Всемогущая функция Query — подробное руководство
Думаю, все слышали о правиле Парето. В любой сфере 20% усилий дают 80% результата. Например, 20% своего гардероба вы носите 80% времени, 20% ваших клиентов приносят 80% дохода. Так же и в Google Таблицах: зная 20% существующих функций, вы сможете решить 80% всех возможных задач.
Я считаю Query одной из наиболее полезных функций Google Таблиц. Но в справке Google она описывается очень поверхностно, и вся мощь данной функции не раскрыта. При более детальном знакомстве становится ясно, что она способна заменить большую часть существующих функций.
Знания возможностей функции Query помогают в построении аналитических инструментов для бизнеса. Если хотите сэкономить своё время, мы можем построить аналитический инструмент для вас:
Хочу построить аналитику лидовДля работы с QUERY вам понадобятся базовые знания SQL. Для тех, кто не в курсе: пугаться не надо, функция QUERY на самом деле поддерживает самые простые возможности SQL.
Синтаксис QUERY
QUERY(данные; запрос; [заголовки])
Где:
- данные — это диапазон ячеек, который будет служить базой данных для SQL-запроса;
- запрос — текст SQL-запроса;
- заголовки — необязательный аргумент, в котором вы можете указать, сколько первых строк массива содержат заголовки.
Для максимального удобства предлагаю открыть и скопировать себе следующую Google Таблицу. Для того, чтобы создать копию, воспользуйтесь меню «Файл» и выберите в нем пункт «Создать копию».
В Google Docs, копию которого вы только что создали, существует несколько листов. Лист DB — это база данных, к которой мы будет обращаться с помощью функции QUERY. Листы Level содержат примеры, которые мы будем рассматривать в этой статье. C каждым новым уровнем пример будет усложняться.
План SQL-запроса в функции Query
Любой SQL-запрос состоит из отдельных блоков, которые часто называют кляузами. В SQL для функции Query заложен синтаксис языка запросов API визуализации Google, который поддерживает следующие кляузы:
- select — перечисление полей, которые будут возвращены запросом;
- where — содержит перечень условий, с помощью которых будет отфильтрован массив данных, обpaбатываемый запросом;
- group by — содержит перечень полей, по которым вы хотите группировать результат;
- pivot — помогает строить перекрестные таблицы, используя значение одного столбца в качестве названий столбцов финальной таблицы;
- order by — отвечает за сортировку результатов;
- limit — с помощью этой части запроса вы можете задать предел количеству строк, возвращаемых запросом;
- offset — с помощью этой кляузы вы можете задать число первых строк, которые не надо обpaбатывать запросом;
- label — данная кляуза отвечает за название полей, возвращаемых запросом;
- format — отвечает за формат выводимых данных;
- options — дает возможность задавать дополнительные параметры вывода данных.
Hello World для функции Query (Select)
Перейдем на лист Level_1 и посмотрим формулу в ячейке A1.
=query(DB!A1:L1143;\"select * limit 100\")
Часть формулы «DB!A1:L1143» отвечает за базу данных, с которой мы будем делать выборку. Вторая часть «select * limit 100» содержит непосредственно текст запроса. Символ «*» в данном случае означает возвращение всех полей, содержащихся в базе данных. С помощью «limit 100» мы ограничиваем вывод данных в 100 строк максимум. Это пример самого простого запроса. Мы выбрали 100 первых строк из базы данных. Это своего рода «Hello world» для функции Query.
Используем фильтры и сортировку (Where, Order by)
Переходим на лист Level_2. Выберем только некоторые нужные нам поля и зададим условия фильтрации и сортировки. Например, используем данные только по кампаниям Campaign_1 и Campaign_2 за период 22-25 октября 2015 года. Отсортируем их в порядке убывания по сумме сеансов. Для фильтра и сортировки в текст запроса необходимо добавить описание кляуз Where и Order. Для вывода в результирующую таблицу описанного выше примера нам понадобятся поля Campaign, Date и Sessions. Именно их и нужно перечислить в кляузе Select.
Обращение к полям базы данных осуществляется через названия столбцов рабочего листа, на котором располагается база данных.
В нашем случае данные, расположенные на листе DB, и обращение к определенным полям прописываются как название столбцов листа. Таким образом, нужные поля располагается в следующих столбцах:
- поле Date — столбец A;
- поле Campaign — столбец B;
- поле Sessions — столбец G.
