Etiket Bulutu

Benchmark Convert_IMplicit Database High Availability Database Mirroring datawarehouse dimension table dmv Dynamic Data Masking Execution Execution Plans fact table Failover Cluster Node ekleme Failover Clustering FileStream generate script High Availability Implicit Instant File Initialization index Kinect Linux Live Query Statistics Log Shipping Mirroring object explorer object explorer details ODBC Driver pass performance performance tuning Plan Handle Planü Power View reporting services rol Row Level Security script sql serer 2016 sql server SQL Server 2008 SQL Server 2008 Log Shipping SQL Server 2012 SQL Server 2012 installation SQL Server 2012 Kurulumu SQL Server Backup SQL Server da Backup planı SQL Server da Maintenance Plans oluşturma SQL Server database mirroring SQL Server Disaster Recovery sql server dynamic management views SQL Server Failover Cluster SQL Server High Availability SQL Server Log Shipping SQL Server Maintenace Plans sql server performans SQLDIAG SQLDIAG Troubleshooting T24 Temenos truncate table t-sql unique index performance 1. Dünya savaşı istatistikleri 1456 451 ACID advanced analytics Advanced Data Analytics Affinity algı Alter index Alter table ALTER TABLE .. ALTER COLUMN Altın Oran Always On ALWAYSON AlwaysOnDemoTool amazon web services kinesis AMR analiz analysis service Ankara Antivirus apache kafka Arduino Article Assembly asymmetric audit Authentication Auto Growth Availability Group azure Azure Backup azure event hub partition azure event hubs azure event hubs servisi azure event hubs veri edinme Azure File Share Azure Fiyatlandırma Azure HDInsight Azure Hizmet Modelleri Azure ML Azure New Portal Azure Pricing Azure Queue azure sql database configuration azure sql database kullanımı azure sql database stream veriyi tutma azure sql database table partitioning Azure Storage azure stream analytics azure stream analytics dashboard azure stream analytics ölçeklendirilmesi azure stream analytics servisi Azure Table BA Backup backup encyrption backupset Bakım BASE bellek Best Practice BI Semantic Model Big Data Big User blocking blocking disable trigger blocking enable trigger Buffer Cache buffer pool Buffer Pool Extension bulk logged Buluta Veri Depolama Buluttaki Disk Business Analytics Conference business intelligence Büyük Veri Case Central Management Server certificate changed data capture Cloud Computing Cloud DR CLR Cluster clustered columnstore index Clustered Index Code Snippets Cold Purging collation column store column-level columnstore ColumnStore Indexes Compress ComputerNamePhysicalNetBIOS Concurrency Conditions Contained Database Contained Databases convert CONVERT_IMPLICIT Corruption Credentials cube DAC Dashboard Tasarımı data cleansing Data Compression Data Consistency Model data encryption data matching data mining Data Page data profiling data quality Data Services Data Warehouse Design Database database list Database Management Sistem database master key Database Mirroring Database Snapshot database trigger database-level Data-Ink Ratio datasets datasource DataZen date date dimension db_owner DBA DBCC dbcc dropcleanbuffers dbcc freeproccache DBMS dbo user DDL deadlock debugging DecryptByKey DecryptByPassPhrase deleted bitmap delta store Denali Denali SSAS deny database list deşifre detail index developer DIFFERENTIAL BACKUP DirectQuery Dirty Read Disaster Recovery Distribution Yapılandırma Distributor Distributor Agent dm_server_services DMF DMO DMV document db dosya bazlı şifreleme dqs dr Dynamic Management Function Dynamic Management Object Dynamic Management View ecrypt Effected Report Design Techniques Eğitim EncryptByKey EncryptByPassPhrase encryption endpoint Environment Variable error Error 5030 Error Log Estetik Raporlama Estimated Rows Eş Zamanlılkk Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri Etkinlik ETL event Event Viewer except;intersect;sql execution Execution Plan export formats extended events Extended Stored Procedure Facets Failover Failover Cluster fast n execution plan FETCH NEXT FILELISTONLY FILLFACTOR File Table file-level FileStream Filter Pack Filtered Index First_Value Flat File fn_repl_hash_binary Focal Point foreignkey FORMAT Forwarded Record forwarded_record_count ftp task FULL BACKUP Full Recovery Full-Text Search functions Gartner Geocluster Gerçek Zamanlı Dashboard gestalt Golden Ratio görsel duyu group by Güvenlik ha Hadoop hafıza Hash HASHBYTES HEADERONLY headers footers Heap Hekaton hicri High Availability hijr Hiyerarşi Hybrid Cloud IaaS Index Index Scan In-Memory InMemory DW In-Memory DW InMemory OLTP In-Memory OLTP Internet of People Internet of Things IO IOT IoT nedir Isolation Level indeks index inmemory in-memory oltp internet of things isolation level istatistik istatistikler İş zekası İzolasyon Seviyesi Job json json support knowledge base kolon-satır bazlı kurulum küp Lag Lansman latch Lead linked server lock locking locking hints Log Backup Log Reader Agent Log Shipping login Lost-Update LQS Machine Learning Maintenance Management Studio matrix Max Text Replication Size mdx memory Memory Optimization Advisor Memory Optimized Table Memory Optimized Tables merge Merge Agent merge kullanımı Merge Publication Merge Replication merge type 1 slowly changing dimension merge type 1 slowly changing dimension örneği merge type 1 vs type 2 scd merge type 2 slowly changing dimension merge type 2 slowly changing dimension örneği merge type 3 slowly changing dimension merge type 4 slowly changing dimension message Microsoft Advanced Data Analytics Çözümleri microsoft azure Microsoft Bulut Microsoft Sanal Akademi Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 2014 Yenilikleri Microsoft SQL Server 2016 Mirror mirroring missing index Monitoring move Msdb multi_user multiversion