Смешивание данных в таблице | Смешивание табличных данных [2022]

Что такое смешивание данных?

Анализ несметного количества данных, которые производятся за минуту, усложнен без помощи простых инструментов интеллектуального анализа данных. Мы используем множество инструментов, таких как Excel для анализа данных Tableau. Смешивание данных — это объединение связанных данных из разных источников в одном представлении.

Статистика говорит, что организации тратят 80% своего времени на сбор и анализ данных. В крупной организации за час создается квинтиллион данных! Смешивание — это мощная функция, доступная в Tableau.

Смешивание данных в Tableau приносит дополнительную информацию, доступную во вторичном источнике данных, и отображает ее вместе с первичным источником данных. Здесь давайте посмотрим, как мы можем анализировать данные, используя опцию смешивания в Tableau.

Читайте: Tableau против Power BI

Объединение данных

В Tableau доступно несколько способов объединения данных, таких как отношения, соединения и смешения.

1. Отношения — это метод по умолчанию, надежный и гибкий. Он объединяет данные по всем источникам, включая таблицы. Несмотря на все свои эффекты объединения, он не может объединять данные в вычисляемом поле, а также если они передаются через Интернет или сервер Tableau.
2. Соединения — объединяет данные по таблицам, если строки имеют одинаковую структуру. Его недостаток заключается в потере данных и дублировании, если таблицы имеют разные уровни. Поэтому всегда рекомендуется проверять структуру и уровни таблицы перед объединением двух источников данных.
3. Смешение — в отличие от соединений или отношений, слияние не объединяет данные. Вместо этого он объединяет значения и отображает их вместе в одном представлении. Таким образом, смешивание данных в Tableau может объединять данные из нескольких источников всех уровней и отображать их в одном представлении.

Смешение настоятельно рекомендуется для операций, выполняемых с опубликованными данными или со связями между листами, которые различаются на каждом листе. Он сопоставляет различные источники данных за более короткий период, в отличие от традиционной обработки данных, которая требует больше времени и денег.

Проще говоря, между первичным и вторичным источниками данных создается левое соединение. Это соответствует всем строкам из первичного источника данных, которые соответствуют вторичному источнику данных. Вот как создается бленд в Tableau. Если вас сильно беспокоит тип данных и их степень детализации, рекомендуется смешивание данных в Tableau , а не обычные соединения.

Появится * (звездочка), указывающая на несколько измерений на одном уровне. Вторичный источник данных переназначается в первичном источнике данных.

Почему вы должны смешивать данные в Tableau?

Смешивание данных в Tableau широко используется разработчиками SQL из-за преимуществ, которые оно имеет по сравнению с традиционными соединениями и отношениями. В соединениях есть две таблицы, левая и правая. Поскольку левая доминирует, всякий раз, когда выполняется запрос, возвращается вся левая таблица. В правой таблице новая строка создается при каждом обнаружении похожего источника данных. Это допускает слишком много дублирования. Кроме того, у объединений есть и другие ограничения:

• Результаты зависят от выбора левой таблицы.
• Сложность возрастает, когда в запрос добавляется больше таблиц.
• Соединения между базами данных не поддерживаются.
• Запрос будет нагружен, если в таблице присутствуют данные разного уровня детализации.

Обязательно прочтите: Визуализация данных Tableau

Как смешать данные в таблице

При использовании смешивания данных для объединения источника данных выполняется запрос, который возвращает агрегат в виде комбинированных визуализаций. Проще говоря, вы получаете данные из разных источников данных, объединяете их с помощью объединения и очищаете. Это простой метод объединения двух источников данных с помощью смешивания.

Всякий раз, когда ваши данные нуждаются в очистке, используйте смесь данных вместо объединения. Слишком смешать уже подключенные источники данных в книге. Перетащите одно поле из источника данных, оно станет основным источником. Затем перетащите другое поле, переключившись на следующий источник данных, который станет вторичным источником данных.

Между двумя полями данных формируется оранжевая ссылка, указывающая смесь. Если ссылка по-прежнему серая, это означает, что ссылка не работает. Это можно сделать для нескольких источников данных. Вторичный источник данных добавляется путем Данные > Новый источник данных.

Первичный источник данных будет отмечен синей галочкой (тот, который добавлен в качестве первого источника), вторичные источники данных будут отмечены оранжевой галочкой. Первичный источник данных ограничивает значение из вторичных источников. Допускаются только значения, соответствующие первичным источникам, что похоже на левое соединение.

Преимущества смешивания данных в Tableau

Смешивание данных намного проще и проще по сравнению с традиционными отношениями и объединениями. Основные преимущества использования смешивания данных в Tableau :

1. Это поможет вам в принятии обоснованных решений благодаря более глубокому анализу данных.
2. Он обеспечивает точную совокупность данных из нескольких источников, даже для опубликованных источников.
3. Благодаря сравнительному и контрастному представлению на дисплее он ускоряет ваш бизнес.

Получите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Присоединяйтесь к нашим программам Executive PG, Advanced Certificate Programs или Masters Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Ограничения смешивания данных в Tableau

Несмотря на преимущества во многих отношениях, смешивание данных в Tableau также имеет несколько ограничений:

1. Неаддитивные агрегаты, такие как MEDIAN, COUNT и RAWSQLAGG, имеют проблемы со смешиванием данных.
2. Публикация смешанного источника данных сложна. Вам необходимо опубликовать каждый источник данных, а затем смешать опубликованный источник данных вместе.
3. Вторичные источники данных всегда рассчитываются и агрегируются.
4. Источники данных куба всегда должны быть первичными источниками данных.

Как стать профессионалом в Tableau

Tableau — очень полезный инструмент в науке о данных. Чтобы начать карьеру в Data Science, получите сертифицированную степень в Tableau. upGrad предлагает множество курсов от сертификации до магистра наук в области науки о данных, Диплом PG в области науки о данных — это курс на получение диплома, который предлагается с сертификацией IIIT Bangalore. Кроме того, вы получаете статус выпускника IIIT Bangalore.

Станьте самым востребованным профессионалом Tableau, так как upGrad предлагает возможности трудоустройства после завершения курса. Курсы upGrad доступны в простых платных сервисах EMI, чтобы помочь студентам. Все, что вам нужно сделать, это зарегистрироваться на курс и стать сертифицированным специалистом по науке о данных.