Типы данных в Tableau: определение, использование и примеры

Одним из самых известных и удобных инструментов для визуализации данных является Tableau. С более чем 78,802 пользователей по всему миру, этот инструмент является активом для профессионалов, исследователей и государственных учреждений. Он способствует динамическому сотрудничеству и смешиванию данных в режиме реального времени, предоставляя доступ к базам данных и источникам больших данных. Пользователи могут без усилий создавать общие панели мониторинга.

Tableau автоматически классифицирует данные по семи типам: строка, число/целое число, дата, дата и время, логическое значение, географическое значение и кластерные значения.

Типы данных в Tableau

Следующие разделы помогут вам понять различные типы данных в Tableau:

Строковые значения

Строковые значения подобны контейнерам для текста. Они могут содержать все, что угодно, от имен и описаний до меток. Tableau позволяет легко сортировать, фильтровать и анализировать этот тип информации.

Как использовать строковые значения в Tableau?

• Alphanumeric Power: Strings может обрабатывать буквы и цифры. Идеально подходит для смешивания текста и цифр в одном поле.
• Сортировка и фильтрация: сортировка по алфавиту или по выбору пользователя, а также фильтры помогут вам сосредоточиться на определенных частях строковых данных.
• Concatenation Magic: Объедините несколько строк в одну. Полезно для объединения информации или создания новых переменных.
• Гибкость форматирования: настраивайте стили, размеры и цвета шрифтов, чтобы улучшить внешний вид текста в визуализациях.

Практические примеры

• Имена клиентов: анализируйте демографические данные, предпочтения и поведение клиентов, используя имена.
• Описания продуктов: изучайте тенденции и предпочтения, анализируя описания продуктов.
• Метки категорий: классифицируйте и визуализируйте данные, категоризируя их с помощью строковых меток.

Значения даты

Значения дат в Tableau предназначены для обработки календарной информации. Они могут варьироваться от простых дат до более подробных комбинаций времени и даты, предлагая гибкость для различных аналитических нужд.

Как использовать значения дат в Tableau?

• Временной анализ: используйте значения дат, чтобы понять тенденции, закономерности и циклическое поведение ваших данных.
• Управление детализацией: при анализе дат с точки зрения лет, месяцев, дней и даже часов и минут Tableau управляет уровнем детализации в таблице.
• Возможности фильтрации: простая фильтрация данных по определенным временным интервалам, что позволяет проводить целенаправленный анализ соответствующих периодов.

Практические примеры

• Продажи с течением времени: отслеживайте показатели продаж по дням, месяцам или годам, чтобы определить пиковые сезоны или периоды спада.
• Поведение клиентов по месяцам: анализируйте модели активности клиентов, изучая их поведение месяц за месяцем.
• Трафик веб-сайта по часам: узнайте о часах пиковой посещаемости веб-сайта, разбив данные на почасовые интервалы.

Значения даты и времени

Значения даты и времени в Tableau выходят за рамки простых календарных дат. Они позволяют пользователям собирать и анализировать временную информацию в часах, минутах и ​​даже секундах. Этот уровень детализации необходим для сценариев, где время играет решающую роль.

Как использовать значения даты и времени в Tableau?

• Анализ точности: для более точного анализа событий разбейте временные данные на часы, минуты или секунды.
• Комбинированные временные данные: объединяйте значения даты и времени, чтобы повысить точность временных данных в вашем анализе.
• Визуализации временных рядов: используйте визуализации временных рядов, чтобы выделить тенденции и закономерности в определенные периоды.

Практические примеры

• Временные метки событий: анализируйте события с помощью временных меток, чтобы понять последовательность и продолжительность событий.
• Время отклика службы: для детального анализа производительности оцените время отклика службы, включив значения даты и времени.
• Планирование встреч: оптимизируйте графики встреч, учитывая ограничения по дате и времени.

Числовые значения

Цифры в таблице Tableau состоят из различных типов числовых данных, которые включают целые числа и десятичные точки. Эти значения являются основой количественного анализа, предоставляя информацию об изменениях величин и взаимосвязях между наборами данных.