concurrency control MVP MVP Roadshow MySnippet Named Pipes Natively Store Procedures Natively Stored Procedures Nesnelerin İnterneti Network Binding Order NoEngine Approaches nonclustered columnstore index Non-Repetable Read NoSQL NoSQL Approaches NoSQL Dünyası object explorer Odak Noktası ODBC Office 365 Offline OFFSET olap OLAP Backup OLE DB OLTP Online Index order attributes Otomatik Büyüme OVER PaaS PAD_INDEX page out page properties PAGE RESTORE PAGEIOLATCH paging parameters partition partitioning PASS PASS Summit PASS Summit 2014 Performance Performance Tuning performans performans tuning Phantom Read pivot Policies Policy Based Management Filtreleme Policy Management Power BI Power BI Dashboard Power BI Rest API power bi power view PowerBI PowerBI for Office 365 powerbi PowerMap PowerPivot PowerQuery powershell powershell ile sql yönetimi PowerView PowerView raporlarının web sayfalarına gömülmesi precon Primary Key primarykey Project Deployment Model Project Variable Protokol Proxy Proxy Account Publisher Purging on Independent Tables QL Server 2014 Yenilikleri Que Reader Agent Query Plan query store R Range Raporlama Raporlama Projeleri için Strateji Belirleme Raporlama Projelerine Hazırlık Read Committed Read Uncommitted RealTime Dashboard Rebuild RECONFIGURE RECONFIGURE WITH OVERRIDE Recovery model Relational Engine relationships Rename SSRS Database Repeatable Read Replication Replication Monitoring replikasyon report manager web site report parts reporting service reporting services reporting servis Resource Governor RESTORE Restore Database Restore Generate Restore Generate Script Restore transaction log rollback rs Rule of Thirds sa user SaaS sayfalama scd 3 demo scd karşılaştırma scd type 4 demo Scheduling Schema Comparison script Security segment elimination select into Self-Service BI Semantic Search Serializable Server Core SERVERPROPERTY Service services shared data sources shared datasets Shared Memory sharepoint Sharepoint 2010 ShowPlan Shrink simple recovery sing_user sliding window Slowly Changing Dimension snapshot Snapshot Agent Snapshot Publication Snapshot Replication Snippet snowflake sorting sp_configure sp_describe_first_result_set sp_server_diagnostics sp_spaceused sql SQL Agent Job SQL Azure sql bilgi yarışması SQL CLR SQL DIAG SQL DIAG Performans verisi toplama SQL endpoint SQL Login SQL Onculeri SQL Öncüleri sql script sql server SQL Server 2005 SQL Server 2008 SQL Server 2011 CTP3 SQL Server 2011 Denali SQL Server 2012 SQL Server 2012 CTP3 SQL Server 2012 RC SQL Server 2012 RC0 SQL Server 2012 ShowPlan Enhancements SQL Server 2012 T-SQL Enhancements SQL Server 2014 Sql Server 2014 Cardinality Estimator SQL Server 2014 Yenilikleri sql server 2016 SQL Server 2016 New Features SQL Server 2016 Yenilikleri sql server agent sql server assembly ekleme SQL Server Authentication sql server cast ve convert sql server clr integration sql server clr kullanımı sql server clr örnek sql server cluster SQL Server Code Name Denali SQL Server da Kullanıcı Yaratma SQL Server Database Project sql server dmv ve dmf sql server execution plan temizleme SQL Server Express Backup sql server fast n option örneği sql server fast n seçeneği SQL Server login sql server management stdio sql server merge into örnek sql server merge komutu sql server merge performnas sql server merge type 1 scd sql server merge type 2 scd sql server merge type 3 scd SQL Server Mobile Report Publisher SQL Server Network Interface SQL Server Onculeri SQL Server Öncüleri SQL Server Öncüleri Ankara SQL Server Performance sql server performans SQL Server Profiler SQL server recovery model SQL Server Reporting Services SQL Server Restore Generate Script SQL Server sa SQL Server Security SQL Server SQL DIAG sql server tarih dönüşüm işlemi sql server tarihsel veriler ile çalışma SQL Server User SQL Server yetki SQL Server yetkilendirme sql servera .net kodu ekleme SQL Serverda yetkilendirme nasıl SQL Serverda yetkilendirme nasıl yapılır sql to oracle linked server sql türkiye SQL User With Password sql yarışma SQLCMD sql'den oracle'a linked server SQLDIAG SQLDIAG Report SQLOS sqlsaturay SQLSaturday SQLSaturday #182 SQLSaturday #359 sqlsaturday #451 sqlserveronculeri ssas SSAS 2012 SSIS SSIS 2012 ssis SSMS SSMS Project SSMS Solution ssrs Stanby Database star schema STOPAT STOPBEFOREMARK STORAGE Storage Engine stored procedure stream analytics job subreports Subscriber Subscription subscriptions symmetric SYS sys.dm_db_index_physical_stats sys.dm_db_index_usage_stats sys.dm_db_missing_index_columns sys.dm_db_missing_index_details sys.dm_db_missing_index_group_stats sys.dm_db_missing_index_groups sys.server_principals sysadmin System Databases System View şifre şifreleme table table difference TableHasClustIndex TableHasIdentity TableHasPrimaryKey Tablet PC Tabular Mode Tabular Model TCP/IP TDE Tempdb time series Transaction Transactional Publication Transactional Replication Transparent Data Encryption trigger Troubleshooting TRY_CONVERT TRY_PARSE tsql t-sql T-SQL 2012 tsql mistakes Undocument union unionall Updatable ColumnStore İndex upgrade Veri ambarı veri edinme seçenekleri Veri Güvenliği Veri Hizmetleri Veri madenciliği Veri Mürekkep Oranı Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tipi Veri Tutarlılık Modelleri Veri Yönetimi Evrimi verinin evrimi Veritabanı oluşturmak VERİTABANI YEDEKLEME STRATEJİLERİ veritabanı yedeklerinin şifrelenmesi Veritabanı Yöneticisi Veritabanı Yönetimi VeritPaq view any database Visual Studio VTYS web services Webcast Windows 7 Windows 8 Windows Authentication Windows Azure Windows Failover Clustering wmi WRITELOG xevents xp_sqlagent_enum_jobs YEDEKLEME STRATEJİLERİ Yedekli Çalışma Yetkilendirme Yiğit Aktan ysfkhvc yusuf kahveci Yüksek Erişilebilirlik Yüksek Süreklilik zip

