pi. Quelque chose comme ça. Ce que vous pouvez faire à l'intérieur de ces cercles pour les grands nombres, nous pouvons le modifier en pourcentage. Remplaçons-le par un pourcentage, quelque chose comme ça, et mettons-le en forme. Passez donc aux pourcentages et supprimez toutes les décimales. Ça a l'air sympa en ce moment, on peut voir le pourcentage de licenciés pour chaque sexe. Allons jeter un œil à nos tableaux de bord. Maintenant, il semble qu' il ait besoin de plus d'espace Ce que nous pouvons faire, c'est d'abord faire pivoter les étiquettes. Et avec cela, nous avons assez d'espace, peut-être que vous pouvez l'agrandir un peu. Nous allons corriger l' espacement entre les graphiques ultérieurement. Encore une chose que je viens de remarquer, c'est que dans le cercle intérieur du bi, ils sont naturellement noirs. Revenons au graphique. Vers le cercle intérieur, vers les couleurs, et changez-le en noir. Retournons en arrière. Comme vous pouvez le constater, nous en avons terminé avec le tableau des sexes. Nous sommes vraiment en train de repenser au graphique car nous voyons toutes les informations au même endroit dans les tableaux de bord Nous allons maintenant passer à la plus amusante où nous avons ici trois palmarès les uns au-dessus des autres. Tout d'abord, donnons-lui plus d'espace comme celui-ci et peut-être allons-le un peu plus. Maintenant, qu'est-ce que nous avons ici quatre valeurs et pour l'âge, nous avons ici cinq valeurs. Ce que nous allons faire en premier, c'est lui donner plus d'espace, et je pense que nous allons peut-être échanger ces deux informations. Peut-être que ça va être plus beau. Revenons à l'intérieur du graphique. Allons-y et retournons-le comme ça. Revenons à nos graphiques. Maintenant, ça a l'air plus beau, laisse-moi juste le réduire, quelque chose comme ça. Maintenant, nous pouvons voir que le lycée occupe beaucoup de place dans nos graphiques Nous pouvons donc modifier l'ES pour cela, donc cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et modifiez LS. Disons-le comme ça comme une abréviation. OK. Nous avons donc maintenant plus d'espace. Nous devons nous battre avec l' espace à l'intérieur de ce tableau de bord. Passons maintenant au frère suivant, je voudrais souligner la valeur la plus élevée Comme vous pouvez le voir maintenant, tout est gris, et si nous surlignons maintenant la valeur la plus élevée, cela deviendra très clair. Passons donc à l'intérieur de ce graphique. Et maintenant, pour mettre en évidence la valeur la plus élevée, nous devons créer un nouveau champ calculé. Donnons-lui donc un nom, surlignons Max. Nous avons donc besoin de la fonction max mais pour la fenêtre. Quelle est notre mesure ? C'est la difficulté totale, donc la totale dissimulation. Nous recherchons la valeur la plus élevée. Et si la valeur actuelle est égale à la valeur la plus élevée. Nous allons devenir vrais. Sinon, nous allons nous tromper. Allons-y, appuyons sur k, et utilisons cette fonction en plus des couleurs. Maintenant, changeons d'abord la couleur. S'il est faux, il doit être gris foncé. Si c'est vrai, nous voulons qu'il soit vert. Maintenant, si vous vérifiez la vue, nous avons plusieurs valeurs comme valeur la plus élevée. Nous aimerions n' avoir qu'une seule valeur. Allons-y et changeons la fonction d' agrégation, clic droit dessus, et modifions le calcul de la table. Passons maintenant à des dimensions spécifiques et nous allons considérer les deux dimensions, et avec cela, nous n' avons qu'une seule valeur, qui est exactement ce que nous voulons. Allons cacher la légende. Nous ne voulons pas encore que cela apparaisse dans le tableau de bord. Je dirais qu'il faut aussi montrer une étiquette pour les meilleurs. Allons-y et prenons cette hauteur totale en pourcentage. Mettez-le sur l'étiquette, et bien sûr, nous allons modifier le calcul du tableau. Il doit tenir compte des deux dimensions. Fermons-le donc, et nous allons changer le format comme d'habitude. Nous ne voulons pas toutes ces décimales. Supprimons-le, et changeons le format. Ce dont nous avons besoin, nous en avons besoin, allons-y avec le sept, et avec un gris clair. Nous n'avons pas besoin de toutes les valeurs. Nous n'avons besoin que des hommes et de Max. Passez de all à men et max et supprimez la valeur minimale, sorte que nous n'ayons cette étiquette que pour la valeur la plus élevée . Je pense que c'est terminé. Revenons en arrière et voyons à quoi cela ressemble dans les tableaux de bord. C'est bon, non ? Maintenant, réparons tous ces diagrammes partiels à gauche et à droite. Nous avons ici changé les dimensions. C'est pourquoi nous devons également changer cela. Assurez-vous de le faire correctement, nous allons donc le baisser et l'autre devrait monter. Ce que nous allons faire, c' aussi changer les dimensions comme ça. C'est pour le premier graphique, ainsi que pour les graphiques suivants comme celui-ci. Maintenant, allons également mettre en évidence la valeur la plus élevée. Revenons à ces graphiques. Nous allons prendre la valeur surlignée comme couleur. Bien sûr, nous allons également cacher la légende . Retirons-le. Je dirais qu'il faut réduire la taille de ces pars afin de les intégrer à nos graphiques. Je vais faire quelque chose par ici. Nous verrons. Revenons à nos graphiques, et faisons les mêmes choses depuis toujours. Nous allons trouver la valeur de surbrillance des couleurs, et nous devons changer les couleurs ici, pour que ce soit du gris et vrai, du vert. Supprimons également les légendes et réduisons la taille de ces pars, peut-être quelque chose comme ça. C'est bon. Revenons en arrière et vérifions-le. Alors maintenant, comme vous pouvez le voir avec les effets de surlignage, ça a l'air vraiment sympa. Maintenant, comme vous pouvez le constater, les pièces ne correspondent pas exactement à ces valeurs. Nous fixerons l'espacement et les positions ultérieurement à l'étape suivante Nous pouvons donc laisser les choses telles quelles pour le moment et passer aux graphiques suivants. Alors allons-y, et je dirais qu'il faut également mettre en évidence ces valeurs. Maintenant, nous ne pouvons pas utiliser le même surligneur car ici nous avons un pourcentage, et notre surlignage est basé sur des chiffres absolus. Donc, ce que vous pouvez faire, c'est aller le dupliquer. Et renommons-le « deux pour cent ». Je vais également en retirer le b. Allons-y et modifions-le. Maintenant, au lieu d'avoir le terrain total que nous pouvons avoir, nous pouvons avoir le pourcentage du total des trajets en hydroélectricité. Nous allons prendre cette mesure. Je retire le pourcentage d'ici. Allons le copier et le mettre également pour l'équation. Appuyez et déplacons-le vers les couleurs. Maintenant, bien sûr, nous devons également ajouter le colorant comme d'habitude. Le faux est gris et vrai, puis-je être vert, et nous allons également masquer les lésions. Maintenant, allons vérifier le calcul de la table, s'il est correctement configuré, alors éditons le calcul de la table. Celui-ci devrait être basé sur évaluation des performances comme celle-ci. Maintenant, je dirais : allons-y et ajoutons l'étiquette pour ces graphiques. Nous allons prendre la même mesure, maintenir la touche de contrôle et la placer sur le dessus de l'étiquette, puis ajuster le style pour qu'il soit gris clair. Et nous allons l' avoir sous forme de huit et nous n'avons pas besoin de toutes ces valeurs. Ne prenons que le minimum et le maximum. Nous avons maintenant la valeur moyenne et la valeur maximale, mais je ne veux pas la valeur minimale, nous ne pouvons donc avoir que la valeur maximale comme celle-ci. Ça marche, revenons à nos palmarès, et je trouve que tout va bien. Passons maintenant à l' éducation par rapport au genre. Je pense qu'ici, dans les graphiques, je n'ajouterais rien. Ça a l'air vraiment sympa. Mais j'irais changer la taille des étiquettes. Nous l'avons oublié. Faisons en sorte que ce soit huit au lieu de neuf. Alors, Doch. Maintenant, pour le dernier graphique, je pense que nous devons ajouter quelques points à colorier Je vais donc simplement ajouter notre couleur verte et peut-être réduire l'opacité à environ 50, très bien Et peut-être réduisez encore une fois la taille de ces étiquettes à environ sept. Maintenant, je voudrais ajouter une ligne à l'axe. Passons au format. Passons donc aux lignes ici et sur les feuilles, nous allons passer aux axes. Et nous pouvons ajouter une ligne pour cela, et nous nous assurons sélectionner notre gris foncé pour cela. Peut-être aussi bien réduire l'opacité à environ 60 Revenons à nos graphiques et peut-être allons-nous renommer ces axes Au lieu de l'âge moyen, nous n'aurons que l'âge et le même salaire. Nous n'aurons donc qu' un salaire comme celui-ci. C'est tout pour ce graphique. Comme vous pouvez le constater, nous avons simplement revu tous les graphiques et y avons ajouté des éléments supplémentaires, des améliorations et des ajustements. C'est bon, tout le monde. À l'étape suivante, nous allons commencer à travailler avec les pixels afin d'ajouter plus espacement entre toutes ces sections et ces conteneurs en utilisant le rembourrage intérieur et extérieur Maintenant, la distance entre toutes ces sections principales peut toujours être de 20. Commençons par le faire. Cliquez sur le côté gauche de la navigation. Assurez-vous de sélectionner la navigation ici. Maintenant, la première chose à faire est de nous débarrasser de tous ces porteurs. Nous n'en avons pas besoin. Nous devons maintenant ajouter 20 comme espace entre cette section et le tableau de bord extérieur. Nous allons aller à la couverture extérieure ici et en ajouter 20 partout, en haut à gauche, en bas à droite. À l'étape suivante, je vais fixer une largeur fixe pour ce conteneur. Passons à cette petite flèche ici et modifions la largeur, et nous aurons la valeur 100. Alors faisons-le comme ça. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant un espacement entre le conteneur et le bord du tableau de bord Passons maintenant complètement au côté droit. Allons-y, sélectionnons les en-têtes et les graphiques, supprimons la bordure, nous n'en avons pas besoin Comme vous pouvez le voir, nous avons beaucoup d'espaces sur le côté droit, nous allons donc modifier la largeur. Au lieu de cette valeur, nous pouvons avoir, allons-y avec 1 300. Allons-y comme ça. Maintenant, si vous prenez le conteneur entier, nous avons besoin d'un espacement par le côté droit et ce sera exactement 20 Allons à la couchette extérieure ici. Sélectionnez ensuite tous les côtés de manière égale car il y a déjà de l'espace entre ces deux sections. Nous n'avons besoin que du côté droit de 20. Maintenant, entrons dans tous ces conteneurs et commençons à ajuster les choses. Le s suivant est que c'est l'en-tête. Nous allons supprimer la bordure, et je dirais qu'il faut y aller et avoir une hauteur fixe pour cela, alors changez-la en fixe. Et aussi, disons les deux fixes, 65, quelque chose comme ça. Il y a un petit espacement entre les graphiques et le titre J'en suis content. Passons maintenant à la section suivante à gauche et à droite. Nous pouvons voir ici que nous avons suffisamment d' espacement autour du tableau de bord pour l'ensemble du conteneur Allons-y et enlevons la bordure pour cela. Je dirais que nous allons passer à la suivante. Passons à l'aperçu sur le côté gauche. De quoi avons-nous besoin ici ? Sur le côté gauche, nous avons un 20, donc nous sommes en sécurité en haut, en bas, mais sur le côté droit, nous n'avons pas assez d'espace entre les sections. C'est pourquoi nous allons l'ajuster. Mais d'abord, enlevons la bordure, puis nous allons passer au rembourrage extérieur et nous allons retirer tous les côtés de la même manière, et sur le côté droit, il m'en faut 20 Maintenant, nous pouvons voir qu'il y a suffisamment d'espace entre l' ascenseur et la droite Ça a l'air vraiment bien pour le moment. J'irais également changer la couleur du conteneur de ces informations. Nous n'avons donc rien. Passons maintenant sur le côté droit et sélectionnons le conteneur entier. Nous sommes dans la section des démos et des revenus, supprimez la bordure. Je pense que nous en avons fini avec ça. Passons à l'intérieur de ces sections. Passons à la section de démonstration, supprimons la bordure. Bien entendu, il faut maintenant établir un espacement entre les données démographiques et les revenus En bas, il nous en faut 20. Passons au tapotement extérieur, sélectionnez D et seulement en bas, il nous en faut 20 Ça a l'air vraiment sympa pour l'instant. Bien sûr, allons-y et supprimons toutes ces frontières, pour ne plus en avoir besoin. Sur ce point également, nous n'avons pas besoin de frontières et d'ici. Je pense qu'il faut aller plus haut comme ça. Si ID est sélectionné, nous avons toujours une bordure, qui représente l'ensemble du tableau de bord. Il suffit donc de le supprimer. Comme vous pouvez le constater, ajouter de l'espacement revient à donner de l'air à votre tableau de bord qu'il puisse respirer Nous allons maintenant ajouter un ajout interne à l'intérieur de ces sections. Nous ignorerons pour le moment les déidentifications, car nous allons avoir une autre histoire sur les icônes Maintenant, si vous vérifiez ces sections, vous pouvez voir que le libellé est très proche de la bordure droite de la section. Nous devons laisser un peu d'espacement. Nous ne le ferons que pour les trois sections principales. Nous allons d' abord passer à la vue d'ensemble. Comme ici, et maintenant, cette fois, nous allons passer au bourgeonnement intérieur et nous pouvons ajouter un sept, quelque chose comme ça Comme vous pouvez le constater, en éloignant les valeurs de la bordure, c'est plus facile à lire. Nous pouvons faire la même chose pour la section d'ici. Nous sommes dans la section de démonstration et nous allons également en donner sept. Il en va de même pour les revenus. La section des revenus ici, allons-y et donnons-la. Sept. Parfois, nous pouvons constater que ces valeurs, masculines et féminines, ne se situent pas au-dessus de la frontière. Maintenant, jetons un autre coup d'œil. Je pense que nous pouvons ajouter espacement entre ces titres et le titre de la section, à droite Ce que nous allons faire, c'est sélectionner le conteneur entier. graphiques de démonstration, et nous pouvons les ajouter en haut en ajoutant, uniquement le haut, environ cinq, à droite. Nous avons ici un bel espace. Maintenant, comme vous pouvez le voir dans les graphiques de démonstration, nous avons encore un peu d' espacement en bas à droite. Ce que nous pouvons faire, nous pouvons l'atteindre à la hauteur. Au lieu de cette valeur, nous pouvons aller l'augmenter. Jusqu'à 300. Nous utilisons donc tout l'espace. Passons maintenant à l'autre section consacrée aux revenus, et sélectionnons l'ensemble des graphiques des revenus des conteneurs, et nous allons faire de même Nous allons donc ajouter les cinq premiers. Nous avons donc un certain espacement entre le titre de la section principale et ces graphiques Maintenant, si nous nous asseyons et vérifions les sections entières et les espaces entre elles, nous pouvons voir que tout est parfait. Nous en avons 20 partout, mais ce n'est qu'ici que nous avons un problème, n'est-ce pas ? Comme vous pouvez le voir ici, les tableaux l' affichent sous forme de ligne de hachage. Cela signifie qu'il y a un problème d'espacement. Nous devons donc aller le remplir. Donc, ce que nous pouvons faire, il suffit de cliquer sur l' un de ces graphiques et de le déplacer comme ci-dessous. Nous ne faisons donc que pousser jusqu'à ce que nous atteignions la bonne limite. L'espacement entre ces sections est parfait. Tout dépend de l'espacement entre toutes ces sections. Nous devons maintenant nous concentrer sur l'espacement à l'intérieur de chacune de ces sections et entre les graphiques Bien sûr, nous allons corriger tous ces séparateurs entre les graphiques Je dirais que nous allons commencer par cette section, les données démographiques Maintenant, ma règle est qu'à côté d'une section, nous pouvons en avoir dix entre les graphiques. Allons-y et faisons-le. Nous allons commencer de gauche à droite, donc nous allons sélectionner le sexe ici, et nous allons avoir un rembourrage extérieur de cinq sur et nous allons avoir un rembourrage extérieur le côté droit Allons-y, sélectionnons-le comme ça, puis passons au suivant, nous avons notre diviseur Nos séparateurs se trouvent toujours en haut, nous avons dix rembourrages extérieurs et dix en bas, et nous devons maintenant les rendre vraiment plus fins Nous allons donc y aller et nous n'en aurons qu'un. Avec cela , nous pouvons avoir une ligne très fine entre les graphiques Passons maintenant au graphique suivant. Nous allons avoir cinq en partant de la gauche et cinq en partant de la droite. Avec cela, nous en avons un total de dix entre les graphiques. Ça y est, passons à la suivante. Ici, nous avons un diviseur. Comme d'habitude, nous allons en avoir dix au sommet. De l'étain dans le fond, et il faut le rendre fin. Nous allons donc ajouter la largeur à un. Passons maintenant au dernier graphique ici. Donc, le conteneur entier. Sur le côté gauche, nous allons avoir un cinq, et c'est tout. Sur le bon côté, nous n' avons pas à faire face à cela. Comme vous pouvez le voir maintenant, nous avons une très bonne séparation entre tous ces graphiques et nous avons suffisamment d' espacement entre eux. Enfin, nous pouvons ajuster ce graphique du milieu puisque nous avons maintenant l'espacement parfait Nous allons le faire comme ça. Nous pouvons sélectionner les meilleurs graphiques, et nous pouvons simplement en réduire la taille un peu comme ceci. Maintenant, ce que nous allons faire, c' presser ce graphique de jusqu'à ce qu' il corresponde aux valeurs. Passons au rembourrage extérieur, aux élections, et commençons par quelque chose comme 4070 Nous y sommes presque. Nous devons continuer à osciller entre ces valeurs. Peut-être comme ça. Oui, nous y sommes presque, mais nous sommes un peu décalés vers la droite. Augmentons la droite et peut-être la gauche et c'est parti. Alors maintenant, c'est parfait. Pour savoir si je désélectionne, il semblerait que les diagrammes des pièces se trouvent exactement au-dessus de ces valeurs Maintenant, nous allons faire la même chose pour le côté droit. Je pense que nous devons aller plus loin depuis le haut. Passons au bourgeonnement extérieur , puis désélectionnons Allons-y et commençons par 20. Je pense donc que nous y sommes presque. Allons-y avec 25, peut-être un de plus. À six ans. Parfait. Nous l'avons donc maintenant exactement dans les rangs des âges. Alors maintenant, le graphique semble vraiment incroyable. OK, nous en avons donc fini avec ces données démographiques. Passons aux revenus. Nous allons donc faire la même chose. Nous allons sélectionner l' ensemble du conteneur des graphiques, et sur le côté droit, nous allons en avoir cinq comme celui-ci. Ensuite, nous allons modifier le séparateur par le haut. Nous allons en avoir dix à partir du motif également, dix, et bien sûr, la largeur sera de un, faisons-le comme ça. Passons maintenant au conteneur de droite, et nous allons en avoir cinq sur le côté gauche. Cela signifie que nous en avons dix au total. Je dirais que nous pouvons augmenter légèrement cet espacement vers la gauche Pour le moment , je suis content. Aperçu final des revenus. Je dirais que nous pouvons augmenter la hauteur totale de ces graphiques. Sélectionnez le contenant entier et augmentons la hauteur. Repartons avec le 300. Nous en avons terminé avec la section des revenus. Passons maintenant sur le côté gauche. Commençons par le premier plan ici, et nous allons avoir L cinq entre les graphiques, mais cette fois, nous l' avons sous forme de vertical. Nous en avons quatre ici, mais nous pouvons aller à cinq pour respecter la règle, et allons-y et l'agrandir un peu pour voir la poêle. Ensuite, nous avons notre diviseur. Cette fois, nous allons choisir entre la gauche et la droite. Nous allons en avoir dix. Et nous allons en avoir un comme celui-ci. Maintenant, nous allons faire en sorte que tout soit comme au milieu. Assurez-vous donc d'avoir quelque chose comme ça, et nous devrons changer ce diviseur Nous devons également en avoir dix en haut en dessous, et la largeur sera comme d'habitude. Ensuite, nous devons nous assurer à nouveau que les récipients ont le même côté, quelque chose comme celui-ci et le milieu, parfaits. Passons maintenant à ce titre ici. Sélectionnez le contenant entier et ajoutez les cinq premiers. Comme il s'agit d'une ligne, je dirais que nous allons en avoir dix en partant de la gauche et dix de la droite, comme n'importe quel autre diviseur Nous allons en avoir dix ici et aussi dix. Alors maintenant, depuis ici, nous ne pouvons pas modifier les hauteurs. Nous ne pouvons modifier que la largeur, ce que nous allons faire. Nous allons le presser de haut en bas. Comment allons-nous nous y prendre ? Allons sélectionner ces séparateurs et nous allons passer au rembourrage extérieur Passons aux 15 premiers, et aux 14 derniers, et avec cela, nous avons obtenu les effets de ligne. Il en va de même pour l'autre séparateur. Sur les 15 en haut, 14 en bas. Avec cela, nous avons une limite. Ici, il n'y a pas d'autre espacement. Passons à l'autre titre des lieux. Nous pouvons faire la même chose. En haut, nous allons obtenir un cinq, pas un dix, de gauche à droite, nous allons avoir un dix puisque c'est supera Maintenant, nous allons faire les mêmes choses pour les séparateurs Sur les 15 premiers, les 14 derniers, pareil ici. Donc 15 et 14 ans. Sympa. OK, super. Jetons maintenant un coup d'œil à l'ensemble du tableau de bord. Passons aux modèles de présentation. Et maintenant, asseyez-vous et vérifiez si vous ne trouvez aucun problème d'espacement De mon point de vue, nous avons un tableau de bord parfait Nous en avons donc fini avec les espacements entre les conteneurs, les graphiques, les sections et tout Ça a l'air vraiment professionnel, non ? OK, à l'étape suivante, nous allons ajouter des infobulles à tous nos graphiques, et je pense que vous serez d'accord avec moi si je dis qu' ajouter des infobulles est un peu ennuyeux Mais il fournit de très bonnes informations aux utilisateurs. Allons-y et faisons-le. Nous allons commencer par nos groupes, donc nous allons commencer par les employés actifs. Passons aux graphiques. Passons maintenant à l'infobulle, et nous allons procéder comme suit Nous allons indiquer le nombre total d' employés actifs, puis nous allons insérer notre mesure. Maintenant, il est très important que nous suivions toujours les mêmes normes lorsque nous utilisons l'infobulle Je dirais que le texte normal ne doit pas toujours être en gras. Seuls les mots que vous souhaitez surligner peuvent être mis en gras, par exemple ici. Ce qui compte, ce sont les employés actifs. Bien sûr, la mesure elle-même est déjà audacieuse. Maintenant, en ce qui concerne les colorations, nous allons utiliser deux couleurs de gris différentes Si nous passons au texte normal ici, passons à la coloration, nous allons choisir ce gris ici. Allons-y et sélectionnons-le. Ensuite, pour les points forts, nous allons utiliser notre gris foncé. Comme ça et pareil pour la mesure. Pour l'instant, c'est terminé. Allons le copier parce que nous allons l' utiliser dans le graphique suivant. Cliquez, puis revenons à notre tableau de bord et passons simplement le pointeur de la souris dessus Vous pouvez très bien voir le nombre total d'employés actifs, et nous avons alors le chiffre. Passons maintenant au plan suivant pour les employés embauchés. Allons au péage et remplaçons le tout par celui-ci. Au lieu d'être actifs, nous allons avoir la cachette. Allons-y et donnons-lui la couleur que nous utilisons habituellement pour masquer la couleur verte. Bien entendu, nous n' utilisons pas le total actif, nous allons insérer le total masqué. Et bien sûr, supprimez celui qui est actif. C'est tout, allons-y et copiez-le pour le suivant, et bien sûr, nous devons aller le tester. Alors c'est la faute de D. Comme vous pouvez le constater, le nombre total d'employés embauchés, et nous avons le chiffre, passons au suivant. Nous avons ici le résilié. Nous allons donc utiliser Terminated et pour cela, nous devons utiliser la couleur rose. Et ici, bien sûr, nous n'avons pas le salarié, nous allons le faire licencier. Comme ça, c'est bon et vérifiez le résultat sous forme de tableau de bord. Tout est parfait. Passons maintenant aux graphiques linéaires, et nous allons passer à l'info-bulle, mais assurez-vous que vous ne sélectionnez pas l'info-bulle d'aucune de ces marques. Assurez-vous de tout sélectionner. Que nous avons la même infobulle pour les deux graphiques. Restez le plus longtemps possible et rendez-vous sur Toll tip. Maintenant, ajoutons-le en tant que nouvelle ligne. Nous allons retirer celui-ci, mais nous avons besoin de l'année. Bien sûr, nous avons maintenant un graphique et dépendons de l'endroit où se trouve notre souris. Nous pouvons faire afficher l'année. Allons-y, agrandissons-le, peut-être 11 et aussi, rendons-le vert. OK, allons-y et partons. Allons le tester. Comme vous pouvez le constater, nous sommes en 2017 et 2020. Tu sais quoi ? J' aimerais ajouter le pourcentage côte à côte au chiffre. Allons chercher le montant total embauché et déposez-le sur la pointe de l'outil, puis passons à la pointe de l' outil et prenons un tuyau. Ensuite, nous allons insérer le pourcentage. Allons le tester. Maintenant, comme vous pouvez le constater, nous obtenons à la fois le pourcentage et le nombre absolu. Mais j'aimerais me débarrasser des décimales. Faisons-le à partir de la source de données. Cliquez avec le bouton droit sur le champ. Passons aux propriétés par défaut , puis au format numérique , puis supprimons du pourcentage les deux décimales, et tout va bien Comme vous pouvez le constater, nous n'avons pas de décimales pour le pourcentage Parfait. Maintenant, nous allons copier le tout pour les prochains graphiques. Bien entendu, nous allons aller le tester sur le tableau de bord. Comme vous pouvez le voir, ça a l'air vraiment sympa. Passons à la suivante. Et pareil, assurez-vous de tout sélectionner, puis aller dans l'infobulle et d' insérer le tout Maintenant, au lieu de dates plus élevées, nous avons besoin de l'année des dates de fin d'emploi. Comme ça, je retire l'ancien. Maintenant, nous allons y mettre fin. Bien sûr, on va changer la couleur en rose comme ça. Ici, nous n'avons pas la bonne majeure allons donc obtenir le total des terminaisons de cette manière, mais assurez-vous de sélectionner la même couleur correctement, afin que ce soit notre couleur foncée, et nous devons créer un nouveau pourcentage pour la terminaison. Cliquez pour le moment et nous pouvons aller le tester. Comme vous pouvez le constater, le masquage total ne fonctionne pas. Allons-y et réparons-le. Nous allons passer ici à l'identifiant total avec le pourcentage et le dupliquer, et nous allons le modifier pour obtenir le total résilié. Ici, au lieu de hyod, il sera totalement résilié, divisé par le total total des résiliés. Comme ça. Allons-y, allons-y, ajoutons le total terminé dans l'infobulle, et modifions-le Nous devons aller l' insérer et retirer le cache. Comme ça. Maintenant, nous avons un bon pourcentage dans notre infobulle Allons le tester également dans le tableau de bord. Ça a l'air sympa. Passons maintenant aux départements. Cela va être intéressant. Passons aux draps. Maintenant, ce que vous allez faire, nous allons aller dans le tube à outils et insérer notre modèle. Maintenant, quelle est la dimension principale ici ? C'est le département. Allons-y, insérons-le et supprimons la date la plus élevée. Maintenant, tout dépend de l' endroit où se trouve notre souris, nous allons recruter ou licencier les employés. Nous ne pouvons pas l'avoir comme ça en tant que statique. Nous allons insérer le statut ici. Maintenant, ça va être dynamique. Allons-y, mettons- 206. Projet RH | Créer la table: Passons maintenant à la deuxième section de l'histoire de l'utilisateur et aux exigences. Nous avons donc ici la vue des dossiers des employés. Il indique que nous devons fournir une liste de tous les employés avec les informations nécessaires telles que le nom, le département, le poste, le sexe, l' âge, l'éducation et le salaire. Un autre point concerne les exigences relatives aux interactivités, que les utilisateurs devraient pouvoir filtrer la liste en fonction des inconvénients disponibles Ici, nous n'avons pas besoin de créer de visualisations graphiques ou quoi que ce soit d'autre Nous ne devons fournir qu'une liste de tous les employés des formations importantes, et en plus de cela, nous avons besoin de filtres. Cela semble très simple. comment créer des listes dans Tableau. Commençons immédiatement à créer les graphiques. Nous avons ici deux méthodes. Soit nous allons créer une liste de symboles, où nous avons une table de symboles dans Tableau, où nous allons ajouter, par exemple, identifiant de l'employé, pour ajouter des points de vente. Comme nous le voyons, nous ajoutons simplement des dimensions côte à côte. Bien entendu, nous pouvons dire que c'est la liste détaillée des employés et que le travail est terminé. Je ne peux donc pas mettre dans chaque cellule deux informations l'une en dessous de l'autre, ou je ne peux pas ajouter d'icônes et ainsi de suite. C'est donc une méthode agréable et rapide, mais elle est très limitée. Et maintenant, l'autre méthode est nous allons utiliser quelques astuces pour personnaliser la liste. Cela prend du temps, mais le résultat final est vraiment intéressant dans Tableau. Donc, comme il s'agit de projets avancés, je vais utiliser des techniques avancées. Alors maintenant, qu' allons-nous faire ? Nous allons laisser le numéro d'identification de l'employé. commencer, assurez-vous que nous sélectionnons la vue standard et non la vue complète. Sinon, nous aurons tous les employés dans une seule vue. Cela ne fonctionnera pas. Alors, rendez-le standard. Allons-y et retirons l'en-tête. Et bien sûr, je vais modifier le design de notre feuille de travail Allons donc quelque part ici et disons format, et nous allons passer à l'ombrage et faire en sorte que tout soit fait Bien entendu, nous allons changer cela plus tard une fois que tout sera dans le tableau de bord. Alors, que voyons-nous ici en premier ? Nous avons les D des employés. Allons également masquer l'en-tête. Et nous allons avoir la coloration de cette dimension. Ce sera notre gris clair. Alors changeons cela. Maintenant, c'est la seule dimension que nous allons utiliser comme ligne, et le reste, tout sera une colonne, et nous allons faire l'astuce suivante. Nous allons donc aller ici et dire moyenne et -1,0 comme ça Comme nous l'avons appris, ce format va ajouter un espace réservé pour une forme pour un visuel Maintenant, pour le type de graphique, nous allons utiliser les formes. Nous avons donc ici les formes. Maintenant, ici, nous avons comme des cercles partout. Il s'agit de notre espace réservé. Je vais également modifier le format de notre grille. Alors, de quoi avons-nous besoin avec les lignes ? Je m'assure que tout est nul, juste pour m'assurer que nous n'avons rien. Ensuite, nous allons passer aux colonnes, supprimer la grille, et ajouter une ligne fine comme brute, mais je vais aller la rendre vraiment foncée. Maintenant, ça a l'air sympa. Allons également masquer les informations d'en-tête. Donc, la première colonne contiendra toutes les informations sur ces données démographiques Ce dont nous avons besoin, c'est le prénom et le nom de famille, car ce sont les informations les plus élémentaires sur chaque employé. Nous avons maintenant le prénom et le nom de famille séparés. Ce que je vais faire, créer un nouveau champ calculé. Je vais l'appeler nom complet. Mais maintenant, je vais fusionner les deux comme concat, ces deux informations Nous avons le prénom, puis nous allons avoir le plus puis l'espace entre le prénom et le nom de famille, et nous allons inclure le nom de famille dans notre calcul. Pourquoi avons-nous le nom complet ? Nous l'avons comme nouveau domaine. Allons-y et laisse-le tomber. Sur les étiquettes ici. Comme vous pouvez le constater, nous avons les noms complets des employés. Maintenant, pour la forme, ajoutons le sexe. Nous allons donc y aller et voir la forme sexospécifique ici. Nous ne pouvons pas encore le voir à cause des couleurs, alors ajoutons-le également à la coloration. Nous avons donc maintenant les mêmes formes que celles que nous avons utilisées dans l'analyse des revenus. Maintenant, ce que nous voulons ajouter, c'est, par exemple, l'âge, allons-y et inscrivons également l'âge sur l'étiquette. Et les dernières informations sur la démographie, nous allons avoir le niveau d'éducation Mettons-le donc également sur les étiquettes. Maintenant, comme vous pouvez le constater, nous avons beaucoup d' informations qui sont naturellement intéressantes, et il y a beaucoup de chevauchements Nous devons donc aller le formater. Passons d'abord aux étiquettes. Et nous allons y entrer afin de personnaliser ces informations. Tout sera aligné sur le côté gauche, puis nous allons placer l'enseignement HL côte à côte puis nous allons placer l'enseignement HL côte à côte et le fendre par un tuyau. concerne le style, le premier dessin sera en gras et utilisera le gris ou le foncé clair, et le second dessin ne sera pas en gras, mais nous allons utiliser notre gris foncé. Ce sera notre style pour toutes les colonnes. Allons-y et appuyons sur OK. Maintenant, comme vous pouvez le voir, ça a l'air sympa. Nous avons le nom complet et en dessous, nous avons quelques informations supplémentaires sur l'employé. Mais comme vous pouvez le constater, l'alignement entre les informations et l'identifiant n'est pas correct. Ce que vous allez faire, c'est accéder à l'une de ces lignes et augmenter légèrement la taille jusqu'à ce qu'elle s'adapte à l'écran. Je vais y aller et le faire moi aussi. Je vais opter pour une autre augmentation. Comme vous pouvez le constater, une ligne contient toutes les informations, il n'y a aucun chevauchement, et vous continuez ainsi jusqu'à ce qu' il n'y ait aucun chevauchement entre les employés Comme vous pouvez le constater, cela semble déjà très joli par rapport à une liste. Maintenant, sur le côté droit, nous avons ces légendes. Allons-y, retirez-les. Nous n'en avons pas besoin. Maintenant, nous allons également passer à la deuxième colonne, il y aura un tas d'informations. Ce que nous allons faire, c'est juste le copier. Gardez le contrôle et frottez-le côte à côte. Comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant deux colonnes. Je vais également formater la grille, où nous allons passer à la grille ici aux colonnes. Et nous allons supprimer le séparateur de colonnes. De plus, je vais supprimer les rangées. Passons aux rangées. Je l'enlève. Ça a l'air plus propre. Qu'allons-nous faire avec la deuxième colonne ? Allons ajouter toute la dimension du département et les intitulés des postes. Assurez-vous de sélectionner le bon. Le premier concerne les données démographiques et le second les ministères et les emplois Allons-y et retirons tout. À partir de là. Maintenant, on va aller lâcher ces formations ? Inscrivons d' abord le titre du poste sur l'étiquette. C'est plus important que le département. Ensuite, le deuxième sera le département, comme d'habitude, nous allons le concevoir. Tout est prêt pour l'ascenseur, la première rangée sera en gras et gris clair. La deuxième rangée sera gris foncé et ne sera pas en gras. C'est ça. Allons-y. Comme vous pouvez le voir, ça a l'air vraiment sympa. La question qui se pose maintenant est la suivante : avons-nous une icône pour les départements et les emplois ? Eh bien, je n'en ai pas, c'est pourquoi je vais aller le cacher. Si vous en avez un, vous pouvez y aller. Ce que je vais faire, c'est passer à la taille et la réduire complètement. Mais il nous reste encore un petit point. Il faut le cacher par son opacité. Maintenant, si je le supprime comme ça, tu ne le trouveras plus. C'est le truc, et ça a l'air vraiment sympa. Maintenant, allons-y et ajoutons une autre colonne. Ce sera à peu près cette fois, l'emplacement des dimensions. Les mêmes choses. Allons-y et passons à ça. Je vais ajouter le lieu en couleur cette fois, puis la ville sur le revers Nous allons les prendre tous les deux en guise de revers. Maintenant, allons-y immédiatement et commençons le formatage. Les deux se dirigent vers la gauche. Je souhaite avoir d'abord la ville, puis les États. Comme d'habitude, les premières seront les lumières. Bold et le second sera le plus sombre. C'est bon. Maintenant, jetons-y un coup d'œil. Tout a l'air bien. Je vais changer le design des formes. Il va être un cercle plein et il y a un petit bec, alors je vais réduire la taille de celui-ci Si c'est le QG, ce sera vert, si c'est gris, ce sera une succursale Vous pouvez voir que ce n'est pas si compliqué, c'est facile. Ajoutons une autre information. Je pense que nous pouvons maintenant ajouter le céleri, mais malheureusement nous ne pouvons rien ajouter au salaire Nous devons donc y aller et l'utiliser seuls. Allons ajouter le salaire sur les étiquettes. Nous avons ces chiffres ici. Je voudrais le formater, allons-y et formater les nombres. Passons aux chiffres, puis nous allons passer au nombre personnalisé, réduire les décimales et, en tant que préfixe, ajoutons le signe dollar. Le numéro a l'air sympa. Passons à l' étiquette et concevons-la. Nous avons ici les informations de la précédente. Nous n'en avons pas besoin. Nous n'avons que le céleri, et comme c'est le premier rang, nous allons le rendre gris clair. Comme c'est dans la première rangée, ce sera le gris clair, et aussi le gras. Allons-y d'accord. Pour l'instant, je n'ai aucune forme pour ça. C'est pourquoi nous allons réduire la taille et ramener l'opacité à zéro maintenant à la colonne suivante, ce que nous allons avoir, est-à-dire le statut de l'employé, la date la plus élevée et la date de licenciement. Le statut de l'employé, nous allons le transformer en couleur. C'est-à-dire que nous avons le gris et le vert, et nous allons faire du cercle un cercle plein, réduire la taille. Quelque chose comme ça. Maintenant, j'aimerais également l'ajouter à l'étiquette. Maintenant, ce dont nous avons besoin, c'est de la date la plus élevée, de l'étiquette et de la date de fin. Mais nous en sommes là pour un an, j'aimerais avoir la date exacte. Nous allons passer à la date exacte, puis à la date discrète, même pour la date de fin à la date exacte, puis à la date discrète. Nous avons maintenant toutes les informations. Allons à l'intérieur et commençons à le configurer. Nous avons maintenant ici le statut, la date supérieure et la date du mandat. Passons tout sur le côté gauche, et nous allons mettre la date de fin puis moins entre les deux, puis les dates du terme, nous allons le concevoir comme d'habitude. Donc, celui qui est gonflé sera le plus foncé. OK. Allons-y et vérifions-le. Maintenant, nous pouvons voir dans le résultat que nous avons la date la plus élevée, et voyons un employé licencié. Comme vous pouvez le voir, nous avons ici une date de résiliation côte à côte. C'est bon. Maintenant, la dernière colonne va être intéressante. Nous allons avoir un graphique à barres indiquant la durée de la location. Nous allons calculer en années la durée de l'emploi. Allons-y et créons un nouveau champ calculé. Nous allons l'appeler « longueur supérieure ». Nous avons ici deux calculs. Si l'employé est embauché et non licencié, nous allons calculer le nombre d'années entre aujourd'hui et la date ultérieure. Allons-y et faisons-le. Nous allons avoir besoin d'une instruction F, puis nous allons vérifier si l'employé est embauché ou non en utilisant la logique suivante, comme d'habitude. Est nul. Nous sommes donc en train de vérifier les dates de fin. S'il est nul, cela signifie que l' employé n'est pas encore licencié. Alors, que peut-il se passer ? Nous allons calculer les différences entre aujourd'hui et la date ultérieure. Date dif, et nous aurons un an. Je vais l' ajouter en tant que nouvelle ligne. Ce que nous calculons entre la date la plus élevée et aujourd'hui. C'est la formule pour les employés qui ne sont pas licenciés, et maintenant nous allons en avoir une autre. Nous allons avoir la différence de date, et maintenant, pas entre aujourd'hui et la date la plus élevée, ce sera entre la date la plus élevée et la date de résiliation sera la même année, une date plus élevée et des dates de fin. C'est très simple. Allons-y et finissons-y. Allons. Nous avons donc maintenant un nouveau major, et j'aimerais d'abord le tester. Souvenez-vous des premières fiches où nous testons des trucs ici. Je vais supprimer quelques éléments. Nous avons besoin des dates les plus élevées, des dates de fin et de notre nouvelle belle colonne. Je vais le montrer de manière discrète. Maintenant, bien sûr, selon l'année où vous faites le tio, vous pourriez obtenir des résultats différents. Comme vous pouvez le voir ici, nous avons six ans, deux ans, deux ans, etc. Puisque nous avons ici une date de fin, nous avons ici un zéro. Tout fonctionne, revenons à notre liste détaillée. Nous avons maintenant besoin d'une nouvelle colonne, mais cette fois nous n'utiliserons pas l'espace réservé car nous avons déjà une mesure Nous avons déjà la longueur d'un chiffon plus haut, coupons-le côte à côte. Nous devons maintenant configurer le type de graphique. Ce ne sera pas une forme. Allons-y et utilisons le par. Nous avons maintenant un pair dans nos graphiques. Je vais aller en réduire la taille. Peut-être plus. Maintenant, allons-y et ajoutons du contenu à ces parties. Commençons par le statut. Je vais le mettre sur les couleurs, et nous avons également besoin de l'étiquette, nous allons également prendre la longueur supérieure à l'étiquette. Maintenant, allons-y et modifions-le, alors coïncidons. Nous n'avons pas besoin de toutes ces informations. Nous avons ici le nombre d'années, alors allons-y, mettons-le en gras et changeons le type de couleur en gris clair. Après cela, nous allons avoir des années comme celle-ci et peut-être moins audacieuses. C'est ça. Allons-y et appuyons sur OK. Nous avons maintenant des années-lumière au bout des barres. Mais ce que nous pouvons faire, c'est changer l'alignement complètement à gauche et au centre. C'est bon. Maintenant, allons-y et vérifions les résultats. Comme vous pouvez le voir dans la liste, nous avons les deux couleurs. Ici, par exemple, nous avons également un an de résiliation. La légende fonctionne. Maintenant, comme vous pouvez le constater, les choses peuvent être très difficiles. Ce que je vais faire, c'est changer la taille de tous ces bâtons. Passons à tout, puis à l'étiquette, puis à la police, et passons à huit au lieu de neuf. Que nous allons avoir un espacement amer entre ces colonnes Passons maintenant à la prochaine étape, je vais supprimer toutes ces informations sur l'axe Allons retirer Shohader, et c'est terminé. Nous avons maintenant une très belle liste pour les employés. Encore une fois, c'est celui qui prend du temps, mais comme vous pouvez le voir, nous avons de belles barres, nous avons beaucoup d'icônes et nous avons plusieurs informations dans une colonne. de le construire est un peu confuse façon de le construire est un peu confuse au début. Mais une fois que vous l'avez compris, vous pouvez faire des listes incroyables. Et bien sûr, avoir une liste simple est également une bonne chose. 207. Projet RH | Maquette de tableau de bord détaillé: Nous pouvons donc maintenant planifier la maquette du deuxième tableau de bord, et celui-ci peut être très simple Et nous avons le même titre, mais à la fin, nous allons le remplacer par les détails Maintenant, au milieu, nous n'allons avoir qu'une seule section appelée liste des employés, et ici nous n'avons qu' un seul type de graphiques. Nous avons une liste, nous allons donc avoir plusieurs lignes plusieurs colonnes et informations dans chaque cellule. Maintenant, bien sûr, si vous avez une liste détaillée, ce serait bien si nous pouvions filtrer la liste. C'est pourquoi nous allons mettre en haut de chaque colonne une option pour les utilisateurs afin de filtrer les informations que nous pouvons voir à l'intérieur des cellules. Au final, comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Nous n'avons qu'une seule liste et en plus, nous avons des filtres. C'est tout pour la carte du tableau de bord. Comme vous pouvez le constater. C'est vraiment facile. Passons au deuxième mocap où nous allons planifier les conteneurs pour le retour à Toyo Maintenant, j'ai une capture d'écran de notre nouvelle maquette, et je recoupe beaucoup de choses du design précédent Maintenant, plongeons-nous dans le vif du sujet et voyons comment nous pouvons le faire. Nous allons nous concentrer sur la boîte noire au milieu. Ce que nous avons ici, c'est un titre, puis des filtres et une liste. Nous avons besoin d'un conteneur vertical pour cela. Allons-y et faisons-le. Il s'agit du conteneur vertical principal comme celui-ci. De quoi avons-nous besoin maintenant ? Il nous faut un titre. Tout d'abord, il faut commencer par un titre. Ce sera également sur le côté gauche. Je vais le faire comme ça. Maintenant, qu'est-ce qu'il y a en dessous ? Nous avons maintenant différents filtres côte à côte. Nous avons besoin de conteneurs horizontaux. En dessous, nous allons avoir un conteneur horizontal comme celui-ci, retirons-le et à l'intérieur, nous allons avoir plusieurs filtres. Ce seront des filtres. Eh bien, ils seront tous côte à côte. Bien sûr, ils sont beaucoup plus détaillés que ce que je vous montre maintenant. Et nous pourrons en parler plus tard ici, nous parlerons de la conception approximative des conteneurs. Maintenant, qu'avons-nous sous les filtres ? Nous avons notre tableau, la liste. Il ne s'agira que d'un seul objet sans conteneur, donc en dessous, nous aurons une liste de pi comme celle-ci. C'est ça. Maintenant, concentrons-nous sur ce que nous pouvons avoir à l'intérieur du filtre. Maintenant, je viens de prendre une copie d' un filtre et concevons le conteneur pour cela. Comme vous pouvez le voir, c'est comme quelque chose en dessous de l'autre, nous avons donc besoin d'un conteneur vertical pour l'ensemble du filtre comme celui-ci. Maintenant, à l'intérieur, nous allons avoir un titre et une icône côte à côte. Pour cela, nous allons aller chercher un conteneur horizontal. À l'intérieur, ce sera comme un contenant horizontal comme celui-ci. Nous allons avoir un titre pour le filtre. Et côte à côte avec une toute petite icône verte. Passons maintenant au suivant, qu'avons-nous ? Nous avons des filtres les uns en dessous des autres, et c'est pourquoi nous allons opter pour un contenant vertical pour les filtres. Ça va être comme ça. Et à l'intérieur, nous allons avoir plusieurs petits filtres. Filtrez l'un et l' autre en dessous. C'est le design de chacun de ces filtres que nous avons en haut de la liste. C'est bon, les gars. Nous avons un plan approximatif pour la structure du conteneur ainsi que pour le tableau de bord lui-même. Revenons maintenant à Tableau afin de créer notre tableau de bord. 208. Projet RH | Créer le tableau de bord détaillé: Nous allons maintenant créer le tableau de bord pour la liste détaillée. Mais cette fois, nous ne le ferons pas à partir de zéro. Nous allons dupliquer l'ensemble du travail que nous avons effectué et n'apporter que quelques ajustements au nouveau tableau de bord. Cela prendra du temps uniquement pour le premier tableau de bord, mais une fois que vous l' aurez, vous pourrez dupliquer pour le reste. Allons-y et faisons-le. Nous allons dupliquer ce tableau de bord, puis le renommer en H R details. Maintenant, première étape, nous allons préparer les contenants comme d'habitude. Allons l'agrandir, et passons à la mise en page. Bien entendu, nous n'allons pas changer le conteneur de la marine. Nous allons travailler avec le conteneur au milieu. Passons à l'ensemble du tableau de bord et explorons le tableau de bord vers le bas . Ce sera donc le Nav. Et voici l' en-tête et les graphiques. C'est bon Allons à l'intérieur. Maintenant que nous avons ici l'en-tête, il va rester tel quel, mais ce conteneur va être complètement supprimé, cliquez dessus avec le bouton droit de la souris et supprimez-le. Eh bien, oui. Ce qui reste ici, c'est cette légende. Je vais juste le prendre et le mettre ici en haut. Peut-être que plus tard, nous allons l'utiliser. Concentrons-nous maintenant sur la création du contenu intermédiaire. De quoi avons-nous besoin ? Nous avons d' abord besoin d'un conteneur vertical. Mettons-le juste en dessous du titre. Ensuite, comme d'habitude, nous allons déposer des planches. Il s'agit de la première planche, puis de la deuxième planche. Nous pouvons bien sûr y aller et le marquer si nous le voulons. Le tout se fera avec la bordure, la bordure orange. Maintenant, nous pouvons également le renommer, les filtres et la liste. Maintenant, pour le filtre, nous avons besoin d' un conteneur horizontal. Allons-y et déposons-le ici en haut. Bien sûr, nous allons y ajouter quelques blancs C'est la première planche. Nous l'avons quelque part ici. Ensuite, la bonne planche pour qu'elle soit fixée. Sélectionnez le tout, et nous allons le marquer avec un récipient Plus. Maintenant, ce qui se trouve en dessous des filtres sera notre liste. Passons aux tableaux de bord, et nous allons examiner les détails Déposons-le sous les filtres. Revenons à la mise en page et vérifions-la. Comme vous pouvez le constater, nous avons les filtres et les détails sur la façon dont nous pouvons retirer les planches. Nous n'en avons plus besoin. Donc, en regardant les graphiques, nous pouvons supprimer le titre. Il s'agit des principaux conteneurs pour les tableaux de bord. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est entrer dans le conteneur de filtres, et nous allons créer un conteneur pour chaque groupe de colonnes afin d'avoir les filtres correspondants. Maintenant, pour les deux premiers groupes de colonnes, je vais le faire étape par étape lentement, mais pour le reste, je vais accélérer la vidéo. Commençons maintenant par le premier conteneur pour l'identifiant de l'employé. De quoi avons-nous besoin ? Nous avons besoin d'un conteneur, bien sûr. Ce sera un conteneur vertical, puis à l'intérieur, nous avons deux serrures, et nous nous assurons qu' il soit exactement en dessous C'est notre conteneur. Agrandissons-le un peu, et nous pouvons bien sûr aller le marché afin de voir les frontières, aura celle-ci et orange, y aura celle-ci et orange, et nous allons le renommer comme ça Employé, pièce d'identité. Filtre. Maintenant, ce dont nous avons besoin à l'intérieur, ce sont deux conteneurs horizontaux. La première portera sur le titre du filtre. Nous allons immédiatement avoir un texto dedans. Appelons cela l'identifiant d'employé. Passons au milieu, changeons la couleur en gris clair et faisons-en peut-être dix pour le moment, donc c'est bon. Maintenant, nous avons besoin d'un deuxième conteneur, mais celui-ci sera vertical exactement en dessous. Allons-y également et ajoutons quelques planches à l'intérieur juste pour nous assurer que nous l'avons sous forme de conteneur vertical Allons-y et renommons les choses. Ce sera le titre. Et en dessous. Nous allons l'avoir comme filtres. Bien sûr, on peut aller ajouter les bordures afin de tout voir. Allons retirer ces soudures. Enlevez donc la planche et aussi la planche. Ensuite, nous allons ajouter un bouton pour que ajouter un bouton pour le deuxième conteneur soit utilisé ou ajouté sur le premier conteneur Laisse-moi te montrer le bronzage. Assurez-vous de sélectionner les filtres, de cliquer dessus avec le bouton droit de la souris et d' ajouter le bouton Afficher Masquer. Nous avons maintenant un petit bouton ici. Nous devons y aller et en retirer les éléments flottants pour qu'il atterrisse quelque part ici. Maintenant, faites-le glisser et placez-le côte à côte avec le titre. Allons-y et réduisons un peu le tout. Maintenant, pour comprendre ce que je veux dire par ce bouton, nous allons ajouter un filtre l'intérieur du deuxième conteneur. Ce que nous allons faire , c'est accéder à notre liste et à la petite flèche, puis passer aux filtres, et récupérer l'identifiant de l'employé. Maintenant, comme vous pouvez le voir, notre filtre est maintenant à l'intérieur des filtres du conteneur. Il est très important de s'assurer que tout est correct dans le bon contenant. Allons tester. Maintenant, pourquoi avons-nous ce patom ? Jetez un œil à ceci. Si je clique dessus, nous ne voyons aucun filtre, donc nous masquons les filtres, et si nous cliquons à nouveau dessus, nous pouvons voir les filtres. C'est pourquoi nous devons avoir cette icône l'extérieur du conteneur afin de contrôler la visibilité de ce conteneur. Ce bouton contrôle si nous affichons les filtres ou non Maintenant, améliorons un peu le design, alors allons-y, et cette fois nous allons passer au bas de l'échelle, alors allons-y et modifions-le Donc, s'il est affiché, j'ai une image pour cela. Ce sera cette flèche, la flèche verte, alors sélectionnons-la, et si elle est cachée, nous avons la flèche grise comme celle-ci. Alors allons-y et partons. Nous devons maintenant nous assurer que l'ensemble du conteneur du titre est corrigé. Comme vous pouvez le voir, c'est une hauteur fixe, ce qui est correct. Maintenant, allons-y et testons-le. Comme vous pouvez le voir maintenant, la flèche est inactive, mais une fois que j'ai cliqué dessus, elle sera inactive et cela aura un effet vraiment agréable. Maintenant, nous devons réparer quelque chose. Si vous voyez ici, je cache le filtre, mais il y a beaucoup d'espace perdu. Ce que vous allez faire, c'est rendre les choses plus dynamiques et plus flexibles. Si je n'affiche aucun filtre, cet espace doit être utilisé pour la liste. Donc, actuellement, nous gaspillons beaucoup d'espace. Voyons voir, on peut régler ça. Revenons donc à nos tableaux de bord. Dans un premier temps, nous devons nous assurer que notre liste est flexible. Passons à cette petite flèche ici, et nous devons nous assurer que rien n' est sélectionné ici, donc aucune hauteur fixe n'est sélectionnée, ce qui est correct. Maintenant, à l'étape suivante, nous allons passer au filtre à conteneurs ici, sélectionner le tout et nous assurer qu'il en est de même sans hauteur fixe. Va par ici. Vous pouvez voir que sa hauteur est fixe, alors allons-y et retirons-le. Comme vous pouvez le constater, Tableau a utilisé la totalité de l'espace, il est donc désormais plus variable et dynamique. Maintenant, une autre chose que j' aimerais faire est d'aller dans les filtres et de retirer toutes ces planches, retirer celle-ci et celle-ci également Allons-y et testons à nouveau. Maintenant, nous utilisons tout l'espace parce que nous n' affichons aucun filtre, mais une fois que j'ai cliqué sur le bouton, que peut-il se passer ? Je vais utiliser l'espace pour afficher le filtre. C'est très dynamique et ça a l'air vraiment sympa. C'est tout pour le premier filtre. Allons-y et réduisons tout. Et je vais faire la même chose pour le deuxième filtre. Nous avons donc ici un tas d'informations, nous avons un tour d'environ quatre informations, nous avons donc besoin de quatre filtres pour les points. Maintenant, nous allons y aller et faire les mêmes choses. Nous avons donc besoin d'un conteneur vertical côte à côte. Allons y ajouter quelques planches. Il s'agit d'un tout petit modèle. Je vais le sélectionner et peut-être aussi en changer la couleur. Donc, comme ça, c'est encore petit, alors agrandisse-le. C'est bon. Le premier conteneur à côté sera donc le conteneur horizontal. Je vais y ajouter le texte. Ce sera la démographie, le milieu et le gris clair également, passons-en à dix pour le moment. Non. Ensuite, au prochain clic, nous allons ajouter un autre conteneur . Cette fois, ce sera le conteneur vertical situé en dessous, et ici nous aurons beaucoup de filtres. Revenons à notre liste. Tout d'abord, nous avons besoin de ce nom complet. Il est déposé ici, allons-y et déposez-le où nous voulons, et nous allons le remplacer par une liste déroulante. Maintenant, dans le prochain spa, nous devons aller chercher le filtre de genre. Allons le chercher. Maintenant, nous l'avons ici, alors glissez-le et déposez-le exactement en dessous du nom complet. Je vais aller retirer cette planche. Sinon, cela va nous embrouiller, alors supprimez-le du tableau de bord, ainsi que le second. Maintenant c'est bon. Allons-y et modifions-le le sexe. Ce sera une liste déroulante. Maintenant, pour le prochain, nous avons besoin de l'âge. Je vais dire, allons-y et déterminons le groupe d'âge. Passons aux filtres. Nous ne l'avons pas encore parce que nous ne l' avons pas dans la liste. Nous devons entrer dans la feuille de travail. Passons à tout et indiquons le groupe d'âge quelque part dans les détails ici. Alors nous devrions être en mesure de le trouver. Passons à nouveau aux filtres. Je sais que nous avons le groupe d'âge. Bien sûr, nous pouvons l' avoir sur le premier filtre. Allons le déposer exactement en dessous des autres. Assurez-vous de toujours tout déposer à l'intérieur de ce contenant vertical. Il va également les renommer. Ce seront les filtres, et celui ci-dessus, et celui ci-dessus c'est le titre, et le principal, et le principal sont les filtres graphiques de démonstration. Revenons à notre filtre, faisons-en une liste déroulante, et nous avons besoin du dernier. Ce sera le niveau d'enseignement. Nous allons l' avoir également ici, le déposer exactement en dessous des autres et d'une liste déroulante. Génial. maintenant à l'étape suivante : nous allons passer aux filtres et ajouter un bouton pour cela. Allons-y, ajoutons un bouton. Nous l'avons ici, changez-le de flottant à inclinable. Nous l'avons ici. Déposons-le côte à côte avec le titre. Cela ne fonctionne pas, nous allons donc le déposer quelque part ici, peut-être d'abord, puis le placer près du titre. Génial. Maintenant, sélectionnons l'ensemble du conteneur, rendons-le plus fluide, et nous allons travailler avec l'icône Utilisons le vert comme indiqué. Et le caché devrait être le gris. Et nous pouvons bien sûr aller le tester. Alors maintenant, ferme-le et montre-le. Il faut aller fixer la hauteur pour ne pas avoir cet effet étrange. Fixez donc la hauteur, et maintenant nous ne l'aurons plus. Cache-le et montre-le. C'est bon. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est corriger le design de ces deux filtres, et nous allons suivre le même design pour tous les autres filtres. Voyons comment nous pouvons le faire. Tout d'abord, je vais donner une couleur de fond l'ensemble de la section. Allons vérifier toute la section, il s'agit du filtre et de la liste. Passons donc à l' arrière-plan et choisissons le premier endroit. Maintenant, à l'étape suivante, je vais supprimer la couleur d' arrière-plan de la feuille de calcul Passons au format, puis à l'ombrage et supprimons la couleur de la feuille de calcul Passons maintenant étape par étape à ces deux filtres. Tout d'abord, je vais changer le titre et l'icône. J'aimerais avoir l'icône à gauche, la même chose que nous ici. Maintenant, la prochaine étape, ces icônes sont vraiment grandes. Donnons-lui une largeur fixe, puis prenons une valeur comme 25, la même chose que nous ici, donc fix et 25, le sib suivant, je vais travailler avec ces titres Déplaçons-le vers l'ascenseur et réduisons-le à neuf. La même chose ici, au lieu de l' identifiant de l' employé, n'ayons que l'identifiant. Nous n'avons pas beaucoup d'espace, passez à neuf et sur le côté gauche. Maintenant, le lendemain, nous allons travailler sur le coloriage Mettons ensuite l'un de ces filtres pour formater le filtre et définir le contrôle. Maintenant, pour le titre, nous allons le réduire à huit, et avec la couleur, ce sera la couleur foncée. Maintenant, pour le corps, il va y en avoir huit également. Pour le moment, la couleur sera le gris clair. Il semblerait que le titre change encore une fois, c'est étrange, allons-y et revenons au gris foncé et au goût. La couleur des valeurs est donc correcte et les titres sont plus foncés. Sympa, super. Maintenant, la prochaine fois, nous allons placer le filtre exactement en haut de la colonne elle-même. Allons-y, sélectionnons le conteneur entier, et appuyons dessus pour qu'il soit exactement au-dessus des identifiants, quelque chose comme ça, et pareil ici. Déplaçons-le et peut-être par ici. Mais il y a toujours un clivage entre eux. Il va vérifier la mise en page. Nous allons donc toujours l'avoir comme ça, un filtre puis un diviseur entre les deux Appelons ça un diviseur. Comment allons-nous démarrer le diviseur ? Ce sera, comme d'habitude, un gris foncé. Passons maintenant au bourgeonnement extérieur, mettons tout à zéro Remplacez la largeur par un. Nous l'avons donc très fin, puis nous allons ajouter un rembourrage extérieur à gauche et à droite Disons environ 36 sur l'ascenseur et six sur la droite. Il y a une petite différence entre eux. Bien sûr, dernière étape, nous allons supprimer toutes ces frontières. Nous en avons fini avec ça. Nous avons ici aussi une bordure et va de même pour le filtre suivant. Nous avons ici une frontière. Maintenant, nous pouvons voir qu' il reste de l'espace entre les filtres et la liste, nous pouvons donc sélectionner le tout. Juste pour être sûr que nous le sélectionnons. Passons simplement au niveau de l' enseignement. C'est bon. Maintenant, en vérifiant que ce diviseur n'a pas l'air bien. Revenons donc au diviseur et ajoutons également dix dans le top dix et en dessous Nous allons donc vérifier à nouveau le design. Très bien, nous en avons donc terminé avec les deux premiers filtres. Nous devons répéter les mêmes choses pour toutes les autres colonnes. Alors, que peut-il arriver ? Je vais accélérer la vidéo pendant que je crée tous ces filtres. Oh Oh. Oh. H. Oh, il y avait beaucoup de filtres dans notre tableau de bord. Maintenant, allons le tester, nous avons donc tous ces filtres. Nous pouvons également masquer tous ces filtres, mais nous avons toujours un problème. Il n'est plus flexible. Je pense que nous avons toujours une hauteur fixe. Allons-y et réparons ça. Allons-y et sélectionnons le conteneur entier. C'étaient les conteneurs filtrants et ils ne devraient pas être réparés, oui. Voici le problème, allons-y, supprimons-le, et recommençons à tester. Nous ouvrons le premier filtre, le deuxième le troisième. Et nous y sommes presque. Nous avons encore beaucoup d'espace perdu ici, alors allons vérifier les conteneurs. Et cela ne devrait pas être réparé, nous l'avons donc tel que corrigé, alors supprimons-le. Le premier n'est pas réparé, donc c'est bon. Deuxièmement, supprimez un fixe, et là aussi, ce n'est pas réparé, très bien. Donc et le dernier. Génial. Allons faire les derniers tests. Si nous fermons tout, la liste devrait être plus longue. Maintenant, ajoutons de l'espacement dans notre tableau de bord. Allons-y, et nous allons supprimer toutes ces frontières. Allons-y et sélectionnons l'ensemble des filtres de conteneurs et de la liste. Et nous allons enlever la bordure. Maintenant, comme vous pouvez le voir en bas, nous n'avons aucun espacement, nous devons donc ajouter un ajout extérieur. Supprimons les deux. Nous n'en avons besoin que de 20 en bas. Super, maintenant nous avons de la place. Sur le côté droit, c'est beau aussi sur le dessus, maintenant ça a l'air bien. Maintenant, ajoutons un espacement intérieur et ce sera le numéro sept pour toutes les faces de la friandise Allons retirer le contenant bleu ici. Nous n'avons pas besoin de la commande. Allons-y et élargissons à nouveau le tout pour voir s'il y a des frontières. Nous n'avons pas de couleurs de bordure, super. Allons-y et fermons-le. Nous aimerions maintenant ajouter un titre à cette liste. Allons prendre un texte et le placer soigneusement au-dessus du conteneur actuel. Nous allons dire liste des employés, puis un gâteau, puis nous allons demander aux utilisateurs de cliquer sur les flèches, donc de cliquer sur les flèches pour les options de filtrage. Je ne sais pas que nous devons changer de couleur. Ce sera un gris clair, un gras, et il devrait être de 14 pour la taille. Pour le reste, ce sera gris foncé. Allons-y avec un huit. C'est bon. Ça a l'air bien. Maintenant, ajoutons un espacement entre ces trois sections Nous avons un titre, les filtres et la liste. Commençons par l'employé. Je vais ajouter un badding sur le bouton, peut-être dix. Ça a l'air sympa. Passons maintenant au groupe de filtres, sélectionnons l'ensemble du conteneur et passons au rembourrage vers le bas, environ dix Avec cela, nous avons comme un espacement entre tous ces objets et c'est bien meilleur La prochaine fois que nous parlerons des légions, je n'utiliserai aucune légion dans ces cartes, et nous allons la supprimer également Nous n'avions pas besoin de filtres puisque nous avons suffisamment de filtres, supprimons-les Et aussi cette icône. en avons terminé avec la partie principale de notre tableau de bord. Nous allons maintenant vérifier notre navigation et le titre. Bien entendu, nous avons oublié le titre. Il ne s'agit pas d'une vue d'ensemble, mais de détails. Allons-y et changeons la taille de ce mot en 16 et peut-être quelque chose de plus sombre. Je vais y aller et le remplacer par quelque chose comme ça. Oui, ça a l'air bien plus beau qu'avant. Je vais prendre le numéro de la couleur, et nous devons, bien entendu, le modifier pour le premier tableau de bord. Passons par là, faisons-en 16, et changeons la couleur avec la même couleur. C'est un peu plus sombre et c'est beaucoup plus joli. Maintenant, sur le côté gauche, nous avons une tâche facile. Ce que nous allons faire, c'est accéder à la première icône et la désactiver Allons modifier le bouton, et maintenant, au lieu d'être actif, nous devons l'avoir désactivé ou inactif Maintenant, comme vous pouvez le voir, il est inactif , et pour le premier bouton, nous allons le rendre actif. Ce sera la table verte. Bien sûr, nous pouvons maintenant le cartographier. Nous avons ce tableau de bord. Allons-y et mettons-le en correspondance avec les détails. C'est bon. Ça a l'air vraiment sympa. Revenons au premier tableau de bord, et bien sûr, nous devons faire le même mappage. Allons-y, modifions-le, et nous allons l'adapter aux détails de notre nouveau tableau de bord. Maintenant, je voudrais ajouter une autre chose intéressante pour indiquer que cette icône est active. Je vais aller sur le tableau de bord jusqu'à la planche flottante, et prenons une planche Je clique sur la planche et choisissons la couleur de fond verte Maintenant, nous allons peut-être réduire la taille de ce petit indicateur pour en faire un petit indicateur comme celui-ci. Et nous allons le déplacer ici. Je vais dire qu'il faut faire en sorte qu'il atteigne une hauteur de 40 et qu'on le place exactement près de l'icône. Peut-être quelque chose comme ça. Maintenant, allons-y et ouvrons le tableau de bord. Je vais en réduire la largeur, donc allons-le plus fin, peut-être comme ça. Avec cela, nous avons comme un petit indicateur que cette icône est active. Allons-y et faisons la même chose pour le deuxième tableau de bord. Nous allons le récupérer également. Encore une fois, une planche et nous allons lui donner la couleur verte La largeur sera de six et la hauteur de 40, et maintenant nous allons le placer exactement à côté de l'icône active. Quelque chose comme ça. C'est bon. Allons vérifier le design. Ça a l'air vraiment sympa. Jetons un dernier coup d'œil à notre tableau de bord. Nous avons ici un joli filtre et le tableau de bord principal. Nous avons ici ces informations intéressantes. Nous pouvons télécharger des informations, nous pouvons suivre, et l'ensemble du tableau de bord est interactif. Maintenant, si les utilisateurs veulent aller cliquer sur le deuxième tableau de bord, il ne leur reste plus qu' à cliquer sur cette icône. Et nous en sommes maintenant à la liste détaillée des employés, et tout ici est très interactif. Allons cacher toutes ces informations, et ça a l'air génial. 209. Bonus de projet RH - Créer des couches d'arrière-plan à l'aide de FIGMA: O. Très bien, mes amis, nous avons maintenant une section bonus, laquelle nous allons personnaliser une image d'arrière-plan pour la mise en page de notre nouveau tableau de bord, ce qui va donner à la conception générale de notre tableau de bord un aspect vraiment cool et professionnel Pour le moment, nous allons utiliser un autre outil pour créer les mises en Nous allons utiliser Figma. Qu'est-ce que Figma ? Figma est un outil de conception utilisé par de nombreux concepteurs d'interface utilisateur et d'expérience utilisateur afin de créer des concepts, des nettoyages pour les interfaces utilisateur Et c'est un outil formidable pour partager votre travail avec les autres afin de travailler et de collaborer au sein de l'équipe. Vous pouvez trouver le lien vers mon travail avec les autres liens dans les documents du projet. Bien sûr, ne vous inquiétez pas du coût. Il existe un plan gratuit pour les stars. Maintenant, nous ne verrons pas en profondeur comment utiliser Figma. Je vais simplement vous montrer comment je l'utilise habituellement pour Tableau. Allons-y. Nous allons maintenant commencer avec un fichier vide, et nous allons mettre une capture d'écran de notre tableau de bord. Maintenant, à l'étape suivante, nous avons besoin d'un cadre. Alors allons-y et installons un cadre exactement au-dessus de notre tableau de bord. Nous pouvons maintenant masquer l'image. Maintenant, nous avons besoin d'une couleur pour notre tableau de bord, donc ce sera peut-être quelque chose comme ça. Ou augmentons-le un peu. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est ajouter des éclairs depuis les coins. Pour ce faire, nous allons prendre la forme d' un cercle ou d'une ellipse et le rendre ainsi peut-être un peu plus grand, et le mettre dans le pack Allons-y et changeons la couleur de celui-ci et quelque chose comme au milieu. Ensuite, nous allons ajouter un effet afin d'avoir comme une colle. Nous allons avoir un bleu, et nous allons changer la valeur à environ 1 500. Certains d'entre vous vérifient, nous avons une colle ou une lumière qui vient de ce coin. Maintenant, allons-y et ajoutons la même chose dans l'autre coin, nous pouvons le faire comme ici. Maintenant allons-y et augmentons la taille de celui-ci. Quelque chose comme ça. Nous avons besoin que plus d'éclairs viennent du bon côté, il faut quand même soient plus grands et plus sombres. C'est bon. Avec cela, nous avons un historique. Ensuite, nous allons ajouter les couleurs de fond de chaque section. Nous avons à nouveau besoin de notre image, et maintenant nous devons zoomer. Maintenant, ce dont nous avons besoin, c'est d'un rectangle, et nous devons faire très attention à respecter les bords exacts de nos tableaux de Alors faisons-le comme ça. Je vais réduire l'opacité à environ 50, juste pour voir les bordures Donc oui. Sympa. Nous allons maintenant l'augmenter à 100, et il nous faut maintenant la couleur du noir complet. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est utiliser le dégradé au lieu du solide. Alors allons-y. Nous allons maintenant travailler avec la valeur la plus faible. Nous devons le diminuer comme ça, peut-être un peu plus, comme ça. Maintenant, la prochaine étape, nous allons ajouter un coin pour notre contenant, peut-être 20, super. Maintenant, répétons les mêmes choses pour les autres récipients. Nous allons l'avoir pour la vue d'ensemble. Réduisez peut-être à nouveau l' opacité pour voir les bordures. Donc comme ça et ici aussi. Il va rencontrer les mêmes frontières. Alors maintenant, allons-y et copions ceci dans la deuxième section. Alors augmentez-le comme ça, et nous devrons répondre parfaitement aux démangeaisons Allons-y et faisons de même pour la dernière section. Quelque chose comme ça. Maintenant c'est terminé. Nous devons augmenter les deux, 100 partout. Bien sûr, nous allons supprimer l'arrière-plan. Nous y sommes presque. Ce que nous allons faire , c'est changer la couleur de chacun de ces contenants. Passons au linéaire et peut-être allons-nous prendre le niveau inférieur, comme à l'extérieur et ceci ici. Il va faire un peu plus sombre, pour le suivant ou pour le linéaire. Nous allons l'avoir quelque part ici, et la faible valeur se situera à l'extérieur. Maintenant, ce que je vais faire, c'est prendre ces éclipses, les placer quelque part comme ici et continuer à travailler sur ces coloriages. Passons au suivant , après le linéaire. Déplaçons-le quelque part ici et vérifions les couleurs. On peut le dire comme ça et jusqu'au bout. C'est comme ça ici. Je vais avoir ici tel qu'il a été alterné. Génial. Maintenant, jetons un coup d'œil. Ça a l'air très joli. Je vais maintenant ajouter notre deuxième tableau de bord ici et m'assurer de le placer exactement au-dessus de notre tableau de bord. Déplaçons-le ici et fermons certaines de ces informations. Je n'aurai que le. Il nous en faut maintenant un de plus pour la liste. Entrons dans le vif du sujet. Le bit. Diminuez l'opacité pour voir à travers. Diminuez l'opacité pour voir jusqu'à 40. Allons à la rencontre des frontières. Oui. OK. C'est ça. Nous allons encore augmenter l' opacité à 100 Maintenant, pour le remplissage, nous allons faire quelque chose comme ça. Et la faible valeur sera un peu exagérée. C'est ça. Nous devons maintenant exporter ces images d'arrière-plan. Nous allons le faire comme ça. De quoi avons-nous besoin pour le premier tableau de bord ? Nous avons besoin de la Navy et nous avons besoin de ces deux-là, et nous devons cacher toutes les images. C'est ça. Cliquez sur le conteneur, et nous avons ici la possibilité d'exporter. Allons l'exporter. Nous devons maintenant procéder à une nouvelle exportation pour le deuxième tableau de bord. Nous allons donc aller cacher ces informations. Nous avons besoin de tel ou tel ensemble, repartons et exportons à nouveau. Revenons-en à Tableau. Nous allons d'abord supprimer toutes les couleurs d'arrière-plan de chaque conteneur avant d' ajouter l'image de fond. Entrons dans le vif du sujet. Commençons par l'ensemble du tableau de bord. Nous allons le supprimer, puis nous allons sélectionner le système de navigation, le supprimer également. Aucune, et à cette vue d'ensemble. Aucune avant la suivante. Jusqu'au dernier. Il n'en est rien. Cela dit, nous n'avons pas de couleur d'arrière-plan pour les conteneurs, mais vous pouvez toujours voir ici du gris, qui provient de la couleur par défaut du tableau de bord. Si vous accédez au tableau de bord des formats, vous pouvez voir que nous l'avons par défaut. C'est sympa, si vous passez aux modèles de présentation, vous aurez tout en gris. Nous allons le laisser tel quel, et maintenant nous allons ajouter l'image de fond. Nous allons l'avoir sous forme d'image flottante au milieu, assurer qu'elle est bien ajustée et centrée, puis choisir. Nous allons passer au résumé du contexte. Ensuite, nous allons passer à la taille de notre tableau de bord. Et puis la position à zéro. Bien sûr, maintenant, nous ne voyons rien dans le contenu et cela est dû à l'ordre des objets flottants. Comme vous pouvez le voir, il est en haut, alors allons-le passer en arrière-plan et avec cela, nous voyons l' image d'arrière-plan de notre tableau de bord. Je pense que c'est vraiment sympa. Maintenant, allons-y et faisons les mêmes choses pour le prochain tableau de bord. Nous allons faire les mêmes choses. Le tableau de bord entier va être supprimé, le V sera supprimé et la liste pourra être supprimée Avec cela, nous n'avons aucune couleur de fond. Allons-y et ajoutons notre image flottante en arrière-plan. Ajustement au centre, et nous allons avoir notre image. Même chose, la taille, la hauteur et la position doivent être nulles. Maintenant, bien sûr, nous ne voyons rien. Il faut aller trier les objets flottants. Ce sera comme toile de fond. Bien, cela dit, je suis vraiment content des résultats. Passons aux modèles de présentation. Alors, les gars, que pensez-vous de nous avoir un tableau de bord incroyable, et c'est la puissance de l'utilisation de l' image d'arrière-plan pour vos tableaux Nous avons donc plus d' options pour ajouter des ombres, des bords arrondis comme ici et un peu d'éclairage. Alors allons-y et changeons-le. Comme vous pouvez le constater, cela a l'air incroyable. C'est bon, mes amis. Si vous entendez toujours des félicitations, vous venez de terminer les projets de table à partir de zéro, depuis les exigences jusqu'à ce que vous disposiez de cet incroyable Vous avez ainsi découvert toutes les phases des projets de table que j'ai l' habitude de réaliser dans le cadre de mes projets réels. Donc, mes amis, je ne soulignerai jamais assez à quel point il est important de prendre temps de planifier les projets avant se lancer dans la création des graphiques et des tableaux de bord Sans un plan clair pour les projets, les choses peuvent mener au chaos. Prenez donc votre temps pour le planifier étape par étape. Bien entendu, n'hésitez pas à partager votre projet sur la plateforme de votre choix. Je l'utilise comme portfolio pour votre profil public de table ou aussi sur LinkedIn. Et ce serait bien de votre part de partager et de mentionner ma chaîne pour diffuser les connaissances. Donc, si vous aimez ce projet et que vous voulez que je crée plus de contenu comme celui-ci, soutenez la chaîne en abonnant, en aimant et en commentant Cela m'aide vraiment avec l'algorithme YouTube, et cela m'aide également à atteindre les autres. Et bien sûr, ne soyez pas un étranger. Vous pouvez vous connecter et me suivre sur Linked in. Donc, mes amis, il n'y a rien à ajouter à part. Merci beaucoup d'avoir regardé le tutoriel, et je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir. 210. Cours outro ud: Bonjour, je suis très fière de toi d'avoir réussi jusqu'au bout. J'espère que vous avez apprécié le voyage. Et je sais que ce n'était pas facile suivre tous ces tutoriels complexes, mais vous l'avez fait jusqu'au bout. À présent, je peux dire que vous avez appris tout ce dont vous avez besoin pour commencer à réaliser de formidables projets dans Tableau. Vous avez également appris tout ce que je sais sur Tableau et sur la façon dont j'ai l'habitude de mettre en œuvre des projets concrets dans Tableau. Alors maintenant, je vais vous demander une dernière chose. Si vous avez trouvé cette vidéo utile et qu'elle vous a aidé à commencer à travailler avec Tableau, j'apprécie vraiment que vous l'aimiez et que vous en partagiez le contenu avec les autres. Et bien sûr, si vous avez des questions ou des suggestions pour le prochain sujet que vous souhaitez que j'aborde à l'avenir ou si vous souhaitez me faire part de vos commentaires, assurez-vous d'utiliser le commentaire ci-dessous. Eh bien, il n'y a plus rien à dire. Merci beaucoup d'avoir suivi ce cours et je vous verrai au prochain cours, au revoir. 211. 2 1 télécharger: Salut, mes amis, nous allons maintenant préparer votre PC avec tout ce dont vous avez besoin pour que vous puissiez commencer à vous entraîner avec moi en utilisant SQL Server. Et bien sûr, tout est gratuit. Maintenant, la première étape est de télécharger et d'installer Microsoft Cual Server localement sur votre PC Ensuite, à l' étape suivante, nous allons télécharger et installer un autre code logiciel. SSMS, c'est comme un client pour interagir avec le serveur SQL Et bien sûr, une fois que c'est ce dont nous avons besoin, nous avons besoin de données. C'est pourquoi nous pouvons télécharger et créer trois bases de données différentes pour que vous puissiez vous entraîner à des sujets avancés en SQL. Et dans la dernière étape, je vais vous faire découvrir la nouvelle interface de SSMS afin que vous vous familiarisiez avec l'interface des clients Alors, les gars, commençons par la première étape. Nous allons télécharger et installer Microsoft SQL Server localement chez RBC. Alors allons-y. Qu' est-ce qu'un serveur SQL ? SQL Server est un système de gestion de base dans lequel il exécute une base données et stocke également des données. C'est donc essentiellement là que réside la base de données. Dans les entreprises, elles installent généralement SQL Server sur l'un de leurs propres services principaux ou utilisent un service provenant du cloud sur lequel il s'exécute et de SQL Server Et, bien sûr, ne vous inquiétez pas, nous n'achèterons aucun service cloud ou n' utiliserons aucun serveur puissant. Ce que nous allons faire, gratuitement, c'est télécharger et installer SQL Server sur notre PC en local afin pratiquer Squal. Allons-y et téléchargez-le. Accédez à Google et recherchez les téléchargements de SQL Server ou cliquez sur le lien dans la description où j'ai rassemblé tous les liens dont nous avons besoin. Dans le premier cas, nous allons télécharger SQL Server. Allons-y et ouvrons-le. Nous allons maintenant atterrir sur la page Microsoft où nous pouvons voir les différentes offres du serveur Microsoft CL. Soit nous l'avons sur Azure soit nous pouvons le télécharger sur place. Mais nous ne voulons pas que ces employés fassent simplement défiler la page vers le bas pour voir ces deux options. La première option sur le côté gauche, nous avons l'ajout pour les développeurs. Vous bénéficierez de toutes les fonctionnalités et de tous les services proposés par Microsoft avec le serveur SQL. C'est également gratuit, mais l'installation ici est un peu compliquée. Mais dans la deuxième option sur le côté droit, nous avons l'édition express. L'installation ici va être très rapide et très facile. Vous obtiendrez également tout ce dont vous avez besoin pour pratiquer le qi et apprendre le q. Les deux options sont gratuites. C'est juste une question d'installation. Nous allons maintenant passer à l'édition express. Allez et cliquez sur Télécharger maintenant. C'est un très petit fichier. Alors allons-y et démarrons, et maintenant l' installation va commencer. Nous avons donc des supports de base personnalisés et téléchargeables. Télécharger le média signifie télécharger maintenant et plus tard, nous procéderons à l'installation. personnalisation signifie que nous avons plus de contrôle sur la façon de télécharger et d'installer le contenu. La méthode de base est la plus simple et la plus rapide. Passons aux principes de base et cliquez dessus. Allons-y et acceptons toutes ces choses. Maintenant, cliquez sur Installer. Nous allons maintenant installer les applications, les pilotes, etc. Cela peut prendre un peu de temps. Très bien, une fois la première étape terminée, nous avons téléchargé le SQL Server installé localement sur OBC Alors maintenant, tout est opérationnel. Passons à l'étape suivante où nous allons télécharger SQL Server Management Studio, SSMS Il s'agit d'une interface graphique dans laquelle vous pouvez commencer à interagir avec la base de données où vous pouvez voir les données, écrire des requêtes, résoudre des tâches, etc. Donc, pour ce faire, allons-y et cliquez sur Installer SSMS Cliquons dessus. Bien entendu, vous pouvez également trouver ce lien parmi les autres liens que vous avez collectés. Nous sommes donc de nouveau sur la page de Microsoft. Allons faire défiler la page vers le bas. Et maintenant, nous allons voir le lien suivant, téléchargement gratuit, Cal Server Management Studio SSMS Allons-y et cliquons dessus. Ensuite, il va aller le télécharger. Allons-y et démarrons. La première chose à faire est de définir l'emplacement. Je vais utiliser les éléments par défaut. Cliquons sur Installer. OK, la configuration est terminée. Nous venons d'installer les SMS. Allons-y et fermons-le. Maintenant, allons-y et démarrez-le si vous allez dans votre menu ici, recherchez SQL Server et vous le trouverez ici, squal Server Management Studio Allons-y et démarrons. OK, maintenant nous allons ouvrir cette fenêtre pour nous connecter à notre serveur. Encore une fois, quel est notre serveur ? C'est celui que nous avons installé à la première étape, SQL Server Express. C'est pourquoi vous allez voir dans le nom du serveur le nom de votre PC, bien sûr, ce ne sera pas le nom du MPC Mais nous avons ici quelque chose appelé SQL Express. Il s'agit du serveur que nous venons d'installer. Dans la première option, nous avons des moteurs de base de données, nous avons des services de reporting. Ce sont des choses différentes de celles de Microsoft. Nous allons le laisser en tant que moteur de base de données, et il devrait ressembler à ce SQL Express. Maintenant, comment accéder à cette base de données. Nous avons les éléments suivants. Nous pouvons le faire en utilisant les authentifications par fenêtre ou les authentifications Scale Saver. je vais dire. Restons-en à l'authentification par fenêtre. Le nom d'utilisateur sera le nom du PC ainsi que celui de l'utilisateur Windows. Si, pour une raison ou une autre, vous ne les avez pas, vous pouvez accéder à votre recherche de CMD Ensuite, vous pouvez dire qui suis-je. Avec cela, vous obtiendrez le nom du PC ainsi que l'utilisateur sur lequel vous êtes actuellement verrouillé. Et c'est exactement ce que je vois ici. Nous n'allons donc rien changer. Allons-y et appuyons sur Connecter. Parfait Très sympa Je n'ai pas reçu d'erreur, si vous avez le même. Cela signifie que nous sommes maintenant connectés à notre serveur Squeal. 212. 2 2 Restaurer 3 bases de données: OK. Nous en avons donc terminé avec la deuxième étape où nous avons téléchargé et installé SSMS Nous avons donc maintenant tous les logiciels en cours d'exécution sur notre PC. À l'étape suivante, nous allons aller chercher des données. Nous allons donc télécharger et restaurer trois bases de données différentes. Troisièmement, nous avons différentes sources pour les bases de données, une que j'ai préparée et une autre de Microsoft. Donc, celle que j'ai préparée est base de données très simple avec peu d'enregistrements pour les ventes, et je l'ai créée dans le but de pratiquer le SQL. Alors allons-y et téléchargez-le. Il suffit de cliquer sur les données du cours à télécharger. Et en dessous, nous avons le modèle de données du cours. Alors allons-y et cliquons sur ce lien. Et ce que nous pouvons voir ici, c'est le modèle de données de la base de données. Comme vous pouvez le constater, c' est très simple. Il s'agit des tables et de la relation entre elles. C'est donc très classique que nous avons au milieu, la table centrale, très importante, les commandes, gauche et à droite, quelques tables comme les grandes lignes des clients et des employés, et elles ont toutes un lien avec les commandes de table. Comme vous pouvez le voir, c'est une base de données très simple. Passons au lien suivant, où nous allons maintenant télécharger les bases de données de Microsoft. Téléchargeons les données du projet. Nous avons encore une fois, une page Microsoft où il est dit que Adventure fonctionne avec des bases de données simples. Laisse-moi juste faire défiler la page vers le bas. Comme vous pouvez le voir ici, nous avons trois types de bases de données. Nous avons ATP, Datawarehouse et lightweights, et vous pouvez voir la dernière version de chaque type Maintenant, permettez-moi de vous expliquer rapidement ce que sont ATP et Datawarehus Qu'est-ce que LTP, OTP signifie système transactionnel en ligne. C'est classique, si vous vous rendez dans n'importe quelle entreprise, vous y trouverez peu de bases de données opérationnelles où elles traitent des affaires et des transactions quotidiennes. Il s'agit d'une base de données opérationnelle traditionnelle que vous pouvez trouver partout dans chaque entreprise et qui est optimisée pour effectuer des demandes de lecture et d'écriture. Mais d'un autre côté, nous avons un autre type de base de données appelé entrepôts de données ou OAB Qu'est-ce que O ? OAB est l'abréviation de Online Analytical Processing Ces types de bases de données sont optimisés pour traiter grandes quantités de données afin d'effectuer des analyses de données, de la business intelligence, peut-être pour créer des rapports, des tableaux de bord, et contiennent généralement un modèle de données contenant des dimensions et des faits Ils forment quelque chose comme ça, un cube. Ce cube peut vous aider à effectuer des analyses, à découper les données, à filtrer les données, etc. Maintenant, allons-y et téléchargez-les. Cliquons sur l'œuvre d'aventure LTB, ainsi que sur l'entrepôt de données Je dirais qu'il faut les télécharger tous les deux. Nous avons maintenant plusieurs bases de données dans notre dossier de téléchargement. Allons-y, et nous pouvons voir que nous avons les deux œuvres d'aventure de Microsoft et le seul fichier zip que nous venons de télécharger. Il s'agit de la base de données simple que j'ai créée. Permettez-moi de l'extraire d'abord afin d'obtenir le fichier. Récupérons simplement le fichier. Par ici. Nous avons maintenant les trois bases de données et elles se terminent toutes par le même format, PAK. Dans ce format, le PAK signifie sauvegarde. Cela signifie que nous avons une sauvegarde des bases de données et que nous devons les restaurer sur notre serveur. Ou disons les installer. Pour ce faire, nous devons accéder à un dossier spécifique. Nous avons besoin de la voie à suivre pour cela. Je l' ai également préparé dans le lien. Copiez simplement ce chemin, et revenons à notre explorateur. Allons juste là-bas. Tu vois, on n'a pas de papas. Maintenant que nous allons le faire, nous allons copier ces fichiers dans ce chemin. Si je reviens juste en arrière, copions-les et accédons au chemin et collons-les. Génial. Nous avons maintenant les fichiers au bon endroit. Si le chemin ne fonctionne pas pour vous, vous avez peut-être une version différente de SQL Express comme moi. Assurez-vous d'accéder à BrogramFiles, puis à Microsoft SQL Server, puis à SQL Express, puis à MS SQL, puis à la sauvegarde Il devrait y avoir quelque chose de très similaire pour ça. Revenons maintenant au SSMS et restaurons les bases de données. Ouvrons à nouveau notre application. Comme vous pouvez le constater, nous avons le serveur et, à l'intérieur, les bases de données. Passons aux bases de données qu'il contient, nous ne trouvons encore rien. Qu'est-ce que nous allons faire ? Nous allons cliquer sur les bases de données. Écrivez un clic dessus, et nous allons restaurer les trois bases de données, mais nous devons le faire une par une. Laissez-moi vous montrer les étapes à suivre. Cliquez sur Restaurer les bases de données. Voici les sources. Nous allons accéder à cet appareil, sélectionner un appareil, puis passer à ce modèle, les trois points. Cliquez dessus. Ensuite, nous allons cliquer sur À. Comme vous pouvez le voir maintenant, nous pouvons voir les trois bases de données. Passons à la première. Cliquez ensuite à nouveau, nous avons maintenant la base de données ici. Allons-y et appuyons sur OK. Nous sommes donc en train de restaurer ou d'installer la base de données avec succès. Donc, si vous cliquez ici, vous pouvez voir que nous avons maintenant une nouvelle base de données appelée Adventure Works, 2022. Il s'agit de l'OLTP. Bon, maintenant nous devons récupérer les autres bases de données. Continuons à faire les mêmes choses dans la base de données, restaurons la base de données. Je vais juste le faire rapidement. Concevez trois points, ajoutez-les, puis le TW ou le data house. OK. Nous avons eu beaucoup de succès et nous avons maintenant notre deuxième base de données sur le côté gauche. Vous pouvez le voir ici. Allons importer ou restaurer le dernier, celui que j'ai préparé, le plus simple. Ajoutez donc une base de données de vente. Et encore une, d'accord. Nous avons donc maintenant sur le côté gauche trois bases de données. 213. 2 3 Visite de l’interface: C'est bon, mes amis. Nous en avons donc terminé avec la troisième étape. Nous avons maintenant des données. Nous avons des bases de données pour commencer dès maintenant à sélectionner et à interroger les données Nous avons l'application, nous avons les données. Qu'allons-nous faire maintenant ? Je vais vous présenter très rapidement l' interface du client, le SSMS. Allons-y. Maintenant, pour voir et vérifier les données, c'est comme une hiérarchie. Si vous allez dans la base de données des ventes, allons-y, et maintenant nous pouvons trouver beaucoup de choses comme des tables, des vues, etc. Les principales seront les tables. Allons à l'intérieur des tables. Et ici, vous pouvez trouver nos tables, les clients, les employés, les commandes, etc. Maintenant, pour voir les données, allez par exemple sur les commandes, cliquez dessus. Ici, nous avons des choses différentes. Ce que nous allons faire, nous allons aller dire, sélectionner 2 000 bruts. Cliquons dessus. Super final, nous pouvons voir quelques données. Comme vous pouvez le voir, nous avons ici un éditeur de requêtes. Vous allez écrire votre requête ici, sélectionner des instructions, puis nous avons ici les grilles de résultats Ce que nous allons faire, c'est écrire ici la requête par exemple, laissez-moi simplement supprimer quelques éléments. Et puis une fois que nous avons terminé avec la requête, nous devons l'exécuter. Pour ce faire, nous pouvons aller ici et cliquer sur Exécuter, c'est très simple. Comme vous pouvez le voir, exécutez la requête, et nous allons obtenir le nouveau résultat ici dans la grille de résultats. Supposons que vous deviez écrire une autre requête pour créer un nouvel onglet. Ce que vous allez faire, c'est vous rendre ici pour une nouvelle requête. Ensuite, nous allons ouvrir une nouvelle fenêtre pour écrire notre question. Encore une chose qu'il est très important de comprendre, surtout si vous avez plusieurs bases de données dans un surtout si vous avez plusieurs bases de données dans serveur silo et que vous sélectionnez la bonne base de données dans votre requête Par exemple, ici, si nous y allons, vous verrez que nous sélectionnons actuellement la base de données des ventes. Maintenant, tout ce que je demande maintenant devrait être une table dans cette base de données Alors, clients, exécutons. Nous sélectionnons maintenant une table qui se trouve dans la base de données des ventes. Maintenant, si vous souhaitez sélectionner une table provenant d'une autre base de données, assurez-vous de changer de base de données. Passons ici et passons, par exemple, à Adventure Works. Maintenant, si je l'exécute, cela indiquera : « Dans cette base de données, je ne trouve pas la table ». Donc, si vous êtes confus et que vous dites : « Je peux voir les clients commerciaux ici », mais j'ai toujours le sentiment que l'entreprise ne les trouve pas. C'est parce que vous sélectionnez la mauvaise base de données. Maintenant, que s'est-il passé si vous souhaitez travailler avec plusieurs bases de données dans la même requête, vous pouvez commencer par la définir. Vous pouvez donc dire « sales DB », «   points », « sales dot », « clients ». Cela signifie que nous avons une hiérarchie. Nous avons ici une base de données, puis le schéma, puis le nom de la table. Maintenant, si je vais exécuter ceci, même s'il s'agit d'une base de données différente, elle comprendra que cette table provient d'une autre base de données et nous obtiendrons les résultats. Cela signifie qu'en une seule requête, vous pouvez interroger plusieurs tables provenant de plusieurs bases de données. Vous pouvez soit le changer à partir d' ici, soit utiliser ces instructions. Je peux dire Use sales DB. Et avec ça, je parle à SQL. Maintenant, utilisez cette base de données plutôt que l'autre comme vous pouvez le voir, Q va aller la changer. Maintenant que je suis dans la base de données, cela n'a aucun sens de reparler de la base de données à SQL. Je vais juste le retirer. Ça va marcher. Bien, une fois que nous avons préparé votre environnement, vous avez tout ce qu'il faut pour commencer à faire un travail incroyable en SQL. Maintenant, je dirais qu'il suffit d'aller explorer les autres bases de données, faire des sélections aléatoires afin comprendre ce que nous avons tiré du contenu de ces bases de données. Et si vous souhaitez voir le modèle de données de l'œuvre d' aventure, je l'ai ainsi que le lien. Ici, si vous accédez au modèle de données de l'entrepôt de données, vous pouvez voir ici toutes les tables disponibles. Et comme vous pouvez le constater, nous avons beaucoup de tables. Comme il s'agit d'un entrepôt de données, vous disposez de dimensions et de faits. Et pour l' OLTB, je l'ai pour vous. Si vous cliquez ici, vous trouverez une énorme base de données opérationnelle contenant beaucoup de choses. Ici, ils commercialisent avec des ventes, des personnes, des produits, des achats, etc. C'est bon, mes amis. Nous avons donc préparé le PC avec tout ce dont vous avez besoin pour commencer à pratiquer le SQL. Nous avons donc le serveur SQL, le SMS du client, les données, les trois bases de données. Vous êtes maintenant prêt à pratiquer avec moi des sujets avancés en SQL. Dans le chapitre suivant, nous allons approfondir le concept des fonctions de fenêtre en SQL. Il s'agit du groupe de fonctions le plus important dont vous avez besoin pour les analyses de données. Donc je veux vraiment que tu te concentres là-dessus. Vous pouvez finir par utiliser ces fonctions dans de vrais projets. Je te le promets. 214. 3 1 fenêtre ivs groupe par: Fonctions de fenêtre ou parfois nous les appelons fonctions analytiques. Ce sont des fonctions très importantes en SQL. Tout le monde doit les connaître, surtout si vous effectuez des analyses de données. Chaque fois que j'écris des scripts SQL pour analyser des données, je finis par les utiliser. Comme d'habitude, nous allons maintenant comprendre le concept qui les sous-tend, puis nous allons commencer à pratiquer. Allons-y. OK, les gars. Commençons maintenant par la première question. Que sont les fonctions de fenêtre SQL ? Ce sont des fonctions qui vous permettent d' effectuer des calculs tels que des agrégations, mais au-dessus d'un sous-ensemble de données sans perdre le niveau de détail des lignes C'est quelque chose de très similaire au groupe. Mais ici, nous avons un cas particulier, vous ne perdez pas le niveau des détails. Maintenant, pour comprendre la définition, prenons un exemple très simple. OK. Voyons maintenant comment SQL fonctionne avec le groupe de Clous. Disons que nous avons un exemple très simple. Nous avons quatre commandes, deux commandes pour les casquettes et deux commandes pour les gants. Disons que j' aimerais voir le total des ventes pour chaque produit. Maintenant, si nous décidions d'utiliser le groupe par, que va faire le SQL ? Je vais prendre les deux premières commandes pour les casquettes et les mettre dans une rangée. Dans le résultat, nous n'aurons qu' une seule ligne pour les majuscules. Avec un total de ventes de 40. Et il peut en être de même pour les gants. Je vais prendre les deux rangées de gants à partir de l'entrée, et dans la sortie, nous n' aurons qu'une seule rangée pour les gants. Cela signifie que le nombre de lignes dépendra du nombre de produits figurant dans nos données. Nous avons deux produits, nous avons deux rangées. Cela signifie que le SQL revient vraiment à écraser ou à compresser les résultats dans les sorties Et c'est exactement ce que le groupe fait à nos données. Il agrège les lignes, agrège les données selon différents niveaux de détail. Maintenant, sur le côté gauche, nous voyons quatre lignes ; sur le côté droit, nous avons deux rangées, et avec cela, nous perdons certains détails dans les résultats, mais nous avons quand même résolu les problèmes. Voyons maintenant ce qui peut arriver si vous utilisez la fonction window dans squal. D'accord, nous avons maintenant les mêmes données, et comme pour la même tâche, nous devons trouver le total des ventes pour chaque produit. Maintenant, si vous utilisez la fonction window, qual va faire ce qui suit, elle va exécuter chaque ligne individuellement les unes par rapport aux autres Donc, que peut-il arriver, cela commence par la première ligne, celle du numéro de commande. Dans le résultat, nous allons également obtenir les mêmes informations, le numéro de commande, la même ligne, mais nous allons obtenir le total des ventes pour les capsules. Ici, le total des ventes sera de dix plus 30, nous en aurons 40. Ensuite, il va passer à la deuxième ligne et je vais également le traiter. Dans le résultat, nous obtiendrons le numéro de commande deux, les capsules Brodat, et nous aurons également la même agrégation puisqu'il s' agit du même produit. Nous allons en faire 40. Ensuite, nous passerons à la troisième commande et voici les gants. Dans le résultat, encore une fois, nous avons le numéro de commande trois, les gants du produit, et le total des ventes sera cette fois de cinq plus 20, donc nous en aurons 25. Ensuite, il passe à la dernière rangée jusqu'au numéro d'identification extérieur quatre. Dans le résultat, nous allons obtenir quatre gants et 25. Maintenant, nous pouvons le constater. Si vous utilisez la fonction fenêtre, vous ne perdrez pas le niveau de détail de vos données. Nous faisons donc ce que l' on appelle des calculs au niveau des lignes. Donc, si dans les données d'entrée, nous avons quatre commandes dans la sortie, nous allons recevoir quatre commandes et nous obtiendrons également nos agrégations correctement. Maintenant, si vous comparez les deux méthodes côte à côte, nous pouvons voir que nous résolvons la même tâche. Nous déterminons donc le total des ventes pour chaque produit, mais avec le groupe, nous sommes en train battre en deux rangées les résultats de quatre commandes, une ligne pour chaque Cela signifie qu'avec le groupe, la granularité change. Dans l'entrée, le numéro de commande contrôle le niveau de détail, mais dans la sortie du groupe, le produit contrôle le niveau de détail. Nous avons donc une granularité différente. Mais d'un autre côté, dans les fonctions de la fenêtre, nous sommes toujours en mesure de faire des agrégations, mais nous ne perdons pas le niveau de détail, la granularité de l'entrée peut être la même que celle de la sortie dans les C'est exactement la principale différence entre le groupe Pi et la fonction fenêtre. Si vous voulez simplement faire des agrégations simples, optez pour le groupe Pi Mais si vous vous souciez du niveau de détail et que vous devez ajouter plus de détails à vos résultats, vous pouvez utiliser la fonction de fenêtre qui vous permet de faire des agrégations tout en ayant plus de détails Maintenant, si vous comparez les fonctions entre la fenêtre et le groupe Pi, nous pouvons constater que les deux ont exactement les mêmes fonctions pour les agrégations Nous avons le décompte d'une moyenne maximale moyenne. Voici une autre différence entre la fenêtre et le groupe i. Le groupe I ne possède que les fonctions d' agrégation. C'est ça. Mais dans les fonctions de la fenêtre, nous avons beaucoup plus de fonctions à utiliser pour les analyses. Par exemple, nous avons les fonctions de classement, et nous avons ici un autre groupe de fonctions pour la valeur ou nous les appelons fonctions analytiques. Cela signifie que dans la fenêtre Qual, nous avons de nombreuses fonctions Nous pouvons couvrir de nombreux cas d' utilisation analytiques et faire avancer des choses complexes. Mais avec le groupe, nous n'avons que les fonctions d'agrégation uniquement pour des cas d'utilisation simples. C'est une autre différence entre le groupe i et la fenêtre. Utilisez-le en groupe si vous avez des agrégations simples, des fonctions Windows, nous pouvons l'utiliser pour analyse de données plus avancée une analyse de données plus avancée où nous pouvons couvrir de nombreux cas d'utilisation Très bien, nous allons maintenant avoir quelques tâches à accomplir pour comprendre une chose : pourquoi avons-nous besoin de fonctions de fenêtre d'échelle ? Pourquoi, dans certains scénarios, groupe ne suffit pas et nous devons utiliser des fonctions de fenêtre d'échelle. Allons-y. Très bien, commençons donc par une tâche très simple. Il va vous falloir trouver le total des ventes pour toutes les commandes. Nous avons donc besoin d'une valeur représentant le total des ventes. Disons que nous pouvons le faire. Tout d'abord, assurez-vous que vous utilisez la base de données. Utilisez donc la base de données des ventes au cas où vous auriez fermé les clients. Donc, nous n'avons aucune erreur. Alors maintenant, nous allons commencer par la première chose. Nous allons sélectionner les ventes. Vous allez le trouver dans le tableau des commandes de vente. Alors maintenant, interrogeons simplement les données. Et comme vous pouvez le constater, nous avons dix commandes pour dix ventes. Nous n'avons encore rien agrégé. Nous avons donc les données brutes à présent. Alors maintenant, pour résoudre la tâche, nous allons utiliser la fonction. Donc, certaines des ventes, et nous allons lui donner un nouveau nom, les ventes totales. Nous n'avons pas besoin d'utiliser un groupe I car nous n'avons rien à regrouper. Cela dit, allons-y et exécutons-le. Et comme vous pouvez le voir, QL va renvoyer une valeur, 380. Il s'agit du chiffre d'affaires total enregistré dans nos données, et il s'agit du niveau d'agrégation le plus élevé. Donc, avec cela, nous avons résolu le problème, nous avons le total des ventes. Pour toutes les commandes, nous n' avons pas à regrouper quoi que ce soit. Passons à l'exemple suivant. Disons cela dans la prochaine tâche. Cette fois, nous voulons connaître le total des ventes, mais pour chaque produit, pas pour toutes les commandes. Pour chaque produit, nous voulons connaître le total des ventes. Cette fois, nous n'avons pas besoin d'une seule valeur. Nous avons besoin d'une valeur pour chaque produit. Pour ce faire, nous allons maintenant utiliser la fonction groupe I, et nous allons regrouper par identifiant de produit. Regroupez le besoin en tant que dimension dans la sélection. Nous pouvons le faire comme ça. Cela dit, allons-y et exécutons la requête. Maintenant, comme vous pouvez le constater dans les résultats, nous n'avons pas de valeur unique, nous n' avons pas les agrégations les plus élevées Cette fois, nous allons passer au niveau de détail suivant. Le niveau de détails ici correspond à l'identifiant du produit. Nous avons une ligne pour chaque produit. Pour le premier produit, nous en avons 140, le suivant, 105, et ainsi de suite. Comme vous pouvez le constater, nous divisons maintenant les données au niveau de l'identifiant du produit Nous sommes passés de dix commandes. Maintenant, dans les résultats, nous avons quatre commandes, et c'est parce que nous avons quatre produits. Donc, le nombre de routes à la sortie sera défini par la dimension, l'identifiant du produit. Et avec cela, nous avons résolu le problème, nous avons le total des ventes pour chaque produit. C'est bon, les gars. Continuons donc à développer nos exemples. Maintenant, le prochain sera un peu avancé où nous aurons la même agrégation. Trouvez le total des ventes pour chaque produit. En outre, fournissez des détails tels que le numéro de commande et la date de commande. Comme vous pouvez le constater, nous avons déjà résolu la première partie. Nous trouvons le total des ventes pour chaque produit. Il ne nous reste plus qu'à ajouter quelques informations supplémentaires telles que le numéro de commande et la date de commande. Allons ici et ajoutons-le simplement dans notre sélection. Numéro de commande, voyons la date de commande. Allons-y et exécutons-le. Je vais juste l'agrandir un peu. Allons-y. Mais maintenant, comme vous pouvez le constater, SQL ne sera pas content et lancera une erreur indiquant les éléments que vous ajoutez à votre sélection ne sont pas inclus dans le groupe. Comme vous pouvez le voir dans le groupe i, nous n'avons qu'une seule dimension ou un seul champ appelé identifiant du produit. Mais dans notre sélection, nous avons trois dimensions, le numéro de commande, la date de commande et le numéro de produit. n'y a donc aucune correspondance entre le select et groupe i et SQL ne l' autorisera pas. Maintenant, vous pourriez dire : «   Vous savez quoi ? Ajoutons tout au groupe. Avec cela, nous allons obtenir notre agrégation, et nous allons également obtenir nos informations. Essayons ça. Je vais juste faire un petit zoom arrière. Au lieu d'avoir l' identifiant du produit, ajoutons tout. Le numéro de commande, les dates et l'identifiant du produit. Nous avons maintenant une correspondance et la mise à l'échelle ne devrait entraîner aucune erreur. Allons-y et exécutons-le. Voyons maintenant si nous avons résolu la tâche. Les droits de la tâche sont divisés en deux parties. Nous devons faire les agrégations et fournir des détails. Vous pouvez voir que nous avons résolu la deuxième partie. Nous avons les détails, ou l'identifiant et/ou les dates. Mais maintenant, la première partie indiquant le total des ventes pour chaque produit est détruite car si vous vérifiez les résultats, nous avons le numéro de produit 101, le total des ventes est de dix Mais dans la troisième commande, nous avons un numéro de 20 pour le même produit. Donc, en fait, les données ne sont pas agrégées. Et c'est parce que nous agrégeons à différents niveaux et que nous avons inclus bien plus de choses nous n'avons pas besoin pour les agrégations Nous procédons à l'agrégation au niveau du numéro de commande. Comme vous pouvez le constater maintenant, nous atteignons les limites du groupi Nous ne pouvons pas fournir d' agrégations ni fournir d' informations supplémentaires à partir de nos données Tu dois en choisir un. C'est pourquoi nous devons passer à la deuxième option où nous pouvons utiliser les fonctions de la fenêtre. fais-le. Je vais juste me débarrasser des parties du groupe et de tous les champs. Allons à la racine. Nous avons maintenant la somme des ventes, et si vous l'exécutez, je vais obtenir une valeur Nous sommes donc au plus haut niveau d'agrégation. Nous devons maintenant utiliser la fonction de fenêtre. Je vais juste supprimer le nom, et maintenant nous allons le dire à SQL. Il s'agit d'une fonction de fenêtre. En utilisant over après que les agrégations ou les fonctions indiquent à SQL, nous parlons de fonctions de fenêtre Exécutons-le comme ceci et avec cela, nous avons dix lignes, et c'est parce que nous avons dix ordres, et pour chaque ligne, nous avons exactement la même valeur. Nous avons le total des ventes de toutes les commandes pour chaque ligne. Comme vous pouvez le constater, Scale comprend qu' il s'agit d'une fonction de fenêtre, et Scale ne devrait pas aimer regrouper toutes les données sur une seule ligne. Il doit conserver exactement les mêmes lignes ou le même nombre de lignes que l'entrée. Avec cela, nous avons la fonction fenêtre, mais nous devons diviser les données par produits. Nous allons maintenant utiliser le mot clé partition by. C'est comme le groupe par, selon un autre libellé. Identifiant du produit, même dimension. Avec cela, nous avons le total des ventes par produit sous forme de nom. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, comme vous pouvez le voir dans le résultat, nous avons toujours le même nombre de lignes. Nous avons dix commandes, nous avons dix rangées. Mais le résultat a changé, car nous agrégeons désormais les données au niveau de l'identifiant du produit Afin de comprendre les résultats, nous devons ajouter plus d' informations à notre sélection. Ajoutons maintenant la même dimension. Il peut s'agir de l'identifiant du produit. Je vais juste l'ajouter au début. Sélectionnons et comme vous pouvez le voir. Maintenant, c'est plus logique. Nous avons ces produits et ils ont toujours exactement les mêmes ventes, ainsi que pour le produit suivant, etc. Voici maintenant la magie de la fonction fenêtre. Nous pouvons ajouter des informations supplémentaires à notre déclaration de sélection sans aucune erreur. Nous avons maintenant besoin d' informations supplémentaires, telles que le numéro de commande. Nous pouvons aller ici et dire, numéro de commande, date de commande, n'importe quel type de colonne, vous pouvez l'ajouter à votre sélection, et c'est parti pour l'exécuter. Je peux voir maintenant que nous obtenons le résultat, même si ces trois dimensions de la sélection ne font pas partie de l'agrégation de fenêtres. Avec cela, nous avons résolu les problèmes. Nous avons des informations supplémentaires, nous avons le numéro de commande, les dates de commande, ainsi que la première partie de la tâche qui consiste à trouver le total des ventes pour chaque produit. Chacune de ces valeurs représente le total des ventes de chaque produit. Et avec cela, nous avons résolu les problèmes. Et c'est exactement pourquoi nous avons besoin de fonctions de fenêtre. Dans les projets réels, les choses se compliquent vraiment. Vous effectuez différentes tâches dans une seule requête. Vous faites donc des agrégations. Tu es en train de faire autre chose. Il ne suffira donc pas de se concentrer uniquement sur les agrégations Vous devez toujours ajouter des informations supplémentaires à votre demande. Comme vous pouvez le constater, nous utilisons le groupe Pi pour analyser les symboles, mais au fur et à mesure que les choses se compliquent, nous utilisons les fonctions de fenêtre pour afficher nous utilisons les fonctions de fenêtre pour afficher les agrégations et ajouter des informations supplémentaires Comme vous pouvez le constater, nous utilisons groupi pour analyser les symboles, mais au fur et à mesure que les choses se compliquent, nous utilisons les fonctions de fenêtre pour afficher les agrégations et ajouter des informations supplémentaires 215. 32 Syntaxe de fenêtre: Très bien, nous allons donc nous plonger dans la syntaxe des fonctions de fenêtre SQL. Nous allons tout aborder, chaque partie de la syntaxe pour que vous compreniez comment les utiliser. Allons-y. C'est bon. Commençons par comprendre les composants de base ou les éléments de base de la syntaxe de chaque fenêtre. Nous avons principalement deux parties. La première partie sera la fonction de fenêtre. Nous avons une moyenne, etc. La deuxième partie principale sera la clause de dérogation. À l'intérieur de la clause de couverture, nous avons trois parties différentes. La première sera la clause de partition, la clause de second ordre et la dernière, nous avons la clause cadre. Ce sont tous des composants que vous pouvez utiliser dans la fonction de fenêtre. Deux parties principales, la fonction de la fenêtre et la clause d'offre, et à l'intérieur de la couverture, nous avons l'ordre des partitions et le cadrage Allons plus loin dans les détails. Par exemple, nous avons la fonction de fenêtre suivante. Vous pouvez voir qu'il se passe beaucoup de choses ici. Nous allons les comprendre étape par étape , composant par composant. Commençons par la gauche à partir de la première. Qu'est-ce que nous avons ici, nous avons une fonction. Fonction de fenêtre. Qu' est-ce qu'une fonction de fenêtre ? Comme ici, nous avons la moyenne. C'est comme n'importe quelle autre fonction dans squa L. Vous pouvez l'utiliser pour effectuer des calculs en haut de la fenêtre La première chose à faire ou à définir dans une fenêtre est de définir la fonction de la fenêtre. Comme nous l'avons déjà appris, nous avons une longue liste de nombreuses fonctions de fenêtre disponibles en SQL, et nous les regroupons en trois groupes. La première, nous avons les fonctions d'agrégation, nous avons le maximum moyen du nombre A pour ces fonctions, nous les avons également pour le groupe par Ils sont utilisés pour les agrégations. Le deuxième groupe de fonctions, nous avons les fonctions de classement. Nous avons le numéro de ligne, le rang, le droit, etc. Nous pouvons utiliser ces groupes afin de classer nos données. Le dernier groupe est appelé fonctions de valeur ou parfois d'analyse. Nous avons ici des fonctions très importantes telles que le décalage d'avance, la première valeur et la dernière valeur pour accéder à une valeur spécifique. Bien entendu, nous allons les apprendre un par un, en comprenant les concepts, quelques exemples, et aussi pour que vous sachiez quand les utiliser pour l'analyse des données. Continuons maintenant à comprendre les autres parties de la syntaxe des fenêtres. Maintenant, dans la fonction average, nous avons ici un nom de champ ou un nom de colonne appelé sales. C'est ce qu'on appelle une expression de fonction. C'est comme un argument de paramètre de valeur auquel nous pouvons passer la fonction. Ici, nous pouvons utiliser plusieurs choses différentes. Par exemple, cela dépend de la fonction, bien sûr. Ici, il peut être vide comme ici dans le classement. Il ne permet pas d' utiliser une expression, elle doit donc toujours être vide. Ou nous pouvons utiliser une colonne dans l' exemple. Nous utilisons les ventes. Nous utilisons le nom de colonne comme argument ou expression pour la moyenne, nous trouvons la moyenne des ventes ou nous pouvons utiliser un nombre. Ici, dans les informations, nous ne sommes autorisés à utiliser que des chiffres, sinon nous pourrions avoir plusieurs choses. Par exemple, en tête, nous pouvons avoir les ventes, les chiffres, etc. Les choses se compliquent. Ne t'inquiète pas pour ça. Je vais expliquer cela. Ici, nous avons plusieurs choses. Ou nous pouvons avoir toute une logique conditionnelle. Par exemple, nous avons ici le gain, ainsi de suite à l'intérieur de la somme. Le tout ici fait appel à une expression pour la somme. Comme vous pouvez le voir, nous pouvons construire ici une logique complexe et le résultat de cette logique peut être transmis à la fonction sum. Cela signifie qu'en tant qu'expression de la fonction, nous pouvons utiliser différentes choses. Bien entendu, cela dépend si la fonction le permet ou non. Passons maintenant à un bref aperçu afin de comprendre quels types de données sont autorisés dans les expressions de ces fonctions. Voyons les fonctions d' agrégation. Comme vous pouvez le voir, la fonction de comptage sauf pour tout type de données. Mais les autres, comme la note principale de la moyenne des sommes, n'autorisent que les types de données numériques. Passons maintenant à la fonction de classement. Les expressions sont assez simples. Il doit être vide. Il n'autorise aucun argument ou quoi que ce soit dans ces fonctions. Comme vous pouvez le constater, ils sont tous vides, mais un seul accepte des valeurs numériques, savoir la vignette. Vous devez définir une valeur numérique. Passons maintenant au dernier type, nous avons les fonctions de valeur. Ils acceptent tous les types de données dans les expressions. Comme vous pouvez le constater, chaque fonction possède ses propres spécifications et vous devez faire attention au type de données que vous utilisez dans les expressions. Passons maintenant à la suivante. Nous avons un rôle très important dans la syntaxe des fenêtres. Qu'est-ce que nous avons pour l'instant ? Nous avons une fonction, nous avons une expression. C'est comme d'habitude. Nous l'avons fait avant d'utiliser le groupe par. Nous devons maintenant indiquer à SQL que nous avons affaire à la fonction de fenêtre. Ce n'est pas normal. Pour cela, nous devons spécifier le mot clé. Fini. La deuxième partie principale de la syntaxe est la clause over et nous l'utilisons pour définir une fenêtre. À l'intérieur, nous pouvons définir plusieurs éléments comme la partition pi, l'ordre par cadre. Mais même si les éléments sont facultatifs, nous pouvons les ignorer et les laisser vides. La tâche principale de la fin, c'est d'abord au SQL que nous avons affaire à la fonction de fenêtre et vous pouvez également l'utiliser pour définir une fenêtre contenant vos données. Nous allons maintenant aborder tout ce qui trouve dans la clause over, et nous allons commencer par la première , la partition Pi. 216. 3 3 Fenêtre: C'est bon. Nous allons maintenant apprendre à définir une fenêtre dans la clause over. La première partie que nous pouvons définir est la partition Pi. Par exemple, ici, nous avons la catégorie de partition Pi, nous devons définir cette dimension. C'est très similaire au groupe et à la formulation. La première partie sera la clause de partition. Ce qui va faire, c'est diviser l'ensemble des ensembles de données en groupes ou vous pouvez appeler cela des partitions Windows. Nous expliquons ici comment diviser nos données. Ici, nous avons deux options. Laisse-moi juste te montrer. Si nous n'utilisons rien, avons donc vide. Vous voyez par-dessus et partitionner par n'est pas utilisé. Ce qui peut arriver, c'est que QL utilise l'intégralité des données pour effectuer les calculs. L'ensemble des données, l'ensemble des données peut être compté comme une seule fenêtre. Nous disons au SQL ne rien diviser, de le laisser tel quel. La deuxième option qui s'offre à nous est de diviser les données par partition Pi. Nous définissons la fenêtre comme cette partition que Pi produit, par exemple, SQL va diviser l'ensemble des données dans différentes fenêtres. Par exemple, ici, deux fenêtres. Ici, cette fois, le calcul, la somme des ventes ne s'appliqueront pas à l'ensemble des données. Cette fois, il sera appliqué individuellement sur les différentes fenêtres. Nous allons trouver la somme des ventes de la fenêtre 1 séparément des ventes totales de la fenêtre 2. C'est bon. Nous avons donc maintenant cet exemple très simple. Nous avons ici trois champs, le mois des ventes de produits. Ce sont des informations très simples. Et maintenant, nous avons la fonction de fenêtre SQL suivante. Nous avons donc quelques ventes, et pendant la clôture, nous n'utilisons rien. Nous n'utilisons donc pas la partition pi. Alors, comment ICL va définir la fenêtre maintenant ? Q Je vais dire que je n' ai rien à diviser. L'ensemble de données est constitué d'une seule fenêtre. Donc, SQL va aller ici et dire : «  Le tout n'est qu'une seule fenêtre ». Il n'y a aucune partition. Il n'y a rien. Nous n' avons qu'une seule fenêtre. L'ensemble des données va être agrégé. C'est ce qui arrive si vous n'utilisez pas partition by et que vous laissez la clause over vide. L'ensemble des données se trouve dans une seule fenêtre. C'est bon. Passons maintenant à l'exemple suivant. Nous ne voulons pas avoir qu'une seule fenêtre. Nous aimerions avoir plusieurs fenêtres, nous devons donc diviser les données par quelque chose. Dans l'overclause, nous allons définir la fenêtre comme la partition suivante par mois Il n'est pas vide. Nous sommes en train de diviser les données. D'ici le mois sur le terrain. Les valeurs contenues dans cette colonne vont diviser les ensembles de données Nous avons ici deux mois, janvier et février. Ce qui va faire, c'est que QL va diviser les données en deux ensembles. La première fenêtre sera celle de janvier. Nous avons la première fenêtre, qui va la réduire, et la deuxième, c'est la deuxième le mois de février. Il y aura deux fenêtres dans nos données et le calcul sera effectué séparément sur chaque fenêtre. Comme vous pouvez le constater, nous utilisons le mois pour diviser nos ensembles de données en deux fenêtres, une fenêtre pour janvier et une autre pour février. Passons maintenant à un bref aperçu des options que nous avons avec la partition by. La première option, comme nous l'avons appris, nous pouvons simplement l'ignorer. Sans partitionner, par exemple ici, total des ventes sur toutes les lignes, et ici nous ne trouvons rien dans le SQL. La deuxième option, nous pouvons utiliser un champ, une colonne. Par exemple, partitionnez par produits. Nous utilisons une seule dimension, mais nous pouvons mélanger les choses. Nous pouvons utiliser plusieurs colonnes ou plusieurs dimensions dans la partition, par exemple ici, partition par produit et autre statut. Ici, avec la partition par, nous pouvons définir une liste de dimensions qui pourraient être utilisées pour diviser nos données. Dans cet exemple, nous disons : trouvez le total des ventes pour chaque coination de produits et le statut de la commande Voici les différentes options permettant d'utiliser la partition par. Maintenant, revenons à cette vue d'ensemble. Pour toutes les fonctions, la partition par est facultative. Si vous n'utilisez pas la partition pi dans toutes ces fonctions, vous n'aurez aucune erreur. Revenons maintenant à l' échelle afin de commencer à pratiquer avec cette clause. Nous avons maintenant la tâche suivante. Trouvez le total des ventes pour toutes les commandes, et nous devons fournir des informations supplémentaires telles que le numéro de commande et la date de commande. Allons-y et servons-le étape par étape. Tout d'abord, j'aimerais fournir les détails. Je vais sélectionner le numéro de commande et la commande. Dates indiquées dans le tableau, commandes de vente. Ensuite, nous allons travailler avec les agrégations. Nous devons trouver le total des ventes pour toutes les commandes. Encore une fois, puisque nous avons ici des détails et des agrégations, nous ne pouvons pas utiliser Ruby, nous devons utiliser la fonction window Nous allons donc utiliser la fonction sum pour les ventes, et maintenant nous devons dire à SQL que nous travaillons avec des fonctions de fenêtre. C'est pourquoi nous allons utiliser le overclose. Maintenant, le lendemain, nous devons penser à définir la fenêtre. Vérifions la tâche. Il indique le total des ventes pour toutes les commandes. Cela signifie que nous n' avons pas à partitionner ou diviser les ensembles de données en morceaux ou en partitions Nous devons laisser les choses telles quelles, comme si l'ensemble des données ne formerait qu'une seule fenêtre. C'est pourquoi nous n' utilisons pas la partition Pi dans cette définition. Nous allons le laisser vide. Allons-y maintenant et donnons-lui un nom. Ce sera le total des ventes. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, en regardant les résultats, comme vous pouvez le constater, nous avons toutes les commandes, tous les détails, ainsi que le total des ventes pour toutes les commandes. Avec cela, nous avons résolu les tâches, nous avons le total des ventes et quelques détails sur la commande. Passons maintenant à la tâche suivante. Ça va être très similaire. Il dit : trouvez le total des ventes pour chaque produit. Nous devons fournir des informations supplémentaires telles que le numéro de commande et la date de commande. Ce sera une tâche très similaire. Mais cette fois, nous devons diviser l'ensemble des données en fenêtres, et cela dépendra du produit. Puisque nous parlons des ventes totales pour chaque produit. Cette fois, nous devons diviser les données. Nous allons définir la fenêtre comme cette partition par et nous pouvons utiliser la dimension ID du produit. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, vous pouvez voir que dans le total des ventes, nous n'avons plus le total des ventes de l'ensemble des données, mais elles sont divisées. Mais pour comprendre les résultats, incluons l'identifiant du produit dans les résultats. Identification du produit et exécution. Maintenant, en regardant les résultats, vous pouvez voir que les données sont divisées en quatre fenêtres. Allons les voir. Cela se fera par l'identifiant du produit. Cette dimension va donc contrôler la partition. La première fenêtre sera donc l'ID du produit 101, nous aurons le total des ventes pour ce produit 140, et la fenêtre suivante sera 102, la troisième, 104, et la dernière fenêtre, il n'y aura qu'une seule ligne, les 105 et les ventes totales F 60. Avec cela, nous avons résolu le problème, nous avons le total des ventes pour chaque produit et nous avons également quelques détails. Je voudrais maintenant vous montrer la dynamique de la fonction de fenêtre. Nous pouvons ajouter plusieurs agrégations à plusieurs niveaux. Laissez-moi vous montrer ce que je veux dire. Disons que nous nous en tenons au même exemple. Mais nous allons trouver le total des ventes toutes les commandes ainsi que le total des ventes pour chaque produit. Ce que nous pouvons faire, c'est exécuter les fonctions de la fenêtre à différents niveaux, par exemple en supprimant ici toute la définition. Nous avons ici le total des ventes pour l'ensemble des données de la première tâche, et la suivante sera le total des ventes, divisé par l'identifiant du produit. Renommons-le par produits. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, vous savez quoi, je vais également ajouter les ventes juste pour expliquer la flexibilité de la fonction fenêtre. Ajoutons les ventes et exécutons-le à nouveau. Maintenant, en regardant les résultats, vous pouvez constater que nous avons enregistré les ventes en formations à trois reprises, mais avec des granularités différentes Les premières ventes, les ventes elles-mêmes sans aucune agrégation Il s'agit du plus haut niveau de détail des ventes, et nous allons avoir les ventes pour chaque commande. Le suivant, le total des ventes avec la fonction fenêtre. Ici, nous avons le plus haut niveau d' agrégation, nous avons le total des ventes de toutes les commandes. Le dernier indique les ventes totales par produit, c'est un peu comme au milieu. Nous procédons à l'agrégation sur une fenêtre. La fenêtre sera l'identifiant du produit. Comme vous pouvez le constater, les agrégations ont différents granites , et c'est exactement la flexibilité que nous offre la fonction fenêtre Nous pouvons faire toutes ces choses en une seule requête. Maintenant, continuons à avancer et à ajouter des éléments à notre tâche. Il va vous falloir trouver le total des ventes pour chaque combinaison de produits et pour chaque autre statut Cette fois, nous devons diviser les données non seulement par le produit p, mais aussi par une autre dimension, le statut de la commande. Voyons maintenant comment nous pouvons le faire. Je vais simplement montrer l'état de la commande de dimensions et les résultats. Et nous allons ajouter la piqûre suivante. Donc, certaines ventes sont terminées puisqu' il s'agit d'une fonction de fenêtre, et allons-y maintenant et définissons la fenêtre. Pétition de. Nous avons donc, encore une fois, l'identifiant du produit, mais pas seulement cette dimension , le statut de la commande. Et allons-y et appelons cela les ventes par produits et par statut. Laisse-moi juste renommer ces trucs. OK. Allons-y et exécutons. C'est bon. Maintenant, nous allons vérifier les résultats. C'est la dernière agrégation ici. Comme vous pouvez le voir ici, l'agrégation a des granularités différentes de la précédente, et nous avons plus de détails Cette fois, nous divisons les données en deux dimensions. La première fenêtre sera l' identifiant du produit avec le statut de la commande, il ne s'agira que de ces deux lignes. Nous avons le numéro de commande 101 et le statut de la commande livrée. Le total des ventes sera de dix plus 20, et nous en aurons 30. La fenêtre suivante portera sur le même produit, mais avec un statut différent. Ce sera le 101, façonné, et nous allons résumer ces deux valeurs et nous allons avoir 110. Le prochain produit et la prochaine commande seront les 102, et nous n'en avons qu'un 102 livrés, il n'y en a qu'un. Ce sera la même valeur. La prochaine cloison ou fenêtre sera composée de deux rangées, 102 avec le manche, il y aura ces deux éléments, 60 plus, 15, nous allons l'avoir. 75. Comme vous pouvez le constater, voici l'ID du produit et le statut Ils contrôlent le nombre de fenêtres que nous allons obtenir. Nous arrivons ici comme six fenêtres. Avec l'identifiant du produit, nous n' avons que quatre fenêtres et sans rien utiliser à l'intérieur de la couverture, nous n'en aurons qu'une seule C'est ainsi que fonctionne la partition. 217. 3 4 ordre des fenêtres par: C'est bon. C'était la première partie de la définition de la fenêtre dans la clause over. Passons à la partie suivante. Nous avons la date limite de commande. Par exemple, nous pouvons utiliser la commande par date de commande. Ce n'est qu'un champ. La clause de commande est très importante pour trier vos données dans une fenêtre. L'ordre par est également très important pour de nombreuses fonctions. En consultant simplement l' aperçu ici, pour les fonctions d'agrégation, c'est facultatif, vous pouvez donc simplement le laisser ou l'ajouter. Mais pour la fonction de rang comme pour les fonctions de valeur, elles sont indispensables. Si vous souhaitez utiliser ces fonctions, vous devez utiliser la clause order car cela n'a aucun sens, par exemple, si vous classez les données sans les trier au préalable. OK, les gars, revenons maintenant à notre exemple très simple, et nous avons la requête suivante. Cette fois , la fonction sera le classement, nous devons donc classer les données et la définition de la fenêtre sera partitionnée par mois. Cela signifie que nous divisons les données par mois, donc nous les avons ici, puis la deuxième partie sera de trier par ventes décroissantes Nous devons trier chaque fenêtre par ordre décroissant. Cela signifie que nous commençons par la valeur la plus élevée et que nous finissons par la valeur la plus basse. Voyons comment procéder et exécuter cela. Tout d'abord, partitionnez par mois. Il va diviser les données en deux partitions car nous avons deux valeurs par mois. Voyons à quoi cela va ressembler. Une fenêtre pour janvier et une autre pour février. C'est bon. Je vais passer à la deuxième partie et exécuter la commande en décroissant des ventes Que peut-il donc se passer, SQL va parcourir chaque fenêtre séparément et commencer à trier les données de la plus haute à la plus basse sans vérifier l'autre fenêtre. Donc, dans ces trois valeurs, la plus élevée est celle-ci. Ce sera donc au top. Laisse-moi juste régler ça. Ce sera le niveau le plus bas. Tu vas être au milieu. Q va donc trier cette fenêtre séparément de la suivante. Et puis une fois que c'est fait, passe au second. La valeur la plus élevée sera donc celle-ci. Tu es le plus bas. Laisse-moi le faire comme ça. Donc, SQL va le trier comme ça. La valeur la plus élevée est de 70. Le suivant est 40, et le dernier cinq. C'est l'échelle réalisée avec la définition de la fenêtre. Il est donc divisé par mois et chaque fenêtre est triée en fonction des ventes La prochaine étape est que Sq va classer ces valeurs. C'est donc très simple dans les sorties. Il va classer les données de cette façon. La première sera donc cette valeur. Le prochain sera deux et le troisième trois. Donc, comme vous pouvez le voir, si vous ne triez que cette fenêtre, elle va répéter les mêmes choses pour la deuxième fenêtre. Chaque grade est donc distinct des autres. Vous pouvez voir que c'est très simple. C'est ainsi que QL exécute la partition by en même temps que la fonction order by pour la fonction rank Passons maintenant à une tâche rapide pour la commande par. Il dit de classer chaque commande en fonction de ses ventes, du plus élevé au plus bas. Nous devons fournir des informations supplémentaires telles que le numéro de commande et la date de commande. Voyons comment écrire la requête. Nous avons le numéro de commande de base du personnel , la date de commande et les ventes, et maintenant nous pouvons enregistrer les données à l'aide de la fonction fenêtre. Nous pouvons utiliser la fonction rank. Ensuite, nous allons dire à SQL qu' s'agit d'une fonction de fenêtre, et à l'intérieur de celle-ci, nous devons maintenant fournir la définition de la fenêtre. Maintenant, en cochant la tâche, vous pouvez voir que nous n' avons pas à diviser les données, donc nous n'avons pas à utiliser la partition par. Nous devons simplement utiliser le rang, et avec le rang, nous devons utiliser le tri par. C'est un must. Nous allons donc utiliser l' ordre par champ en fonction des ventes, du plus haut au plus bas. suffit donc d'appeler cela le classement des ventes, et allons-y et exécutons-le. Et comme vous pouvez le constater, notre résultat sera trié du plus haut au plus bas Vous pouvez donc voir les ventes 90 en haut et les 10 ventes les plus faibles . De plus, nous avons un grade. Donc, pour le premier rang, ce sera un, et le rang le plus bas, dix. Comme vous pouvez le constater, nous créons rapidement un classement en SQL. C'est très simple. Le tout n'est qu' une seule fenêtre puisque nous n'utilisons pas la partition pi. Bien sûr, si vous voulez passer de ordre le plus bas au plus haut, vous pouvez simplement le supprimer, car éventuellement passer à l'ascendant Allons-y et exécutons la requête. Maintenant, nous pouvons voir que les commandes sont triées dans le sens inverse Nous commençons donc par le plus bas et finissons par le plus élevé. Bien entendu, nous obtiendrons les mêmes résultats si vous allez ici et que vous ajoutez l'ordre croissant Si vous l'exécutez, vous voyez que nous avons exactement les mêmes résultats. C'est ainsi que vous utilisez l'ordre pi dans la définition de la fenêtre. 218. 35 cadre de fenêtre: OK, les gars. Vous avez ainsi abordé la deuxième partie de la définition de la fenêtre. Nous allons maintenant passer à la dernière partie de la partie la plus avancée de la fenêtre, et nous avons les éléments suivants. Nous avons des lignes illimitées qui continuent. Nous appelons cette clause cadre ou cadre de fenêtre. Ce que nous faisons ici, c' définir un sous-ensemble de lignes dans chaque fenêtre qui est pertinent pour le calcul comprends parfaitement si cela est confus au début ou complexe, cela l'était aussi pour moi. Ce que nous allons faire, c' est approfondir le concept afin de comprendre comment cela fonctionne, et nous allons le faire étape par étape, alors ne vous inquiétez pas. C'est bon. Voyons maintenant ce qui se passe avec la clause cadre. À partir de l'essentiel. Maintenant, si vous effectuez des agrégations et que vous n' utilisez pas la fonction de fenêtre, vous allez prendre en compte l'intégralité des données ou des lignes de la table Mais ce que nous pouvons faire, c'est diviser les données en utilisant la partition Pi dans une fenêtre. Par exemple, ici, nous avons la fenêtre 1 et la fenêtre 2. Maintenant, si vous faites des agrégations, toutes les lignes de la fenêtre 1 seront agrégées, puis l'échelle peut accéder à cette deuxième fenêtre et agréger toutes les lignes Ce que nous pouvons faire à grande échelle pour pouvoir dire : « Vous savez quoi ? Je ne veux pas que toutes les lignes soient dans la fenêtre, je veux un sous-ensemble de lignes dans la fenêtre Ce que nous faisons ici , c'est que nous avons ces deux fenêtres, mais nous spécifiez scobe ou nous spécifiez un sous-ensemble de données Depuis chaque fenêtre pour participer aux agrégations. Bien sûr, pas seulement des agrégations, nous pouvons classer d'autres choses. Donc je veux dire, des calculs. Donc ici, comme si nous avions une fenêtre à l'intérieur d'une fenêtre. Nous définissons donc la portée des lignes. Toutes les lignes ne doivent pas être impliquées dans le calcul, mais uniquement un sous-ensemble spécifique de données Et nous pouvons le faire en utilisant la clause cadre. Encore une fois, la partition par, vous pouvez l'utiliser pour diviser l'ensemble des ensembles de données en plusieurs fenêtres. Maintenant, pour ce qui est de la clause frame, si vous ne voulez pas prendre en compte toutes les lignes de chaque fenêtre dans le calcul, vous voulez vous concentrer et spécifier uniquement un sous-ensemble de données dans chaque fenêtre, toutes les lignes de chaque fenêtre dans le calcul, si vous voulez vous concentrer et spécifier uniquement un sous-ensemble de données dans chaque fenêtre, vous pouvez utiliser la clause frame C'est bon. Maintenant, allons comprendre la syntaxe de la clause frame. Prenons l'exemple suivant. Nous disons que la fonction de fenêtre est la moyenne des ventes, puis nous définissons la fenêtre. Nous avons donc la première partie, la partition par catégories, ordre par dates de commande, puis nous avons la clause cadre. Ce seront les lignes suivantes entre la ligne actuelle et la ligne précédente illimitée Il s'agit des types de cadres, et nous en avons deux types, nous avons les lignes et les groupes. Ensuite, nous avons entre et la fourchette. La première plage sera donc limite du cadre, valeur inférieure, et ici, elle accepte trois types de mots clés, tels que la ligne actuelle, un nombre de procédures ou la procédure illimitée Ensuite, nous avons une autre limite de cadre. Ce seront les valeurs les plus élevées, et il accepte les éléments suivants. Nous pouvons utiliser la ligne actuelle dans un suivi ou un suivi illimité Comme vous pouvez le constater, nous définissons une limite similaire ou une plage allant d'une valeur faible à une valeur supérieure. Maintenant, nous avons quelques règles. Nous ne pouvons pas utiliser la clause frame sans order by, order by doit exister dans la définition pour utiliser la clause Frame et la deuxième règle dit que limite inférieure doit être avant la limite supérieure. Nous commençons donc toujours par la limite inférieure et nous finissons par avoir la limite supérieure. Tu ne peux pas changer ça. D'accord, nous avons maintenant un exemple très simple. Nous avons le mois et les ventes et la requête suivante, somme des ventes. Il s'agit de la fonction de fenêtre, et la définition de la fenêtre sera ordonnée par mois. Nous n'utilisons pas la partition uniquement pour nous faciliter la vie. Et le tissu du cadre va être défini comme ceci, lignes entre la ligne actuelle et les deux suivantes. Voyons maintenant comment Equal peut exécuter cela. La première définition est classée par mois, comme vous pouvez le voir, les mois sont déjà triés. Qual va maintenant fonctionner avec la définition du cadre, ligne en cours et les deux suivantes Sq va traiter cette ligne par ligne. Cela va donc commencer par la première ligne, et ce sera notre ligne actuelle, comme ici dans le qual Il s'agit donc de notre ligne actuelle, et nous disons la plage allant jusqu'à deux lignes, les deux lignes suivantes. Ce sera donc février et mars. Cela signifie que le pointeur se trouvera ici pour les deux suivantes. Avec cela, nous avons les limites du cadre, et j'ai l'échelle suivante pour la première ligne. Nous avons trois rangées et le résumé de ces trois rangées peut être d'environ 70 Nous allons opter pour la première ligne 70 car la portée ne couvre pas toutes les lignes, mais uniquement le sous-ensemble de données Une fois que l'échelle est terminée avec la première ligne, on va passer à la deuxième ligne. Le pointeur sera la ligne actuelle en février, et les deux suivantes en avril. Ainsi, comme vous pouvez le constater, nous glissons bas dans le sous-ensemble de données ou dans la fenêtre Et avec cela, nous avons une nouvelle portée, un nouveau sous-ensemble, et le résumé de toutes ces valeurs sera 45 C'est donc réglé. Je pense que tu l'as déjà compris. Il va passer à la suivante, le pointeur sera en mars, et les deux suivants en juin, et ça va glisser comme ça. Nous avons ces trois routes dans notre champ de vision, et le résumé en sera 105 Maintenant, les choses deviennent intéressantes pour la rangée suivante. Donc, le pointeur pour la ligne en cours sera avril, mais les deux suivantes seront comme après la fin du tableau ou quelque chose comme ça. Alors que nous glissons vers le bas, comme vous pouvez le voir, la portée actuelle ou le sous-ensemble du cadre ne sera que de deux lignes et la sortie sera de 75 Enfin, si vous passez à la dernière ligne, ce sera la ligne actuelle et nous n'aurons qu'une seule ligne pour les sous-ensembles, car les deux suivantes se trouvent juste en dehors du tableau, et nous allons obtenir la même valeur que le résumé Comme vous pouvez le constater, c'est très simple, n'est-ce pas ? Le cadre que nous utilisons pour déterminer quelles lignes sont impliquées dans les calculs. Ce que vous devez faire, c'est définir les limites du cadre, la limite inférieure et la limite supérieure. Voyons quelles sont les autres options dont nous disposons avec les cadres. Ici, nous avons le même exemple, mais nous redéfinissons les limites du cadre comme suit Lignes situées entre les lignes actuelles. Il s'agit de la première limite et de la suivante illimitée. Cela signifie que nous ciblons toujours le dernier enregistrement de la fenêtre ou du tableau. Le nombre illimité de followers sera toujours statique et ce sera le dans cet exemple, pointant vers J'allais y aller rangée par rangée et la route actuelle serait comme celle de départ en janvier puis en février. Je vais juste prendre cet exemple. Le pointeur se trouve en février, et les sous-ensembles ou le cadre seront ces quatre lignes Cela peut donc être février, mars, avril, juin. Il peut donc s'agir de quatre lignes, et l'agrégation totale de celles-ci sera de 115. Vous pouvez le faire comme ça Auparavant, c'était flexible, plus flexible. Il y en a eu deux qui ont suivi. Mais cette fois, nous avons un public illimité. Cela signifie que la limite sera toujours la dernière. Au fur et à mesure que nous nous déplaçons avec les enregistrements ici, la limite sera plus petite et comme ça, et dans le dernier, ils figureront tous les deux dans le même enregistrement. Le record actuel sera également le suivant, sans limite. Voyons le suivant . La définition de la fenêtre sera la suivante entre une procédure et la ligne en cours. Voici le moyen de contourner le problème. Une procédure est inférieure à la ligne actuelle. Voyons comment SQL va exécuter cela. Disons que nous sommes actuellement au mois de mars. Il s'agit de la ligne actuelle, et nous disons entre une procédure. Cela signifie une ligne avant la ligne actuelle. Donc, le cadre sera comme ça, et nous n'avons que deux rangées. La valeur sera donc le résumé de ces deux lignes et elle sera de 40 Cela signifie que nous ciblons toujours les lignes situées avant la ligne actuelle. Bien, passons maintenant aux autres options afin de tout comprendre sur le cadre. Nous redéfinissons donc ainsi les lignes entre la ligne précédente illimitée et la précédent illimité sera donc la première ligne du tableau ou de la fenêtre Donc ça va être statique comme ça. Ce sera le premier janvier. Disons que nous sommes dans cette rangée actuelle en mars. La fenêtre ou le sous-ensemble va ressembler à ceci. Mais trois rangées et le total sera de 60. Maintenant qu'une balance passe à la suivante, elle va fixer la première limite. Cela indiquera toujours le mois de janvier et le sous-ensemble sera un peu plus grand jusqu'à ce que nous atteignions le dernier et avec cela, nous aurons les sous-ensembles, les lignes entières Cela nous permet d'obtenir une très grande flexibilité quant à la définition du sous-ensemble et à la façon dont le sous-ensemble se déplace dans la fenêtre OK, maintenant on ne fait que s'amuser, donc on joue avec les limites. Nous n'avons pas toujours besoin d' utiliser la ligne en cours. Nous pouvons donc utiliser, par exemple, dans cette définition, lignes entre une procédure et une suivante. Nous n'incluons donc pas du tout la ligne actuelle dans les limites. Disons encore une fois que notre ligne actuelle aura lieu en mars. Donc, l'une des procédures aura février et l'autre en avril. Donc, avec cela, notre cadre sera composé de trois lignes, laissez-moi le comprendre et l'agrégation de tout cela sera d'environ 45 Ainsi, comme vous pouvez le constater, les limites seront une procédure et une suivante, donc ce ne devrait pas toujours être la ligne actuelle. D'accord, alors maintenant je pense que vous avez déjà compris, quelle sera la dernière option Nous allons tout avoir. Donc, la définition du cadre sera composée de lignes entre procédure illimitée et une procédure illimitée, conformément ce que nous allons avoir ici La procédure illimitée aura lieu en janvier, et la suivante illimitée Et maintenant, le cadre sera composé de tout, de toutes les rangées. Et peu importe où nous en sommes dans la rangée actuelle ? Il s'agira toujours d' un sous-ensemble fixe. Ce sera donc toujours tout. Donc, si nous sommes ici ou en février ou mars, nous allons prendre en compte toutes les lignes. Et les ventes totales de ce produit seront de 135. Nous obtiendrons donc exactement les mêmes résultats pour toutes les lignes. Donc, avec ça, je pense que ce n'est pas si compliqué, non ? Il suffit de fournir les limites, puis le calcul dépendra du cadre du sous-ensemble de données OK, les gars, revenons maintenant à l'échelle et commençons à nous entraîner afin de comprendre le fonctionnement du cadre. Allons-y et définissons une fenêtre comme celle-ci. En ce qui concerne les ventes et la définition de la fenêtre, nous allons diviser les données par statut de commande, et disons que nous allons les trier par date de commande. Définissons un cadre comme celui-ci. Rose entre le troll actuel et les deux suivants. Donnons-lui un nom, le total des ventes. Allons-y et exécutons-le. Examinons maintenant les données. Vous voyez que l'échelle peut diviser nos résultats en deux sections, deux fenêtres livrées et mises en forme. Vous pouvez voir que les données sont triées en fonction de la date de commande. Comme vous pouvez le voir ici, par exemple, en ce qui concerne le statut délivré, nous pouvons voir que c'est le 1er janvier et ainsi de suite. Ensuite, dans la troisième partie, nous avons défini un cadre dans chaque fenêtre. Prenons par exemple le premier. Il s'agit de la ligne actuelle. Nous disons que le cadre se situe entre la ligne en cours et les deux ordres suivants. Cela signifie que la lunette sera la suivante. Dix plus 20, 25, ça peut être 55. Maintenant, il est également intéressant de vérifier ici le dernier enregistrement de chaque fenêtre. Passons maintenant à cette fenêtre et le dernier enregistrement sera le numéro sept, cet ordre. Et disons que c'est le record actuel. Nous disons le cadre entre record actuel et les deux suivants. Mais comme il s'agit du dernier enregistrement de cette fenêtre, il ne sera pas pris en compte les deux commandes suivantes, car ces deux commandes sont en dehors de la fenêtre, et c'est pourquoi nous en avons ici 30 et n' a pas été prise en compte pour résumer toutes ces valeurs. Nous en avons donc 30 et il n' y a plus rien après. C'est pourquoi nous en aurons 30. Comme vous pouvez le constater, le cadre peut être calculé dans une fenêtre, il ne prendra donc rien en compte en dehors de cette fenêtre. C'est ainsi que le cadre fonctionne dans les partitions. Maintenant, j'aimerais aussi vous montrer quelques informations sur les cadres. Nous pouvons utiliser des raccourcis, mais nous ne pouvons les utiliser qu' en cours de procédure. Par exemple, disons que je vais changer la définition comme ceci, deux procédures. Et contrôle. Allons-y, exécutons-le et nous obtiendrons ces résultats. Maintenant, si vous voulez vérifier les résultats rapidement, prenons, par exemple, cet ordre de nos articles, et nous résumons toujours les valeurs des deux commandes précédentes Cela signifie donc que ces trois ordres seront impliqués dans le cadre et que la sortie sera 55. Il existe maintenant un raccourci pour SQL, mais uniquement pour la procédure où nous pouvons supprimer la plage, nous pouvons donc tout supprimer et nous pouvons le laisser comme ça. Les lignes 2 suivent. Si vous l'exécutez, nous obtiendrons des résultats exacts. Il s'agit d'un moyen rapide ou d'un raccourci pour définir une fenêtre, mais cela ne fonctionne qu' avec la procédure. Par exemple, si je vais ici et que je dis, par exemple, illimité, cela fonctionnera Nous obtiendrons donc les résultats entre la procédure illimitée et la Mais si tu vas ici et que tu dis, tu sais quoi ? Prenons le suivi illimité, le QI va dire qu'il y a une erreur et pareil si vous supprimez le nombre illimité, disons par exemple qu' un suivant, le QI n' disons par exemple qu' un suivant, aimera Vous ne pouvez utiliser le raccourci qu'au cours de la procédure. Et une dernière chose à propos des cadres qu'il propose, est qu'il existe un cadre par défaut. Si vous n'utilisez aucun cadre et que vous utilisez order by, que peut-il se passer, tout comme utiliser un cadre par défaut ? Si vous vérifiez le résultat, vous le remarquerez pour cette fenêtre ici. Ces valeurs ne sont pas identiques aux valeurs complètes des cellules. Il y a un cadre, il y a un cadre caché. Le cadre par défaut dans qual sera comme ceci : rose entre un précédent illimité. Et la ligne actuelle. Il s'agit du cadre par défaut si vous utilisez le tri par. Maintenant, si vous vous contentez de l'exécuter, vous verrez que nous obtiendrons les résultats exacts. Attention, une fois que vous avez utilisé order by avec les fonctions d'agrégation, il y aura un cadre masqué ou un cadre par défaut comme celui-ci, entre la procédure illimitée et la ligne en cours Cela signifie qu'il existe trois manières de créer ce cadre de scénario entre Embody Proceeding et Current Row : soit en l' écrivant comme ceci, soit utilisant un raccourci comme celui-ci Laisse-moi juste l'exécuter. Nous obtiendrons donc le même résultat ou nous le supprimerons complètement. Nous obtiendrons également les mêmes résultats. Encore une fois, le cadre masqué du cadre par défaut ne fonctionne qu'avec le tri par. Donc, si vous allez, par exemple, ici, et que vous supprimez la commande par. Voyons les résultats, toute la fenêtre sera agrégée. Encore une fois, laissez-moi simplement le sélectionner, afin que vous puissiez voir que QL prendra en compte toutes les lignes des agrégations et que nous obtiendrons le total des ventes pour l'ensemble de la fenêtre, donc aucun cadre ne sera défini Il ne peut être présent qu'une fois que vous avez utilisé order by. C'est bon, mes amis. Avec la fermeture du cadre, nous avons maintenant abordé tous les éléments permettant de définir une fenêtre à l'intérieur et à la fermeture excessive, et nous avons ainsi abordé tout ce qui concerne la syntaxe des fonctions de fenêtre. 219. 3 6 Règles de fenêtre: OK, les gars, maintenant nous allons comprendre les règles ou disons les limites des fonctions des fenêtres. Voyons donc ce que vous n'êtes pas autorisé à faire lorsque vous utilisez les fonctions de fenêtre. OK, la première règle est que vous êtes autorisé à utiliser la fonction de fenêtre uniquement dans la clause select et également dans la clause order by. Nous avons donc, encore une fois, le même exemple où nous trouvons le total des ventes en fonction du statut de la commande. Comme vous pouvez le voir, nous avons utilisé la fonction window dans la clause select, et nous n'avons pas correctement obtenu une erreur. Alors maintenant, nous pouvons également l'utiliser dans la commande. Disons donc trier par, copions tout, mais pas le nom. Derby. Si je vais l'exécuter, il n'y aura aucune erreur et Q l'autorisera. Comme vous pouvez le constater, le résultat n'a pas changé. Allons le trier, par exemple en ordre décroissant. Je vais aller ici en descendant, et exécutons. Nous avons maintenant les ventes totales avec les valeurs les plus élevées, puis les valeurs les plus faibles. Avec cette règle selon laquelle nous ne pouvons l' utiliser que pour sélectionner et trier, nous ne pouvons pas utiliser les fonctions de fenêtre pour filtrer les données. Permettez-moi de vous montrer, par exemple, au lieu d'une clause de commande par article, nous avons des ventes totales, disons supérieures à 100. Allons-y et exécutons-le. Comme vous pouvez le voir, Kale va dire que non, vous n'êtes pas autorisé à faire ça Vous ne pouvez le faire que pour Select et Derby. Nous ne sommes donc pas autorisés à l'utiliser pour filtrer des données à l'aide de la clause were. De plus, vous n'êtes pas autorisé à l'utiliser dans le groupe. Donc, si je vais faire un groupe, et que nous supprimons la condition ici. Donc, si vous l'exécutez, vous allez obtenir la même erreur, vous n'êtes pas autorisé à utiliser la fonction de fenêtre dans le groupe. Donc uniquement avec le derby ou également dans la clause de sélection. OK, passons maintenant à la deuxième règle, vous ne pouvez pas utiliser les fonctions de fenêtre dans une autre fonction de fenêtre. Cela signifie que vous ne pouvez pas répertorier les fonctions de la fenêtre ensemble. Laissez-moi vous montrer ce que je veux dire par là. Supprimons donc le groupe Pi. Maintenant, tout devrait fonctionner. Restons-en à copier l'ensemble de la fonction de la fenêtre ici, et définissons-la. Au lieu des ventes, nous allons maintenant avoir une fonction de fenêtre dans une autre fonction de fenêtre. Comme vous pouvez le voir, il s'agit de la fonction de fenêtre intérieure, et le reste, de l'extérieur, de la fonction de fenêtre extérieure. Si je l'exécute, vous verrez que l' échelle nous indiquera que vous ne pouvez pas utiliser la fonction de fenêtre dans le contexte d'une autre fonction de fenêtre. Nous ne pouvons donc pas faire de Sting en utilisant les fonctions de fenêtre. Comme vous pouvez le constater, il s'agit d'une autre limitation de ces fonctions. C'est bon. Passons à la troisième règle ou disons à une information, la fonction de fenêtre peut être exécutée après avoir filtré les données avec la clause were. Prenons un exemple. Maintenant, disons que j'aimerais avoir les mêmes informations. Le total des ventes pour chaque statut, mais uniquement pour deux produits, 101 et 102. Allons-y et faisons-le. Nous allons utiliser la clause were, puis nous allons inscrire l'identifiant du produit. Nous allons spécifier 101 et 102. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, nous pouvons voir qu'il nous reste deux partitions. Un pour le produit livré et un pour le navire, mais les ventes totales sont réduites car nous nous concentrons uniquement sur deux produits et nous avons filtré l'ensemble des ensembles de données. Donc, comment fonctionne l'échelle ? Tout d'abord, la clause de travail va être exécutée, puis la fonction de fenêtre va être calculée. Cela implique d'abord un filtrage, puis des agrégations. OK, les gars, maintenant nous allons passer la dernière règle à la plus intéressante, et elle dit ce qui suit. Vous n'êtes autorisé à utiliser la fonction window avec la clause groupi que si vous utilisez les mêmes colonnes Alors laissez-moi vous expliquer ce que je veux dire, mais d'abord, un peu de café. Passons à la tâche suivante, qui consiste à classer les clients en fonction de leurs ventes totales. Cela semble très simple, mais si vous le vérifiez, vous avez ici deux calculs. Dans le premier cas, vous devez classer les clients, et dans le second, il s'agit d'une agrégation. Vous devez trouver le total des ventes pour chaque client. Je vais donc vous montrer étape par étape comment je résous habituellement ces tâches. Maintenant, nous allons vérifier le total des ventes. Il s'agit d'une agrégation, n'est-ce pas, nous pouvons donc utiliser la fonction SM, et cette fonction est disponible à la fois dans le groupe i et dans la fonction de fenêtre. Donc pour l'instant, je vais choisir le groupe i, et c'est parce que la tâche est très simple. Nous n'avons pas besoin de montrer d'autres détails, n'est-ce pas ? Tout tourne donc autour des agrégations. Alors pourquoi ne pas utiliser le groupi. maintenant à la première partie où nous devons classer les clients, nous ne pouvons pas utiliser la fonction de classement avec le groupi, n'est-ce Le groupe Pi utilise uniquement des agrégations. Nous sommes donc ici obligés d' utiliser la fonction fenêtre. Cela signifie donc que pour le classement, je vais utiliser la fonction de fenêtre pour le total des ventes. Je vais utiliser un groupe i. Alors maintenant, faisons-le étape par étape. Nous devons donc d'abord trouver le total des ventes pour chaque client utilisant le groupe ? C'est très simple. Je vais donc simplement supprimer toutes ces informations dans nos instructions de sélection. Nous avons besoin de l'identifiant du client, puis nous n'avons pas besoin d'une fonction de fenêtre ici. Ensuite, nous aurons un identifiant client de groupe. Maintenant, je ne fais que regrouper les clients et trouver la somme de toutes les ventes. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, nous allons voir dans les résultats nous avons quatre clients, et c'est pourquoi nous avons quatre rangées, et nous avons également le total des ventes. Supposons donc que la moitié de la tâche soit déjà bien résolue. Maintenant, ce qui manque, c'est que nous devons classer. Alors allons-y et construisons-le. deuxième temps, nous allons utiliser la fonction rank, et nous pouvons définir une fenêtre pour cela, sur. Et à l'intérieur, il ne partitionnera pas du tout les données car elles sont déjà regroupées. Alors, qu'allons-nous faire ? Commandez trop par. La fonction de classement a toujours besoin d'un ordre par, n'en parlez pas. Nous en reparlerons plus tard. Nous classons donc maintenant les données en fonction du total des ventes. Cela signifie la somme des ventes. Donc, ce que nous allons faire, c'est simplement copier ceci et le mettre après la commande. Maintenant, nous devons décider si nous sommes ascendants ou descendants Il va être en baisse, donc les ventes les plus élevées d' abord, puis les ventes les plus faibles Alors maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant un grade. Clients, et nous avons maintenant une fonction de fenêtre avec le groupe Pi. Maintenant, excusons-le et voyons si Q va l'autoriser. Exécutons-le et comme vous pouvez le voir, qu le gère, et nous obtiendrons le classement de chaque client. Le client 3 réalise le total de ventes le plus élevé, puis le client numéro un et le dernier client sera le client numéro deux avec les ventes totales les plus faibles. Très bien, nous résolvons les tâches. Nous avons maintenant classé les clients en fonction de leurs ventes totales. Comme vous pouvez le voir, SQL vous permet d'utiliser la fonction de fenêtre avec le groupe, mais avec une seule règle. Tout ce que vous utilisez dans la fonction de fenêtre doit faire partie du groupe Pi. Par exemple, nous respectons la règle parce que nous utilisons la somme des ventes, et la somme des ventes fait partie du groupe. Si j'y vais, j' énoncerai simplement la règle en utilisant la somme, en utilisant simplement les ventes Donc, si je supprime simplement la somme et que je n'utilise que les ventes, k ne l'autorisera pas car les ventes ne font pas partie du groupe Pi. Comme vous pouvez le constater, k est très strict à cet égard. Si vous souhaitez tout utiliser dans une seule requête sans utiliser de sous-requêtes, etc., vous devez utiliser exactement les mêmes colonnes. Par exemple, si je vais ici au lieu de m'occuper des ventes, j'utilise l'identifiant du client. Étant donné que l' identifiant client fait partie du groupe, l'échelle peut le permettre. Soyez donc prudent en utilisant fonction de fenêtre avec le groupe Pi, tant que vous utilisez les mêmes colonnes, rien ne va mal se passer, et qual le permet OK, maintenant, je vais juste régler ce problème . Allons-y. Maintenant, comme vous pouvez le constater, c'est très facile si vous suivez ces étapes. Commencez par créer la requête à l'aide du groupe Pi. Ne pensez-vous pas à la fonction de fenêtre. Il suffit de construire le groupe Pi, puis à l'étape suivante, la dernière, vous allez définir et construire la fonction de fenêtre. Avec cela, vous pouvez résoudre de très bons cas d'utilisation analytiques avec une seule requête sans avoir à créer des sous-requêtes, etc. Vous pouvez utiliser le groupe Pi avec les fonctions de fenêtre. C'est bon, les gars. Telles sont donc les quatre règles pour les fonctions de fenêtre SQL. 220. 3 7 Résumé de la fenêtre: C'est bon, mes amis. Passons maintenant un bref récapitulatif des fonctions de la fenêtre d' échelle Commençons par la définition. Nous allons effectuer des calculs tels que des agrégations sur un sous-ensemble de données sans perdre le niveau de détail Cela signifie que nous pouvons faire des agrégations sans perdre les détails Maintenant, bien sûr, il y a beaucoup de similitude entre la fonction de fenêtre et le groupe I. Mais la principale différence est que les fonctions de fenêtre sont très puissantes et dynamiques. Comparé au groupi. Nous avons bien plus de fonctions que le groupe. Mais maintenant, si vous effectuez une analyse de données et que vous avez un cas d'utilisation avancé, vous devez utiliser la fonction de fenêtre. Il convient mieux aux analyses de données complexes et avancées. Mais d'un autre côté, si vous avez une question simple, des analyses de données simples, vous pouvez utiliser les fonctions d'agrégation en utilisant le groupe Pi. Bien entendu, vous pouvez les utiliser dans la même requête. Dans le même menu, sélectionnez. Vous pouvez aller mélanger le groupe Pi avec la fonction fenêtre avec une seule règle, vous devez utiliser les mêmes colonnes. Bien entendu, la première étape consiste à créer le groupe, puis à exécuter la fonction de fenêtre dans la même requête. maintenant au point suivant concernant les composants de la fenêtre, nous avons deux composants principaux. La première est la fonction window et la deuxième partie est la définition de la fenêtre à l'aide de la clause over. Dans la clause over, nous pouvons définir trois choses. Si vous souhaitez diviser les données pour créer des fenêtres, vous pouvez utiliser la partition par. la deuxième section, nous allons trier vos données, et dans la dernière partie, vous pouvez spécifier un sous-ensemble de données, comme un cadre dans chaque fenêtre Passons maintenant à la dernière partie. Nous avons des règles pour les fonctions de fenêtre SQL. La première chose est que si vous avez deux fonctions de fenêtre ou plusieurs fonctions de fenêtre, vous ne pouvez pas les imbriquer ensemble. Vous devez utiliser plusieurs sous-requêtes. Le point suivant est que vous ne pouvez utiliser la fonction de fenêtre que dans les clauses select et order by. Par exemple, vous ne pouvez pas utiliser la fenêtre avec la clause ware pour filtrer les données. À propos du filtrage des données, manière dont SQL va fonctionner et exécuter la fonction de fenêtre. C'est toujours après que SQL a filtré les données. C'est bon. Ce sont les éléments de base de la fonction de fenêtre SQL. Très bien, vous avez donc abordé les bases des fonctions de la fenêtre Scale Qu'est-ce que Window Functions ? Pourquoi avons-nous besoin de la syntaxe, des principaux composants ? Passons maintenant à la suivante, nous allons apprendre à agréger vos données à l'aide des fonctions d' agrégation de fenêtres. Nous avons ici cinq fonctions, ce qui nous permet de comprendre la syntaxe, son fonctionnement, les cas d'utilisation et tout 221. 4 1 gagner agres: Bonjour, mes amis, nous allons maintenant apprendre à agréger vos données à l'aide de cinq fonctions d' agrégation de fenêtres différentes. Nous devons compter la moyenne minimale maximale. Et comme d'habitude, nous devons d'abord comprendre le concept qui les sous-tend. Ensuite, nous parlerons de la syntaxe et nous aborderons les cas d'utilisation les plus importants que j'ai collectés dans le cadre de mes projets réels. Alors maintenant, commençons par comprendre pourquoi ils les appellent des fonctions d' agrégation. Alors allons-y. OK, les gars. Disons que dans nos données, nous avons les informations suivantes. Nous avons les mois et les soldes. Maintenant, si vous appliquez des fonctions d' agrégation dans SQL, que peut-il arriver ? SQL va parcourir toutes les lignes de la fenêtre ou l' ensemble des données et commencer à agréger les données Cela signifie que dans le résultat de la sortie, SQL ne vous donnera qu'une seule valeur agrégée. Q va résumer toutes ces valeurs, et dans le résultat, vous trouverez, par exemple, ici, les ventes totales seront de 175, ou vous pouvez utiliser la moyenne ou compter les données, etc. Les fonctions d'agrégation vont donc fournir à la fin une valeur agrégée pour une fenêtre ou pour l'ensemble des données. Passons maintenant à un bref aperçu de la syntaxe de toutes les fonctions d' agrégation. La plupart suivent la même règle. abord, comme d'habitude, nous devons définir le nom de la fonction, et dans cet exemple, nous avons la moyenne. Ensuite, pour passer à la partie suivante, nous devons également définir l'expression à l'intérieur de celle-ci. Nous ne pouvons pas le laisser vide. Nous utilisons ici les ventes et la deuxième règle pour toutes les fonctions autres que le nombre, le type de données de ce champ doit être un nombre. Et cela, bien sûr, a du sens, non ? Nous ne pouvons pas trouver la moyenne des prénoms des clients ou quelque chose comme ça. Nous devons donc définir un nombre. Ensuite, nous devons définir le cadre. Nous avons donc la partition pi, et elle est facultative. Vous pouvez donc l'utiliser ou le laisser dépendre. Et puis la suivante, nous avons l'ordre pi, est également optionnel. Ce n'est pas un must ou une obligation, vous pouvez donc l'utiliser ou le laisser. Cela signifie que la définition complète de la fenêtre peut être vide pour les fonctions d'agrégation. Examinons toutes les fonctions, nous avons donc la moyenne maximale du nombre. Et comme vous pouvez le constater, seul le décompte accepte tous les types de données sous forme d' expression ou d'arguments. Tous les autres nécessitent que vous disposiez d'un numéro comme type de données. Toutes les fonctions, la partition par est facultative, même pour l'ordre par et le cadre, donc tout est facultatif ici. Maintenant, ce que nous allons en faire, c'est approfondir chacune de ces fonctions afin de comprendre comment elles fonctionnent, quels sont les cas d'utilisation et, bien sûr, nous approfondir chacune ces fonctions afin de comprendre comment elles fonctionnent, quels sont les cas d'utilisation et, bien sûr, allons nous entraîner en scull Nous allons donc commencer par le premier avec le nombre de fonctions. 222. 4 2 Victoire de l’agressivité: OK, alors, qu'est-ce que la fonction du compte ? C'est vraiment simple. Il va renvoyer le nombre de lignes dans chaque fenêtre. Cela vous aidera à comprendre le nombre de lignes que vous avez dans chaque sous-ensemble de données Voyons maintenant comment SQL fonctionne avec cette fonction. Très bien, nous avons à nouveau cet exemple très simple pour les commandes, et nous avons les informations suivantes. Nous avons les produits et les soldes. Et maintenant, nous voulons résoudre une tâche très simple. Combien de commandes avons-nous pour chaque produit ? Donc, pour le résoudre, nous pouvons utiliser le nombre de fonctions comme suit. Nous pouvons donc dire compter, puis nous lui substituons un argument ou une expression, l'étoile. Nous disons donc à qual, go et count combien de lignes nous avons dans notre table, mais nous avons une définition de fenêtre comme celle-ci Répartissez les produits à tarte. Alors maintenant, que va faire Qual ? Diviser les ensembles de données en deux partitions Nous allons avoir une cloison pour les casquettes et une autre pour les gants. Avec ce qual, nous avons donc préparé nos données dans Windows, et nous sommes prêts à effectuer des agrégations Alors, combien de lignes avons-nous dans chaque fenêtre ? Il y en aura trois. Donc, pour cette fenêtre, il y aura trois lignes, et pour la fenêtre suivante, nous en avons également trois, donc nous pouvons en avoir trois, trois et trois. C'est très simple, non, les gars. Nous trouvons simplement le nombre de lignes dans chaque fenêtre. Mais maintenant, avec les fonctions d' agrégation, nous devons être très prudents avec les valeurs nulles. ce qui concerne le nombre d'étoiles, comme vous pouvez le voir ici, nous ne précisons rien sur les ventes. Nous disons donc simplement de trouver le nombre de lignes. Cela signifie donc que Q L comptera simplement les nuls comme une ligne. Cela signifie donc que si nous utilisons l'étoile comme argument pour le décompte des fonctions, la valeur nulle n' affectera rien. Donc, que nous ayons des valeurs nulles ou des noix, nous comptons simplement le nombre de lignes que nous avons dans nos données Mais dans certains scénarios, nous devrions ignorer les valeurs nulles dans notre décompte Par exemple, disons que j'aimerais compter le nombre de ventes nous réalisons pour chaque produit. Cela signifie que si nous avons des valeurs nulles, elles ne doivent pas être comptées Alors maintenant, pour accomplir cette tâche, qu' allons-nous faire ? Nous pouvons utiliser au lieu d'être des étoiles ici, nous allons avoir les ventes sur le terrain. Maintenant, avec cela, nous disons à SQL. Ne comptez pas aveuglément, combien de lignes avons-nous dans chaque fenêtre Vous devez être très prudent avec les valeurs. Découvrez le nombre de ventes que nous réalisons dans chaque fenêtre. Voyons maintenant ce qui peut arriver. Pour la première fenêtre, nous avons trois ventes, nous avons donc trois valeurs. Le nombre de lignes est donc correct. Mais pour le prochain, combien de ventes aurons-nous ? Nous en avons deux. Nous avons donc cette vente, puis la vente 70, mais la dernière est nulle, elle ne sera donc pas prise en compte. Cela serait ignoré. C'est pourquoi nous allons entrer dans la sortie, la valeur deux. Nous avons deux ventes. Vous pouvez voir que le résultat a changé et que nous sommes désormais plus sensibles aux valeurs nulles. Faites attention à ce que vous spécifiez pour le décompte ? Si vous utilisez un nom de colonne comme celui-ci, les valeurs nulles seront ignorées Mais si vous avez une étoile, elle va juste chercher nombre de lignes que nous avons dans chaque partition. Maintenant, si vous comparez les résultats côte à côte, vous pouvez le constater. Si vous spécifiez une colonne dans la fonction de comptage, elle sera sensible aux valeurs nulles Il va l'ignorer et ne l'utilisera pas dans les agrégations. C'est pourquoi nous n'avons ici que deux lignes. Mais si vous utilisez l'étoile dans la fonction de comptage, que va-t-il se passer ? La balance va juste aller la compter. Nous allons trouver le nombre de lignes que nous avons dans notre tableau. Et il y a une autre façon de faire la même chose ici sur le côté gauche. Vous pouvez utiliser au lieu d'une étoile, vous pouvez en utiliser une. Vous pourriez donc le trouver quelque part où les gens utilisent le compte 1, puis la même fonction de fenêtre, et nous obtiendrons exactement les mêmes résultats. Les valeurs nulles seraient donc comptées et ne seraient pas ignorées. Alors maintenant, vous pourriez me demander, laquelle dois-je utiliser l'étoile ou l'étoile ? Eh bien, je dirais que cela n'a pas d'importance. Nous obtenons les mêmes résultats. Et si vous pensez à la performance, je ne trouve pratiquement aucune différence entre elles. Vous pouvez essayer les deux et vous en tenir à celui qui vous donne de meilleures performances. Nous avons maintenant un cas particulier pour la fonction de comptage par rapport à toutes les autres fonctions d' agrégation. Il autorise tous les types de données. Cela signifie que nous pouvons utiliser des nombres, des caractères, des dates, etc. Cela signifie que nous pouvons spécifier quelque chose comme les produits pour le dénombrement plutôt que pour les ventes. Nous pouvons donc aller ici et parler de produits. Et il va falloir compter nombre de rangées dont nous disposons pour les produits. Il y en aura donc trois ici. Et comme ici, nous n'avons pas de valeurs nulles, il va falloir les compter comme ça Nous avons donc trois rangées. Et attention ici, nous ne comptons pas les lignes uniques. Nous ne faisons que compter les lignes contenues dans nos données. Cela ne sera donc pas compté comme un, et celui-ci n'en sera pas un non plus. Nous avons donc trois fois plus de casquettes. C'est pourquoi nous sommes ici. Trois. OK. Nous avons donc maintenant cet exemple très simple. Trouvez le nombre total de commandes. C'est une tâche très simple. Afin de trouver le nombre de lignes, le nombre de lignes récurrentes, avons-nous dans le tableau des commandes Alors allons-y et résolvons-le. Commençons donc par sélectionner simplement une étoile dans le tableau des commandes, sans rien de tel. Comme vous pouvez le constater, nous avons dix commandes. C'est très simple. C'est également très simple. Mais maintenant, disons que vous avez des milliers ou des millions de lignes. Vous ne pouvez pas le faire comme ça, en vérifiant simplement les lignes. Ce que vous allez faire, c'est utiliser le nombre de fonctions. Nous pouvons donc aller ici et dire décomptes, étoiles, puis donner un nom au total des commandes. Alors allons-y et exécutons-le. Donc, comme vous pouvez le voir, nous n' avons qu'un seul enregistrement, une seule valeur, nous ne voyons aucun autre détail. Nous avons reçu les dix commandes, c'est donc le nombre total de commandes. Cela est très utile pour comprendre le contenu de vos données. C'est ce que nous appelons une analyse globale. Ou disons avoir les chiffres les plus importants sur votre entreprise. Par exemple, combien de commandes avons-nous, combien de clients, de produits, d' employés, etc. disposer de ces gros chiffres peut nous aider à suivre nos activités, à comprendre dans quelle mesure nous nous sortons avec les commandes et avec les clients, etc. Ce sont les bases du reporting. Maintenant, allons-y et étendons notre tâche en disant fournir des détails tels que le numéro de commande et les dates de commande. Alors allons-y et faisons-le. Sélectionnez donc le numéro de commande, les dates de commande. Et maintenant, bien sûr, nous ne pouvons pas le faire de cette façon. Laisse-moi juste l'exécuter. Nous allons recevoir une erreur car nous avons ici un niveau de détail différent dans notre sélection. Donc, pour résoudre ce problème, ce que nous allons faire, nous allons utiliser la clause over, et avec cela, nous établissons une échelle. Il s'agit d'une fonction de fenêtre. Alors maintenant, allons-y et exécutons-le. Donc, comme vous pouvez le constater, nous avons résolu le problème. Nous avons des détails. Nous avons le numéro de commande ou les dates. Il s'agit donc du plus haut niveau de détails, puisque nous avons le numéro de commande. De plus, nous avons le plus haut niveau d'agrégations. Nous avons le nombre total de commandes, dans le tableau complet des commandes. Alors maintenant, continuons et ajoutons du personnel à notre tâche. Disons cela. Nous voulons connaître le nombre total de commandes, mais pour chaque client. Cela signifie donc que cette fois, nous devons diviser nos données par clients. Alors allons-y et faisons-le. Nous pouvons également utiliser une fonction de fenêtre, donc comptez les étoiles. Enfin, nous devons diviser les données en utilisant la partition par. Et nous allons utiliser le numéro client rempli. Appelons donc cela les commandes des clients. Et j'aimerais également voir les informations du client dans la requête. C'est pourquoi je vais aller l'ajouter. C'est bon. C'est donc tout. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, comme nous l'avons déjà appris, Equal commence par diviser les données. Cela signifie que nous avons quatre clients. Nous allons avoir quatre fenêtres. La première fenêtre sera consacrée au numéro d' identification du client numéro un. Et comme vous pouvez le constater, nous avons trois rangées. C'est pourquoi nous avons ici trois commandes. Et pareil pour le deuxième client, nous avons trois commandes, le client trois, trois commandes, mais seulement le dernier client, le numéro d'identification du client quatre, nous n'avons qu'une ligne et une. Alors maintenant, si vous examinez le total des commandes et les commandes des clients, vous pouvez constater que nous ne faisons pas l'analyse globale. Nous faisons comme une comparaison entre les différentes catégories. Et, bien entendu, dans cet exemple, la catégorie est celle des clients. Cela nous permet également de comprendre le comportement de nos clients. Vous pouvez donc le voir. Nous avons trois clients qui ont reçu exactement le même nombre de commandes. Ils sont donc très similaires, mais nous avons un extrême, le numéro d' identification du client numéro quatre. Ce client n'a qu'une seule commande Il s'agit donc du seul client dont le comportement est différent de celui de tous les autres clients. Vous voyez qu'avec une simple question, nous sommes désormais en mesure d'analyser notre activité et de comprendre le comportement de nos clients. Donc, si vous divisez les données par partition et en utilisant des nombres, vous pouvez maintenant comparer les données entre elles. C'est bon. Alors maintenant, continuons d'avancer. Ensuite, nous pouvons comprendre les cas particuliers dans lesquels nous avons le nombre de fonctions. Nous avons donc maintenant cette tâche très simple, qui consiste à trouver le nombre total de clients, et en plus, nous devons fournir tous les détails sur les clients. Je pense donc qu'il est très facile de résoudre ce que nous allons faire ? Nous allons sélectionner une étoile, car nous avons besoin de toutes les informations des clients et car nous avons besoin de toutes les informations des des clients commerciaux. Alors, jetons un coup d'œil. Nous avons donc cinq clients, et la fonction est de compter les étoiles. Et nous n'avons pas à diviser les données puisque nous devons trouver le nombre total de clients pour l'ensemble du tableau, et ce sera le nombre total de clients. Rien de nouveau, donc. C'est ça. Nous avons cinq clients. Maintenant, comme nous l'avons déjà appris, si vous passez l'étoile à la fonction de comptage, qu'est-ce que vous dites pour redimensionner, aller et compter combien de lignes avons-nous dans le tableau clients La balance va juste partir et commencer à compter. Je dois dire que nous avons cinq clients sur cinq rangées. Peu importe que nos données contiennent des valeurs nulles , comme dans le nom de famille ou dans le score Il va juste compter le nombre de lignes. Supposons maintenant que nous ayons la tâche suivante. Cela va dire, trouvez le nombre total de scores pour Donc, ce dont nous avons besoin pour cette tâche, c'est de découvrir le nombre de scores contenus dans nos données. Comme vous pouvez le constater, nous avons environ quatre points, mais le dernier client n' en a aucun, donc nous l'avons tous. Le résultat devrait donc être quatre, nous ne pouvons pas utiliser l'étoile maintenant parce que nous allons en obtenir cinq. Nous devons aller compter les scores. Voyons comment nous pouvons le faire. Nous pouvons aussi compter. Mais cette fois, le score et la définition de la fenêtre seront vides. Donc, totalisons les scores, et allons-y et exécutons-le. Maintenant, nous pouvons voir dans les résultats que nous avons obtenu quatre scores, ce qui est très correct car Equal a ignoré les valeurs null et squalw en se concentrant uniquement sur une colonne Donc, en se concentrant sur ces valeurs, les valeurs nulles ne seront pas comptées C'est vraiment génial pour vérifier la qualité de vos données. Supposons donc que vous ne vous attendiez pas à ce que vos données contiennent des données annuelles Ainsi, au lieu de parcourir manuellement l'ensemble des dossiers, vous pouvez rechercher le nombre total de clients de cette manière. Ensuite, vous pouvez compter le nombre total de scores, et vous pouvez voir qu'il y a une différence. Donc, en vérifiant simplement les données, je peux dire : Vous savez quoi ? Nous avons un zéro sans vérifier tous les enregistrements de nos données. Cela nous permet de vérifier la qualité de nos données et de comprendre très rapidement combien de nuls se trouvent dans le score du champ, et vous pouvez faire la même chose, par exemple pour le prénom Montre-le à toi. Je vais juste copier ceci, disons le prénom. Disons le pays, en fait. Je vais donc partir avec le pays. Passons donc au total des pays par pays. Alors allons-y et exécutons-le. Maintenant, si vous vérifiez le résultat, vous pouvez voir que nous avons cinq lignes avec le pays. L'échelle va aller et se concentrer sur les pays et elle ne trouvera aucune valeur nulle. Nous avons donc ici des données complètes. Nous n'avons aucune valeur nulle car le nombre total de clients est égal au nombre total de valeurs dans le pays Et je constate immédiatement la qualité des données du pays est très bonne. C'est bon. Maintenant, encore une chose à propos de la fonction de comptage que nous avons apprise auparavant, nous pouvons utiliser une étoile ou une étoile pour compter combien de lignes avons-nous ? Essayons-le. Je vais juste le dupliquer. Et au lieu d'avoir une étoile, prenons-en une. Je vais juste lui donner un nom. Ici, il y en aura un et tu seras star. Alors allons-y et exécutons-le. Donc, si vous vérifiez le résultat, nous avons obtenu des résultats exactement identiques. Il n'y a donc aucune différence entre ces deux requêtes. C'est à vous de décider, vous pouvez l' essayer et vérifier les performances. J'ai l'habitude de choisir l' étoile au lieu d'une étoile. Bien, nous allons maintenant parler d' un cas d'utilisation très important pour le nombre de fonctions de fenêtre SQL que j'utilise fréquemment dans mes projets réels. Les données que nous utilisons pour l'analyse des données sont généralement de mauvaise qualité. Et si nous ne détectons pas ces problèmes de qualité des données et nous ne les nettoyons pas avant de procéder à l'analyse, nous allons obtenir de mauvais résultats, de mauvaises analyses, ce qui peut mener à de mauvaises décisions. L'un des problèmes de qualité des données les plus courants que vous pouvez rencontrer dans votre projet ou sur vos données est la présence de doublons Les doublons sont vraiment mauvais pour l'analyse des données. Maintenant, pour découvrir ou, disons, identifier le Dublicate dans nos données, nous pouvons utiliser la fonction Qual Window Alors maintenant, allons-y et prenons quelques exemples. Maintenant, la tâche indique : Vérifiez si les ordres des tables contiennent des lignes dupliquées. Alors, comment allons-nous nous y prendre ? En consultant le tableau des commandes ici, nous pouvons voir qu'il y a de nombreuses commandes, mais comment trouver les doublons ? Eh bien, la première étape consiste à comprendre quelle est la clé primaire des commandes de table. Donc, ce que nous faisons habituellement, c' vérifier le modèle de données s'il en existe un. Ainsi, par exemple, pour ce cours, nous avons le modèle de données suivant, et nous pouvons voir qu' il est défini que le numéro de commande est la clé primaire des commandes. L'identifiant du produit est la clé primaire des produits. Cela signifie donc que pour notre table, les commandes, nous avons le numéro de commande comme clé primaire, et il doit être unique. Il ne doit pas contenir d'enfants doubles. Passons maintenant à nos données. Et vérifiez l'autre identifiant En regardant simplement les données, vous pouvez voir que nous n'avons pas de doublons, ils sont tous Nous en avons donc un, deux, trois, quatre, etc. Mais bien sûr, dans les projets réels, vous ne pouvez pas le faire comme ça, vous devez créer une requête afin savoir si la clé primaire est unique. Mais maintenant, nous pouvons dire que les clés primaires sont généralement uniques car nous pouvons les définir dans le DDL dans les règles de construction de la table. Eh bien, c'est vrai. Si vous l'avez comme ça, vous n' avez pas besoin de trouver de Dublicate Mais généralement, dans le cadre de l'analyse de données, nous exportons un grand nombre de fichiers et de données dans une base de données supplémentaire, et nous n'établissons pas de telles règles. Maintenant, afin de vérifier la qualité des clés primaires que vous obtenez de la source, nous pouvons utiliser la fonction count. Alors allons-y et construisons-le. Je vais d'abord sélectionner le numéro de commande comme détail, et maintenant nous allons faire ce qui suit. Alors comptez puis ajoutez les étoiles, et définissons la fenêtre. Il va donc être partitionné par, et ici le champ sera la clé primaire. Donc, le numéro de commande. Je suis en train de vérifier la qualité de ce champ. Il ne doit pas contenir de doublons. Et maintenant, nous allons lui donner une clé primaire de vérification de nom. Alors maintenant, je m'attends à ce que le résultat soit au maximum un. Cela signifie que nous avons une ligne pour chaque clé primaire, ce qui signifie également qu'elle est unique. Si vous en avez plus d'un, cela signifie que nous avons des doublons Allons-y et lançons la requête. Comme vous pouvez le voir dans les résultats, nous en obtenons une pour chaque clé primaire. C'est génial. Cela signifie que nos données ne contiennent aucun doublon et que la clé primaire est unique Cela signifie donc que les commandes de la table sont propres et qu'il n'y a aucun doublon à l'intérieur Maintenant, examinons notre base de données. Nous avons ici une autre table appelée Archive des commandes. Allons vérifier la table. Tout d'abord, je vais simplement sélectionner les données, les sélectionner dans les archives des commandes. Archive des commandes Sales Tots. Nous allons vérifier les résultats. Et ici, nous pouvons voir que nous avons exactement la même structure que les commandes de table. Maintenant, allons vérifier si la qualité des données est bonne. Alors maintenant, qu'allons-nous faire ? Nous allons utiliser exactement la même requête que précédemment. Mais au lieu d'utiliser les commandes de table, nous allons prendre les archives des commandes. C'est ça. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, en vérifiant les données, vous pouvez constater que nous n'en avons pas partout. Parfois, nous avons deux lignes pour la même clé primaire, ce qui est vraiment mauvais. Nous avons donc ici le numéro de commande 4. Nous avons deux commandes portant le même numéro de commande. De plus, pour ce numéro de commande six, nous en avons trois. Cela signifie que ces employés sont des Dublicds et qu'ils constituent l'essentiel de notre modèle de données Maintenant, que pouvons-nous faire d'autre avec cela pour générer une liste spécifiquement pour le problème de qualité des données où nous avons des doublons Tout ce qui en possède un ne nous intéresse pas. Pour ce faire, nous allons utiliser la sous-requête. Supposons que vous sélectionniez l'étoile à partir de, puis nous pouvons utiliser la première requête comme sous-requête. Et nous allons indiquer dans notre filtre où la clé primaire de vérification est supérieure à un. Cela signifie que je n'ai besoin que des numéros de commande pour lesquels nous avons des doublecates Allons-y et exécutons-le. Maintenant, nous avons une liste avec les clés primaires où se trouve Dubliate Nous avons le numéro de commande quatre, ainsi que le numéro de commande six. Les gars, comme vous pouvez le constater, la fonction de comptage des fenêtres est formidable pour détecter les problèmes de qualité des données tels que les Dubliates. C'est bon, les gars. Ce sont les quatre cas d'utilisation les plus importants du nombre de fonctions de la fenêtre Cal. Dans le premier cas, nous pouvons l'utiliser pour effectuer des analyses globales, ou nous pouvons l'utiliser pour effectuer analyses de catégories, comme nous l'avons fait pour l'analyse du comportement des clients, ou dans un autre cas d'utilisation, nous pouvons l'utiliser pour vérifier les valeurs nulles dans nos données Et dans le dernier cas d'utilisation, nous pouvons l'utiliser pour identifier ou découvrir que le problème de qualité des données se reproduit dans nos Maintenant, allons-y et vérifions la fonction suivante. Nous avons la somme. 223. 4 3 gagner une somme d’argent: C'est bon. Voyons maintenant ce qu' est la fonction somme. C'est très simple. Il va renvoyer la somme de toutes les valeurs de chaque fenêtre. Voyons maintenant comment SQL fonctionne avec cette fonction. Très bien, c'est très simple, et nous utilisons le même exemple simple. Et maintenant, nous aimerions connaître le total des ventes pour chaque produit. Nous pouvons donc définir ainsi la somme des ventes, puisque nous trouvons le total des ventes, puis nous définissons la fenêtre comme suit sur la partition par produits. Comme nous l'avons appris, SQL va commencer diviser nos données en deux fenêtres. Donc une fenêtre pour les casquettes, une autre pour les gants, non ? Maintenant, une fois que Q a défini les fenêtres, il va commencer à agréger les données Donc, la somme des ventes. Cela signifie que, pour la première fenêtre, nous avons les trois ventes, et il ne reste plus qu'à résumer toutes ces valeurs. Nous ajoutons donc 20 plus dix plus cinq, et nous obtiendrons le résultat 35. Dans les sorties, nous arriverons partout. 35. Voilà pour la première fenêtre. Et comme vous pouvez le voir, SQL va agréger les données dans chaque fenêtre séparément. Cela signifie donc que lorsque nous agrégeons les données pour les majuscules, SQL ne vérifie rien avec les gants, elles sont donc complètement séparées Maintenant, nous allons passer à la fenêtre suivante, et ici nous avons deux valeurs et null. Encore une fois, ici, la valeur nulle sera simplement ignorée. Donc, ce que nous allons avoir, nous allons en avoir 30 plus 70, et le total des ventes pour cela sera de 100. Donc, comme vous pouvez le constater, c' est très simple, n'est-ce pas ? 100, 100 et les gars, c'est tout. C'est vraiment simple. Nous n'avons pas ici beaucoup de cas spéciaux comme la fonction de comptage. C'est juste qu'il ignore le zéro dans le calcul, et de plus, comme exigé ici, il n'autorise que les entiers ou disons Nous ne pouvons donc pas énumérer certains car les produits ne sont pas des chiffres, ce sont des caractères. Vous ne pouvez donc utiliser que des nombres pour la fonction de somme. Passons maintenant à quelques tâches et à quelques cas d'utilisation afin de nous entraîner à grande échelle. Trouvez le total des ventes pour toutes les commandes. Comme nous trouverons le total des ventes pour chaque produit. De plus, nous devons fournir certains détails tels que le numéro de commande et les dates de commande. Allons-y, sélectionnons le numéro de commande, les dates de commande. Passons également aux ventes, et maintenant nous devons trouver le total ventes pour toutes les commandes. Cela signifie que nous pouvons utiliser la fonction de fenêtre sum sales et définir que la fenêtre sera vide car nous n' avons pas à diviser les données. C'est le total de ses ventes. Et nous devons sélectionner le tableau, les commandes de vente. Donc ça marche, allons-y et exécutons-le. Ainsi, comme vous pouvez le constater, nous avons obtenu tous les détails dont nous avions besoin, ainsi que le total des ventes, le résumé de toutes ces ventes dans un seul domaine Avec cela, nos analyses globales constituent un chiffre important pour nos rapports. Nous savons combien de ventes nous avons réalisées dans l'ensemble de l'entreprise. Passons maintenant à la tâche suivante. Il indique les ventes totales pour chaque produit. Je pense que tu sais déjà ce que nous allons faire. Somme des ventes, s, nous allons le faire comme ça, partitionner par. Identifiant du produit. Donc, ce sens, nous allons l'appeler ventes par produits. Nous divisons ainsi les données par produit. Alors allons-y et exécutons-le. Comme vous pouvez le constater, nous n'avons pas les informations sur le produit, ajoutons l'identifiant du produit dans la requête afin d'analyser les résultats. Nous pouvons voir d'après les données que le gagnant est le produit ID 101. Comme vous pouvez le constater, nous avons ici les ventes les plus élevées. Si vous le comparez aux autres produits, le plus bas sera le produit ID 105. Comme vous pouvez le constater, nous pouvons utiliser la fonction de fenêtre sum avec la partition by afin de comparer des éléments afin de comparer les produits afin de comprendre les performances, par exemple, des produits. C'est donc vraiment une excellente analyse des performances. Bien, nous allons maintenant passer à un cas d'utilisation très intéressant pour les fonctions d'agrégation, non seulement pour la somme, mais aussi pour les autres, c'est l'analyse comparative OK, alors voyons rapidement quels sont les cas d'utilisation comparatifs. Il va aller comparer la valeur actuelle. Par exemple, disons que nous sommes actuellement au mois de mars et que les ventes sont de 30. Nous allons comparer cette valeur, les ventes actuelles, avec une valeur agrégée. Par exemple, disons le total des ventes à l'aide de la fonction sum. Que s'est-il passé si vous comparez la valeur actuelle au total des ventes, vous faites une comparaison ici ou vous effectuez une analyse à froid, une analyse complète si vous effectuez une analyse à froid, une analyse complète, qui peut nous aider à comprendre l'importance des ventes de ce mois par rapport aux ventes totales. Ou nous pouvons le comparer aux meilleurs mois à la valeur la plus élevée. Par exemple, la valeur la plus élevée est juin, et nous pouvons comparer ce mois aux meilleurs mois de l'année ou au mois le plus bas de l'année. Ou nous pouvons comparer les ventes du mois en cours avec la moyenne afin de comprendre si nous sommes au-dessus des ventes habituelles ou en dessous de la moyenne ? Et il s'agit d' une analyse très importante pour étudier et comprendre les performances des données actuelles. Prenons un exemple pour comprendre le cas d'utilisation. Trouvez la contribution en pourcentage des ventes de chaque produit aux ventes totales. Allons-y et résolvons-le étape par étape. Ce que nous allons faire, c'est sélectionner également le numéro de commande, prenons l'identifiant du produit et les ventes, comme ça, à partir des commandes client. Allons-y et exécutons-le. Comme vous pouvez le voir dans les résultats, nous avons obtenu la première partie de l'équation. Nous avons les soldes, donc rien de tel qu'un fou ici. Nous avons maintenant besoin du chiffre d'affaires total de toutes les données. Qu'est-ce que nous allons faire ? Nous allons avoir la somme des ventes. Et la définition sera vide. Il s'agit du total des ventes. Allons-y et exécutons-le. Nous avons maintenant tout ce qu'il faut pour l'équation. Nous avons les ventes ainsi que le total des ventes, ce qui est suffisant pour déterminer le pourcentage de la contribution. Le calcul pour cela va être très simple. Nous allons diviser les ventes par les ventes totales. C'est vraiment simple. Allons-y et faisons-le. Ce sera le chiffre d'affaires divisé par le total des ventes. Nous allons donc copier toute la fonction de la fenêtre ici, puis nous allons la multiplier par 100. C'est ça. Allons-y et exécutons-le. Maintenant que vous remarquez que c'est dans le résultat, nous avons zéro. Cela est dû au type de données. Alors maintenant, si nous allons dans notre tableau ici sur le côté gauche, vous pouvez voir que les commandes ont le type de données entier. Donc, si vous divisez des entiers, vous n'obtiendrez pas de nombre flottant ou décimal, vous devez changer le type de données Maintenant, ce que nous allons faire, c'est changer le type de données pour l'un d'entre eux, afin que ce soit suffisant pour les ventes ici. Nous allons donc utiliser les déclarations suivantes. Alors, considérez les ventes comme des offres flottantes. Alors c'est tout. Je suis juste en train de convertir le nombre entier en nombres flottants. Voilà, permettez-moi juste de lui donner un nom, donc ce sera un pourcentage du total. Donc ça marche. Allons-y et exécutons. Maintenant, dans le résultat, vous pouvez voir que nous avons maintenant le pourcentage du total ou disons le pourcentage de contribution. Maintenant, ce que nous allons en faire, c'est contourner ces chiffres parce que nous avons beaucoup de décimales Pour ce faire, nous allons utiliser la fonction ronde comme celle-ci. Ensuite, nous allons avoir deux décimales, et allons-y et exécutons-le Comme vous pouvez le constater, c'est vraiment plus facile à lire. Parce que nous n'avons que deux décimales et que nous pouvons constater immédiatement que l'ordre huit est celui qui contribue le plus au total C'est ce que nous appelons une analyse partielle où nous trouvons le pourcentage du total. Il s'agit d'une analyse très courante visant à comprendre la performance de chaque commande par rapport au total. Voici un exemple de la façon dont la fonction de fenêtre nous aide ici à comparer la valeur actuelle avec une valeur agrégée. C'est bon. C'est donc tout pour la somme des fonctions de fenêtre. Ensuite, nous allons parler de la fonction moyenne. 224. 4 4 gagner aggr avg: C'est bon. Voyons maintenant ce qu' est une fonction moyenne comme son nom l'indique. Il va trouver la moyenne des valeurs dans chaque fenêtre. Voyons maintenant comment fonctionne le SQL avec la moyenne. C'est bon. Passons maintenant à notre exemple très simple, et la tâche indique : trouvez les ventes moyennes pour chaque produit. C'est donc très simple. On peut utiliser la moyenne puis y passer, la colonne des ventes, et on définit la fenêtre comme cette partition par produits. Donc, la première chose à faire est de définir la fenêtre, afin qu'elle puisse diviser nos données En deux compartiments, l'un pour les bonnets et l'autre pour les gants. Maintenant, j'espère que tout le monde sait comment calculer la moyenne. Donc, comme vous le savez, il va résumer toutes les valeurs et les diviser par le nombre de lignes. Il va donc résumer 20 plus dix plus cinq et le diviser sur trois lignes, et le résultat sera 11. Nous allons donc l' obtenir pour chaque ligne. Comme vous pouvez le constater, QL a simplement tout ignoré dans la fenêtre suivante. Nous nous concentrons uniquement sur les casquettes. Maintenant, je vais passer à la deuxième fenêtre et commencer à faire les mêmes agrégations. Mais nous avons ici le cas particulier de null. La valeur nulle sera donc ignorée dans les calculs, et nous allons l' avoir comme ça. Ça va dire : «   Tu sais quoi ? 30 plus 70, et nous n'incluons que deux lignes, donc ça va être divisé par deux, et la moyenne sera de 50. Nous allons donc obtenir le résultat 50 pour chaque ligne, et nous ignorons complètement le zéro. Mais il se peut que nous soyons dans un scénario dans lequel vos utilisateurs comprennent une entreprise comme celle-ci. Si nous trouvons un zéro dans les ventes, cela signifie zéro, donc il n'y a pas de ventes, et il s'agit en fait d'un zéro, mais nous le stockons dans la base de données sous la forme d'un zéro. Cela signifie que la moyenne que vous avez fournie n'est pas vraiment correcte. Nous devons diviser par trois. Cela signifie que nous devons d'abord gérer les valeurs nulles avant de faire les agrégations avant de trouver la moyenne Maintenant, nous allons avoir un chapitre entier sur la façon de gérer les valeurs nulles dans squal, quelles sont les différentes fonctions Mais pour l'instant, nous allons nous concentrer sur les fonctions. Maintenant, ce que nous allons faire, nous n' utiliserons pas les ventes telles quelles. Tout d' abord, nous allons gérer les valeurs nulles Cela signifie que nous allons utiliser le alisk sales et le remplacer par des zéros Comme vous pouvez le constater, nous n'utilisons pas immédiatement les ventes, nous les gérons d'abord, puis nous allons trouver la moyenne. Qual va aller ici, et s'il trouve un zéro , il va le remplacer par zéro, et cela aura alors un effet sur notre moyenne ici Ça va être 30 plus sept plus 70, mais maintenant plus zéro. Maintenant, nous avons trois lignes, au lieu de les diviser par deux, on va les diviser par trois, et le résultat total sera comme ça, 33. Cela signifie que nous pouvons avoir dans la sortie 33 pour chaque ligne. Grâce à cela, nous répondons désormais aux attentes de l'entreprise. Si vous avez une valeur nulle, elle peut être traitée comme nulle et le résultat peut être plus précis. Tu vois, non ? C'est très délicat. Si vous effectuez cette analyse et ces agrégations, soyez très prudent avec les valeurs nulles Comprenez-les, comprenez ce qu'ils signifient pour l'entreprise, gérez-les correctement afin d' obtenir des résultats corrects dans votre analyse. Maintenant, revenons en arrière pour pratiquer le SQL, utilisant certaines tâches et certains cas d'utilisation. OK, commençons donc par les bases. Nous avons la tâche suivante. Trouvez le chiffre d'affaires moyen pour toutes les commandes. Car nous trouverons les ventes moyennes pour chaque produit, sans oublier les détails. Maintenant, allons-y et résolvons le problème étape par étape, alors sélectionnez le numéro de commande et la date de commande. Passons également aux ventes. Allons trouver les ventes moyennes. Ce sera une fonction de fenêtre contenant les ventes, comme d'habitude, cette fenêtre sera vide. C'est ce que nous allons appeler les ventes moyennes. Ce tableau sera réservé aux commandes de vente. Donc ça marche, allons-y et exécutons-le. Oh, nous devons tout sélectionner, bien sûr. Comme Equal a fait dans le résultat, nous allons résumer toutes ces valeurs , puis les diviser par dix. Avec cela, nous avons un chiffre d'affaires moyen de 38. Très facile C'est, encore une fois, ce que nous appelons une analyse globale. Passons au suivant, trouvons les ventes moyennes pour chaque produit. Encore une fois, nous allons créer la fonction de fenêtre comme celle-ci, les ventes moyennes, et nous pouvons la diviser par l'identifiant du produit, et nous allons l'appeler ventes moyennes par produits. Et nous allons ajouter l'identifiant du produit dans la requête. Au début, allons-y et exécutons, et nous avons raté quelque chose. C'est la partition en procédant à nouveau à l'exécution. Avec cela, nous disposons des données suivantes. Donc, il faut aller diviser les données. Par exemple, pour ces produits, nous avons ces quatre commandes. Ce qui peut arriver, c' est de résumer les quatre valeurs , puis de les diviser par quatre. C'est pourquoi nous en avons ici 35. en va de même pour les prochaines commandes qui vont le diviser par trois. Le dernier va juste le diviser par un. C'est pourquoi nous en avons 60. Comme vous pouvez le constater, l'agrégation se fait séparément pour chaque fenêtre, ce qui est une très bonne façon de comparer les moyennes entre les différents produits Prenons maintenant un exemple pour apprendre à gérer les valeurs nulles Disons que nous avons la tâche suivante. Trouvez les scores moyens des clients et affichez également des informations supplémentaires telles que le numéro du client et le nom de famille. Allons-y et résolvons ça. Nous ciblons désormais les clients des tables. Sélectionnons-le d'abord. Comme ça. Et maintenant, allons-y et incluons le numéro du client et le nom de famille. Passons également au score. Mais cette fois, nous allons chercher le score moyen. Ce sera donc le score moyen. Et comme nous ne partitionnons pas les données, nous allons laisser la définition comme celle-ci et obtenir le score moyen. Alors, ce set, allons-y et exécutons-le. Maintenant, comme vous pouvez le constater, nous avons le score moyen de 625. Q va résumer les quatre valeurs et les diviser par quatre. Mais ici, nous avons un zéro. Nous devons maintenant comprendre le secteur ou nous demander à ce sujet ce que signifie le zéro dans les scores des clients. Est-ce zéro ou est-ce quelque chose de vide ? Si c'est zéro, alors la moyenne que nous avons est fausse car elle doit être divisée par cinq et non par quatre. Disons que c'est zéro. Cela signifie que nous devons gérer les nuls. Ce que nous allons faire maintenant, nous allons utiliser la fonction, c'est. Égal les gains pour le score et remplace le zéro par zéro. Vous êtes le score du client. Allons-y et exécutons-le. Vous pouvez donc voir s' il y a une valeur, ce sera exactement la même valeur, mais seulement si vous avez une valeur nulle, elle sera remplacée par zéro. Maintenant, corrigeons la moyenne. Je vais juste le faire comme ça. Allons tout copier. Mais maintenant, au lieu d' utiliser le score, nous allons utiliser le score traité avec des valeurs nulles Je vais juste le remplacer comme ça. Ici, sans nuls. Allons-y et exécutons-le. Comme vous pouvez le constater, nous obtenons résultat plus valide à la sortie par rapport au précédent, et ce n'est que dans le cas où le zéro signifie zéro. Comme vous le voyez, faites très attention aux valeurs nulles, surtout si vous faites des agrégations et que vous les gérez correctement avant de faire des agrégations, comme Passons au cas d'espèce, nous avons l' analyse comparative et la tâche consiste trouver toutes les commandes dont les ventes sont supérieures à la moyenne des ventes pour toutes les commandes Cela signifie que nous devons comparer les ventes actuelles avec la valeur agrégée actuelle, c'est-à-dire la moyenne des ventes. Maintenant allons-y et faisons-le étape par étape. Qu'est-ce que nous allons faire ? Nous allons faire une sélection, bien sûr. Le numéro de commande, de quoi avons-nous besoin ? Prenons l'identifiant du produit, et nous avons besoin des ventes actuelles. Ce seront les ventes telles qu'elles sont. C'est tout pour le moment. Donc, à partir des commandes de vente, c'est réglé. Allons-y et exécutons-le. Donc, en vérifiant le résultat, vous pouvez voir que nous avons bien compris la première partie de l'équation. Nous avons les ventes pour chaque commande. Maintenant, nous avons besoin de la deuxième partie. Le chiffre d'affaires moyen pour toutes les commandes. Pour ce faire, nous allons utiliser la fonction de fenêtre des ventes moyennes, et nous allons utiliser plus de. Étant donné que pour toutes les commandes, cela signifie qu'il sera vide. Donnons-lui donc un nom : ventes moyennes. Allons-y donc et exécutons-le. Maintenant, dans le résultat, nous avons obtenu des ventes négatives, donc ça peut être 38 Nous avons maintenant besoin de toutes les commandes supérieures à la moyenne. Comme vous pouvez le constater, par exemple, l'ordre un n'est pas supérieur, mais l'ordre quatre est supérieur à la moyenne. Afin de filtrer les données, nous ne pouvons pas utiliser la fonction fenêtre dans les vêtements à porter. Ce que nous allons faire, malheureusement, c'est utiliser la sous-requête. Ça va être comme ça. Sélectionnez étoile à partir de , puis nous allons définir la condition en dehors de la sous-requête C'est là que les ventes seront supérieures à la moyenne des ventes. C'est ça. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Nous avons reçu toutes les commandes supérieures à la moyenne. Vous pouvez voir que toutes ces ventes sont supérieures à la moyenne. Ce serait bien si nous pouvions faire toutes ces choses dès la première requête. Mais puisque nous ne pouvons pas le faire. Nous devons utiliser les sous-requêtes afin de filtrer les données Par la suite. Cela nous permet de comprendre l'importance de l'analyse comparative. Par exemple, ici, nous trouvons ou évaluons les données, qu'elles soient supérieures ou inférieures à la moyenne, ce qui est très important dans l'analyse commerciale. C'est bon, tout le monde. C'est tout pour la moyenne des fonctions de fenêtre. Ensuite, nous allons parler de deux fonctions très intéressantes, les fonctions min et max. 225. 