Соответственно, часть запроса, отвечающая за перечень выводимых в результате данных, будет выглядеть так:
Select A, B, G
Далее в запросе идет кляуза Where. При написании запроса кляузы обязательно должны располагаться в таком порядке, в котором были описаны в первом разделе этой статьи. После объявления Where нам необходимо перечислить условия фильтрации.
В данном случае мы фильтруем данные по названию кампании (Campaign) и дате (Date). Мы используем несколько условий фильтрации. В тексте запроса между всеми условиями должен стоять логический оператор OR или AND. Фильтрация по датам немного отличается от фильтрации по числовым и текстовым значениям, для ее применения необходимо использовать оператор Date.
Часть запроса, отвечающая за фильтрацию данных, будет выглядеть так:
WHERE (A >= date\\\'2015-10-22\\\' AND A <= date\\\'2015-10-25\\\') AND (B = \\\'Campaign_1\\\' OR B = \\\'Campaign_2\\\')
Мы разбили с помощью скобок фильтрацию данных на две логических части: первая фильтрует по датам, вторая — по названию кампании. На данном этапе формула, описывающая данные, которые необходимо выбрать, и условия фильтрации данных, выглядит так:
=query(DB!A1:L1143;\" Select A, B, G WHERE (A >= date\\\'2015-10-22\\\' AND A <= date\\\'2015-10-25\\\') AND (B = \\\'Campaign_1\\\' OR B = \\\'Campaign_2\\\')\")
Вы можете скопировать ее и вставить, например, на новый лист документа, который используется в качестве примера в этом посте, и получите следующий результат:
Помимо обычных логических операторов (=, <, >) блок WHERE поддерживает дополнительные операторы фильтрации:
- contains — проверяет содержание определённых символов в строке. Например, WHERE A contains ‘John’ вернёт в фильтр все значения из столбца A, в которых встречается John, например, John Adams, Long John Silver;
- starts with — фильтрует значения по префиксу, то есть проверяет символы в начале строки. Например, starts with ‘en’ вернёт значения engineering и english;
- ends with — фильтрует значения по окончанию строки. Например, строка ‘cowboy’ будет возвращена конструкцией «ends with ‘boy’» или «ends with ‘y’»;
- matches — соответствует регулярному выражению. Например: where matches ‘.*ia’ вернёт значения India и Nigeria.
- like — упрощённая версия регулярных выражений, проверяет соответствия строки заданному выражению с использованиям символов подстановки. На данный момент like поддерживает два символа подстановки: «%» означает любое количество любых символов в строке, и «_» — означает один любой символ. Например, «where name like ‘fre%’» будет соответствовать строкам ‘fre’, ‘fred’, и ‘freddy’.
Запрос уже отфильтровал данные за определенный период и оставил только нужные нам кампании. Остается только отсортировать результат по убыванию в зависимости от количества сеансов. Сортировка в данных запросах осуществляется традиционно для SQL с помощью кляузы Order by. По синтаксису она довольна простая: необходимо только перечислить поля, по которым требуется отсортировать результат, а также указать порядок сортировки. По умолчанию — порядок asc, то есть по возрастанию. Если укажете после название поле параметр desc, запрос вернет результат в порядке убывания указанных в кляузе Order by полей.
В нашем случае за фильтрацию будет отвечать строчка в тексте запроса:
Order by G desc
Соответственно, окончательный результат формулы на листе Level_2, решающий нужную нам задачу, выглядит так:
=query(DB!A1:L1143;\" SELECT A, B, G WHERE (A >= date\\\'2015-10-22\\\' AND A <= date\\\'2015-10-25\\\') AND (B = \\\'Campaign_1\\\' OR B = \\\'Campaign_2\\\') ORDER BY G DESC\")
Теперь вы умеете с помощью простейшего SQL синтаксиса и функции QUERY фильтровать и сортировать данные.
Агрегирующие функции, группировка данных и переименование столбцов (Group by, Label)
Переходим на лист Level_3 и усложняем задачу. В запросах вы можете не только делать выборки, но также проводить различные вычисления и агрегации данных. Для этого в SQL функции Query существует ряд агрегирующих функций и кляуза Group by. Агрегирующие функции:
Функция | Описание | Поддерживаемый тип данных | Возвращаемый тип данных |
avg() | Возвращает среднее значение для группы | Числовой | Числовой |
count() | Возвращает количество значений в группе | Любой | Числовой |
max() | Возвращает максимальное значение для группы | Любой | Аналогичный полю, к которому применяется |
min() | Возвращает минимальное значение для группы | Любой | Аналогичный полю, к которому применяется |
sum() | Возвращает сумму значений в группе | Числовой | Числовой |
Итак, давайте посчитаем данные по каждой кампании:
- среднесуточное количество сеансов;
- максимальное количество сеансов за сутки;
- минимальное количество сеансов за сутки;
- количество дней, когда по кампании был совершен хотя бы один сеанс;
- сумма всех сеансов по каждой кампании за весь период.
Для решения этой задачи нам понадобятся данные только из двух полей: Campaign (находится в столбце B) и Sessions (находится в столбце G). Все агрегирующие функции прописываются вместе со списком полей для вывода данных в кляузе Select. В случае применения агрегирующих функций все поля, к которым не применяется этот тип функций, являются группирующими полями. Их необходимо перечислить в кляузе Group by. Агрегирующие функции работают обязательно в паре с Group by. Описание кляузы Select будет следующим:
SELECT B, avg(G), max(G), min(G), count(G), sum(G)
Далее необходимо сгруппировать данные: в нашем случае требуется группировка только по одному полю Campaign, но вы можете осуществлять группировку по любому количеству столбцов.
Описание кляузы Group by очень простое:
GROUP BY B
В кляузе достаточно указать только столбец B, содержащий информацию о названии кампании. Потому что он единственный, к которому мы не применили никакой агрегирующей функции. Наша формула:
=query(DB!A1:L1143;\"SELECTB,avg(G),max(G),min(G),count(G),sum(G)GROUP BY B\")
Получим следующий результат: В принципе, мы получили желаемый результат, но названия столбцов можно подкорректировать с помощью кляузы Label. Результат будет лучше отображаться, если мы отсортируем отчет по названию кампании. Описание кляузы Order by мы уже рассмотрели выше.
Для нужной сортировки достаточно добавить следующую строку после описания:
Order by B
Чтобы переименовать столбцы в таблице, которую возвращает запрос, необходимо добавить описание кляузы Label. Синтаксис достаточно прост: сначала указываете выводимый столбец или функцию, которая будет возвращать значения в результирующую таблицу, и далее в одинарных кавычках указываете нужное название.
Это будет выглядеть так:
LABEL B ‘Кампания’, avg(G) ‘Среднее’, max(G) ‘Максимальное’, min(G) ‘Минимальное’, count(G) ‘Количество’, sum(G) ‘Общая сумма’
Преобразованная формула:
=query(DB!A1:L1143;\" SELECT B, avg(G), max(G), min(G), count(G), sum(G) GROUP BY B ORDER BY B LABEL B \\\'Кампания\\\', avg(G) \\\'Среднее\\\', max(G) \\\'Максимальное\\\', min(G) \\\'Минимальное\\\', count(G) \\\'Количество\\\', sum(G) \\\'Общая сумма\\\'\")
А результат, возвращаемый формулой, выглядит так:
Все поля названы соответствующим описанию кляузы Label образом. Последнее, что режет глаз в возвращаемой таблице, — формат, в котором выводятся данные в столбце «Среднее». Для корректировки форматов, выводимых запросом данных, требуется описать кляузу Format. Ее описание схоже с описанием Label, но вместо названия поля следует прописать маску вывода данных (также в одинарных кавычках).
Округлим числа в столбце «Среднее» до двух знаков после запятой. Для округления выводимых данных до двух знаков после запятой маска должна выглядеть как ‘0.00’.
Описание кляузы Format
FORMAT avg(G) ‘0.00’
Соответственно, окончательная формула на листе Level_3 выглядит так:
=query(DB!A1:L1143; \"SELECT B, avg(G), max(G), min(G), count(G), sum(G) GROUP BY B ORDER BY B LABEL B \\\'Кампания\\\', avg(G) \\\'Среднее\\\', max(G) \\\'Максимальное\\\', min(G) \\\'Минимальное\\\', count(G) \\\'Количество\\\', sum(G) \\\'Общая сумма\\\' FORMAT avg(G) \\\'0.00\\\'\")
В результате:
Создание перекрестных таблиц (Pivot, скалярные функции)
Чтобы за считанные секунды с помощью функции QUERY создать перекрестную таблицу, следует добавить в запрос описание кляузы Pivot. Построим отчет, в котором в строках будет номер дня недели, в столбцах — тип устройства, а в качестве выводимых значений рассчитаем показатель отказов. Если вы внимательно изучили структуру базы данных, находящейся на листе DB, то наверняка заметили, что у нас нет поля, содержащего информацию о дне недели, как и поля, содержащего информацию о показателе отказов.