Reporting Service Grafikler, Sparkline, Databar Bölüm - 5

Ekleyen: Yavuz Filizlibay Mayasoft Dba Tarih:10.09.2014 Okunma Sayısı:3912


REPORTING SERVICES GRAFİKLER, SPARKLINE, DATA BARS – Bölüm 5


Reporting Service makale dizisinin 5. Bölümünde, Grafikler, Sparkline ve Data Bar konularını göreceğiz. Raporlamada öncelik verilerin doğruluğudur, doğru verileri sağladıktan sonra, görsel olarak sunmakta raporun daha rahat anlaşılmasını sağlamaktadır.Bir raporu ilk önce grafiksel olarak verip, eğer değerlerde bir sorun var ise detayına inmek en hızlı yöntem olmaktadır.
Çoğu raporlama yazılımında olduğu gibi, Reporting Service’teki grafikleri inceleyeceğiz. Satır verilerindeki detayları daha rahat görmek içinde sparkline ve data barları kullanacağız.
Makaledeki şekil numaraları, önceki Reporting Service makalesinin devamı olduğundan, kaldığı numaradan devam edecektir.


1 – GRAFİKLER:
1-1 Kolon Grafikleri:
Excel tarafında aşina olduğunuz çubuk, pasta, çizgi grafikleri Reporting Service’te nasıl yapabiliriz, bunlara bakacağız. İlk olarak Report Builder’ı açarak, yeni bir rapor oluşturuyoruz. Blank report açıyoruz.

