Kravet til er på topp på grunn av den akselererende adopsjonen i markedet. Dette blogginnlegget er ment å gi deg et forsøk på hva tablå handler om, og hvilke fordeler du får av tablå for datavisualisering.
Hva er Tableau?
De fleste av dere ville vite at tablå er et datavisualiseringsverktøy, men hvorfor bør du lære tablå og ikke noe annet datavisualiseringsverktøy som er tilgjengelig for din tilgang. Det er veldig viktig å forstå dette før du forstår grunnleggende konsepter i Tableau.
Det er noe som heter Gartners magiske kvadranter, og dette er tilgjengelig på nettstedet til tablået, og som du ser, har tablået lederposisjonen som er ekstremt respektert over hele verden.
La meg fortelle deg en ting på forhånd. Datavisualisering handler ikke om å generere fancy grafer. Målet er å fortelle en historie ved hjelp av datavisualisering til våre forskjellige interessenter. Hvis en klient gir deg et produkt, må klientene ha mange spørsmål de trenger svar på, som en del av datavisualisering. Nå bør det være ditt mål å oppfylle forretningsprioriteringene til klienten og ikke bare å presentere noen fancy statistikker og grafer.
La oss se ett eksempel som vil fortelle deg hva datavisualisering betyr og hvordan det vil hjelpe deg med å oppfylle klientens mål.
Så i NBA-basketball har vi 32 lag som deltar i 82 kamper hvert år, og det er enorme mengder data relatert til hans på www.basketball-reference.com , 1.04 millioner poster, dette er antall poster som blir hentet ut for spillerspill, nå vil vi analysere disse dataene og gi mening ut av det. Så hva er de viktigste spørsmålene vi vil svare på som en del av dette? Vi ønsker å utvikle en datavisualisering som hjelper to viktige interessenter, en er teamtrenere, en annen er Player.
Team:
- Hva er trenden i teamets prestasjoner?
- Hvilke er de verste tapte kampene og sesongens beste vinnekamper?
- Mot hvilket lag er laget sterkt og mot hvilket lag de er svake?
- Hvordan varierer ytelsen når den spilles i hjemmebane Vs når den spilles i ikke-hjemmebaner?
Spillere:
- Hvordan presterer de fra spill til kamp i løpet av en sesong?
- Hva er suksessfrekvensen for skyting?
- Mot hvilket lag de presterer bra og mot hvilket lag de ikke gjør?
Dette er den typen spørsmål vi vil ha svar på som en del av visualiseringen, og dette er akkurat hva tablå vil hjelpe deg å gjøre.
Nå har vi laget dashbord her, og for å lage dette dashbordet har vi jobbet med mange individuelle regneark. Jeg kan velge laget og året etter eget valg, og jeg kan se nå hvor mange kamper de har vunnet og hvor mange de har tapt. De spilte best mot Denver Nuggets, Philadelphia etc. og verst mot Los Angeles, Sacramento Kings etc.
Så her får du se lagets 5 beste forestillinger og hva som gikk bra, og verste 5 forestillinger og hva som gikk galt.
Hvis du ser hjemmebane mot ikke hjemmebane, er det tydelig at laget presterer bedre hjemme enn ikke hjemme.
Du kan komme med mange analyser som totalt antall returer, totalt assists, antall stjeler, personlige feil etc.
Intensjonen her er å gi deg en oversikt over hva som er de forskjellige forretningsproblemene og spørsmålene som kan besvares ved hjelp av datavisualisering på tablå.
Fra spillerperspektiv kan du se detaljert ytelse til en spiller i en sesong.
Vi har noe som kalles animasjonsdiagram på tablå, som du kan komme med veldig effektive presentasjoner på. Nedenfor vises representasjonen av gjennomsnittlig BNP (bruttonasjonalprodukt) i forskjellige land. Du kan klikke på avspillingsknappen, og den viser endringene som skjer i BNP når du går fremover med tidslinjen.
Tableau-verktøyet gir to datasett: Eksempel - Superstore og World Indicators.
Nedenfor er det første regnearket jeg har laget - Topp 5 kunder , som jeg har tatt SUM (fortjeneste) for i kolonner og Kundenavn i rader og filtrert de 5 beste kundene som genererer mer fortjeneste.
Nedenfor er det andre regnearket jeg har laget - Bunn 5 Kunder , som er det motsatte av regnearket ovenfor.
Nedenfor er det tredje regnearket jeg har laget - Oppgi etter fortjeneste , som jeg har tatt lengdegrad for i kolonner og bredde i rader og gitt forskjellige farger til hver stat i henhold til fortjenesten.
konverter dobbelt til int java
Nå skal jeg lage et dashbord, nedenfor er muligheten til å opprette et nytt dashbord.
I dette dashbordet har jeg gjort dra-slipp fra Dashboard-ruten for å plassere de 3 regnearkene jeg opprettet ovenfor inne i dashbordet. Du kan plassere dem til venstre eller høyre eller topp eller bunn, i henhold til dine behov, avhengig av hvordan du vil representere for klienten din.
Nå vil jeg ikke ha topp 5 og bunn 5 kunder, jeg vil at det skal vise tilstandsmessige data. Men når jeg klikker på en hvilken som helst stat, skjer det ingenting, mine topp 5 og bunn 5 kunder endres ikke. Det er fordi vi ikke har gjort noe her ennå.
Klikk nå på rullegardinpilen som vist i stillbildet nedenfor, og klikk deretter på Bruk som filter.
Nå når jeg klikker på California, endres dataene i Topp 5 og Bunn 5-kunder tilsvarende. Merk: Avhengig av datasettet har vi bare to kunder i topp 5 og 3 kunder i nederste 5 for California.
Dette er den typen magi du kan gjøre i Tableau. Et nettkurs fra Tableau eller sertifisering fra Tableau vil hjelpe deg med å få et forsprang i forhold til andre analytikere og lar deg presentere data på en mye bedre og innsiktsfull måte. Kom i gang med en Tableau-opplæring her .
Har du et spørsmål til oss? Vennligst nevn dem i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg.
Relaterte innlegg: