É muito simples. Arraste seu campo de data para colunas e a medida que deseja plotar em linhas. Em seguida, clique com o botão direito do mouse na medida e Adicionar Cálculo da Tabela Escolha Cálculo Movendo, Resumir usando Soma, Movendo ao longo da Tabela (Across), Valores anteriores 60 (2 meses), Próximos Valores 0 e voil Cálculos da Tabela são poderosos. Aprenda como usá-los EDIT: Para responder esclarecimento Ok, então seu problema é provavelmente (você poderia ser mais específico, a propósito, mostrar exatamente o que você está fazendo, o que você está recebendo eo que você deseja obter) que quando você filtrar o outro Meses (em vez de agosto ou julho) você perde as informações (porque você não pode avaliar informações de 2 meses anteriores). Uma maneira simples de lidar com isso é realmente não filtrar os dados, e apenas esconder as colunas que você não quer mostrar (selecione todos os meses que você não quer mostrar, clique direito e ocultar). Uma forma mais elegante de fazer isso (e maneira mais interativa) é criar um cálculo de tabela para ser usado como filtro. Esta técnica aproveita o fato de que os cálculos de tabela são realizados em último lugar. Se você pretende mostrar apenas julho e agosto, você cria um campo chamado filtro: A pesquisa (max (data), 0) basicamente retornará a data (melhor, a data máxima de cada dia, como você tem dias na tela). Filtro em Verdadeiro, e apenas julho (7) e agosto (8) continuará a ser na tela, mas ele irá mostrar a soma corrente de 2 meses até à data A principal diferença de fazer MONTH (Data) é que usando a pesquisa irá forçar Tableau para calcular esta última, para que você não vai filtrar os dados do seu cálculo de soma de corrida, apenas a partir da visualização. Um pouco de hack, mas funciona Para obter um filtro melhor, você pode usar parâmetros, por isso é mais interativo. Cálculo de médias ponderadas Produto (s): Tableau Versão (s) do Desktop: 8.1, 8.0, 7.0 Data da última modificação: 16 de agosto de 2017 Artigo Observação: Este artigo não é mais ativamente mantido pelo Tableau. Continuamos a disponibilizá-la porque a informação ainda é valiosa, mas alguns passos podem variar devido a alterações no produto. As médias são usadas para resumir os resultados dos dados. No entanto, o tipo de média escolhida para representar os resultados pode afetar as conclusões gerais tiradas dos dados. Este artigo aborda como calcular médias ponderadas e usa um exemplo que compara os resultados de usar uma média ponderada versus uma média não ponderada para resumir os dados. Os dados deste exemplo incluem resultados de levantamento para dois testes de levantamento diferentes resumidos pelos quatro grupos que tomaram cada teste, seus respectivos tamanhos de amostra e sua freqüência de respostas afirmativas: O quadro correspondente empacotado, Cálculo Médio Ponderado. twbx. É anexado a este artigo para você baixar e usar junto com as etapas neste artigo. Cálculo da Média Ponderada A média ponderada dos resultados é calculada pelo factoring no tamanho da amostra com a taxa de respostas afirmativas. Isso ajuda a criar uma comparação mais uniforme entre os dois resultados do teste. A fórmula geral para calcular uma média ponderada é a seguinte: SUM (peso valor) SUM (Peso) As etapas a seguir mostram como criar um campo calculado no Tableau e ajustar essa fórmula para o pasta de trabalho anexada. Selecione Análise gt Criar campo calculado. Na caixa de diálogo Campo calculado, conclua as etapas a seguir. Para Nome. Tipo Média ponderada. Na caixa Fórmula, crie a fórmula de médias ponderadas para a fonte de dados de pastas de trabalho anexadas: SUM (Tamanho da amostra de freqüência) SUM (Tamanho da amostra) Confirme se a mensagem de status indica que a fórmula é válida e clique em OK. Comparar os resultados A vista abaixo mostra a comparação na utilização ponderada versus média não ponderada para resumir os resultados. Neste exemplo, a média não ponderada mostra que o Teste 2 tem a maior frequência de respostas afirmativas, mas a média ponderada mostra que o Teste 1 tem a maior frequência de respostas afirmativas. Termos alternativos de pesquisa: How To Calculations Obrigado por fornecer seu feedback sobre a eficácia do article. Hack Academy ndash explicando como o Tableau trabalha em exemplos do mundo real. Nota: esta postagem é um trabalho em andamento. Esta sessão investiga o funcionamento da solução para esta solicitação de ajuda do Tableau Community: Mostrando o máximo eo mínimo com uma média móvel calculada. Consulte a publicação da comunidade do Tableau para obter os detalhes completos. Então eu quero agregar o valor de 4 anos anteriores de dados (e não mostrar como anos individuais), média de cada semana e, em seguida, exibi-lo como uma média de rolo de 3 semanas (que Ive feito) e também calcular e exibir a máxima média de rolamento E o mínimo também. Dessa forma, pode ser facilmente observado se a média móvel para este ano