4 5 win aggr min max: C'est bon, les gars. Alors, que sont les fonctions moyenne et maximale ? Ce sont des fonctions d'analyse très simples, mais néanmoins très puissantes. La moyenne est simplement la fonction qui va renvoyer la valeur minimale ou disons la valeur la plus basse dans une fenêtre, où le maximum est exactement le contraire. Il va trouver la valeur maximale ou la valeur la plus élevée dans une fenêtre. Voyons maintenant comment SQL fonctionne avec ces fonctions. C'est bon. Nous avons donc maintenant les mêmes données, et nous avons deux tâches à accomplir. Tout d'abord, nous devons trouver les joints les plus bas pour chaque produit. Dans le second, côte à côte, nous aimerions trouver les meilleures notes pour chaque produit. Nous allons donc utiliser le Men Max. Et comme vous pouvez le constater, la syntaxe est très simple. Maintenez les joints, puis la cloison se trouvera à côté des produits, et aussi, les mêmes choses, mais avec le maximum. OK. Voyons maintenant comment Qual va exécuter la première requête Comme d'habitude, il va d'abord préparer les données. Il va donc diviser les données en deux fenêtres, l'une pour les casquettes et l' autre pour les gants. Ensuite, il recherchera les ventes les plus faibles dans chaque fenêtre séparément. Donc, pour la première fenêtre, nous avons les valeurs suivantes, 20, dix et cinq. Et bien sûr, la valeur la plus basse sera cinq. C'est pourquoi qual va le trouver ici, et partout dans cette fenêtre, ce sera la valeur cinq Nous avons donc les ventes les plus faibles pour les plafonds de produits. Nous allons maintenant passer à la fenêtre suivante pour les gants et commencer à rechercher les valeurs. Comme vous pouvez le voir, nous avons 30, 70 et zéro. Null sera ignoré, donc Null ne sera pas considéré comme la valeur la plus faible. Donc, je vais trouver les ventes les plus basses avec le 30. Ce sera donc en fait la première ligne de cette fenêtre et la valeur en sortie sera de 30 pour chaque ligne. C'est donc très simple, non ? Passons maintenant à la suivante. Nous avons les mêmes choses, mais en utilisant Max, les données sont donc des partitions. Et pour la première partition, quelle est la valeur la plus élevée ? Ce sera le premier rang, le 20. Alors Esq va le chercher. Et dans le résultat, nous obtiendrons les ventes les plus élevées, 20 pour cette fenêtre. Ensuite, il va accéder à la deuxième fenêtre et rechercher la valeur la plus élevée. Nous avons donc ici deux valeurs, 3070, et ce sera 70, non ? Il va donc le pointer ici. Et dans le résultat, nous arriverons partout. 70. Donc, les gars, c'est très simple, non ? Revenons maintenant à notre scénario de moyenne, selon lequel, dans notre entreprise, les valeurs nulles sont nulles comme des ventes nulles Cela signifie donc que nous devons d'abord gérer les valeurs nulles et les remplacer par zéro, puis nous allons rechercher la valeur Alors, que va-t-il se passer ? Nous allons remplacer les nuls par des zéros. Au maximum, rien ne va changer. La valeur la plus élevée sera 70, et nous allons obtenir le même résultat. Mais pour le moment, nous avons maintenant la nouvelle valeur la plus basse. Ce n'est donc plus le 30. C'est en fait le zéro. Donc q peut aller ici et remplacer les 30 par des nuls. Nulls représente le chiffre le plus bas des ventes pour le produit : les gants. Encore une fois, les gars, les valeurs nulles sont très délicates et ces fonctions sont vraiment sensibles aux valeurs nulles Comprenez ce que signifient les valeurs nulles et manipulez-les correctement afin d'obtenir des résultats corrects dans le résultat Cela dit, revenons à quel pour avoir quelques tâches et cas d'utilisation afin de pratiquer le qual Très bien, tout le monde, commençons par les éléments de base. Trouvez les ventes les plus élevées et les plus faibles de toutes les commandes, et nous trouverons les ventes les plus élevées et les plus faibles pour chaque produit, et nous devons fournir des informations supplémentaires. Alors allons-y et résolvons le numéro de commande, ou le dernier. Et prenons également l'identifiant du produit. Trouvons maintenant les ventes les plus élevées de toutes les commandes. Ce sera la fonction maximale pour les ventes et la fonction fenêtre sera vente vide de toutes les commandes. Vous êtes donc celui qui vend le plus. C'est parti pour les ventes les plus faibles de toutes les commandes. Je vais être exactement le contraire de la fonction principale des ventes. Ensuite, nous avons les ventes les plus faibles. Je vais donc simplement en faire un capital plus important. Il y a donc une fuite sur la table. Commandes de vente. Je pense que ça suffit. Passons également aux ventes, en fait. C'est bon. Alors maintenant allons-y et excusons-le. Maintenant, c'est très simple, non ? Il s'agit de l'ensemble des ventes. Quelles sont les ventes les plus élevées ? Nous avons les 90 de l'ordre huit. Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant les ventes les plus élevées, les 90, et les ventes sont les dix, la première commande étant la plus faible. C'est très simple. Maintenant, nous allons répéter les mêmes choses pour les produits. Nous devons donc partitionner les données en fonction de l'identifiant du produit. Ce que je vais faire, c'est juste me contenter de copier des trucs basés sur des copies. La première sera la partition. L'identifiant du produit. Donc, les ventes les plus élevées par produits. Et le prochain sera le même que le copier-coller par les produits. Donc ça marche. Allons-y et exécutons-le. Encore une fois. Les données seront partitionnées et divisées par le produit Alors, pour la première fenêtre, quelles sont les ventes les plus élevées ? Ce sera le 90, et les ventes les plus faibles seront les dix. C'est donc exactement comme dans l'ensemble. Passons maintenant à la deuxième fenêtre. Nous pouvons constater que les ventes les plus basses ou les plus élevées sont les 60, les premières, et les plus basses cette fois, 15. Et c'est formidable pour que The que puisse exécuter chacune de ces fonctions séparément pour chaque fenêtre. Passons donc à la dernière fenêtre. Il est 41 ans. Les ventes sont donc de 60, et nous n'avons qu'une seule rangée. Ce seront donc les ventes les plus élevées et les plus faibles. Ainsi, comme vous pouvez le constater, nous pouvons définir une gamme pour chaque produit, et la gamme est différente d'un produit à l'autre. Par exemple, pour ce produit 101, la plage va de dix à 90. Mais pour le deuxième produit, nous l'avons 15-60 OK, les gars, passons au suivant, qui est l'une de mes préférées dans la fonction de fenêtre où nous filtrons les données à l' aide des fonctions minimax Passons à la tâche suivante. Il est dit de montrer les employés qui ont les salaires les plus élevés. Cela semble très simple, mais nous pouvons utiliser l'aide des fonctions de fenêtre pour le résoudre. Nous travaillons donc maintenant avec les employés de la table. Il ne reste plus qu'à sélectionner les données. Sélectionnez parmi les ventes. Employés. Cela définit. Allons-y et exécutons-le. Nous avons maintenant cinq employés et nous avons ces différents salaires. Allons trouver le salaire le plus élevé. Salaire maximum. Utilisons la fonction de fenêtre, mais nous ne partitionnons pas du tout les données. Donc ça va être comme ça. Le salaire le plus élevé. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, en vérifiant les résultats, nous avons obtenu une nouvelle colonne intitulée « salaire le plus élevé », dans se trouvent les 90 000 dollars. Si vous cochez ces cinq salaires, vous pouvez voir que le salaire le plus élevé vient de l'employé, Michael. Mais la tâche n' est toujours pas résolue, nous devons montrer uniquement les employés qui ont les séries les plus élevées. Nous devons d'une manière ou d'une autre filtrer les données et n'afficher que cet employé. Pour ce faire, nous devons utiliser les sous-requêtes car nous ne pouvons pas utiliser la fonction window dans la clause ware. Ce que nous allons faire, sélectionner une étoile, puis notre première requête sera la requête interne. Nous avons donc la condition suivante. Ce sera le salaire qui devrait être égal au salaire le plus élevé. C'est donc très simple. Nous comparons donc les salaires aux salaires les plus élevés S'il y a correspondance, les données seront présentées. Alors allons-y et exécutons-le. Et c'est tout, comme vous pouvez le constater, nous avons trouvé l'employé avec le salaire le plus élevé. Mais s'il s'agit de plusieurs employés ayant le même salaire de 90 000 dollars, nous allons bien sûr en tenir compte dans leurs résultats. Je pense que Michael va avoir besoin d'un nouvel emploi, non ? C'est le pire. Il s'agit donc d'un autre cas d'utilisation des fonctions de fenêtre Min max. C'est bon. Passons maintenant au cas d'utilisation de l'analyse comparative, où nous voulons comparer les ventes actuelles avec la valeur la plus élevée et la plus faible. Nous avons donc la tâche suivante. Il dit : trouvez l'écart de chaque vente par rapport au montant des ventes minimum et maximum. Donc, comme vous pouvez le constater, ce sont nos ventes, les plus élevées et les plus faibles. Il ne nous reste plus qu'à soustraire les données les unes des autres pour obtenir l'écart. C'est donc très simple. Déterminons le premier écart, où nous allons aller et soustraire les ventes Avec la valeur la plus faible. Donc ça va être comme ça. Maintenant, ce que nous faisons ici, soustraire les ventes des ventes les plus faibles de tous les records Nous allons donc vous appeler « déviation de moi ». Allons-y et exécutons-le. Nous pouvons maintenant voir à partir de ces valeurs quelle est la distance entre la valeur actuelle et l'extrême. L'extrême est ici la valeur la plus basse. C'est donc un excellent moyen d' analyser les extrêmes de vos données Maintenant que nous sommes proches de l'extrême, la valeur va être faible. Donc, comme vous pouvez le voir ici, nous avons un zéro. C'est le niveau le plus bas parce que c'est exactement l'extrême. En fait, c'est notre valeur. Alors les dix. Le suivant est un peu éloigné de l'extrême, qui est de 15, donc nous l'avons ici sous la forme d'un cinq. Ce n'est pas loin de notre valeur extrême. Et puis si vous vérifiez cette valeur ici, nous l'avons 80. La distance est très éloignée de notre valeur extrême, les ventes les plus basses. C'est une très bonne analyse pour analyser et évaluer les ventes de vos données. Maintenant, bien sûr, nous pouvons évaluer nos données avec un autre extrême, les ventes les plus élevées. Pour ce faire, nous allons d'abord dire : faisons le maximum, désolé, ventes les plus élevées et soustrayons des ventes Tu es la déviation. À partir du maximum Allons-y et exécutons-le. Maintenant que nous pouvons voir dans le résultat, nous allons obtenir exactement les distances opposées. L'ordre numéro un est le plus éloigné de l'extrême. Comme vous pouvez le voir, nous avons une valeur de 80 et l'ordre huit est identique, c'est pourquoi nous avons une distance de zéro. Maintenant, nous pouvons également voir très rapidement quels points de données sont les plus proches de l' extrême par rapport aux ventes les plus élevées. Comme vous pouvez le voir, les gars utilisent les fonctions de fenêtre Mean et Max, sont très puissantes pour comprendre et évaluer vos points de données à l'extrême. 226. 4 6 gagnez à rouler agressivement: C'est bon, pour toujours. Nous pouvons donc maintenant nous concentrer sur un cas d'utilisation très important. L'un des cas d'utilisation les plus connus de ces agrégations consiste effectuer le total cumulé et le total continu Ces deux concepts sont très importants pour cette analyse et pour la production de rapports que vous devez connaître. Le principal cas d'utilisation ces deux concepts est le suivi. Par exemple, nous pouvons suivre les ventes totales actuelles rapport aux ventes cibles de notre entreprise, et c'est également une excellente façon de faire analyse historique des tendances. OK, maintenant la question est quel est le total cumulé et cumulé ? Ils sont fondamentalement très similaires. Ils vont aller agréger une séquence de membres. L'agrégation sera mise à jour chaque fois que nous ajouterons un nouveau membre à la séquence. Une séquence peut être similaire à une séquence temporelle. C'est pourquoi nous appelons ce type d'analyse au fil du temps. La question qui se pose maintenant est la suivante : quelle est la différence entre le total cumulé et le total cumulé ? Le total cumulé peut être agrégé depuis le début jusqu'au point de données actuel, sans perdre d'anciennes données. En revanche, dans le total mobile, nous allons nous concentrer sur une fenêtre temporelle spécifique, comme les 30 derniers jours ou les deux derniers mois. Et chaque fois que nous ajoutons un nouveau membre ou un nouveau point de données à la fenêtre, nous supprimons le point de données le plus ancien de la fenêtre. Et avec cela, nous allons avoir l'effet de faire rouler ou, disons, de déplacer la fenêtre. OK, je comprends parfaitement si cela peut être compliqué. Maintenant, prenons un exemple très simple pour comprendre ce concept, et aussi comment nous pouvons résoudre en utilisant qual. C'est bon, les gars. Nous avons donc maintenant un exemple très simple. Nous avons les mois et les soldes, et nous les avons deux fois parce que je veux vous montrer côte à côte comment Squal fonctionne avec le total cumulé et le total cumulé Alors maintenant, quelle est la tâche à accomplir sur le côté gauche ? Nous voulons connaître le total cumulé des ventes pour chaque mois. Et sur le côté droit, nous aimerions trouver le total cumulé des ventes sur trois mois pour chaque mois. Ils semblent très similaires, mais sur le côté droit, nous n'avons que des fenêtres fixes. Maintenant, comment pouvons-nous résoudre ce problème en utilisant SQL ? Sur le côté gauche, nous pouvons utiliser la somme des ventes Nous voulons donc agréger toutes les ventes à l'aide de la fonction somme, et la définition de la fenêtre sera similaire à cet ordre par mois. Bien sûr, vous pouvez faire n'importe quoi comme vous pouvez avoir ici une moyenne, et si vous utilisez une moyenne avec ordre par, vous obtiendrez la moyenne le maximum de course ou le nombre de courses, etc. Cela signifie que si vous mélangez une fonction d'agrégation avec un ordre par, vous générerez un effet sur le total cumulé. Maintenant, sur le côté droit, nous pouvons avoir les mêmes choses. Nous pouvons avoir une fonction agrégée avec la commande par, somme des commandes par mois. Jusqu'à présent, nous avons tout comme le côté gauche à droite. Mais maintenant, vous vous demandez peut-être pourquoi cela va générer cet effet, le total cumulé ? Nous n'avons pas correctement spécifié des choses insensées. Tout dépend de la définition de la clause cadre. Alors maintenant, vous souvenez-vous que si vous utilisez une clause order by et que vous ne spécifiez pas de clause de cadre, vous serez masquée ou disons une clause de cadre par défaut, et cela ressemblera à ceci, une rose entre la ligne précédente et la ligne actuelle illimitées Et quelle était la définition du total cumulé ? Il va agréger toutes les données depuis le tout début. Eh bien, la procédure illimitée jusqu'à la position actuelle, le rang actuel sans perdre de membres impairs Cela signifie donc que la définition du total cumulé sera la définition exacte de la clause de cadre par défaut. C'est pourquoi égalisez go to go et générez l'effet du total cumulé. Passons maintenant au côté droit, le total cumulé. Là encore, nous avons raison sur les mêmes points. Nous allons agréger les données à l'aide de la fonction SM, et nous allons stocker les données par mois. Ainsi, nous générons également l'effet d'un total cumulé. Donc, chaque fois que vous utilisez order by avec agrégation Maintenant, dans le total cumulé, nous voulons toujours spécifier un cadre. Ici, dans cet exemple, trois mois. Cela signifie que si nous avons un nouveau mois, nous ne voulons pas inclure les derniers mois. Nous voulons que la fenêtre soit toujours fixe. Maintenant, pour avoir cet effet de fenêtre fixe, nous devons redéfinir la clause frame Parce que si vous le laissez par défaut, comme le total cumulé, le cadre continuera de s'étendre. Vous verrez cet effet dans l'exemple. Maintenant, nous avons défini comme ceci. Lignes situées entre deux lignes précédentes et actuelles. Le nombre total de lignes qui seront incluses dans chaque fenêtre, sera de trois mois maximum . Alors maintenant, je sais tu pourrais dire exactement ce dont tu parles. Tu n'as rien reçu. C'est tout à fait normal. Vous ne le comprendrez qu'à l'aide d'un exemple. Donc, pour ce faire, commençons par le côté gauche. Donc, d'abord, Qu va trier les données, sorte que tout soit trié du plus petit mois au mois le plus élevé. Donc, de janvier à juillet, tout va bien. Et maintenant, nous allons commencer à travailler avec le cadre. Le cadre indique donc un précédent illimité. Cela va donc être statique. Cela indiquera toujours le mois de janvier. Il s'agit de la procédure illimitée, la première ligne du jeu de données Et maintenant, bien sûr, nous partons du haut vers le bas. La ligne actuelle indiquera également le mois de janvier. Donc, le cadre va ressembler à ceci. Il ne s'agira que d'une rangée, et la vente totale de cette rangée sera de 20. C'est pourquoi nous pouvons avoir dans la sortie 20. Passons maintenant à la droite, la ligne actuelle sera janvier, et que se passera-t-il entre les deux ? Nous ne l'avons pas encore, donc il va peut-être pointer quelque part ici, avant la table. Encore une fois, quel est le cadre ? Ce sera aussi le cas, une rangée. Donc, dans la sortie, nous obtiendrons exactement le même résultat 20. Jusqu'à présent, il n'y a aucune différence entre le total cumulé et le total cumulé. Mais passons maintenant à la rangée suivante, à ce qui peut arriver à notre cadre. Cela va aller et se prolonger correctement, donc nous allons avoir maintenant deux mois dans ce cadre. Et quel est le total des ventes ici, ça va être de 30. Nous avons ajouté un nouveau membre. Vous pouvez le calculer comme suit, soit calculer toutes les cellules du cadre, soit dire qu'il s'agit la valeur agrégée précédente plus le nouveau membre. Le précédent a 20 ans, le nouveau membre a dix ans, nous en aurons 30. Les deux sont corrects. Passons maintenant au côté droit. Ce qui va se passer, nous le serons également en février. Le tube précédent pointe toujours quelque part à l'extérieur. Et voilà, la fenêtre va s' étendre comme ça. Nous avons deux mois. Et la même agrégation va se produire. avons donc 30. Jusqu'à présent, rien de fou, non ? Passons au mois de mars prochain. Le cadre va être étendu. Il nous reste donc trois mois. Et l'agrégation sera soit ici, soit 60, soit 30 plus 30, nous obtiendrons le total cumulé de 60. Et maintenant, sur le côté droit, ce qui va se passer, aussi le mois de mars, et cette fois, les deux précédents indiqueront le mois de janvier. Et c'est la première fois que nous obtenons le cadre fixe complet, n'est-ce pas ? Nous avons donc ici trois mois dans ce cadre. Alors, quel en sera le total ? Ça va être 60. OK, alors maintenant vous dites que nous obtenons toujours le même résultat, donc il n'y a aucune différence. Je vais vous dire d'attendre. Ce sera le prochain. Donc, à l'approche du mois d'avril, cela a pour effet d'étendre le délai à quatre mois, car nous commençons toujours du premier mois au mois en cours sans exclure aucun membre. Alors, quel en est le total ? Il va faire 65 ans. Désolée ? Maintenant, sur le bon côté, ce qui va se passer, c'est d'ajouter un nouveau membre, le April. Mais nous sommes au maximum des côtés de la fenêtre. Nous n'en avons que trois, et c'est parce que les deux précédents vont également changer ici. La limite sera donc de février à avril. Et c'est avec cela que nous abandonnons le mois de janvier. Et maintenant, vous pouvez voir l'effet. Il est coulissant. roule ou se déplace de haut en bas. Et c'est parce que les limites changent également. Vous pouvez donc voir maintenant l' effet du total cumulé. Le membre le plus récent sera ajouté, le membre le plus âgé sera éliminé. Nous ne sommes autorisés à avoir que trois muscles. Alors, quel en est le total ? Il va y en avoir 45. Donc, cette fois, nous n' agrégeons pas cette valeur, le 60, avec les cinq Nous agrégeons les valeurs dans la fenêtre. Alors maintenant, continuons. Maintenant, nous sommes au mois de juin Ce qui peut arriver sur le côté, le cadre va s'agrandir. Et avec cela, nous obtiendrons le résultat de 135. Le cadre est donc de plus en plus grand. Mais sur le côté droit, il y aura un cadre fixe. Nous ne faisons donc que glisser, déplacer et rouler. Donc, avec cela, nous ajoutons un nouveau membre. Un autre membre quitte le plus vieux, et le total ici sera de 105. Et maintenant, nous allons passer au dernier rang. Nous aurons tout pour le total. L'ensemble de données va donc être agrégé. C'est donc le maximum que nous allons obtenir. Il y en aura environ 175. Mais sur le côté droit, cela va simplement continuer à changer jusqu'à ce que nous atteignions le dernier enregistrement, la fenêtre, le cadre, qui vont également changer comme ça. Le total de ce montant sera donc de 105. OK, les gars. Vous voyez, c'est très simple. Le total cumulé est toujours pris en compte, depuis la position de départ jusqu'à la ligne en cours, sans perdre aucun membre. Les totaux progressifs suppriment toujours le membre le plus âgé afin d'ajouter quelque chose de nouveau, et la fenêtre ne cesse de changer Le total cumulé est donc très bon pour effectuer un suivi, comme par exemple le suivi du budget. Ou nous vérifions, par exemple, les ventes totales actuelles avec un objectif ou quelque chose comme ça. Nous prenons donc toujours en compte l'ensemble des ensembles de données. Mais avec le total cumulé, nous effectuons toujours ici des analyses ciblées. Nous sommes toujours intéressés par le délai de trois mois. Ils peuvent donc être très similaires, mais leur champ d'analyse est complètement différent. Mais tous deux font des agrégations au fil du temps, ce qui peut nous aider à effectuer des analyses au fil du temps, exemple en vérifiant si notre activité croît au fil du temps ou diminue Donc, comme vous pouvez le constater, en utilisant des SQL très simples, en utilisant les fonctions de fenêtre, nous pouvons faire une très bonne analyse de nos données Ce personnel joue donc un rôle fondamental dans l'analyse des données ou dans la production de rapports pour notre entreprise. Les fonctions de fenêtre sont donc très puissantes pour l'analyse des données. 227. 4 7 gagnez l’agressivité: OK. Nous avons maintenant la tâche suivante, calculer la moyenne mobile des ventes de chaque produit au fil du temps. Nous avons donc maintenant ici ce qu'on appelle la moyenne mobile. Il est très similaire au total cumulé. Dans le total cumulé, nous avons utilisé le nombre et le SM, etc. Mais ici, nous allons utiliser la fonction average. Et au lieu de l'appeler moyenne courante, nous l'appelons moyenne mobile. Alors allons-y et résolvons la tâche. Commençons toujours par sélectionner les éléments habituels. Nous allons donc obtenir le numéro de commande. Trouvons l'identifiant du produit. Et je dirais que comme c'est dépassé, je vais également obtenir la date de commande. Et le dernier, les ventes de tables. Commandes. Cela dit, allons-y et exécutons-le. Nous avons donc maintenant reçu nos dix commandes avec les produits, date de commande et les ventes. Commençons par créer notre fonction de fenêtre étape par étape. De quelle fonction avons-nous besoin ? Nous avons besoin de la moyenne. C' est le plus simple. Il indique la moyenne mobile, ce qui signifie que nous avons besoin des ventes. Ce sera donc la moyenne des ventes. Allons-y et définissons la fenêtre. Alors maintenant, devons-nous diviser les données, partitionner les données ? Eh bien, oui, c'est indiqué pour chaque produit. Cela signifie que nous allons utiliser la partition par clause par les produits. pièce d'identité. Alors maintenant, je dirais que c'est tout pour la première étape, moyenne par produit. Alors allons-y et exécutons-le. Alors maintenant, si vous regardez le résultat, vous pouvez voir que nous avons obtenu nos fenêtres. Donc, le premier pour le produit 101 et la moyenne totale des ventes sera de 35. Nous avons donc une valeur agrégée pour chaque fenêtre, la même chose pour le produit suivant. Et pour le suivant et ainsi de suite. Nous n'avons donc aucune progression au fil du temps ou quelque chose comme la moyenne mobile ou cette période, n'est-ce pas ? Nous n'avons pas cet effet. Nous n'avons qu'une moyenne pour chaque fenêtre. Maintenant, pour avoir l' effet de la moyenne mobile, ce sera comme le total cumulé. Nous devons utiliser la fonction d' agrégation même temps que la commande par. Donc je vais juste le figurer dans la nouvelle colonne. Je vais juste tout copier comme ici. Et maintenant, nous allons passer commande avant. OK. Et comme c'est au fil du temps, nous allons utiliser les dates de commande, et nous allons les utiliser comme des dates croissantes parce que c'est au fil du temps, au fil du temps, commencez toujours par dates les plus anciennes et doublez par les dernières Donc du plus bas au plus haut. Nous allons laisser les choses comme ça. Appelons cela une moyenne mobile. Alors maintenant, exécutons-le et nous avons obtenu un caméo supplémentaire à cause de la base de copie Exécutons-le donc à nouveau. C'est bon. Maintenant, nous allons vérifier les résultats. Passons à la première fenêtre, et vous pouvez voir que nous avons, sur la moyenne mobile, des progrès similaires. Cela commence donc par dix, 15, 14, 35. Il y a donc une moyenne mobile. Nous n'avons pas un seul nombre solide pour la moyenne, nous avons des valeurs différentes. Alors maintenant, comment QL va-t-il résoudre ce problème ? C'est vraiment simple. Cela va commencer ligne par ligne. Alors, au premier rang, quelle est la moyenne de dix ? Il va y en avoir dix. Passons ensuite à la suivante. Ce sera dix plus 20, divisé par deux, vous obtiendrez 15. Passons maintenant à la troisième. Bien que trois valeurs soient résumées, divisées par trois, vous obtiendrez 40. Passons maintenant à la dernière ligne de la fenêtre, elle va résumer toutes ces quatre valeurs divisées par quatre, et vous obtiendrez 35, et c'est exactement la même valeur dans la colonne précédente Vous avez ici, la moyenne par produits. Nous n' avons pas de date limite de commande. Tu en as obtenu 35 aussi, exactement comme au dernier rang. C'est parce que nous avons le même calcul. Il résume ces quatre valeurs en les divisant par quatre Mais maintenant, la prochaine valeur est intéressante. Comme vous pouvez le voir, la valeur suivante provient d'une autre fenêtre. Vous voyez ici, nous en avons 15 pour le produit 102, mais la moyenne sera également de 15. Squale ne prend donc pas en compte les anciennes valeurs de l'autre fenêtre. Donc, une échelle va calculer chaque fenêtre séparément. Encore une fois, c'est la première valeur de cette fenêtre, 15, la moyenne 15, puis les mêmes choses, n'est-ce pas ? Résumer ces valeurs en les divisant par deux et ainsi de suite. C'est ce que nous appelons dans l'analyse des données ce dernier champ ici, nous l'appelons une moyenne mobile, et vous pouvez l' implémenter très simplement en utilisant une fonction de moyenne associée à la commande order by. Bien, passons à la tâche suivante, calculer la moyenne mobile des ventes de chaque produit au fil du temps, incluant uniquement la commande suivante Donc, comme vous pouvez le constater, la première partie que nous avons déjà faite est correcte, nous avons la moyenne mobile divisée par partition par pour les produits. Mais ici, nous avons plus de spécifications. Ça dit, y compris uniquement la prochaine commande. Cela signifie que nous parlons de la commande en cours et de la prochaine commande. Nous avons donc ici un cadre fixe ou une fenêtre fixe. Nous n'avons donc pas besoin de la moyenne complète de la fenêtre. Nous n'avons besoin que de deux commandes au maximum pour chaque calcul. Donc, pour ce faire, nous pouvons avoir notre clause de cadre personnalisée dans notre fonction de fenêtre. Cela signifie que nous ne pouvons pas le laisser par défaut. Il faut le préciser. Alors allons-y et faisons-le. Je vais simplement copier l'ancienne définition de la fenêtre car nous avons exactement ce qu'il faut. Nous avons donc les ventes moyennes sur une partition par numéro de produit, commande par date. Il s'agit donc de la première partie. Alors maintenant, nous aimerions avoir cette fenêtre fixe. Nous allons donc maintenant définir notre cadre de clôture. Je vais juste faire un petit zoom arrière. Il va y avoir des rangées entre les deux. Nous avons donc maintenant les limites du cadre. Ça dit, y compris la prochaine commande. Nous allons donc utiliser ce qui suit. La première limite sera donc la ligne actuelle. Et comme il s'agit de la prochaine commande, il en sera une, suivante. C'est donc notre cadre, y compris uniquement la prochaine commande, et nous l'avons comme ça. Un suivant. Appelons cela une moyenne mobile. Alors c'est tout. Allons-y et exécutons. Alors maintenant, allons-y et vérifions le résultat. Vous pouvez voir que la moyenne mobile a valeurs complètement différentes de celles de la moyenne mobile. Alors allons-y et comprenons pourquoi. Vous pouvez le faire ligne par ligne. Prenons la première ligne ici, donc les cellules ici sont au nombre de dix. Et la moyenne mobile est de 15, pourquoi ? Parce que dans le calcul, nous prenons en compte la valeur suivante. Donc dix plus 20/2, vous en aurez 15. Cela signifie que le qual a défini le cadre comme ceci. Ces deux lignes sont utilisées pour ce calcul pour la première ligne. Passons maintenant à la deuxième ligne, qui inclura également la troisième, la suivante Mais comme la fenêtre ne contient que deux commandes, la première ligne sera supprimée. La prochaine image sera comme ça. Comme vous pouvez le voir, ce sera 20 plus 19/2, vous en aurez 55 Nous pouvons constater l'effet de la moyenne mobile. Maintenant, pour le prochain, ce sera exactement pareil. Nous sommes au troisième rang. Il va inclure le suivant, et nous allons obtenir la même valeur parce que 19 plus 20 divisent par deux, vous obtiendrez 55. Maintenant, pour ce qui est de la dernière ligne de la fenêtre, elle ne prendra pas en compte la valeur suivante car elle se trouve en dehors de la fenêtre. Ça va être 20, et ça va rester aussi, 20. C'est ça. C'est bon, les gars. Grâce à cela, nous avons découvert la moyenne mobile, la moyenne mobile et ces concepts étonnants utilisant la fonction de fenêtre. Bien, nous pouvons maintenant avoir un aperçu rapide des différents cas d'utilisation des fonctions d'agrégation et de la façon dont la définition de la fenêtre va modifier l' ensemble du cas d'utilisation Alors maintenant, le premier cas d'utilisation consiste à trouver le total global. Et ici, si vous ne définissez rien dans la fenêtre, si vous la laissez vide, ce qui peut arriver, c'est que vous faites ici des analyses globales. Vous allez donc agréger l'ensemble des ensembles de données, puis fournir cette agrégation pour chaque ligne. C'est ce qui s'est passé. Si vous le laissez vide, vous ne définissez rien. Vous agrégez l'ensemble des ensembles de données. Passons maintenant à l'étape suivante, nous pouvons effectuer une analyse appelée groupes de paires totaux. Donc, ce que vous allez faire, nous allons ajouter une partition by à la définition de la fenêtre. Donc en ajoutant, par exemple, ici, une partition par produits, que peut-il se passer ? Les données seront divisées en deux catégories ou deux groupes, et l'agrégation sera effectuée séparément pour chaque fenêtre. C'est, bien sûr, une excellente analyse pour comparer différents produits, comme ici, les capsules et les clous de girofle. C'est donc utile pour comparer les catégories. Vous pouvez effectuer cette analyse total des groupes de paires si vous utilisez la partition par. Maintenant, si vous utilisez la commande par, vous allez atterrir dans le troisième cas d'utilisation. Comme nous l'avons appris, nous allons faire un total cumulé. Comme vous pouvez le voir dans le résultat, nous créons une valeur collective pour les ventes, ce qui peut nous aider à effectuer une analyse des progrès au fil du temps afin comprendre les performances de notre entreprise Passons maintenant au dernier cas d'utilisation, la phase finale de la fonction de fenêtre avec l'agrégation. Vous avez ici la fonction d'agrégation ainsi que la commande par fenêtre fixe personnalisée. Bien entendu, nous pouvons l'utiliser pour nous aider à progresser au fil du temps dans une fenêtre fixe spécifique. Bien entendu, vous pouvez utiliser ces cas d'utilisation. Vous obtiendrez le même effet si vous utilisez les autres fonctions, pas seulement la somme, vous pouvez utiliser le maximum du nombre moyen, donc toutes les fonctions d'agrégation Les gars, comme vous pouvez le constater, l'échelle des fonctions de fenêtre est très importante pour effectuer des analyses de données. En modifiant simplement la partie de la fenêtre, vous générez un tout nouveau cas d'utilisation pour l'analyse des données. 228. 4 8 gagner résumé: C'est bon. Nous pouvons maintenant avoir un aperçu rapide des différents cas d'utilisation fonctions d'agrégation et de la façon dont la définition de la fenêtre va modifier l' ensemble du cas d'utilisation. Alors maintenant, le premier cas d'utilisation consiste à trouver le total global. Et ici, si vous ne définissez rien dans la fenêtre, si vous la laissez vide, ce qui peut arriver, c'est que vous faites ici des analyses globales. Vous allez donc agréger l'ensemble des ensembles de données, puis fournir cette agrégation pour chaque ligne. C'est ce qui arrive si vous le laissez vide, vous ne définissez rien. Vous agrégez l'ensemble des ensembles de données. Passons maintenant à l'étape suivante, nous pouvons effectuer une analyse appelée groupes de paires totaux. Donc, ce que nous allons faire, c'est ajouter une partition by à la définition de la fenêtre. Ainsi, en ajoutant, par exemple, ici, une partition par produits, ce qui peut arriver, les données vont être divisées en deux catégories ou deux groupes, et l'agrégation va se faire pour chaque fenêtre séparément. C'est, bien entendu, une excellente analyse pour comparer différents produits, comme ici, les casquettes et les gants. C'est donc utile pour comparer les catégories. Vous pouvez donc effectuer cette analyse total des groupes de paires si vous utilisez la partition par. Maintenant, si vous utilisez la commande par, vous allez atterrir dans le troisième cas d'utilisation. Comme nous l'avons appris, nous allons faire un total cumulé. Ainsi, comme vous pouvez le voir ici dans le résultat, nous construisons une valeur cumulative pour les ventes Cela peut nous aider à effectuer des analyses de progrès au fil du temps afin de comprendre les performances de notre entreprise. Passons maintenant au dernier cas d'utilisation, la phase finale de la fonction de fenêtre avec l'agrégation. Vous avez ici la fonction d'agrégation ainsi que la commande par fenêtre fixe personnalisée. Bien entendu, nous pouvons l'utiliser pour nous aider à progresser au fil du temps dans une fenêtre fixe spécifique. Bien entendu, vous pouvez utiliser ces cas d'utilisation. Vous obtiendrez le même effet si vous utilisez les autres fonctions, pas seulement la somme, vous pouvez utiliser le maximum du nombre moyen, donc toutes les fonctions d'agrégation Donc, comme vous pouvez le constater, l'échelle de fonctionnement de la fenêtre est très importante pour effectuer des analyses de données. En modifiant simplement la partie de la fenêtre, vous générez un tout nouveau cas d'utilisation pour l'analyse des données. C'est bon, mes amis. Faisons maintenant un bref récapitulatif des fonctions d'agrégation de fenêtres Donc, ce qu'ils font, ils vont agréger un ensemble de valeurs et renvoyer une seule valeur agrégée pour chaque ligne. C'est donc très similaire au retour sur investissement. Mais ici, nous ne perdons pas les détails. Passons maintenant au point suivant, quelles sont les règles de syntaxe ? ce qui concerne les expressions, ils attendent tous un nombre dans l'expression. Vous devez donc transmettre un nombre tel que les ventes ou un entier. Mais uniquement pour le décompte, vous pouvez utiliser n'importe quel type de données. Les fonctions d'agrégation sont très simples. Tout est optionnel dans la définition de la clause over ou dans la définition de la fenêtre. Vous pouvez donc utiliser la partition par ou par cadres ou non ou simplement laisser tout vide. Tout est optionnel. Comme nous l'avons appris, nous avons de nombreux cas d'utilisation pour les fonctions d' agrégation, et elles sont vraiment géniales pour l'analyse. Donc, dans le premier cas, le plus simple, vous pouvez effectuer une analyse globale laissant la fonction de fenêtre vide, afin d'obtenir un gros chiffre sur votre entreprise. Et dans le cas d'utilisation suivant, nous pouvons effectuer des analyses complètes en groupes nus. Comme nous l'avons appris, nous pouvons utiliser la partition par pour comparer les catégories entre elles, par exemple en comparant les produits ou les clients, etc. Passons à la suivante, nous pouvons effectuer une analyse partielle ou complète. Nous pouvons comparer les performances de chaque point de données avec l'ensemble. Ainsi, vous pouvez, par exemple, comparer les sceaux au total des ventes de la fenêtre ou à tous les ensembles de données. Et nous avons de nombreuses analyses comparatives. Nous pouvons comparer la valeur actuelle à la moyenne ou nous pouvons les comparer à l'extrême, entre les joints les plus élevés et les joints les plus bas, et ainsi de suite. Autre cas d'utilisation, nous pouvons identifier les problèmes de qualité des données dans nos données. Nous pouvons par exemple identifier les kits doubles à l'aide de la fonction de comptage. Passons au cas d'utilisation suivant, nous avons la détection des valeurs aberrantes Nous pouvons découvrir quels points de données sont supérieurs la moyenne et inférieurs à la moyenne, etc. Ensuite, le suivant, nous avons le total cumulé. Comme nous l'avons appris, il s'agit d'un excellent outil pour suivre les progrès ou les performances de notre entreprise au fil du temps. Ou, si vous voulez être plus précis, vous pouvez utiliser le total cumulé pour avoir une fenêtre spécifique et ne suivre cette fenêtre trois mois ou quelque chose comme ça. Et dernier cas d'utilisation, nous pouvons calculer la moyenne mobile de nos données. Il est donc vraiment étonnant de constater à quel point les fonctions d'ordre par et d'agrégation peuvent vous ouvrir la voie à des analyseurs exceptionnels ou avancés Donc, comme vous pouvez le constater, nous avons de nombreux cas d'utilisation des fonctions d' agrégation de fenêtres dans le monde de l'analyse de données. Très bien, vous avez donc appris à agréger vos données à l' aide de quatre fonctions différentes de la fenêtre Scale et de leurs cas d'utilisation Passons à la suivante, nous allons apprendre à classer vos données à l'aide de six fonctions de fenêtre SQL différentes. Comme d'habitude, nous allons étudier la syntaxe, le fonctionnement de l'échelle et les différents cas d'utilisation Ils sont excellents pour l'analyse des données. 229. 5 1 gagner le rang ce qui est: Salut, mes amis. Nous allons maintenant apprendre à classer vos données à l'aide de six fonctions de classement de fenêtres différentes. Nous avons le numéro de ligne, le rang, le rang dense , le fichier, um dist, ainsi que le pourcentage de trace. Comme d'habitude, nous devons d'abord comprendre le concept qui les sous-tend. Ensuite, nous allons apprendre la syntaxe, et nous allons avoir les cas d'utilisation les plus importants pour les fonctions de classement que j'ai collectées dans le cadre de mes projets. Commençons donc par la première question. Pourquoi les appelle-t-on des fonctions de classement ? Alors allons-y. C'est bon. Alors maintenant, disons que nous avons les données suivantes. Nous avons des produits et leurs ventes. Si vous voulez maintenant classer vos produits, vous devez d'abord trier les données en fonction de quelque chose, comme, par exemple, classer les produits en fonction de leurs ventes. Cela signifie donc que SQL va d'abord commencer trier vos données du plus haut au plus bas. Le tri des données est donc toujours la première chose que CL doit faire. Avant de classer quoi que ce soit. Maintenant, pour classer nos données, nous avons deux méthodes. La première méthode, nous l'appelons le classement basé sur des nombres entiers. Cela signifie donc que Equal va attribuer à chaque ligne un nombre entier en fonction de la position de la ligne. Maintenant, en regardant l' exemple, sur la première ligne, nous avons le produit avec 70 ventes, il va être classé numéro un. Ensuite, à la rangée suivante, le produit B avec les 30 ventes, nous obtiendrons le rang numéro deux. Ensuite, le prochain sera trois, quatre, et le dernier cinq. Cela signifie donc que Equal assigne ici un entier à chaque ligne, fonction de leur position dans la liste triée Cette méthode, nous l'appelons classement basé sur des nombres entiers. Passons maintenant à la deuxième méthode. Nous avons le classement basé sur les pourcentages. Ainsi, dans cette méthode, SQL va d'abord calculer la position relative de la ligne par rapport à toutes les autres , puis attribuer un pourcentage à chaque ligne. Donc, dans le résultat, qual va commencer à attribuer des pourcentages au lieu d'un entier, et nous allons avoir une échelle de 0 à 1 Alors maintenant, si vous comparez les deux méthodes, vous pouvez voir que sur le côté gauche du classement en base entière, nous avons des valeurs distinctes discrètes. Cela commence par un puis deux, trois, et se termine par cinq dans cet exemple Cela dépend donc vraiment du nombre de lignes que nous avons dans les résultats. Cela peut être cinq, 500, 5 millions, etc. Mais du côté droit, nous avons toujours le même score de 1 à 0. 0-1, nous avons un nombre infini de points de données. Cette échelle, nous l'appelons échelle normalisée ou échelle continue, valeurs continues La question est maintenant de savoir quand utiliser quelle méthode. Par exemple, pour le classement basé sur les pourcentages, il est bon de répondre à de telles questions. Trouvez les 20 % les meilleurs produits en fonction de leurs ventes. Cette méthode est un excellent moyen de comprendre les contributions des valeurs de données au total global. Nous appelons ce type d'analyse une analyse de distribution. En revanche, dans le cadre du classement basé sur des nombres entiers, nous pouvons répondre à des questions telles que trouver les trois meilleurs produits. Avec cette question, nous ne sommes pas intéressés par la contribution de chaque produit au total global. Nous nous intéressons simplement à la position de la valeur dans une liste. Il s'agit donc d'une analyse et d'un reporting très couramment utilisés. C'est ce que nous appelons les analyses des boutons de baignoire. Regroupons maintenant nos fonctions de classement en fonction de ces deux méthodes. Pour le premier groupe du classement de base entier, nous avons quatre fonctions : nombre brut, rang, rang dense et entile Mais d'un autre côté, nous n' avons que deux fonctions qui génèrent un classement basé sur des pourcentages. Nous avons le brouillard et aussi le percentile. Voici donc une introduction et un aperçu de ces méthodes et de la façon dont nous regroupons ces fonctions de classement. Ensuite, nous allons découvrir la syntaxe des fonctions de classement. La plupart suivent les mêmes règles. Ainsi, par exemple, nous commençons toujours par le nom de la fonction, nous avons donc ici le rang. Mais comme vous pouvez le voir, nous n'utilisons aucune expression, elles ne vous permettent donc d' utiliser aucun argument à l'intérieur, elle doit être vide. Il s'agit donc de la première règle utilisant les fonctions de classement. Passons ensuite à la définition de la fenêtre. Comme d'habitude, la partition par est optionnelle. Tu peux l'utiliser ou le laisser. Passons maintenant à la deuxième partie, nous avons la date limite de commande. C'est également obligatoire. Vous devez donc ordonner les données ou trier vos données afin de les classer, afin de ne pas les laisser vides. Cela signifie donc que pour la définition de la fenêtre, nous devrions au moins avoir une commande, par exemple, ici, les ventes. Nous ne pouvons donc pas le laisser vide. C'est bon. Donc, les deux exigences que vous ne pouvez pas utiliser d'expressions pour ces fonctions et que vous devez également trier vos données en les triant par. Passons maintenant à un aperçu de toutes les fonctions. Comme vous pouvez le voir, toutes ces fonctions sont des fonctions de classement, et presque toutes ne permettent pas d'utiliser des expressions en leur sein. À côté de cette fonction, nous avons la vignette. Il accepte un numéro à l'intérieur. Cela signifie donc que vous ne pouvez pas l'utiliser vide. Tu devrais y mettre un chiffre. Tous les autres doivent être vides. Maintenant, pour ce qui est du potentiel by, ils sont tous facultatifs, et pour le derby, ils sont tous obligatoires. Vous devez donc utiliser derby et la clause frame, elles ne sont pas autorisées à être utilisées dans les fonctions de classement, vous ne pouvez donc pas modifier la définition du cadre dans la fonction de fenêtre. Maintenant, comme d'habitude, nous allons examiner en profondeur toutes ces fonctions afin de comprendre quand les comprendre quand utiliser et quels sont les cas d'utilisation, et aussi de les pratiquer sur une échelle. Nous allons donc commencer par le premier , le numéro de ligne. 230. 5 2 gagnez le numéro de ligne du rang: Bien, alors qu' est-ce qu'un nombre brut ? Dans ICL, la fonction des nombres bruts va attribuer à chaque ligne un numéro unique en tant que rang, et elle ne se soucie pas du tout des égalités Cela signifie que si deux lignes partagent la même valeur, elles ne partageront pas le même rang. D'accord, nous avons maintenant un exemple très simple. Nous avons une liste de toutes les ventes et nous avons la question suivante. Cela va donc commencer par la fonction de classement , un nombre brut. Il n'accepte aucun argument, et la définition de la fenêtre sera la suivante, ordre par disque de vente. Cela signifie que nous allons trier les données du plus haut au plus bas C va faire ce qui suit, le plus élevé sera le 100, le plus bas sera le 20, et ici nous en avons deux, le 80. Maintenant, une fois que SQL aura fini de trier les données, ce qui va se passer, c'est commencer à attribuer un rang Le numéro de ligne va donc être attribué et un numéro unique pour chaque ligne. Cela signifie donc qu'il faut commencer par le premier, le 100 étant le rang numéro un. Le prochain sera le deuxième rang. Le 80 sera le troisième et le 54, puis le dernier sera le cinquième. Et maintenant, si vous vérifiez le résultat, vous pouvez voir que tous ces numéros sont uniques. Nous n'avons aucune répétition. Donc un, deux, trois, quatre, cinq, il n'y a pas de répétitions. Ils constituent une valeur distincte unique. De plus, il est impossible de sauter le classement. Cela signifie que nous en avons ici un, deux, trois. Il n'est pas possible de sauter à six sept ou quelque chose comme ça. Il existe une séquence claire de valeurs distinctes, et il n'y a aucune lacune. Mais il y a quand même quelque chose de spécial dans nos données. Cela se voit dans les ventes. Nous avons deux fois la même valeur. Nous avons donc deux rangées avec les mêmes ventes. Comme vous pouvez le voir sur le numéro de ligne, ils auront une valeur distincte. Ils ne partageront donc pas le même classement. Cela signifie donc que le numéro de ligne ne gère pas les liens. Si plusieurs lignes partagent les mêmes valeurs, elles ne partageront pas le même rang. Ils peuvent avoir un rang distinct, des grades différents. Voici donc comment fonctionne le numéro de ligne dans Sq. Il génère des classements uniques pour chaque ligne. Il ne gère pas les matchs nuls et ne laisse aucun écart, il n' y a donc pas de saut ni de classement Passons maintenant à Sq afin d'avoir quelques exemples et cas d'utilisation. Très bien, nous avons maintenant la tâche suivante. C'est très simple, classez les commandes en fonction de leurs ventes, du plus élevé au plus bas. Alors maintenant, c'est très simple. Nous allons d'abord sélectionner les données. Donc, numéro de commande, numéro de produit. Prenons également les ventes et sélectionnons le tableau. Il s'agira donc de commandes de vente. Allons-y et exécutons-le. Nous avons donc reçu toutes nos commandes. Ce que vous allez faire maintenant, c'est attribuer un rang à chaque ligne. Cela signifie que nous avons besoin d'une colonne contenant le classement de chaque ligne. Pour ce faire, nous allons utiliser le numéro de ligne de la fonction de fenêtre. Il n'accepte aucun argument à l'intérieur, il doit donc être vide, puis nous devons définir la fenêtre. Comme nous l'avons appris dans les fonctions de classement, nous ne pouvons pas le laisser vide. Nous devons trier les données par ordre. Order By est un mât. Nous n'avons pas besoin d'utiliser de partition by, nous pouvons donc classer toutes les données que nous avons dans la table. Alors, comment trier les données, il est indiqué qu'elles devraient être basées sur leurs ventes, du plus haut au plus bas. Cela signifie que nous commandons en fonction des ventes. Puisque du plus haut au plus bas, nous devons utiliser la méthode descendante Et maintenant nous allons y aller et lui donner un nom. Classement des ventes et disons ligne. Puisque nous utilisons le numéro de ligne. Cet ensemble est donc très simple. Allons-y et exécutons-le. Jetons maintenant un coup d'œil aux résultats. Avant, Equal triait les données par numéro de commande, car nous n'avions rien défini. Mais comme nous sommes maintenant en ordre décroissant par vente, qual a trié les données en fonction des ventes du plus élevé au plus bas et a commencé à attribuer Ou disons un entier unique pour chaque ligne. Maintenant, l'ordre le plus élevé sera l'ordre de huit. Nous avons des ventes de 90. C'est le plus élevé. Vous pouvez donc voir que nous en avons un, deux, trois, quatre, cinq, jusqu'à dix. Maintenant, en vérifiant le résultat, vous pouvez le constater. Le classement ici est unique. n'y a pas de doublons ici, et il n'y a pas non plus de sauts ni de lacunes. Nous avons donc tout ce qui est 1-10. Même si nos données contiennent quelques ventes, elles ont la même valeur. Par exemple, nous avons ces deux commandes. Tu peux voir. ont tous les deux 60 points aux soldes, mais ils ne partagent pas le même classement, non ? Nous avons donc ici aussi le neuf et le trois, ils partagent la même valeur 20, mais ils ne partagent pas la même Donc, avec cela, nous avons résolu la tâche. C'est très simple. Nous avons maintenant un classement basé sur les ventes du plus haut au plus bas. 231. 