隊列可視化

隊列分析檢查預先確定的組的結果，稱為隊列，因為他們通過一組階段的進展。隊列圖的標誌性特征是它在兩個不同的時間序列中比較變量的變化。例如，一個常見的隊列定義是按注冊期劃分的用戶和按天劃分的用戶使用模式。其他例子包括:

雖然有許多方法可以定義隊列分析的階段，但Databricks SQL支持每日、每周或每月階段的隊列可視化。此外，Databricks SQL隊列圖表將特定時期的隊列測量值與該群體的初始人口規模進行比較。

數據格式

Databricks SQL期望您的輸入示例具有以下字段:

隊列日期:唯一標識一個隊列的日期。假設你正在通過注冊日期來可視化每月用戶活動，那麼2018年1月注冊的所有用戶的隊列日期將是2018年1月1日。2月份注冊的用戶的隊列日期為2018年2月1日。
期:該樣本自隊列日期以來發生了多少個周期的計數。如果您按注冊月份對用戶進行分組，則周期將是這些用戶注冊以來的月數。在上麵的例子中，對1月份注冊的用戶在7月份的活動進行測量，得到的周期值為7，因為在1月到7月之間發生了7個周期。
統計滿意指標:你對這群人在給定時期內表現的實際衡量。在上麵的例子中，如果有30個1月份注冊的用戶在7月份表現活躍，那麼Count Satisfying Target就是30。
總隊列人數: Databricks SQL將用於計算給定時期內隊列的目標滿意度百分比的分母。繼續上麵的例子，如果有72個用戶在1月份注冊，那麼總隊列規模將是72。在呈現可視化時，Databricks SQL將值顯示為41.67%（32÷72）.

即使您按月或周定義隊列，Databricks SQL也期望您的隊列中的值隊列日期列設置為完整的日期值。如果按月分組，2018-01-18應縮寫為2018-01-01或一月的其他日期不2018 - 01．

隊列可視化器在呈現之前將所有日期和時間值轉換為GMT。為了避免呈現問題，您應該根據本地UTC偏移量調整從數據庫返回的日期時間。