AI/BI pano görselleştirme türleri

Bu sayfada, AI/BI panolarında kullanılabilecek görselleştirme türleri özetlenmiştir ve her görselleştirme türüne nasıl örnek oluşturulacağı gösterilmektedir. Pano oluşturma yönergeleri için bkz. Pano oluşturma. Yardımcıdan çubuk, çizgi, nokta haritası, dağılım, pasta ve sayaç grafikleri oluşturmasını istemesi için doğal dil kullanabilirsiniz. Bkz. Databricks Yardımcısı ile görselleştirme oluşturma.

Önemli

Bu sayfada yapay zeka/BI panoları için görselleştirmeler yer alır. Azure Databricks not defterlerindeki görselleştirmeler ve SQL düzenleyicisi için bkz. Not defteri ve SQL düzenleyicisi görselleştirme türleri.

Görselleştirme işleme sınırları hakkında bilgi için bkz. Gösterge Paneli Sınırları.

Alan görselleştirme

Alan görselleştirmeleri, çizgi ve çubuk görselleştirmelerini birleştirerek bir veya daha fazla grubun sayısal değerlerinin ikinci bir değişkenin (genellikle zamanın) ilerlemesine göre nasıl değiştiğini gösterir. Bunlar genellikle zaman boyunca satış hunisi değişikliklerini göstermek için kullanılır.

Düzeni ayarlamak için:

• Görselleştirme düzenleme panelinin Kebab menu icon.Y Ekseni bölümünde
• Düzen bölümünde Yığın veya 100% Yığını seçin.

Yapılandırma değerleri: Sağlanan alan görselleştirme örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: samples.tpch.orders
• Görselleştirme: Alan
• Başlık: Total price and order year by order priority and clerk
• X-ekseni:
  • Alan: o_orderdate
  • Dönüştür: Yearly
  • Ölçek Türü: Continuous
  • Eksen başlığı: Order year
• Y ekseni:
  • Alan: o_totalprice
  • Eksen başlığı: Total price
  • Ölçek Türü: Continuous
  • Dönüştür: Sum
• Renk:
  • Alan: o_orderpriority
  • Gösterge başlığı: Order priority
• Filtre
  • Alan: TPCH orders.o_clerk

SQL sorgusu: Bu alan görselleştirmesi için adlı TPCH ordersveri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT * FROM samples.tpch.orders;

Çubuk grafik

Çubuk grafikler, zaman içindeki veya kategorilerdeki ölçümlerdeki değişikliği temsil eder ve pasta görselleştirmesine benzer şekilde orantılılığı gösterir.

Düzeni ayarlamak için:

• Görselleştirme düzenleme panelinin Kebab menu icon.Y Ekseni bölümünde
• Düzen bölümünde Yığın, 100% Yığın veya Grup seçin.

Yapılandırma değerleri: Sağlanan çubuk grafik örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: samples.tpch.orders
• Görselleştirme: Çubuk
• Başlık: Total price and order month by order priority and clerk
• X-ekseni:
  • Alan: o_orderdate
  • Dönüştür: Monthly
  • Ölçek Türü: Continuous
  • Eksen başlığı: Order month
• Y ekseni:
  • Alan: o_totalprice
  • Ölçek Türü: Continuous
  • Dönüştür: Sum
  • Eksen başlığı: Total price
• Renk:
  • Alan: o_orderpriority
  • Gösterge başlığı: Order priority
• Filtre
  • Alan: TPCH orders.o_clerk

SQL sorgusu: Aşağıdaki SQL sorgusu, bu çubuk görselleştirme için veri kümesini TPCH orders oluşturdu.

SELECT * FROM samples.tpch.orders;

Kutu grafiği

Kutu grafiği görselleştirmesi, isteğe bağlı olarak kategoriye göre gruplandırılmış sayısal verilerin dağıtım özetini gösterir. Kutu grafiği görselleştirmesini kullanarak, değer aralıklarını kategoriler arasında hızla karşılaştırabilir ve değerlerin yerellik, yayılma ve çarpıklık gruplarını dörttebirlikleri aracılığıyla görselleştirebilirsiniz. Her kutuda daha koyu çizgi, çeyrekler arası aralığı gösterir. Kutu çizimi görselleştirmelerini yorumlama hakkında daha fazla bilgi için Wikipedia'da Kutu grafiği makalesine bakın.

Sağlanan kutu grafiği örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• X sütunu (veri kümesi sütunu): l-returnflag
• Y sütunları (veri kümesi sütunu): l_extendedprice
• X ekseni başlığı: Return flag1
• Y ekseni başlığı: Extended price

SQL sorgusu: Bu kutu grafiği görselleştirmesi için, veri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT * FROM samples.tpch.lineitem;

Kabarcık grafiği

Kabarcık grafikleri, her nokta işaretçisinin boyutunun ilgili ölçümü yansıttığı dağılım grafikleridir. Kabarcık grafiği oluşturmak için görselleştirme türünüz olarak Dağılım'ı seçin. Boyut ayarında, işaretçilerin boyutuyla gösterilmesini istediğiniz ölçümü seçin.

Yapılandırma değerleri: Sağlanan kabarcık grafiği örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: NYC taksi yolculukları
• Görselleştirme: Dağılım Grafiği
• Başlık: Trip distance, fares, and trip duration
• X-ekseni:
  • Alan: trip_distance
  • Ölçek türü: Continuous
  • Dönüştür: None
• Y ekseni:
  • Alan: fare_amount
  • Ölçek türü: Continuous
  • Dönüştür: None
• Renge göre:
  • Alan: pickup_zip
• Boyut:
  • Alan: minutes_in_taxi
  • Dönüştür: None

SQL sorgusu: Bu kabarcık grafiği görselleştirmesi için, veri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT
  *,
  TIMESTAMPDIFF(MINUTE, tpep_pickup_datetime, tpep_dropoff_datetime) AS minutes_in_taxi
FROM samples.nyctaxi.trips
LIMIT 500;

Korelopleth haritası

Koroplet görselleştirmelerde, ülkeler veya eyaletler gibi coğrafi konumlar her bir anahtar sütunun toplam değerlerine göre renklendirilir. Sorgunun ada göre coğrafi konumlar döndürmesi gerekir. Kullanıcılar ülke, eyalet veya il ile ilçe veya bölge düzeyinde yönetim sınırlarını gösteren haritalar oluşturabilir.

Yapılandırma değerleri: Bu koroplet görselleştirme için aşağıdaki değerler ayarlandı:

• Veri kümesi: samples.tpch.customer
• Ülke: Country
• Renk: sum(c_acct_bal)

SQL sorgusu: Bu koroplet görselleştirme için, veri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT
INITCAP(n_name) AS Country,
SUM(c_acctbal)
FROM samples.tpch.customer
JOIN samples.tpch.nation WHERE n_nationkey = c_nationkey
GROUP BY 1;

Kohort grafiği

Kohort grafikleri, kullanıcıları paylaşılan bir özelliğe göre gruplandırarak (kaydolma tarihi gibi) ve sonraki dönemlerdeki etkinliklerini izleyerek zaman içindeki kullanıcı saklama ve davranış desenlerini görselleştirir. Bu görselleştirme, farklı kullanıcı kohortlarının zaman içinde ürününüzle veya hizmetinizle nasıl etkileşimde olduğunu anlamanıza yardımcı olur.

Kohort grafiği oluşturmak için bekletme verileri içeren bir pivot görselleştirme kullanın. Aşağıdaki örnek, müşterilerin ilk sipariş verme tarihini (kohort tarihleri) hesaplayarak ve sonraki yıllarda her kohorttan kaç müşterinin etkin kaldığını ölçerek müşteri elde tutma işlemini izler. Renk ölçeği bekletme oranlarını gösterir ve daha koyu renkler daha yüksek bekletmeyi gösterir.

Yapılandırma değerleri: Bu kohort grafiği örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: samples.tpch.orders
• Görselleştirme: Pivot
• Başlık: Customer retention by cohort year
• Satır:
  • Alan: Cohort
  • Dönüştür: Yearly
• Sütunlar:
  • Alan: Active Period
• Hücre:
  • Alan: Retention
  • Üslup: Color Scale

SQL sorgusu: Bu kohort grafiği görselleştirmesi için, veri kümesini Orders cohort analysisoluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

