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概要


レポートテーブルでメトリック(数値)データにスパークライン(または、カラム(列)グラフ)を作成する手順を紹介します。これを実行するには、スパークライン配列高度な関数を使用して、データを集約値の配列に変更し、スパークラインフォーマッターを使用して、配列をスパークラインに変換します。




手順

Yellowfin スキーチームサンプルデータセットを使用して作成した、以下の例を参照してください。


  1. 通常通りにレポートを作成し、必要なフィールドを追加します。こちらの関数を使用するためには、メトリック(数値)、および日付フィールドが必要です。
  2. スパークラインを作成するメトリック(数値)のフィールドメニューを開き、「高度な関数」を選択します。



  3. 高度な関数ポップアップで、関数の選択から「分析」を選択します。関数の一覧から、「スパークライン配列分析関数」を選択します。



  4. ポップアップに追加の設定項目が表示されたら、日付フィールドを選択します。このフィールドは、配列を作成するために、メトリック(数値)値を集約します。メトリック(数値)ロウ(行)配列は、複数の日付からのデータを表示するために、レポートテーブルには空欄で表示されることに注意してください。空欄の日付フィールドを非表示にすることもできます。

  5. 次に、日付フィールドの欠損値を埋める方法を指定します。選択肢は、以下の通りです。
    1. 欠損値のデータを入力しない:日付フィールドの欠損値を無視します。
    2. 観察値を使用する:選択したデータカラム(列)のすべてのロウ(行)からの観測値で欠損値にデータを入力します。
  6. Then specify whether or not to use scaling value for the sparkline. Scaling enables the chart to scale lines by observing values of all rows. If left unscaled, a sparkline with smaller values, such as 10, 21, 35, and so on, might look similar to a sparkline with drastically different values that have similar value differences, such as 100, 210, 350, and so on.
  7. Click Save.




  8. You will notice an array of aggregated metric values in a single row, as shown in the example below.



  9. Now you must convert the values into sparklines. Bring up the same metric column’s menu and select Format, and then Edit. This opens the column formatting popup.



  10. Select Sparkline Formatter as the Format in the popup. This will bring up other formatting configurations.



  11. Specify the width and height or the sparkline. 
  12. Enable the Includes Scaling Value toggle if you had enabled scaling in the Sparkline Array advanced function. This is important, because otherwise the sparkline data will appear wrong. 
  13. Close the column formatting popup, to view the sparkline in the report table (shown in the example below).



  14. You can also choose to select Column as the Sparkline Type in the column formatting popup to view column charts in the report.



  15. Save your report or proceed as you normally would. 






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