Использование числовых значений в Tableau?

• Количественный анализ: используйте доступные числа для проведения количественного анализа и выявления закономерностей, тенденций и различий в ваших данных.
• Агрегация и суммирование: используйте функции агрегирования Tableau для суммирования, усреднения и других числовых статистических данных.
• Сравнительный анализ: сравнение числовых значений по разным измерениям или категориям для выявления ключевых идей и отклонений.

Практические примеры

• Эффективность продаж: проведите анализ эффективности продаж, чтобы определить, что было действительно популярно: лучший продукт, регион или период.
• Управление запасами: оценка объемов и уровней ротации запасов может повысить экономическую эффективность.
• Финансовый анализ: Линейный финансовый анализ можно осуществить путем анализа числовых показателей, таких как выручка, себестоимость и прибыль.

Булевы значения

Булевы значения в Tableau представляют собой двоичные данные, принимающие либо истинное, либо ложное состояние. Эти значения идеально подходят для сценариев, где данные необходимо классифицировать по двум различным результатам.

Как использовать логические значения в Tableau?

• Категориальная фильтрация: используйте логические значения для фильтрации данных на основе определенных условий, что позволяет проводить целенаправленный анализ подмножеств.
• Логические вычисления: применяйте булеву логику для создания вычисляемых полей, что позволяет получать новые знания на основе логических условий.
• Бинарная группировка: используйте логические значения для группировки данных в бинарные категории, упрощая представление дихотомической информации.

Практические примеры

Сегментация клиентов: используйте логические значения для классификации клиентов как «высокая ценность» или «низкая ценность» на основе предварительно определенных критериев.

Ответы на опрос: проанализируйте результаты опроса, присвоив каждому ответу логическое значение (положительное или отрицательное настроение).

Географические ценности

Географические значения в Tableau представляют пространственную информацию, позволяя пользователям наносить точки данных на карты и анализировать закономерности на основе географических местоположений. Этот тип данных особенно полезен для сценариев, где понимание географического распределения данных имеет важное значение.

Как использовать географические значения в Tableau?

• Картографирование точек данных: нанесение точек данных на карты для отображения географического распространения информации.
• Пространственная агрегация: проводите региональный анализ, применяя географические измерения, которые покажут тенденции и закономерности для региона.
• Пользовательское геокодирование: Tableau позволяет использовать пользовательское геокодирование, что означает, что пользователи могут наносить на карту местоположения, даже если стандартная географическая информация отсутствует.

Практические примеры

• Анализ территорий продаж: визуализация и анализ эффективности продаж по территориям для выявления наиболее эффективных областей.
• Мониторинг цепочки поставок: Монитор цепочки можно создать, отобразив на карте местоположение поставщиков, складов и распределительных центров.

Группа Кластера

Группа кластеров — это набор схожих точек данных. Функция кластеризации Tableau автоматически разделяет схожие точки данных, чтобы помочь вам выявить тенденции и выбросы.

Как использовать кластерные группы в Tableau?

• Автоматическая сортировка: функция кластеризации Tableau выполняет сортировку за вас, группируя схожие точки данных без ручного труда.
• Выявление тенденций: легко выявляйте тенденции или необычные явления в данных, просматривая автоматически созданные группы кластеров.
• Визуальное представление: Tableau наглядно отображает эти группы кластеров, что упрощает их понимание и включение в диаграммы.

Практические примеры

• Группы клиентов: быстро группируйте клиентов на основе их поведения, что поможет вам адаптировать маркетинговые стратегии.
• Выявление странностей: находите отклонения в данных, например, странные транзакции или выбросы в показателях производства.
• Организация продукции: автоматическая организация продукции на основе характеристик для лучшего управления запасами.

Как изменить типы данных в Tableau?

Изменить типы данных в Tableau довольно просто. Вы можете сделать это с помощью вычисляемых полей или непосредственно из панели Источник данных. Давайте рассмотрим оба метода.

