Tabeli juhtpaneel - andmete visualiseerimise ümbermääratlemine

See ajaveeb paljastab, kuidas Tableau juhtpaneel töötab demoga, kasutades reaalses elus olevaid andmekogumeid, ja aitab mõista visualiseeringuid, kasutades Tableau juhtpaneele.

Üle 35 000 ettevõtte kogu maailmas on tõeliselt muutnud viisi, kuidas nad oma andmetest ülevaate saavad. Kõik tänu Tableau juhtpaneelile, mis muudab andmete visualiseerimise paindlikuks, lihtsaks ja skaleeritavaks. Vajadus avada teadmisi andmetest - eri vormides erinevatest allikatest - on tänapäeval iga ettevõtte põhivajadus. Ehkki ettevõtteid aitavad mitmesugused äriteabe tööriistad andmete visualiseerimine , üks konkreetne tööriist on valitsenud roost viimase paari aasta jooksul. Intuitiivse ja kasutajasõbraliku lähenemisviisiga andmete visualiseerimisele on Tableau tänapäeval populaarne valik nii suurtele kui väikestele organisatsioonidele.Organisatsioonid otsivad spetsialiste .See ajaveeb aitab teil mõista, kuidas Tableau aitab väärtuslikke teadmisi avastada ja kuidas tahvli juhtpaneelid võimaldavad teil äri elementide põhjalikuks mõistmiseks andmeelemente lohistada, samuti võime prognoosida ja jälgida edusamme. Mõistame kõigepealt Tableau arengut ja miks see on tänapäeval üks parimaid andmete visualiseerimise tööriistu turul.



Tableau abil saame teie ja mina nüüd andmetega suhelda ja uurida. Te ei esita enam lihtsalt andmeid, vaid saate arukaid teadmisi, mis võivad teie ettevõtte käekäiku muuta. Tableau võimaldab teil reaalajas andmetega manipuleerida, arvutusi muuta ja stsenaariume muuta. Võrreldes Excel , kolm suurt asja, mis Tableau eristavad, on:

  1. Võimalus luua interaktiivseid armatuurlaudu
  2. Võimalus hallata piiramatuid andmeid
  3. Paindlikkus andmeallikate vahetamiseks liikvel olles

Tableau keskmes asuvad Tableau armatuurlauad. Tableau armatuurlaudade abil saate põhimõtteliselt lohistada visualiseerimise elemente, segada ja sobitada andmekomponente ja voila, kõik need andmed näivad äkki mõistlikud.

Tableau armatuurlauad - Tableau tuum

Annan teile väga lihtsa viisi Tableau komponentide mõistmiseks. Tabelis on sisuliselt kolm osa - see tööleht , armatuurlaud ja paigutusmahutid . Tableau armatuurlaud on kõigi töölehtede konsolideeritud kuva. Iga tööleht sisaldab visualiseeringuid, mis pärinevad erinevatest andmeallikatest või erinevat tüüpi andmetest. Paigutusmahutid võimaldavad muuta juhtpaneeli komponentide vahelisi seoseid (nt graafikud või diagrammid). Neid komponente saab paigutada horisontaalselt või vertikaalselt. Kõige olulisem osa on siin Tableau armatuurlaud, kus juhtub tegelik maagia, kuid sellest saab aru, kui olete loonud mitu töölehte. Blogi järgmises osas proovin illustreerida, kuidas ehitada tööleht ja vastav armatuurlaud. Veelgi olulisem on see, et see aitab teil mõista, kuidas visualiseeringutel erinevaid teadmisi avada.



Tableau armatuurlaudade mõistmine kasutusjuhtumi kaudu

Tableau tööd saab kõige paremini mõista näite kaudu, kus on erinevaid andmetüüpe, millest igaühel on potentsiaali avaldada väärtuslikku äriteavet. Ideaalne kasutusala võib olla jaemüügikauplus, kus peate avama ülevaate piirkondliku müügi, üksikute kaupluste tehingute, tootekategooriate tarbijasegmentide, müügiarvude, allahindlusmarginaalide, kasumi ja paljude teiste andmete kohta. Ettevõte peab mõistma, milline piirkond on teistest tulusam, millisele kliendisegmendile keskenduda ja millistele segmentidele investeeringuid vähendada. Kõik need teadmised nõuavad andmete töötlemist erineval viisil, mille lõppeesmärk on äri eesmärk tootlikkus ja kasumlikkus. Mõistame nüüd, kui täpne on meie superpoe erinevat tüüpi andmetest saadud statistika:

  1. Supermarketi üldine müük ja jõudlus: esimene loogiline samm on saada ülevaade superpoe toimivusest aja jooksul. Selleks vajame kvartaliandmeid erinevate piirkondade müügi kohta. Samuti peame mõistma, milline piirkond on teiste piirkondadega võrreldes kasumlikum või kahjumlikum.
  2. Erinevate olekute toimivus: olles saanud kasumite ja kahjumite kohta piirkonnapõhise ülevaate, saame luua müügi ja kasumi maatriksi riigi tasandil - 4 kvadrandi maatriks, mille müük ja kasum on vastavalt X ja Y teljega, keskpunkt on keskne tendents. Neid nelja kvadrandi olekuid saab kaardistada, et mõista erinevaid stsenaariume. Näiteks võib ettevõte otsustada investeerida rohkem riiki, kus on vähem müüki, kuid suurem kasum. Teine riik võib lõpuks tõsta punase lipu, kui müük on suurem, kuid kasum väheneb.
  3. Toimivus erinevate kliendisegmentide kaupa: Samuti on ettevõtte jaoks oluline teada, milline kliendisegment suurendab müüki ja kasumit erinevates piirkondades. Näiteks sektordiagramm kliendisegmentide ja müügi / kasumi vaatega võib aidata ettevõttel kujundada tulevikustrateegiaid - milline segment peaks olema peamine fookusala, näiteks B2B tarbijasegment võib maksimaalset kasumit toota väga väikese müüginumbriga - selgelt on selles piirkonnas tohutu võimalus B2B segmenti laiendada.
  4. Tulude genereerimine kategooriate kaupa: Konkreetsetes piirkondades ja kliendisegmentides saame andmeid konkreetsete tootekategooriate kohta ja nende võrdlemise kohta (müügi ja kasumi osas). Kui köögiseadmed toovad puhast puhastusseadmetest paremat kasumit, on see väärtuslik teadmine, mis võib tulevasi plaane mõjutada.
  5. Müügi prognoosimine: Varasem kvartali müügi ja kasumi trend aitab prognoosida järgmise aasta järgmise kvartali väärtusi. Ettevõte saab ka oma tegelikud väärtused kaardistada prognoositud väärtusteks, et mõõta ülevaate toimimispunktide mõju. Vaatame nüüd kõiki neid stsenaariume üksikasjalikult. Ma kasutan Tableau Public versiooni. Esimene samm on uue töölehe avamine ja andmekogumiga ühenduse loomine. Eeldades, et meie superpoe andmed on Excelis, valime sama. Tableau tuvastab Exceli erinevad andmetüübid automaatselt ja liigitab need muu hulgas stringide andmetüübiks, kuupäeva andmetüübiks, tõeväärtuse andmetüübiks.

tabeli armatuurlaua andmetüübid

Selles etapis on oluline mõista kahte mõistet - mõõtmed ja mõõdud. Tableau sõnul on mõõt väli, mis on sõltuv muutuja, see tähendab, et selle väärtus on ühe või mitme muutuja funktsioon. Lihtsamalt öeldes klassifitseerib Tableau mõõtühikuks kõik arvväärtust (kvantitatiivset) sisaldavad väljad. Kvalitatiivset, kategoorilist teavet käsitletakse automaatselt mõõtmena. Mõistame seda lihtsa näite abil. Oletame, et teie aastane müük oli 100 miljonit dollarit, mõõde on klientidele, piirkonnale või kauplusele kaardistatud konkreetne müük, mõõt on 100 miljonit dollarit.



Järgmine samm on Tableau erinevat tüüpi visualiseeringute mõistmine. Tulbadiagrammid, lahtrid, Pareto diagrammid…. Ilmselt eksisteerib maailmas palju muud tüüpi graafikuid ja parim võimalik uudis, mida ma teile praegu anda saan, on asjaolu, et Tableau ei nõua, et te neist midagi teaksite. Üks, Tableau on piisavalt intelligentne, et soovitada, milline visualiseerimine sobib teie andmetüübile, ja kaks, võimaldab teil seda soovi korral käsitsi muuta. Meie superkaupluse kasutamise puhul peaksime kasumijuhtide jaoks andmeid sõeluma, st selleks, et näha, millised piirkonnad kõige rohkem kasumit toovad, peate valima vaid värvi, suuruse ja sildi ning lohistama - tilguta need töölehele. Suurema kasumikeskuse nägemiseks saate värvi ja suuruse omavahel seostada. Tableau nõuab lihtsalt, et määraksite laius- ja pikkuskraadi väärtused ning see korrastaks visualiseeringud reaalajas.

Üldine müük ja kasum

Nagu näeme allolevalt ekraanipildilt, genereerib Tableau ‘kasumijuhtide’ sümbolikaardi, mis kujutab endast peamiselt konkreetsete osariikide ja nende kasumi visualiseerimist.

Üldist müüki ja tulemuslikkust saab kuvada joondiagrammina, mis annab aimu piirkonniti toimivusest nii müügi kui ka kasumi osas. Sellest visualiseerimisest võime saada teadmisi, näiteks Q4 ’13 oli nii müügi kui ka kasumi tõus võrreldes teiste kvartalitega. Ehkki II kvartali 14. kvartali müük kasvas marginaalselt, kuid äri kasvas eelmise kvartaliga võrreldes kasumis.