Чтобы вычислить день недели, придется воспользоваться одной из множества скалярных функций. В нашей базе есть вся необходимая информация для расчета показателя отказов. Дальше достаточно просто применить арифметический оператор «Деление».
Скалярные функции
На момент написания статьи SQL в Google Таблицах поддерживает 14 скалярных функций.
Функция | Описание |
year() | Возвращает год из «даты» или «даты и времени». Пример: year(date ‘2009-02-05’) вернет 2009. Запрашиваемые параметры: один параметр с типом дата или дата и время. Тип возвращаемых данных: число. |
month() | Возвращает номер месяца из «даты» или «даты и времени». Но в данном случае январь будет возвращать 0, февраль 1 и так далее. Началом отсчета для номера месяца является 0. Пример: month(date ‘2009-02-05’) вернет 1. Чтобы функция вернула номер месяца в привычном виде к ее результату прибавьте 1, month(date \"2009-02-05\")+1 вернет 2. Запрашиваемые параметры: один параметр с типом дата или дата и время. Тип возвращаемых данных: число. |
day() | Возвращает номер дня в месяце из «даты» или «даты и времени». Пример: day(date ‘2009-02-05’) вернет 5. Запрашиваемые параметры: один параметр с типом дата или дата и время. Тип возвращаемых данных: число. |
hour() | Возвращает номер часа в дне из «даты и времени» или «времени». Пример: hour(timeofday ‘12:03:17\\\') вернет 12. Запрашиваемые параметры: один параметр с типом время или дата и время. Тип возвращаемых данных: число. |
minute() | Возвращает номер минуты в часе из «даты и времени» или «времени». Пример: minute(timeofday ‘12:03:17\\\') вернет 3. Запрашиваемые параметры: один параметр с типом время или дата и время. Тип возвращаемых данных: число. |
second() | Возвращает номер секунды в минуте из «даты и времени» или «времени». Пример: second(timeofday ‘12:03:17\\\') вернет 17. Запрашиваемые параметры: один параметр с типом время или дата и время. Тип возвращаемых данных: число. |
millisecond() | Возвращает номер миллисекунды в секунде из «даты и времени» или «времени». Пример: millisecond(timeofday ‘12:03:17.123\\\') вернет 123. Запрашиваемые параметры: один параметр с типом время или дата и время. Тип возвращаемых данных: число. |
quarter() | Возвращает номер квартала в году из «даты и времени» или «времени». Базовым значением или началом отсчета является 1, соответственно, для первого квартала функция вернет значение 1, для второго 2 и так далее. Пример: quarter(date ‘2009-02-05’) вернет 1. Запрашиваемые параметры: один параметр с типом дата или дата и время. Тип возвращаемых данных: число. |
dayOfWeek() | Возвращает номер дня недели в неделе из «даты» или «даты и времени». Началом недели считается воскресенье, для воскресенья функция вернет значение 1, для понедельника 2 и так далее. Пример: dayOfWeek(date ‘2015-11-10’) вернет 3, так как 10 ноября 2015 года — вторник. Запрашиваемые параметры: один параметр с типом дата или дата и время. Тип возвращаемых данных: число. |
now() | Возвращает текущую дату и время в часовом поясе GTM. Запрашиваемые параметры: не требует ввода параметров. Тип возвращаемых данных: дата и время. |
dateDiff() | Возвращает разницу в днях между двумя датами. Пример: dateDiff(date ‘2008-03-13’ , date ‘2008-02-12’) вернет 29, так как 10 ноября 2015 года вторник. Запрашиваемые параметры: два параметра с типом «дата» или «дата и время». Тип возвращаемых данных: число. |
toDate | Возвращает преобразованное в дату значение из «даты» или «даты и времени» или «числа». Пример:
|
upper() | Преобразует все значения в строке в верхний регистр. Пример: upper( ‘foo\\\') вернет строку ‘FOO’. Запрашиваемые параметры: один параметр с текстовым типом данных. Тип возвращаемых данных: текст. |
lower() | Преобразует все значения в строке в нижний регистр. Пример: upper( ‘Bar\\\') вернет строку ‘bar’. Запрашиваемые параметры: один параметр с текстовым типом данных. Тип возвращаемых данных: текст. |
Арифметические операторы
Оператор | Описание |
+ | Сложение нескольких числовых значений |
- | Разница между числовыми значениями |
/ | Деление числовых значений |
* | Умножение числовых значений |
Для решения нашей задачи потребуется использовать скалярную функцию dayOfWeek для вычисления дня недели, а также арифметический оператор «/» для подсчета показателя отказов.