-- get the list of customers and when they were active
WITH history AS (
 SELECT o_orderdate, o_custkey -- replace with the right columns representing date and id
 FROM samples.tpch.orders -- replace with desired table
 GROUP BY ALL
),
-- find the date of the first order for each customer
cohort AS (
 SELECT o_custkey, MIN(o_orderdate) AS first_date
 FROM history
 GROUP BY 1
),
-- combine the customer activity table with the date of first activity, and choose a granularity (e.g. YEAR)
joined AS (
 SELECT
   DATE_TRUNC("YEAR", first_date) AS cohort,
   CAST(DATE_DIFF(YEAR, cohort, o_orderdate) AS STRING) AS active,
   o_custkey
 FROM history LEFT JOIN cohort USING(o_custkey)
),
-- calculate the number of distinct customers by cohort and date active
grouped AS (
 SELECT cohort, active, COUNT(DISTINCT o_custkey) AS customers
 FROM joined
 GROUP BY 1, 2
),
-- calculate the number of initial customers for each cohort
initial_customers AS (
 SELECT cohort, customers AS t0_customers
 FROM grouped
 WHERE active = 0
)
-- calculate the retention by cohort and date active
SELECT
  cohort AS Cohort,
  active AS Active,
  CASE WHEN active = 1 THEN CONCAT(active, " year")
    ELSE CONCAT(active, " years") END AS `Active Period`,
  customers AS Customers,
  t0_customers AS `Initial Customers`,
  TRY_DIVIDE(customers, t0_customers) AS Retention
FROM grouped LEFT JOIN initial_customers USING (cohort)
WHERE active > 0;

Birleşik grafik

Birleşik grafikler, zaman içindeki değişiklikleri orantılı bir şekilde sunmak için çizgi ve çubuk grafikleri birleştirir.

Yapılandırma değerleri: Bu birleşik grafik görselleştirmesi için aşağıdaki değerler ayarlandı:

• Veri kümesi: samples.tpch.partsupp
• Görselleştirme: Karma
• X-ekseni: ps_partkey
  • Ölçek Türü: Continuous
• Y ekseni:
  • Çubuk: ps_availqty
  • Toplama türü: SUM
  • Satır: ps_supplycost
  • Toplama türü: AVG
• Y Serisine Göre Renk:
  • Sum of ps_availqty
  • Average ps_supplycost

SQL sorgusu: Bu birleşik grafik görselleştirmesi için, veri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT * FROM samples.tpch.partsupp;

Çift eksenli birleşik grafik

İki farklı y eksenini göstermek için birleşik grafikleri kullanabilirsiniz. Birleşik grafik pencere öğesi seçili durumdayken, grafik yapılandırma panelindeki Kebab menu icon.Y ekseni ayarlarında tıklayın. çift ekseni etkinleştir seçeneğini açın.

Yapılandırma değerleri: Bu birleşik grafik için çift ekseni etkinleştir seçeneği açık. Diğer yapılandırmalar aşağıdaki gibi ayarlanır:

• Veri kümesi: örnekler.nyctaxi.trips
• Görselleştirme: Karma
• X-ekseni: tpep_pickup_datetime
  • Dönüştür: Weekly
  • Ölçek Türü: Continuous
• Y ekseni:
  • Sol Y ekseni (Çubuk): trip_distance
    • Dönüştür: AVG
  • Sağ Y ekseni (Çizgi): fare_amount
    • Dönüştür: AVG

Y serisine göre renk:

• Average trip_distance
  • Average fare_amount

SQL sorgusu: Veri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı:

SELECT * FROM samples.nyctaxi.trips;

Sayaç Görselleştirme

Sayaçlar tek bir değeri belirgin bir şekilde görüntüler ve bunları bir uzaklık değeriyle karşılaştırma seçeneği vardır. Sayaçları kullanmak için Değer ve Karşılaştırma sütunlarının sayaç görselleştirmesinde hangi verilerin görüntüleneceğini belirtin. Grafikte bir çizgi grafiği göstermek için isteğe bağlı olarak bir tarih sütunu ve bir toplama seçin.

Değer yapılandırma ayrıntılarında koşullu biçimlendirme ayarlayabilir ve metin stilini özelleştirebilirsiniz.

