快速见识是否有可能将日期字段的粒度考虑在内的特定字段

问题描述

上下文：我有一个快速的订单数据集，它与客户数据结合在一起。由于一个客户可以有多个订单，因此该客户数据是重复的，需要重复数据删除。

我需要分析从客户注册（customer_date_added）到他们的第一笔订单（min(order_date_added)）所花费的天数，然后根据customer_date_add将结果分类/分组日期的不同粒度。

这是我目前正在工作的内容（6种视觉效果与快速查看中的内置日期粒度相对应：年，季度，月，周，日，小时）

    *Visual 1* - x-axis:customer_date_added (aggregate year),y-axis: 
    ifelse(dateDiff(customer_date_added,min(order_date_added)) < 365,1,0)
    
    *Visual 2* - x-axis:customer_date_added (aggregate quarter),min(order_date_added)) < 90,0)
    
    *Visual 3* - x-axis:customer_date_added (aggregate month),min(order_date_added)) < 30,0)
    
    *Visual 4* - x-axis:customer_date_added (aggregate week),min(order_date_added)) < 7,0)

....等等

问题：：我有很多类似dateDiff的图像（不只是第一天的订单天数），因此我的字段列表被customer_first_order_within_year，{{1} }，customer_first_order_within_quarter等。我不仅要拥有一个可以在一年中更改date_granularity的视觉效果，还必须为每个想要的dateDiff分析保持6种不同的视觉效果。

我想要的东西：一种具有两个计算字段（customer_first_order_within_month，new_customer_with_first_order）的视觉效果。当我将customer_date_add上的数据粒度更改为新的日期粒度时，new_customer_no_first_order自动显示在该时间段内添加的客户，并且以该时间段内的第一顺序添加客户。相反，new_customer_with_first_order将显示在该时间段内添加的客户，并且在该时间段内没有订单。 new_customer_no_first_order。

我尝试过的事情：我对速视和商业智能工具还比较陌生，但是对SQL有很好的了解。我尝试阅读有关“级别感知聚合”，“窗口函数”的信息。这些都没有给出使用日期或日期粒度的示例。看来这将是一种流行的分析方法，但也许还不可能吗？

new_customer_with_first_order + new_customer_no_first_order = new customers within that time period

解决方法

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