目次
fill
データストリームに行を追加して、欠落している日付値を埋めます。
q = fill q by (dateCols=(Date_Year, Date_Quarter, "Y-Q"), partition='Type');
有効な日付指定
- YearField, MonthField, "Y-M"
- YearField, QuarterField, "Y-Q"
- YearField, "Y"
- YearField, WeekField "Y-W"
- YearField, MonthField, DayField "Y-M-D"
offset
- filter および order の順序は、入れ替えても結果は変わらないため、入れ替えることができます。
- offset は、order より後に置く必要があります。
- offset は limit より前に置く必要があります。
- foreach ステートメントの後に置ける offset ステートメントは 1 つ以下です
q = order q by 'Account_Owner';
q = foreach q generate 'Account_Owner' as 'Account_Owner', 'Account_Type' as 'Account_Type', 'Amount' as 'Amount';
q = offset q 50;
q = limit q 50;
timeseries
既存のデータを使用して将来のデータポイントを予測します。timeseries を使用するには、Einstein Analytics Growth および Plus ライセンスが必要です。
来年訪問する旅行者の数はどの程度になるか?
- foreachで値を出す
- lengthは必須
- predictionInterval つまり信頼区間を指定します。使用できる値は 80 と 95 です。
- dateCols使わん場合はorderは必須
- seasonality dateCols と一緒に使用
q = load "TouristData";
q = group q by ('Visit_Year', 'Visit_Month');
q = foreach q generate 'Visit_Year', 'Visit_Month', sum('NumTourist') as 'sum_NumTourist';
q = fill q by (dateCols=('Visit_Year','Visit_Month', "Y-M"));
q = timeseries q generate 'sum_NumTourist' as Tourists with (length=12, dateCols=('Visit_Year','Visit_Month', "Y-M"));
q = foreach q generate 'Visit_Year' + "~~~" + 'Visit_Month' as 'Visit_Year~~~Visit_Month', Tourists;
sample
このクエリは、各フェーズの商談数を返します。クエリで操作されるのはデータセットの 10% であるため、各フェーズでの数は、元の数の約 1/10 になります。
q = load "Opportunity" sample(10) repeatable(1);
