Tableau Tutorial - Lær datavisualisering ved hjelp av Tableau

Når du snakker om datavisualisering, er det første ordet du tenker på - Tableau. Jeg antar at det er grunnen til at du kanskje er her og leser denne Tableau-opplæringen fordi du har hørt om fordelene med Tableau.Kravet til er på topp på grunn av den økende adopsjonen i markedet.

Dette er min første blogg i denne Tableau Tutorial-bloggserien som vil forklare hvordan du kommer i gang med Tableau. Håper du vil like å lære om Tableau med denne Tableau Tutorial-bloggen.

Vel, du kom til rett sted. I denne Tableau-opplæringen lærer du følgende emner:

• Viktigheten av datavisualisering
• Verktøy for datavisualisering
• Hvorfor tablett?
• Hva er tablett?
• Tableau-produktfamilie
• Forstå mer om tablett
• Visualiseringer
• Use Case - Datamatics

La oss først starte denne Tableau-opplæringen ved å forstå konseptene bak datavisualisering.

Viktigheten av datavisualisering

Datavisualisering er en av de viktigste delene av dataanalyser. Det har alltid vært viktig å presentere dataene i et forståelig og visuelt tiltalende format. Datavisualisering er en av ferdighetene som Data Scientists må mestre for å kommunisere bedre med sluttbrukerne.

Data er ordet her.

La meg først gi deg en ide om typen og mengden data vi har å gjøre med. I følge SiliconAngle var det 2,5 zetabyte lagret data over hele året, og det er satt til å treffe mer enn 50 zetabyte mark innen utgangen av 2017. For å sette ting i perspektiv, har disse dataene i stor grad blitt produsert av nettsteder og plattformtransaksjoner. Legg til det faktum at det ville være totalt 20 milliarder “smarte” enheter koblet til internett innen utgangen av 2020, og tallene kan være uoversiktlige!

Datavisualisering tillater dataforskere å snakke med sluttbrukerne. Resultatet av dataanalyse er ikke umiddelbart forståelig for de menneskene som ikke direkte håndterer data. Datavisualisering bygger bro over gapet og får folk til å sette pris på muligheten for dataanalyse.

La oss se på følgende eksempel for å forstå dette:

Følgende bilde viser x- og y-koordinatene til forskjellige punkter som skal tegnes i en graf. Tallene ser nesten like ut, ikke sant? Kanskje linjene vil se like ut etter at vi har plottet hvert sett på grafen.

Så ta en titt på bildet nedenfor når vi plotter disse punktene i grafen vår:

Du ser hvor forskjellige de ser ut når du faktisk visualiserer det. Det var ikke mulig for oss å finne ut av hver linje før vi visualiserte den.

Tableau Tutorial: Introduction to Data Visualization Tools

Her er de fem beste datavisualiseringsverktøyene som brukes mye i BI:

1. Borde
2. Qlikview
3. Hus
4. Microsoft Power BI
5. utmerke

La oss få vite litt om dem alle.

Borde:

Grunnleggende versjon av Tableau data visualization tool er gratis som kan utføre vanlige oppgaver som:

• Salgsdataanalyse
• Overvåking av brukertetthet
• Forbrukersegmentering
• Sporing av budsjetteringsutgifter
• Kategorisering og underkategorisering av data

Utmerke:

Du kan faktisk gjøre noen ganske komplekse ting med Excel, fra ‘varmekart’ av celler til spredningsdiagrammer. Som et verktøy på inngangsnivå kan det være en god måte å raskt utforske data eller lage visualiseringer for internt bruk, men det begrensede standard settet med farger, linjer og stiler gjør det vanskelig å lage grafikk som vil være brukbar i en profesjonell publikasjon eller nettsted.

Microsoft Power BI:

Microsoft Power BI er en skybasert business intelligence- og analysetjeneste som gir full oversikt over dine mest kritiske data.

Koble til alle datakildene dine, forenkler Power BI dataevaluering og deling med skalerbare dashbord, interaktive rapporter, innebygd grafikk og mer.

Hus:

Domo er designet for å være tilgjengelig for alle forretningsbrukere, uavhengig av teknisk ekspertise, for å hjelpe dem med å ta bedre forretningsbeslutninger.

Domo lanserte nylig Business Cloud, verdens første åpne, selvbetjeningsplattform som kjører en hel organisasjon. Business Cloud samler dataene, menneskene og innsikten brukerne trenger for å finne svar på kritiske forretningsspørsmål og ta raskere, bedre informerte beslutninger for å forbedre ytelsen.

Qlikview:

QlikView-oppdagelsesplattformen er et av få visuelle analyseverktøy som tilbys av Qlik. QlikView kan ikke lage de samme elegante visualiseringene som de andre verktøyene tilbyr, men programvarens dynamiske modell betyr at du raskt kan analysere dataene dine i flere dimensjoner. I tillegg er QlikView i stand til å jobbe med data i minnet i stedet for fra disken, noe som muliggjør sanntids operasjonelle BI-miljøer (som å overvåke økonomiske transaksjoner).

QlikView er i stand til å jobbe med et bredt utvalg av datakilder, inkludert SAP, Oracle, Salesforce.com og andre eldre datafiler som Excel-regneark. I tillegg kan QlikView kombinere disse forskjellige datakildene i en enkelt visualisering eller et dashbord.

hva er en blockchain-utvikler

Men nå er det store spørsmålet hvilket verktøy du bør gå til? Vel, jeg sier gå med Borde . Ta en titt nedenfor for å vite hvorfor.

Hvorfor tablett?

Nedenfor er noen av fordelene eller funksjonene til Tableau som vil stavebinde deg til å begynne å bruke den med en gang!

Tabell Funksjoner:

1. Apt-visualiseringer:

Tableau kobles til mange forskjellige datakilder og kan visualisere større datasett enn Power BI kan. En gang i Tableau viser et dashbord det grunnleggende om brukernes data. Brukeren kan deretter gå ned i datasett ved å laste ned et regneark. Derfra kan de bruke forskjellige visualiseringer på dataene.

I Tableau velger du dataene og bytter mellom visualiseringer på farten. Det er lettere å hoppe mellom visualiseringer i Tableau.

Tableau visualiserer data fra starten, slik at du kan se betydningen med en gang. Tableau skiller korrelasjoner ved hjelp av farge, størrelse, etiketter og former, og gir deg kontekst mens du borer og utforsker på et granulært nivå.

2. Oppdagelsesdybde:

Funksjonene i Tableau gir brukerne måter å svare på spørsmål når de undersøker visualiseringer av data. Løsningen kan vise grunnleggende trender som spådommer, bruke 'hva om' -spørringer for å justere data hypotetisk og visualisere datakomponenter dynamisk for sammenligninger.

3. Gjennomføring:

Tableau tilbyr en rekke implementerings- og konsulenttjenester. For distribusjon på bedriftsnivå er det en firetrinnsprosess som spenner over uker, og for mindre distribusjon er det hurtigstartalternativer som kan fullføre oppsettet i løpet av få timer.

Tableau tilbyr en rekke implementerings- og konsulenttjenester. For distribusjon på bedriftsnivå er det en firetrinnsprosess:

• Fase 1 - Denne fasen involverer IT-planlegging, arkitekturrådgivning, pre-installasjonskontroll, serverinstallasjon og verifisering og validering av sikkerhetskonfigurasjon.
• Fase 2 - Fase 2 innebærer å jobbe med data- og datamigrering, inkludert datamodellering, datautvinning, datautvinning, datakilder og forretningsarbeidsflyt.
• Fase 3 - I fase 3 er det en to-dagers opplæring i klasserommet som dekker Tableau Fundamentals, praktisk avansert coaching og visualiseringer av bygging og formatering.
• Fase 4 - Denne sluttfasen hjelper selskaper å utvide bruken av tabletter i hele virksomheten. Det inkluderer implementeringsverksteder der temaer som evaluering av handlingsplaner og definering av målbare resultater blir diskutert.

4. Automatiseringsfunksjonalitet:

Tableau er litt mer intuitivt med å lage prosesser og beregninger. Når du for eksempel lager beregninger i tabellformat, kan formelen skrives en gang, lagres som et felt og brukes på alle rader som refererer til den kilden. Dette gjør det lettere å lage og bruke gjentatte prosesser. Tableaus fleksibilitet gjør det også mulig for brukere å lage tilpassede formler som ikke er tilgjengelige i de fleste verktøyene.

5. Datakildekontakter:

Tableau tilbyr hundrevis av innfødte kontakter for enkelt å hente, rense og korrelere data fra praktisk talt hvilken som helst kilde uten å måtte opprette tilpasset kode.

