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.
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.
- 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.
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.