SSRS-291
Data Source olarak Adventureworks’u ekliyoruz, shared data source olarak daha önce eklediğimiz için, otomatik olarak karşımıza çıkması gerekir.
Datasets kısmında da, yeni bir veriseti ekliyoruz. Sales tablosundaki Viewleri genişleterek, vSalesPerson view’ini seçelim. Burada pazarlamacının soyadına göre satış rakamlarını seçelim. LastName, SalesYTD ve SalesLastYear alanlarını seçip, Run query’den sorgumuzu çalıştıralım.

SSRS-292
Properties ekranını da kapatıyoruz, verisetimiz hazırlanmış oldu. Insert menüsünden Chart – Chart wizard’a tıklayalım.

SSRS-293
Karşımıza hangi verisetini seçeneceğimiz ekran geldi. Daha önce oluşturulan shared bir dataset de bu ekran seçilebilmektedir. Yeni oluşturduğumuz Dataset1’i seçerek Next ile devam ediyoruz.

SSRS-294
Örneğimizde kolon grafiği kullanacağımızdan, Column chart tipini seçip devam ediyoruz.

SSRS-295
Arrange chart fields ekranında, grafikteki verilerin neye göre gruplanacağını, sayısal değerlerin hangi alanlar olduğunu bu ekrandan ayarlıyoruz.
Categories – Verilerin hangi alana göre gruplanacağının seçildiği alandır.
Series – Gruplanan verilerin, serilerine göre de gruplama yapılacak ise, bu alana ilgili veriyi sürükleyip bırakmak yeterli olacaktır. Örnek olarak, satış grafiğinin yıl serisine göre grafiğinin alınması gibi.
Values – Değerler, sayısal değerlerin olduğu alandır, rapordaki sayısal veriler bu alanda gruplanıp grafikte gösterilmektedir.
Categories kısmına Lastname, pazarlamacının adı. Values kısmına da SalesYTD, bu yılki satışları getirip ilk grafiğimizi oluşturmaya devam edelim. Geçen yılki satışlar olan SalesLastYear alanını daha sonra grafiğimize ekleyeceğiz.

SSRS-296
Choose a style, şimdilik basit görselliğe sahip generic stilini seçelim. Finish ile sihirbazı tamamlıyoruz.

SSRS-297
Grafiğimiz oluştu, report builder’a grafik sihibazından sonra varsayılan olarak grafiklerleri boyutu ufak gelmektedir. Grafiğin üzerine tıklayarak, pencereyi aktifleştiriyoruz, ardından sayfanın sağ tarafına doğru uzatarak grafiğin boyutunu büyütüyoruz.

SSRS-298
Run diyerek raporu çalıştıralım, grafiğin nasıl göründüğüne bakalım.

SSRS-299
Bu şekilde satışlar belli olmuyor ve pazarlamacı isimleri sadece 3 tane çıkmış. Şimdi grafiğin boyutunu Design’a gelerek aşağıya doğru uzatalım.

SSRS-300
Run ile raporu çalıştırıyoruz. Grafikte sadece satış rakamlarının net okunduğu gözüküyor, çok fazla pazarlamacı olduğundan isimleri grafiğe sığmamaktadır.

SSRS-301
Varsayılan olarak yeni bir rapor hazırladığınızda, alt eksendeki isimler çıkmayacaktır. Pazarlamacıların isimlerini grafikte göstermek için Axis properties’e tıklıyoruz. Grafiğin normal rapordan farkı, her alanın ayır bir properties ekranı olmasıdır, üzerine gelip seçtikten sonra sağ klik ile properties ekranları açılmaktadır. Yatay ekseni seçip sağ tıklıyoruz, Horizantal Axis Properties penceresini açıyoruz.

SSRS-302
Axis options sekmesinde, Interval’ın altındaki fx butonuna tıklıyoruz.

SSRS-303
Buradaki 0 olan değeri 1 yapıyoruz. Ok ile ekranı kapatıyoruz.

SSRS-304
Grafiklerdeki kenar boşluklarını iptal edip, daha düzenli bir grafik görüntüsü için, Side Margins’i Auto’dan Disable’a getirip, Ok ile properties ekranını kapatıyoruz.

SSRS-305
Desing ekranında pek bir değişiklik olmadı, Run diyerek raporumuzu çalıştıralım.

SSRS-306
Tüm pazarlamacı isimleri grafiğimizin yatay eksenine geldi.
Bu tarz istekler karşınıza çıkacağından makalemizde bunlara yer vermek istedim. Diğer bir örnekte, bu yılki satışların yüzde 25’ini hangi pazarlamacılar yaptı gibi bir istek gelebilir. Bunun için Chart Properties’i açmamız gerekiyor. Eğer grafik üzerinde sağ klik yaparsanız Series properties açılacaktır, grafiklerin sağ tarafındaki boşlukta sağ tıklama en uygunu olacaktır.

SSRS-307
Chart properties ekranında Filters sekmesine gelip, yeni bir filtre eklemek için Add’e tıklıyoruz.

SSRS-308
Expression bölümünde, hangi alana filtre ataması yapacak isek, ilgili alanı burada seçiyoruz. SalesYTD yani bu yılki satışların en çok yüzde 25’ini yapan pazarlamacıları bulmak için seçiyoruz. Operator kısmında Top% operatörünü seçtikten sonra, Value kısmına da 25 yazıyoruz. Böylelikle satışların en yüksek yüzde 25’ini yapan pazarlamacıların grafiğini hazırlamış olduk.

SSRS-309
Run diyerek raporumuzu çalıştırıyoruz.

SSRS-310
En çok yüzde 25 satış yapan 5 kişi olduğunu ve satış rakamları ile birlikte grafik bize çıkartmış oldu.
Bu yılki satışların yanına bir de geçen yılki satışları koyarak, iki sene arasında karşılaştırma yapalım.
Chart1’i seçerek, sağ tarafta boş bir alanda sağ tıklıyoruz.

SSRS-311
Sağ tarafta grafikte kullanılan verilerin gösterildiği bir tablo açıldı. Values kısmında SalesYTD-Bu yılki satışların olduğu tablo var, geçen seneki satışları eklemek için ister + butonuna basıp ekleyebiliriz, istersek de Datasets’in altındaki SalesLastYear verisini sürükleyip Values alanının altına bırakabiliriz.

SSRS-312
Turuncu olan kolonlar geçen yılın satışları, mavi olanlar ise vu ylki satışları temsil etmektedir. Desing ekranındaki grafik görünümleri temsili olup, bilgi amaçlıdır, gerçek değerleri göstermemektedir. BU yılki ve geçen yılki satışların değerlendirmesini görmek için Run’a tıklıyoruz.

SSRS-313
Pazarlamacı bazındaki satışların karşılaştırma grafiğini tamamlamış olduk.
Grafiğimize biraz daha görsellik katmak için, grafiğin ana penceresini yani Chart1 penceresini seçiyoruz. Ana pencereyi seçtikten sonra sağ tıklayınca açılan menüde “Change Chart Type” bölümüne giriyoruz. Eğer grafik üzerinde ana pencereyi tıklayıp seçemezseniz bu menü karşınıza gelmeyecektir.

SSRS-314
Karşımıza birçok çeşit grafik türü çıkmaktadır. Örnek olarak 3-D Clustered Column grafiğini seçiyoruz.

SSRS-315
Run diyerek grafiği görüntüleyelim. 3 Boyutlu olarak grafiğimiz aşağıdaki gibi gözükecektir.

SSRS-316


1-2 Kolon Grafiklere Ortalama ve Trend Çizgisinin eklenmesi:
Kolon grafiklere ortalama ve trend çizgisinin eklenmesi, grafiği okuyan kişiler için oldukça faydalı olacaktır. Bir bakış ile genel bir görünüm elde ederek, trendin nereye gittiğini ve veri ortalamalarının hangi değerde olduğunu görebilirler.
Satış raporunu örnek almaya devam ederek ilerleyelim. Ortalama değer çizgisi eklemek için Chart Data üzerindeki Values’ların hangisine ortalama değer çizgisi eklemek istiyorsak, ilgili values’a sağ tıklayarak “Add Calculated Series” seçeneğine tıklıyoruz.

SSRS-317
Ortalama değer çizgisi için, General sekmesinde Formula’dan “Mean” seçeneğini seçiyoruz.

SSRS-318
Legend sekmesinden ortalama çizgisine istediğimiz ismi verebiliriz.

SSRS-319
Border sekmesinde, ortalama çizgisinin kalınlığını arttırıp, Line Style’dan kesik çizgi olarak seçiyoruz.

SSRS-320
Aynı şekilde SalesLastYear değerinide yukardaki gibi yapıyoruz. Design ekranında raporumuz aşağıdaki gibi gözüküyor.

SSRS-321
Run diyerek, her iki yılın satışlarının ortalama çzigilerine bakıyoruz.

