Topics started by mariko.nishimi

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TableVisualizationでコホート表現をしたいときに最初の列を表示しない方法

LookerのTable Visualizationで、例えば初回購入月からの経過月数ごとの継続購入率のコホートをピボットで表現したいとき、最初の月は必ず100%になります。最初の月は、特に表示する必要がないという場合があるかもしれませんが、Table Visualizationでは現在これを非表示にする機能はありません。 この場合、Table Calculationの pivot_where 関数を使って必要なピボットの列だけTable Visualization上に表示することができます。この関数では、ピボットの列から条件に一致した値だけを取り出すことができます。 まず、継続率の分母になる初回購入や初回訪問などの列にある数字を入れるための計算フィールドを作成します。ここでは初回訪問のfirst_sessionの値が0の列のセッション数だけを取り出します。pivot_where(   ${sessions.months_since_first_session} = 0,    ${user_session_fact.count}) 次に、コホートで継続率をみたい経過月数ごとに、「Xヶ月目の数/ 初回の数」を取り出すためのそれぞれの計算フィールドを作成します。pivot_where(   ${sessions.months_since_first_session}=3,   ${user_session_fact.count}/${0}) 最後に、初回の数をVisualizationで非表示にして、グラフのConditional Formattingで条件付き書式の色を設定して完成です。お試しください。 

テンプレートフィルターで日付別シャード化テーブルをフィルタ

BigQueryのテーブルが日付別で [prefix]_YYYYMMDD のようにシャード化されており、この日付とテーブル内の日付のカラムがUTCになっている場合に、LookerのExploreやダッシュボードではJSTで指定した期間のデータだけを検索したいケースがあります。 <例> log_20200728(UTC)テーブルには以下のtimeカラムがあり、データはUTCで入っている。 この場合、JST 7/29で検索したい場合は、シャード化テーブルはog_20200728とlog_20200729を対象とし、timeカラムはJSTに変換したデータを検索したい。 2020-07-28T04:00:00.000+00:00 (JSTは2020-07-28T13:00:00.000+00:00) 2020-07-28T18:00:00.000+00:00 (JSTは2020-07-29T03:00:00.000+00:00) log_20200729(UTC)テーブルには以下のtimeカラムがあり、データはUTCで入っている 2020-07-29T06:00:00.000+00:00 (JSTは2020-07-29T15:00:00.000+00:00) 2020-07-29T19:00:00.000+00:00 (JSTは2020-07-30T04:00:00.000+00:00) LookMLでは、以下のようにfilterの中でテンプレートフィルターを使うことで、シャード化したテーブルをJSTで検索しつつ、timestampカラムの値もJST変換して検索することができます。 Viewファイル view: ga_sessions { sql_table_name: `test.test.ga_sessions_*` ;; filter: target_date { type: date datatype: date sql: ({% condition target_date %} ${partition_date} {% endcondition %} OR {% condition target_date %} ${partition_date_

ツールチップの他のフィールドの値を表示する

本ページでは、ビジュアリゼーション内のツールチップをマウスオーバーした時に外のフィールドの値を表示する方法を説明します。(🇺🇸本記事は、このヘルプ記事を翻訳したものになります) ツールチップの他のフィールドの値を表示する Lookerビジュアライゼーションでは、データポイントにカーソルを合わせると、ツールチップにそのデータポイントのx軸とy軸のフィールドの値が表示されます。 ただし、ツールチップの他のフィールドの値を表示したい場合もあります。この場合は、html パラメータ内でLiquid変数を使用します。 Liquidは、Lookerでより動的なコンテンツを作成するために使用できるテンプレート言語です。 ただし、これを掘り下げる前に、Liquid with Lookerの使用に関する基本的な概念を理解する必要があります。この基本的な概念を理解するには、HTMLパラメーターでのLiquid変数の使用および、Liquid変数リファレンス のドキュメンテーションページを参照してください。 以下の例を参照してください。その後、これをどのように行うかを説明します。 実装方法 次のパターンを使用して、ビジュアリゼーションで値の任意の組み合わせを表示します。ただし、ビジュアリゼーションを検討するときは、次の重要な点に留意してください。 htmlパラメータは、Y軸として使用されるメジャーに利用します。 Y軸に表示する値は、メジャーの sqlステートメントの値である必要があります。 フォーマットされたメジャー(メジャー タイプ:percent_of_totalまたはvalue_format_nameまたはvalue_formatパラメーターを持つメジャー)を使用する場合は、必ずLiquid構文{{field_name._rendered_value}}を使用してください(field_nameはメジャーまたはディメンションの実際の名前です) 。 この特定の例では、データセットをグループ化するためにgross_margin_tierディメンションと、計算のためにtotal_gross_marginメジャーを type:sumとして作成しました。 Liquid変数_rendered_valueを使用して、小数点2桁のtotal_gross_marg

