Automation Hub-Datenmodell

Begriffe und Konzepte

Die Struktur des Automation Hub-Datenmodells basiert auf den folgenden Konzepten:

Konzept	Beschreibung
Explore	Der Ausgangspunkt für die Erkundung. Die Daten werden über Analysefenster angezeigt, die als allgemeine Entität entsprechend den darin enthaltenen Felder betrachtet werden können. Um beispielsweise Dashboards rund um die Automation Hub-Daten zu erstellen, wählen Sie zuerst Automation Ideas oder Idea Aging Explores und die Felder mit den erforderlichen Informationen aus, und wählen Sie die richtige Visualisierung aus, um die Ergebnisse anzuzeigen.
Ansicht	Eine Ansicht stellt eine Tabelle mit Daten dar, unabhängig davon, ob diese Tabelle in Ihrer Datenbank enthalten ist oder mit der abgeleiteten Tabellenfunktion von Looker erstellt wurde. In jeder Ansicht befinden sich Felddefinitionen, von denen jede normalerweise einer Spalte in der zugrunde liegenden Tabelle oder einer Berechnung in Looker entspricht.
Dimension	Als Teil einer Ansicht innerhalb von Explore ist die Dimension ein gruppierbares Feld und kann zum Filtern von Abfrageergebnissen verwendet werden. Dies kann einer der folgenden sein: Ein Attribut, das eine direkte Zuordnung zu einer Spalte in einer zugrunde liegenden Tabelle hat. Ein Fakt oder ein numerischer Wert. Ein abgeleiteter Wert, der basierend auf den Werten anderer Felder in einer einzelnen Zeile berechnet wird.
Measure	Als Teil einer Ansicht innerhalb von Explore deklariert der Measure-Parameter eine neue Kennzahl (Aggregation) und gibt einen Namen für diese Kennzahl an. Beispiele für Kennzahlentypen: average , count , date , max , sum .
Benutzerdefinierte Felder	Benutzerdefinierte Dimension Benutzerdefinierte Kennzahl Tabellenberechnung Beginnen Sie bei Null oder verwenden Sie vorhandene Dimensionen und Kennzahlen, um neue Felder im Datenmodell zu erstellen. Führen Sie Verbesserungen und Datentransformationen durch, indem Sie Formeln, Filter und Sortierungen verwenden.

Ähnliche Artikel

Kennzahltypen