Datenverschmelzung in Tableau | Tableau-Datenverschmelzung [2022]

Was ist Datenverschmelzung?

Die Analyse der unzähligen Daten, die in einer Minute erzeugt werden, ist ohne die Unterstützung einfacher Data-Mining-Tools kompliziert. Wir verwenden viele Tools wie Excel zur Datenanalyse von Tableau. Bei der Datenverschmelzung werden verwandte Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen Ansicht zusammengeführt.

Statistiken besagen, dass Organisationen 80 % ihrer Zeit damit verbringen, Daten zu sammeln und zu analysieren. Eine Trillion von Daten wird in einer großen Organisation in einer Stunde produziert! Mischen ist eine leistungsstarke Funktion, die in Tableau verfügbar ist.

Durch die Datenverschmelzung in Tableau werden die in der sekundären Datenquelle verfügbaren zusätzlichen Informationen zusammen mit der primären Datenquelle angezeigt. Lassen Sie uns hier sehen, wie wir Daten mit der Mischoption in Tableau analysieren können.

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Kombinieren von Daten

In Tableau stehen mehrere Möglichkeiten zum Kombinieren von Daten zur Verfügung, z. B. Beziehungen, Gelenke und Mischungen.

1. Beziehungen – Dies ist eine Standardmethode, die zuverlässig und flexibel ist. Es kombiniert Daten über alle Quellen, einschließlich Tabellen. Trotz all seiner Kombinationseffekte kann es keine Daten über ein berechnetes Feld kombinieren und wenn es über das Internet oder den Tableau-Server geteilt wird.
2. Joins – Es kombiniert Daten über bereitgestellte Tabellen, wenn die Zeilen die gleiche Struktur haben. Es hat den Nachteil, dass Daten verloren gehen und dupliziert werden, wenn sich die Tabellen auf unterschiedlichen Ebenen befinden. Es wird daher immer empfohlen, die Tabellenstruktur und -ebenen zu überprüfen, bevor Sie zwei Datenquellen zusammenführen.
3. Verschmelzen – Im Gegensatz zu Verknüpfungen oder Beziehungen kombiniert die Verschmelzung die Daten nicht. Stattdessen werden die Werte aggregiert und zusammen in derselben Ansicht angezeigt. Die Datenverschmelzung in Tableau kann also die Daten aus mehreren Quellen aller Ebenen aggregieren und in einer Ansicht anzeigen.

Die Mischung wird dringend für Operationen empfohlen, die an veröffentlichten Daten oder an Blatt-für-Blatt-Verknüpfungen durchgeführt werden, die auf jedem Blatt unterschiedlich sind. Es korreliert die verschiedenen Datenquellen in kürzerer Zeit, im Gegensatz zur traditionellen Datenverarbeitung, die mehr Zeit und Geld kostet.

Einfach ausgedrückt wird zwischen der primären und der sekundären Datenquelle ein Linksjoin erstellt. Dies stimmt mit allen Zeilen aus der primären Datenquelle überein, die mit der sekundären Datenquelle übereinstimmen. So entsteht ein Blend in Tableau. Wenn Sie sich große Sorgen um den Datentyp und seine Granularität machen, wird die Datenverschmelzung in Tableau anstelle der herkömmlichen Verknüpfungen empfohlen.

Ein * (Sternchen) wird angezeigt, um die mehreren Dimensionen in der einzelnen Ebene anzuzeigen. Eine sekundäre Datenquelle wird in der primären Datenquelle neu aliasiert.

Warum sollten Sie Daten in Tableau zusammenführen?

Die Datenverschmelzung in Tableau wird von SQL-Autoren aufgrund der Vorteile gegenüber den herkömmlichen Verknüpfungen und Beziehungen weithin bevorzugt. In Joins gibt es zwei Tabellen, die linke und die rechte. Da die linke Seite dominant ist, wird bei jeder Abfrage die gesamte linke Tabelle zurückgegeben. In der rechten Tabelle wird immer dann eine neue Zeile erstellt, wenn eine ähnliche Datenquelle gefunden wird. Dies ermöglicht zu viele Duplizierungen. Außerdem haben Joins andere Einschränkungen:

• Die Ergebnisse hängen von der Wahl der linken Tabelle ab.
• Die Komplexität nimmt zu, wenn mehr Tabellen in der Abfrage hinzugefügt werden.
• Datenbankübergreifende Joins werden nicht unterstützt.
• Die Abfrage wird betont, wenn Daten unterschiedlicher Detaillierungsgrade in der Tabelle vorhanden sind.

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So verschmelzen Sie Daten in Tableau

Wenn Sie Datenverschmelzung verwenden, um die Datenquelle zu kombinieren, wird eine Abfrage ausgeführt, die das Aggregat als kombinierte Visualisierungen zurückgibt. Vereinfacht gesagt beschaffen Sie sich die Daten aus verschiedenen Datenquellen, kombinieren sie mit Join und bereinigen sie. Dies ist die einfache Methode, zwei Datenquellen mithilfe der Mischung zu kombinieren.

Wann immer Ihre Daten gereinigt werden müssen, verwenden Sie Data Blend statt Joining. Um bereits verbundene Datenquellen in einer Arbeitsmappe zu verschmelzen. Ziehen Sie ein Feld aus der Datenquelle, es wird zur primären Quelle. Ziehen Sie dann das andere Feld, indem Sie zur nächsten Datenquelle wechseln, die zur sekundären Datenquelle wird.

Zwischen den beiden Datenfeldern wird ein orangefarbener Link gebildet, der die Mischung anzeigt. Wenn der Link immer noch grau ist, bedeutet dies, dass der Link unterbrochen ist. Dies kann für mehrere Datenquellen erfolgen. Die sekundäre Datenquelle wird über Daten > Neue Datenquelle hinzugefügt.

Die primäre Datenquelle hat ein blaues Häkchen (die als erste Quelle hinzugefügte), die sekundären Datenquellen haben orangefarbene Häkchen. Die primäre Datenquelle schränkt den Wert aus sekundären Quellen ein. Es sind nur Werte zulässig, die den Primärquellen entsprechen, ähnlich wie bei der Linksverknüpfung.

Vorteile der Datenverschmelzung in Tableau

Das Zusammenführen von Daten ist im Vergleich zu herkömmlichen Beziehungen und Verknüpfungen viel einfacher und einfacher. Die Hauptvorteile der Datenverschmelzung in Tableau sind:

1. Es hilft Ihnen bei der fundierten Entscheidungsfindung mit tieferer Intelligenz auf Daten.
2. Es bietet eine genaue Zusammenfassung der Daten aus mehreren Quellen, sogar für die veröffentlichten Quellen.
3. Es treibt Ihr Geschäft mit seiner Vergleichs- und Kontrastansicht des Displays rechtzeitig an.

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Einschränkungen der Datenverschmelzung in Tableau

Obwohl die Datenverschmelzung in Tableau in vielerlei Hinsicht vorteilhaft ist, weist sie auch einige Einschränkungen auf:

1. Nicht additive Aggregate wie MEDIAN, COUNT und RAWSQLAGG haben Datenverschmelzungsprobleme.
2. Das Veröffentlichen der gemischten Datenquelle ist kompliziert. Sie müssen jede Datenquelle veröffentlichen und dann die veröffentlichten Datenquellen zusammenführen.
3. Sekundäre Datenquellen werden immer berechnet und aggregiert.
4. Cube-Datenquellen müssen immer die primäre Datenquelle sein.

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