Toutes les données utilisateur présentées sur cette page sont fictives.
Les visualisations Looker déterminent automatiquement les valeurs à représenter sur un axe des ordonnées en fonction des types de champs présents dans une requête. Par exemple, si une exploration qui détaille le prénom de l'utilisateur et l'âge des utilisateurs pour Les 10 commandes les plus élevées sont représentées sous forme de graphique à colonnes. les 10 valeurs des dimensions Prénom de l'utilisateur et Âge de l'utilisateur sont automatiquement concaténés et séparés par un tiret (–) sur l'axe des x.
Que se passe-t-il si vous voulez séparer Âge des utilisateurs et Prénom des utilisateurs afin que Âge des utilisateurs soit et Users First Name (Prénom de l'utilisateur) et Orders Count (Nombre de commandes) sur l'axe X.
Les deux solutions suivantes décrivent comment transformer une dimension, telle que Âge des utilisateurs, en mesure afin qu'elle puisse être visualisée sur l'axe Y:
- Utiliser un calcul de table : créez une solution ponctuelle directement à partir d'une exploration sans développer de code LookML.
- Créer une mesure : développez du code LookML pour pouvoir réutiliser une expression dans de futures explorations sans avoir à créer un calcul de table.
Utiliser un calcul de table
Un calcul de table est le moyen le plus rapide et le plus simple de représenter une dimension sur l'axe Y. Un calcul est généralement représenté sous forme de dimension si aucune mesure n'est impliquée dans l'expression. Vous pouvez faire en sorte qu'un calcul de table se comporte comme une mesure en incluant une mesure dans l'expression du calcul. La clé est de s'assurer que la mesure n'affectera pas la valeur de la dimension d'origine.
Pour utiliser un calcul de table afin de représenter une mesure sur l'axe Y, procédez comme suit :
- S'il n'y a pas de mesure dans votre requête d'exploration, ajoutez-en une (comme un nombre), puis masquer à partir de la visualisation. Si votre requête contient déjà une mesure que vous souhaitez inclure dans la visualisation, vous n'avez pas besoin de la masquer.
-
Ensuite, créez un calcul de table :
- Pour un champ numérique, le calcul est le suivant:
${mydimension} + (0 * ${mymeasure}) -
Pour un champ de chaîne, le calcul impliquera deux
fonctions logiques,
if()etis_null(), à la place:if(is_null(${mymeasure}),${string_dimension},${string_dimension})
- Pour un champ numérique, le calcul est le suivant:
- Masquez la dimension d'origine (Âge de l'utilisateur dans ce cas) dans la visualisation, car le calcul de la table (mesure Âge) représente désormais les valeurs de la dimension dans la visualisation.
Pour distinguer les valeurs d'une visualisation (dans cet exemple, le calcul de table de la mesure Age et les mesures Nombre de commandes), vous pouvez utiliser plusieurs types de visualisation dans un même graphique.
Par exemple, vous pouvez visualiser les valeurs Nombre de commandes sous forme de ligne et les valeurs Âge des utilisateurs sous forme de colonne pour les distinguer une fois que Âge des utilisateurs est tracé sur l'axe Y.
Création d'une mesure dans LookML
Si vous prévoyez de représenter à nouveau une dimension spécifique sur un axe Y à l'avenir, une option plus durable consiste à créer une mesure sum ou une mesure number dans LookML, qui transforme la dimension que vous souhaitez représenter en une mesure. Au lieu de recréer plusieurs fois le même calcul de table dans une exploration, vous pouvez ajouter le champ à une requête à partir du sélecteur de champs.
La mesure doit ressembler à ceci:
measure: measure_for_age { ## replace with a new name
description: "Use this age field for displaying age on the y-axis"
type: number ## or sum
sql: ${age} ;; ## replace with your dimension
}
Ajouter un description à la mesure peut aider les utilisateurs à comprendre l'utilisation prévue d'un champ.
Dans ce cas, measure_for_age est une mesure de type number, car les mesures de type number n'effectuent aucune agrégation réelle. Cela signifie que Mesure de l'âge affichera les mêmes valeurs que Âge des utilisateurs, car il s'agit d'une mesure de type number qui n'effectue aucune agrégation.
Une fois la mesure créée, incluez la dimension et la nouvelle mesure dans la requête d'exploration. Pour cet exemple, incluez les dimensions Prénom des utilisateurs et Âge des utilisateurs, ainsi que les mesures Nombre de commandes et Mesure des utilisateurs par âge. Enfin, masquez la dimension sur laquelle se base la mesure.
La dimension Âge des utilisateurs étant masquée dans la visualisation Explorer et les paramètres de visualisation personnalisés appliqués, la visualisation Explorer obtenue affiche les Mesures d'utilisateurs pour l'âge sur l'axe Y et le Prénom de l'utilisateur sur l'axe X, et les valeurs Nombre de commandes sous forme de ligne.
