Как использовать Tableau для науки о данных?

Как использовать Tableau для науки о данных Изучение

Данные — это новая нефть для каждой отрасли. Каждый год организации собирают огромные объемы данных всех размеров. Такие данные помогают в принятии обоснованных решений и выводов. Каждая организация руководствуется данными и полагается на данные, чтобы вытеснять конкурентов и принимать выгодные решения. По некоторым прогнозам, к 2025 г., пользователи будут генерировать почти 463 экзабайта данных каждый день. Но многие организации не используют надлежащие инструменты и приложения для извлечения осмысленной информации из хранящихся структурированных и неструктурированных данных. В этой статье вы узнаете о функциях Tableau и о том, как компании используют этот инструмент визуализации для обработки данных.

Что такое Tableau для науки о данных?

Tableau — это невероятное программное обеспечение для визуализации данных и бизнес-аналитики, которое помогает создавать графические отчеты и анализировать огромные объемы данных. Эта американская компания начала свою деятельность в 2003 году и была приобретена Salesforce в июне 2019 года. Предприятия используют Tableau для майнинга. Пполезные идеи из гранулированных данных. Он предлагает множество функций и настроек внутри него. Почти все компании из списка Fortune 500 используют Tableau для получения более полных данных и понимания в соответствии с требованиями рынка. Более 63 298 компаний используют Tableau, а рыночный спред составляет 6,26%.

С помощью Tableau специалисты по обработке данных могут создавать графики, диаграммы, карты, истории на основе данных, информационные панели и т. д. для визуализации и анализа данных. Богатые визуальные эффекты и интерпретация данных помогают руководителям бизнеса принимать эффективные бизнес-решения. Tableau предлагает четыре различных продукта для организаций. Эти:

  • Tableau Desktop для предоставления информации по всему предприятию
  • Tableau Prep для подготовки данных
  • Tableau Server/Online для размещения и обмена данными
  • Tableau Reader для открытия и взаимодействия с упакованными книгами, созданными с помощью Tableau Desktop.

Как профессионалы могут использовать Tableau для науки о данных

Работа над наукой о данных с Tableau становится полезной, потому что Tableau предлагает широкий спектр инструментов, функций и методов визуализации данных, которые помогают легко понимать данные.

  • Данные могут быть сложными, чтобы сделать осмысленные выводы только с помощью анализа данных. Визуальное представление (через гистограмму, маркированную диаграмму, древовидную карту, диаграмму Ганта, ящичковую диаграмму, динамическую диаграмму и т. д.) закономерностей в данных помогает менеджерам и руководителям интерпретировать их как элементы, требующие принятия мер. Tableau может помочь профессионалам в области обработки данных сделать осмысленные визуальные эффекты извлеченных данных, чтобы неспециалисты могли легко их понять.
  • Еще одним важным аспектом науки о данных с Tableau является работа с данными в реальном времени и в памяти. Tableau помогает подключаться к источникам данных и извлекать данные из различных внешних источников. Такая гибкость получения данных из внешних источников помогает специалистам по обработке и анализу данных использовать данные из более чем одного источника данных без каких-либо ограничений.
  • Tableau также может работать с большими объемами данных и данными, предоставляемыми большими данными, имеющими миллионы строк. Он может работать со всеми этими данными без потери эффективности и точности в производительности.
  • Tableau для науки о данных хорошо разбирается в аналитике данных и помогает команде специалистов по обработке и анализу данных углубляться в данные, раскрывая идеи и закономерности данных. Это еще одно использование Tableau в науке о данных, где аналитики данных и специалисты по науке о данных могут использовать разные алгоритмы для осмысленно извлеченных данных.
  • Tableau Dashboard имеет замечательный компонент отчетности, который позволяет пользователям настраивать информационные панели специально для таких устройств, как мобильные устройства или ноутбуки. Tableau автоматически определяет пользовательское устройство, используемое для просмотра отчета, и автоматически вносит необходимые корректировки для отображения точной информации.
Читайте также:  Туннелирование и перенаправление портов

Tableau как инструмент обработки данных

Существуют различные инструменты визуализации данных и библиотеки, доступные на рынке. Но большинство организаций предпочитают Tableau для работы с данными из-за его разнообразных функций. Вы можете записаться на курс визуализации данных с Tableau Training и глубже погрузиться в методы визуализации и то, как Tableau меняет ситуацию.

Некоторые из них:

  • Он обеспечивает функциональность перетаскивания.
  • Панель инструментов Tableau поддерживает широкий спектр макетов и форматов, что позволяет пользователям развертывать подходящие фильтры. ль инструментов Tableau поддерживает широкий спектр макетов и фор
  • Профессионалы в области обработки данных предпочитают Tableau другим инструментам, потому что он предоставляет удобный вариант для совместной работы и мгновенного обмена проектом анализа данных с другими пользователями.
  • Tableau также приносит пользу профессионалам в области обработки данных, поскольку позволяет безопасно обмениваться данными из множества источников данных, таких как облако, локальные серверы, серверы веб-сайтов, гибридные системы и т. д.
  • Tableau предоставляет еще одну функцию, которая делает его инструментом для проектов по науке о данных. Карта в Tableau имеет много предустановленной информации о почтовых индексах, городах, административных границах и т. д. Это помогает специалистам по обработке и анализу данных получить дополнительный уровень встроенных географических данных.
  • Когда аналитики данных работают над наукой о данных с помощью SQL и Tableau, они могут пользоваться другими разнообразными функциями, такими как объединение между базами данных, вложенная сортировка, обработка реляционных данных, лицензирование представлений, реализация соединителей данных и т. д.