Метод 1: Изменение типов данных на панели «Источник данных»

Откройте рабочую тетрадь Tableau:

Запустите Tableau Desktop и откройте книгу, содержащую ваши данные.

Перейдите на панель «Источник данных»:

Панель Источник данных расположена в левой части этого интерфейса Tableau. Если она скрыта, вы можете открыть ее, нажав на вкладку Источник данных в нижней части экрана.

Определите поле:

На панели «Источник данных» найдите поле (столбец), тип данных которого вы хотите изменить.

Щелкните правой кнопкой мыши по полю:

Щелчок правой кнопкой мыши по имени поля вызывает контекстное меню.

Выберите тип данных:

При наведении курсора на опцию «Тип данных» в контекстном меню появится подменю. Здесь выберите нужный тип данных, например, Дата, Число или Строка.

Подтвердите изменения:

Tableau спросит, хотите ли вы преобразовать данные. Подтвердите изменения, и Tableau автоматически скорректирует тип данных.

Метод 2: Использование вычисляемых полей

Открыть редактор вычисляемых полей:

Выберите стрелку раскрывающегося списка рядом с источником данных и нажмите «Создать вычисляемое поле».

Написать расчет:

Напишите расчет для преобразования типа данных в редакторе вычисляемых полей. Например, чтобы преобразовать поле с именем “YourField” в тип Date, вы можете использовать такой расчет:

После записи расчета нажмите кнопку ОК, чтобы создать вычисляемое поле.

Заменить исходное поле:

Замените исходное поле в вашем анализе вновь созданным вычисляемым полем.

Пример: изменение даты на строку с использованием вычисляемого поля

Замените “YourDateField” на фактическое имя поля даты. Это вычисление преобразует поле даты в строку.

Пример: изменение числа на дату с использованием вычисляемого поля

Замените «YourNumberField» фактическим именем числового поля.

Этот расчет преобразует число, представляющее собой количество дней с 30 декабря 1899 г., в дату.

Следуя этим методам, вы можете легко изменять типы данных в Tableau в соответствии с вашими требованиями к анализу. Настройте вычисления и типы данных по мере необходимости для вашего конкретного варианта использования.

Заключение

Хотите улучшить свои навыки анализа данных и создавать интерактивные панели мониторинга, готовясь к тесту Tableau Desktop Certified Associate? Продвиньте свою карьеру с курсом Simplilearn Tableau Certification Training Course. С 16404 положительными оценками и 81865 учащимися эта программа поможет вам освоить Tableau Desktop для визуализации данных.

Кроме того, бесплатный онлайн-курс Tableau от Simplilearn — это золотая возможность освоить этот важный инструмент для визуализации данных и бизнес-аналитики. Зарегистрируйтесь сейчас бесплатно на Simplilearn's Tableau Training.

Часто задаваемые вопросы о типах данных в Tableau

1. Со сколькими типами данных можно работать в Tableau?

Tableau поддерживает семь основных типов данных:

• Строковые значения
• Числовые/целые значения
• Значения даты
• Значения даты и времени
• Булевы значения
• Географические ценности
• Кластерные или смешанные значения

2. Какие типы данных может использовать Tableau?

Tableau универсален и может подключаться к различным источникам данных, включая:

• Базы данных
• Файлы
• Источники больших данных
• Облачные платформы, такие как Google Cloud, Amazon Redshift

3. Какие источники можно использовать для импорта данных в Tableau?

Tableau позволяет импортировать данные из различных источников, таких как:

• Электронные таблицы
• базы данных SQL
• Облачные платформы (например, Google Cloud, Amazon Redshift)
• Веб-коннекторы данных

4. Какие типы визуализаций можно создать с помощью Tableau?

Tableau предлагает широкий спектр визуализаций, включая:

• Гистограммы
• Линейные диаграммы
• Диаграммы рассеяния
• Тепловые карты
• Географические карты
• Древовидные карты
• Круговые диаграммы
• Диаграммы Ганта и многое другое.