Давайте определим поля, которые будем использовать в запросе:
- Для вычисления дня недели нам потребуется данные поля Date в столбце A.
- Данные о типах устройств хранятся в поле Device category в столбце E.
- Для расчета показателя отказов потребуются данные полей Bounces и Sessions — в столбцах H и G.
Опишем кляузу Select для нашего запроса. Поскольку в строках у нас будут данные по дням недели, нам достаточно прописать скалярную функцию, которая будет вычислять день недели, а также формулу вычисления показателя отказов.
SELECT dayOfWeek(A), sum(H)/sum(G)
Именно так будет выглядеть описание нужных нам полей. Теперь с помощью кляузы Group by сгруппируем строки по дням недели. Для этого допишем в запрос следующую строку:
GROUP BY dayOfWeek(A)
Уже видно, как меняется показатель отказов в зависимости от дня недели:
Чтобы построить перекрестную таблицу, достаточно прописать кляузу Pivot с указанием столбца, значения из которого будут добавлены в виде столбцов. В нашем случае это столбец E, потому что именно он содержит информацию о типе устройств. Дописываем строку:
PIVOT E
Теперь запрос возвращает результат:
Нам остается только добавить последние штрихи: изменить названия столбцов и формат чисел с помощью пунктов LABEL и FORMAT.
Окончательная формула на листе Level_4:
=query(DB!A1:L1143;\" SELECT dayOfWeek(A), sum(H)/sum(G) GROUP BY dayOfWeek(A) PIVOT E LABEL dayOfWeek(A) \\\'День недели\\\', sum(H)/sum(G) \\\'\\\' FORMAT sum(H)/sum(G) \\\'0.00%\\\'\")
Получаем отчет:
Строкой LABEL sum(H)/sum(G) ‘’ мы убрали из подписей столбца надпись, содержащую формулу расчета. Строкой FORMAT sum(H)/sum(G) ‘0.00%’ мы передали процентный формат показателю отказов в отчете. В целом, описанного в примерах выше синтаксиса вполне достаточно, чтобы начать активно использовать функцию QUERY, но в завершении статьи хочу показать еще несколько интересных приемов, которые можно взять на вооружение.
Импорт данных с помощью QUERY из другой Google Таблицы
С помощью QUERY вы можете использовать в качестве базы данных другую Google Таблицу. Это можно сделать с помощью сочетания функций ImportRange и QUERY. Я создал новую Google Таблицу, в которую продублировал данные с листа DB из приведенного в начале статьи документа. Чтобы в качестве базы данных использовать данные из другой Google таблицы, в качестве первого аргумента функции Query выступит импортируемый функцией ImportRange диапазон.
Разница в том, что при написании запроса к данным, импортируемым функцией ImportRange, вместо названия столбцов мы указываем их порядковый номер в возвращаемом функцией ImportRange диапазоне. На листе DataImport перепишем запрос, представленный в Level_4 таким образом, чтобы он обращался к данным, находящимся в новой таблице на листе DB_Transfer. Синтаксис функции ImportRange достаточно прост:
IMPORTRANGE(ключ, диапазон)
Где ключ — часть URL Google Таблицы:
А диапазон — это ссылка на лист и (простите за каламбур) диапазон. В нашем случае диапазоном будет DB_Transfer!A1:L1143. Формула ImportRange:
importrange(“1aBytZCYsZF0-3RozYviSrMqVLtqtb49yxY9KBgT4pVo”;”DB_Transfer!A1:L1143”)
Именно ее мы должны указать в качестве данных функции Query. Далее остается переписать запрос так, чтобы ссылаться на столбцы базы данных не по названию, а по порядковому номеру столбца. Определим, к каким столбцам мы обращались с помощью запроса на листе Level_4.
