Визуализация данных Tableau: эффективная визуализация с Tableau

Что такое визуализация данных?

Визуализация данных — это данные, выраженные в графическом формате. Работать с графическим изображением данных становится привлекательнее и поучительнее. Визуальные элементы данных, такие как таблицы, графики и планы, делают данные более доступными для понимания и интерпретации пользователем. При таком понимании смысл паттернов и тенденций в визуализации обеспечивает выдающийся аналитический шаг.

Каждая отрасль имеет дело с огромными массивами данных, и для работы с этими данными требуется точный набор инструментов и методов. Анализ и интерпретация этих огромных блоков данных приводит к принятию решений, основанных на данных, и они влияют на все управленческие аспекты компании.

Дополнительные требования к инструментам исчезают с информативной и познавательной простотой инструмента, который может использовать цвета и узоры для интерпретации данных. Вы можете быстро увидеть тенденции в процессе создания, различные визуальные эффекты, которые привлекают наше внимание, чтобы сосредоточиться на сообщении, помогают нам анализировать огромную электронную таблицу данных.

Преимущества визуализации данных

Цвета, выровненные в унисон, отображают тенденции в анализе данных. Это привлекательная функция, которая хорошо сочетается с процессом и помогает получать правильные результаты, используя огромные фрагменты данных из различных источников. Не все массивные электронные таблицы помогают добиться отличных результатов в визуализации интерпретации данных.

Большие данные здесь, чтобы представить свои требования. Хорошая визуализация помогает представить только основные части данных за счет подавления фонового шума. Визуализация данных помогает собирать истории в серию диаграмм и графиков, которые так четко отображают результаты с использованием различных цветов на экране. Вы можете без труда заметить дрейфовый блик, отличив его от выброса.

Различные типы визуализации

В соответствии с традиционным признанием и пониманием инструментов и методов работы с данными простые диаграммы и гистограммы составляют большую часть форм обзора данных. Хотя они являются неотъемлемой частью формы визуализации данных, существует целый набор систем визуализации для представления данных полезными и интересными способами. Несколько популярных типов визуализации данных — это таблицы, карты, инфографика, информационные панели и т. д.

Читать: Визуализация данных в R

Табло Продукты

Механизмы, предоставляемые в Tableau Management, позволяют вам получить доступ и полномочия почти ко всем функциям — предоставлению доступа пользователям, подключениям к источникам данных и видимости, которые вам необходимы для поддержания вашего развертывания.

Это не случай возрастающей сложности использования с растущим числом пользователей. Tableau хорошо вписывается в операционную структуру компании, быстро поднимаясь от небольших групп до полноценных учреждений с тысячами пользователей.

Tableau Desktop доступен в трех вариантах: (а) открытая пробная версия, (б) доступ с рабочего стола в течение года (для студентов и преподавателей) или (в) вариант покупки, при котором вы можете получить его навсегда.

Как следует из названия, Tableau Public , хотя и не имеет ограничений на лицензирование и сборы, предлагает неограниченный доступ ко всем вашим книгам и данным для всех общедоступных пользователей Tableau.

Tableau Online кажется подходящим выбором, который позволяет вам работать с рабочими книгами, доступными из облака в любом месте и в любое время.

Использование таблицы

Tableau — это статистика продаж, необходимая вашей организации для принятия прибыльных аналитических решений. Он использует графики и диаграммы, чтобы обеспечить организационное понимание. Вы можете использовать рабочие листы и информационные панели Tableau для представления данных в виде карт и интерактивных диаграмм, чтобы отобразить определенные точки в наклонах и выбросах. Использование Tableau может быть таким же простым, как операция перетаскивания для определения параметров планирования.

С помощью выбросов и трендов можно исследовать изменения и анализировать точки дифференциации данных. Цветовые вариации для отдельных графиков и точечных различий можно использовать для демонстрации специфических результатов.

Tableau предлагает следующие возможности:

• Вы можете перетаскивать данные из источника, а также мгновенно и надежно преобразовывать их в результаты, отображаемые в виде оптических изображений, таких как карты и графики.
• Вы можете смешивать данные из разных источников на одном листе, а затем обрабатывать их для проверки.
• С помощью визуального и прямого интерфейса prep builders вы можете легко увидеть все свои данные.
• Вы можете быстро реорганизовать свои данные с помощью интеллектуальных алгоритмов группировки. После этого, используя подготовительные проводники, вы можете перейти к распространению и программированию ваших потоков.
• Вы можете эффективно работать с функциями, доступными в Tableau для ПК. Это дополнительное преимущество полезно с точки зрения анализа, поскольку оно позволяет пользователю и другим лицам, имеющим доступ к данным в организации, предлагать вопросы и обрабатывать варианты. Данные, представленные в цветах, и визуально привлекательная настройка помогают расшифровывать результаты в направлении, ориентированном на результат.