Yapılandırma değerleri: Bu sayaç görselleştirme örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri Kümesi: samples.tpch.orders
• Görselleştirme: Sayaç
• Başlık: Orders: Total price by date (compared to the previous day)
• Değer:
  • Tarih: DAILY(o_orderdate)
  • Değer: total price
• Karşılaştırma:
  • Alan: o_orderdate
  • Günler önce uzaklık: -1

SQL sorgusu: Bu sayaç görselleştirmesi için, veri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı:

SELECT
  SUM(o_totalprice) AS `total price`,
  o_orderdate
FROM
  samples.tpch.orders
GROUP BY o_orderdate
ORDER BY o_orderdate DESC;

Huni grafiği

Huni grafiği, bir ölçümdeki değişikliği farklı aşamalarda analiz etmek için yardımcı olur. Huniyi kullanmak için bir step ve value sütunu belirtin.

Örneğin, aşağıdaki huni grafiği, kullanıcıların kayıt akışının aşamalarında nasıl ilerleyişini gösterir. Her aşama, sürecin bir adımını temsil eder ve boyutu bu adıma ulaşan kullanıcı sayısını yansıtır.

Yapılandırma değerleri: Bu huni grafiği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri Kümesi: Kullanıcı Etkileşimi Huni Aşamaları
• Görselleştirme: Huni
• X ekseni: stage
• Y ekseni: count
  • Toplama türü: SUM
• Renk sütunu:
  • Veri kümesi sütunu: count

SQL sorgusu: Aşağıdaki SQL sorgusu, bu huni grafiği görselleştirmesi için veri kümesini oluşturdu.

SELECT *
FROM VALUES
  ('Visited Website', 10000),
  ('Signed Up', 4000),
  ('Activated Account', 2500),
  ('Added First Item', 1500),
  ('Completed Purchase', 800)
AS funnel(stage, count);

Isı haritası grafiği

Isı haritası grafikleri çubuk grafiklerin, yığılmış grafiklerin ve kabarcık grafiklerinin özelliklerini karıştırarak sayısal verileri renkleri kullanarak görselleştirmenize olanak sağlar.

Örneğin, aşağıdaki ısı haritası, önceliklerine ve sevkiyat yöntemlerine göre sipariş sayısını görselleştirir. x ekseni farklı sipariş önceliklerini, y ekseni ise çeşitli sevkiyat yöntemlerini temsil eder. Renk yoğunluğu, sipariş sayısı ölçeğini gösteren bir göstergeyle birlikte sipariş sayılarının toplamını gösterir.

Uyarı

Isı haritaları, en fazla 64K satır veya 10 MB boyutunda görüntülenebilir.

Yapılandırma değerleri: Bu ısı haritası grafiği görselleştirmesi için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: samples.tpch.orders
• Görselleştirme: Isı Haritası
• X ekseni: priority
• Y ekseni: ship_mode
• Renk sütunu:
  • Veri kümesi sütunu: order_count
  • Toplama türü: SUM
• X ekseni adı (varsayılan değeri geçersiz kıl): Order Priority
• Y ekseni adı(varsayılan değeri geçersiz kıl): Shipping method
• Renk rampası: Green Blue

SQL sorgusu: Bu ısı haritası grafiği görselleştirmesi için, veri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT
    o.o_orderpriority AS priority,
    l.l_shipmode AS ship_mode,
    COUNT(*) AS order_count,
    o.o_orderdate
FROM
    samples.tpch.orders AS o
JOIN
    samples.tpch.lineitem AS l
ON
    o.o_orderkey = l.l_orderkey
GROUP BY
    o.o_orderpriority,
    l.l_shipmode,
    o.o_orderdate
ORDER BY
    priority,
    ship_mode;

Histogram grafiği

Histogram, veri kümesinde belirli bir değerin oluşma sıklığını çizer. Histogram, bir veri kümesinin az sayıda aralık etrafında kümelenmiş veya daha fazla yayılmış değerlere sahip olup olmadığını anlamanıza yardımcı olur. Histogram, içinde ayrı çubukların (bölme olarak da adlandırılır) sayısını denetlediğiniz bir çubuk grafik olarak görüntülenir.

Yapılandırma değerleri: Bu histogram grafiği görselleştirmesi için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: samples.tpch.orders
• Görselleştirme: Histogram
• X sütunu (veri kümesi sütunu): o_totalprice
• Kutu sayısı: 20
• X ekseni adı (varsayılan değeri geçersiz kıl): Total price

Yapılandırma seçenekleri: Histogram grafiği yapılandırma seçenekleri için bkz. histogram grafiği yapılandırma seçenekleri.