Все это оправдывает тот факт, что Tableau является инструментом для науки о данных. Поскольку Tableau хорош для повышения осмысленности данных с помощью богатых визуальных эффектов, аналитики данных и профессионалы считают его отличным инструментом для демонстрации своего анализа с помощью графиков, диаграмм и других графических представлений.

Улучшения, необходимые Tableau для специалистов по данным

Tableau играет важную роль в науке о данных; преимущества Tableau на этом не заканчиваются. Это также помогает импровизировать различные формы аналитических данных, основанных на данных, генерируемых специалистами по обработке и анализу данных. С помощью таких инструментов, как Tableau, специалисты по обработке и анализу данных могут извлекать и оценивать сложные данные. Tableau помогает создавать отношения между отдельными переменными для прогнозирования на основе беспорядочных наборов данных. Поэтому, чтобы стать специалистом по данным из специалиста по науке о данных, необходимо хорошее знание Tableau.  Вот некоторые из ключевых моментов, которые приносят пользу специалистам по данным в их повседневной работе.

  • Исследовательский анализ данных (EDA) является необходимой операцией в науке о данных. Исследователи данных используют эту технику для выполнения первоначального исследования различных наборов данных. Вот где они используют Tableau для обнаружения скрытых закономерностей, аномалий, проверки гипотез и т. д.
  • Профессионалы в области обработки данных, которые являются программистами на Python, обычно используют Seaborn и Matplotlib для визуализации данных. Но специалисты по данным предпочитают Tableau, так как он лучше отображает привлекательные визуальные эффекты без написания большого набора кодов. Кроме того, он может предоставлять простые в использовании трехмерные диаграммы и графики, поэтому Tableau лучше, чем библиотеки Matplotlib и Seaborn.
  • Специалистам по данным часто нужны метрики науки о данных и модели машинного обучения, которые могут извлечь содержательную информацию из имеющихся данных. Tableau поставляется с моделями, которые специалисты по данным могут легко включить в свои показатели производительности. Tableau также позволяет добавлять показатели производительности через базы данных SQL, которые могут помочь обобщить отчет для ручной проверки. Другие старшие эксперты в предметной области или главные специалисты по обработке и анализу данных могут просмотреть эти отчеты и предложить дальнейшие улучшения.
  • Иногда специалистам по данным приходится работать с фундаментальными технологиями и приложениями, такими как SQL и электронные таблицы. Tableau не ограничивается работой только с наборами данных, но также работает с SQL-запросами или использует статические файлы Excel и CSV. Кроме того, специалисты по данным могут вставлять свои SQL-запросы для взаимодействия с базами данных через Tableau.
  • Tableau также хорош в исполнении операции кластеризации. Кластеризация — это метод обнаружения сходства между отдельными точками данных в одной группе или в нескольких группах. Tableau помогает специалистам по данным выполнять операции кластеризации и использовать популярные алгоритмы кластеризации, такие как кластеризация K-средних, для многочисленных наборов данных, не составляя ни одной строки кода.
Читайте также:  5 лучших сертификатов кибербезопасности на 2021 год

Преимущества использования Tableau для науки о данных

  • Быстрое обучение и внедрение: Tableau предлагает множество вариантов реализации визуализаций. Он прост в использовании и освоении по сравнению с библиотеками визуализации Python.
  • Лучше всего для непрограммистов: для непрограммистов это хороший выбор для использования Tableau для науки о данных, потому что использовать Tableau легко и не требует навыков кодирования.
  • Интерактивная визуализация: пользователи, использующие Tableau, могут создавать богатую и высококачественную визуализацию с помощью функций перетаскивания.
  • Работа с большими наборами данных: с помощью Tableau группа анализа данных может легко визуализировать миллионы строк данных.
  • Удобство для мобильных устройств: пользователи iOS и Android могут использовать Tableau, что позволяет им вести и просматривать статистику и графики на кончиках своих пальцев.
  • Низкая стоимость: стоимость Tableau сравнительно низкая по сравнению с другими инструментами визуализации данных и BI, такими как Business Objects и Qlik.

Заключение

Tableau вносит значительный вклад в науку о данных. Существует множество применений Tableau в науке о данных, и организации используют его для представления данных в графическом формате. Это помогает руководителям высшего звена и акционерам бизнеса принимать обоснованные решения. Если вы ищете решения для визуализации данных без кода или с минимальным кодом для своей компании, Tableau — лучший и простой в освоении инструмент.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Сколько времени нужно, чтобы изучить Tableau для науки о данных?

Ответ: На изучение Tableau уходит примерно от 2 до 6 месяцев. Это просто понять, но обычно требуется больше времени, чтобы освоить все различные функции. Если у вас есть опыт работы с визуализацией данных и концепцией науки о данных, а также вы посвящаете часы специальному обучению, то 2–3 месяца будет достаточно для претендента, чтобы освоить его.

2. Должен ли я изучать Python перед Tableau?

Ответ: Нет, использование любого языка программирования (например, Python) для изучения Tableau не является обязательным.

3. Необходима ли таблица для науки о данных?

Ответ: Для науки о данных изучать Tableau не обязательно. Можно использовать библиотеки визуализации или другие инструменты, такие как Qlik, для выполнения той же работы, которую можно выполнить с помощью Tableau. Но поскольку Tableau является явным лидером на рынке визуализации данных, оно стало обязательным приложением для аналитиков данных.

4. Используют ли аналитики данных Tableau?

Ответ: Да, аналитики данных используют Tableau. Как только они уточняют детализированные данные, необходимые для принятия обоснованных бизнес-решений, эти данные передаются в Tableau для предоставления богатых визуальных эффектов. Как мы все знаем, лучшие визуальные эффекты помогают получить четкую перспективу для принятия решений. Аналитикам данных необходимо научиться правильному использованию Tableau.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий