이 예에서는 속성 열을 사용하여 측정 단위를 기반으로 해당 속성에 대한 상위 값의 부분 집합을 표시할 최상위 N 필터를 생성하는 방법을 보여줍니다.
이 예에는 식료품점의 일부 제품 재고를 보여주는 테이블 시각화가 있습니다. Dry Goods 부서에 10개의 제품이 있으며 Produce 부서에 10개의 제품이 있습니다.

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사용 가능한 단위 수를 기반으로 Produce 부서의 상위 4개 제품을 표시하고 특정 기간을 목표로 지정하도록 시각화를 세분화하려고 합니다.
옵션: 필터 모음에 최상위 N 필터 추가
최상위 N 필터가 필터 모음의 캔버스(고정 해제됨) 필터인 경우 다른 캔버스 필터와 독립적으로 적용됩니다. 그러면 최상위 N 필터의 결과 집합이 다른 캔버스 필터와 AND 연산으로 결합되어 데이터가 반환되지 않습니다.
대신 부서 및 날짜를 고정하여 워크북 필터로 변경할 수 있습니다. 즉, 제품 필터보다 범위가 더 높습니다. 이제 이러한 필터가 먼저 적용된 다음 예상 결과를 생성하는 최상위 N 제품 필터가 적용됩니다.

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옵션: 시각화에 직접 최상위 N 필터 추가
워크북 필터를 생성하지 않고(부서 및 날짜를 모든 캔버스에 적용하지 않으려는 경우) 이 목표를 달성하는 또 다른 방법은 제품을 시각화 필터로 사용하는 것입니다.
제품 필터가 부서 및 날짜로 필터링된 후 데이터에 적용되므로 시각화는 재고량을 기반으로 2020년 2분기 Produce 부서의 상위 4개 제품을 올바르게 표시합니다.

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