chart

Diese Seite zeigt Beispiele für den chart builder.

ChartType

BeispielBeschreibungLabel
area-by-order-dateFlächendiagramm - Umsatztrend nach Datum-
bar-by-product-typeBalkendiagramm - Umsatz nach Produkttyp-
chart-type-switchingZwischen Linien- und Balkendiagramm wechseln-
column-by-areaSäulendiagramm - Umsatz nach Region-
donut-by-customer-typeDonutdiagramm - Umsatzanteil nach Kundentyp-
line-by-provinceLiniendiagramm - Umsatztrend nach Provinz-
line-chartLiniendiagramm - Umsatztrend nach Provinz-
pie-by-areaKreisdiagramm - Umsatzanteil nach Region-
pie-chart-measure-encodingKreisdiagramm-Kennzahlenkodierung - Pie-Diagrammtyp in measure-encoding.ts testen-
rose-by-cityRosendiagramm - Umsatz nach Stadt-
scatter-chart-measure-encodingStreudiagramm-Kennzahlenkodierung - Scatter-Diagrammtyp in measure-encoding.ts testen-
scatter-sales-profitStreudiagramm - Beziehung zwischen Umsatz und Gewinn-

Dimensions

BeispielBeschreibungLabel
add-date-dimension-yearDatumsdimension mit Jahresaggregation hinzufügen-
add-dimensionDimension hinzufügen-
add-multiple-dimensionsMehrere Dimensionen hinzufügen (verkettete Aufrufe)-
mixed-date-and-normal-dimensionsGemischte Gruppierung mit normaler Dimension und quartalsaggregierter Datumsdimension-
remove-dimensionDimension entfernen-
update-date-dimension-monthBestehende Datumsdimension auf Monatsaggregation aktualisieren-
update-dimensionDimension aktualisieren-

HavingFilter

BeispielBeschreibungLabel
add-having-filterNach Region gruppieren und leistungsstarke Regionen mit Umsatz über einer Million filtern-
add-multiple-having-filterMehrere Having-Bedingungen verkettet hinzufügen, um Regionen mit hohem Umsatz und hohem Gewinn zu filtern-
clear-having-filterAlle Having-Filterbedingungen leeren und das vollständige gruppierte Aggregationsergebnis anzeigen-
having-array-value-with-in-operatorHaving-Filter mit Array-Wert, der die Umwandlung in den Operator 'in' auslöst-
having-array-value-with-not-in-operatorHaving-Filter mit Array-Wert, der die Umwandlung in den Operator 'not in' auslöst-
having-clear-and-rebuildVorhandene Having-Bedingungen löschen und neue Gruppenfilter neu aufbauen, wie beim Zurücksetzen und erneuten Konfigurieren eines Filterpanels-
having-deeply-nested-groupsDreistufig verschachtelte Gruppe: OR(AND(Umsatz > 500K, Gewinn > 50K), AND(Menge > 100, durchschnittlicher Rabatt < 0.3)) für komplexe Business-Filter-
having-empty-dsl-compose-targetVon einer leeren DSL starten und mit builder where/having/measures/dimensions zusammensetzen, inklusive having-Kombination mit sum und countDistinct-
having-field-not-in-measures-and-dimensionsLeere DSL initialisieren, nur Dimension area und Kennzahl sales per builder hinzufügen und im having das Feld profit verwenden, das nicht in measures/dimensions vorkommt-
having-find-and-updateZuerst having-Bedingungen hinzufügen, dann per find suchen und Schwellenwerte sowie Operatoren dynamisch aktualisieren-
having-group-add-to-existingEiner vorhandenen having-Gruppe eine neue Bedingung hinzufügen, um Filterregeln schrittweise zu verfeinern-
having-group-remove-conditionEine bestimmte Bedingung aus einer vorhandenen having-Gruppe entfernen-
having-mix-filters-and-groupsEigenständige Filterbedingungen und OR-Gruppe mischen: Umsatz > 500K AND (Gewinn > 100K OR Menge >= 30)-
having-multi-dimension-aggregateNach Kategorie und Region gruppieren und Kombinationen mit durchschnittlichem Rabatt unter 20% und Gesamtumsatz über 100K filtern-
having-nested-groupsVerschachtelte Gruppe: AND(Umsatz > 1M, OR(Gewinn > 200K, Menge >= 50))-
having-or-groupOR-Gruppe verwenden, um Regionen mit hohem Umsatz oder hohem Gewinn zu filtern-
having-scatter-profit-analysisStreudiagramm-Analyse: Nach Kategorie gruppieren und Kategorien mit hoher Gewinnrate sowie mehr als 20 Transaktionen finden-
having-update-group-operatorLogischen Operator einer vorhandenen Having-Gruppe von AND auf OR aktualisieren-
having-with-where-combinedwhere und having kombiniert: zuerst die Kategorie Bürobedarf per where filtern, dann Bundesländer mit Umsatz > 50K oder Gewinn > 10K per having-
remove-having-filterÜberflüssige Having-Filter entfernen und nur den Gewinnfilter behalten-