Tableau trekker ut store datasett fra kilder for rask ad hoc-analyse ved hjelp av to forskjellige metoder: Live Connection og In-memory. Begge tilpasser seg den lokale databasen din og, basert på størrelse og kapasitet, synkroniserer du data raskt ved å trekke ut relevante data til et spørsmål. Den har også en generell ODBC-tilkobling (Open Database Connectivity) for alle tilkoblinger som ikke har en innebygd kontakt. Dette er grunnen til at du kan se en økende etterspørselsgraf for .

Tableau-produktfamilie

1. Tableau Desktop:

Det er en selvbetjent forretningsanalyse og datavisualisering som alle kan bruke. Det oversetter bilder av data til optimaliserte spørsmål. Med tablåbordet kan du koble direkte til data fra datalageret ditt for å få oppdatert dataanalyse. Du kan også utføre spørsmål uten å skrive en eneste kodelinje. Importer alle dataene dine til Tableaus datamaskin fra flere kilder, og integrer dem helt ved å kombinere flere visninger i et interaktivt dashbord.

2. Tablåserver:

Det er mer en Tableau-programvare på bedriftsnivå. Du kan publisere dashboards med Tableau Desktop og dele dem i hele organisasjonen med nettbasert Tableau-server. Den utnytter raske databaser gjennom direkte tilkoblinger.

3. Tableau Online:

Dette er en vertversjon av Tableau-serveren som hjelper med å gjøre forretningsinformasjon raskere og enklere enn før. Du kan publisere Tableau dashboards med Tableau Desktop og dele dem med kolleger.

4. Bordleser:

Det er et gratis skrivebordsprogram som lar deg åpne og se visualiseringer som er innebygd i Tableau Desktop. Du kan filtrere, bore ned data, men du kan ikke redigere eller utføre noen form for interaksjoner.

5. Offentlig tabell:

Dette er en gratis Tableau-programvare som du kan bruke til å lage visualiseringer med, men du må lagre arbeidsboken eller regnearket i Tableau Server, som kan sees av alle.

Forstå tabletten

La oss starte med å se på datatypene som Tableau støtter. Se diagrammet nedenfor som viser alle kompatible datatyper for Tableau.

Diagrammet ovenfor viser datatypene som Tableau støtter med respektive eksempler.

Nå kan datatypene vi har å gjøre med også kategoriseres bredt i to kategorier, og de er:

• målinger
• Dimensjoner

Se diagrammet nedenfor for å forstå forskjellene mellom dimensjoner og mål.

For å gjøre det mer forståelig for deg, brukes en dimensjon for å legge til mer detaljer for å beskrive dataene dine.

Hvordan bruke tablett?

Du trenger bare å følge nedenstående 3-trinns mantra for å bruke Tableau:

1. Koble til data
2. Spill med brukergrensesnittet
3. Lag visualiseringer

1. Koble til data

Den første tingen å gjøre i Tableau er å koble til dataene dine. Det er hovedsakelig to typer tilkoblinger -

Koble til din lokale fil eller koble til en server.

Tableau kan koble til en hvilken som helst lokal fil eller database som-

• utmerke
• Tekstfil
• Adgang
• Statistisk fil, eller
• Annen databasefil.

Lokal tilkobling gir maksimal hastighet på databehandling.

Tableau kan også koble til dataserveren din. Den kan koble til nesten hvilken som helst type dataserver. Nedenfor er noen av de mest populære databasene som Tableau kan koble til:

• Tableau-server
• Google Analytics
• Google BigQuery
• Hortonworks Hadoop Hive
• MapR Hadoop Hive
• IBM DB2
• IBM BigInsights
• IBM Netezza
• Microsoft SQL Server
• Microsoft analysetjenester
• Oracle
• Oracle Essbase
• MySQL
• PostgreSQL
• SEVJE

Mens du arbeider på Tableau, kan data ha Live Connection der enhver endring i kildedataene automatisk blir oppdatert i Tableau. På den annen side kan data hentes ut til Tableau-depotet, slik at enhver endring som er gjort her, ikke påvirker de opprinnelige kildedataene.

Data blir med

Du kan også integrere forskjellige datasett for å koble sammen og gi bedre innsikt. Det er forskjellige måter å bli med på datasett. Se diagrammet nedenfor for å forstå dem alle.

I diagrammet over viser de fire datasett-tilknytningsalternativene som er tilgjengelige i Tableau.

2. Spill rundt med brukergrensesnittet

Slik ser brukergrensesnittet ut:

UI- Vis meg dataene

Dette er ruten du kan lage visualiseringer med. Du kan lage forskjellige visualiseringer for å representere datasettet ditt. Diagrammet nedenfor viser dataruten ‘vis meg’:

Noen visualiseringer er kanskje ikke tilgjengelige til tider på grunn av inkompatibelt datasett.

