创建数据透视表

了解如何使用Metabase中的不同数据库创建透视表。

什么是透视表？数据透视表是一种汇总和分组数据的表格方式。它们是分析师工具箱中的一个有价值的工具，因为它们是展示和重新安排大量信息的有效方法。它们的工作原理如下：

在Metabase中创建透视表时不支持数据库

数据透视表当前不可用于Metabase中的以下数据库：

• Druid
• Google Analytics
• MongoDB

数据透视表适用于所有其他官方支持的数据库.

透视表与常规表

典型的基本表是单元格网格。每个列表示单个记录，每行有一条记录。

数据透视表是一个对行和列进行分组的表，它包括具有这些分组的聚合值的摘要行。这些合计值通常称为小计和总计，尽管这些合计也可以是其他值，例如平均值。

它们之所以被称为透视表，是因为您可以将列旋转（“pivot”）90度，以便该列中的值本身成为列标题。当试图跨多个属性（如时间、位置和类别）分析数据时，将值透视到列标题中非常有用。您可以将多行透视到列，反之亦然，也可以根本不透视任何行。

但是这些都是非常抽象的，所以让我们通过一个示例来让您了解透视表是如何工作的。

如何创建透视表：示例

首先，假设我们想知道：

• 每年订单带来多少收入
• 对于每个州（即，我们的客户住在哪里？）
• 以及这些订单是如何按产品类别细分的

下面是我们使用笔记本编辑器:

这里我们从Orders记录汇总表。我们把订单按用户→ 州,创建于（按年计算），以及产品→ 类别。对于每个组（比如2017年的阿拉斯加），我们统计订单数量，并将这些订单的小计相加。（请注意，即使我们只选择Orders表中，Metabase将自动参加这个产品和人获取状态和类别数据的表。）

生成的表是一个常规表，其中包含状态、年份和产品类别的每个组合的行。

现在，假设每个州，我们还想知道每个州的年度小计总数（例如，阿拉斯加所有年份的Dooickey产品订单赚了多少钱？）。为了找到答案，我们可以自己把小计加起来，或者使用透视表来计算这个数字。在屏幕左下角，单击可视化>数据透视表.

在透视表中，Metabase设置了行、列和值，如下所示：

• 行：用户→ 州和创建于（按年度）
• 列：产品→ 类别
• 值：计数和小计合计

与平面表一样，透视表让我们看到，例如，在2020年，我们在阿拉斯加（AK）的客户以867.63美元的价格购买了11种Dooickey产品。但现在透视表已经将与阿拉斯加相关的行分组，并给出了这些阿拉斯加行的小计，让我们看到我们问题的答案：阿拉斯加人从2016年到2020年购买了103把小玩意，总计6900.43美元。

除了组小计之外，数据透视表还包括行和列总计：

• Row grand total示例：所有状态下的dooickey订单总数。
• 列总计示例：阿拉斯加所有产品类别的所有小计的总和。

我们可以通过折叠和展开行组来导航表：

现在，让我们试着旋转数据表。在屏幕的左下角，我们将单击设置。若要透视表，我们将在三个存储桶之间移动字段：行、列和值。

Orders在内部一个bucket很重要，所以让我们从简单地在一个bucket中重新排列表开始：rows bucket。如果我们切换要用于表行的字段的顺序，则创建于在上面用户→ 州，表将自行重新排列：

现在，该表首先按年份分组，然后给出每个产品类别中每个状态的订单明细。

我们也可以交换场地之间水桶，像在移动产品→ 类别从一列到一行，以及用户→ 州从一行到一列。

也可以关闭给定行分组的小计：

与平面表格一样，我们有一些排序和格式化选项，我们可以单击表中的值来显示操作菜单，这会让我们钻取数据.

如何创建透视表：限制

数据透视表仅适用于关系数据库它支持连接和表达式，所以你不能在MongoDB和googleanalytics这样的数据库中使用它们。它们也只适用于由查询生成器。解决方法是如果您必须使用SQL语言要编写问题，可以保存该问题，然后使用以结果为出发点为了GUI问题为了建立一个问题。这里的诀窍是聚合在GUI问题中分组。问题是你想用原始数据来处理创建模型)，然后开始一个新的GUI问题滤波器，对这些数据进行汇总和分组。

例如，要使用SQL问题来构建我们上面创建的透视表，首先要编写一个SQL查询来获取要使用的原始数据：

SELECT people.state,

       products.category,

       orders.subtotal,

       orders.created_at

FROM   orders

       INNER JOIN products

               ON orders.product_id = products.id

       INNER JOIN people

               ON orders.user_id = people.id

注意，我们只是在这里获取记录；没有总结或分组。接下来，我们将这个SQL问题保存为透视表的原始数据)，并启动一个新的简单问题或自定义问题，该问题的结果作为其起始数据。

现在我们可以对结果进行计数、求和和和分组：

当我们可视化这个问题时，我们现在可以使用透视表可视化来查看组小计和总计。