Название | Содержание | Наименование в таблице | Порядковый номер |
Date | Дата | A | 1 |
Device type | Тип устройства | E | 5 |
Sessions | Количество сеансов | G | 7 |
Bounces | Количество отказов | H | 8 |
Текст запроса после замены названий столбцов на их порядковый номер:
SELECT dayOfWeek(Col1), sum(Col8)/sum(Col7) GROUP BY dayOfWeek(Col1) PIVOT Col5 LABEL dayOfWeek(Col1) \\\'День недели\\\', sum(Col8)/sum(Col7) \\\'\\\' FORMAT sum(Col8)/sum(Col7) \\\'0.00%\\\'
Как видите, текст запроса пpaктически не изменился, но вместо столбца A мы теперь указываем Col1, вместо столбца E — Col5, вместо G — Col7 и вместо H, соответственно, Col8. Получаем формулу:
=query(IMPORTRANGE(\"1aBytZCYsZF0-3RozYviSrMqVLtqtb49yxY9KBgT4pVo\";\"DB_Transfer!A1:L1143\") ;\" SELECT dayOfWeek(Col1), sum(Col8)/sum(Col7) GROUP BY dayOfWeek(Col1) PIVOT Col5 LABEL dayOfWeek(Col1) \\\'День недели\\\', sum(Col8)/sum(Col7) \\\'\\\' FORMAT sum(Col8)/sum(Col7) \\\'0.00%\\\'\")
В качестве первого аргумента функции Query выступает функция ImportRange с ссылкой на ключ нужной Google таблицы, которую вы можете скопировать из URL Google Таблицы, и ссылки на диапазон, включающий название листа, а также первой и последней ячейки нужного диапазона.
Номера столбцов в запросе идут не со столбца A, а с того, который является первым в указанном вами диапазоне в функции ImportRange. Например, если бы в качестве импортируемого диапазона выступал DB_Transfer!C1:L1143, то данные из столбца C запрашивались ссылкой Col1, поскольку в импортируемом массиве этот столбец — первый.
Окончательную формулу вы можете посмотреть на листе DataImport.
Строим запрос на основе объединения данных из нескольких таблиц с одинаковой структурой
Ещё одна довольно мощная возможность функции QUERY — построение запрос на основе нескольких массивов данных.
Единственное условие для объединения данных — одинаковая структура входящих таблиц.
Принцип объединения входящих данных заключается в том, что первый аргумент функции QUERY на вход может принимать либо ссылку на диапазон либо описание массива.
Массив — это виртуальная таблица, которая содержит строки и столбцы.
Массив всегда описывается внутри фигурных скобок, при этом необходимо соблюдать следующую пунктуацию:
- обратная косая черта «\» — разделяет столбцы. Например, {1 \ A}. Число 1 будет находится в верхней левой ячейке массива, буква «A» в ячейке справа. Так мы описали диапазон, содержащий два столбца и одну строку.
- точка с запятой «;» используется для перехода на следующую строку. Возьмем {1;A}. Этот массив будет состоять из одного столбца и двух строк, в первой строке будет содержаться значение 1, во второй строке буква «A».
Таким образом вы можете два и более диапазона описать в одном массиве, например:
=query({Table1!A1:B5; Table2!A1:B5; Table3!A1:B5};\"SELECT * WHERE Col2 > 4\")
В данном случае мы обращаемся с запросом к трём диапазонам данных, находящимся на разных листах, объединив их с помощью «;» в массив так, что вторая таблица становится продолжением первой, а третья таблица — продолжением второй.
Посмотрите этот пример по ссылке.
Запрос с динамическими параметрами
Синтаксис запросов в функции QUERY сложен для неподготовленного пользователя. Поэтому вы можете добавить на рабочий лист различные интеpaктивные элементы в виде выпадающего списка, созданного с помощью функции «Проверка данных».
А в тексте запроса — делать ссылки на ячейки, содержащие нужные данные. Например, мы можем динамически задать диапазон дат, который хотим вывести в динамическую таблицу, либо сделать возможность динамически добавлять и убирать различные поля результирующей таблицы. Посмотреть, как это выглядит, можете на листе DinamicQuery.
Вы можете изменить все поля, закрашенные зеленым цветом, и таким образом выбрать интересующий диапазон дат, ввести удобные для вас название полей, а также обозначить, какие из пяти предложенных полей требуется вывести в отчет.
При использовании данного конструктора отчета для отображения обязательно должна быть выбрана хотя бы одна мера и одно измерение.
Укажите интересующий вас интервал дат в пределах от 24.09.2015 по 25.10.2015, поскольку данные, сгенерированные для тестовой базы и хранящиеся на листе DB, содержат только этот диапазон.
Далее в конструкторе отчетов вы можете изменить название полей и оно будет отображаться в финальной таблице. Также можете указать, какие поля требуется вывести в отчет. Еще раз напомню, что необходимо указать как минимум одну меру и одно измерение.
Во время изменения каких-либо параметров отчет под конструктором будет изменяться динамически.