Looker アクション - Sendgrid

Looker アクション - Sendgrid 本記事は Looker Actions - Sendgrid 🇺🇸 の翻訳記事です Lookerは、Sendgridアクションを起動し、お客様がLookerからSendgridを介してデータをメールに送信できるようにします。 このアクションにより、Lookerのお客様は、1回のみまたはスケジュールに基づいて、Sendgridを介してLookerデータを電子メールに送信できます。 Sendgrid アクションの有効化 Note: Looker インスタンスが Looker 5.6 以上である必要があります. Lookerでアクションを有効にするには、管理パネルに移動し、プラットフォームヘッダーの下にある[アクション]タブ* [your-instance.looker.com/admin/actions] *。 (管理>プラットフォーム>アクション) Sendgridアクションで「有効」を選択します。 Sendgrid APIページで、webhookコネクターを使用してワークフローを作成します* * [https://app.sendgrid.com/guide/integrate/langs/nodejs#settings/api_keys]* (** Sendgrid->キーの作成->コピー**) Sendgrid APIキーをコピーして、Lookerアクションページに貼り付けます。 Sendgridワークフローにデータを送信 これで、LookerがSendgrid APISHと通信できるようにアクションを設定できました! レポートの作成と送信、スケジュール Lookerで、view a Look、explore dataまたはダッシュボードを表示でSendgridに送信するデータを表示します。 次に、今すぐデータを送信するまたは データをスケジュールする を選択すると、後にまたは定期的に送信されます。 送信またはスケジュール ウィンドウの 宛先 フィールドで, “Sendgrid”を選択します。 To フィールドで、データ受信者の電子メールアドレスを指定します。 オプションで 、From 、 ファイル名 、 件

System Activityで見えること

こんにちは。LookerAdvent Calendar15日目の記事として「System Activity」について少し掘り下げて書いて見ようと思います 。 1. System Activityとは Lookerは、インストールされているインスタンスに関する使用状況やパフォーマンス情報等を保持しています。System Activityは、Labsの機能ですが有効にするとそれらの情報をダッシュボードやExploreで閲覧することができるようになります。 System Activity 2.誰がアクセスできるの? Lookerの管理者および、「see_system_activity」パーミッションが与えられているユーザーが利用可能です。(Permission Listについてはこちら) 3. 有効化方法 Lookerの[管理]メニュー内の[Labs]の中の[System Activity Model]をONにします。 Lookerの画面を更新すると、管理メニュー内に[System Activity] メニューが表示されるようになります。 4. User Activityで見えること ユーザーの利用状況に関する情報を確認することが出来ます。 例えば、以下の数値が確認出来ます。 ユーザーアカウントと利用状況 各種ユーザー数 どんな権限のユーザーがどのくらいいるかを確認出来ます。 ユーザー数合計、管理者/開発者、コンテンツ制作者、データコンシューマ(閲覧者)、埋め込みコンテンツ制作者、アクティブユーザーの割合(過去7日間にクエリかけたことある人/全ユーザー) クエリーユーザー数:過去6週間の、週次のクエリ実行者数です。 ユーザー別エンゲージメント 過去6週間の、週次のユーザーあたりの平均利用時間(クエリ実行時間から推測)と平均クエリ実行数 グループ別のクエリ実行者数(過去7日) 過去7日以内で実行した人、していない人の人数をグループ別に。 日別のクエリソース別の実行者数(過去7日) Dashboard、Explore、API、スケジュールタスク等のクエリソース別の実行者数 ユーザーに関する詳細 トップユーザー 過去7日以内の利用時間(クエリ実行時間から推測)のトップ10ユーザー トップダッシュボード構築者 過去7日以内に

