La fusion d'Explores vous permet de combiner des données provenant de deux ensembles de données différents, comme Donations et Volunteering, dans un seul tableau. Bien qu'il s'agisse d'un outil puissant pour les comparaisons côte à côte, il fonctionne différemment d'un rapport standard.
Avant de commencer, il est essentiel de comprendre la logique de « jointure gauche » (left-join) et les limites techniques de cette fonctionnalité pour garantir l'exactitude de vos données.
Comprendre la logique de jointure gauche
Le Reporting Studio utilise une logique de jointure gauche pour tous les résultats fusionnés. Cela signifie que le premier Explore que vous sélectionnez (le Primary) détermine les lignes qui apparaissent dans le rapport final.
- Fonctionnement : Tous les enregistrements de l'ensemble de données Primary seront affichés. Les données de l'ensemble de données Secondary n'apparaîtront que si une correspondance est trouvée pour un champ commun (comme User ID ou Transaction Year).
- Risque : Si vous sélectionnez Donations comme Primary et Volunteering comme Secondary, votre rapport n'affichera que les utilisateurs ayant fait un don. Les utilisateurs ayant seulement fait du bénévolat (sans don) seront complètement exclus du rapport.
Principales limites à prendre en compte
Pour maintenir la performance et l'intégrité des rapports, les résultats fusionnés ont les contraintes techniques suivantes :
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Maximum de 5 000 lignes : Les rapports fusionnés sont limités à 5 000 lignes. Contrairement aux Looks standards, vous ne pouvez pas utiliser « Export All » au-delà de cette limite. Si votre ensemble de données contient plus de 5 000 lignes, vos données seront tronquées.
- Cette limite s'applique également aux ensembles de données avant leur combinaison. Par exemple, si votre ensemble de données Primary compte 4 000 lignes et votre Secondary en compte 7 000, seules les 5 000 premières lignes du Secondary sont disponibles pour la fusion. Toutes les correspondances situées dans les lignes 5 001 à 7 000 seront ignorées, entraînant des données manquantes et des valeurs vides inexactes.
- Pas de comptages distincts entre Explores : Vous ne pouvez pas effectuer un « Unique Count » d'utilisateurs ou de causes à travers les deux ensembles de données. Par exemple, vous ne pouvez pas calculer un seul « Total Unique Participants » qui tient compte à la fois des Donations et du Volunteering simultanément.
- Téléchargements restreints : Les tuiles individuelles créées à partir de requêtes fusionnées ne peuvent pas être téléchargées en fichiers XLSX. Pour obtenir ces données dans Excel, vous devrez peut-être exporter les ensembles de données séparément et les combiner manuellement.
- Visualisation et mise en forme : Les requêtes fusionnées ne prennent pas en charge les lignes de sous-total. De plus, si vous utilisez la visualisation Table (Report), vous ne pouvez pas réorganiser manuellement les colonnes ; elles suivront l'ordre des requêtes sources.
- Vide vs zéro : Si l'ensemble de données Secondary ne trouve pas de correspondance dans le Primary, la cellule apparaîtra vide plutôt qu'afficher un 0.
Étape par étape : comment fusionner les résultats
Étape 1 : Configurer votre requête Primary
- Dans Explore, sélectionnez l'ensemble de données qui contient le groupe d'enregistrements le plus large que vous souhaitez voir. (p. ex., si vous souhaitez voir tous ceux qui ont participé d'une façon ou d'une autre, envisagez d'utiliser l'Explore Participation comme Primary).
- Ajoutez vos dimensions (p. ex., User Name, Year) et vos mesures (p. ex., Total Donation Amount).
- Sélectionnez Run.
Étape 2 : Lancer la fusion
- Sélectionnez l'icône d'engrenage (⚙️) en haut à droite de la fenêtre Explore.
- Choisissez Merge Results.
- Sélectionnez votre Secondary Explore (p. ex., Volunteering).
Étape 3 : Construire la requête Secondary
- Ajoutez les mêmes dimensions que celles utilisées dans la première requête (p. ex., User Name, Year). Les champs communs sont requis pour aligner les données.
- Ajoutez vos nouvelles mesures (p. ex., Volunteer Hours).
- Sélectionnez Run, puis cliquez sur Save.
Étape 4 : Vérifier les mappages
- Assurez-vous que les « Merge Rules » relient correctement vos dimensions communes (p. ex., Donations User ID correspond à Volunteering User ID).
- Sélectionnez Run pour consulter votre tableau consolidé.
Conseils pour réussir
- Agrégez d'abord vos données : La fusion des Explores est plus sûre lorsque vous utilisez des données agrégées avec un champ commun comme Cause ID ou Date, plutôt que des détails au niveau des transactions. Cette approche regroupe et résume d'abord les données, ce qui évite les risques d'intégrité des données liés à la fusion au niveau des transactions.
- Alignement des plages de dates : Assurez-vous que les filtres dans les requêtes Primary et Secondary utilisent exactement la même plage de dates pour éviter des comparaisons trompeuses.
- Solution de rechange avec l'Explore Participation : Si vous avez besoin de voir à la fois les donateurs et les bénévoles sans perdre de données, essayez de commencer votre rapport avec l'Explore Participation. Cet Explore est conçu pour capturer tous les participants, que vous pouvez ensuite compléter avec des métriques spécifiques aux dons et au bénévolat.
- Export manuel pour les grandes données : Si votre rapport risque de dépasser 5 000 lignes, la méthode la plus sûre pour garantir l'intégrité des données est de créer deux rapports séparés en utilisant un seul Explore, puis de les combiner manuellement en dehors de l'outil de rapport.