So speichern und laden Sie eine RDS-Datei in R
Sie erfahren, wie Sie Objekte aus einer .rds-Datei in R speichern und laden. In diesem Blog wird auch behandelt, wie Sie Objekte aus R in LuckyTemplates importieren.
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Power-Abfragen in LuckyTemplates anhängen. Bei dieser Technik wird eine Sache über die andere gelegt. Ich werde ein perfektes Beispiel dafür zeigen, warum wir dies tun müssen.
In dem Tutorial, das ich für Staging-Abfragen erstellt habe , haben wir Staging-Abfragen für unsere Verkaufstabellen erstellt. Wir haben das getan, weil die Verkaufsinformationen in drei verschiedenen Tabellen enthalten waren und wir nicht drei verschiedene Tabellen mit genau derselben Struktur in unser LuckyTemplates-Modell integrieren möchten. Wenn sie dieselbe Struktur haben (z. B. dieselbe Spalte mit denselben Spaltennamen), ist es viel besser, sie durch Anhängen übereinander zu schichten.
Inhaltsverzeichnis
Erstellen der Haupttabelle
Erstellen wir zunächst die Haupttabelle. In diesem Fall ist die Haupttabelle unsere Faktentabelle, die wir Sales nennen werden . Klicken Sie zunächst mit der rechten Maustaste auf „ Sales_2014“ und wählen Sie dann die Option „Referenz“ .
Anschließend ziehen Sie die Referenztabelle Sales_2014 (2) in unser Datenmodell.
Danach benennen wir diese Tabelle in Sales um . Dies wird nun die Haupttabelle sein, an die wir die Tabellen Sales_2015 und Sales_2016 anhängen werden .
Beachten Sie, dass wir diese Staging-Abfragen „Sales_2015“ und „Sales_2016“ überhaupt nicht entfernen oder zusammenführen möchten . Denn wir möchten sehen, wie die Dinge in ihrer ursprünglichen Form aussehen.
Darüber hinaus möchten wir nicht das Verständnis darüber verlieren, wie unser Modell entwickelt wird, da wir die zugrunde liegenden Plugins, die unsere Tabellen und unser Modell erstellt haben, nicht sehen. Das ist der Hauptgrund, warum wir eine Referenztabelle erstellt haben, an die wir diese Tabellen „Sales_2015“ und „Sales_2016“ anhängen können.
Anhängen von Leistungsabfragen
Um unsere Tabellen anzuhängen, wählen wir die Sales- Tabelle aus, die wir als unsere Haupttabelle einrichten möchten. Gehen Sie dann zum Menüband „Startseite“ und wählen Sie die Option „Abfragen anhängen“ .
Nun sehen wir, dass es im Bereich „Abfragen“ eine kleine Änderung gibt . Wie Sie sehen können, wurde das Symbol neben der Tabelle „Verkäufe“ in ein Ausrufezeichen geändert.
In diesem Fall müssen wir nur auf die Dropdown-Eingabe der Option „Tabelle zum Anhängen“ klicken und die Tabelle „Sales_2015“ auswählen. Klicken Sie auf die Schaltfläche „OK“ , um die Änderungen zu übernehmen.
Fügen wir auch die Tabelle „Sales_2016“ hinzu , indem wir den gleichen Schritt ausführen.
Nachdem wir diese Schritte ausgeführt haben, werden wir feststellen, dass wir bereits eine neu angeheftete Abfragetransformation wie die angehängte Abfrage und die angehängte Abfrage1 in den „ Angewandten Schritten“ im Bereich „Abfrageeinstellungen“ haben .
Klicken wir dann auf den erweiterten Editor und wir werden sehen, dass er diese einfachen Informationen ausführt. Auffällig ist, dass es einfach und verständlich aussieht. Die erste Zeile zeigt uns die Quelle, die die Tabelle „Sales_2014“ ist , während die zweite und die dritte Zeile angeben, dass wir die Tabellen „ Sales_2015 “ und „Sales_2016“ angehängt haben.
Lassen Sie uns im weiteren Verlauf darüber nachdenken, wie das funktionieren würde. Möglicherweise erhalten wir Verkaufsdaten für 2017 , bei denen es sich möglicherweise um eine weitere Tabelle in einer Tabelle oder um eine andere Datenquelle handelt. Daher müssen wir lediglich diese neue Tabelle abfragen und als Staging-Abfrage einfügen, sie intuitiv gestalten und sie dann an unsere Hauptverkaufstabelle anhängen.
Abschluss
Das Anhängen von Power-Abfragen in LuckyTemplates ist eine einfache, aber leistungsstarke Technik zum Einrichten und Optimieren von Modellen. Wir müssen keine neuen Berechnungen, neuen Filter oder neuen Visualisierungen erstellen, da alles in alles einfließen sollte, was wir zuvor erstellt haben. Durch die Kombination mit den anderen Techniken ist unser Modell von einer analytischen Lösung bis hin zu einer Berichtsperspektive skalierbar.
Hoffentlich erkennen Sie das Potenzial und die Bedeutung eines guten Verständnisses dieser Technik.
Alles Gute,
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