SQL sorgusu: Bu histogram grafiği görselleştirmesi için, veri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT * FROM samples.tpch.orders;

Çizgi görselleştirme

Çizgi görselleştirmeler, değişikliği zaman içinde bir veya daha fazla ölçümde sunar.

Yapılandırma değerleri: Bu satır görselleştirme örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: samples.tpch.orders
• Görselleştirme: Çizgi
• Başlık: Average price and order year by order priority and clerk
• X-ekseni:
  • Alan: o_orderdate
  • Dönüştür: Yearly
  • Ölçek Türü: Continuous
  • Eksen başlığı: Order year
• Y ekseni:
  • Alan: o_totalprice
  • Dönüştür: Average
  • Ölçek Türü: Continuous
  • Eksen başlığı: Average price
• Renk:
  • Alan: o_orderpriority
  • Gösterge başlığı: Order priority

SQL sorgusu: Bu çizgi grafik görselleştirmesi için adlı Orders dataveri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT * FROM samples.tpch.orders;

Pasta görselleştirme

Pasta görselleştirmeleri ölçümler arasındaki orantısallığı gösterir. Bunlar zaman serisi verilerini iletmek için tasarlanmamıştır .

Yapılandırma değerleri: Bu pasta görselleştirme örneği için aşağıdaki değerler ayarlandı:

• Veri kümesi: samples.tpch.orders
• Görselleştirme: Pasta görselleştirme
• Başlık: Total price by order priority and clerk
• Açı:
  • Alan: o_totalprice
  • Dönüştür: Sum
  • Eksen başlığı: Total price
• Renk:
  • Alan: o_orderpriority
  • Gösterge başlığı: Order priority
• Filtre
  • Alan: TPCH orders.o_clerk

SQL sorgusu: Bu pasta görselleştirmesi için, adlı TPCH ordersveri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT * FROM samples.tpch.orders;

Özet görselleştirme

Özet görselleştirme, sorgu sonucundaki kayıtları tablosal bir görüntüde toplar. SQL'deki PIVOT veya GROUP BY deyimlerine benzer. Alanları sürükleyip bırakarak özet görselleştirmeyi yapılandırabilirsiniz.

Yapışkan üst bilgiler, koşullu biçimlendirme ve bağlantı ekleme gibi özet tablo yapılandırma seçenekleri hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. Özet tablo yapılandırması.

Yapılandırma değerleri: Bu özet görselleştirme örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: samples.tpch.lineitem
• Görselleştirme: Pivot
• Başlık: Line item quantity by return flag and ship mode by supplier
• Satır:
  • Alan: l_returnflag
  • Görüntülenen toplam: Seçili
• Sütunlar:
  • Alan: l_shipmode
  • Görüntülenen toplam: Seçili
• Değer
  • Alan: l_quantity
  • Dönüştür: Toplam

SQL sorgusu: Bu özet görselleştirme için, adlı TPCH lineitemveri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT * FROM samples.tpch.lineitem;

Nokta haritası

Nokta haritaları, nicel verileri belirli harita konumlarında yerleştirilmiş simgeler olarak görüntüler. İşaretçiler enlem ve boylam koordinatları kullanılarak konumlandırılır ve bu koordinatlar bu grafik türü için sonuç kümesinin parçası olarak eklenmelidir. Aşağıdaki örnek New York, NY'deki motorlu araç çarpışmalarından alınan verileri kullanır.

Yapılandırma değerleri: Bu nokta eşlemesi görselleştirmesi için aşağıdaki değerler ayarlandı:

• Veri Kümesi: Seattle Ev Fiyatları Analizi
• Görselleştirme: Nokta haritası
• Koordinat -ları:
  • Enlem: LATITUDE
  • Boylam: LONGITUDE
• Renk:
  • Alan: avg(bedrooms)
    • Ölçek türü: Kategorik
• Boyut:
  • Alan: avg(price)

Uyarı

Databricks veri kümeleri enlem veya boylam verileri içermediğinden bu örnek için örnek bir SQL sorgusu sağlanmaz.

Sankey diyagramı

Sankey diyagramı, akışı bir değer kümesinden diğerine görselleştirir.

