Tabelas Dinâmicas

Tabelas dinâmicas

Tabelas dinâmicas são atualmente suportadas apenas para perguntas criadas no construtor de consultas. Tabelas dinâmicas não são suportadas para bancos de dados NoSQL como MongoDB.

Tabelas dinâmicas permitem que você troque linhas e colunas, agrupe dados e inclua subtotais na sua tabela. Você pode agrupar uma ou mais métricas por uma ou mais dimensões.

Tabelas dinâmicas vs. tabelas regulares

Uma tabela típica e básica é uma grade de células. Cada dimensão (também conhecida como atributo, “group by”) é representada por uma coluna. Cada registro é representado por uma linha. Por exemplo, na tabela abaixo, Source, Plan e Created at são dimensões/atributos para os valores métricos Sum of Seats e Count:

Uma tabela dinâmica é uma tabela que possui dimensões tanto em linhas quanto em colunas, e valores métricos nas células. Tabelas dinâmicas podem incluir linhas de resumo com totais para essas dimensões:

O motivo pelo qual são chamadas de tabelas dinâmicas é porque você pode rotacionar (“pivotar”) uma coluna 90 graus para que os valores dessa coluna se tornem os cabeçalhos das colunas. Pivotar valores em cabeçalhos é útil ao analisar dados através de múltiplos atributos, como tempo, localização e categoria. Você pode pivotar múltiplas linhas para colunas e vice-versa, ou não pivotar nenhuma.

A tabela dinâmica é o único tipo de visualização do Analytics (além da tabela simples, claro) que pode mostrar várias métricas simultaneamente ao longo de várias dimensões.

Como criar uma tabela dinâmica

Para criar uma tabela dinâmica, você precisará usar o construtor de consultas. Atualmente, não é possível construir tabelas dinâmicas para perguntas escritas em SQL, porque o Analytics precisaria modificar seu código SQL para calcular subtotais. Se você realmente precisar usar SQL, a solução alternativa é criar sua pergunta em dois passos: primeiro faça tudo que precisar em SQL, salve o resultado como uma pergunta e, então, use essa pergunta SQL salva como ponto de partida para uma nova pergunta no construtor de consultas que resuma esses dados.

1. Crie uma pergunta no construtor de consultas que tenha um resumo com ao menos uma divisão (breakout), por exemplo "Count de pedidos por Category e Month".

   Você pode ter múltiplas métricas na consulta (por exemplo, "Count e Average of Total de pedidos por Category e Month").

   

2. Clique em Visualize.
3. Para alterar a visualização para tabela dinâmica, clique no ícone de Visualização no canto inferior esquerdo e selecione Pivot table na barra lateral.

4. Para configurar os campos exibidos como linhas e colunas na tabela dinâmica, clique no ícone de engrenagem e atribua os campos a um dos três “baldes”: rows, columns ou measures.

   • Rows (linhas) e Columns (colunas) devem conter as dimensões, ou divisões - ou seja, os campos pelos quais você está agrupando, como Category ou Created at.
   • Measures (medidas) devem conter seus resumos, ou métricas - coisas como Count ou Average of Total.

   

   Você pode colocar múltiplos campos nos baldes “rows” e “columns”, mas note que a ordem dos campos altera como o Analytics exibe a tabela: cada campo adicional será aninhado dentro do campo anterior.

Atualmente, todas as dimensões e métricas da sua consulta devem aparecer como linhas, colunas ou medidas na tabela dinâmica (embora você possa colapsar linhas até os seus totais). Se você não quiser exibir uma divisão ou métrica na tabela dinâmica, é necessário removê-la da consulta - não é possível ocultá-la na tabela dinâmica.

Totais e totais gerais

Quando fizer sentido, o Analytics incluirá automaticamente subtotais para linhas agrupadas.

Por exemplo, como na imagem acima, porque agrupamos as linhas primeiro por Source e depois por Plan, o Analytics irá listar cada plano para cada Source, e então agregará a(s) métrica(s) para aquela fonte.

Para colapsar um grupo em uma tabela dinâmica, você pode clicar no botão de menos (–) próximo ao título do grupo (ou no botão de mais (+) para expandi-lo). Ao salvar a tabela dinâmica, o Analytics lembrará quais grupos estavam expandidos e quais estavam colapsados.

Você pode pedir para o Analytics ocultar os totais indo até as configurações da tabela dinâmica (ícone de engrenagem) e desativando “Show row/column totals”.

Formatação condicional em tabelas dinâmicas

Você pode adicionar cores às tabelas dinâmicas baseando-se em condições ou usando um intervalo de valores:

O Analytics não aplicará formatação às linhas de totais ou totais gerais.

A formatação condicional para tabelas dinâmicas funciona da mesma forma que para tabelas regulares, veja Formatação condicional.

Usando tabelas dinâmicas como mapas de calor

Você pode usar formatação condicional em tabelas dinâmicas para simular um “mapa de calor” dos valores por dimensões:

1. Crie uma pergunta no construtor de consultas com um bloco de resumo que tenha:

• Uma métrica que defina a intensidade das células no mapa de calor;
• Dois breakouts para definir os componentes horizontal e vertical do mapa.

2. Visualize a consulta como uma tabela dinâmica.
3. Adicione uma formatação condicional de “Color range”.

Por exemplo, para construir um mapa de calor de atividade horária por dia da semana, use uma consulta com breakouts por hora do dia e dia da semana:

Use a tabela dinâmica com formatação condicional:

Exportação de tabelas dinâmicas

Existem considerações especiais ao exportar tabelas dinâmicas como arquivos XLSX. Veja Exportação de tabelas dinâmicas.

Limitações das tabelas dinâmicas

• Tabelas dinâmicas estão disponíveis apenas para bancos de dados SQL.
• Todas as métricas e dimensões especificadas na consulta serão exibidas na tabela dinâmica.
• Tabelas dinâmicas estão disponíveis apenas para perguntas criadas com o construtor de consultas.
• A pergunta no construtor de consultas deve conter um bloco de resumo.

Se você precisar usar SQL, e sua consulta SQL não possuir parâmetros, poderá salvar essa consulta SQL e, em seguida, usar seus resultados como ponto de partida para uma pergunta no construtor de consultas para criar sua análise. A ideia é fazer sua agregação e agrupamento no construtor de consultas. Ou seja, use a pergunta SQL para obter os dados brutos que deseja trabalhar (talvez criando um modelo), e então inicie uma nova pergunta no construtor de consultas para filtrar, resumir e agrupar esses dados.