強力なデータのドリルダウン

🇺🇸More Powerful Data Drilling🇺🇸 基本的なメジャーのドリルダウン Lookerのユニークな点の一つは、データベースに直接接続するところです。これは、常に新鮮なデータにアクセスでき かつ 常に最も細かい粒度のレベルまでドリルダウンできる事を意味します。そのため、もちろん年次や月次のサマリーを見ることができますが、Lookerは日、時間や秒にまで瞬時にドリルダウンするオプションを提供します。 常時のカテゴリ概要からはじめ、次に1つのカテゴリ(ジーンズ)の月次売上チャートにドリルダウンするのを以下で見ることができます。 さらにいろいろな使い方 しかし、LookerのWebネイティブのモダンなアーキテクチャは、1つのレベルから次の粒度までドリルダウンするだけでなく、もっと多くを実現できる事を意味しています。いくつかの簡単なパラメータを利用して、ユーザーが望む洗練されているカスタムドリルパスを構築することができます。 これを実証するために、以下で最も一般的なドリルパターンのいくつかのサンプルコードを作成しました。: 並べ替えと制限 (例:上位20件を表示) データのピボット トレンドラインを使用した高度なビジュアライゼーションへのドリルダウン D3とJavascriptで構築できるカスタムVizへのドリルダウン 条件付き書式を使用した表計算へのドリルダウン カスタム制限の追加 (5000まで) 最初の20件の結果を表示する LookML measure: returned_count { type: count_distinct sql: ${id} ;; filters: { field: is_returned value: "yes" } drill_fields: [detail*] link: {label: "Explore Top 20 Results" url: "{{ link }}&limit=20" } } 並べ替えの追加 売上上位20件を表示する LookML measure: returned_count { type: count_di

JOIN 2017- Deep Dive - PDTを利用するかどうか

🇺🇸JOIN 2017 - Deep Dive - To Use or Not Use PDT’s🇺🇸 何故PDTとETLの実用的なバランスが重要なのでしょうか? データベースリソースをより効率的かつ効果的に利用する エンドユーザーの体験を向上させる 最適化されたデータパイプラインはスケーラブルな分析のために安定したインフラストラクチャを提供する 1. ETD,PDTとETLをいつ使うか EDT リアルタイムデータ 高速にクエリする 動的な構築 PDT データの新鮮さ データベースリソースが利用可能であること プロトタイプづくり ETL 強力なETLツール - Discourse Discussion 例を上げると: Matillion, Talend, Alooma, ETLeap, Keboola, DataVirtuality, Xplenty PDTの十分な理解 一貫して使用されるPDT Lookerの外部で使用されるPDT 2. データベースを知る Looker The Pocket Guide to Databases Looking for a database solution? Get started with this guide by the experts at Looker. Discourse Discussion 3. PDT構築とETLパフォーマンスを向上させるためにデータベースを最適化 Fabioのディープドライブ - LookerのRedshiftブロックプレゼンテーションを使ったRedshift の最適化では、幅広いデータベースに適用される一般的なデータベース最適化と同じような概念と手法を提供します。 JOIN 2017 - Deep Dive - Redshift Optimization with Looker's Redshift Block Modeling Whether business users are exploring or just loading a

[Analytic Block]派生テーブルのパターン

🇺🇸 [Analytic Block] Derived Tables Pattern in English 🇺🇸 このブロックについて 多くの場合、私達のデータベースは分析のために最適化された情報を保持していません。必要なものを計算するための非効率なディメンションやメジャーを記述するのではなく、派生テーブルを使用すると、私達のデータベースの中に直接一時テーブルを作成できます。派生テーブルを使用すると、中間集計を必要とする分析を実行し、複雑なクエリのクエリパフォーマンスを向上させ、データをクレンジングまたは正規化するためのパターンを作成できます。 簡単に言えば、派生テーブルは、データベースに存在しない新しいテーブルを作成するLookerの方法です。 結果セットが派生テーブルそのものになるSQLクエリを提供することによってこれを定義します。 Lookerは派生テーブルに一時的 か 永続的の 2つのオプションを提供しています。一時的な派生テーブルはデータベースに保存されません。Lookerは共通のテーブル式を利用するか、この派生テーブルが参照されるたびに毎回一時テーブルを生成します。あるいは、永続派生テーブル(PDTs)はディスクに書き込まれ、選択した頻度で更新されます。このプロセスを行うために、データベース内のスクラッチスキーマにLookerの書き込み権限を提供する必要があります。PDTはマテリアライズド・ビューによく似ています。 理想的なデータ型 すべてのどんなデータでも、派生テーブルの恩恵を受けることができます。この記事の終わり近くに、派生テーブルを活用するデザインパターンへのリンクがあります。データベースによっては、PDTは利用できない場合がありますので注意してください。ただし、Lookerでサポートされているすべてのダイアレクトでは、一時派生テーブルをサポートしています。 期待される出力 下記は、以下のコードで書かれている派生テーブルのExploreです。機能的には通常のビューと同じであることに注目してください。 Explore Data in Full Screen 使い方 標準的なEコマースの例を使い、同じユーザーによって複数の注文が入ってくる”orders”というテーブルがあるとします。

