Nutzen Sie dbt und seine erweiterte Skriptfunktionalität, um dynamische Pivot-Tabellen zu generieren, die sich an sich ändernde Pivot-Werte anpassen
Beim Umgang mit tabellarischen Daten werden diese häufig in einem Format bereitgestellt, das für den täglichen Betrieb am besten geeignet ist. Beispielsweise Zeilen, die Kauftransaktionen für verschiedene Kunden darstellen.
Mit einer Pivot-Tabelle können Sie Zeilen in Spalten drehen und so ein besser organisiertes und besser verständliches Format für große Datensätze erstellen. Sie können Daten auch aggregieren, beispielsweise Summen, Durchschnittswerte oder Zählungen berechnen, und diese Ergebnisse als eindeutige Spalten für jede zusammengefasste Kategorie anzeigen.
Werfen wir einen Blick auf ein Bild, das bei der Beschreibung hilft. Hier gruppieren wir nach dem Benutzerwert, nehmen dann die Summe der Anzahl jeder Transaktion und erstellen eine eindeutige Spalte für jedes Produkt.
Die meisten von uns werden dies angehen, indem sie SQL mit Case-Anweisungen für jede Kategorie schreiben. Während dies in einfachen Fällen funktioniert, wenn Sie …