Wednesday, November 20, 2019

Controlling the Aggregation by, in Oracle DV (Data Visualization)

In Oracle Data Visualization (DV) there i s a simple method to control the "by" parameter of Aggregation. See the short version and the longer one, with example.

Short Version

In the values tab in the properties, for your measure don't use the Auto aggregation method.




Change the Aggregation method to anything else (sum, avg....) and the BY option appears.


Now you can control the aggregation "by" feature of the measure.



Long Version

I had a data set with Customers income. Breaking the data by Regions I could see the difference of income between Regions:


I wanted to be sure that this is not because of significant variation of income between the Regions. I switched the Income to Avg. But nothing happened.










This is quite logical since the average is by Regions. I wanted to have an average for each Region by the income of every Customer in that Region. I can easily set the by parameter to Customer_Id and get the required result.



  

Sunday, November 10, 2019

OAC - Clearing server cache

The support note (OAC -Oracle Managed - How To Perform Clear Cache of OAC Instance (Doc ID 2436095.1)) explains how to clear cache in OAC. There is a little unclear point in the note so I will add an example.

There are 2 options in the note.The main solution in the note is to use ODBC procedures that can be used to purge all cache.

  We should go to OAC Analytics Console -> Issue SQL and use any one of the below based on the requirements.

  • SAPurgeCacheByQuery
  • SAPurgeCacheByTable
  • SAPurgeCacheByDatabase
  • SAPurgeAllCache
  • SAPurgeCacheBySubjectArea
  • SAPurgeCacheEntryByIDVector

 In the SQL window we don't run the command as is. Some more information can be found in Oracle On-Prem. docs, or blogs such as this one.

Two quick examples:

 SAPurgeAllCache - Purges all cache on BI Server. For example:

Call SAPurgeAllCache ()



SAPurgeCacheByTable - Purges cache of specific table. 
Structure:
 Call SAPurgeCacheByTable( 'DBName', 'CatName', 'SchName', 'TabName' );
DBName and TabName cannot be null. from my experience, SchName should not be null as well.

For Example:

For the following definition in the RPD:



 

We can use:
call SAPurgeCacheByTable('ADW',,'SEM_A', 'DIM_COUNTRY');


Where we have the following response values of Result_Code:

1         - SAPurgeCache returns successfully.
59115 - Operation not performed because caching is not enabled.
59116 - The database specified does not exist.
59117 - The table specified does not exist.

 

Thursday, July 18, 2019

Sunday, April 14, 2019

Israeli Elections 2019 - הצבעה במגזר הלא יהודי וניתוח השתתפות

בפרסום הראשון כתבתי על דפוסי ההצבעה לליכוד מול כחול לבן. בשני דיברתי על דפוסי הצבעה לפי עשירונים חברתיים-כלכליים במגזר היהודי והכללי
בואו נתעמק קצת יותר בהתפלגות ההצבעה לפי עשירונים שונים במגזר הלא יהודי. לאחר מכן נבדוק את מידת ההשתתפות בבחירות ומוקדי כח של כל מפלגה, מבחינת אחוזי ההצבעה
למרות שנראה שהימין החדש לא עבר את אחוז החסימה, בחרתי לשלב את המפלגה בנתונים, בשל כמות המצביעים הרבה לה זכתה
כמובן שגם חלק זה בוצע באמצעות הפתרון האנאליטי של אורקל בענן
אם אין לכם סבלנות לגלגל לסוף, הנה הערים המובילות של הליכוד ושל כחול-לבן

 
התמונה הכללית במגזר הלא יהודי לא אחידה ותלויה מאד בישובים המסויימים. עדיין יש רוב ברור לחד"ש-תע"ל ורע"ם-בל"ד. מה שלא הפתיע את מרבית הקוראים. מפתיעה יותר היא תמיכה עקבית בש"ס המגיעה ל1%-3% מהקולות באופן עקבי. כמו כן קיימת תמיכה בכולנו, ישראל ביתנו וקצת ליכוד מהצד הימני ותמיכה משמעותית הרבה יותר בגוש מרכז-שמאל
בואו נפצל את הנתונים לישובים בעלי רוב מוסלמי, דרוזי ונוצרי
נתחיל בישובים בעלי רוב מוסלמי
ישובים בעלי רוב מוסלמי לא עוברים את העשירון החמישי. נראה בהם בברור רוב לחד"ש-תע"ל ורע"ם-בל"ד. גם כאן קיימת עליה ברורה בתמיכה בגוש מרכז-שמאל עם העליה בעשירונים בתחום חברתי-כלכלי. היוצא מהכלל בעשירון החמישי המורכב מכפר-כנא (הצ'רקסי) בלבד בו תמיכה גורפת בכחול-לבן

בישובים בעלי רוב נוצרי ההצבעה דומה אך ממוקדת בחד"ש-תע"ל וניכרת הצבעה משמעותית יותר למפלגות נוספות, בעיקר מרץ וכחול-לבן. כמו כן יש תמיכה מסויימת בישראל ביתנו, כולנו וקצת ליכוד וש"ס
 בישובי הדרוזים ההצבעה מגוונת מאד אך גם כאן יש חלוקה משמעותית בין העשירונים החברתיים-כלכליים
היא ממוקדת בעשירון השני שם יש תמיכה גבוהה יחסית במפלגות ה"ערביות". בואו נתחקר אותו

התמיכה במפלגות ה"ערביות" נובעת שם בעיקר בגלל ההצבעה במגאר בו אוכלוסיה מעורבת של דרוזים, נוצרים ומוסלמים. בלי ישוב זה אצל הדרוזים יש תמיכה של כ6% במפלגות ה"ערביות", 54% במרכז-שמאל, כ10% בישראל ביתנו ובכולנו, כמעט 15% בליכוד ומעל 4% תמיכה בש"ס
 
פיצול ההצבעה לפי עשירונים למחוזות גאוגרפיים בישראל לא הביא הפתעות מרעישות

ביהודה ושומרון יש תמיכה חזקה באיחוד הימין במיוחד בעשירונים 2,3,5.באיזור חיפה יש תמיכה חריגה בכחול לבן גם בעשירון 4 (דרוזים)... אך המגמה הכללית ללא שינוי



מה לגבי אחוז ההצבעה? כל השמועות היו נכונות. כדי להקל על ההשוואה הוספתי קו ב50% הצבעה

אחוז ההצבעה במגזר היהודי גבוה משמעותית מיתר המגזרים. במגזר היהודי אחוזי ההצבעה של עשירון 1 ו-2 גבוהים מאד - 83% ו73% בהתאמה, (מישהו אמר חרדים?) ומפתיע לטובה הוא עשירון 9 עם 75.5% הצבעה. האם היתה שם התגייסות למען כחול לבן או שזה קורה כל בחירות? שווה בדיקה

האם לאזור גאוגרפי הייתה השפעה? אם נתמקד בישובים בעלי רב יהודי נראה שמחוז יהודה ושומרון מככב עם כמעט 78% הצבעה! הבא אחריו הוא המרכז עם פחות מ70% הצבעה. למרות שניסיתי לבטל את השפעת אחוז ההצבעה הנמוך של הישובים הלא יהודים, אזור הדרום ואזור הצפון הם בתחתית עם 63% ו62% הצבעה. רוחב הפס מבטא את מספר המצביעים בכל מחוז
 אם רציתם להכיר את שיאני ההצבעה בין הישובים הנה רשימת ה20 המובילים בישובים כולם ובין הערים
חלק אחרון כאן יהיה ניתוח לכל מפלגה היכן מוקדי התמיכה הגדולים ביותר שלהם. אין טעם להציג כאן מספרים מוחלטים כי נקבל בעיקר רשימה של הערים הגדולות בארץ. לכן החלטתי להציג את שיאני אחוז ההצבעה מתוך כל ישוב על פי כל סוגי הישובים ובישובים עירוניים בלבד

כל סוגי הישובים



ערים







 

Friday, April 12, 2019

Israeli Ellections 2019 - התפלגות ההצבעה לפי עשירונים

בפרסום הקודם כתבתי על דפוסי ההצבעה לליכוד מול כחול לבן. בואו נתעמק קצת יותר בהתפלגות ההצבעה לפי עשירונים שונים וקבוצות אוכלוסיה שונות. למרות שנראה שהימין החדש לא עבר את אחוז החסימה, בחרתי לשלב את המפלגה בנתונים, בשל כמות המצביעים הרבה לה זכתה