可読性の高い項目名をつける

🇺🇸 Naming Fields for Readability in English 🇺🇸 ディメンションとメジャーの名前は、特にモデルが充実してくるにつれて混乱する可能性があります。LookML作成中に適切な参照項目を作成し、フィールドピッカーの中で正しいフィールドを選択できるようにするには、わかりやすい命名規則が必要です。これに役立つ一つのアプローチは、一貫した命名規則です。次の規則は、Looker内で内部的によく利用される規則です。 “Count” はカウント計測用 type: count メジャーは [フィルター] Count で呼ばれます。例えば: - view: users fields: - measure: count type: count - measure: active_count type: count filters: status: 'active' これにより、LookerのUIに次のような名前がつけられます: USERS Count USERS Active Count これらのフィールド名は自然に読めますが、ビジネスユーザーは最初に"number of"や"total"でなく、”count”を検索する事を知らない場合があります。しかし、いくつかのとても単純なトレーニングにおいては、これが最良な選択肢のようです。 "number of"や"total"をカウントには利用しません。なぜなら、これらの言葉を別のケースに利用するために予約したいからです。 “Unique Count”は 固有の数の計測用 type: count_distinct メジャーは Unique [フィルター] [エンティティ名] Count で呼ばれます。例えば: - view: users fields: - measure: unique_user_count type: count_distinct sql: ${id} - measure: unique_active_user_count type: count_distinct sql: ${id} filters:

Looks や Dashboards のSalesforce (SFDC)への埋め込み

🇺🇸 Embedding Looks and Dashboards into Salesforce (SFDC) in English 🇺🇸 多くのデータに精通した企業は、Salesforceのようなツールを運用するチームを持っています。一部のお客様は、LookerをSalesforceに組み込んで内部のデータベースからアカウントアクティビティのクイックビューやリード情報を閲覧できるようにしています。 以下は、LookerをSalesforceに埋め込む方法の例 です。 LookerをSalesforceに埋め込むには、各ユーザーにLookerのアクセス権限が必要です。データはSalesforceプラットフォームには渡されるのではなく、パラメータ化されたiFrameとして埋め込まれます。 始めるためにの簡単な手順を次に示します: 前提条件: Looker! Salesforce の管理者アカウント SFDCレコードとデータベース内レコード間のマッピング可能な関係(結合可能なキー) ステップ 1: VisualForceページを作成する((設定 - 開発 - ページ).ダッシュボードか単一のルック/クエリを挿入するかで、コードは若干異なりますl.要素をページに適切に合わせるために、幅と高さを調整する必要があります。 ダッシュボード 例 ダッシュボードまたはExploreのURLから、Salesforce変数を利用してクエリをフィルタリングするためのワイルドカードを挿入するだけです。最初の例では、ページの SalesforceアカウントIDを挿入し、 {!Account.Id}をLookerダッシュボードのsalesforce_userid フィルターに挿入します。通常のダッシュボードはURLの前に/embed/を付加する必要があることに注意してください。 <apex:page standardController="Account"> <apex:iframe src="https://example.looker.com/embed/dashboards/123?salesforce_userid={!Account.Id}" width="900px" height=

Looker 6.16 リリース

リリース予定スケジュール リリース開始日: July 7, 2019 リリース完了およびダウンロード可能: July 18, 2019 すべてのリリースノート レガシー機能の終了スケジュール 🇯🇵Release Notes in English 🇯🇵 📚 日本語のLookerドキュメントリスト📚 リリースハイライト 一般的な改修と機能強化に加えて、このリリースには次のカテゴリの新機能と機能改良が含まれます。詳細については以下を参照ください。 セッション設定で非アクティブ時のログアウト機能を提供 データベース接続の種類でQuboleが選択可能に プロジェクト内のコンテンツ構成に利用可能なIDEフォルダ リリース準備 ⚡ が付いている項目は、既存の機能への変更を示しているので注意が必要です。 詳細については、以下の「従来の機能の更新と機能別のセクション」を参照してください。 Snowflake driverのアップグレード (v3.8.4) タイムアウトセッション ベータ及び実験的機能 以下の ⚗ マークが付与された ベータ及び実験的機能 は、新規及び改良されています。 Labs Betaのコンテンツキュレーション Labs Betaのアラート Labs BetaのTable-Nextの追加機能 注目機能 IDE フォルダー LookMLプロジェクト内で非常に優れた構成を実現します。この機能はGitにとって意味があるため、変更にはコミット/マージが必要です。さらに、Includeステートメントにはファイルのパスを取得する必要があります。既存プロジェクトではプロジェクト設定からオプトインします。 ⚗ コンテンツキュレーションベータ (ボード) LookerのLabsセクションで利用可能なこのソリューションは、チームまたは戦略のためにダッシュボードとルックを簡単に整理し、マークダウンリンクを使用してガイダンスを提供することを可能にします。 このソリューションはフォルダ(スペース)と連携して機能します。フォルダに格納されている根本となるコンテンツを移動することなく、一時的、恒久的な

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