Tableau Desktop Kochbuch

Vorwort

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Vor etwa sechs Jahren wurde ich gebeten, eine Visualisierung von Daten aus Microsoft Excel mit der Software Tableau zu erstellen. Ich gebe zu, dass ich anfangs ein bisschen herumgefummelt habe. Als ich die visuelle Analyse fertiggestellt hatte, präsentierte ich sie den Beteiligten und sah, wie ihre Gesichter aufleuchteten. Als sie ihre Daten in dieser neuen Visualisierung sahen, konnten sie mehr Fragen stellen und auf die Daten reagieren, die sie sahen. Seit diesem Lichtblick habe ich die Macht der Datenvisualisierung erkannt und wollte auch andere dazu befähigen, mit Daten zu arbeiten. Aber was sind Daten?

Was sind Daten?

Daten sind überall um uns herum. Daten sind Fakten und Statistiken, die über etwas gesammelt werden. Das kann alles Mögliche sein - Umsatz, Gesundheit und Fitness, Wohnen oder Flüge. In jedem dieser Bereiche werden Daten gesammelt. Daten können in vielen Formen gespeichert werden, von Excel-Tabellen bis hin zu Datenbanken, und jede Organisation hat einen anderen Speicherprozess und viele Arten von Daten. Ohne Daten können wir keine Datenvisualisierungen erstellen. "Aber was ist Datenvisualisierung?" höre ich dich fragen.

Eine Einführung in die Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist die visuelle Darstellung von Datenpunkten, um deinem Publikum die Botschaften deines Datensatzes besser zu vermitteln. Die Datenvisualisierung ermöglicht es deinen Nutzern, ihre Daten zu sehen und zu verstehen, weitere Fragen zu stellen, die sie vorher nicht stellen konnten, und anhand dieser Visualisierungen datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Wenn Daten visuell dargestellt werden, z. B. in einem Diagramm, können wir schnell Einblicke gewinnen und Trends oder Ausreißer in den Daten erkennen. Datenvisualisierung ist effektiver, wenn präattentive Attribute gut genutzt werden, um mit Daten zu kommunizieren, denn diese Attribute ermöglichen es uns, die Daten fast sofort zu verarbeiten. Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, wie du mit Daten kommunizieren kannst, lies Carl Allchins Communicating with Data (O'Reilly, 2021, derzeit in Early Release).

Dieses Buch hilft dir, das Beste aus den folgenden 10 Eigenschaften herauszuholen, die du kennen solltest, bevor du eine Datenvisualisierung erstellst:

Jedes Attribut wird verwendet, weil es unserem Gehirn erlaubt, diese Informationen fast sofort zu verarbeiten, um Muster oder Trends leichter zu erkennen. Einige Attribute sind effektiver als andere; die Länge ist zum Beispiel das am leichtesten zu lesende Attribut. Diese Attribute werden in diesem Buch immer wieder erwähnt.

Eine Einführung in Tableau

Tableau Software bietet mehrere Produkte an. Zunächst hilft dir der Tableau Prep Builder bei der Datenvorbereitung. Mit Tableau Online oder Tableau Server kannst du Datenquellen und Dashboards teilen und mit Kollegen zusammenarbeiten. Tableau Desktop schließlich ist ein Datenvisualisierungstool und der Schwerpunkt dieses Buches.

Warum ich dieses Buch geschrieben habe

Vor mehr als sechs Jahren habe ich angefangen, mir Tableau selbst beizubringen. Als Studentin war ich es gewohnt, durch Bücher zu lernen. Auf meinem Weg vom Schüler zum Tableau-Zen-Meister habe ich es immer für wichtig gehalten, Blogbeiträge und andere Bücher zu lesen und Schulungsvideos anzusehen.

Hinweis

Ein Tableau Zen Master ist ein ausgewähltes Programm von Tableau; derzeit gibt es 43 auf der Welt. Um Zen Master zu werden, musst du ein tiefes Verständnis dafür zeigen, wie Tableau funktioniert, anderen Tableau-Nutzern helfen, sie zu unterrichten, und mit anderen zusammenarbeiten.

Während meiner Reise wurde ich von den Besten der Besten im Rahmen des Data School-Programms von The Information Lab unterrichtet, um die nächste Generation von Analysten auszubilden. Es hat mir auch Spaß gemacht, andere Jahrgänge und die Community zu unterrichten. Ich leite den Workout Wednesday, eine Community-Initiative, die dir hilft, deine Tableau-Fähigkeiten zu verbessern, und ich habe regelmäßig Tableau-Tipps veröffentlicht. Ich liebe es, mein Wissen mit allen teilen zu können. Das Schreiben dieses Buches hat es mir ermöglicht, vieles von dem, was ich in den letzten sechs Jahren gelernt und gelehrt bekommen habe, weiterzugeben. Ich habe mein Wissen in leicht nachvollziehbaren Rezepten zusammengefasst, damit du dich nicht so abmühen musst, wie ich, als ich Tableau zum ersten Mal lernte. Ich füge auch meine eigenen Tipps und Tricks hinzu, um dein Tableau besser zu machen.

