Как я самостоятельно освоила Tableau

Я работала аналитиком по качеству, а затем переквалифицировалась в аналитика данных. Несколько лет назад, во время реорганизации нашей компании, появилась возможность тестировать качество продукта с использованием доступных данных, и я, не задумываясь, воспользовалась ею.

Поскольку я, как тестировщик, хорошо знала продукт, то быстро научилась работать с одноразовыми дампами базы данных и создавать дашборды с использованием их в Google таблицах. Воодушевленная своими успехами, я попросила начальство предоставить мне лицензионный ключ Tableau и доступ к хранилищу данных нашей организации с правом считывания информации. Это дало бы мне возможность охватить более широкую пользовательскую аудиторию компании и стандартизировать дашборды, созданные с использованием Google таблиц. Руководство одобрило мою инициативу.

И вот тогда-то я научилась писать приличные SQL-запросы для получения данных и приступила к изучению дашбордов Tableau. Помню, была мысль проштудировать учебные материалы, представленные на веб-сайте Tableau (к слову, они очень подробные и полезные). Но так и не смогла найти времени для этого.


Вот то, что на самом деле помогло мне освоить искусство визуализации данных с помощью Tableau.

1. Использование доступных/уже существующих дашбордов Tableau

При использовании в аналитической работе готовых дашбордов мне зачастую нужно было осмысливать базовые данные и добавлять новые фильтры для дальнейшего мониторинга тенденций. Для этого я скачивала копию с сервера и пыталась понять, как автор оригинала структурировал его.

Так я получила представление о вычисляемых полях, типах фильтров и различных параметрах отображения фильтров.

Если у вас нет доступа к каким-либо дашбордам, можете загрузить их из Tableau Public (подробнее об этом позже).

2. Онлайн-сообщество Tableau

Всякий раз, когда мне нужно было что-то впервые сделать с данными, о чем я понятия не имела — будь то смешивание разных источников, использование селективных фильтров, фильтров действий, LOD-положений, — я искала помощи на форумах Tableau. Должна сказать, что мне всегда удавалось найти ответ на заданный вопрос.

Следуя полученным советам, я либо пробовала сделать то, что намеревалась, либо, узнав, что какая-то функция не поддерживается, находила обходные пути для достижения аналогичного результата. Я задавала вопросы на форуме, и люди давали действительно полезные советы. Вот ссылка на форум сообщества: https://community.tableau.com/s/explore-forums

3. Практика

В то время я была вовлечена в довольно интенсивную деятельность и еженедельно встречалась с первыми лицами компании, чтобы представить им свои находки и открытия. Я много чего перепробовала тогда, поскольку другого способа анализа данных, кроме постоянной практики, в то время еще не знала. Даже сегодня восхищаюсь своими тогдашними дашбордами. Конечно, все они подлежат соглашению о неразглашении, поэтому не могут быть опубликованы где-либо в Интернете. Но это не мешает мне гордиться ими.

4. Tableau Public

Я пристрастилась к Tableau с первых же месяцев освоения этого софта. Меня захватывает сторителлинг с использованием интерактивных визуализаций данных. Поэтому я не перестаю изучать новые и интересные способы визуализации данных. В Tableau есть публичная галерея, где авторы со всего мира публикуют свои работы. Это отличный способ узнать, чего можно достичь с помощью tableau. До сих пор помню первую визуализацию, которая поразила меня и возбудила мой интерес. Это была работа Криса Лава “Спасение на Titanic”. Вот эта визуализация.

Кроме нее, здесь множество других потрясающих визуализаций. Вы можете следить за авторами, которые регулярно публикуют свои работы, и учиться полезным навыкам у самих экспертов.

5. Конкурсы визуализации Tableau

Из сведений об авторе под одной из визуализаций в публичной галерее я узнала о Makeover Monday. Этот конкурс организован онлайн-проектом vizwiz, который предоставляет каждому участнику набор данных и возможность создавать визуализации для презентации аналитической информации. В конкурсе участвуют люди со всего мира, и вы можете черпать вдохновение из множества работ.

6. Другие ресурсы

В Твиттере есть профиль группы под названием #datafam. Это потрясающая группа. Вы обязательно должны подписаться на нее, чтобы получать ежедневную порцию вдохновения и знать, что происходит в мире визуализации данных.

У основателя VizWiz Энди Крибеля также есть канал на YouTube, где он публикует видео с советами по продвижению в tableau. Можете подписаться на его канал на YouTube https://www.youtube.com/c/AndyKriebel/featured, чтобы узнать больше.

Надеюсь, эта информация поможет вам совершить увлекательное путешествие по Tableau и со временем стать аналитиком данных.

Читайте также:

Читайте нас в TelegramVK и Яндекс.Дзен


Перевод статьи Isha Garg, How I Taught Myself Tableau

Предыдущая статьяКак использовать ИИ и Python для распознавания речи
Следующая статья10 веских причин изучить Python для занятий наукой о данных