SSRS-322
Trend çizgisi eklemek içinde, Add Calculated Series’ten Moving Avarage seçiyoruz. Burada period olarak 1 seçilir ise, her kolonda trend çizgisini tekrar eder, çok fazla veri olan bir grafikte, perioda daha fazla değer atanabilir.

SSRS-323
Run diyerek raporu çalıştıyoruz.  Trend çizgisi yeşil olarak grafikte gözükmektedir, period 2 olduğu için, 2. Kolondan sonra başlamıştır.

SSRS-324


1-3 Pasta Grafikler:
Dilim veya pasta grafik diye adladırılan grafikleri Reporting Service’te de görmek mümkün. Her veriyi kolon grafiklerde göstermek zor olabilir, daha anlaşılır ve daha basit anlatımlar için pasta grafikler tercih edilebilir. Pasta grafikler herkes tarafından bilinmektedir fakat doğru zamanda kullanılmaktadır. Karşılaştırılmalı verileri sunulacak ise pasta grafikler doğru bir tercih olabilir.
Örneğimiz için yeni bir rapor oluşturalım, Data Source olarak paylaşılan Adventureworks data source’unu ekliyoruz. Dataset olarak da, Sales tablosundaki IndividualCustomer-Bireysel Müşterleri view’ını kullanacağız. Hangi ülkeden kaç tane müşteri olduğunu gösteren bir pasta grafiği yapacağız.
Add dataset dedkten sonra, dataset properties ekranında Query Designer’ı açıyoruz. BusinessEntityId ve CountryRegionName alanlarını seçiyoruz. BusinessEntityId alanında Count yani saymasını, CountryRegionName alanında ise Group by yani gruplamasını istiyoruz. Selected Fields alanından “Aggregate” kısmından count ve group by düzenlemelerini yapabiliriz.

SSRS-325
Run Query’e tıklayarak sorgumuzu çalıştırıp kontrol ediyoruz.

SSRS-326
Verisetimizi oluşturduk. Insert menüsüne gelerek, bu sefer sihirbaz olmadan grafiğimizi oluşturalım, Insert – Chart –Insert Chart

SSRS-327
Grafik ikonu çıktıktan sonra, design alanın boş bir yerine tıklıyoruz. Karşımıza Chart Type ekranı çıkıyor. Shape sekmesinden Pie veya 3-D Pie’yı seçiyoruz. Seçile grafik türü daha sonra değiştirilebilmektedir.

SSRS-328
Grafik design ekranına geldi, sağ alt köşesinden sürükle bırak ile grafiğin boyutunu büyütüyoruz.

SSRS-329
Bu aşamaya kadar pasta grafiğimiz ile veriseti arasında bir bağlantı mevcut değil. Grafik oluşturduğumuzda otomatik olarak veriseti ile grafik arasında otomatik bir bağlantı oluşmamaktadır. Grafiğin üzerine tıklayarak Chart Data penceresi açılmaktadır, bu pencere üzerinden grafikte gösterilecek veri alanlarını seçebilmekteyiz. Grafiklerdeki veriler mutlaka sayısal değerler olmalıdır, metinsel değerleri seçince grafik çalışmayacak ve rapor hata verecektir.
Yukardaki bilgiler doğrultusunda, verisetine baktığımızda, hangi alanların sayısal hangi alanların metinsel olduğunu karar verip, grafiğe atanacak alanları belirlemeliyiz. Anlaşılması kolay olsun diye iki tane alanımız var, birisi Ülke isimleri diğeride Müşteri ID numaralarının olduğu alan, müşteri ID numaralarını Count yardımı ile toplam sayısını elde etmiştik. Grafiğe sayısal değer olan Count_BusinessEntityID alanını Values içine sürükle bırak ile getiriyoruz.

SSRS-330
Müşteri sayısını ülke bazında yapacağımızda Category Groups alanınada CountryRegionName’i sürükleyip bırakıyoruz.

SSRS-331
Raporu “Run” ile çalıştırıp pasta grafiğine bakalım.

SSRS-332
Rapor sorunsuz bir şekilde çalıştı ve pasta grafiğimiz oluşmuş oldu. Varsayılan olarak sayısal değerler pasta grafiğin üzerinde gelmemektedir. Grafik üzerinde sağ tıklayıp “Show Data Labels” diyerek değerleri grafiğe getirelim.

SSRS-333
Veri etiketleri varsayılan olarak ufak gelmektedir, görsel olarak etiketleri büyütmek için, bir tane veri etiketini seçiyoruz. Birini seçince diğerleri de otomatik olarak seçilmiş oluyor. Etiketleri seçtikten sonra sağ tıklayarak Series Lable Properties özellikler ekranını açıyoruz.