Yapılandırma değerleri: Bu sankey diyagramı için aşağıdaki değerler ayarlandı:

• Veri kümesi: örnekler.nyctaxi.trips
• Görselleştirme: Sankey
• Aşama
  • stage1
  • stage2
• Değer
  • TOPLA(değer)

SQL sorgusu: Bu Sankey görselleştirmesinde, veri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT pickup_zip AS stage1, dropoff_zip AS stage2, SUM(fare_amount) AS value
FROM samples.nyctaxi.trips
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 10;

Dağılım grafiği

Dağılım görselleştirmeleri genellikle iki sayısal değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. Sayısal değişkenlerin gruplar arasında nasıl farklılık gösterdiğini göstermek için üçüncü boyutu renkle kodlayabilirsiniz.

Yapılandırma değerleri: Bu dağılım görselleştirme örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: samples.tpch.lineitem
• Görselleştirme: Dağılım Grafiği
• Başlık: Total price and quantity by ship mode and supplier
• X-ekseni:
  • Alan: l_quantity
  • Eksen başlığı: Quantity
  • Ölçek türü: Continuous
  • Dönüştür: None
• Y ekseni:
  • Alan: l_extendedprice
  • Ölçek türü: Continuous
  • Dönüştür: None
  • Eksen başlığı: Price
• Renk:
  • Alan: l_shipmode
  • Gösterge başlığı: Ship mode
• Filtre
  • Alan: TPCH lineitem.l_supplierkey

SQL sorgusu: Bu dağılım görselleştirmesi için adlı TPCH lineitemveri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT * FROM samples.tpch.lineitem

Tablo görselleştirme

Tablo görselleştirmesi standart bir tablodaki verileri gösterir ancak verileri el ile yeniden sıralamanıza, gizlemenize ve biçimlendirmenize olanak tanır.

Uyarı

Tablolar en fazla 64.000 satır veya 10 MB görüntüleyebilir.

Yapılandırma değerleri: Bu tablo görselleştirme örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: samples.tpch.lineitem
• Görselleştirme: Tablo
• Başlık: Line item summary by supplier
• Sütunlar:
  • Satır numarasını görüntüle: Etkin
  • Alan: l_orderkey
  • Alan: l_extendedprice
    • Şu şekilde görüntüle: Number
    • Sayı biçimi: $0,00
  • Alan: l_discount
    • Şu şekilde görüntüle: Number
    • Sayı biçimi: %0.00
  • Alan: l_tax
    • Şu şekilde görüntüle: Number
    • Sayı biçimi: %0.00
  • Alan: l_shipdate
  • Alan: l_shipmode
• Filtre
  • Alan: TPCH lineitem.l_supplierkey

Yapılandırma seçenekleri: Tablo görselleştirme yapılandırma seçenekleri için bkz. Tablo seçenekleri.

SQL sorgusu: Bu tablo görselleştirmesi için adlı TPCH lineitemveri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

SELECT * FROM samples.tpch.lineitem

Şelale grafik

Şelale grafikler, sıralı pozitif ve negatif değerlerin kümülatif etkisini gösterir ve bir ilk değerin ara pozitif ve negatif değerler serisinden nasıl etkilendiğini gösterir. Bunlar genellikle kar ve zarar tabloları gibi finansal verileri görselleştirmek veya farklı faktörlerin toplam değişikliğe nasıl katkıda bulunduklarını göstermek için kullanılır.

Yapılandırma değerleri: Bu şelale grafik örneği için aşağıdaki değerler ayarlanmıştır:

• Veri kümesi: Sorgu tarafından oluşturulur
• Görselleştirme: Şelale
• X ekseni: AYLIK(date_col)
• Y ekseni: TOPLAM(tutar)

SQL sorgusu: Bu tablo görselleştirmesinde, veri kümesini oluşturmak için aşağıdaki SQL sorgusu kullanıldı.

with base as (
  SELECT
    *
  FROM
    VALUES
      (2535, '2025-01-01'),
      (-853, '2025-02-01'),
      (3229, '2025-03-01'),
      (1820, '2025-04-01'),
      (3195, '2025-05-01'),
      (-1800, '2025-06-01'),
      (-562, '2025-07-01'),
      (-332, '2025-08-01'),
      (1750, '2025-09-01'),
      (-330, '2025-10-01'),
      (3300, '2025-11-01'),
      (4400, '2025-12-01') AS t (amount, date_str)
)
SELECT
  amount,
  cast(date_str as date) as date_col
from
  base