corrente estiver dentro do intervalo esperado, calculado a partir dos dados dos 4 anos anteriores. Um dos Tableaus Technical Support Specialistsmdashcommunity página aqui. Forneceu uma pasta de trabalho contendo uma solução anexada ao post original. Ela também forneceu uma receita passo a passo para construir a planilha de solução. Foram feitos ajustes cosméticos na solução para facilitar a identificação e acompanhamento dos elementos do Tableau. As linhas azuis identificam as partes e algo das relações entre elas. A complexidade das partes e seus relacionamentos é difícil para pessoas inexperientes para envolver suas cabeças ao redor. Este post se expande sobre a solução olhando para trás da cortina, mostrando os mecanismos Tableau empregados o que eles fazem e como eles funcionam. Ele faz isso fornecendo uma pasta de trabalho do Tableau, um conjunto anotado de diagramas mostrando como as partes das planilhas se relacionam entre si e informações explicativas. A legenda das planilhas estabelece as etapas para gerar a visualização desejada. Isso é útil na obtenção da solução, mas não afeta os mecanismos do Tableau envolvidos. O resto deste post apresenta os mecanismos do Tableau, como eles funcionam e, por extensão, como eles podem ser entendidos e assimilados para que eles possam se tornar ferramentas em uma caixa de ferramentas do Tableau, disponível para uso quando as necessidades e oportunidades surgem. Neste diagrama as setas indicam os alvos das instruções e os efeitos das etapas das receitas. Ndash As setas verdes indicam os campos calculados no nível de registro ndash As setas vermelhas indicam Campos de Cálculo do Tableau ndash As linhas azuis finas mostram como os campos são movidos A primeira coisa que salta é quão ferozmente complicado isso é. Mesmo que menos de metade das instruções tenham sido anotadas, o número ea complexidade das relações é quase esmagadora. A fim de obter resultados analíticos como este, o analista deve primeiro ser capaz de compreender esta complexidade suficientemente bem para poder gerar a partir dela efeitos específicos desejados. Uma das deficiências de Tableaus é que todo esse domínio e gerenciamento dessa complexidade é deixado ao analista, ou seja, o Tableau não fornece praticamente nada na forma de emergir as partes e seus relacionamentos de qualquer forma que revele seus relacionamentos de uma forma que permita fácil Compreensão e manipulação. Uma vez que as instruções atingem a etapa de vendas de 2017, o diagrama não mostra as medidas no local indicado pela receita. Em vez de estarem na prateleira das Linhas (onde a receita coloca as Vendas 2017) estão no cartão Valores de Medida. Isso ocorre porque, uma vez que existem várias medidas em jogo, organizadas dessa maneira, elas são configuradas através do cartão Medir valores e Medir os Nomes e Medir Valores pílulas. Esta é uma das coisas que torna difícil para as pessoas novas do Tableau quebrar o que são as peças e como elas funcionam e interagem. Implementando a Solução O seguinte quadro Public workbook é uma implementação da Receita. Os Trabalhos Internos Embora o Livro Público acima implemente a solução e é anotado com informações descritivas que não vai muito profundo na superfície e explicando os mecanismos Tableau sendo aproveitado ofmdashhow eles trabalham e entregar os resultados estavam olhando para alcançar. Esta seção levanta as saias de Tableaus, revelando os por trás das cenas. Tableaus Pipeline de Processamento de Dados Uma das coisas que podem ser difíceis de envolver a cabeça ao redor é Tableaus mecanismos de acesso e processamento de dados, a partir da fonte de dados subjacente até a apresentação final. O Tableau processa dados em estágios (em grande parte) seqüenciais, cada um operando sobre os dados de seus predecessores e realizando algumas operações sobre ele. Esta solução emprega vários estágios nesta seção expõe suas noções básicas, ilustrando como theyre empregado para o bom efeito. O Tableau aplica diferentes processos de dados e operações em diferentes estágios, em geral, correspondendo aos diferentes tipos de coisas que estão presentes na UI. Esses estágios são em grande parte invisíveis para o usuário casual, e sua presença pode ser difícil de detectar, mas compreendê-los é fundamental para ser capaz de entender como o Tableau funciona bem o suficiente para gerar soluções para situações novas. O mecanismo principal: apresentação de medidas não-nulas seletivas No núcleo da solução está a distinção entre estrutura de dados e apresentação. Nesta situação existem, na realidade, duas camadas de dados em jogo, representamos as fases como camadas para ajudar a visualizá-las. As idéias básicas são: ao exibir dados, o Tableau apresentará apenas Marks para valores não nulos e os Cálculos de tabelas podem ser usados para instanciar valores em diferentes camadas. A camada subjacente é onde os dados são armazenados na recuperação do banco de dados. A