SSRS-334
Font sekmesinde puntoyu büyütüp, istediğimiz fontu seçebiliriz.

SSRS-335
Run diyerek raporun son haline bakıyoruz.

SSRS-336
Pasta grafiklerde genel olarak bizden yüzdesel değerler istenmektedir. Yüzdesel olarak değerleri göstermek için, Series label propeties’i açıyoruz. Burada dikkat edilecek husus, grafiğin properties’i değil değerlerin olduğu series’in properties’idir. SSRS-334 teki properties ekranını açalım.
General sekmesinde, label Data alanından #PERCENT yani yüzde olan değeri seçiyoruz.

SSRS-337
Percent olarak seçtikten sonra karşımıza, veriler doğru yapılandırılmamış ise False değer döndüreceğini bildiren bir uyarı geliyor. Evet diyerek burayı geçiyoruz.

SSRS-338
Series label’ın rengini de beyaz olarak değiştirelim. Run diyerek raporu çalıştıyoruz.

SSRS-339
Yüzdesel olarak değerleri hesaplayarak pasta grafik üzerine getirilmiş oldu. Müşteri sayılarının yüzdesini bulmak için normalde, kendimizin hesaplaması gerekiyordu, pasta grafiği kullanmanın bir avantajı da bu gibi hesaplamaları otomatik olarak yapmasıdır.


2- SPARKLINES:
Sparkline’lar çizgisel küçük grafiklerdir. Bilinen çizgi grafiklerinden farklı olarak üzerilerinde veri etiketleri olmaz. Çoğunlukla veri karşılaştırılmalarında kullanılırlar, genellikle toplam sutünunun sağ tarafında yer alırlar. Veri noktalarını yakalamada veya trendlerin yükselip azaldığını göstermek için kullanılırlar.
Yeni bir boş rapor oluşturarak, sparkline’nın kullanım örneklerine bakalım. Data source olarak paylaşılan veri seti AdventureWorks’ü seçiyoruz.

SSRS-340
Dataset olarakta, sales veritabanından SalesOrderHeader tablosundaki orderdate – sipariş tarihi ve totaldue – satış toplamı alanlarını alacağız.
Datasets – Add Dataset – Query sekmesi – DataSource’u seçiyoruz – Query Designer’ı açıyoruz. SalesOrderHeader tablosundaki OrderDate ve TotalDue alanlarını seçiyoruz.

SSRS-341
Run query diyerek sorguyu kontrol etmeyi unutmuyoruz. TotalDue – toplam tutar kısmında gruplamayı Sum ile OrderDate kısmında ise Grouped by ile yaptıktan sonra sorguyu çalıştıralım.

SSRS-342
Gruplama yapmamıza rağmen çok fazla veri getirdi. Yıllara göre bir gruplama yaparsak eğer daha özet bir verimiz olur. Görüldüğü gibi SalesOrderHeader tablosunda yıl alanı yok, sadece tarihlerle ilgili alanlar var. TSql’de uzun bir tarih formatından, o tarihin gün, ay, yıl, hafta gibi bilgilerini seçebilir ve bu bilgilere göre de gruplama yapabiliriz.
Tarihten yıl ve ay bilgisini ayırmak için biraz transact sql bilgisine ihtiyacımız olacak. Query ekranında “Edit as Text” butonuna basarak Sql kodumuzu açıyoruz.

SSRS-343
Select’ten sonra bir boşluk bırakarak YEAR – yıl ve MONTH – ay ile ilgili alanı aşağıdaki gibi yazıyoruz. AS ile alanlarımıza istediğimi takma isimleri veriyoruz.

SSRS-344
Üstteki kırmızı ünlem işareti Run Query veya Excecute anlamına gelmektedir, ünleme basıp sorguyu çalıştırıyoruz.

SSRS-345
Yıl ve ay bazında satışları gelmiş oldu. Veriler geldi fakat dağınık bir şekilde geldi, hem gruplama hem de sıralama işlemini sql kodu üzerinden yapmaya devam edelim. GROUP BY ve ORDER BY kısımlarına aşağıdaki gibi kodumuzu yazıyoruz.

SSRS-346
Veriler hem gruplandı hem de küçükten büyüğe sıralanmış oldu.
Insert menüsünden Data Visualizations – Sparkline butonua basarak yeni bir sparkline ekliyoruz.

