Article publié par Louis Dubruel

Synthèse

Résultat

On surligne la période sélectionnée d’une certaine couleur

On détermine l’historique de données du graph

On calcule la moyenne cumulée historique et celle de la période sélectionnée

On peut comparer les performances de la période sélectionnée par rapport à un historique de donnée que l’on choisit !

Requis : BigQuery et une requête custom sur Data Studio

Grâce à cette requête, on “variabilise” la date de début et la date de fin de la période de donnée ce qui nous permet de jouer avec dans Data Studio

👉 Explication pas à pas

Accédez au connecteur BigQuery dans Data Studio et sélectionner “requête personnalisée”

On requête notre table BigQuery de cette façon :

sql
SELECT *,
FROM nom_du_dataset.nom_de_la_table

On active les paramètres de plages de date pour pouvoir créer les variables de date de début et date de fin de la plage sélectionnée dans le dashboard

On calcule la différence en nombre de jours entre :

Les valeurs de notre colonne “date_field” et le début de la plage de date

date_diff(date_field,PARSE_DATE("%Y%m%d",@DS_START_DATE),DAY)

Les valeurs de notre colonne “date_field” et la fin de la plage de date

date_diff(date_field,PARSE_DATE("%Y%m%d",@DS_END_DATE),DAY)

Cela nous permet de savoir si la date de notre table se situe dans la plage de date, avant la plage de date ou après la plage de date.

sql
SELECT *,
date_diff(date_field,PARSE_DATE("%Y%m%d",@DS_START_DATE),DAY) as diff_DatetoDateStart,
date_diff(date_field,PARSE_DATE("%Y%m%d",@DS_END_DATE),DAY) as diff_DatetoEndDate,
FROM nom_du_dataset.nom_de_la_table

On calcule ensuite le nombre de jour entre le début de la plage de date et la fin de la plage de date.

date_diff(PARSE_DATE("%Y%m%d",@DS_END_DATE),PARSE_DATE("%Y%m%d",@DS_START_DATE),DAY)

On l’ajoute à la requête :

sql
SELECT *,
date_diff(date_field,PARSE_DATE("%Y%m%d",@DS_START_DATE),DAY) as diff_DatetoDateStart,
date_diff(date_field,PARSE_DATE("%Y%m%d",@DS_END_DATE),DAY) as diff_DatetoEndDate,
date_diff(PARSE_DATE("%Y%m%d",@DS_END_DATE),PARSE_DATE("%Y%m%d",@DS_START_DATE),DAY) as diff_StartDate_EndDate
FROM nom_du_dataset.nom_de_la_table

Vous vous retrouverez donc avec une table finale qui contiendra :

Les colonnes de la table que vous avez requêtée

Les nouvelles colonnes créées dans la requête et conditionnées par la plage de date :

Nombre de jours entre le champ Date et la date de début de la plage
Nombre de jours entre le champ Date et la date de fin de la plage
Nombre de jours entre la date de début de la plage et la data de fin de la plage

Avec ça et moyennant quelques créations de paramètres supplémentaires cette fois dans le Data Studio, vous pouvez imaginez des features qui vont plus loin que celles de base de Data Studio ;)

De mon côté j’ai donné la possibilité à l’utilisateur de sélectionner la fenêtre de lookback, mais vous pouvez avoir pléthore d’autres idées !

Bonne création ! 🙂

✍️

L’auteur : Louis DUBRUEL

Lead dashboard & BI chez UnNest, je vous aide à donner vie à vos tableaux de bord et produits data au service de vos utilisateurs.

Fan de Looker Studio depuis le début, je développe mes compétences de dashboard design pour délivrer la bonne information à la bonne personne avec la meilleure visualisation.

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Synthèse

Résultat

Requis : BigQuery et une requête custom sur Data Studio

👉 Explication pas à pas

Bonne création ! 🙂