Loading
CRM Analytics
Inhoudsopgave
Filters (0)Toevoegen
Filters selecteren

          Geen resultaten
          Geen resultaten
          Hier zijn enkele zoektips

          Controleer de spelling van uw trefwoorden.
          Gebruik meer algemene zoektermen.
          Verwijder filters om uw zoekopdracht uit te breiden.

            De Help van Salesforce volledig doorzoeken
            De Help van Salesforce volledig doorzoeken
            Gestructureerd filter in sfdcDigest-transformatie

            U bent hier:

            1. Help van Salesforce
            2. Documenten
            3. CRM Analytics

            Gestructureerd filter in sfdcDigest-transformatie

            U definieert een gestructureerd filter met behulp van JSON-syntaxis.

            Een gestructureerd filter gebruikt de volgende JSON-syntaxis voor elke filtervoorwaarde.

            { 
"field": "<field name>", 
"operator": "<operator>", 
"value": "<value>"|"["<value 1>", "<value 2>"]", 
"isQuoted": true|false}

            De waarde kan bestaan uit een getal, datum, tekenreeks, lijst van tekenreeksen of datumconstante. CRM Analytics zet tekenreeksen automatisch tussen aanhalingstekens, tenzij u isQuoted instelt op true (waar), wat aangeeft dat de tekenreeks al tussen aanhalingstekens staat.

            U kunt een van de operatoren in een filtervoorwaarde gebruiken.

            Operator Opmerking
            =

            Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het veld gelijk is aan de opgegeven waarde. Tekenreeksvergelijkingen waarbij de operator 'is gelijk' wordt gebruikt, zijn hoofdletterongevoelig.

            Voorbeeld:

            "filterConditions": [
   {
   "field": "OwnerId",
   "operator": "=",
   "value": "0056A0000020jzDQAQ" 
   }
]
            !=

            Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het veld niet gelijk is aan de opgegeven waarde.

            Voorbeeld (met gebruik van backslashes voor een "escape"-bewerking van de dubbele aanhalingstekens in een tekenreekswaarde): 

            "filterConditions": [
   {
   "field": "Nickname__c",
   "operator": "!=",
   "value": "\"Sammy\"" 
   }
]
            >

            Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het veld groter is dan de opgegeven waarde.

            Voorbeeld: 

            "filterConditions": [
   {
   "field": "Amount",
   "operator": ">",
   "value": "100000"
   }
]
            <

            Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het veld kleiner is dan de opgegeven waarde.

            Voorbeeld (met gebruik van een datumconstante): 

            "filterConditions": [
   {
   "field": "CloseDate",
   "operator": "<",
   "value": "THIS_MONTH",
   "isQuoted": false 
   }
]
            >=

            Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het veld groter is dan of gelijk is aan de opgegeven waarde.

            Voorbeeld: 

            "filterConditions": [
   {
   "field": "Amount",
   "operator": ">=",
   "value": "100000"
   }
]
            <=

            Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het veld kleiner is dan of gelijk is aan de opgegeven waarde.

            Voorbeeld (met gebruik van SOQL-functie): 

            "filterConditions": [
   {
   "field": "CALENDAR_YEAR (CreatedDate)",
   "operator": "<=",
   "value": "2015",
   "isQuoted": true
   }
]
            LIKE

            Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het veld overeenkomt met de opgegeven waarde. De operator LIKE is gelijkwaardig aan de operator LIKE in SQL; deze biedt een mechanisme voor het zoeken naar overeenkomsten in of door middel van gedeeltelijke teksttekenreeksen en ondersteunt jokertekens.

            • De jokertekens % en _ worden voor de operator LIKE ondersteund.
            • Het jokerteken % komt overeen met nul of meer lettertekens.
            • Het jokerteken _ komt overeen exact 1 letterteken.
            • De operator LIKE wordt alleen voor tekenreeksvelden ondersteund.
            • De operator LIKE zoekt naar hoofdletterongevoelige overeenkomsten.
            • De operator LIKE ondersteunt "escaping" van de speciale lettertekens % of _. Gebruik een backslash (\) voor "escape"-bewerkingen bij speciale lettertekens.

            Voorbeeld:

            "filterConditions": [
   {
   "field": "FirstName",
   "operator": "LIKE",
   "value": "Chris%" 
   }
 ]
            IN

            Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het veld gelijk is aan een van de waarden in de opgegeven lijst. U kunt een lijst van waarden met en zonder aanhalingstekens opgeven. Als de lijst tussen aanhalingstekens staat, stelt u isQuoted in op true (waar).

            Voorbeeld: 

            "filterConditions": [
   {
   "field": "StageName",
   "operator": "IN",
   "value": ["Closed Won", "Closed Lost"] 
   }
]
            NOT IN

            Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het veld niet gelijk is aan een van de waarden in de opgegeven lijst.

            Voorbeeld: 

            "filterConditions": [
   {
   "field": "BillingState",
   "operator": "NOT IN",
   "value": ["California", "New York"] 
   }
]
            INCLUDES

            Uitsluitend voor keuzelijstvelden of velden van keuzelijsten met meervoudige selectie. Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het keuzelijstveld de opgegeven waarde bevat.

            Voorbeeld: 

            "filterConditions": [
   {
   "field": "BillingState",
   "operator": "INCLUDES",
   "value": ["California"] 
   }
]
            EXCLUDES

            Uitsluitend voor keuzelijstvelden of velden van keuzelijsten met meervoudige selectie. Filtervoorwaarde is true (waar) als de waarde in het keuzelijstveld de opgegeven waarde uitsluit.

            Voorbeeld: 

            "filterConditions": [
   {
   "field": "BillingState",
   "operator": "EXCLUDES",
   "value": ["California", "New York"] 
   }
]

            Laten we eens een paar voorbeelden van gestructureerde filters bekijken.

            Voorbeeld
            Voorbeeld Laten we eens kijken naar een voorbeeld van een eenvoudig gestructureerd filter. Voor een pijplijnanalyse voor opportunities in het fiscale kwartaal 2 van het fiscale jaar 2015 maakt u het volgende definitiebestand van een gegevensstroom om de relevante gegevensset te maken.
            {
   "Extract_Filtered_Opportunities": {        
      "action": "sfdcDigest",        
      "parameters": {            
         "object": "Opportunity",
         "fields": [                
            { "name": "Id" },                
            { "name": "Name" }, 
            { "name": "AccountId" },               
            { "name": "Amount" },                
            { "name": "StageName" },                
            { "name": "CloseDate" },                
            { "name": "OwnerId" },
            { "name": "FiscalYear" },
            { "name": "FiscalQuarter" },
            { "name": "SystemModstamp" }            
         ],
         "filterConditions": [
               {
                  "field": "FiscalYear",
                  "operator": "=",
                  "value": "2015"
               },
               {
                  "field": "FiscalQuarter",
                  "operator": "=",
                  "value": "2"
               }
         ]
      }    
   },    
   "Register_Opportunities_Dataset": {        
      "action": "sfdcRegister",        
      "parameters": {            
         "alias": "Opportunities_2015Q2",            
         "name": "Opportunities_2015Q2",            
         "source": "Extract_Filtered_Opportunities"        
      }
   } 
}
            Opmerking
            Opmerking Als u geen logische operator voor meerdere filtervoorwaarden opgeeft, wat in dit voorbeeld het geval is, past CRM Analytics AND toe tussen de voorwaarden.
            Voorbeeld
            Voorbeeld Laten we eens kijken naar een voorbeeld van een gestructureerd filter met een logische operator. Om een prognose van de verwachte omzet te kunnen geven maakt u deze gegevensstroom om alles opportunities weer te geven, die zijn gesloten of die een waarschijnlijkheid van meer dan 90% hebben, dat ze worden gesloten.
            {
   "Extract_Opportunities": {        
      "action": "sfdcDigest",        
      "parameters": {            
         "object": "Opportunity",
         "fields": [                
            { "name": "Id" },                
            { "name": "Name" }, 
            { "name": "AccountId" },               
            { "name": "Amount" },                
            { "name": "StageName" },                
            { "name": "CloseDate" },                
            { "name": "OwnerId" },
            { "name": "Probability" },
            { "name": "FiscalYear" },
            { "name": "FiscalQuarter" }          
         ],
         "filterConditions": [
            {
               "operator": "OR",
               "conditions": [
                  {
                     "field": "StageName",
                     "operator": "=",
                     "value": "Closed Won"
                  },
                  {
                     "field": "Probability",
                     "operator": ">=",
                     "value": "90"
                  }
               ]
            }
         ]
      }    
   },    
   "Register_Opportunities_Dataset": {        
      "action": "sfdcRegister",        
      "parameters": {            
         "alias": "OpportunitiesExpectedToWin",            
         "name": "OpportunitiesExpectedToWin",            
         "source": "Extract_Opportunities"        
      }
   } 
}
            Voorbeeld
            Voorbeeld Laten we ten slotte eens kijken naar een voorbeeld van een gestructureerd filter met geneste logische operatoren. U maakt deze gegevensstroom om alle opportunities weer te geven, die in het huidige fiscale kwartaal zijn gesloten en de eigendom zijn van een of twee mensen, die direct aan u rapporteren.
            {
    "Extract_Opportunities": {
        "action": "sfdcDigest",
        "parameters": {
            "object": "Opportunity",
            "fields": [
                { "name": "Id" },
                { "name": "Name" },
                { "name": "AccountId" },
                { "name": "Amount" },
                { "name": "StageName" },
                { "name": "CloseDate" },
                { "name": "OwnerId" },
                { "name": "FiscalYear" },
                { "name": "FiscalQuarter" }
            ],
            "filterConditions": [
                {
                    "operator": "AND",
                    "conditions": [
                        {
                            "field": "CloseDate",
                            "operator": "=",
                            "value": "THIS_FISCAL_QUARTER",
                            "isQuoted": false
                        },
                        {
                            "operator": "OR",
                            "conditions": [
                                {
                                    "field": "OwnerId",
                                    "operator": "=",
                                    "value": "0056A0000020jzDQAQ"
                                },
                                {
                                    "field": "OwnerId",
                                    "operator": "=",
                                    "value": "0056A0000020jzGQAQ"
                                }
                            ]
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    },
    "Register_Opportunities_Dataset": {
        "action": "sfdcRegister",
        "parameters": {
            "alias": "DirectReport_Opportunities",
            "name": "DirectReport_Opportunities",
            "source": "Extract_Opportunities"
        }
    }
}
             
            Wordt geladen
            Salesforce Help | Article