Für wen ist dieses Buch?

Ich empfehle weniger erfahrenen oder neuen Nutzern von Tableau, das Buch von vorne bis hinten zu lesen, da ich den Ablauf der Kapitel bewusst strukturiert habe. Wenn du schon erfahrener bist, kannst du die Kapitel vielleicht auch einzeln lesen, vor allem bei den neueren Funktionen von Tableau, aber du wirst mehr Tipps und Tricks lernen, wenn du das Buch auch von vorne bis hinten liest.

Wie das Buch gegliedert ist

Dieses Buch besteht aus vier Teilen. Sie sind so angeordnet, dass sie von den Grundlagen über die Mittelstufe bis hin zu den fortgeschrittenen Tableau-Kenntnissen reichen, so dass du in jedem Kapitel auf deinen Fähigkeiten aufbauen kannst.

Teil I: Kapitel1-2

In den ersten beiden Kapiteln erfährst du, wie du eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellst, wie du sie auf unterschiedliche Weise miteinander verknüpfen kannst und wie du dich mit dem Tableau-Arbeitsbereich vertraut machst.

Teil II: Kapitel 3-7

Sobald du die Datensätze kennst, die in diesem Buch verwendet werden, und den Arbeitsbereich, den wir benutzen werden, vermitteln dir die Kapitel 3 bis7 ein Verständnis für die grundlegenden Diagrammtypen in Tableau. Am Ende der ersten sieben Kapitel wirst du wissen, wie du dein erstes Dashboard erstellen kannst.

Teil III: Kapitel 8-13

In diesen Kapiteln lernst du weitere fortgeschrittene Diagrammtypen kennen und erfährst, wie du einige Elemente in den einzelnen Diagrammen formatieren kannst. Außerdem lernst du, wie du eine Story verwendest, die deine Nutzer durch einen Teil der Analyse führt, die du ihnen zeigen möchtest.

Teil IV: Kapitel 14-19

In den letzten Kapiteln geht es um fortgeschrittene Techniken, mit denen du deine Analyse verbessern kannst. Außerdem lernst du einige der komplexeren Berechnungen kennen, um deine Analyse zu verbessern. Zum Schluss erstellst du weitere Dashboards, die die Interaktivität aus den vorherigen Kapiteln nutzen.

Kapitel 20

Hier findest du eine Sammlung von 20 Möglichkeiten, deine Tableau Desktop-Lernreise fortzusetzen, sowohl mit einem sozialen als auch einem technischen Ansatz.

Jede Lösung sollte ein neues oder dupliziertes Arbeitsblatt sein, mit dem du zu einem einzelnen Rezept zurückkehren kannst.

Das fertige Arbeitsbuch und die Daten findest du auf GitHub. Lade die Daten herunter, um mit diesem Buch zu beginnen.

Ergebnisse des Buches

Am Ende dieses Buches wirst du wissen, wie du die folgenden Aufgaben lösen kannst:

• Erstelle einfache und komplexe Datenvisualisierungen in Tableau Desktop

• Nutze die neueren Funktionen, einschließlich Set- und Parameteraktionen

• Verbessere deine aktuelle analytische Analyse

Und dann wirst du in der Lage sein:

• Die erlernten Fähigkeiten mit Hilfe bewährter Methoden der Datenvisualisierung anwenden

• Interaktive Dashboards zur Unterstützung von Geschäftsfragen erstellen

• Genügend Referenzmaterial für die Prüfungen zum Desktop Specialist und Tableau Desktop Certified Associate haben

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Weist auf neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateierweiterungen hin.

Constant width bold

Zeigt Befehle oder anderen Text an, der vom Benutzer wörtlich eingegeben werden muss.

Tipp

Dieses Element steht für einen Tipp oder eine Anregung.

Hinweis

Dieses Element steht für einen allgemeinen Hinweis.

Warnung

Dieses Element weist auf eine Warnung oder einen Warnhinweis hin.

Code-Beispiele verwenden

Zusätzliches Material (Code-Beispiele, Übungen usw.) steht unter https://github.com/LornaBrownTIL/Tableau-Desktop-Cookbook zum Download bereit .

Wenn du eine technische Frage oder ein Problem mit den Codebeispielen hast, sende bitte eine E-Mail an [e-mail].

Dieses Buch soll dir helfen, deine Arbeit zu erledigen. Wenn in diesem Buch Beispielcode angeboten wird, darfst du ihn in deinen Programmen und deiner Dokumentation verwenden. Du musst uns nicht um Erlaubnis fragen, es sei denn, du reproduzierst einen großen Teil des Codes. Wenn du zum Beispiel ein Programm schreibst, das mehrere Teile des Codes aus diesem Buch verwendet, brauchst du keine Erlaubnis. Der Verkauf oder die Verbreitung von Beispielen aus O'Reilly-Büchern erfordert jedoch eine Genehmigung. Die Beantwortung einer Frage mit einem Zitat aus diesem Buch und einem Beispielcode erfordert keine Genehmigung. Wenn du einen großen Teil des Beispielcodes aus diesem Buch in die Dokumentation deines Produkts aufnimmst, ist eine Genehmigung erforderlich.

Wir freuen uns über eine Namensnennung, verlangen sie aber in der Regel nicht. Eine Quellenangabe umfasst normalerweise den Titel, den Autor, den Verlag und die ISBN. Zum Beispiel: "Tableau Desktop Cookbook von Lorna Brown (O'Reilly). Copyright 2021 Lorna Brown, 978-1-492-09011-3."

Wenn du der Meinung bist, dass deine Verwendung von Codebeispielen nicht unter die Fair-Use-Regelung oder die oben genannte Erlaubnis fällt, kannst du uns gerne unter [e-mail] kontaktieren .

O'Reilly Online Learning

Hinweis

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Wie du uns kontaktierst

Bitte richte Kommentare und Fragen zu diesem Buch an den Verlag:

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• 707-829-0515 (international oder lokal)
• 707-829-0104 (Fax)

Wir haben eine Webseite für dieses Buch, auf der wir Errata, Beispiele und zusätzliche Informationen auflisten. Du kannst diese Seite unter https://oreil.ly/tableau-desktop-cookbook aufrufen .

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Danksagungen

Viele Menschen in meinem Leben haben mich auf dieser Reise beeinflusst und unterstützt. Die Person, die am meisten erträgt, ist mein wunderbarer Ehemann Michael Brown. Er hat mich durch traurige und glückliche Zeiten begleitet, und ich weiß seine ständige Liebe und Unterstützung bei allem, was ich tue, sehr zu schätzen. Danke, dass du mich während des Lockdowns bei Verstand gehalten hast; jetzt, da wir unser erstes Ehejahr im Lockdown überlebt haben, bin ich sicher, dass noch viele weitere normale Jahre folgen werden! Ich darf nicht vergessen, unsere verrückten Katzen Garfield und Gizmo zu erwähnen - danke, dass ihr mich mit eurem ständigen Bedürfnis nach Aufmerksamkeit und eurer Verrücktheit warm und stressfrei haltet. Und obwohl ich sie im letzten Jahr nicht oft sehen konnte, haben mich meine Eltern, Großeltern und meine Familie bei allem unterstützt.

Ich habe meine Tableau-Reise 2015 mit der Data School des Information Lab begonnen. Ohne sie wäre ich heute nicht da, wo ich bin - vielen Dank an Tom, Robin und Craig für alles, was ihr für das Unternehmen tut, und danke, dass ihr mir 2015 eine Chance gegeben habt. Zwei besondere Erwähnungen: Erstens danke ich Andy Kriebel dafür, dass er mir fast alles über Tableau beigebracht hat und mich immer wieder zu Höchstleistungen anspornt; und zweitens danke ich Carl Allchin dafür, dass er über die Jahre hinweg für mich da war, wenn ich mich aufgeregt und frustriert habe, und dass er jemand ist, an den ich mich immer wenden kann, egal was passiert. Ein Dankeschön geht auch an Stephanie Kearns, die im letzten Jahr meine Partnerin im Verbrechen war.

Als ich anfing, Tableau zu lernen, schloss ich mich der fantastischen Tableau Community an, die einmalig ist. Die Community ist eine wahre Fundgrube an Wissen, Inspiration und Freundschaften. Ich habe so viel von der Community gelernt, und jetzt ist es an der Zeit, etwas zurückzugeben. Vielen Dank an alle in der Tableau Community, die mir auf meinem bisherigen Weg geholfen haben; ihr wisst, wer ihr seid.

Eine besondere Erwähnung geht an die ehemaligen und aktuellen Workout Wednesday-Leiter. Es war mir eine Freude, mit euch allen zusammenzuarbeiten. Vielen Dank an alle Tableau Zen Master und Ambassadors für alles, was ihr tut, um die Community noch besser zu machen, und an die ehemaligen und aktuellen Tableau-Mitarbeiter, die zum Wachstum der Community beigetragen haben.

Den Rezensenten dieses Buches danke ich dafür, dass sie mich auf dem rechten Weg gehalten und mich von vielen Tangenten abgehalten haben, um den Inhalt so einfach wie möglich zu halten. Ein besonderer Dank geht auch an Angela, meine Lektorin, und an O'Reilly, die mir die Möglichkeit gegeben haben, Tableau zu unterrichten.