Формула, которая изменяет запрос в зависимости от настроенных параметров, выглядит так:
=query(DB!A1:L1143;\" Select \"&join(\",\";filter(C7:C11;B7:B11=\"Да\"))&\" WHERE (A >= date\\\'\"&C2&\"-\"&D2&\"-\"&E2&\"\\\' AND A <= date\\\'\"&C3&\"-\"&D3&\"-\"&E3&\"\\\') GROUP BY \"&join(\",\";filter(C7:C11;B7:B11=\"Да\";D7:D11=\"Измерение\"))&\" LABEL \"&join(\",\";filter(E7:E11;B7:B11=\"Да\")))
На самом деле функция Query может разрастаться до размеров программы и динамически изменять выводимую информацию в зависимости от указанных на рабочем листе данных.
Надеюсь, у меня получилось объяснить, как пользоваться одной из наиболее сложных и в тоже время полезных функций Google Таблиц. Если хотите познакомиться со всеми возможностями Google Таблиц, рекомендую обратить внимание на курс «Google Sheets» от Choice31: он будет полезен проджектам, маркетологам, финансовым аналитикам и всем, кто давно собирался разобраться в инструменте.
Комментарии:
Как стать лидером ниши не на словах, а на деле. Пошаговый алгоритм....
26 04 2024 0:55:36
Как пользователи и разработчики приложений живут без Google Play? Авторская колонка....
25 04 2024 0:25:54
Покупать в Китае. Как брендам покорить сердца и кошельки китайских пользователей...
24 04 2024 16:26:11
Таблица общих для Google и Яндекс микроформатов инсайде...
23 04 2024 8:54:53
Благодаря сервисам оплаты частями у покупателей появляется возможность покупать товары и услуги по выгодным ценам. А у бизнеса — увеличивать объем продаж....
22 04 2024 3:17:17
О методах поднять и расширить трафик рассказал руководитель internet-проекта Prom.ua Иван Портной....
21 04 2024 13:18:49
Полезные советы для тех, кто делает контекст своими ручками :)...
20 04 2024 8:59:54
Что такое контекстная реклама? Словарь терминов для чайников...
19 04 2024 16:25:12
Рекламные заголовки в гугл адвордс так и пестрят предложениями контекстной рекламы бесплатно — вы когда-нибудь задумывались о том, откуда берутся эти «подарки»?...
18 04 2024 11:25:30
Создатель scrum model Джефф Сазерленд написал книгу о том, как использовать методику разработки программного обеспечения для развития бизнеса....
17 04 2024 16:53:55
Satel является одним из топовых игроков онлайн-маркета, но на старте интернет в качестве канала продаж не рассматривался. Когда онлайн запустили на полную? Узнать!...
16 04 2024 3:44:41
У нас было 500 вечнозеленых постов и желание понять алгоритм ленты Facebook....
15 04 2024 1:17:41
Оплата покупок в Facebook и Instagram через платежные ссылки...
14 04 2024 12:24:16
Качество передаваемых данных напрямую отражается на качестве решений, принимаемых для бизнеса. Как защититься от таких ошибок?...
13 04 2024 20:13:20
Регулярный мониторинг позиций необходим для отслеживания истории их изменений после внедрения новых ключевых слов и других работ над сайтом...
12 04 2024 10:17:19
Как изменилось агентство Netpeak c августа по октябрь? Читайте о семи главных нововведениях и улучшениях в работе с клиентами....
11 04 2024 10:20:12
Стратегия продвижения, благодаря которой удалось снизить стоимость заявки от покупателей. Рассказываем об особенностях проведения акций в нише. Узнать больше!...
10 04 2024 11:34:16
Как регулярно мониторить перспективные товары, по которым можно запускать контекстную рекламу...
09 04 2024 1:23:31
Когорта в google ***ytics позволяет снять любые претензии в духе «прошел уже целый месяц, где результаты»....
08 04 2024 16:41:47
Кейс: SEO для сайта эpoтического массажа — ROMI 980% за 10 месяцев...
07 04 2024 1:29:49
Как обнаружить слабые места бизнеса и улучшить продажи с помощью технологии Call Tracking....
06 04 2024 5:55:19
Если вы не можете улучшить свой уровень конверсий и поднять ставки, оптимизация показателя качества может быть вашим единственным выходом, чтобы сохранить высокий рейтинг без больших затрат. Статья, которая расставляет точки над «i»....
05 04 2024 18:25:55
SEOmoz создал систему, которая определяет релевантность страницы поисковому запросу....
04 04 2024 16:34:38
Базовые знания, которые нужны, чтобы ресурс понравился поисковикам и пользователям....
03 04 2024 6:38:40
Безопасность Instagram — что делать, если заметили попытку взломщиков украсть аккаунт, и как вернуть аккаунт после взлома....