Locale

BeispielBeschreibungLabel
en-US-localeEnglischer Locale-Test-
zh-CN-localeChinesischer Locale-Test-

Measures

BeispielBeschreibungLabel
add-measureKennzahl hinzufügen-
add-measure-encodingKennzahl hinzufügen und Encoding setzen-
measure-with-custom-and-auto-formatKennzahlenformatierung: Umsatz nutzt ein benutzerdefiniertes 10.000er-Format (¥-Präfix, zwei Dezimalstellen), Gewinnrate nutzt automatische Formatierung, Rabatt nutzt Prozentformat-
remove-measureKennzahl entfernen-
update-measureKennzahl aktualisieren-

Theme

BeispielBeschreibungLabel
dark-themeDiagramm mit dunklem Theme-
light-themeDiagramm mit hellem Theme-

UndoManager

BeispielBeschreibungLabel
undo-redoUndo/Redo-Funktionstest-

WhereFilter

BeispielBeschreibungLabel
between-sales-range-analysisUmsatzbereichsanalyse: mit between einzelne Bestellungen von 1000 bis 10000 filtern und den Gewinn nach Kategorie zusammenfassen-
clear-and-rebuild-filtersFilter leeren und neu aufbauen: alte einfache Filter entfernen und komplexe gruppierte Bedingungen neu erstellen-
date-filter-period-and-range-comboDatumsbereich kombiniert filtern: mit period Daten aus Q1 2024 filtern, zugleich mit range das Gewinnintervall begrenzen und nach Kategorie sowie Liefermethode kreuzanalysieren-
date-filter-relative-with-nested-conditionsDatumsfilter mit verschachtelten Bedingungen: hochwertige Bestellungen von Verbraucher- oder Unternehmenskunden der letzten 30 Tage filtern und Umsatz sowie Gewinn nach Bundesland zusammenfassen-
deeply-nested-or-and-groupsMehrstufig verschachtelte Gruppen: hochwertige Same-Day-Bestellungen von Verbraucherkunden oder First-Class-Bestellungen von Unternehmenskunden, mit drei Ebenen AND/OR-
high-discount-tech-profit-analysisGewinnanalyse für stark rabattierte Technologieprodukte: Bestellungen der Kategorie Technologie mit Rabatt größer als 0.5 filtern und Gewinn nach Region vergleichen-
in-operator-multi-area-deliveryVergleich der Liefereffizienz mehrerer Regionen: mit in Ostchina, Nordchina und Zentral-Südchina filtern und Bestellungen nach Liefermethode zählen-
nested-group-region-product-filterUmsatz mit Bürobedarf oder Möbeln in Ostchina: verschachtelte Gruppe mit AND für die Regionsbedingung und OR für Kategoriebedingungen-
not-between-sales-rangenot between-Filter: Umsatz zwischen 1000 und 10000 ausschließen-
not-between-with-explicit-operatorsnot between-Filter mit explizitem leftOp/rightOp zum Testen der invert-Funktionen-
office-supplies-sales-by-provinceUmsatzranking für Bürobedarf nach Bundesland: Kategorie Bürobedarf filtern und Umsatz nach Bundesland zusammenfassen-
or-group-product-category-comparisonBürobedarf und Technologie vergleichen: zwei Kategorien per OR-Gruppe filtern und Umsatz nach Region vergleichen-
remove-condition-from-groupBedingung aus Gruppe entfernen: voreingestellte OR-Gruppe mit drei Kategorien, per updateGroup eine davon entfernen-
remove-filter-by-indexFilter per index entfernen: ersten Kategoriefilter entfernen und nur die Regionsbedingung behalten-
update-filter-switch-provinceFilter dynamisch ändern: Bundeslandfilter von Zhejiang auf Guangdong aktualisieren und Umsatzänderung beobachten-
update-group-or-to-andGruppenlogik ändern: voreingestellte OR-Kategoriegruppe auf AND umstellen und den Filterumfang verkleinern-
where-filter-array-value-converts-to-inwhere-Filter mit Array-Wert und Operator '=' wird zu 'in' konvertiert-
where-filter-array-value-converts-to-not-inwhere-Filter mit Array-Wert und Operator '!=' wird zu 'not in' konvertiert-