SSRS-347
Sparkline’nın boyutunu ayarladıktan sonra, “Select Sparkline Type” ekranı otomatik olarak çıkmaktadır. Bu ekrandan line olan tipi seçiyoruz.

SSRS-348
Sparline üzerinde sağ tıkladığımızda bir menü ve Chart Data ekranları açılmaktadır. Chart data ekranında sparkline’nın hangi verileri alacağı ve hangi alanlara göre kategori edileceğini belirtebiliriz.
Satış alanını değer alanıdır, bu alanı Values kısmına, Yıl ve ay alanını da Category Groups alanlarına sürükleyip bırakıyoruz.

SSRS-349
Sparkline tek başına bir anlam ifade etmediği için, yıl ve aylara göre satış raporunu bir matrix tablosunda gösterelim. Bunun için Insert menüsünden Matrix – Insert Matrix’i seçiyoruz.

SSRS-350
Rows kısmına Yıl’ı
Columns – Ay
Data – Satış alanlarını sürükleyip bırakıyoruz.
Raporun son hali aşağıdaki gibi olacaktır, satış alanında Sum(Satış) otomatik olarak oluşuyor. Aylık satışları yıllara göre getirecek.

SSRS-351
Run diyerek raporu çalıştıyoruz.

SSRS-352
2008 yılı 6. Aydaki en yüksek satış rakamından sonra 7. Aydaki sert düşüş sparkline’a yansımış durumda. Sparkline’ı hazırlarken tüm yılları bütün olarak seçtiğimiz için tek bir sparkline oluşmuş oldu, istenirse her yıl için ayrı ayrı sparklinelar yapılabilir.


3 – DATABARS:
Datarbarlara veri göstergeleri de diyebiliriz, tek bir veri alanını gösteren grafiklerdir. Bardağın dolu ve boş tarafını gösteren deyimlere benzerler. Data barın renkli kısmı veri olan kısım, diğer kısım ise boş olan kısımdır. Databarlar grafiği oluştururken atandığı alan üzerindeki verilerin tümüne bakarak kendisi üst limit belirler, bu üst limite göre grafiğin doluluk oranını kendisi ayarlar.
Sparkline raporunda şekil SSRS-352’de ay bazın 4 senenin satışlarını göstermiştik, eğer bunu databar olarak göstermek isteseydik, aşağıdaki adımları uygulamamız gerekecektir.
Sparkline raporu üzerinden gidelim, raporu Save as ile farklı kaydedip, adına Databar Raporu diyelim.
Tablix üzeriden en sağdaki kolonun üzerinde sağ tıklayıp, Insert Column – Outside Group Right – tablixin sağına grup dışında bir kolon ekliyoruz.

SSRS-353
Insert menüsünden Databar’ı seçip, yeni oluşturduğumuz alana tıklıyarak databar’ı bu alanda oluşturuyoruz.

SSRS-354
Databarı boş hücrede oluşturduktan sonra Select Data Bar Type ekranı çıkıyor, bu ekrandan bar olanı seçiyoruz.

SSRS-355
Bu şekilde bırakırsak, raporu çalıştırdığımızda boş gelecektir, databar’ın üzerine bir kere tıklayarak Chart Data ekranını açıyoruz.

SSRS-356
Raporun veri kısmı satış verilerinden oluştuğu için Values kısmında artı işaretine tıklayarak Satış alanını values alanına atıyoruz.

SSRS-357
Run diyerek raporu çalıştırıp databarları kontrol edelim.

SSRS-358
Databarlar yıl toplamlarına göre gelmiş oldu, 12. Aydan sonra bir toplam alanı almış olsaydık, databar grafiği gene aynı çıkacaktı, databar kendisi otomatik olarak satışları yıl bazında toplayarak getirmiş oldu.
Ay bazında bir databar grafiği istersekte, row olarak grup dışında bir alan açarak yapabiliriz.
Tüm satış verilerini databar olarak görmek istediğimizde ise, Insert – Databar’ı direk satış alanının üzerinde sürükleyip bıraktığımızda, rapordaki tüm sayısal değerler grafik databar olarak gösterilecektir.

SSRS-359
Run diyerek raporu çalıştıralım.

SSRS-360
En yüksek değer oaln 2008 yılı haziran ayı değerine göre tüm değerlerin databar grafiğini çıkarmış oldu. En düşük değer olan 2008 yılı temmuz ayı da çok küçükte olsa gösterilmiş oldu.


yorum yaz

Üye Girişi

Kullanıcı Adınız

Şifreniz

Şifremi Unuttum

Arkadaşına Tavsiye Et

Tavsiye edebilmek için siteye giriş yapmalısınız