Erinevate olekute jõudlus

Järgmises visualiseerimises oleme loonud 4-kvadrandilise maatriksi, mille müük on X-telg ja kasumiks Y-telg, keskpunkt on nii müügi kui ka kasumi telje keskne tendents (antud juhul mediaan).

See visualiseerimine aitab meil jagada olekud kolmes peamises äristrateegias - alalhoidmine, arendamine ja võõrandamine. Parema ülanurga kõrge müügi ja kasumiga riigid on praegu heas seisus ja ettevõtted tahaksid seda ka lähitulevikus säilitada. Müügitelje kohal olevaid ja kasumi telje lähedal olekuid võib ettevõtja pidada võimaluseks, kus müügi kasv aitaks suurendada ärikasumit - töötada välja strateegia. Madala müügi ja madala / negatiivse kasumi või suurema müügiga, kuid negatiivse kasumiga riigid ei ole kindlasti valdkonnad, kus ettevõte peaks keskenduma raha loovutamisele. See aitab suuresti kaasa ettevõtete investeerimisstrateegia kujundamisel.

Erinevate kliendisegmentide toimivus

Piirkonna ja osariigi tasemel nähtavuse korral saame nüüd vaadata, milline tarbijasegment suurendab müüki ja kasumit, ning teha kindlaks kliendisegmendi fookusvaldkonnad (klientide, ettevõtete ja kodukontorite hulgas).

Näiteks näeme, et kuigi Keskpiirkonnas on tarbijate segmendi osakaal müügist 50%, on kasum selles segmendis väiksem. Ettevõtete segmendis on aga palju suurem kasumiosa koos väiksema müügiosaga. Kindlasti peaks ettevõte keskenduma ettevõtte müügiosa suurendamisele, mis võib mõjutada ettevõtte kasumlikkust.

Tulu genereerimine kategooriate kaupa

Järgmine loogiline samm on saada tootekategooria tasemel teadmisi. Me saame aru, et millise toote müük ja kasum on konkreetses piirkonnas ja tarbijasegmendis suuremad. Või kuidas on erinevad tootekategooriad müügi ja kasumi osas toiminud.

Tableau'is saate oma andmetele lisada mitu filtrit, et saada täpset ülevaadet. Oletame, et vajame oma superpoe jaoks teadmisi kategooriatepõhise tulu kohta, lisades lihtsalt filtrid piirkonna, kategooria või isegi alamkategooria jaoks. Seejärel määrake, mida peate ridadel ja veergudel kuvama. Nagu näete allolevalt lehelt, on müügi summa esitatud veergudena ja kategooriad ridadena. Andmed filtreeritakse regiooni, osariigi ja segmendi järgi ning värviliselt oranž tähistab väikest kasumit ja sinine suuremat kasumit.

Siin on kiire üksikasjalik visuaalne juhend, et aidata teil mõista lihtsate sammude valikut, mis on seotud õigete filtrite valimisega ja superpoe andmekomplektiga oma visualiseerimise loomisega.

Samm-sammuline visuaalne juhend tabelipaneeli loomiseks:

Nüüdseks oleme Tableau'ga läbi viinud andmete visualiseerimise põhitõed. Ülejäänud võlu on nende mõistete alamhulgad. Järgmine loogiline samm on müügi ja kasumi prognoosimine ajaloolise kvartali tulemuslikkuse trendi põhjal. Ettevõte saab hiljem võrrelda tegelikke müügi- ja kasuminumbreid prognoositud väärtusega, et teha lünkade analüüs ja mõõta kvartali jooksul tehtud toimingute mõju.

c ++ sortimisalgoritm

Olemasolevatest andmetest saab veel palju teadmisi avada. Kutsun teid üles vaatama seda videoõpetust, mis selgitab Tableau armatuurlaua loomist nullist, milliseid visualiseeringuid millises stsenaariumis kasutada ja kuidas juhtpaneeli visualiseeringutest äristrateegiliste otsuste juhtimiseks teadmisi saada. See kasutab meie sama superpoe näidet, nii et see on teie jaoks koogirada. Edasi, naudi videot ja ütle mulle, mida sa arvad.

Tahvli armatuurlaud ja tööriistaliides | Kuidas luua tahvlite juhtpaneele Tabelikoolitus | Edureka

See Edureka Tableau juhtpaneeli õpetus viib teid samm-sammult läbi Tableau armatuurlaua loomise. See aitab teil õppida erinevaid funktsioone, mis esinevad tablootööriistas koos superkaupluse demoga.

Kui ma olen teid piisavalt põnevil õppinud Tableau tööstuse ekspertidelt, kasutades palju muid kasutusjuhtumeid, vaadake meie kursust siin. Uued partiid on varsti algamas, nii et võiksite kiirustada.