Nedenfor er de mest populære visualiseringene som brukes mye i Tableau:

Trekart

Varmekart

La oss nå utforske noen få tilgjengelige alternativer i brukergrensesnittet vårt.

Meny

Menylinjen i Tableau består av forskjellige alternativer for å redigere visualiseringen. La meg ta deg gjennom dem en etter en.

Fil-menyen

Denne menyen brukes til å opprette en ny Tableau-arbeidsbok og åpne eksisterende arbeidsbøker fra både det lokale systemet og Tableau-serveren. De viktige funksjonene i denne menyen er:

• Arbeidsbokens lokalitet for å angi språket som skal brukes i rapporten.
• Lim inn ark å lime inn et ark i gjeldende arbeidsbok som er kopiert fra en annen arbeidsbok.
• Eksporter alternativ for pakket arbeidsbok brukes til å lage en pakket arbeidsbok som vil bli delt med andre brukere.

Datameny

Denne menyen brukes til å opprette ny datakilde for å hente dataene for analyse og visualisering. Det lar deg også erstatte eller oppgradere eksisterende datakilde.

De viktige funksjonene i denne menyen er som følger:

• Ny datakilde for å se alle typer tilkoblinger tilgjengelig og velge mellom den.
• Oppdater alle utdrag for å oppdatere dataskjemaet.
• Rediger forholdet alternativet brukes til å definere feltene i mer enn én datakilde for kobling.

Regnearkmeny

Denne menyen brukes til å lage et nytt regneark sammen med forskjellige visningsfunksjoner, som å vise tittel og bildetekst osv.

De viktige funksjonene i denne menyen er som følger:

• Vis sammendrag for å se sammendraget av dataene som er brukt i regnearket som antall osv.
• Verktøytips for å vise verktøytips når du svever over forskjellige datafelt.
• Kjør alternativet Oppdater brukes til å oppdatere regnearkdataene eller filtrene som brukes.

Dashboard-meny

Denne menyen brukes til å lage et nytt dashbord sammen med forskjellige visningsfunksjoner som å vise tittelen og eksportere bildet osv.

De viktige funksjonene i denne menyen er som følger:

• Format brukes til å sette oppsettet i form av farger og deler av dashbordet.
• Handlinger for å koble dashbordarkene til eksterne URL-er eller andre ark.
• Eksporter bilde-alternativet brukes til å eksportere et bilde av Dashboard.

Story Menu

Denne menyen brukes til å lage en ny historie som har mange ark eller dashboards med relaterte data.

De viktige funksjonene i denne menyen er som følger:

• Format brukes til å sette oppsettet i form av farger og deler av historien.
• Kjør oppdatering for å oppdatere historien med den nyeste dataskjemaet.
• Eksporter bilde-alternativet brukes til å eksportere et bilde av historien.

Analysemeny

Denne menyen brukes til å analysere dataene som finnes i arket. Tableau tilbyr mange funksjoner som ikke er i boksen, for eksempel å beregne prosentandelen og gjøre en prognose osv.

De viktige funksjonene i denne menyen er som følger:

• Prognose for å vise en prognose basert på tilgjengelige data.
• Trendlinjer for å vise trendlinjen for s-serien med data.
• Lag beregnet feltalternativ brukes til å lage flere felt basert på bestemte beregninger på eksisterende felt.

Kartmeny

Denne menyen brukes til å bygge kartvisninger i Tableau. Du kan tildele geografiske roller til felt i dataene dine.

De viktige funksjonene i denne menyen er som følger:

• Kartlag for å skjule og vise kartlag, for eksempel gatenavn og landegrenser, og legge til datalag.
• Geokoding for å opprette nye geografiske roller og tildele dem til de geografiske feltene i dataene dine.

Format-meny

Denne menyen brukes til å bruke de forskjellige formateringsalternativene for å forbedre utseendet og følelsen til instrumentbordene som er opprettet. Det gir funksjoner som rammer, farger, justering av tekst osv.

De viktige funksjonene i denne menyen er som følger:

• Grenser å bruke grenser på felt som vises i rapporten.
• Tittel og bildetekst for å tildele rapportene en tittel og bildetekst.
• Cellestørrelse for å tilpasse størrelsen på cellene som viser dataene.
• Tema for arbeidsbok for å bruke tema på hele arbeidsboken.

