5 распространенных сценариев и ресурсы для расширенной аналитики для Tableau
Термин «расширенная (углубленная) аналитика» относится к «методам и инструментам, обычно выходящим за рамки традиционных бизнес-аналитики», часто связанным с наукой о данных (Gartner). Tableau инвестирует в продвинутую аналитику, чтобы ее клиенты могли получить ответы на свои вопросы, какими бы сложными они ни были.
Был обновлен технический документ Advanced Analytics with Tableau, в котором рассказывается о том, как функции расширенной аналитики Tableau помогают вам решать общие аналитические задачи, демонстрируя реальные примеры прогностической аналитики, сегментации, анализа «что если» и многое другое.
В этом посте мы поговорим о подходе Tableau к сценариям, с которым каждый день работают аналитики и ученые, и предоставим вам ресурсы для проведения сложного анализа данных.
1. Сегментация и когортный анализ
Tableau способствует исследовательскому потоку для быстрого и гибкого когортного анализа. Быстро перемещайтесь по различным перспективам, делая срезы данных по любому количеству измерений. Автоматизированная кластеризация - техника машинного обучения - также помогает улучшить ваши сегменты. Это часто полезно для определения труднодоступных для просмотра шаблонов в наборах данных с высокой размерностью.
Автоматически сегментируйте ваши данные с помощью кластеризации.
Быстро сегментируйте и классифицируйте данные и выполняйте мощный когортный анализ с относительной легкостью. Эти возможности также помогают исследователям данных исследовать исходные гипотезы и тестовые сценарии.
Проверьте эти ресурсы функций для вашего сегментации и когортного анализа:
2. Сценарий и анализ «что если»
Сочетая гибкий интерфейс Tableau с мощными возможностями ввода, вы можете быстро изменять вычисления и тестировать различные сценарии. Используя наборы, группы, сегментацию перетаскивания и параметры, Tableau позволяет перейти от теорий и вопросов к профессионально выглядящей информационной панели, которая позволяет даже неспециалистам задавать вопросы и тестировать свои собственные сценарии.
Визуализация, показывающая общеорганизационное влияние квот, комиссий и заработной платы
С помощью этого отчета о продажах, основанного на параметрах, вы можете изучить влияние квот, комиссий и заработной платы на всю организацию.
Оптимизация анализа «что, если» дает вам возможность сосредоточиться на более сложных аспектах вашего анализа и обеспечивает более глубокое понимание. В то же время, вы легко можете создавать интуитивно понятные визуальные эффекты, которые помогут любому работать с данными.
Ознакомьтесь с этими ресурсами для вашего сценария и анализа «что если»:
3. Сложные вычисления и статистические функции
В Tableau имеется надежный язык вычислений, позволяющий легко дополнять анализ произвольными вычислениями и выполнять сложные манипуляции с данными с помощью кратких выражений. В сочетании с функцией Summary Card в Tableau есть встроенные параметры - от вложения основных агрегатов до статистических вычислений, таких как стандартное отклонение, режим, эксцесс, асимметрия, корреляция и ковариация.
Эта визуализация использует выражение LOD для просмотра ежедневных тенденций общего привлечения клиентов по рынкам. Выражение LOD гарантирует, что мы не будем считать постоянных клиентов новыми клиентами.
С помощью Tableau Table Calculations сложная работа с базой данных, такая как манипулирование агрегированными данными, создание сложных лагов и построение агрегаций, зависящих от структуры данных, требует всего нескольких щелчков мышью или простого выражения. Это расширяет возможности нетехнических пользователей и экономит время экспертов и трудоемкий код SQL.
Проверьте эти ресурсы функций для ваших расчетов и статистических функций:
4. Временные ряды и прогнозный анализ
Tableau изначально поддерживает расширенный анализ временных рядов, что означает, что вы можете исследовать сезонность, тенденции, выбирать данные, выполнять прогнозный анализ, такой как прогнозирование, и выполнять другие обычные операции временных рядов в надежном пользовательском интерфейсе.
Этот анализ временных рядов показывает ежемесячные цены акций трех крупных компаний.
Простая прогнозная аналитика добавляет огромную ценность практически любому проекту данных. Поддерживая сложную конфигурацию и простое интерактивное моделирование, Tableau служит как специалисту по данным, так и конечному пользователю.
Проверьте эти ресурсы функций для вашего временного ряда и прогнозного анализа:
5. Интеграция внешних сервисов
Интеграции R, Python и MATLAB сочетают в себе мощь и простоту использования внешнего интерфейса Tableau со статистической мощью других платформ, поэтому вы можете обрабатывать нюансы рабочих процессов машинного обучения.
R и Tableau были использованы для расчета и визуализации результатов значимого тестирования.
Сочетание Tableau с Python, R и MATLAB позволяет вам выразить результаты сложного моделирования в виде красивых и привлекательных визуальных элементов для использования. Люди с любым уровнем квалификации могут задавать вопросы «что если» и оценивать гипотетические сценарии, взаимодействуя с элементами управления, встроенными в информационные панели.
Изучите эти ресурсы об интеграции внешних служб Tableau:
- Pass Expressions to External Services: R, Python, MATLAB
- Tableau + Python (TabPy)
- Tableau + Python (TabPy) for prescriptive analytics
- Tableau + MATLAB