Generic

Vue d'ensemble

Ouvrez l'éditeur de chargement de données et ajoutez le script de chargement ci-dessous à un nouvel onglet.

Le script de chargement contient un ensemble de données qui est chargé dans une table nommée Transactions. L'ensemble de données inclut un champ de date. La définition MonthNames par défaut est utilisée.

Script de chargement

Products:
Generic
Load * inline [
Product ID, Attribute, Value
13, Status, Discontinued
13, Color, Brown
20, Color, White
13, Size, 13-15
20, Size, 16-18
2, Status, Discontinued
5, Color, Brown
2, Color, White
44, Color, Brown
45, Size, 16-18
45, Color, Brown
];

Résultats

Chargez les données et ouvrez une feuille. Créez une table et ajoutez ce champ comme dimension : Color.

Ajoutez cette mesure :

=Count([Product ID])

Vous pouvez maintenant inspecter le nombre de produits par couleur.

Notez la forme du modèle de données, où chaque attribut a été divisé en une table distincte nommée en fonction de la balise de table cible d'origine Product. Chaque table a l'attribut comme suffixe. Par exemple, Product.Color. Les enregistrements de sortie Product Attribute obtenus sont associés par Product ID.

Vue d'ensemble

Cet exemple montre comment analyser des données structurées EAV dans leur format d'origine.

Ouvrez l'éditeur de chargement de données et ajoutez le script de chargement ci-dessous à un nouvel onglet.

Le script de chargement contient un ensemble de données chargé dans une table nommée Products dans une structure EAV.

Dans cet exemple, nous comptons toujours les produits par attribut de couleur. Afin d'analyser des données structurées de cette manière, vous devrez appliquer un filtrage au niveau de l'expression des produits portant la valeur Attribute Color.

De plus, les attributs individuels ne peuvent pas être sélectionnés sous forme de dimensions ou de champs, ce qui complique la création de visualisations efficaces.

Script de chargement

Products:
Load * Inline
[
Product ID, Attribute, Value
13, Status, Discontinued
13, Color, Brown
20, Color, White
13, Size, 13-15
20, Size, 16-18
2, Status, Discontinued
5, Color, Brown
2, Color, White
44, Color, Brown
45, Size, 16-18
45, Color, Brown
];

Résultats

Chargez les données et ouvrez une feuille. Créez une table et ajoutez ce champ comme dimension : Value.

Créez la mesure suivante :

=Count({<Attribute={'Color'}>} [Product ID])

Vous pouvez maintenant inspecter le nombre de produits par couleur.

Vue d'ensemble

Dans cet exemple, nous montrons comment la structure des données normalisée produite par le préfixe de chargement Generic peut être de nouveau dénormalisée dans un tableau de dimensions Product consolidé. Il s'agit d'une technique de modélisation avancée qui peut être utilisée dans le cadre du réglage fin des performances d'un modèle de données.

Ouvrez l'éditeur de chargement de données et ajoutez le script de chargement ci-dessous à un nouvel onglet.

Script de chargement

Products:

Generic
Load * inline [
Product ID, Attribute, Value
13, Status, Discontinued
13, Color, Brown
20, Color, White
13, Size, 13-15
20, Size, 16-18
2, Status, Discontinued
5, Color, Brown
2, Color, White
44, Color, Brown
45, Size, 16-18
45, Color, Brown
];

RENAME TABLE Products.Color TO Products;

OUTER JOIN (Products)
LOAD * RESIDENT Products.Size;
						
OUTER JOIN (Products)
LOAD * RESIDENT Products.Status;
DROP TABLES Products.Size,Products.Status;

Résultats

Ouvrez le visionneur de modèle de données et notez la forme du modèle de données obtenu. Un seul tableau dénormalisé est présent. Il s'agit d'une combinaison des trois tableaux de sortie intermédiaires : Products.Size, Products.Status et Products.Color.

Chargez les données et ouvrez une feuille. Créez une table et ajoutez ce champ comme dimension : Color.

Ajoutez cette mesure :

=Count([Product ID])