02 04 2024 21:19:15
Как узнать слабые места ваших рекламных кампаний с помощью бесплатного скрипта....
01 04 2024 16:22:44
Хорошая история состоит из узнаваемых образов, которые вызывают у пользователя ассоциации с личными переживаниями....
31 03 2024 21:13:48
Взяли интервью у нашего клиента — магазина климатической техники Mircli.ru. Поговорили о том, как клиенту и подрядчику лучше взаимодействовать....
30 03 2024 20:23:50
SMM для агентства перформанс-маркетинга. Как уйти от сухих текстов и стандартных баннеров для бизнес-страницы....
29 03 2024 4:10:22
Настраиваем автоматическое получение отчетов по потерянным конверсиям для оптимизации рекламных кампаний....
28 03 2024 1:55:12
Инструкция для новичков по одновременной работе с кампаниями, а также объявлениями и группами в Яндекс.Директ...
27 03 2024 10:47:51
Продвижение крупного интернет-магазина в перегретой нише...
26 03 2024 5:55:26
Одно из фундаментальных обновлений Universal ***ytics...
25 03 2024 21:49:55
Какую тактику выбрать, чтобы написать внятный доклад. Хедлайнеры интернет-маркетинговых конференций делятся опытом...
24 03 2024 18:34:18
Увлекательные истории от специалиста по контекстной рекламе....
23 03 2024 9:17:43
Каждому бизнесу в интернете важно продумать систему оплаты для своих товаров или услуг. При этом следует учитывать объемы и нишу бизнеса. Узнать больше!...
22 03 2024 3:31:48
Алексей Селезнев проанализировал 29 млн кликов, и в этой статье вы прочитаете, как дорого обходятся рекламодателям клики в Google Ads....
21 03 2024 18:29:15
Алгоритм ссылочного ранжирования, который показывает ее значимость, в частности, для поисковиков. Важность показателя PageRank оспаривают, но до сих пор считают. Читать!...
20 03 2024 11:27:46
Технологии решают, но не всегда....
19 03 2024 2:13:57
5 примеров маркетингового троллинга. Сатира, ирония, пародия — все эти приемы в рекламе помогают брендам выделиться среди конкурентов. Если их правильно использовать, конечно, это отличный способ привлечь клиентов и создать запоминающийся образ бренда...
18 03 2024 21:57:28
Понятная инструкция для SMM-специалистов для тех, кто экспериментирует с настройками аудиторий в рекламных кампаниях. Вы увидите, как настраивать ремаркетинг на примере Facebook. Существует 10 типов индивидуализированных аудиторий в Facebook, разберем три...
17 03 2024 2:47:21
Как передавать данные пpaктически о каждом «шаге» пользователя на сайте...
16 03 2024 1:41:41
Проверенный способ для сбора базы данных. Метод, с помощью которого можно извлечь контактные данные, а именно: название точки, телефон, адрес, сайт., а потом высылать своё КП, промокоды для акции, сообщить о выходе товара, сделать спецпредложение...
15 03 2024 0:23:49
Как с помощью GA4 анализировать рекламные кампании, лежа на диване...
14 03 2024 21:17:35
Веб-архив сайтов позволяет вернуться на месяцы или годы назад, чтобы увидеть, как выглядел сайт....
13 03 2024 5:57:13
Первое подробное руководство по работе с оконными функциями в Google BigQuery....
12 03 2024 23:42:56
Кейс SMM-специалиста Edu-CASH.com о том, что делать, если Facebook страница заблокирована. И почему могут забанить аккаунт даже популярного бренда. Узнайте в статье!...
11 03 2024 7:10:40
Эффективность рекламы в поиске падает, но растут YouTube, контекстно-медийная сеть и другие платформы...
10 03 2024 8:38:40
В коробку [SEO 2.0] вместе с самим поисковым продвижением входят дополнительные ценности Netpeak: унифицированные действия по увеличению продаж, улучшения удобства работы и преимущества бренда Netpeak...
09 03 2024 15:46:43
Специалистам часто приходится проводить вебинары и для этого нужна адекватная площадка. В инсайдерском посте мы рассказываем, как выбирали подходящую платформу для проведения вебинаров и что из этого вышло....
08 03 2024 1:11:36
Еще:
понять и запомнить -1 :: понять и запомнить -2 :: понять и запомнить -3 :: понять и запомнить -4 :: понять и запомнить -5 :: понять и запомнить -6 :: понять и запомнить -7 ::