Servermeny

Servermenyen brukes til å logge inn på Tableau-serveren hvis du har tilgang og publiserer resultatene dine som skal brukes av andre. Den brukes også til å få tilgang til arbeidsbøkene som er publisert av andre.

De viktige funksjonene i denne menyen er som følger:

• Publiser arbeidsbok å publisere arbeidsboken på serveren som skal brukes av andre.
• Publiser datakilde for å publisere kildedataene som er brukt i arbeidsboken.
• Opprett brukerfiltre for å lage filtre på regnearket som skal brukes av forskjellige brukere når de får tilgang til rapporten.

3. Lag visualiseringer

Ovenfor i denne Tableau-opplæringen har du sett de forskjellige. Tabellen nedenfor forteller deg hvordan du velger riktig visualisering for datasettet ditt av mange tilgjengelige alternativer.

La oss nå se på en casestudie for å forstå hvordan Tableau kan hjelpe til med å løse virkelige forretningsproblemer.

Tableau Use Case – Datamatics

Datamatics er datterselskapet til verdens største bank basert på markedsverdi, handel med verdipapirer og aksjeinvesteringer. Det tilbyr tjenester innen alle hovedområder av investering som aksjer, børsnotering, derivater, aksjefond, forsikring etc.

Forretningsbehov:

Å være en del av en ekstremt dynamisk bransje, er å spore den minste markedsutviklingen av høyeste prioritet for kunden. De trengte en løsning som kunne gjøre det mulig for dem å reagere raskt på de forskjellige markedstrendene. En løsning som vil være i stand til å generere problemfri, ad hoc & sikret rapporter som kan gi nøyaktig datavisualisering.

Utfordringer:

Kan ikke reagere raskt på markedsutviklingen og regulatoriske krav. Det eksisterende systemet hadde en høy behandlingstid som forsinket den generelle beslutningsprosessen.

Begrensede og ufleksible rapporter om datavisualisering resulterte i dårlig tolkning av data Systemet kompromitterte med sikkerhetsaspekter og hadde høy IT-avhengighetsavhengighet. Manglende effektiv allsidighet for å gjøre ad hoc-analyser fra flere synspunkter.

Løsning:

Datamatics valgte Tableau, et ledende BI-verktøy for datavisualisering i markedet. I henhold til kravene samlet, ble forskjellige dashboards og rapporter designet for forskjellige nivåer. Se diagrammet nedenfor for å forstå hvordan Datamatics brukte Tableau:

Tableau var koblet til de eksisterende databasene i organisasjonen. Unike og relevante visuelle dashboards og rapporter ble utviklet for mennesker på forskjellige nivåer i hele organisasjonen, samt for å imøtekomme de daglige behovene til forskjellige avdelinger.

Resultater:

• Det tar tid å generere analytiske rapporter / MIS redusert til 1-2 dager uten tap av data.
• Effektiv integrering av excel og andre flate filbaserte data med strukturerte data for å skape dyp og allsidig analytisk innsikt.
• Enkle og optimaliserte datavisualiseringsalternativer for å skjære og skjære rapportene for mer meningsfull og omfattende visning.
• Forbedrede sikkerhetsfunksjoner med rollebasert tilgang.
• Maksimal grad av distribusjon og deling av rapporter selv blant utvidede teammedlemmer.
• Avhengighet av IT-teamet eller eksterne leverandører for generering av rapporter ble minimert.
• Enkel installasjon og integrering av løsningen med det eksisterende systemet redusert.
• Totale eierkostnader for klienten Øket identifikasjonen av muligheter for kryssalg og salg.

Slik hjalp Tableau Datamatics og har hjulpet mange andre selskaper over hele verden.

Jeg håper du har likt å lese denne bloggen. Jeg kommer med flere blogger de neste dagene på Tableau. Du vil lære å lage skikkelig innsikt, dashboards, bidragende viz og mange flere.

Du kan gå videre og sjekke ut denne bloggen også for å lære mer.

Hvis du ønsker å mestre Tableau, har Edureka et kuratkurs på som dekker ulike konsepter for datavisualisering i dybden, inkludert betinget formatering, skripting, koblingskart, integrering av dashbord, Tableau-integrasjon med R og mer. Den leveres med 24 * 7 støtte for å veilede deg gjennom hele læringsperioden. Nye partier starter snart.

Har du et spørsmål til oss? Vennligst nevn det i kommentarfeltet, så kommer vi tilbake til deg tidligst.