Совместное использование данных между информационными панелями — это защищенная функция, предоставляемая визуальным инструментом. Вы можете использовать приложения Tableau в браузере, на планшете или на мобильном телефоне. Затем это программное обеспечение может быть доступно членам вашей команды и другим лицам в организации для общения (путем обсуждения проблем или вопросов) по данным, совместно используемым в Интернете или на сервере таблиц. Думаете об изучении таблицы? Найдите основные причины для изучения таблиц на текущем рынке.

Выбор платформы для запуска программного обеспечения остается за вами, если вы стремитесь к полностью размещенному решению, такому как онлайн-таблица, или хотите администрировать свой сервер в облаке или локально.

Визуализация данных с помощью Tableau

Tableau — это привлекательное программное обеспечение для визуализации, основанное на бизнес-аналитике и интерпретации данных, которое применяется и используется в отраслях по всему миру.

Tableau позволяет пользователям мгновенно создавать потрясающие визуализации с помощью простого дизайна перетаскивания. Вы можете использовать обсуждение в сообществе и множество руководств в Интернете, чтобы извлечь преимущества из преимуществ Tableau. Тем не менее, всегда есть несколько основных ошибок, возникающих при его работе.

Ниже приведены три основных совета по эффективной визуализации с помощью Tableau.

Устранение переполненности

Никто не любит беспорядочную и перегруженную приборную панель. Вам не нужны десять графиков и пятнадцать гистограмм, перегруженных на одной странице. Tableau, как инструмент визуализации, оказался полезным для многих бизнес-аналитиков по всему миру для воспроизведения данных в убедительном графическом представлении.

Tableau предоставляет пользователям возможность использовать панель инструментов, смешивая дискретную графику для создания сложных и интерактивных визуализаций. Он позволяет представлять данные в графическом, удобочитаемом формате. Эта функция кажется бесполезной, если панель инструментов загромождена и, следовательно, сбивает с толку. Помеху можно устранить, уменьшив текст заголовка и удалив повторяющиеся слова. Другой подход к удалению отходов заключается в выделении существенных фактов/цифр и отображении их в верхней части, чтобы зритель мог составить важные и необходимые отчеты с данными.

Расширение ресурсов

Этот важный совет заключается в том, что вы должны сосредоточиться на сотрудничестве и участии с другими, чтобы расти в сообществе. Как упоминалось ранее, Tableau Public позволяет вам делиться информацией с общественностью. Другое дело, если ваша компания передала конфиденциальную и личную документацию, которой вы не должны делиться с другими. Но для любых общих ресурсов данных, которые не являются «конфиденциальными», вы можете использовать платформу, чтобы делиться ими с другими членами сообщества и учиться на их работе.

Выбор цветов и типографики

Упрощенный метод улучшения качества приборной панели состоит в том, чтобы удалить все повторяющиеся оси. Для визуализации данных (в любом инструменте) жизненно важно иметь четкую, хорошо контрастирующую цветовую гамму и быть аккуратно помеченными. Tableau позволяет пользователям вносить необходимые типографские и цветовые исправления. С помощью таких инструментов, как ColorCafe, вы должны проверить доступность и различие вашего шрифта/цветовой схемы, если вы хотите показать свою панель инструментов широкой публике.

Читайте: Как стать разработчиком таблиц?

Вы можете изменить любой шрифт на графике, добавить или удалить его метки или изменить заголовки. Выбор цветов, которые представляют анализ данных, имеет решающее значение с профессиональной точки зрения. В то время как некоторые цвета, кажется, производят большое впечатление, другие оказывают противоположное влияние на внешний вид изображения, делая его скучным и плоским.

Tableau позволяет всесторонне изложить свои превосходные цветовые приложения, а также цветовые палитры, которые вы можете легко использовать для смешивания и создания лучших работ одним мазком.

Заключение

Tableau — это программный инструмент, который предоставляет функцию, с помощью которой вы можете преобразовать свои данные в интерактивные информационные панели. Сочетая в себе отличный анализ и рассказывание историй, инструмент визуализации данных удаляет фоновый шум, помогая сосредоточиться только на самом важном.

Tableau хорошо сочетается с функцией безопасности платформы. Данные, которые совместно используются на панелях управления различными членами команды в организации, имеющими к ним доступ, проходят через защищенную и безопасно доверенную среду.

Если вы хотите освоить Tableau, ознакомьтесь с широко признанным дипломом PG по науке о данных upGrad и IIIT-B, который охватывает различные концепции, такие как визуализация данных, статистика, прогнозная аналитика с использованием Python, машинное обучение, аналитика больших данных и многое другое.