5 3 gagner le rang func: Bien, alors qu' est-ce qu'une fonction de classement ? Dans aquel, la fonction de classement va attribuer à chaque ligne un rang numérique, et cette fois elle va gérer les égalités Cela signifie donc que si dans vos données, vous avez deux lignes ayant les mêmes valeurs, elles partagent le même classement. Une chose à propos de la fonction de classement, c'est qu'elle va créer des lacunes dans le classement. Il est donc possible de sauter les rangs. Afin de comprendre le fonctionnement de la fonction de classement dans Squeal, nous allons avoir un exemple très simple D'accord. Encore une fois, avec les mêmes données, mais avec une fonction différente. Notre fenêtre ressemble donc à ceci. Il commence par le rang de la fonction n'accepte aucun argument. Ensuite, nous avons une fenêtre comme celle-ci ou baisse des ventes du plus haut au plus bas, et nos données sont déjà triées de cette façon Alors maintenant, comment va s'y prendre Kale pour attribuer les grades ? La première rangée sera la plus haute. Donc, la valeur 100 sera un, puis la deuxième sera deux, mais maintenant pour la troisième , comme vous pouvez le voir, nous avons ici deux valeurs identiques. Nous avons un conseil, et cette fois, nous allons partir et les amener à partager le même rang. Ils seront tous les deux au deuxième rang. Ce n'est pas comme le numéro de ligne où nous en avons trois ici. Cette fois, nous en avons deux parce que nous avons un avantage. Avoir les mêmes valeurs signifie qu'ils partageront le même rang. Maintenant, passer à la valeur suivante va être difficile, car si vous vérifiez ici, vous pouvez voir que le rang suivant devrait être comme les trois. Nous avons une, deux, puis la valeur suivante générée dans le classement. Ça devrait être trois. Mais Esq va dire : « Tu sais quoi ? Cette position de valeur sera le numéro quatre, vous pouvez donc voir, un, deux, trois, quatre. Donc en fait, le numéro de position ici est quatre, et Squeal va lui donner le rang de quatre Equal va donc créer une lacune dans le classement. Vous pouvez voir que nous ignorons le troisième rang. Et cela se produit toujours une fois que vous êtes égalité et que vous partagez le même classement. Donc, pour le X, ce sera facile. Ce sera la ligne numéro cinq. Maintenant, en regardant le résultat de la fonction de classement, vous pouvez voir que nous n' avons pas de classement unique ici. Nous avons partagé le classement en cas d'égalité. Il gère donc les cravates. Mais ici, nous avons des lacunes dans les rangs. Nous sautons donc les rangs. Quand je pense à la fonction de classement, je pense aux Jeux olympiques. Si deux athlètes sont à égalité pour la médaille d'or, la première place, il n'y aura pas de médaille d'argent pour la deuxième place. La prochaine médaille sera attribuée au bronze à la troisième place. Très bien, passons maintenant à ce qual afin de pratiquer la fonction de classement Bien, maintenant nous allons résoudre la même tâche, mais en utilisant la fonction de classement Donc, ce que nous allons faire, c'est rester sur le même exemple ici, et nous allons classer la base de commande sur les cellules du plus haut au plus bas, mais cette fois, en utilisant la fonction de classement. Nous utilisons donc le rang et tout ce qu' il contient sera vide. Et puis notre fenêtre sera exactement la même qu'avant. Surcommande par ventes et par disque. Donnons-lui donc le nom. Classement des ventes. Oui, donnons-lui un rang. Voilà, comme vous pouvez le constater, la syntaxe est très simple et très similaire au numéro de ligne. Nous venons de modifier la fonction. Alors maintenant, exécutons-le afin de vérifier les résultats. Alors maintenant, allons vérifier les résultats en regardant le nouveau rang, si vous le comparez avec l'ancien rang. Nous pouvons voir que nous partageons un certain classement, non ? Nous les avons ici deux fois. Donc, le rang numéro deux, nous l'avons deux fois parce que nous avons ici la même valeur. Donc 60, 60, nous les avons ici, deux et deux. Mais si vous comparez avec le chiffre brut, vous pouvez voir qu'il ne partage pas le même classement. C'est donc une différence, et ici aussi, la même chose. Ils ont la même valeur. Les ventes sont de 20, donc nous l'avons deux fois, le septième rang. Et nous l'avons ici sous différentes valeurs. Et pour la valeur suivante, comme vous pouvez le voir, nous ignorons le classement Il y a donc GAP. Il n'y a pas de grade huit. Vous pouvez donc le voir. C'est la ligne numéro neuf, et c'est pourquoi elle reçoit le neuf. Je crois la même chose ici. Donc maintenant, si vous cochez ces deux rangs, le suivant devrait être trois, mais comme il se trouve dans la rangée numéro quatre, il obtiendra le rang quatre. Donc, en vérifiant les résultats, nous pouvons constater que si nous partageons les mêmes rangs, nous avons des lacunes. Voici donc comment fonctionne le classement. 232. 5 4 gagnent un rang dense: Très bien, alors qu'est-ce qu'un grade DN ? Elle est très similaire à la fonction de classement. Il va attribuer un rang numérique à chaque rôle, et il gère également les égalités. Donc, les mêmes valeurs vont partager le même classement. Mais cette fois, cela ne laisse aucune lacune comme la fonction de classement. Donc, le classement DNS ne laissera aucune lacune. Il ne sautera aucun classement. Donc, pour comprendre cela, nous allons avoir un exemple très simple. Alors allons-y. Bien, encore une fois, les mêmes données, mais avec une fonction différente Nous avons cette fois la fonction de classement dense, et la fenêtre sera du même ordre en ventes décroissant du plus haut au plus bas Maintenant, les données sont déjà bien triées. Voyons comment SQL va procéder pour attribuer les grades. Comme d'habitude, la première rangée sera le premier rang, la deuxième également. Mais là encore, nous avons les mêmes valeurs. Nous avons donc les mêmes valeurs, et c'est comme le grade. Il va partager le même rang. auront donc tous les le rang numéro deux. Et maintenant, vous pourriez dire : Eh bien, c'est très similaire à la fonction de classement. Alors pourquoi avons-nous un rang dense ? Je vais vous dire d'attendre. Nous allons avoir la différence dans la prochaine valeur. Je vais donc venir ici. Cette valeur est exactement après l'égalité. Et Rang, Qual est parti et a pris le numéro de position. Donc, le numéro de ligne était quatre, non ? Donc un, deux, trois, quatre. Mais cette fois, avec un classement dense, Q ne laissera pas de trous dans le classement, y aura donc pas de saut Le rang suivant et la séquence peuvent être trois. C'est pourquoi nous allons avoir le rang trois pour cette valeur. Comme vous pouvez le constater, il n'y a pas d'écart. Nous en avons une. Nous en avons deux et trois. Nous ne faisons donc aucun saut, nous ne laissons aucune lacune, et il y en aura quatre dans le dernier C'est donc exactement la différence entre le rang dense et le rang. Alors maintenant, en vérifiant la sortie du rang dense, vous pouvez le voir. Nous n'avons pas de grades uniques. Nous avons ici des rangs partagés. Comme vous pouvez le constater, nous avons ici la répétition. Donc, il gère les cravates aussi. Il ne laisse aucune lacune. Cela ne saute rien dans le classement. OK, alors c'est ça. Revenons maintenant à Scale pour nous entraîner au classement dense. Nous avons maintenant la même tâche : classer les commandes fonction de leurs ventes, du plus élevé au plus bas. Nous allons faire la même chose, mais cette fois, en utilisant la fonction Dnrank Tense sranks will be empty, puis nous allons la définir comme toutes les autres commandes par disque de vente, puis nous allons vous donner le nom de sales strink dense, c'est Comme vous pouvez le constater, toutes ces fonctions ont exactement les mêmes droits fiscaux. Alors allons-y et exécutons-le. OK. Alors maintenant, allons-y et vérifions les résultats. Nous avons obtenu notre nouveau classement en utilisant le DNS. Et en vérifiant simplement les résultats, vous pouvez voir qu'il gère l'égalité. Nous en avons deux deux, non ? Regardons donc l' exemple ici. Nous avons les joints 60 deux fois. C'est pourquoi ils partagent le même classement dans le DNS et dans le classement normal. Mais maintenant, ce qui est intéressant, c'est la valeur après l'égalité. Donc, comme vous pouvez le voir ici, avec le classement DNS, nous en avons trois. Nous n'avons donc pas sauté le classement A, nous n' avons aucun écart, un, deux, puis trois. Mais en ce qui concerne le classement, il se concentre uniquement sur le numéro de position, il s'agit donc de la quatrième ligne. C'est pourquoi il y en a quatre, avec cela nous avons un écart. Comme vous pouvez le voir, nous n'avons maintenant aucune lacune dans le classement DNS. Nous avons donc trois, quatre, cinq, et maintenant nous avons ici les deux mêmes valeurs. Nous avons donc des ventes de 2020, et ils se partagent les six deux fois. Comme vous pouvez le voir, il y a maintenant une différence entre le DNS et le rang. Nous en avons donc sept sept, mais nous voici au sixième rang. C'est pourquoi nous avons des différences entre eux, car nous avions déjà sauté au troisième rang Maintenant, le reste que vous pouvez voir, c'est que nous en avons sept et huit. Alors maintenant, si vous comparez ces trois classements, vous pouvez voir qu'ils commencent tous par le premier rang, mais qu'ils ne se sont pas tous terminés par le même classement. Donc, le numéro de ligne et le classement se concentrent vraiment sur le numéro de position ou le numéro de ligne des ordres. Vous pouvez donc voir ici qu'il s'agit de la ligne numéro dix. C'est pourquoi nous en avons dix ici. Dix. L'échelle est donc de 1 à 10, et c'est exactement la même chose pour le rouleau numéro 1 Mais avec le DNS, nous avons le score de 1 à 8, et c'est parce que nous partagions le même classement, ce qui nous a fait perdre, disons, quelques rangs L'échelle est donc différente des deux autres, et c'est parce que nous avons deux fois égalité. C'est une cravate, et nous en avons aussi ici, une cravate. C'est pourquoi il nous manque deux grades ici. Voici donc comment fonctionnent les forces dn, et vous pouvez maintenant comparer les trois afin de comprendre comment ces forces fonctionnent 233. 5 5 classement des victoires: C'est bon. Comparons maintenant rapidement les trois fonctions côte à côte. Commençons par le premier point concernant le caractère unique du rang Et si vous comparez les trois, vous pouvez voir que seul le numéro de ligne génère un classement distinct unique. Ce sera un grade unique, et pour les deux autres, nous avons des kits doubles ou disons des grades partagés. Maintenant, le deuxième point, c'est de savoir si la fonction gère les liens et si le seul qui ne gère pas les liens est le numéro de ligne. celui-ci ne gère pas les égalités et les deux autres s' puisqu'ils offrent le classement partagé. Nous avons maintenant le dernier point concernant le fait de laisser des écarts ou de sauter le classement Maintenant, si vous vérifiez le nombre brut et le rang dense, vous pouvez voir qu'il n'y aura aucun saut Il n'y a aucun écart entre le nombre brut et le classement dense. Uniquement pour la fonction de classement, celle du milieu, nous sautons les rangs et nous laissons des lacunes. C'est ça, les gars. C'est la différence entre ces trois fonctions. J'ai tendance à travailler avec le nombre brut plus souvent que les deux autres. 234. 5 6 gagnent le classement du haut du bas: C'est bon, les gars. Alors maintenant, je devais examiner ces trois fonctions, et j'ai vérifié mes projets, des projets réels, et j'ai découvert qu' il existe de nombreux cas d'utilisation du nombre brut de la fonction par rapport aux autres fonctions, rang et rang denses. Alors maintenant, qu' allons-nous faire ? Je vais vous montrer quelques cas d'utilisation du numéro de rang que j'utilise habituellement dans mes projets réels afin que vous compreniez l'importance de la fonction numérique brute. Passons donc à une balance. D'accord. Commençons donc par le premier cas d'utilisation, et nous avons pour tâche de trouver les ventes les plus élevées pour chaque produit. C'est donc très classique. Dans le cadre du reporting ou de l'analyse des données. C'est ce que nous appelons les meilleures analyses. Ici, les responsables ou les décideurs aimeraient que nos données soient les plus performantes ou les plus réussies. Ainsi, par exemple, les cinq meilleurs clients ou les cinq principaux produits ou catégories, etc. Il s'agit donc d'une analyse très importante afin de se concentrer sur les meilleurs produits ou sur les clients les plus importants, etc. Et c'est, comme je l'ai dit, très classique et très important pour prendre des décisions dans l'entreprise. Voyons maintenant comment nous pouvons résoudre ce problème. Nous allons donc commencer par les choses habituelles. Nous allons d'abord sélectionner les données. Sélectionnez donc le numéro de commande. Prenons également l'identifiant du produit. Et les ventes provenant des commandes de vente. Alors allons-y et exécutons-le. Maintenant que nous savons que pour chaque produit, nous avons plusieurs commandes et plusieurs ventes. Mais nous ne nous intéressons qu' aux ventes élevées de chaque produit. Nous devons donc créer un rang. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction raw. Numéro brut, et nous devons définir la fenêtre maintenant. Avons-nous donc besoin d'une partition par ? Vérifiez la requête. C'est ce qui est dit pour chaque produit. Cela signifie que nous devons diviser les données par l'identifiant du produit. Allons donc utiliser la partition par identifiant de produit. Et maintenant, nous devons utiliser la commande par. Alors, ordonnez dès maintenant comment résoudre les données en fonction d'une vente, et elles vont du plus haut au plus bas. Passons aux ventes et nous y voilà. Décroissant, du plus haut au plus bas. Allons-y et donnons-lui un nom, vous allez être classé par produits. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, en regardant les résultats, vous pouvez voir que CL a bien divisé les données par l'identifiant du produit. Nous avons donc ici environ quatre fenêtres. Dans le premier, vous pouvez voir que le classement commence par un, c'est par quatre, le rang le plus élevé peut être la commande numéro huit avec des ventes de 90. Ensuite, il passe aux quatre. Maintenant, comme vous pouvez le voir dans la deuxième fenêtre, nous avons un nouveau classement. Il se réinitialise La première sera la commande numéro dix, et la dernière sera la commande numéro deux. Donc, comme vous pouvez le voir, chaque fenêtre a également son propre classement, la dernière, nous ne l'avons que sous forme d'une seule ligne. Bien sûr, dans la tâche, nous devons revenir au plus haut niveau, donc les autres ne nous intéressent pas. Nous devons également renvoyer cette ligne, celle-ci et celle-ci. Comme vous pouvez le constater, nous devons rendre tout ce qui a le rang 1. Les grades deux, trois, quatre, etc. ne nous intéressent pas . Nous aimerions donc avoir le plus haut niveau. Alors maintenant, pour filtrer les points, ce que nous allons faire, c' utiliser des sous-requêtes. Sélectionnez donc étoile, à partir de, puis nous aurons la condition suivante. Alors, où, et nous allons dire que classement par produits est égal à un. Nous ne nous intéressons donc qu' au rang numéro un. Allons-y et exécutons-le. Avec cela, étant donné que nos données contiennent quatre produits, nous n'aurons que quatre rangées et nous enregistrerons les ventes les plus élevées. Comme vous pouvez le constater, nous n'avons que le numéro un ici, et ces ventes sont les plus élevées pour chaque produit. Nous avons ainsi résolu les problèmes en trouvant les meilleures analyses. OK. Passons au cas d'utilisation X, nous avons la tâche suivante, trouver les deux clients les plus bas en fonction de leurs ventes totales. Nous avons donc maintenant le cas d'utilisation exactement inverse. C'est ce que nous appelons l'analyse des boutons. Alors maintenant, dans cet exemple, dans l'entreprise, les décideurs veulent optimiser les coûts, veulent réduire les coûts. Ils doivent donc analyser les produits les moins performants ou les employés les moins performants afin de réduire les coûts. Maintenant, avec cette analyse, les décideurs ne se concentrent pas sur les choses les plus réussies. Nous nous concentrons sur les éléments les plus bas. Les moins performants. Résolvons maintenant ces tâches. Donc, si vous répondez à la question, nous avons plusieurs informations, non ? Nous avons les ventes totales et nous devons également trouver les deux clients les plus bas. Nous avons donc des classements et des agrégations. N'oubliez pas que nous pouvons faire des choses avec le groupi. Alors maintenant, faisons-le étape par étape. Tout d'abord, sélectionnons les données, à droite. Alors, de quoi avons-nous besoin ? Numéro de commande ? Identifiant du client. Et nous avons besoin des ventes provenant des commandes de vente. Alors allons-y et exécutons-le. Alors maintenant, si vous vérifiez les clients ici, nous avons environ quatre clients, et ils ont plusieurs ventes. Maintenant, nous aimerions avoir le total des ventes pour chaque client afin de trouver les deux Luis. Commençons donc par les agrégations. Donc, ce que nous allons faire, c' agréger les ventes. Donc, la somme des ventes. Disons que c'est le total des ventes. Et maintenant, pour effectuer l'achat groupé, nous n'avons besoin que du client. Alors groupez-vous, et nous avons l'identifiant du client. Il s'agit donc d'un regroupement très simple par déclarations. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, en vérifiant les résultats, nous pouvons voir que cette mise à l'échelle agrège les données Nous avons quatre rangées, et c'est parce que nous avons quatre clients et que nous avons leurs ventes totales. Nous avons donc résolu la première partie de la tâche. Nous avons le total des ventes pour chaque client. Passons maintenant à la deuxième partie. Il indique les deux clients les plus bas. Cela signifie que nous devons utiliser les fonctions de classement afin de classer ces clients. Nous ne sommes donc pas intéressés par tous les clients. Nous ne nous intéressons qu' aux deux plus bas. Donc, pour ce faire, nous allons maintenant utiliser la fonction fenêtre. Numéro de ligne, puis encore. Devons-nous maintenant partitionner les données ? Eh bien, non Nous n'avons pas à le faire. Nous devons maintenant trier les données. Alors, commandez avant. Donc, cette fois, nous allons utiliser les agrégations dans l'ordre par, donc la somme des ventes, et nous voulons les trier du plus bas au plus élevé Je vais donc simplement utiliser la valeur par défaut Il est donc ascendant. Maintenant, disons que c'est le classement des clients. Alors c'est tout. Encore une fois, ici, la règle est la suivante. Si vous utilisez une fonction de fenêtre même temps que la fonction de groupe par, vous devez utiliser uniquement les colonnes utilisées dans la fonction de groupe par. Cela devrait donc fonctionner. Allons-y et exécutons-le. Alors maintenant, comme vous pouvez le voir dans les résultats, nous avons une colonne supplémentaire pour le classement. Maintenant, le client le plus faible sera le client numéro deux, le second quatre avec 90 ventes totales, et le client le plus élevé sera le dernier, les 125 clients numéro trois. Maintenant, nous avons presque tout, mais la liste ne devrait contenir que les deux derniers. Donc, pour filtrer les données, nous allons utiliser la sous-requête select star from. Ensuite, nous devons définir la condition dans laquelle les clients sont classés, elle doit être inférieure ou égale à deux. Donc, avec cela, nous allons obtenir les deux premiers. Allons-y et exécutons-le. Nous avons ainsi obtenu les deux clients les plus faibles sur la base de leurs ventes totales, numéro de client numéro deux et le numéro quatre. Voilà, nous avons économisé la tâche, et maintenant nous avons breveté les analyses. 235. 5 7 gagnez le rang unquie: Bien, passons au cas d'utilisation suivant et nous avons la tâche suivante. Cela dit, attribuez des identifiants uniques aux lignes de la table, archivez les commandes. Alors maintenant, les gars, nous sommes peut-être dans une situation où vous avez une table sans clé primaire, et vous aimeriez créer un identifiant pour chaque ligne. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction numéro de ligne afin générer des identifiants uniques pour chaque ligne de notre tableau si nous n'en avons pas. Et pour générer un tel identifiant pour chaque ligne, il est très important de faire des choses comme importer des données, les exporter. Peut-être également joindre des tables en utilisant cet ID, ou disons optimiser les performances de la requête à l'aide de cet ID. Voyons maintenant comment nous pouvons générer cela en utilisant R. D'accord. Maintenant, sélectionnons d'abord les archives de l'ordre des tables afin de comprendre le contenu. Sélectionnez donc une étoile dans les archives des commandes client. Alors allons-y et exécutons. Maintenant, en vérifiant les résultats, vous pouvez voir que nous avons dix commandes, et que le numéro de commande est répétitif ici, il ne s'agit donc pas vraiment d'une clé primaire Comme vous pouvez le voir ici, nous en avons deux, ID quatre, et ici nous avons trois fois l'ID six. Maintenant, ce que nous allons faire, c'est générer identifiant unique pour chaque ligne. Pour ce faire, qu'allez-vous faire ? Nous allons aller ici et dire le numéro de ligne, puis nous allons définir la fonction de la fenêtre. Nous ne partitionnons pas du tout les données, mais nous devons les trier par numéro de commande. Numéro de commande. Ou vous pouvez également utiliser autre chose en utilisant la date de commande ou quelque chose comme ça, peu importe. Ajoutons également à ses données de commande. Appelons cela un identifiant unique. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, en vérifiant les données, vous pouvez voir que nous avons un nouvel identifiant ici qui provient du numéro brut, et que nous avons un identifiant unique. Comme vous pouvez le constater, nous avons dix lignes, auxquelles s'ajoutent dix identifiants uniques distincts. Comme vous pouvez le constater, nous avons résolu le problème et nous avons désormais un identifiant et un identifiant uniques pour l'archive ordonnée par table Maintenant, avec cet identifiant, nous pouvons faire de nombreuses choses, comme joindre des tables ou faire quelque chose de spécial et important appelé pagination Imaginez que nous avons, comme une immense table, et que nous aimerions récupérer les données. Alors maintenant, afin de ne pas avoir toutes les données en une seule fois, nous pouvons diviser les données par l'identifiant principal ou par l'identifiant unique. Par exemple, nous pouvons créer une page de 1 à 100 000. Ensuite, la deuxième page passe de 100 k à 200 s. Maintenant, en divisant les données, nous pouvons peut-être améliorer l' exportation ou l'importation de données, ou nous pouvons accélérer la récupération des données pour les utilisateurs Nous ne voulons pas avoir toutes les données en une seule fois sur une seule page. utilisation de la pagination présente donc de nombreux avantages et nous ne pouvons le faire que si nous avons un bon identifiant comme celui-ci 236. 5 8ème rang de victoire identifier les doublons: C'est bon. Je vais vous montrer le dernier cas d'utilisation de la fonction raw number que j'utilise habituellement dans mes projets réels. Parfois, si vous analysez des données, vous découvrirez qu'il existe des problèmes de qualité des données, en particulier avec les kits doubles. Donc, ce que j'utilise habituellement, le numéro brut pour identifier les kits doubles. De plus, je peux l'utiliser pour supprimer les kits doubles. Nous pouvons donc l'utiliser pour nettoyer les données. Et il s'agit d'une tâche essentielle pour chaque ingénieur de données, pas seulement pour les analystes de données, afin de préparer et de nettoyer les données avant de procéder à des analyses de données. Demandons donc aux éléments suivants d'identifier les lignes dupliquées dans le tableau, archiver les commandes et de renvoyer un résultat net sans doublons Nous devons donc non seulement identifier les doublons, mais nous ne devons pas renvoyer de doublons nous ne devons pas renvoyer de doublons dans nos résultats. Disons que nous pouvons le faire. Nous allons d'abord sélectionner les données, puis sélectionner une étoile dans les archives des commandes client. Allons-y et exécutons. Maintenant, en regardant les données, vous pouvez voir que nous avons des doublons. Nous avons un problème. L'autre idée précédente figure donc deux fois dans notre base de données. Cela n'a aucun sens, non ? Il ne devrait y en avoir qu'un. Lequel est le bon ? Si vous vérifiez les données ici, vous pouvez voir que cette commande est expédiée puis livrée. Il semble donc que le dernier soit le bon. Alors, comment pouvons-nous le faire ? Si vous faites simplement défiler l'écran vers la droite, vous pouvez voir que nous avons une heure de création, et nous utilisons généralement un tel horodatage afin d' identifier la dernière commande similaire valide Et puis nous pouvons constater immédiatement que ce délai de commande est plus long que le précédent, ce qui signifie qu'il est le plus à jour, non ? Le plus actuel. Donc, ce que nous allons faire, c'est classer nos données pour chaque numéro de commande et trier les données en fonction de l'heure de création afin de trouver le dernier brut inséré ou sélectionné pour cette commande Voyons donc comment nous pouvons le faire. Ce que nous allons faire, c'est aller ici et dire : ayons un chiffre brut. Et puis, ce que nous allons faire, c'est partitionner selon la clé primaire. Partition par numéro de commande. Et comme nous l'avons dit, nous devons ordonner les données ici là, poignarder à la fin, partitionner par ordre de création, par heure et par ordre décroissant Nous voulons donc le plus haut , le plus bas. C'est ça. Appelons-le RN et exécutons la requête. Maintenant, en vérifiant les données, si tout est propre et que nous n'avons pas de Dubliates, tout devrait être un car au maximum pour chaque clé primaire, nous devrions avoir une Mais vous pouvez voir que nous en avons deux ici et trois, deux, qui signifie que cela indique que nos données contiennent des doublons Alors maintenant, en cochant un par un. Comme vous pouvez le constater, le numéro de commande est unique. Nous avons le premier rang, le second aussi. Nous avons le premier rang. Mais là, nous avons le problème. Comme vous pouvez le constater, nous avons désormais deux rangs pour le numéro de commande quatre. Maintenant, laquelle est la bonne ? Dans notre logique, nous disons que c'est la dernière ligne qui est insérée dans nos données, et c'est le rang numéro un. Si vous faites défiler l'écran vers la droite, vous pouvez voir que le temps de création est plus long que le second. Cela nous a permis d'identifier ce que nous voulions. Nous voulons la dernière ligne insérée pour chaque identifiant. Et maintenant, vérifions-le ici. Nous l'avons donc ici trois fois. Il est donc indiqué que la première est la date de création la plus élevée. Donc, si vous allez sur le côté droit, et maintenant en comparant ces horodatages, vous pouvez le constater. Cet enregistrement, le premier est le dernier à être inséré dans nos données. Comme vous pouvez le constater, celui-ci est celui dont nous avons besoin. Les deux autres, nous n'en avons pas besoin car ce sont de vieilles informations. Alors maintenant, tout ce qui n'a pas le rang numéro un n'est pas valide. C'est quelque chose de vieux. Et c'est en fait cette qualité de données, nous voulons donc la supprimer ou ne pas la sélectionner. Alors maintenant, pour avoir des données propres, ce que nous allons faire, c' sélectionner ce qui suit comme sous-sélection Sélectionnez donc une étoile dans ce tableau. Et maintenant, nous ne sommes intéressés que par le rang numéro un. Nous n'avons besoin de rien d'autre. Alors allons-y et exécutons. Maintenant, si vous vérifiez les résultats, vous pouvez vérifier le numéro de commande ici. C'est unique. Nous n'avons pas de doublons, n' Un, deux, trois, quatre, cinq, six, sept. n'y a aucun doublon, et nous ne disposons désormais que dernières données insérées dans les commandes, et nous n'avons aucun doublon Maintenant, bien sûr, nous pouvons utiliser ces résultats pour effectuer des analyses plus approfondies, et c'est exactement ce que font habituellement les ingénieurs de données. Nettoyez les données et préparez-les avant de procéder à toute analyse de données. Bien entendu, si vous souhaitez communiquer ces problèmes de qualité à la source des données, supposons que vous n'êtes pas le propriétaire de ces informations Vous pouvez générer une liste de tous les problèmes de mauvaise qualité des données, et vous pouvez l' envoyer au système source et lui demander de le nettoyer des sources. Maintenant, pour sélectionner les mauvaises données, nous allons simplement modifier ici la condition et dire, si elle est supérieure à un, alors vous êtes comme de mauvaises données. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, nous avons dans les résultats tous les enregistrements qui ne devraient pas exister dans les données au départ. Nous pouvons donc l'exporter, le communiquer à la source et le lui dire. Vérifiez ici que quelque chose ne va pas dans votre système et que ces informations ne doivent pas être insérées dans les données. Donc, tout le monde, c'est très fort, non ? C'est très puissant. Je l'utilise beaucoup dans mes projets. Il existe de nombreux cas d'utilisation de la fonction de numéro de ligne dans SQL. Nous pouvons le faire afin de trouver les meilleures analyses, les analyses inférieures, les meilleures performances, les moins bonnes performances. De plus, nous pouvons attribuer des identifiants uniques pour effectuer la pagination ou nous pouvons les utiliser pour découvrir les problèmes de qualité des données afin de nettoyer nos données C'est donc une fonction incroyable dans Squl et vous allez l' utiliser beaucoup C'est donc tout pour les trois fonctions, rang des numéros de ligne, un rang dense. Nous allons maintenant parler de l'entile 237. 5 9 untile: OK, alors qu'est-ce que le carrelage ? L'échelle de carrelage est très simple. Il va diviser vos lignes, vos données en un nombre spécifique de groupes presque égaux ou parfois nous les appelons paquets. Alors maintenant, pour comprendre cela et comment fonctionne son échelle avec cette fonction, nous pouvons avoir un exemple très simple. Alors allons-y. OK, nous avons la configuration suivante. Nous avons quatre rangées, quatre ventes, et nous aimerions le diviser en deux groupes ou en deux paquets. Pour ce faire, nous pouvons donc utiliser la fonction entile. Sa syntaxe est différente de celle des autres fonctions de ratissage. Tout commence donc par tal. Ensuite, nous devons définir un nombre, afin de ne pas le laisser vide comme les autres ratissages Nous avons donc ici deux paquets, puis c'est fini. Et là encore, il faut trier les données, il faut donc les classer par ventes décroissantes du plus haut au plus bas Alors maintenant, comme d'habitude, je vais aller trier les données. Nous l'avons déjà trié dans cet exemple. Ensuite, il peut commencer à attribuer chacune de ces lignes en deux paquets Mais quel doit d'abord calculer le montant de la poche. Alors, combien de lignes pouvons-nous insérer dans chaque paquet ? Le calcul est donc très simple. Il indique que la taille du paquet est égale au nombre de lignes divisé par le nombre de paquets. Quel est donc le nombre de lignes ici ? Nous avons quatre rangées. Nous en avons donc quatre ici. Ensuite, le nombre de paquets, nous le définissons dans la syntaxe de la requête. Nous définissons donc ici deux paquets. Nous avons besoin de deux groupes. Cela signifie donc que nous divisons quatre par deux et que la taille du paquet sera de deux. Maintenant que cette balance est prête, je vais commencer à attribuer chaque ligne aux paquets Ça va commencer par le haut. Le premier sera dans le paquet numéro un. Passez ensuite à la suivante. Il va dire : OK, il nous reste encore assez d'espace dans le paquet. Il va également être attribué à un. Mais avec cela, nous atteignons le nombre maximum de lignes dans chaque paquet. La ligne suivante va être affectée à un autre paquet. Il y en aura deux, et le dernier en aura également deux. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple, nous venons d'attribuer nos ventes en fonction du tri, bien entendu, en deux paquets. Ces deux ventes appartiennent au paquet numéro un et les deux autres au paquet numéro deux. C'est très facile. C'est pourquoi c'est très simple, car nous divisons des nombres pairs et nous obtenons des paquets parfaitement dimensionnés. Mais maintenant, que peut-il se passer si nous avons un nombre impair ? Nous en avons donc cinq au lieu de quatre. Donc, le côté paquet va diviser cinq par deux, nous allons obtenir 2,5. Et maintenant, bien sûr, quel ne divisera pas les deux moitiés pour chaque paquet, alors nous allons le diviser en deux paquets Bien entendu, cela ne fonctionnera pas. Nous devrions maintenant avoir un paquet avec trois et un autre paquet avec deux. Alors maintenant, la règle de Squal le dit très clairement. Il dit que les grands groupes passent d'abord, puis les plus petits. Cela signifie donc que si nous avons ici un nombre pair comme celui-ci, le plus grand groupe sera le premier groupe. Donc ça va ressembler à ça. Cela va tout réinitialiser. Voyons ce qui va se passer. Le premier en sera un, le second sera le projet de loi 1. Le troisième le sera aussi. Il contient donc des paquets plus volumineux que le second. Ensuite, il y en aura deux pour le reste. Comme vous pouvez le constater, le plus grand groupe vient en premier, puis le plus petit, et c'est ainsi que l'échelle fonctionnera si vous avez des nombres impairs. Vous n'avez pas ici de paquets parfaitement dimensionnés. Vous avez des paquets à peu près de la même taille. C'est ainsi que fonctionne le talk. Revenons maintenant à l'échelle afin de mettre en pratique cette fonction. Alors maintenant, amusons-nous à travailler avec cette fonction. Nous allons donc simplement sélectionner quelque chose comme le numéro de commande, ventes à partir des commandes de vente. Allons l'exécuter, et avec cela nous avons obtenu nos dix lignes. Maintenant, disons que je voudrais créer un seul paquet à partir des données. Donc autorisé et il ne reste qu' un seul paquet. Cloison. Disons qu'il ne faut pas partitionner par. Passons de l'ordre en vendant ces ensembles. Je vais appeler ça un paquet. Allons-y et exécutons-le. Comme d'habitude, il va trier les données puis calculer le paquet. Il y aura dix lignes divisées par une. La taille du paquet sera donc de dix. C'est pourquoi vous allez voir toutes les réunies ici, car toutes ces lignes peuvent tenir dans un seul paquet. C'est très simple. Nous n'avons qu'un seul paquet. Allons-y et prenons maintenant deux paquets. Je vais juste copier et coller. Au lieu d'un, nous allons en avoir deux, appelons-le deux paquets. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, encore une fois, quelle est la taille des paquets ? C'est 10/2. Nous obtiendrons des paquets parfaitement groupés. Le premier paquet sera composé de cinq lignes, et le second sera composé des cinq lignes suivantes. C'est donc très parfait. Passons à la suivante. Prends trois paquets. Trois. Alors allons-y et exécutons. Maintenant, ce qui peut arriver, c'est diviser dix par trois pour obtenir la taille du paquet, et ce sera 3,3, donc c'est décimal, et nous n'obtiendrons pas de paquets de taille parfaite Encore une fois, le plus grand groupe vient en premier, puis le plus petit. Comme vous pouvez le constater, nous devons les placer dans le premier groupe de quatre, pour que les autres en aient trois. C'est pourquoi le premier paquet sera le plus gros. Donc, quatre lignes dans les premiers paquets , les trois secondes seront dans le paquet deux, et de plus, la dernière sera dans le paquet trois. Comme vous pouvez le voir, le plus grand groupe sera constitué des premiers paquets. Continuons donc à jouer avec les données. Allons-y et prenons-en quatre maintenant. Nous aimerions avoir quatre paquets. Maintenant, les choses vont devenir intéressantes. Alors maintenant, en vérifiant, le résultat va être intéressant. égal à diviser dix par quatre, et nous obtiendrons quelque chose comme 2,5. Encore une fois, nous n'obtiendrons pas de groupes parfaitement dimensionnés. QL doit donc maintenant placer dix lignes en quatre groupes. Ainsi, les trois premières lignes seront insérées dans le paquet numéro un, et les trois autres rangées, comme celle-ci, figureront dans le paquet numéro deux. Et puis vous pouvez voir ici que nous avons deux paquets de la taille de deux. Et avec cela, nous pouvons en regrouper dix en quatre groupes. Et encore une fois, vous pouvez voir que les grands groupes passent en premier, comme celui-ci. Et puis le second et le plus petit viennent plus tard. OK, donc c'est ainsi que l' inter fonctionne d'égal à égal. Et maintenant, vous pourriez dire : « Vous savez quoi ? Pourquoi ai-je besoin de seaux en premier lieu ? Quel est donc le cas d'utilisation ? 238. 5 10 Segmentation des données des cas d’utilisation: Il existe deux cas d'utilisation de la fonction tal dans mes projets. D'une part, si je suis analyste de données, je vais utiliser la fonction tal pour segmenter mes données. D'un autre côté, si je suis ingénieur de données, je vais utiliser la fonction tal pour effectuer traitement ETL et pour l'équilibrage de charge. Commençons donc par le premier cas d' utilisation en tant qu'analyste de données. Lorsque vous souhaitez effectuer des segmentations avec la fonction tal, Segmentations est un très bon moyen comprendre vos données Vous pouvez donc segmenter vos données en différents paquets ou groupes. Comme, par exemple, faire des segmentations pour les clients. Vous pouvez donc regrouper vos clients en fonction de leur comportement, comme le total des ventes ou le nombre total de commandes. Donc, avec cela, vous pouvez créer, par exemple, section IV, puis le médium, puis la loi. Alors maintenant, afin de comprendre le cas d'utilisation de la segmentation, passons à la tâche suivante. OK. La tâche indique de segmenter toutes les commandes en trois catégories. Ventes élevées, moyennes et faibles. Pour résoudre ce problème, passons aux choses de base, non ? Sélectionnez le numéro de commande. Prenons les ventes figurant sur nos tables de commandes, et allons-y et exécutons-les. Comme d'habitude, nous avons réalisé nos dix ventes. Alors maintenant, si vous cochez la tâche, il est indiqué que nous avons besoin de trois catégories. Cela signifie donc que nous avons besoin de trois paquets, ce qui indique des ventes élevées, moyennes et faibles. Cela signifie donc que nous divisons par les ventes. Allons-y et faisons-le étape par étape. Nous allons donc utiliser til car nous devons segmenter les données. Trois catégories signifient trois paquets, puis définissons la fenêtre Enfin, il n'est pas nécessaire de diviser les données par partition par. Il suffit de le trier d'abord en fonction des ventes. Ce sera donc en fonction des ventes, et soyons discrets, puisque nous voulons les trier du plus haut au plus bas. Donc ça définit, disons que vous êtes nos paquets. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, si vous vérifiez les données, vous pouvez voir qu'elles sont segmentées en trois paquets Le premier paquet contiendra donc toutes les commandes avec les ventes les plus élevées. Ensuite, la seconde portera sur toutes les ventes avec le médium. Et puis la dernière sera consacrée à toutes les ventes avec les faibles ventes. Nous avons donc déjà classé nos données en trois groupes Mais maintenant, pour ce qui est de l'adéquation, nous avons des chiffres, et peut-être que l'utilisateur s' attend à avoir ces textes, haut, moyen, bas. Cela signifie donc que ce que nous allons faire maintenant, c'est traduire ces chiffres en texte en mots. Et bien sûr, nous ne pouvons pas le faire dans la fonction de fenêtre. Nous allons utiliser la transformation des données en utilisant les déclarations case win. Ne vous inquiétez pas, nous pouvons avoir une section dédiée complète expliquant le gain de cause. Donc pour l'instant, suivez-moi afin de voir comment cela fonctionne, nous allons utiliser la sous-requête Il va donc être sélectionné. Prenons l' étoile pour tout, puis adoptons la logique suivante. Ken, le nombre de paquets est égal à un, alors c'est élevé. Les ventes sont élevées. Nous ne faisons que cartographier les chiffres en deux textes. Sinon, Ken, le seau est égal à deux, alors nous ciblons le médium. Moyen. Et puis les derniers paquets de groupe sont égaux à trois, alors ces ventes sont faibles. Disons donc que c'est terminé, et appelons-le segmentations des ventes Donc ça marche. Permettez-moi de le réduire un peu pour que vous puissiez le voir. À partir de là, nous avons notre sous-requête comme celle-ci. Comme vous pouvez le voir, nous avons simplement mappé les chiffres dans du texte. Nous ne faisons que des traductions. Alors allons-y et exécutons-le. Maintenant, en vérifiant les résultats, nous avons obtenu nos trois catégories pour les utilisateurs. La première catégorie sera donc celle des ventes élevées. Le deuxième sera celui des ventes moyennes, et le troisième celui des faibles ventes. Donc, les gars, vous voyez, tal est très puissant pour segmenter nos données. Vous pouvez donc maintenant segmenter des éléments tels que les clients achètent leurs ventes totales ou les produits en fonction des prix, des employés, de leurs salaires, etc. 239. 511 charge de données de cas d’utilisation: Très bien, il s'agit donc du premier cas d'utilisation de la fonction Intel en tant qu' analyste de données où vous segmentez vos données afin de comprendre le comportement. Maintenant, d'un autre côté, si vous êtes ingénieur de données, vous pouvez utiliser la fonction Intel pour équilibrer la charge dans votre ETL. Alors maintenant, je vais juste l' expliquer dans un croquis très simple. Bien, nous avons le scénario suivant où nous avons deux bases de données, et nous aimerions déplacer une grande table de la base de données A vers la base de données. Donc, dans ce cas, je fais ce on appelle le chargement complet, ce qui signifie que je charge toutes les lignes d' une base de données à une autre. Donc, si vous le faites en une seule fois, que pourrait-il se passer ? Cela peut prendre beaucoup de temps, donc cela peut prendre des heures , voire parfois des jours. Et peut-être qu'à la fin, vous aurez peut-être des erreurs réseau parce que vous avez stressé les réseaux entre ces deux bases de données et que tout s'est cassé . Vous allez charger les données et vous devez recommencer. Alors maintenant, au lieu de charger cette table en une seule fois, ce que nous pouvons faire, c'est la diviser en fractions ou, disons, en paquets. Nous pouvons diviser ce tableau, par exemple, en quatre petits tableaux à l'aide de la vignette fonctionnelle. Maintenant que nous avons divisé cette table à cochons en petites tables, nous pouvons commencer à déplacer ces petites tables les unes après les autres, sans stresser les réseaux, et cela va réussir. Maintenant, après avoir tout chargé à la fin dans la base de données cible, nous allons avoir ces petites tables, et bien sûr, nous pouvons utiliser l'union pour les fusionner afin d'avoir à nouveau, la table cochon que nous avons dans la base de données d'origine. Il s'agit d'un cas d'utilisation très courant de la vignette afin de répartir la charge et d'équilibrer le traitement de l' extraction des données C'est bon. Nous avons donc maintenant la tâche Q suivante. Il est écrit : «   Pour exporter les données, divisez les commandes en deux groupes. Alors allons-y et faisons-le. Tout d'abord, nous pouvons tout sélectionner dans le tableau, afin de voir les données. Commandes de vente. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, nous avons reçu nos dix commandes, et il ne nous reste plus qu' à les diviser en deux groupes. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction tuile. Deux groupes signifient deux paquets. Définissons la fenêtre. Ici, nous n'avons pas besoin de partitionner les données en utilisant partition by, mais nous devons spécifier l'ordre par. Maintenant, quelle colonne nous allons utiliser pour trier les données. Bien sûr, ici, il n'y a pas de règle, vous pouvez diviser les données par ventes ou par statut de commande par date selon ce que vous voulez. Mais nous utilisons généralement la clé primaire. C'est tout simplement systématique, mieux et plus propre, surtout si le numéro de commande contient une séquence de chiffres, de sorte que vous pouvez exporter la première série de commandes, puis passer au groupe suivant, etc. Passons donc au numéro de commande, et donnons-lui un nom aux paquets. C'est pour ça. Allons-y et tapons sur Mignon. Maintenant, comme vous pouvez le constater, c'est très simple. Nous avons nos deux groupes, il s'agit donc du premier patch de données, et il s'agit du deuxième lot de données. Nous pouvons donc maintenant sélectionner le premier patch et l'exporter, importé dans le système suivant. Ensuite, nous passons au deuxième lot. Et bien sûr, si vous souffrez toujours de la taille de ces paquets, vous pouvez les diviser pour obtenir une taille plus petite, sorte que vous puissiez aller ici et en faire quatre. Avec cela, nous allons obtenir des paquets plus petits, et il sera peut-être plus facile d'exporter les données. C'est donc vraiment un excellent cas d'utilisation pour l'ensemble de la fonction. Très bien, tout le monde Ainsi, vous avez découvert deux cas d'utilisation de la fonction tal que je suis habituellement dans mes projets. Ainsi, en tant qu'analyste de données, vous pouvez l'utiliser pour effectuer des segmentations Et en tant qu'ingénieur de données, vous pouvez l'utiliser pour équilibrer la charge de l'ETL. 240. 5 12 gagnent le rang cume dist: OK, tout le monde. Nous avons donc abordé tout ce qui concerne les fonctions de classement basées sur les nombres entiers. Nous allons maintenant parler des deuxièmes méthodes. Nous avons les fonctions de classement basées sur les pourcentages. Et ici, nous avons deux fonctions, la variable um dist, et également la vignette de pourcentage. Alors maintenant, faisons un bref récapitulatif. L'échelle de classement basée sur le pourcentage va calculer une position relative, sous forme de pourcentage, et l' attribuer à chaque ligne. Le résultat sera une échelle normalisée continue de 0 à 1, ce qui est vraiment incroyable pour effectuer une analyse de distribution Ces fonctions peuvent prendre en compte dans leur calcul le total global de la taille totale de l'ensemble de données, ce qui peut nous aider à déterminer la contribution de chaque valeur au total global. Maintenant, dans SQL, pour générer le pourcentage, nous avons deux formules différentes. D'une part, nous avons la fonction QumDist et de l' autre, nous avons le pourcentage Cela signifie que nous avons deux fonctions différentes avec des formules différentes afin de générer et de calculer le pourcentage. Commençons maintenant par la première fonction, Qum dist. C'est bon, tout le monde. Commençons donc par la première fonction. Nous avons le um dist , qui signifie distribution cumulative. Il va se concentrer ou calculer la distribution de vos points de données dans la fenêtre. Donc, pour comprendre ce que cela signifie, nous allons prendre un exemple très simple pour comprendre comment QL fonctionne avec cette fonction. Alors allons-y. C'est bon. Encore une fois, nous avons notre exemple très simple de ventes, et nous avons la requête suivante. Donc euh dist, alors nous ne donnons aucun argument à l'intérieur, il peut donc être vide. La fenêtre sera comme d'habitude, ordre par ventes décroissant du plus élevé au plus bas, et la commande par est obligatoire La première étape consiste à trier les données par Squeal, nous les avons déjà triées du plus haut au plus bas Maintenant, l'étape suivante est que Squeal peut commencer à calculer le pourcentage pour chaque ligne Et nous avons une formule très simple. Il indique que le um dist est égal au numéro de position de la valeur divisé par le nombre de lignes. Maintenant, l'étape suivante consiste à commencer à calculer le pourcentage pour chaque ligne Et nous avons cette formule très simple. Il indique que um dist est égal au numéro de position de la valeur. Divisé par le nombre de lignes. C'est très simple. Faisons-le étape par étape. Donc, l'échelle va commencer par la première valeur de notre liste. Donc ça va être calculé comme ça. Quel est donc le numéro de position de la première valeur ? Ça peut en être un, non ? Il s'agit donc de la première valeur de notre liste. Et quel est le nombre total de lignes ? Nous avons cinq rangées, non ? Donc un, deux, trois, quatre, cinq. Nous allons donc diviser un par cinq, et le résultat sera 0,2. Ce sera donc la première valeur de la première ligne. OK, maintenant, l'échelle va passer à la rangée suivante, et cette fois, nous allons avoir un étui spécial. Comme vous pouvez le constater, nous avons le 80 deux fois. Nous avons donc ici un conseil. Alors maintenant , nous avons d' abord besoin du numéro de position. Comme vous pouvez le constater, nous sommes en deuxième position, n'est-ce pas ? Mais comme nous avons le 80 plusieurs fois, EQ va prendre la dernière position où nous voyons la valeur 80 Et la dernière position sera le record numéro trois. C'est pourquoi ESCO va dire que pour ce record, ce sera les positions numéro trois et deux. Ensuite, il sera divisé par cinq, et nous obtiendrons la valeur de 0,6. C'est donc la chose la plus confuse avec cette fonction. Donc, si un SCL trouve un ti, il ignorera complètement le numéro de position actuel, nous n'en avons donc pas deux Il va prendre le dernier numéro de position pour la même valeur. Et le dernier de notre liste sera le numéro trois, un record. C'est pourquoi nous en avons trois ici. OK, maintenant continuons d'avancer. Passons à la troisième rangée, et comme vous pouvez le constater, nous sommes de nouveau dans le ti. Mais cette fois, c'est la dernière fois que nous en voyons 80. Ensuite, nous n'en avons pas 80. Donc, ce qui va se passer, c'est que nous allons avoir exactement les mêmes résultats. Donc ça va être 3/5. Donc, comme vous pouvez le constater, si nous avons un pourboire, ils se partageront le même pourcentage. Cela signifie donc qu'avec le um dist, si vous avez les mêmes valeurs, elles partageront le même rang. Passons donc à la quatrième. Alors maintenant, quel est le numéro de position des 50 ? Nous avons atteint le record de quatre. Donc, en position numéro 4/5, nous obtiendrons zéro. Huit. D'accord. Passons maintenant à la dernière, et c'est la plus simple. Quelle position avons-nous ici C'est la position numéro cinq, c'est la dernière, et le nombre de lignes est de cinq. C'est pourquoi nous allons en obtenir un. Alors, les gars, c'est ça. C'est ainsi que fonctionne la distribution cumulative. Une fois que vous aurez compris la formule, il sera très facile de comprendre le résultat. Comme vous pouvez le constater, le calcul du pourcentage dépend toujours de la taille totale de nos ensembles de Vous pouvez voir ici le nombre de lignes. Nous allons ainsi obtenir un résultat qui nous aidera à comprendre la distribution de nos points de données dans les ensembles 241. 5 13 % du classement: C'est bon, tout le monde. Nous allons donc maintenant nous concentrer sur la deuxième fonction qui génère un pourcentage sous forme de classement. Nous avons le classement en pourcentage. Le classement en pourcentage va donc être utilisé et se concentrer sur la génération de la position relative de chaque ligne dans une fenêtre. Donc, pour comprendre ce que cela signifie, nous pouvons avoir un exemple très simple afin comprendre comment fonctionne l'échelle avec cette fonction. Alors allons-y. OK, encore une fois, nous avons ces ventes, un exemple très simple, et la syntaxe peut être la suivante. Classement en pourcentage, et à l'intérieur de celui-ci, nous n'utilisons aucun argument. Et la fenêtre sera comme cette commande par, ce sont des ventes incontournables descendent du plus haut au plus bas La première étape que Sque va faire est trier les données du plus haut au plus bas, et nous les avons déjà comme ça Ensuite, est-ce que qu va commencer, calculer le pourcentage qui est très similaire à la distribution cumulée. Mais cette fois, ça va être comme ça. Numéro de position, puis nous le soustrayons de un, puis, en le divisant par le nombre de lignes, nous le soustrayons de C'est donc comme une formule exacte, mais nous n'en soustrayons ici qu'un pour les deux nombres OK, alors maintenant, parcourons toutes les lignes étape par étape et voyons le résultat. Donc ça va commencer par la première rangée, non ? Quel est donc le numéro de position de la première ligne ? Ça va en être un. Ensuite, il faut le soustraire par un C'est pourquoi nous obtiendrons zéro. Maintenant, quel est le nombre total de lignes ? Nous avons ici cinq lignes, et elles sont soustraites d'une C'est pourquoi nous allons en avoir quatre. Maintenant, zéro divisé par n'importe quelle valeur, le résultat peut être un zéro. C'est pourquoi pour la première valeur, nous obtiendrons un zéro. Très bien, passons maintenant au deuxième tirage ici, et voici notre cas spécial où nous sommes à égalité Nous avons donc deux cellules partageant la même valeur, huit. Alors maintenant, pour le pourcentage, trnkqel peut avoir comportement différent de celui de um dist N'oubliez pas que dans le répertoire um, qual a recherché la dernière position de la valeur partagée C'était donc la troisième position, puisque c'est la dernière fois que nous en voyons 80. Mais maintenant, avec le pourcentage de tronc, qual peut s'en tenir à la première occurrence de la valeur partagée Alors maintenant, en cochant ces deux huit, quelle est la première occurrence ? Il s'agit du chiffre record de deux. C'est pourquoi nous avons la position numéro deux, soustraite de un, nous en obtiendrons une, et ici il en va de même pour un certain nombre de totaux Nous en avons cinq, soustrait de un, nous en avons quatre. Donc maintenant, si vous divisez un par quatre, nous obtiendrons le résultat de 025 Il s'agit donc du pourcentage de cette valeur. Passons maintenant à la deuxième ligne. Nous voici à nouveau, le ti. L'échelle doit donc s'en tenir à la position numéro deux, la première occurrence. Ce seront donc les deux mêmes, soustraits par un, nous en obtiendrons un, et de plus, le nombre total de lignes, cinq, soustrait par un, nous en aurons quatre C'est pourquoi nous obtiendrons exactement les mêmes résultats. Donc, comme vous pouvez le voir, avec le pourcentage de classement, c'est euh, disque, la valeur partagée sera également partagée, le même pourcentage de consommation d'alcool. Passons maintenant à la quatrième, nous avons donc la valeur 50. Quelle est donc la position de tout cela ? Ce sera le chiffre record de quatre. Soustrait par un, nous obtiendrons trois, et si vous divisez trois par quatre, vous obtiendrez 0,75 Et maintenant, pour passer à la dernière valeur ici, ça va être facile. Quel est donc le numéro de position des 30 ? C'est cinq soustrait de un. Il y en aura quatre. De plus, nous allons également en avoir quatre pour le nombre total, soustrait par un Donc, si vous divisez quatre par quatre, vous obtiendrez Donc c'est tout, les gars. C'est ainsi que fonctionne le classement en pourcentage. Il a toujours une échelle de 0 à 1. C'est donc toujours comme ça. Peu importe les valeurs que nous avons à l'intérieur, et il y aura une échelle continue. Et encore une fois, ici, si vous avez un ti, ils vont partager le même pourcentage d'alcool. OK, les gars. Alors maintenant, si vous comparez ces deux fonctions, vous pouvez voir qu'elles sont vraiment similaires. la sortie des deux fonctions, nous générons un classement basé sur le pourcentage et les deux également, gérons parfaitement les égalités, sorte qu'elles partagent le même classement en pourcentage. Si vous vérifiez la syntaxe, elles sont très similaires. Et maintenant, en vérifiant les formules des deux, nous prenons toujours en compte la taille globale des ensembles de données Ici, la taille est prise en compte dans le calcul pour nous aider à trouver la position relative de chaque valeur par rapport à l'ensemble. Et cela est très important dans l'analyse afin de mesurer la contribution de chaque valeur à l'ensemble. ce qui concerne les cas d'utilisation, si vous souhaitez vous concentrer sur la distribution de vos points de données, optez pour la distribution cumulative. Mais si vous voulez vous concentrer sur la position relative de chaque rose, optez pour le pourcentage Bien, maintenant, il y a une autre différence entre le disque um et le pourcentage de trink. Si vous vérifiez les formules, vous verrez que le répertoire um est plus inclusif Nous prenons toujours en compte le numéro de position de la ligne. Mais avec le trink de la personne nous ne prenons pas en compte la ligne actuelle, nous aimons la sauter ou la rendre exclusive Nous disons que pour le trank personnel, c'est plus exclusif et pour la distribution communautaire, elle est plus inclusive Maintenant, si vous me posez la question difficile, laquelle utilisez-vous ? Je vais vous dire que si vous voulez être plus inclusif, optez pour la distribution commitive Si vous voulez être plus exclusif avec la ligne actuelle, optez pour le classement des personnes, elles sont très similaires les unes aux autres Si vous souhaitez calculer la distribution de vos données, optez pour la distribution commulative. Si vous voulez trouver la position relative de chaque ligne, choisissez la personne « D'accord ». Nous avons donc maintenant la tâche suivante qui consiste trouver les produits qui se situent dans les 40 % les plus élevés des prix. Allons-y et résolvons ce problème. Nous ciblons maintenant les produits de table, et je vais simplement sélectionner prix du produit sur deux colonnes parmi les produits de vente. Alors c'est tout. Allons-y et exécutons-le. Comme vous pouvez le constater, nous avons obtenu cinq produits et les prix, et la tâche indique, trouvent les 40 % les plus élevés. Nous devons donc trouver et générer un classement en pourcentage. Pour ce faire, nous avons les deux fonctions*** dist et a percent rank. Cette fois , j'opterai pour le *** dist. Allons-y et faisons-le. Donc, euh, distante. Et puis allons-y et trouvons cette fenêtre comme celle-ci. Ça va être commandé par. Nous ciblons maintenant les prix, n'est-ce pas ? Alors, commandez par le prix le plus élevé au plus bas. Et donnons-lui un nom Dest rank. Alors allons-y et exécutons-le. Ainsi, avec ce qual, vous pouvez générer pour nous un classement en pourcentage en utilisant la formule que nous venons d'apprendre auparavant Donc, en ce qui concerne la production, nous obtenons tous les produits, mais la tâche exige que nous n'obtenions que les produits qui se situent dans les 40 % les plus élevés. Cela signifie donc la première ligne, la deuxième ligne, et c'est réglé. Ces rangées se situent donc dans les 40 % les plus élevés. Le reste est inférieur à ce montant. Donc, pour ce faire, afin de filtrer les données, nous pouvons utiliser la sous-requête. Sélectionnez donc une étoile. À partir de là, nous avons notre sous-requête comme celle-ci, puis notre filtre sera de rang dist inférieur ou égal à 0,4. C'est ce que nous devrions faire pour obtenir les données. Alors allons-y et exécutons-le. Maintenant, comme vous pouvez le constater, nous avons les meilleurs produits, les 40 % les plus performants. Maintenant, bien sûr, vous pouvez formater le pourcentage. Nous pouvons le faire comme ça. Prenons le Dist Rank. Multipliez-le par 100. Alors allons-y et exécutons-le. Comme vous pouvez le constater, nous avons obtenu 20 % et 40 %. Nous pouvons également y ajouter le caractère en pourcentage, d'accord. Nous pouvons donc dire chariot et ajouter le personnage. Après cela, comme ça, appelons-le ce pourcentage de classement. Alors c'est tout. Allons-y et exécutons-le. Pour que vous ayez résolu cette tâche, nous avons les produits qui se situent dans les 40 % les plus élevés. Maintenant, bien sûr, vous pouvez essayer le classement en pourcentage. C'est donc très simple. Il suffit d'aller changer la distribution cumulée avec la fonction pourcentage. Banque. Alors allons-y et exécutons-le. Comme vous pouvez le constater, nous obtiendrons exactement les mêmes résultats gants et les casquettes restent donc les produits les plus onéreux à moins de 40 % du prix. Alors, les gars, c'est ça, c'est très simple, non ? 242. 5 14 victoires: C'est bon, mes amis. Récapitulons maintenant rapidement les fonctions de classement des fenêtres Alors, que vont-ils faire ? Ils vont attribuer un rang à chaque rôle dans une fenêtre. Et nous avons deux types d'affranchissement, non ? Le premier est le classement basé sur des nombres entiers. Il va assigner un nombre entier à chaque rôle. Et ici, nous avons quatre fonctions, le nombre R, le rang, le rang dense et le carreau. Et le deuxième type d'affranchissement, nous avons le classement basé sur le pourcentage Scale Fair va donc calculer un rang, puis l'attribuer à chaque rôle. Et nous avons ici deux types de formules ou de fonctions. Nous avons donc le disque um, la distribution cumulée, et le second, le classement en pourcentage. Passons maintenant au point suivant, si vous parlez des règles de syntaxe, l'expression doit être vide. Nous ne devons passer aucun argument aux fonctions. Nous devons utiliser le tri par pour trier nos données. C'est donc obligatoire, et l'utilisation des clauses de cadre n'est pas autorisée Vous ne pouvez donc pas personnaliser un cadre dans la fonction de fenêtre. Et comme nous l'avons appris, il existe de nombreux cas d'utilisation des fonctions de classement. Par exemple, nous avons les meilleures analyses, l'analyse des modèles afin d'identifier un fil, acteurs ou les moins performants de notre entreprise. Autre cas d'utilisation utilisant le numéro de ligne, nous pouvons identifier et supprimer les doublons dans nos données, afin de pouvoir les utiliser pour détecter problèmes de qualité des données et pour améliorer la Autre cas d'utilisation, si notre table n'a pas de clé primaire propre, nous pouvons générer des identifiants uniques en utilisant le numéro de ligne afin de faire de même Un autre cas d'utilisation, ce sont les segmentations de données Vous pouvez utiliser l'Intel pour segmenter vos clients, vos produits, vos employés, etc. Autre cas d'utilisation, nous pouvons effectuer des analyses de distribution de données. Comme nous l'avons appris, nous pouvons utiliser le QTS pour comprendre la distribution des données de nos points de données par rapport à l'ensemble Et le dernier cas d'utilisation concerne davantage l'ingénierie des données. Nous pouvons utiliser la fonction Intel afin d' égaliser le processus de chargement de nos ETL Comme vous pouvez le constater, il existe de nombreux cas d'utilisation des fonctions de classement. D'accord, vous avez donc appris à classer vos données à l'aide de six fonctions de fenêtre d' échelle différentes, et leurs cas d'utilisation sont excellents pour l'analyse des données Passons maintenant au suivant, nous avons le dernier groupe de fonctions de fenêtre. Nous avons les fonctions de valeur. Ce sont mes amis, le groupe le plus important matière d'analyse de données par rapport aux deux autres. Nous allons donc nous concentrer ici sur quatre fonctions. Nous allons apprendre comment fonctionne l'échelle avec cela, la syntaxe et les cas d'utilisation. 243. 6 1 gagnez de la valeur: Hé, mes amis, alors. Nous allons maintenant parler de la catégorie de fonctions de fenêtre la plus importante pour l'analyse des données. Nous avons les fonctions de valeur ou parfois nous les appelons fonctions analytiques de fenêtre. Nous allons donc aborder ici quatre fonctions différentes. Nous avons le lead lag, première valeur et la dernière valeur. Et comme d'habitude, nous allons découvrir le concept qui les sous-tend, leur en arrière-plan, puis nous pourrons apprendre les syntaxes et nous aborderons les cas d'utilisation les plus importants des fonctions de valeur que j'ai collectées dans le cadre de mes projets Commençons donc par la première question. Pourquoi les appelle-t-on fonctions de valeur ? Alors allons-y. C'est bon, tout le monde. Nous avons donc maintenant cet exemple très simple. Nous avons les mois et les soldes. Maintenant, nous pouvons utiliser les fonctions de valeur afin d' accéder à une valeur depuis une autre ligne. Donc, pour le comprendre, supposons que L traite actuellement les mois, nous sommes actuellement au mois de mars. Alors maintenant, par exemple, je voudrais accéder à la valeur du mois précédent à partir de février. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction de décalage afin d' obtenir la valeur de dix. Nous avons donc dans la même rangée ventes actuelles du mois de mars, ainsi que les ventes du mois précédent, le mois de février. Peut-être que dans d'autres cas, j'aimerais obtenir les soldes du mois prochain à partir d'avril. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction lead, et nous obtiendrons pour le même rôle, la valeur cinq. Maintenant, je peux très rapidement comparer le mois en cours avec le mois précédent et aussi avec le mois suivant. Maintenant, dans les autres cas, vous pourriez être intéressé, par le premier mois de votre liste, donc elle sera là en janvier. Ainsi, pour obtenir les ventes du premier mois, vous pouvez utiliser la fonction first value. Nous allons donc arriver à la même rangée 20. Et maintenant, pour ce qui est de la dernière option, je pense que vous l'avez déjà comprise, nous pouvons aller chercher la valeur des ventes du mois dernier. Nous pouvons donc avoir le mois de juillet. Pour cela, nous allons utiliser la dernière valeur de la fonction, et nous obtiendrons la valeur 40. C'est donc exactement le but des fonctions de valeur ou des fonctions analytiques. Nous pouvons accéder à la valeur d'une autre rose. Et il est également très important de prendre une décision. Les fonctions de valeur sont similaires aux fonctions de rajustement. Nous devons utiliser la commande par pour trier les données. Afin de comprendre quelle est la première ligne et la dernière ligne. Dans cet exemple, les données sont triées par mois. Donc, les gars, les fonctions d'accès sont vraiment importantes pour l'analyse. Vous pouvez l'utiliser pour accéder à une valeur depuis d'autres lignes afin de faire une comparaison. Bien, voyons maintenant un bref aperçu de la syntaxe et des règles des fonctions de valeur Nous avons donc ici quatre fonctions, le décalage d' avance, la première valeur et la dernière valeur. Vous pouvez donc voir que nous pouvons les regrouper en deux groupes. Nous avons donc le lead aag, ils sont très similaires les uns aux autres En particulier avec la syntaxe, nous pouvons utiliser trois éléments ou trois arguments, le décalage d'expression par défaut pour les deux. Pour la première valeur, nous ne pouvons utiliser qu'une expression. Cela signifie que nous devons transmettre une valeur à ces fonctions. Tu ne peux pas le laisser vide. À propos du type de données d'expression, vous pouvez utiliser n'importe quel champ avec n'importe quel type de données. n'y a aucune restriction concernant, par exemple, l'utilisation de chiffres uniquement . Tous les types de données sont autorisés. Passons maintenant à la définition de la fenêtre. La partition par, comme d'habitude, est facultative comme tout autre groupe. La commande ici est indispensable. Vous devez définir une commande par. C'est comme le classement. Ici, vous ne pouvez pas le laisser vide. Passons maintenant à la dernière, nous avons la clause cadre. Ce sont des choses vraiment différentes ici. Donc, comme les deux premières fonctions font défaut, vous n'êtes pas autorisé à définir un cadre. Vous n'êtes donc pas autorisé à définir un sous-ensemble de données. C'est très similaire au classement. Vous devez donc utiliser le tri par, mais vous ne pouvez pas définir le cadre de la fenêtre. Mais pour les deux autres fonctions, la première valeur et la dernière valeur, elles sont facultatives. Vous pouvez les utiliser, et pour la dernière valeur, il est recommandé de définir une clause cadre. Ne t'inquiète pas pour ça. Nous pouvons avoir suffisamment d'exemples pour comprendre. Vous pouvez voir que ces fonctions ont des exigences différentes, il n'existe donc pas de règle générique pour toutes. Mais une chose sur laquelle ils sont tous d'accord , c'est que vous devez utiliser order by. Maintenant, comme d'habitude, qu' allons-nous faire ? Nous allons approfondir ces fonctions. Nous allons d' abord aborder les deux fonctions principales et manquantes, car elles sont très similaires l'une à l'autre. Nous pouvons comprendre les cas d'utilisation, quand les utiliser et, bien sûr, nous allons nous entraîner dans le squale. Allons-y. 244. 6 2 valeur de gain min max: Principales fonctions. La fonction lead peut vous permettre d'accéder à une valeur à partir de la ligne suivante dans une fenêtre où la fonction de décalage est exactement le contraire. Cela vous permettra d'accéder à une valeur d' un rôle précédent dans une fenêtre. Cela semble très simple, non ? Voyons donc comment l'échelle va exécuter ces fonctions. OK. Passons maintenant à un bref aperçu de la syntaxe des deux fonctions, lead et lag. Nous avons ici un exemple très simple pour la fonction lead. Donc, comme d'habitude, nous commençons par le nom de la fonction, ce sera le nom principal. Et maintenant, après cela, nous allons passer aux arguments. Et comme vous pouvez le constater, nous avons ici plusieurs choses. Alors faisons-le étape par étape. Donc, la première chose que nous allons faire est de spécifier une expression, et le type de données peut être n'importe quel type de données. Cela peut être un chiffre comme ici, les ventes, un caractère comme des noms, des dates ou autre. Cela est donc nécessaire. Nous devons spécifier une expression, nous ne pouvons pas la laisser vide et nous pouvons utiliser n'importe quel type de données. Passons maintenant à la suivante, dont voici le numéro. Alors c'est quoi ? Il s'agit du décalage, et ce décalage est facultatif, vous pouvez donc l'ignorer. Donc, ce que signifient les compensations, ce que nous faisons ici. Nous spécifiez pour SQL le nombre de lignes en avant ou en arrière à partir de la ligne actuelle. Ici, dans cet exemple, nous spécifions le décalage comme deux, en utilisant le plomb, et avec cela, nous indiquons une échelle, passons aux deux lignes suivantes et obtenez-moi la valeur. Et si vous utilisez le décalage, cela signifie que vous donnez une échelle. Revenez deux lignes en arrière et donnez-moi la valeur. Vous indiquez donc ici à une échelle nombre de lignes dont elle a besoin pour sauter. Et si vous ne spécifiez rien comme le laisser vide , vous allez en utiliser un. Par défaut, les décalages seront donc un, si vous ne le spécifiez pas C'est bon. Passons au dernier et au troisième, c' est également facultatif. Tu peux y aller et le laisser vide. Donc, ici, c'est la valeur par défaut. Maintenant, que se passe-t-il avec ces fonctions ? Parfois, le crâne ne trouve rien en sautant sur les deux rangées suivantes ou quelque chose comme ça. Il n'y a donc plus de lignes accessibles. Et avec cela, je vais aller renvoyer un zéro. Cela signifie que si q passe aux lignes suivantes ou aux lignes précédentes et ne trouve rien, k, par défaut, retournera une valeur nulle. Donc, si vous ne spécifiez rien ici, dans ces scénarios, vous aurez des valeurs nulles en retour de l'ensemble de la fonction. Mais dans certains scénarios, vous ne voulez pas avoir de valeur nulle. Vous aimeriez avoir une valeur. Vous définissez donc ici la valeur par défaut. Il ne doit donc pas être nul. Ça devrait être dix. Donc Scale, si tu ne trouves rien, renvoie dix. Ne renvoyez pas de valeur nulle. Encore une fois, les gars, les valeurs par défaut, les décalages, toutes ces informations sont facultatives pour vous afin de les configurer, mais vous devez connaître la valeur par défaut si vous n'utilisez rien, pour le décalage, ce sera un, pour la valeur par défaut sera nulle Mais vous devez spécifier une expression. Vous ne pouvez donc pas le laisser vide ici. C'est bon. Tout dépend donc des arguments que vous pouvez transmettre aux fonctions lead ou lag. Ensuite, les éléments suivants sont les éléments standard. Nous avons donc terminé. Ensuite, nous avons la partition par. Comme d'habitude, la partition par est facultative. Ensuite, passez à la commande. Ces fonctions, c'est comme les fonctions de classement. Cela vous oblige à trier les données. Il est donc indispensable de trier les données. Sinon, il est prudent de ne pas savoir quelle est la ligne suivante, quelles sont les lignes précédentes. Nous devons donc trier les données. C'est obligatoire. Vous ne pouvez pas ignorer cette option, elle n' est donc pas facultative. D'accord, donc la syntaxe n' est pas folle, non ? Nous avons le matériel habituel, mais nous sommes les seuls à pouvoir configurer la valeur par défaut et les décalages OK, les gars, nous avons maintenant un exemple très simple. Nous avons des mois et des ventes, et nous allons essayer de comprendre comment le SQL fonctionne pour les deux fonctions, lead et lag côte à côte. Maintenant, dans le premier exemple, nous nous intéressons aux ventes du mois prochain. Pour ce faire, nous allons donc utiliser la fonction lead. Donc, commencez, puis nous pouvons spécifier l'argument. Ce sont les ventes. Nous voulons la valeur des ventes. Ensuite, nous définissons la fenêtre comme cet ordre par mois. Donc ça va être ascendant. Maintenant, sur le côté droit, nous allons nous intéresser aux ventes des mois précédents. Pour ce faire, nous allons donc utiliser la fonction lag. Ce sera donc très similaire au GD. Nous avons le décalage, puis les ventes, puisque nous nous intéressons aux ventes, et nous allons trier les données par mois. Voyons maintenant comment Scale va procéder étape par étape et côte à côte. Donc Sq va commencer par le premier. Voyons maintenant comment Scale va traiter ces informations côte à côte et ligne par ligne. Donc, ça va commencer par la première rangée ici. Quel est le prochain mois de janvier. en février et nous sommes intéressés par les ventes de cette ligne. Donc Q va prendre la valeur de la ligne suivante, et nous allons avoir la valeur de dix. Maintenant, en parcourant le mois de janvier, nous pouvons voir les ventes du mois de février suivant sur la même ligne. Alors maintenant, regardons le côté droit ici. Maintenant, nous nous intéressons au mois précédent. Quels sont donc les mois précédents du premier rang ? Ce ne sera rien, non ? Nous ne pouvons donc pas le montrer avec quoi que ce soit. C'est pourquoi Squeal va dire que c'est nul. n'y a pas de mois précédent pour la ligne en cours, et nous allons l'avoir telle quelle. OK, je vais maintenant passer à la rangée suivante. Nous sommes en février. Quel sera le mois prochain, ce sera le mois de mars, et ça va pointer le bout du doigt. Nous en aurons donc 30 pour les ventes du mois de mars prochain. Et sur le côté droit, quel est le mois de février précédent ? Ce sera en janvier, non ? Il va donc obtenir la valeur, les ventes du mois précédent. Et ici, nous en aurons 20. Comme vous pouvez le constater , c'est très simple. En tête, nous sommes toujours en train de vérifier les valeurs suivantes. Sur la jambe, nous vérifions toujours la valeur précédente. Continuons. Nous sommes actuellement au mois de mars. Quel est le mois prochain ? Ça va être en avril. Sq va y aller et le montrer comme ça. Et nous aurons les soldes du mois d'avril prochain. Pour le mois de mars sur le côté droit, quel est le mois précédent, c'est février, non ? Je vais donc parler du mois de février. Nous allons donc en vendre dix. Maintenant, pour ce qui est de la dernière rangée, vous pouvez voir que nous sommes en avril. Quel est le prochain mois d'avril ? n'y a rien parce que nous sommes au bout de notre table, n'est-ce pas ? Donc, comme il n'y a pas de mois après la danse, nous obtiendrons un zéro dans le résultat. Mais pour ce qui est du décalage, il nous reste encore un mois d'avril. Donc, quels sont les mois précédents, mars, et nous aurons les soldes du mois de mars. Il va donc y en avoir 30. Alors c'est ça, les gars. Ce sont des droits vraiment simples. C'est comme s'ils faisaient le contraire. Alors maintenant, si vous vérifiez ces valeurs côte à côte, vous pouvez voir qu'avec le fil, nous obtiendrons toujours une valeur pour la première ligne. Mais pour la dernière ligne, elle peut toujours être vide car il n' y a pas de valeur suivante, nous sommes à la fin du tableau. Mais si vous vérifiez le décalage, pour la première valeur, nous obtiendrons toujours une valeur nulle car il n'y a aucune valeur ou enregistrement précédent sur la première ligne. Et pour le dernier enregistrement, comme vous pouvez le voir, nous allons toujours obtenir une valeur car nous aurons une valeur précédente. Bien, passons à autre chose afin de comprendre comment fonctionne l'échelle cette fois-ci avec les décalages et la valeur par défaut Nous avons donc maintenant les mêmes données, mais nous avons une tâche différente. Maintenant, sur le côté gauche, nous aimerions obtenir les ventes de deux mois à l'avance. Ce n'est donc pas le mois prochain. Ça va faire deux mois. Et nous aimerions dire à QL que si vous ne trouvez aucune valeur, ne renvoyez pas null. Le retour pour nous est nul. Ce sera donc notre valeur par défaut. Maintenant, si vous vérifiez la syntaxe, elle sera exactement comme avant, mais nous ajoutons maintenant un décalage de deux parce que nous sommes intéressés par deux mois à venir. Et nous spécifiez une valeur par défaut zéro. Donc, si vous ne trouvez rien, mettez zéro. Ne mettez pas zéro. Maintenant, sur le côté droit, nous avons exactement le contraire. Nous sommes intéressés par les ventes d' deux mois. Nous ne sommes donc pas intéressés par le mois précédent direct. Nous avons besoin des ventes d'il y a deux mois. Et ici, c'est pareil. Si tu ne trouves rien, ne reviens pas , je te donnerai un zéro. Vous pouvez donc voir que nous avons la même syntaxe, mais en utilisant la fonction lag. Voyons maintenant comment je peux exécuter cela étape par étape et côte à côte. Kal va donc commencer le premier mois, janvier. Alors maintenant, je vais demander quelles seront les ventes des deux mois à venir. Nous sommes donc en janvier. Ce ne sera pas le mois de février. Ce sera le mois de mars. Donc, ça va aller comme ça, et nous obtiendrons la valeur de 30 30 , soit les ventes de deux mois à venir. Maintenant, sur le bon côté, nous sommes également en janvier. Esq va poser la question suivante : quelles étaient les ventes d'il y a deux mois ? Nous n'avons donc aucun droit antérieur en matière de données. Nous n'obtiendrons donc rien. Q va renvoyer null, mais il va vérifier, avons-nous une valeur par défaut ? Eh bien, oui. Cette fois, EQ ne renverra pas la valeur nulle. Il peut renvoyer la valeur par défaut, et cette fois elle sera nulle. C'est bon. Passons maintenant à la valeur suivante. Nous sommes actuellement en février. Quelles sont les ventes des deux prochains mois ? Ce ne sera pas le mois de mars. Ça va être en avril. Donc ça va aller et le pointer comme ça. Et nous obtiendrons la valeur de cinq. Maintenant, sur le bon côté, nous sommes actuellement en février. Maintenant, la question qui se pose est la suivante : quelles étaient les ventes d' deux mois ? Nous avons une histoire. Nous avons le mois précédent, mais il n'y a pas deux mois dans l'histoire. C'est pourquoi nous obtiendrons toujours zéro en sortie avec une valeur par défaut. OK, alors passons maintenant à la valeur suivante. Nous sommes actuellement au mois de mars. Quel peut demander quelles seront les ventes des deux mois à venir. Il ne nous reste qu'un mois, mais il ne nous reste plus deux mois. C'est pourquoi Equal ne trouvera rien et renverra null. Mais il va utiliser la valeur par défaut. Nous allons donc aller chercher la valeur de zéro. Aucune autre donnée n'est disponible dans le tableau. Mais maintenant, sur le bon côté, nous sommes en mars, et nous nous demandons quelles étaient les ventes d'il y a deux mois. Maintenant, nous avons assez d' histoire dans le passé, et cela va nous faire perdre de la valeur. T. Très bien. Passons maintenant au mois dernier dans notre tableau, le mois d'avril. Quelles sont les ventes des deux prochains mois ? Nous n'avons aucune donnée, donc ce sera zéro également. Mais maintenant, sur le bon côté, nous sommes actuellement en avril. Quelles étaient les ventes d'il y a deux mois ? Nous avons suffisamment d'histoire. C'est pourquoi je vais le comprendre et le pointer comme ça. Nous ferons donc en sorte que le mois de février soit dix. C'est ça. C'est ainsi que Qual fonctionne avec le lead et LG en utilisant des décalages ainsi que la valeur par défaut Revenons dans quel afin de mettre en pratique ces deux fonctions. 245. 6 3 MoM de la valeur: OK. Nous avons maintenant la tâche suivante, analyser les performances d'un mois à l'autre en déterminant le pourcentage de variation des ventes entre le mois en cours et le mois précédent. Cela signifie donc que nous devons comparer le mois en cours avec le mois précédent. Le principal cas d'utilisation du plomb et de LG est donc de faire une analyse comparative, et nous avons un cas d'utilisation très courant. C'est ce qu'on appelle l'analyse des séries chronologiques. Il s'agit donc de la méthode d' analyse de notre activité, nos données afin de comprendre les modèles et les tendances au fil du temps. Et l'une des questions les plus importantes et les plus classiques que les décideurs ou les entreprises vous poseront est de faire une analyse année après ou les entreprises vous poseront est de faire année ou mois après mois. Analyse. L' analyse d'une année sur l'autre va donc nous aider à comprendre la croissance ou la baisse globale la performance de notre entreprise au fil des ans au fil des ans. Mais d'un autre côté, nous procédons à une analyse mensuelle afin de procéder à une analyse des tendances à court terme, et au fur et à mesure que nous découvrirons les tendances de la saisonnalité L'objectif principal est donc de comprendre les performances de notre entreprise au fil du temps. Revenons maintenant à son échelle afin de résoudre la tâche. OK, les gars. Alors maintenant allons-y et faisons-le étape par étape. Maintenant, quelle est la première étape ? Avant de comparer les choses ensemble, nous devons collecter les données. Nous devons d'abord faire les calculs. Nous devons donc d'abord connaître le total des ventes du mois en cours, puis le total des ventes du mois précédent. Et après cela, on pourra aller les comparer. Commençons donc par les choses les plus simples. Nous devons connaître les ventes en cours pour le mois en cours. Donc, pour ce faire, faisons simplement une sélection très simple. Alors, de quoi avons-nous besoin ? Prenons le numéro de commande. Prenons la date de commande car à l'intérieur, il y a le mois. Allons récupérer les ventes. C'est donc tout pour le moment, pour ce qui est des commandes de vente. Alors allons-y et exécutons-le. Donc, en ce qui concerne le résultat, nous avons obtenu les informations habituelles. Nous avons dix commandes, la date de vente et la date de commande, mais la date de commande est au nombre de jours, et la date complète ne nous intéresse pas. Nous aimerions obtenir uniquement le mois afin calculer le total des ventes pour le mois. Nous allons maintenant utiliser une fonction pour extraire le mois d'une date. Ne t'inquiète pas pour ça. Nous pouvons avoir un chapitre dédié en ordre. Pour vous montrer comment gérer les formats de dates dans l'échelle. Maintenant, ce que nous allons faire, utiliser une fonction très simple appelée mois et dates de commande. Et appelons-le le mois des commandes. C'est ça. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, comme vous pouvez le constater, nous avons un nouveau terrain où nous n'avons qu'un mois de formations. Nous avons donc janvier, février et mars. Maintenant, l'étape suivante consiste à trouver le total des ventes pour chaque mois. Donc, ce que nous allons faire, c' créer un nouveau groupe. Alors faisons-le. Nous allons dire que nous voulons le montant des ventes. Je vais juste appeler ça les ventes du mois en cours. Et allons-y et débarrassons-nous de toutes ces informations. Nous allons aller nous regrouper par mois, d'accord. Alors, groupons par mois. C'est ça. Allons-y et exécutons-le. C'est donc très simple, non ? Nous avons maintenant les trois mois et le total des ventes du mois en cours. Maintenant, avec cela, nous avons obtenu les premières informations dont nous avons besoin pour faire la comparaison. Nous avons pour chaque rôle le total des ventes du mois en cours. Maintenant, la prochaine chose que nous allons faire est de découvrir les ventes totales du mois précédent, côte à côte sur la même ligne. Et pour ce faire, nous avons appris nous pouvons utiliser la fonction g. Nous allons donc intégrer la fonction de fenêtre de décalage dans le même groupe en. Nous allons donc le faire comme ça. Nous nous intéressons donc maintenant au décalage du mois précédent. C'est pourquoi nous allons y chercher la somme des ventes sous forme d' expression. Ensuite, nous allons définir la fenêtre. Cela peut être terminé et le tri par est indispensable Nous allons donc trier les données par mois. Allons-y et faisons-le. C'est ainsi que nous avons défini les ventes du mois précédent. Vous êtes les ventes du mois précédent. Alors maintenant, exécutons-le afin de voir les résultats. C'est bon. Maintenant, nous allons vérifier les résultats. La première rangée. Quel est le mois précédent. Il n'y a aucun mois précédent. Nous en sommes au premier record, et au premier mois. C'est pourquoi nous avons Null. Passons maintenant au mois de février. Quelles sont les ventes du mois précédent à partir de janvier ? Il est 105. C'est donc correct. Passons maintenant à la dernière valeur par rapport au mois de mars, quelles sont les ventes de février ? Le mois précédent ? Il est 195. Nous avons donc obtenu les deux informations dont nous disposons le mois en cours et le mois précédent. Donc, les gars, comme vous pouvez le voir, c'est magique, non ? C'est très simple. Nous pouvons utiliser les fonctions lead et lag pour accéder à une autre valeur à partir d'une autre rose sans avoir à faire de joints compliqués, etc. OK, alors maintenant, quelle est la prochaine étape ? Nous allons soustraire le total des ventes du mois en cours avec le mois précédent Pour ce faire, nous allons donc utiliser une sous-requête comme celle-ci Sélectionnez donc l'étoile parmi. Nous allons l'avoir comme ceci en tant que sous-requête. Et maintenant, le calcul est très simple. Laisse-moi juste déplacer ce petit peu vers le bas. Il s'agit donc du mois en cours soustrait du mois précédent. Allons-y et appelons cela un changement de mois en mois. Alors c'est tout. Allons-y et exécutons-le. Alors maintenant, allons vérifier les résultats du premier mois, vous pouvez le constater. Nous n'avons aucune valeur, et c'est correct car le mois précédent est vide, n'y a donc aucun changement. Passons maintenant au mois de février, vous pouvez voir ici que nous avons obtenu plus de 90. Cela signifie que nous avons amélioré les performances de nos ventes. Passons maintenant à la dernière, elle est vraiment mauvaise. Nos performances sont en baisse. Nous pouvons voir que nous avons -115. Cela signifie donc que le mois en cours se porte vraiment mal par rapport au mois précédent. Le mois de mars est donc vraiment un mauvais mois. OK. Maintenant, comme vous pouvez le voir dans le résultat, nous avons obtenu les nombres absolus, mais la tâche indique de trouver le pourcentage de variation. Nous devons donc comparer cela à un pourcentage, et nous pouvons le faire ainsi. C'est très simple. Faisons-le dans une nouvelle colonne. Il suffit de faire un petit zoom arrière. Donc. Ce sera le changement, les différences divisées par les ventes des mois précédents. Ensuite, multiplions le résultat par 100. Pour obtenir le pourcentage, comme ceci. Et maintenant, comme vous pouvez le voir, nous avons des zéros, et c'est parce que ces nombres sont des entiers Nous devons donc adopter l' une de ces valeurs. Je vais juste le faire pour le premier, alors lancez, et vous êtes en train de flotter. Donc ça marche. Allons-y et exécutons-le à nouveau. Maintenant, le résultat semble meilleur. Nous avons les pourcentages, mais nous avons beaucoup de symboles, contournons le chiffre deux Disons un symbole, un seul. Donnons-lui un nom. Alors maintenant, vous êtes en pourcentage d' un mois à l'autre. Alors exécutons. Maintenant, vous pouvez constater que les choses s'améliorent, et avec cela, nous avons calculé la variation en pourcentage des ventes entre le mois en cours et les mois précédents. C'est ainsi que nous effectuons des analyses mois après mois. 246. 6 4 rétention client à valeur ajoutée: Très bien, nous avons maintenant un autre cas d'utilisation pour les fonctions lead et LLC Nous pouvons les utiliser pour effectuer une analyse de fidélisation de la clientèle. Il s'agit de mesurer le comportement et la fidélité des clients. Nous aidons donc les entreprises et les décideurs à établir relations solides avec les clients fidèles et à leur permettre également de se concentrer sur leurs besoins. Voyons maintenant comment nous pouvons utiliser plomb et la fonction LC pour le faire. Analyse de la fidélisation des clients. Alors allons-y. Bien, nous avons maintenant la tâche suivante, qui dit, afin d'analyser la fidélité des clients, classez les clients en fonction du nombre moyen de jours entre les commandes Il se passe donc beaucoup de choses ici. Faisons-le étape par étape. Et j'aimerais toujours commencer par une sélection très simple. Allons donc sélectionner des informations telles que le numéro de commande. Trouvons l'identifiant du client. De plus, puisque nous voulons connaître les jours, nous aimerions avoir la date. Donc, les dates de commande indiquées dans le tableau, les commandes client, et allons-y et trions les données relatives à la commande et allons-y et trions les données relatives à la commande par date habituelle et par date de commande Donc, les actifs, allons-y et exécutons-les. Alors maintenant, comme d'habitude, nous avons reçu nos dix commandes, les clients, et la date à laquelle ils ont passé commande. Alors maintenant, vérifions-nous la tâche. Résolvons ça ici. Jours entre les commandes. Nous devons donc déterminer combien de jours s'écoulent entre deux commandes. Par exemple, si nous vérifions le numéro un du client ici, il a passé commande vers le 10 janvier. Et la deuxième commande est comme dans dix jours, le 20 janvier. Nous devons donc soustraire ces deux dates. Maintenant, pour soustraire ces informations et faire des calculs, il faut que tout soit dans la même ligne Donc, par exemple, si nous sommes à la première ligne ici, j'aimerais également avoir une colonne sur la prochaine commande, donc la date de la prochaine commande. Nous devons donc accéder à une valeur depuis une autre ligne. Bien sûr, nous pouvons effectuer des jointures, mais nous avons des fonctions de lead et de lag. Et pour ce scénario, nous allons utiliser la fonction lead window. Alors allons-y et faisons-le. Je vais appeler la date de commande ici comme étant une commande en cours, et allons-y et calculons le prospect. J'aimerais connaître la date de la prochaine commande. J'aimerais obtenir cette valeur ici dans le même rôle. C'est pourquoi cette fois, nous allons obtenir la date de commande. Maintenant, allons définir la fenêtre. Maintenant, nous devons partitionner les données car nous analysons celles de chaque client séparément, n'est-ce pas ? C'est pourquoi nous devons le partitionner en fonction de l'identifiant du client. Bien entendu, pour mener à bien le lead, nous devons utiliser le order by. Allons-y et définissons-le également. Passez commande au plus tard, et ce sera avant la date de commande. Maintenant, il faut lui donner un nom. La date de commande indiquée ici est celle de la commande en cours. Ce sera la prochaine commande. Alors, ensuite. Oder, je vais faire un petit zoom arrière et le réduire Alors allons-y et exécutons-le. Comme vous pouvez le voir dans le résultat, nous avons une nouvelle colonne appelée ordre suivant. Et avec cela, nous avons obtenu l'ordre actuel, la ligne en cours, ainsi que la valeur de la ligne suivante. Alors, quelle est la rangée suivante ? Ce sera le 20 janvier. Même chose, bien sûr, pour la rangée suivante, nous avons la date de commande actuelle. Et la prochaine date de commande. Donc, cette valeur sera exactement la même que la prochaine ici, le 15 février. Et puis, puisque nous travaillons avec Window, voici toute la fenêtre ici La dernière commande de ce client date du 15 février. Il n'y a pas de prochaine commande. Cela peut être le cas. C'est la même chose. Si vous vérifiez les autres clients, vous pouvez toujours voir que la dernière commande n'a pas de prochaine commande. On dirait que tout va bien. Et pour le dernier client, il n'a qu'une seule commande. Maintenant, avec cela, nous avons obtenu toutes les informations nécessaires à nos calculs. Nous avons la commande en cours et la commande suivante sur la même ligne. Nous pouvons maintenant les soustraire afin obtenir le nombre de jours entre ces deux commandes Maintenant, pour soustraire la date, nous devons utiliser la fonction date dip Ne vous inquiétez pas pour ces fonctions. Nous pouvons expliquer tout cela dans les prochains chapitres. Maintenant, suivez-moi simplement avec ces étapes. Ce que nous allons faire, c' est soustraire cette date de commande avec le tout ici Le tout est la prochaine commande. Faisons-le dans une nouvelle ligne. Et ça va être très simple. Donc, date D, nous trouvons les différences entre deux dates. La syntaxe sera donc la suivante. abord, nous devons définir de quoi nous parlons, s'il s'agit de jours, de mois, d' années, etc. Nous devons donc le dire à SQL. Trouvez-moi les différences en jours. Nous devons maintenant spécifier deux jours. La première sera la date de commande. C'est la date actuelle, et la deuxième date sera complète à partir d'ici. Prendons-le et mettons-le côte à côte. Et ce calcul va nous donner un certain nombre de jours. Nous allons appeler aujourd'hui jusqu'à la prochaine commande. C'est bon. Alors maintenant, allons-y et exécutons le tout. Voyons maintenant le résultat comme vous pouvez le voir ici. Nous en avons dix. Il y a donc dix jours entre ces deux dates, et la suivante, il nous reste environ 26 jours. Ici, nous avons une valeur nulle car nous n'avons pas de date. Et pour le prochain, nous avons 31 jours, donc nous avons un mois entier ici. Tout fonctionne donc parfaitement. Et avec cela, nous avons résolu, seulement cette partie, les jours entre les commandes. Alors, les gars, vous voyez, non ? C'est la magie de la fonction lead ag. Nous pouvons accéder très facilement à toutes les informations dont vous avez besoin dans le même rôle pour effectuer une analyse aussi importante. Et avec une requête très simple, nous ne faisons pas de choses folles comme adhérer ou autres. Nous ne faisons que spécifier la fonction principale. Tant que nous aurons toutes les informations dont nous avons besoin, nous allons ensuite calculer la moyenne de ces jours. Pour ce faire, nous devons donc utiliser une sous-requête. Permettez-moi donc de faire un zoom arrière. Alors allons-y et sélectionnons une étoile. Il suffit de préparer la sous-requête. Le tout peut donc être une sous-requête. Je vais juste me débarrasser de la commande. Ce n'est plus nécessaire pour le moment. Alors permettez-moi de le dire comme ça et de le décaler. Alors maintenant, de quoi avons-nous besoin ? Nous avons besoin de la moyenne du jour. Nous avons donc besoin de la moyenne de cette valeur. Alors, que pouvons-nous faire ? Nous pouvons y aller et utiliser un groupe. Donc, l'identifiant du client, puisque nous devons trouver la moyenne pour chaque client , nous allons obtenir cette valeur et dire moyenne. reste des jours avant la prochaine commande, et nous allons parler de jours moyens. Et nous avons ici pour grouper, grouper, identifier le client. Donc, comme ça, réduisez-le un peu et zoomez ici. Alors c'est tout. Maintenant, nous faisons simplement une déclaration très simple de moyenne et de groupe. Alors allons-y et exécutons-le. Vous pouvez le constater, l'échelle peut permettre d'agréger les données. Nous n'avons donc plus que quatre clients. Et pour chaque client, nous avons le nombre moyen de jours entre les commandes. Alors, qu'est-ce qui manque à notre tâche ? Si vous vérifiez ici, il est dit classer les clients en fonction de cette moyenne. Nous devons donc utiliser la fonction de classement. Donc, encore une fois, une autre fonction de fenêtre que nous devons utiliser, nous allons le faire avec le groupe I. Donc, permettez-moi de la réduire un peu. Et ensuite faisons-le ici. Je vais donc simplement utiliser la fonction de classement. Ensuite, nous allons défier cette fenêtre de surclassement, puis nous allons trier les données en fonction du nombre moyen de jours Cela signifie donc que nous allons récupérer ce calcul ici et le classer par ordre, il va être croissant, afin de nous concentrer sur les jours les plus faibles en moyenne. Alors c'est tout. Disons que c'est le classement moyen. Maintenant, allons-y et exécutons-le. Maintenant, en vérifiant le résultat, vous pouvez voir que nous avons un classement pour la moyenne. Et ici, Scale dit que le client numéro un ou le client fidèle numéro un est le client numéro quatre, ce qui est naturellement correct car pour le numéro quatre, nous n'avons pas beaucoup d' informations sur ce client. Il ou elle n'a commandé qu'une seule fois. Soit maintenant, vous filtrez les données et supprimez ce client, en disant que si la moyenne est nulle, ne le mettez pas dans le classement soit nous pouvons remplacer cette valeur par une valeur très énorme. Afin de figurer à la fin de notre liste. Par exemple, nous pouvons aller ici et remplacer le nul par Kuaisk comme ceci, et nous disons, si la moyenne est nulle, alors disons, donnez-moi un nombre fou comme celui-ci, très énorme Alors c'est tout. Allons-y et exécutons. Maintenant, comme vous pouvez le voir, ce client va figurer en fin de liste, et maintenant nous pouvons voir que le client le plus fidèle est numéro un, puis les deux autres clients se situent au deuxième rang. Ici, nous partageons le même classement puisque nous avons la même moyenne. Donc, les gars, nous avons vendu la tâche et nous avons classé le rythme des clients en fonction de la moyenne des jours. Entre les commandes, nous avons donc maintenant un très bon classement, et nous pouvons maintenant comprendre le comportement des clients, et peut-être devons-nous nous concentrer sur le client numéro un et comprendre ici ou partager ses besoins. Et bien entendu, la fonction qui nous a aidés à effectuer une telle analyse de fidélisation de la clientèle est la fonction principale afin trouver la prochaine commande pour calculer les jours. Voici donc comment vous utilisez les fonctions principales pour réaliser un tel cas d'utilisation. 247. 6 5 la valeur de gain en premier: La première valeur et la dernière valeur fonctionnent. Je pense que le nom dit tout, n'est-ce pas ? Ainsi, la première valeur peut vous permettre d'accéder à une valeur depuis la première ligne d'une fenêtre où la dernière valeur est exactement le contraire, elle peut vous permettre d'accéder à une valeur depuis la dernière ligne d'une fenêtre. Il a raison. Voyons maintenant comment SQL exécute ces fonctions. Maintenant, comme d'habitude, nous avons cet exemple très simple, nous avons les mois et les ventes, et nous l'avons deux fois parce que nous aimerions maintenant comparer côte à côte les deux fonctions, première valeur et dernière valeur. Passons maintenant au côté gauche, nous aimerions connaître les ventes du premier mois. Et sur le bon côté, nous aimerions connaître les ventes du mois dernier. Maintenant, pour la première tâche, nous pouvons utiliser la première valeur. C'est très simple. Donc, la première fonction de valeur, puis l'argument sera les ventes puisque nous voulons les ventes. Ensuite, la fenêtre sera définie comme cette commande par mois car nous voulons obtenir le premier mois. Donc, comme d'habitude, nous devons utiliser order by. Maintenant, sur le côté droit, pour obtenir les ventes du mois dernier, nous pouvons utiliser correctement la dernière valeur. Donc pareil, perte de valeur des ventes par rapport à la commande orale. Comme vous pouvez le voir à gauche et à droite, nous n'utilisons aucune définition de cadre, mais la définition par défaut sera utilisée à partir de celle-ci. C'est bon. Voyons maintenant comment quel va traiter ces deux requêtes côte à côte. La première étape consiste donc à trier les données. Ils sont déjà triés. Du plus bas au plus haut, puis l'étape suivante consiste à commencer ligne par ligne pour trouver la première valeur sur le côté gauche. Alors, qu'est-ce que la procédure illimitée ? Cela restera statique et indiquera toujours le mois de janvier. Ce sera donc toujours une procédure illimitée. Nous l'avons des deux côtés comme ça. Et quelle est la ligne actuelle ? Ce sera au départ, au premier rang. Et sur le côté droit, les mêmes choses ici. La définition de la fenêtre sera donc d' une seule ligne à droite. Quelle est donc la première valeur de cette fenêtre ? Il en est 20, c'est vrai. Les mêmes choses sur le côté droit ? Quelle est la dernière valeur de cette fenêtre ? Il en a également 20. Nous obtiendrons donc exactement les mêmes résultats. Passons maintenant à la deuxième ligne. Cela va donc pointer vers le mois de février, et la définition du cadre sera ici étendue comme ceci. Quelle est donc la première valeur de ce cadre ? Il y en aura 20 également. Donc, le résultat, nous allons passer à 20. Maintenant, sur le côté droit, le brut actuel indiquera également le mois de février et la fenêtre sera prolongée. Alors, quelle est la dernière valeur de ce cadre ? Il va y en avoir dix. Maintenant, continuons. Nous allons participer à la marche et la fenêtre va être prolongée. Quelle est la première valeur ? Ce sera toujours pareil. 20. Sur le côté droit, la fenêtre va être agrandie. Quelle est la dernière valeur ? Ça va être 30. Ainsi, comme vous pouvez le voir, la définition par défaut a toujours le début statique, toujours le même début du sous-ensemble Et au fur et à mesure que nous nous déplaçons avec la ligne actuelle, le cadre va s'étendre. Passons maintenant à la dernière, et avec cela, nous allons avoir l'ensemble de données dans le cadre et la première cellule sera 20 sur le côté droit, les mêmes choses seront étendues comme ça, et cette fois, la dernière sera avril . Maintenant, si vous allez les comparer côte à côte, vous voyez que sur le côté gauche, la tâche est résolue et tout fonctionne correctement, non ? Nous avons donc pour chaque ligne, toujours les ventes de la première ligne. Et quelle est la première rangée, c'est janvier. Nous avons donc partout, e 20, ce qui est correct. Mais maintenant, si vous cochez le bon côté, vous pouvez voir qu'il y a quelque chose qui ne va pas, n'est-ce pas ? Nous n'obtenons pas la dernière valeur. Nous devrions toujours nous adapter , nous devrions en avoir cinq partout. Nous avons donc ici exactement le même résultat que les ventes. Il est donc vraiment inutile de l'utiliser comme ça correctement. Et c'est, bien sûr, parce que l'échelle utilise la définition par défaut du cadre de fenêtre. La dernière valeur est la seule fonction de toutes les fonctions de fenêtre pour laquelle vous ne pouvez pas utiliser la définition de cadre par défaut. Vous devez personnaliser la définition du cadre afin d' obtenir l'effet de la dernière valeur. Pour la première valeur, tout fonctionne. Si vous utilisez un cadre par défaut, si vous ne spécifiez rien. Mais pour la dernière valeur, vous n'obtiendrez pas l' effet correctement si vous ne le personnalisez La fenêtre à cadre. Donc, mes amis, vous pouvez utiliser la fonction de première valeur comme toutes les autres fonctions de fenêtre. Sans définir de cadre, vous pouvez utiliser la valeur par défaut et vous obtiendrez l' effet de la première valeur. Mais pour ce qui est de la dernière valeur, il faut aller définir un cadre. Voyons donc comment nous pouvons résoudre ce problème. Bien, maintenant pour résoudre ce problème, nous allons définir le cadre comme ceci Il s'agira des lignes situées entre la ligne actuelle et la ligne suivante illimitée Nous changeons donc simplement les choses. Voyons maintenant comment cela peut fonctionner. Maintenant, bien sûr, SQL va résoudre les données et ainsi de suite. Maintenant, squel va avoir un pointeur vers le suivant illimité. Il va donc toujours pointer vers la dernière ligne de notre ensemble de données. Ensuite, il va procéder étape par étape. Donc, la première rangée sera comme ça, et le cadre sera le tout, non ? Donc, de la ligne actuelle jusqu'à la ligne illimitée suivante. Quelle est donc la dernière valeur ? Au dernier rang, ce sera le cinq, l'application. Nous allons donc entrer dans la sortie cinq. Passons maintenant à la valeur suivante. Le cadre sera de plus en plus petit. Et quelle est la dernière valeur ? Ce sera aussi le cas, les cinq, non ? Passons maintenant à la suivante. Et le cadre sera comme ça. Quelle est également la dernière valeur cinq, puis nous obtiendrons la dernière valeur comme ceci. Le brut actuel est égal au brut illimité suivant. Nous n'avons qu'un seul brut et il y en aura cinq également. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple : corrigez la clause frame et vous obtiendrez la dernière valeur comme prévu. Voici donc comment Sq va procéder. Maintenant, revenons à un Squal et commençons à nous entraîner. Bien, nous avons maintenant la tâche suivante. Il dit de trouver les ventes les plus basses et les plus élevées pour chaque produit. Voyons maintenant comment nous pouvons le faire. Comme d'habitude, nous allons commencer par des instructions de sélection très simples. Sélectionnez donc le numéro de commande. Nous avons besoin de l'identifiant du produit, ainsi que des ventes. Sélectionnons donc le tableau, les commandes client. C'est ça. Allons-y et sélectionnons-le. Maintenant, dans le résultat, nous avons reçu nos commandes, nos produits et nos ventes. Commençons donc par la première partie de la tâche. Trouvez les ventes les plus faibles pour chaque produit. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la fonction de première valeur. Allons-y et faisons-le, première valeur. Ensuite, ce dont nous parlons, nous devons donner une expression. Nous avons besoin des ventes les plus basses et les plus élevées. Alors allons-y et incluons les ventes. Et maintenant, nous devons définir les fenêtres ou plus. Puisque nous disons que pour chaque produit, cela signifie que nous devons fabriquer des fenêtres. Nous devons donc diviser les données en utilisant une partition par identifiant de produit, puis nous devons utiliser une commande par. Nous devons donc trier les données en fonction des ventes. Étant donné que la première valeur doit être la valeur la plus basse, nous devons le faire en passant des les plus faibles aux ventes les plus élevées Nous allons donc simplement le laisser comme ça par défaut, et nous allons l' appeler les ventes les plus faibles. Allons-y et exécutons-le. Allons maintenant vérifier nos résultats. Tout d'abord, habillez-vous à partitionner les données en fonction de l'identifiant du produit. Comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant quatre fenêtres, puis nous trions les données en fonction des ventes. Les données sont donc triées du plus bas au plus élevé, de 10 à 90 Maintenant, quelle est la première valeur des ventes ? C'est la première rangée à droite. Il y en aura donc dix. C'est pourquoi nous en avons dix partout. Vérifions-en un autre, prenons celui-ci ici. Cette fenêtre comporte donc deux lignes, et elle est triée selon les ventes les plus faibles ou disons que la première valeur est 25. Nous avons donc résolu la première partie de la tâche, à savoir trouver les ventes les plus faibles pour chaque produit. Passons à la suivante . Nous devons déterminer les ventes les plus élevées pour chaque produit. Allons-y et utilisons la dernière valeur pour cela. Faisons donc une nouvelle ligne. Nous allons avoir la dernière valeur. Encore une fois, les ventes. Ensuite, nous allons définir la fenêtre. Ce sera exactement la même fenêtre, nous devons partitionner les données en fonction identifiant du produit et les classer en fonction des ventes. Allons-y et emmenons. Le précédent. Disons pour l' instant que les ventes sont les plus élevées. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, si vous vérifiez les résultats, vous verrez à nouveau notre problème ici. Nous n'enregistrons pas les meilleures ventes pour cette fenêtre. Les ventes les plus élevées sont de 90, mais comme vous pouvez le constater, nous obtenons exactement les mêmes ventes, nous l'avons expliqué dans l'exemple précédent. Afin de résoudre ce problème, nous allons y ajouter le cadre. Lignes situées entre la ligne actuelle et la ligne non limitée suivante Maintenant, allons-y et exécutons-le. Maintenant, nous allons vérifier le résultat. Comme vous pouvez le voir ici, nous avons correctement obtenu les ventes les plus élevées. Pour cette fenêtre, la valeur la plus élevée est 90, ainsi que pour cette fenêtre, 60, etc. Avec cela, vous avez résolu les deux problèmes, les ventes les plus faibles et les plus élevées. Mais maintenant, je voudrais vous montrer mon opinion honnête sur les tâches. Je n'utiliserai pas la dernière valeur pour trouver les ventes les plus élevées. Je vais vous montrer comment je m'y prends habituellement. Je vais utiliser la première valeur afin de trouver la dernière valeur. Maintenant, je vais vous montrer ce que je veux dire. Allons-y et ajoutons une nouvelle ligne. Je vais juste prendre le tout en partant des ventes les plus basses. Mais ce que je vais faire, c'est juste modifier la commande. Cela signifie donc que nous n' allons pas trier les données cette manière en montant des cellules inférieures jusqu'aux sceaux les plus hauts Nous allons aller le changer. Nous allons donc trier les données des cellules les plus hautes aux cellules les plus basses. Et avec cela, la première valeur sera celle des cellules les plus hautes. Alors permettez-moi de le renommer. Plus de ventes, donnez-en deux. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, vous pouvez voir ici que nous avons obtenu exactement les mêmes résultats car nous trions les données différemment et nous obtenons la première valeur. Cela peut vous donner exactement le même effet que la dernière valeur. Comme vous pouvez le voir, je n'ai pas besoin de définir maintenant une fenêtre ou quelque chose comme ça. Je peux m'en tenir au cadre par défaut mais simplement en tordant la commande C'est ainsi que vous pouvez également le faire, en utilisant uniquement la première valeur. Maintenant, juste pour cette tâche, il existe également une autre possibilité de résoudre ce problème. Vous pouvez utiliser les fonctions minmax. Permettez-moi de prendre la même voie, celle des ventes les plus faibles. Nous pouvons aller dire : «   Tu sais quoi ? Allons chercher les hommes. Nous disons de me trouver le minimum de ventes, et nous n'avons pas à trier quoi que ce soit, alors nous pouvons simplement le diviser comme ça. Donnons-lui un autre identifiant. Allons-y et exécutons-le. Comme vous pouvez le constater, nous avons obtenu exactement les mêmes résultats que les deux autres ventes en hausse. Comme vous pouvez le constater, nous pouvons résoudre cette tâche en utilisant trois fonctions différentes. soit utiliser la dernière valeur, mais vous devez définir le cadre, soit utiliser la première valeur lorsque vous changez ou inversez l'ordre. Ou utilisez simplement la fonction max pour obtenir les meilleures ventes. Donc, comme vous pouvez le voir, nous pouvons utiliser la première et la dernière valeur pour déterminer les extrêmes, comme ici dans cet exemple, ventes les plus basses et les plus élevées Il y a donc une similitude entre ces deux fonctions, ainsi que la moyenne et le maximum. Bien entendu, ce que nous allons faire avec cette valeur ici, nous pouvons la comparer aux ventes actuelles. Ainsi, par exemple, nous pouvons étendre notre tâche en disant : trouver la différence entre les ventes actuelles et les ventes les plus faibles. Donc, pour ce faire, permettez-moi de nettoyer toutes ces choses. Restons-en à la première valeur. Et la valeur la plus élevée comme celle-ci. Nous devons donc comparer maintenant les ventes actuelles, c' est-à-dire dans ce domaine, les ventes, le chiffre d'origine, avec les ventes plus faibles réalisées avec le tout à partir d'ici. Alors allons-y et faisons-le. Nous allons donc avoir une nouvelle gamme, et nous allons simplement dire de soustraire les ventes des ventes les plus faibles, comme celle-ci, et de lui donner un nom de différence de ventes Cela dit, allons-y et exécutons-le. Maintenant, comme vous pouvez voir les résultats sur une rangée, je compare les ventes actuelles, qui sont de 90, avec les ventes les plus faibles de ce produit. Ce seront les dix. Donc, avec cela, nous allons obtenir la distance, disons, entre ces deux informations, et elle sera de 80. Maintenant, pour la suivante, la distance entre cette valeur et la valeur la plus basse est plus courte, nous sommes donc proches de la valeur la plus basse. Comme vous pouvez le voir ici, nous pouvons maintenant comparer les ventes entre les ventes actuelles et un extrême afin de trouver les distances entre deux valeurs. Il s'agit donc, encore une fois, d'une analyse très importante pour effectuer des analyses comparatives. 248. 6 6 valeur gagnante: C'est bon, mes amis. Faisons maintenant un bref résumé fonctions de valeur ou nous les appelons parfois fonctions analytiques Donc, ce qu'ils font, ils vont vous permettre d' accéder à une valeur spécifique depuis une autre ligne. Cela peut vous aider à effectuer calculs complexes avec SQL très simple sans avoir à joindre des tables ou à effectuer des auto-jointures. Et pour les fonctions de valeur, nous avons quatre types, disons pour les fonctions. La première permet d'accéder à valeur précédente comme le mois précédent à l' aide de la fonction de décalage. La suivante, elle vous permet d'accéder aux prochaines valeurs, le mois suivant, en utilisant la fonction lead. Ensuite, nous en avons un autre. Elle vous permet d' accéder à la première valeur d'un sous-ensemble à l'aide de la fonction de première valeur Autre option, nous pouvons accéder à la dernière valeur d'un sous-ensemble, en utilisant la fonction de dernière valeur Passons à la suivante, nous avons les règles de syntaxe. Donc, au premier point, ce sont les expressions. Nous pouvons utiliser n'importe quel type de données. Cela peut être un nombre, une chaîne, une date, n'importe quoi. Maintenant, pour exécuter ces fonctions, nous devons trier les données par ordre chronologique. est donc obligatoire de passer commande. C'est un must. Ensuite, pour le cadre, vous êtes autorisé à l'utiliser, c' est donc facultatif. Je dirais qu' il faut toujours le laisser vide pour le cadre, mais seulement pour la dernière valeur, il faut aller le personnaliser. Sinon, cela ne fonctionnera pas. Passons maintenant au point suivant, nous avons les cas d'utilisation. Nous avons simplement des cas d'utilisation très importants pour les fonctions de valeur dans l'analyse des données. Donc, ce que nous pouvons faire, c'est analyser des séries chronologiques. Comme nous l'avons appris, nous pouvons effectuer des analyses mensuelles et annuelles. Ces analyses sont classiques, et c'est toujours la première question à se poser pour mesurer si nous grandissons avec l' entreprise ou si nous diminuons les performances entre l' année en cours et l'année précédente ? Vous pouvez donc voir que nous faisons toujours comparaisons en utilisant ces fonctions de fenêtre. Le prochain cas d'utilisation porte également sur le temps pendant lequel nous pouvons effectuer analyse des écarts de temps tout en analysant le comportement des clients, leur fidélisation. Où nous avons calculé le nombre moyen de jours entre deux commandes. Dans le dernier cas d'utilisation, il s' agit également d'une analyse comparative. Nous pouvons utiliser les fonctions de valeur afin de comparer la valeur actuelle à l'extrême, par comparant les ventes actuelles avec les ventes les plus élevées ou les ventes les plus faibles. Mes amis, ces analyses sont donc essentielles dans les analyses de données. Vous les affronterez dans chaque entreprise. Dans chaque entreprise, vous devez répondre à ces questions, et vous pouvez le faire très facilement l'aide des fonctions de fenêtre SQL. 249. 8 1 Cas d'introduction: Mes amis, nous allons maintenant apprendre à créer une logique conditionnelle en SQL à l'aide de l'instruction case. Et nous allons commencer par les notions comme comprendre leur fonctionnement, syntaxe et la façon dont QL exécute l'instruction de cas en arrière-plan. Ensuite, je vais vous montrer de nombreux cas d'utilisation pour les déclarations de cas que j'utilise dans mes projets. Commençons donc par la première question. Qu'est-ce qu'un exposé de cas ? Exposés de cas, il peut vous permettre de créer une logique conditionnelle dans votre requête SQL en évaluant une liste de conditions une par une et renvoyant une valeur lorsque la première condition est remplie. Voyons maintenant la syntaxe des instructions de cas et ce que cela signifie. 250. 8 2 Cas de syntaxe: Oh. Voyons maintenant la syna étape par étape. Cela commence par le mot-clé case. Ce cas indique que nous démarrons maintenant la logique, une logique conditionnelle en SQL. C'est comme les langages de programmation lorsque vous commencez par le Fl, le F est le mot-clé de la logique. L'ensemble de la logique se termine également par un autre mot-clé appelé une fois que SQL voit la fin, c'est donc la fin de la logique conditionnelle. L'affaire est le début et la fin est la fin. Maintenant, ce que nous pouvons avoir entre les deux, c'est la logique conditionnelle. La logique conditionnelle commence par le mot clé. Maintenant, nous disons à SQL que nous avons une condition à évaluer, puis nous allons spécifier la logique conditionnelle. Nous devons dire à SQL ce qui peut arriver si cette condition est remplie. Nous devons maintenant utiliser un autre code de mot clé. Maintenant, nous disons à une instruction SQL d' afficher ces résultats si la condition est vraie. Comme vous pouvez le constater, c'est très simple. C'est comme le langage naturel, comme en anglais. Lorsque la première condition est remplie, affichez les résultats. C'est très logique. Maintenant, bien sûr, nous pouvons ajouter une deuxième condition dans nos exposés de cas. Nous pouvons avoir la même configuration. deuxième condition, si cela est vrai, alors affichez le résultat numéro deux. Nous spécifiez le mot clé when, puis nous avons une deuxième condition, et si cette condition est vraie, nous demandons à SQL d'afficher un autre résultat. Bien entendu, il est très important de comprendre la syntaxe des points, SQL va traiter les conditions du haut vers le bas. La première condition la plus importante devrait donc être au début. SQL va d'abord vérifier cette condition. Si cela échoue et que ce n'est pas vrai, alors on va passer à la deuxième condition. L'ordre des conditions est très important dans votre logique. Maintenant, bien sûr, nous pouvons ajouter plusieurs conditions en fonction de la logique. En utilisant le mot clé when. Et maintenant, une fois que nous avons fini de définir toutes les conditions, nous pouvons spécifier un autre mot clé. L'autre peut introduire la valeur par défaut, et elle est facultative. Tu peux y aller et l'ignorer. Ainsi, la valeur de l'ils ou de la valeur par défaut ne sera utilisée que si toutes les conditions ont échoué. Cela signifie donc que toutes nos conditions ne sont pas vraies et que rien n'est rempli, alors Q va utiliser la valeur des autres. C'est donc la valeur par défaut qui sera utilisée si toutes les conditions sont fausses. Ce sont donc les mots clés que vous devez utiliser dans chaque énoncé de cas Nous avons donc case, win, then et end. Seul le reste est facultatif, vous pouvez donc l' utiliser ou l'ignorer. Il s'agit de la structure principale et la syntaxe de chaque énoncé de cas. 251. 8 3 Howitworks: Prenons maintenant un exemple très simple pour comprendre comment SQL exécute les instructions de cas en arrière-plan. C'est bon. Prenons cet exemple très simple où nous n'avons qu' une seule condition. Comme vous pouvez le voir dans la syntaxe, cela commence par le cas et la fin, puis nous n'avons qu'une seule condition, et nous évaluons ici les ventes. La condition indique que si les ventes sont supérieures à 50, indiquez au résultat la valeur élevée. C'est une seule condition très simple, et sur le côté droit, nous avons ici un organigramme afin de comprendre comment la logique est exécutée. Maintenant, ce que nous allons faire, c' évaluer ces quatre ventes cette logique et voir quel sera le résultat de l'exposé de cas Faisons-le un par un. Commençons par les ventes équitables. Il en est 60. Alors on va aller vérifier si 60 est supérieur à 50 ? Eh bien, oui. Cela signifie que les ventes répondent à cette condition, et nous allons devenir vraies, et nous allons obtenir dans le résultat, la valeur du haut. Ici, nous allons obtenir une valeur élevée dans la sortie. Cela signifie que les premières ventes répondent à l'exigence, la condition, et l' EQ nous donnera la valeur de cette condition C'est bon. Maintenant, EQ va passer à la valeur suivante, et nous allons commencer à évaluer le 30 Maintenant, nous allons poser la même question, la même condition est 30 plus élevée que 50. Eh bien, non. Cela signifie que dans le résultat correspondant à cette condition, nous allons obtenir un résultat faux, nous allons donc prendre le bain du faux. Maintenant, si vous prenez le bain du faux, nous n'obtiendrons aucune valeur correcte, cela signifie que le résultat sera nul. La sortie pour le 30 est donc nulle. Et c'est parce que nous n'avons rien défini dans notre logique concernant l'option par défaut. Nous n'en avons donc pas d'autre ici. Et c'est ce qui va se passer si vous n'utilisez pas els, vous obtiendrez une valeur nulle dans la sortie de l'instruction case. Passons maintenant à la suivante. Ça va être pareil. Donc 15 est inférieur à 50, donc cela ne remplit pas la condition, et en plus, nous allons obtenir un zéro. Et pour le dernier, puisqu'il est nul, nous aurons également un nul, puisqu'il ne remplira pas la condition. Maintenant, après avoir évalué toutes ces ventes, seules les premières ventes remplissent cette condition, et c'est pourquoi nous n'avons qu'une seule valeur, le plus élevé. C'est bon. Alors maintenant, continuons à avancer et ajouter des éléments à nos exposés de cas. Nous ajoutons maintenant une deuxième condition. Après avoir vérifié les ventes, savoir si elles sont supérieures à 50 et si elles échouent, vérifiez à nouveau les ventes pour savoir si elles sont supérieures à 20. Dans l'affirmative, indiquez la valeur de medium. À présent, dans notre flux de travail, nous ajoutons une deuxième condition à vérifier. Si le premier est faux. Maintenant, évaluons à nouveau nos ventes et vérifions le résultat. Le premier, le 60. Comme vous pouvez le constater, le 60 est supérieur à 50, nous répondons donc à la première exigence. C'est pourquoi nous allons augmenter la valeur, comme c'était le cas auparavant. Nous allons y arriver. I dans la sortie. Maintenant, il est très important de comprendre une chose. Dans ce scénario, SQL n'a pas évalué la deuxième condition. SQL n'a pas perdu de temps en vérifiant l'autre condition. Il a tout ignoré une fois qu'il est devenu vrai à cause d' une condition. C'est exactement ainsi que SQL traite le dossier. Il va vérifier chaque condition de haut en bas, et une fois qu'il l'aura trouvée vraie, il arrêtera tout immédiatement et affichera la valeur de cette condition, et il n'évaluera aucune autre condition. Passez à l'échelle et passez à la valeur suivante. Nous sommes la valeur de 30. Évaluons que les conditions sont supérieures de 30 à 50, eh bien, ce n'est pas le cas, donc c'est faux. Que peut-il se passer maintenant ? Ice va passer à la condition suivante et commencer à évaluer la seconde, qu'elle soit vraie ou fausse. Maintenant, nous allons vérifier qu'il y a 30 de plus que 20. Eh bien, oui. Il peut être rempli et nous obtiendrons la valeur du moyen. C va tout arrêter et apparaître dans la sortie pour cette valeur. Le médium, nous allons donc passer au médium ici. Dans ce scénario, nous avons évalué les deux conditions énoncées dans l'exposé de cas. Maintenant, nous allons passer au troisième, nous en avons 15, c'est 15 de plus que 50, je le saurai. Nous trouverons les défauts pour la première condition. Ensuite, nous allons passer à la deuxième condition et vérifier qu'elle est supérieure de 15 à 20, nous le saurons aussi bien. Que va-t-il se passer maintenant ? Les défauts seront là et nous n'obtiendrons aucune valeur en retour. Nous obtiendrons la valeur nulle dans la sortie. Maintenant, pour le dernier, nous avons null, nous allons également obtenir null parce qu'il ne remplira aucune de ces conditions, et c'est parce que nous n'en avons défini autre dans l'énoncé de cas. Si nous définissons ces conditions de cette manière, nous obtiendrons la catégorie moyenne pour les 30. C'est ainsi que Scale évalue plusieurs conditions dans les exposés de cas. heure actuelle, nous allons passer à la forme finale de nos exposés de cas, et nous allons ajouter une autre valeur, nous allons avoir une valeur par défaut. Nous voyons ici si les ventes ne sont pas supérieures à 50 ou supérieures à 20, alors afficher une valeur par défaut comme étant faible. Cela signifie que toute vente égale ou inférieure à 20 aura une valeur faible. Maintenant c'est très intéressant si vous regardez le flux de travail ici, vous pouvez le constater. Nous avons maintenant une valeur pour chaque chemin. Pour la première condition, nous allons monter flèche pour la seconde, et si rien n'est rempli, nous allons toujours obtenir la valeur du flux. Il n'y a donc aucun moyen dans ce graphique de corriger les valeurs nulles. Allons-y et évaluons à nouveau nos valeurs. Je pense que tu l'as déjà compris. Le 60 répond à la première exigence, et SQL va tout supprimer immédiatement et simplement indiquer la valeur élevée Donc, sur le côté droit, rien ne sera évalué car la première condition est vraie. Ici, à la périphérie, nous allons obtenir la valeur de high Rien n'a changé comme dans les deux exemples précédents. Maintenant, Scale passe à la valeur suivante, nous avons la valeur 30, donc nous pouvons évaluer la première. Ça va être faux. Le suivant, c'est supérieur à 20, c'est vrai, et c'est pourquoi Scale va indiquer la valeur de medium, et c'est aussi le cas, nous l'avions dans l'exemple précédent. Medium Maintenant, est-ce que C va passer au suivant et là, les choses vont devenir intéressantes. La valeur de 15. Nous allons évaluer la première condition, est-elle supérieure à 50 ? Eh bien, savez-vous, est-ce que c'est supérieur à 20 ? Nous le saurons. Nous sommes maintenant dans un scénario où aucune de ces conditions n'est vraie. C'est pourquoi Q va exécuter les autres. Si vous consultez notre graphique, il sera faux et nous obtiendrons la valeur faible. Donc, dans les sorties, nous n' y arriverons pas cette fois. Une valeur nulle, parce que nous avons els, nous obtiendrons la valeur du défaut Il en va de même maintenant pour le nul. Null ne remplira pas non la première condition que la deuxième condition, et c'est pourquoi nous obtiendrons également la valeur de l'autre. Donc, ici, dans la sortie, nous obtiendrons également la valeur du défaut Alors maintenant, comme vous pouvez le voir, si vous utilisez un else dans les instructions case, vous vous assurerez qu'il n'y aura pas de valeur nulle dans la sortie Vous avez donc découvert les différentes options disponibles dans les déclarations de cas et la manière dont Scale exécute le dossier en coulisse. 252. 8 4 Usecase 1: C'est bon, mon ami. Nous arrivons maintenant à la partie où je vais vous montrer cas d'utilisation les plus utiles des déclarations de cas que j' utilise habituellement dans mes projets. Commençons donc. L'objectif principal de l'exposé de cas est d'effectuer des transformations de données. Les transformations de données constituent un processus très important dans chaque projet de données. Et l'une des tâches très importantes des transformations de données est pouvoir générer de nouvelles informations. Nous pouvons créer de nouvelles colonnes en fonction des données existantes que nous avons dans la base de données à l'aide des déclarations de cas. Cela peut bien entendu nous aider à générer de nouvelles informations pour nos analyses sans modifier la base de données source. Uniquement à des fins d'analyse. Mes amis, l'objectif principal de l'exposé de cas est de transformer les données en créant et en générant de nouvelles colonnes. Commençons maintenant par le premier cas d'utilisation Le plus important et le plus connu est l'utilisation d'une instruction de cas afin de catégoriser les données Cela signifie que nous allons regrouper les données en différentes catégories en fonction de certaines conditions. Vous pouvez maintenant vous demander pourquoi ce cas d'utilisation est important. Eh bien, la classification et le regroupement des données sont fondamentaux pour l'analyse des données et les rapports, car ils facilitent la compréhension et le suivi des données Mais le plus important, c'est que cela nous aidera à agréger les données en fonction des catégories. C'est bon. Passons maintenant à la tâche suivante, qui dit : générer des rapports indiquant les ventes totales pour chacune des catégories suivantes. Catégorie élevée si les ventes sont supérieures à 50, catégorie moyenne, si les ventes sont comprises entre 20 et 50, et faible si les ventes sont inférieures ou égales à 20. Triez les catégories des ventes les plus élevées aux ventes les plus faibles Faisons-le étape par étape, et maintenant, avant de procéder à des agrégations de données, nous devons créer une nouvelle colonne appelée catégories car nous ne l' avons pas dans la base Commençons maintenant par des instructions très simples et sélectives. Sélectionnez ce dont nous avons besoin ? Prenons le numéro de commande. Les ventes, et c'est tout pour le moment. Donc, à partir des commandes de vente. Allons-y et exécutons-le. Maintenant que nous avons nos dix commandes, nous devons créer une nouvelle colonne appelée catégories, et nous allons le faire en utilisant les déclarations de cas. Prenons donc une nouvelle ligne, et nous commençons par case, puis une nouvelle ligne afin de définir la première condition en utilisant le w. Donc, une nouvelle ligne afin de définir la première condition en la première condition est le maximum lorsque les ventes sont supérieures à 50, donc c'est très simple. Alors, lorsque les ventes sont supérieures à 50, que peut-il se passer si c'est vrai ? Nous voulons montrer que la valeur est élevée. C'est donc la première condition, puis passons à la seconde. Si les ventes sont supérieures à 20, cela signifie qu'elles sont inférieures à 50 et supérieures à 20, alors nous voulons voir la valeur moyenne. Maintenant, pour ce qui est de la dernière catégorie, la plus faible, il n'est pas nécessaire de créer une condition pour cela, car si ces deux catégories échouent, cela signifie que les ventes seront égales à 20 ou moins. Ce que nous allons faire, c'est simplement utiliser et montrer la valeur faible. Comme ça, permettez-moi de le réduire un peu. Maintenant, ce qui manque dans notre cas, c'est, bien entendu, la fin. Sans cela, vous allez obtenir une erreur, finissez et donnons-lui un nom de catégorie. Nous sommes prêts. Allons-y et excuse-le. Maintenant, vérifions les choses au hasard. Comme vous pouvez le voir ici, nous avons des ventes de 50. Il est faible, ce qui est correct, puis nous avons ici 60, il est supérieur à 50, et nous avons la catégorie « haute ». Maintenant, si vous cochez la commande numéro six, nous avons la commande 50, elle est moyenne car elle n'est pas supérieure à 50. C'est 50-20 Comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant classé nos commandes en fonction de la catégorie. Maintenant, la prochaine étape consiste à agréger les données. Comment allons-nous nous y prendre Nous allons utiliser une sous-requête. Faisons-le comme ça. Nous allons sélectionner, et bien sûr, nous allons regrouper les données par catégorie Nous allons donc passer à Lk de category, et nous avons besoin du total des ventes ce qui signifie que vous allez utiliser la fonction sum pour les ventes, et nous allons l' appeler ventes totales. Maintenant, nous devons imbriquer les requêtes, F, voici notre requête comme ceci, puis nous devons la fermer et regrouper i Nous les regroupons donc par catégorie. Avec cela, nous agrégeons maintenant les ventes par catégorie. C'est très simple. Allons-y et exécutons-le. En fin de compte, nous n'avons que trois catégories, nous n'avons pas les dix commandes car nous faisons maintenant des agrégations de données Maintenant, la granularité se situe au niveau de la catégorie. Nous pouvons maintenant constater que les ventes totales pour le sommet sont de 2010. Pour le bas, nous en avons 65 et le moyen, nous en avons 105. Bien entendu, nous n'avons pas encore terminé car dans le cadre de cette tâche, il est indiqué trier les catégories des ventes les plus élevées aux ventes les plus faibles. Cela signifie que nous devons utiliser un ordre par relevé à la fin, et nous allons trier les données en ventes, du plus élevé au plus bas, cela signifie envoyer, c'est tout, allons-y et exécutons. Maintenant, nous avons nos rapports. Nous affichons maintenant le total des ventes par catégories et les données triées du plus haut au plus bas. La catégorie la plus élevée est élevée, puis moyenne, puis la dernière est faible. Mes amis, comme vous pouvez le constater, à l' aide de cette affaire, nous avons créé de nouvelles informations à partir de nos données, nous avons créé la catégorie, puis nous avons créé des informations ou des rapports basés sur ces nouvelles informations, où nous avons agrégé nos données en utilisant ces nouvelles informations. Le cas d'utilisation de la catégorisation des données à l'aide d'énoncés de cas est fondamental et très important dans chaque projet de données 253. 8 5 Règles: OK. Alors maintenant, une dernière chose avant passer au cas d'utilisation suivant, c'est qu'il y a une règle à suivre si vous utilisez des instructions de cas. C'est-à-dire que les types de données du résultat doivent correspondre. Donc, cela signifie que si nous revoyons notre exemple ici, nous pouvons voir que le résultat de chaque condition est une chaîne. Comme vous pouvez le voir, nous avons ici des informations élevées, moyennes et faibles, et toutes ces informations suivent les mêmes types de données, donc c'est correct. Donc, si je vais enfreindre cette règle, par exemple, après cela, nous aurons aussi la valeur. Maintenant, nous avons un chiffre, et nous avons des personnages. Alors allons-y et exécutons-le. Maintenant, bien sûr, nous allons avoir une erreur car maintenant kel essaie de convertir la valeur basse en un entier incorrect. Les types de données de la sortie du résultat doivent donc correspondre, et cela inclut non seulement la valeur après le moment, mais également la valeur après le reste, car cette valeur fait également partie de la sortie. Revenons donc à Medium. Maintenant, allons-y et changeons cela en, disons, un. Alors allons-y et excusons-le. Encore une fois, l'échelle va générer une erreur car il s'agit d'un nombre entier et les autres sont des chaînes de caractères. C'est donc la règle d' utilisation de l'exposé de cas. Les types de données suivants doivent correspondre. Et si vous me demandez s' il existe des restrictions quant endroit où vous pouvez utiliser l' instruction se dans quelles clauses, vous pouvez l'utiliser partout dans select, dans les joints, from where, group by, order by, everywhere. n'y a donc aucune restriction, et nous n'avons qu'une seule règle. 254. 8 6 usecase2: OK, mes amis. Autre cas d'utilisation des déclarations de cas, nous pouvons l'utiliser pour mapper des valeurs. Nous pouvons utiliser l' énoncé de cas pour transformer les données d'un formulaire à autre afin de les rendre plus lisibles et plus utilisables pour les analyses. Dans un scénario de mappage des valeurs et des points, les développeurs de bases de données stockent parfois les données et les valeurs dans la base de données sous forme de codes et d'indicateurs. Ainsi, par exemple, le statut de la commande peut être stocké sous la forme d'un N zéro, au lieu d'être inactif et actif Il s'agit d'une technique visant à optimiser les performances de la base de données pour l'application, car un et zéro sont bien plus rapides que le stockage de la chaîne complète. Mais dans le cadre de l'analyse des données, nous générons généralement des rapports destinés à être lus par des humains par des personnes. Désormais, au lieu d'afficher les données sous forme de zéro et de un, il sera plus agréable et lisible les afficher comme actives et inactives Pour ces scénarios, nous allons utiliser l' exposé de cas afin traduire ces valeurs cryptiques et techniques en termes lisibles Sinon, chacun peut consommer votre rapport et vous demander ce que vous entendez par zéro et un. Passons à la tâche suivante, qui dit : récupérer les informations sur les employés avec sexe affiché en texte intégral. Maintenant, allons-y et résolvons-le. Tout d'abord, nous allons explorer quelques informations. Allons montrer le numéro d'identification de l'employé. Et prenons le prénom, le nom de famille, et nous avons besoin des informations sur le genre, donc le genre. De la part des employés des ventes. Cela définit. Allons-y et excuse-le. Maintenant, comme vous pouvez le voir dans les résultats, nous avons nos cinq employés, et maintenant les informations de genre sont stockées sous la forme d' un seul caractère. F et M. Bien entendu, il est facile de comprendre que le F est une femme et le M un homme, mais nous aimerions le montrer dans le mais nous aimerions le montrer dans le rapport sous forme de texte intégral, féminin et masculin au lieu de ces abréviations Pour ce faire, nous allons utiliser l' instruction case afin de faire le mappage entre l' ancienne valeur et la nouvelle valeur. Allons-y et créons une nouvelle colonne en utilisant le boîtier. Nous allons avoir ici deux conditions car nous avons deux valeurs. Commençons par la première, donc nous allons avoir une nouvelle ligne et w. Ainsi, lorsque le sexe est égal à F, c'est d'abord, puis féminin. Maintenant, pour la deuxième valeur, elle sera exactement la même. Quand le sexe est égal à M. Alors nous aurons un homme. Faites attention à la distinction majuscules/minuscules des valeurs. Bien entendu, nous n'y mettrons pas fin sans autre solution. Ensuite, nous pouvons avoir la valeur par défaut. Nous pouvons avoir la valeur par défaut, non disponible. C'est mieux que d'avoir des nuls. Ce qui nous manque, c'est la fin. Nous allons donc terminer ici, et nous allons vous appeler genre en texte intégral. Donc, le set, allons-y et excusons-le. Maintenant, si vous vérifiez les résultats, nous avons fait le mappage entre l'ancien format de la valeur et le nouveau format. Donc, au lieu de cela, nous avons des hommes et des femmes. Bien entendu, nous n' avons pas ici de valeurs nulles. C'est pourquoi nous n'avons aucun élément non disponible dans les données, mais si vous avez des données volumineuses, bien sûr, vous aurez une valeur nulle quelque part, puis vous obtiendrez cette valeur par défaut. C'est ainsi que vous pouvez facilement mapper des valeurs à l'aide des instructions de cas. Passons à une autre tâche pour le cas d'utilisation de la cartographie, indiquera de récupérer les informations sur les employés avec le code de pays abrégé Lorsque nous générons des rapports, l'aide de BRBI ou de tableau, il ne disposions pas de suffisamment d' espaces pour utiliser le nom complet des valeurs. De quoi avons-nous besoin ? Nous avons besoin d'abréviations. Nous avons besoin d'une forme abrégée des valeurs, et nous pouvons utiliser dans CL, l'énoncé de cas afin de mapper la valeur complète à une valeur abrégée C'est comme dans l'exemple précédent, d'ailleurs. C'est bon. Alors maintenant, allons-y et résolvons le problème, nous allons sélectionner quelques détails tels que l'identifiant du client. Prenons le prénom, le nom de famille. Et de quoi avons-nous besoin ? Nous avons besoin des informations sur le pays. De la part des clients commerciaux. C'est ça. Allons-y et exécutons-le. Et comme vous pouvez le constater, nous avons nos cinq clients et nous avons le nom complet du pays des formations. Maintenant, bien sûr, pour les rapports, nous avons besoin de valeurs abrégées à partir de cela Nous allons donc cartographier ces noms complets des pays sous une forme abrégée. Mais dans un projet réel, vous pouvez obtenir des tables de sélection contenant des milliers et des millions d'enregistrements Vous ne pouvez donc pas simplement les vérifier comme ça. Comme je le fais habituellement, je récupère une liste distincte de toutes les valeurs d'une colonne. J'ai l'habitude de faire une requête subate à ce sujet. Nous allons donc sélectionner un pays distinct. À partir du tableau, clients commerciaux, c'est juste pour moi de voir toutes les valeurs possibles dans la base de données. Maintenant que vous voyez le deuxième résultat ici, nous n'avons que deux valeurs, l' Allemagne et les États-Unis, et je peux ensuite cartographier les données correctement. Si vous cartographiez des données en utilisant le case win, vous devez toujours comprendre toutes les valeurs possibles que vous avez dans le tableau. Allons-y donc et générons ces nouvelles informations. Commencez par majuscules, puis vous calculez si le pays est égal à la première valeur, ce sera l'Allemagne. Assurez-vous de l'écrire exactement comme dans la base de données. Le premier caractère est majuscule, le reste est petit. Alors, que s'est-il passé ? Nous allons avoir l' abréviation de Allemagne. Ça va être TE, non ? C'est donc pour la première valeur, puis passons à la seconde. Ce sera un pays égal aux États-Unis. C'est déjà abrégé, mais peut-être que nous ne pouvons obtenir que deux caractères Donc, les États-Unis aiment ça. Maintenant, allons-y et ajoutons-en un autre. C'est facultatif, mais si les données contiennent des valeurs nulles, nous obtenons une nouvelle valeur Sinon, il n'est pas disponible. Ce set et n'oubliez jamais la fin et le nom seront l'abréviation du pays. C'est ça. Permettez-moi de me débarrasser de l'autre question. Le mappage est correct. Allons-y et exécutons-le. Maintenant, si vous vérifiez les résultats, nous avons une nouvelle colonne appelée abréviation du pays, et comme vous pouvez le voir maintenant, le mappage fonctionne. Ici, nous avons l'Allemagne et D E, et pour les États-Unis, nous avons les États-Unis. Avec cela, nous avons résolu la tâche et nous avons correctement fait le mappage entre l'ancienne valeur et la nouvelle valeur. 255. 8 7 Quickform: Très bien, trans, il existe maintenant un cas spécial pour la syntaxe des instructions de cas, si vous l'utilisez pour mapper des valeurs. Maintenant allons-y et allons-y. Supposons maintenant que nous ayons de nombreuses valeurs distinctes à l'intérieur du pays, pas seulement des valeurs, mais aussi de nombreuses valeurs. Si vous cartographiez les valeurs à l'aide de majuscules, vous finirez par toujours écrire la même chose, pays égal à Allemagne, pays égal à Inde , pays égal aux États-Unis, etc. Nous utilisons toujours le pays de la colonne. Les conditions ici utilisent toujours une colonne, et c'est toujours l' opérateur qui est égal. Maintenant, uniquement pour ce scénario, nous avons une autre syntaxe pour les instructions de cas, et cela ressemble à ceci. Nous commençons par un cas de mot clé, puis nous allons immédiatement utiliser la colonne que nous voulons évaluer. Ici, vous ne pouvez utiliser qu'une seule colonne. Vous pouvez définir l'utilisation de plusieurs colonnes. Maintenant que nous disons à SQL, nous évaluons une colonne, le pays. Ensuite, pour chaque condition, nous avons les éléments suivants. Nous disons que lorsque l'Allemagne signifie que le pays est égal à l'Allemagne, alors DE. Comme vous pouvez le voir ici, nous n' avons pas ici l'état complet. Nous n'avons qu'une valeur possible que vous pouvez voir à l'intérieur du pays. Nous disons : est-ce le pays de valeur Si c'est vrai, indiquez D E, le suivant est l'Inde, puis E N, les États-Unis , les États-Unis, etc. Nous appelons cette syntaxe une forme rapide des déclarations de cas, et sur le côté gauche, nous l'appelons forme complète des déclarations de cas. Bien entendu, la restriction et limitation du format rapide sont que vous ne pouvez utiliser qu'une seule colonne et ce n'est que pour l'opérateur égal. Cela signifie que vous pouvez utiliser le format rapide uniquement pour ces scénarios . Si les choses se compliquent un peu et que vous devez mélanger et créer une logique complexe, vous ne pouvez pas utiliser le format rapide. Je dirais que si vous êtes sûr que la logique ne se compliquera pas et que vous pouvez toujours vous en tenir à la même colonne, vous pouvez opter pour le format rapide, mais je recommande de toujours opter pour le format complet, car pour une bonne raison, si vous ajoutez une petite logique, vous devez réécrire l'ensemble des exposés de cas au format complet afin d'ajouter une petite logique Mais bien entendu, il n' y a rien de mal à utiliser le formulaire rapide pour faire les exposés de cas selon la logique et rester statique. Vous êtes sûr que nous n'utilisons qu'une seule colonne et que nous faisons juste du mappage, il n'y a pas de circuit intégré. Écrivons maintenant ce format rapide pour l'exposé de cas de l'exemple précédent. Je vais simplement tout copier dans une nouvelle colonne. Je vais juste le renommer en deux et maintenant comment nous allons procéder Ce sera le cas, mais cette fois, nous allons écrire un pays, puis dans le vent, nous n'aurons que les valeurs, donc pas besoin de la condition. Ça va être comme ça et nous avons fait défiler la page vers le haut. Voilà, comme vous pouvez le constater, c'est plus petit et plus rapide que d'écrire la condition complète à chaque fois. Maintenant, allons-y et exécutons-le. Comme vous pouvez le voir dans le résultat, nous allons obtenir des valeurs identiques. Nous connaissons maintenant une autre astuce dans l'exposé de cas. 256. 8 8 usecase3: C'est bon. Passons au cas d'utilisation suivant pour les instructions de cas, nous pouvons l'utiliser pour gérer les valeurs nulles Gérer les valeurs nulles signifie remplacer une valeur nulle par une valeur. Et comme nous l'avons déjà appris avec les fonctions d'agrégation de fenêtres, les valeurs nulles entraînent parfois des calculs et des résultats incorrects, ce qui entraîne une mauvaise prise de décision Nous allons avoir plus tard un chapitre dédié sur la façon de gérer les valeurs nulles dans sc, mais nous allons maintenant apprendre à gérer valeurs nulles en utilisant des instructions de cas Passons maintenant à la tâche suivante : Trouvez le score moyen des clients, considérez les nulles comme nulles et fournissez également des informations telles que l'identifiant du client et le nom OK, maintenant résolvons-le étape par étape. Encore une fois, nous avons ici des détails, et nous devons également faire des agrégations. Cela signifie que nous devons utiliser les fonctions de fenêtre, et nous ne devons pas oublier que nous devons traiter les valeurs nulles, nous devons donc nous en occuper Alors maintenant, allons-y et commençons par une sélection très simple. Sélectionnez le client. pièce d'identité. Nous avons besoin du nom de famille, ainsi que des scores. Donc, de la part des clients commerciaux. Allons-y et exécutons-le. Donc, comme d'habitude, nous avons nos cinq clients et les scores, et ici nous avons un zéro. Maintenant, nous allons écrire la fonction window, mais sans manipuler les nuls juste pour voir les différences Nous avons donc besoin de la fonction moyenne. Pour quoi ? Pour les scores ? Devons-nous maintenant partitionner les données ? Eh bien, non, nous allons donc le laisser vide. Nous avons besoin du score moyen de tous les clients. Donc, ce set, allons-y et donnons-lui un nom. Puis exécutez-le. Je pense que j'ai fait une erreur, donc c'est un score, pas des scores. Alors maintenant, comme vous pouvez le constater, nous avons une moyenne de 625. Et comme vous l'avez déjà appris, le score va résumer ces quatre valeurs et les diviser par quatre. Mais notre entreprise considère que les valeurs nulles sont nulles comme des zéros et non comme des informations manquantes Nous devons donc aller gérer le zéro. Allons-y et créons une nouvelle colonne pour les scores. Mais cette fois, nous allons utiliser les déclarations de cas. Cela va être très simple, alors nous allons dire : Quand le score est nul. Donc, en SQL, nous n' écrivons pas une valeur nulle égale. Nous disons que c'est nul. Nous remplaçons ainsi les valeurs nulles par zéro. Alors maintenant, sinon, que peut-il se passer ? S'il n'est pas nul, nous avons donc besoin du score tel quel. Nous ne devons rien manipuler. La valeur par défaut est donc le score lui-même, s'il n'est pas nul. Maintenant, allons-y et arrêtons-y. Disons que c'est score clean. Alors allons-y et exécutons-le. Maintenant, si vous regardez le résultat ici, il est presque identique au score. Nous n'avons pas de nouvelles valeurs pour les scores, mais seuls les nuls sont désormais nuls Et toutes les autres valeurs ne sont pas affectées, donc nous ne les avons pas touchées, nous ne les avons pas transformées du tout. C'est ce que nous entendons par la gestion des valeurs nulles en remplaçant les valeurs nulles par une autre valeur Maintenant, pour terminer la tâche, nous devons faire la moyenne pour le score net et non pour le score original. Comment allons-nous nous y prendre ? Allons copier l'intégralité des déclarations de cas. Je vais juste le faire dans une autre chronique. Faisons une moyenne et, à l'intérieur, nous avons des déclarations de cas comme celle-ci. Il suffit de le trier comme ça. Maintenant, ce qui manque, c'est l'urne, et elle sera vide. Un client moyen, disons que c'est propre. Telle est la logique. Laisse-moi juste tout réduire. Comme vous pouvez le voir, c'est exactement comme le précédent, mais au lieu d'utiliser la partition originale, nous utilisons maintenant la colonne que nous avons créée. Mais bien sûr, nous n'avons pas besoin l'AS ici, nous devons donc le supprimer. Il faut donc commencer par le cas, puis allons-y et exécutons-le. Maintenant, vous pouvez voir dans le résultat que nous avons obtenu une nouvelle valeur pour la moyenne, et elle est plus précise pour l'entreprise. Aujourd'hui, nous en avons 500, auparavant, nous en avions 625. Comme vous pouvez le constater, vous devez comprendre ce que les valeurs nulles signifient dans votre entreprise et les gérer correctement. Sinon, vous obtiendrez de mauvais résultats. Voilà, nous utilisons des instructions case afin de gérer les valeurs nulles contenues dans nos données 256. 8 9 usecase4: F. Les agrégations conditionnelles signifient que nous pouvons appliquer une fonction d' agrégation dans un carré, comme un nombre moyen, mais cette fois uniquement sur un sous-ensemble de données répondant à des conditions spécifiques Cette technique est étonnante pour effectuer une analyse approfondie ou une analyse ciblée sur un sous-ensemble spécifique de données Passons maintenant à la tâche SQL suivante afin de comprendre ce cas d'utilisation. La tâche indique de compter combien de fois chaque client a passé une commande avec des ventes supérieures à 30. C'est bon. Comme d'habitude, nous pouvons le faire étape par étape. De quoi avons-nous besoin ? Nous avons besoin des commandes, obtenons le numéro de commande et également l'identifiant client. Comme cela, les ventes provenant des commandes de vente. Allons-y et exécutons-le. Alors maintenant, que vais-je faire d'autre avec ça ? Je vais trier les données par numéro de client. Exécutons-le donc à nouveau. OK. Maintenant, la tâche semble facile, mais elle est un peu délicate. Nous devons compter le nombre de commandes pour chaque client dont les ventes sont supérieures à 30. Prenons un exemple. Par exemple, ce client numéro un. Le nombre total de commandes est donc de trois commandes, c'est vrai, mais nous ne devons compter que les commandes dont les ventes sont supérieures à 30. Dans cet exemple, nous n'avons qu'une seule commande pour laquelle les ventes sont supérieures à 30, il ne s'agit donc que de la commande numéro quatre Le numéro d' identification client 1 doit être égal à un. Maintenant, examinons un autre client, par exemple, les deux. Comme vous pouvez le constater, nous avons trois commandes, mais aucune d'entre elles n'a enregistré de ventes supérieures à 30. Le décompte devrait donc être nul ici. Comment allons-nous nous y prendre ? Nous devons signaler chaque ligne, qu'elle soit supérieure à 30 ou non. S'il est supérieur à 30, il obtient le drapeau de un. S'il est inférieur à 30 ou égal à 30, il sera égal à zéro, puis nous allons résumer tous ces drapeaux afin d'en obtenir le décompte. Alors faisons-le étape par étape. Créons d'abord le drapeau. Nous allons donc passer à un cas d'utilisation, puis notre condition sera très simple. Nous allons dire quand ? Quelle est la condition ? Ventes supérieures à 30. Les ventes sont supérieures à 30. Que peut-il se passer alors ? On va le signaler avec celui-là ? Parce que plus tard, nous allons résumer celui-ci. Sinon, s'il n'est pas supérieur à 30, égal à 30 ou moins, il deviendra zéro. C'est bon. Alors maintenant allons-y et arrêtons-y. Disons donc le drapeau de vente. Maintenant, exécutons-le et vérifions-le les résultats. Alors maintenant, si vous regardez les résultats, nous avons maintenant un très beau drapeau qui nous permet de voir quelles commandes ont des ventes supérieures à 30 ? Maintenant, par exemple, prenons ce numéro d'identification client numéro un. Comme vous pouvez le constater, seule la commande numéro quatre enregistre des ventes supérieures à 30 et elle est signalée par un, toutes les autres sont nulles Prenons maintenant ce numéro d'identification client numéro trois, et comme vous pouvez le constater, nous avons maintenant deux commandes pour lesquelles les ventes sont supérieures à 30. Et comme vous pouvez le constater, nous l' avons deux fois. Nous pouvons utiliser cet indicateur pour effectuer l'agrégation. Maintenant, si vous résumez le drapeau correspondant au numéro trois du numéro d'identification du client, nous en obtiendrons deux. Il s'agit du nombre de commandes dont les ventes sont supérieures à 30, n'est-ce pas ? Prenons un autre exemple, le numéro d'identification du client numéro deux, partout zéro, et si nous résumons ces valeurs, nous obtiendrons zéro, c'est-à-dire le nombre de commandes pour lesquelles les ventes sont supérieures à 30, ce qui est correct. Comme vous pouvez le voir d' abord, nous avons créé une colonne supplémentaire pour nous aider à effectuer l'agrégation, et maintenant, à l'étape suivante, nous allons agréger cette colonne. Allons-y et faisons-le. Nous n'avons pas besoin de toutes ces informations. Le numéro de commande, j' ai besoin de l'identifiant client car c'est la granularité de l'agrégation, et nous allons supprimer la commande y. Maintenant, nous allons parcourir les données par numéro de client Mais, bien sûr, nous avons besoin la fonction d'agrégation. Comment allons-nous nous y prendre ? Nous allons résumer le drapeau dans son ensemble. Maintenant, bien sûr, nous allons la renommer puisqu'il s'agit désormais d'une colonne agrégée, nous allons donc l' appeler total des commandes Maintenant, allons-y et exécutons-le. Maintenant, allons vérifier le résultat. Comme vous pouvez le constater, nous avons nos quatre clients. Pour le numéro d'identification du client numéro un, nous ne pouvons annuler qu'une seule commande supérieure à 30. Le second n'a aucun ordre, supérieur à 30. Le troisième, nous en avons deux et un. Et avec cela, nous avons résolu le problème. Je voudrais maintenant ajouter une dernière chose à notre requête afin de voir les agrégations normales, et non les agrégations conditionnelles Habituellement, nous comptons. Par exemple, l'étoile pour obtenir le total des commandes, et renommons la précédente en « ventes élevées Alors allons-y et exécutons-le. Nous sommes donc en train de faire des agrégations sans aucune condition, et nous pouvons maintenant voir combien de commandes ont été passées par chaque client Nous pouvons donc constater que le numéro d'identification du client numéro un a passé trois commandes, mais une seule commande supérieure à 30. Il s'agit d'une agrégation normale et d'une agrégation conditionnelle utilisant l'instruction de cas 256. 8 10 Résumé: Très bien, mes amis, faisons maintenant un récapitulatif des déclarations de cas Les exposés de cas peuvent évaluer une liste de conditions une par une et renvoyer une valeur une fois que la première condition est remplie. Et si nous parlons des règles d'utilisation des instructions de cas, nous n'en avons qu'une où les types de données de chaque condition doivent correspondre après le den et les autres. Et maintenant, si nous parlons des cas d' utilisation des déclarations de cas, le principal cas d'utilisation consiste à effectuer des transformations de données notamment en créant de nouvelles colonnes et en générant de nouvelles informations. Comme nous l'avons vu, il existe des cas d'utilisation étonnants pour les déclarations de cas. Par exemple, nous pouvons l'utiliser pour classer nos données Comme nous l'avons appris, nous pouvons créer de nouveaux groupes de données qui seront ensuite agrégés pour nos rapports. Ensuite, nous avons vu un autre cas d'utilisation : le mappage de valeurs. Nous pouvons utiliser l'exposé de cas pour nous aider à mapper les valeurs techniques cryptiques stockées dans les bases à de nouvelles valeurs, qui sont plus lisibles et plus faciles à utiliser Le prochain cas d'utilisation que nous avons appris est la gestion des valeurs nulles Nous pouvons utiliser l'instruction case afin de remplacer les valeurs nulles par des valeurs afin de rendre nos agrégations plus précises Le dernier cas d'utilisation que nous avons découvert, et je pense que le plus utilisé dans mon projet, est celui des agrégations conditionnelles, desquelles nous pouvons agréger un sous-ensemble de données répondant des conditions spécifiques afin analyses ciblées et ciblées Très bien, donc efficacité, l'exposé de cas est un outil très puissant pour créer une logique conditionnelle, et c'est incroyable. Afin de dériver et générer de nouvelles informations à des fins d'analyse. Dans le chapitre suivant, nous allons apprendre toutes les fonctions et toutes les techniques permettant de gérer les valeurs nulles en SQL Il est très important de nettoyer nos données avant de procéder à toute analyse de données.