Сравнение строк в Data Studio

Вопрос или проблема

Я использую Data Studio для проекта и подключаюсь к своей таблице BigQuery.

Моя таблица содержит следующие столбцы:

Дата
Название_магазина
Посещаемость

Я хотел бы сравнить посещаемость двух магазинов, используя Data Studio, но, похоже, я не могу этого сделать!

Есть подсказки или мне просто переключиться на другой инструмент визуализации?

Добро пожаловать на сайт! Я думаю, что вам стоит спросить себя “почему” вы не можете сделать это в Data Studio. Вероятный ответ заключается в том, что Data Studio является инструментом визуализации, в то время как вы хотите преобразовать ваши существующие данные.

Большинство инструментов визуализации действительно хороши в работе с данными в их окончательной форме. Похоже, вам все еще нужно немного поработать с данными, чтобы достичь этого этапа. Вам следует рассмотреть возможность выполнения некоторых SQL и/или сценарных работ (python, R, Julia, что угодно) с вашими данными, чтобы подготовить их в правильном формате перед импортом в Data Studio. Удачи!

Ответ или решение

Сравнение строк в Google Data Studio: Решение проблемы с визуализацией данных

Введение
В последнее время многие пользователи Google Data Studio сталкиваются с задачами, которые требуют сравнения различных наборов данных. В данном случае вы хотите сравнить показатели посетителей (footfall) двух магазинов на основе столбцов вашей таблицы BigQuery, состоящей из данных о дате, названии магазина и footfall. Несмотря на то, что Data Studio — мощный инструмент для визуализации, на первый взгляд кажется, что у вас возникли трудности с сравнением данных из одной таблицы. Давайте рассмотрим возможные решения для вашей ситуации.

Проблема
Вы сталкиваетесь с ограничениями самого Google Data Studio, которое в первую очередь предназначено для визуализации уже подготовленных данных. Ваше намерение сравнить footfall двух магазинов подразумевает необходимость в предварительной агрегации или трансформации данных, прежде чем они будут представлены на графиках или диаграммах.

Возможные решения

Использование SQL-запросов в BigQuery:
Вам следует рассмотреть возможность выполнения SQL-запросов в BigQuery для агрегирования и подготовки данных. Например, вы можете создать запрос, который будет извлекать данные по footfall для выбранных магазинов за определённый период времени. Пример SQL-запроса:
```
SELECT 
   Date, 
   Store_name, 
   SUM(Footfall) AS Total_Footfall 
FROM 
   your_table_name 
WHERE 
   Store_name IN ('Store1', 'Store2') 
GROUP BY 
   Date, Store_name
ORDER BY 
   Date
```
Данный запрос поможет вам получить данные о footfall для двух магазинов, что упростит их последующее сравнение.
Создание новых полей в Data Studio:
Если вы хотите вносить изменения непосредственно в Data Studio, вам следует создать вычисляемые поля. Вы можете добавить поле, которое будет рассчитывать разницу между footfall двух магазинов. Это позволит вам видеть, какой из магазинов имеет большее количество посетителей в определённый момент времени.
Использование фильтров:
В Google Data Studio вы также можете использовать фильтры для отображения данных только по определённым магазинам. Добавив на дашборд контроль фильтра (например, выпадающий список), вы сможете динамически менять отображаемые данные на основе выбора пользователя.
Интеграция с другими инструментами:
Если вышеуказанные решения не устраивают вас, и вы считаете, что Data Studio явно не подходит для вашей задачи, вы можете рассмотреть возможность использования других инструментов для анализа и визуализации данных, таких как Tableau или Power BI, которые предлагают более широкие возможности для обработки данных.

Заключение
Хотя Google Data Studio может показаться ограниченным в вопросах трансформации данных, существуют различные стратегии, которые помогут вам добиться желаемого результата. Использование SQL-запросов, создание новых полей, фильтров и, при необходимости, переход на более сложные инструменты визуализации поможет вам более эффективно работать с вашими данными. Не спешите менять инструменты, возможно, вам просто нужно немного изменить подход к обработке данных.