כמובן שגם חלק זה בוצע באמצעות הפתרון האנאליטי של אורקל בענן

נתחיל באוכלוסיה היהודית. נבחן דפוסי הצבעה על פי העשירונים השונים של מדד חברתי-כלכלי אליהם שייכת אוכלוסיית היישוב בו קיים רוב יהודי. כל עשירון מסתכם ל100% ההצבעה בו למפלגות השונות

תצוגה זאת מבלבלת מעט, כיוון שכמות המצביעים בישובים השונים אינה שווה, על כן אגדיר את רוחב הפס לפי כמות הקולות הכשרים בכל קבוצה



נראה כי למעשה יש מדינות שונות לעשירונים שונים. העשירון התחתון נשלט לחלוטין על ידי תומכי אגודת ישראל וש"ס. הם מהווים 95% ממצביעי עשירון זה, כשמרבית השארית מתחלקת בין הליכוד ואיחוד הימין. דפוס דומה נראה גם בעשירון השני בו החרדים מקבלים כמעט 74% מהקולות ורוב היתר מתחלק בין הליכוד ואיחוד הימין. כאן רואים גם מעט מצביעי מרכז-שמאל (פחות מ4%)
הימין ובראשו הליכוד הופך למאד משמעותי בעשירונים 4 עד 6. האיזון בין הליכוד לכחול לבן מגיע בעשירון השביעי וגוש מרכז-שמאל מוביל בבטחה בעשירונים 8 עד 10. בשלושת העשירונים הללו התמיכה בעבודה ומרץ כמעט לא משתנה אך עולה בעקביות אחוז תומכי כחול לבן, ככל שאנו עולים בעשירונים
מעניין גם כוחה היחסי של ישראל ביתנו בעשירוני הביניים, כאשר השיא הוא בעשרון החמישי, מעל 12% מהקולות
איחוד הימין מגיע לשיאו בעשירונים 2-3 עם 6% וכ8% מהקולות בהתאמה, ואילו הימין החדש עקבי למדי עם 3% עד 4.5% לאורך העשירונים 3-9


בואו נראה את אותו הגרף בחלוקה גסה למפלגות החרדיות, ימין, מרכז-שמאל ומפלגות הערביות בישובים עם רוב יהודי


בברור רואים שתי מגמות הפוכות: חרדים + ימין יורדים עם העליה בעשירונים ואילו ימין מרכז עולה. מצד שני רואים גם למה ביבי יהיה ראש הממשלה. אפילו בעשירון העשירי, שם התמיכה במרכז-שמאל היא הרבה ביותר, הימין וחרדים עדיין מקבלים קרוב ל25%


בואו נראה את המצב בכלל האוכלוסיה. פה גם נגלה את חלקם של הלא יהודים ושל הישובים לגביהם אין לי נתונים של שיוך לעשירון חברתי כלכלי



חלקם של החרדים בעשירונים הנמוכים ירד, כיוון שאוכלוסיית המצביעים למפלגות הערביות נמצאת ברובה בשלושת העשירוים התחתונים. כמו כן, מתברר שבישובים הקטנים, עליהם לא היה לי מידע על שיוך למעמד חברתי כלכלי יש כ50% תמיכה במרכז - שמאל. לא מפתיע בהתחשב בהיותם, על פי רוב, מושבים וקיבוצים



Thursday, April 11, 2019

Israeli Election 2019 - תמיכה בכחול לבן והליכוד מול מעמד חברתי - כלכלי

 רציתי להשוות את דפוסי ההצבעה למפלגת כחול לבן מול הליכוד בראי המדד החברתי-כלכלי בארץ
השתמשתי בפתרון אורקל בענן, הקיים גם כגרסת דסקטופ

נגלה כבר עכשיו את התוצאה המרכזית של גרף אחוז תמיכה מול דירוג כלכלי חברתי, כאשר גודל הבועה הוא מספר הקולות הכשרים. גרף עליון הוא ליכוד ותחתון כחול-לבן



ועכשיו מתחיל מהתחלה
 

ניתן להוריד את קובץ תוצאות הבחירות על פי ישובים ועל פי קלפיות מאתר ועדת הבחירות המרכזית. לצערי הוא לא מאד קריא באקסל ועל כן נאלצתי להריץ אותו בכלי המרת ג'יבריש, השתמשתי בזה
למרות שהוא עדיין לא קריא באקסל, הוא נראה מצויין בכלי הויזואליזציה של אורקל




מה שעניין אותי היה להסתפק באחוז התמיכה בכחול לבן מול אחוז התמיכה בליכוד בכל ישוב ולהשוות אותם לנתונים הסוציו-אקונומיים שיש לי בקובץ נתוני הלשכה המרכזית לסטטיסטיקה לשנת 2015. על כן אפעיל תהליך זרימה המסתיר את מרבית נתוני המפלגות וממיר את נתוני שתי המלגות הרלוונטיות לאחוז מכלל המצביעים החוקיים

לפני זה בדקתי את ההתאמה בין שמות הישובים בשתי הרשימות. כך גיליתי לצערי שקיימת רשימה ארוכה של ישובים קטנים שאינם קיימים במאגר הדרוג החברתי כלכלי. לצערי התוצאות לא יתייחסו לאותם יישובים קטנים


 בשלב זה יצרתי את הפרויקט החדש. הוספתי חישוב של אחוז כחול לבן ואחוז הליכוד מכלל הקולות הכשרים והוספתי קו מגמה לינארי. הקו נראה מתאים לכחול לבן (גרף תחתון), ונראה בברור שככל שהמדד החברתי כלכלי עולה, כך יש נטיה להצביע כחול לבן. לעומת זאת דפוסי הצבעה לליכוד אינם מתאימים באמת למגמה לינארית (גרף עליון) ננסה קו מגמה אחר

החלפתי בשני המקרים לקו מגמה פולינומיאלי (מדרגה 3), זה נראה הרבה יותר מתאים


שני דברים הטרידו אותי 

לגבי הליכוד, נראה שיש לו בעיה עם ישובים בתחתית הדירוג החברתי כלכלי, הליכודבשיאו באחוזונים 30-50 ומתדרדר משם. מה הם הישובים הללו בצד השמאלי של הגרף ומה הם בוחרים? הגדרתי את גרף הליכוד כפילטר והוספתי גרף נתוני המפלגות שעברו את אחוז החסימה

מסתבר שהסיבה לחולשה יחסית של הליכוד בשני העשירונים הנמוכים במדד הכלכלי חברתי, זו העדפה שלהם לבחור בשס ויהדות התורה

שאלה נוספת הייתה מי הישובים המסתתרים בתחתית הגרף של כחול לבן ופוגעים באחידות המגמה של תמיכה בכחול לבן עולה עם העליה במעמד הכלכלי חברתי? נוסיף לגרף את שם המחוז. עכשיו בכל ברור, בחלק מישובי יהודה ושומרון אין אהדה גדולה לכחול לבן, ללא קשר למעמד חברתי כלכלי (אלפי מנשה, הר אדר ואורנית, הולכים לפי דפוס הארצי, למרות השיוך המחוזי), זה מסביר את החריגה


 


Thursday, March 14, 2019

Simple integration of Data Visualization in OBI Dashboard

In OBIEE 12.2.1.4 and OAC (Oracle Analytic Cloud) we can easily integrate Data Visualization projects with Dashboard Prompt capabilities. That works both with Subject Areas and Data Visualization Data Sources.

PLEASE NOTE: At the moment the DV Project should not contain any active filter at the filter level (top part of the screen). If it does, the prompt doesn't work.



Lets do 2 examples. Subject Area based and Data Source Based.

Example 1:

Lets create a simple Data Visualization based on Subject Area:


In a dashboard I can add the project as any other OBI component:

Please note you can set size of the project within the Dashboard and select the Canvas you need, assuming you have more than one (Show View).


Next I can create a regular Dashboard Prompt. Please note we don't have to do anything. As long as the prompt based on the same Subject area as the Project it would work. In my case I created the Prompt "Offices"."D2 Department" column. Note the "Offices" don't participate in the Project.

Last thing I do is to place both on the same Dashboard page, and it just works:


Changing the selection in the Prompt, changes the filter in the Project and we can see different values in our data (and other expected changes, such as graph scales change):




Example 2

We can do the same with Data Set based Projects:

I'll use the Sample Project.


When creating the Dashboard Prompt I can see the Data Set data sources and not only Subject Areas, so I will use it:






Again, we can use both in a Dashboard, and it just works, with no additional effort.