Streudiagramm-Visualisierungen mit Charticulator
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit Charticulator eine Streudiagramm-Visualisierung für Ihren LuckyTemplates-Bericht erstellen und entwerfen.
LuckyTemplates-Filtertechniken für Tabellen
In diesem Blog lernen wir einige wichtige LuckyTemplates-Filtertechniken für Tabellen kennen. Wir werden einige einfache Techniken besprechen, die wir verwenden können, wenn unsere Abfrage umfangreiche Tabellen enthält.
Wenn wir beispielsweise Informationen aus einer Datenbank oder einem ERP- System extrahieren müssen, könnte dieser Datensatz 10 Millionen Zeilen enthalten. Außerdem könnte es viele Zeilen geben, die wir für unsere Analyse nicht benötigen. Hier kann die Tabellenfiltertechnik hilfreich sein.
Durch das Erlernen der LuckyTemplates-Filtertechniken können wir die Tabelle oder die Rohdatenquelle, die wir abfragen, auf eine Teilmenge von Informationen herunterfiltern.
Wir können ganz einfach auf unsere Filteroptionen zugreifen, indem wir auf den Dropdown-Pfeil neben unseren Spalten klicken.
Inhaltsverzeichnis
- LuckyTemplates-Filterung mithilfe von Textfiltern
- LuckyTemplates-Filterung mithilfe von Datumsfiltern
- Abschluss
LuckyTemplates-Filterung mithilfe von Textfiltern
In diesem Beispiel filtern wir die Kanalspalte nach unten , indem wir auf den entsprechenden Dropdown-Pfeil klicken.
Wie Sie sehen, haben wir in dieser Spalte viele Daten. Allerdings möchten wir nur die internationalen Verkäufe sehen bzw. anzeigen . Dazu müssen wir lediglich die Optionen „Distributor “ und „Großhandel“ unter den Textfiltern deaktivieren . Klicken Sie dann auf die Schaltfläche OK .
Dadurch werden nur die Daten angezeigt, die sich im internationalen Kanal befinden.
Diese Tabelle hat ursprünglich 8000 Zeilen. Wir können die Anzahl der Zeilen nach dem Filtern überprüfen, indem wir auf der Registerkarte „Transformation“ auf die Option „ Zeilen zählen“ klicken .
Dadurch wurden unsere Reihen von 8000 auf nur noch 1196 Reihen reduziert.
LuckyTemplates-Filterung mithilfe von Datumsfiltern
Eine weitere gute Filtertechnik, die wir anwenden könnten, ist das Filtern von Daten. Unsere Datenbanken sind in der Regel so strukturiert, dass sie alle Informationen erfassen. In diesem Fall enthalten unsere Datenbanken meist riesige Mengen an Informationen. Die meisten davon sind jedoch für unsere Analyse irrelevant.
Was wir tun können, ist, eine Datumsspalte nach Datumsfiltern zu filtern . In diesem Beispiel filtern wir unsere Spalte „Bestelldaten“ . Klicken Sie zunächst auf das entsprechende Dropdown-Symbol, klicken Sie auf „ Datumsfilter“ und wählen Sie dann die Option „Nach…“ .
Danach filtern wir diese Spalte, indem wir nur Informationen nach dem 1.1.2015 anzeigen . Wählen wir also in der Datumseingabe den 1.1.2015 aus. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche OK .
Jetzt können wir sehen, dass diese Tabelle nur unsere Daten ab dem 01.02.2015 zeigt .
Wenn wir uns die aktuelle Anzahl der Zeilen noch einmal ansehen, indem wir auf die Option „Zeilen zählen“ klicken , werden wir feststellen, dass die Anzahl der Zeilen oder Datensätze im Vergleich zu früheren Zählungen geringer ist.
Abschluss
Zusammenfassend konnten wir diese Tabellenfiltertechniken nutzen, die wir in unseren Power Query-Tabellen verwenden konnten . Wenn wir diese Funktion ausprobieren, können wir eine Vorstellung davon bekommen, wie unser Modell gebaut werden soll. Dies liegt daran, dass wir zunächst unsere Tabelle optimieren und alle Informationen herausfiltern könnten, die wir nicht benötigen. Es wird uns dann helfen, unser Modell effizienter und optimierter zu machen.
Dies ist ein weiterer wichtiger Teil dessen, was wir in unserem Kurs „Datentransformation und -modellierung“ lehren, den Sie in der Liste der relevanten Links unten nachlesen können.
Alles Gute,
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