camada superficial é onde os dados selecionados selecionados da camada subjacente ao usuário. A chave para esta solução é que o Tableau apresenta apenas algumas das camadas subjacentes que são necessárias para mostrar ao usuário o que ela está pedindo para ver. Quadro de demonstração Quadro de trabalho público. Esta pasta de trabalho contém uma série de planilhas que demonstram esses mecanismos do Tableau. Este Worksheets são mostrados abaixo, juntamente com descrições do que está acontecendo. Faça o download do livro para seguir. Configurando os dados. Os campos usados para ilustrar o processamento de dados: A principal diferença entre os campos é se eles avaliam como Nulo ou 0 (zero) quando Datas de Ordem O ano não é 2017. Os dois primeiros campos avaliam Nullmdash, o primeiro implicitamente eo segundo explicitamente. A terceira avalia 0. Essa é a distinção de que depende a funcionalidade profunda das soluções. Lembre-se de que o Tableau apenas apresenta dados não nulos, esta solução aproveita-se dessa forma construindo seletivamente as medidas de apresentação nulas e não nulas de que precisamos. A estrutura de dados. Este viz mostra a estrutura de dados básica necessária para apoiar a nossa meta de comparar Weekly Moving Averages para cada um dos Data Order Year: há colunas para cada semana (filtrada aqui para s 1-5) e cada semana tem slots para cada um dos quatro Data da encomenda Anos. O Tableau mostra Marcas para cada combinação de Ordem Data Ano e Semana para as quais há dados, neste caso as Marcas são quadrados. Esta é uma das habilidades mágicas Tableaus que realmente agrega valor tremendo em auxiliar o processo analítico (e em muitos casos é em si uma ferramenta de diagnóstico muito valioso).Showing the Years. Clicar com o botão direito do mouse em Year (Order Date) no cartão Marks e selecionar Label indica ao Tableau para mostrar o Ano para cada Marca. Isso confirma a estrutura de dados e é um dos passos básicos na construção de visualizações complexas. As vendas anuais. Neste viz Vendas foi adicionado às Marcas cardmdashTableau aplica a sua agregação SOM padrão e configurado para ser utilizado como as etiquetas Marks. Conforme mostrado, o Tableau usa o valor de Vendas para cada Ano e Semana como o rótulo. Isto pode ser confirmado para mostrar os valores precisos, se desejado, através de análises alternativas. Observe que o viz mostra os totais dos Contos de Ano do Ano, não as Vendas em comparação com a mesma Semana em 2017. Medidas no cartão de Marcas. Neste viz Vendas foi substituído no cartão Marks pelas três medidas mostradas. Nosso objetivo é ver como o Tableau apresenta cada um deles em relação à estrutura de dados base. Apresentando as vendas de 2017. SUM (Sales 2017) foi usado como o rótulo Marks. Como podemos ver claramente, há apenas uma marca apresentada para cada semana. Pode-se perguntar: por que é apenas uma marca mostrada para cada semana quando sabemos de cima que existem quatro anos com dados de vendas para cada Neste caso, o Tableau está apenas apresentando as marcas para as medidas não-nulo em cada célula YearWeek, porque O cálculo de Vendas 2017 IF DATEPART (ano, Data da Ordem) 2017 THEN As Vendas END resultam em Valores Nulos para cada Ano que não seja 2017, então não há nada para o Tableau apresentar. Uma fonte potencial de confusão é que o resultado nulo se 2017 para o cálculo de vendas 2017 é implícito, ou seja, Tableau fornece o resultado nulo por padrão na ausência de uma atribuição positiva de um valor quando o ano não é 2017. Apresentando o 2017 ou Vendas nulas. Este viz tem o mesmo resultado que o acima. A diferença é que o cálculo para IF DATEPART (ano, Data da Ordem) 2017 THEN Sales ELSE NULL END atribui explicitamente NULL (também Nulo) aos valores de 2017 anos. É aconselhável utilizar uma atribuição NULL explícita, uma vez que minimiza a carga cognitiva sobre quem precisa de interpretar o cálculo no futuro. Apresentando a 2017 ou 0 Vendas. Recriar o viz ndash um método alternativo. A partir deste ponto estavam indo para construir o viz de baixo para cima, mostrando como as partes constituintes operar e interagir uns com os outros. Os cálculos correspondem ao total de todas as vendas. Etapas: Ativar o menu de campos SUM (Vendas 2017) Selecione Cálculo de tabela rápida e escolha Moving Average O Tableau irá configurar o Cálculo de tabela de média móvel padrão, que utiliza os dois valores anteriores e atuais como base para a média. Uma vez que este não é o que estavam depois, precisamos editar o TC. Selecione Editar Cálculo da Tabela (depois de ativar novamente o menu de campo) Configure como mostrado, para que o Tableau faça a média dos valores Pre v io, atual e Ne x t. Nota: O significado dos Valores Preliminares, Correntes e Valores Nexts é inferido a partir da opção Moving a long: - Table (Across) A opção Compute using mostra o mesmo valor Table (Across) como a opção Moving a long na Editar caixa de diálogo Cálculo da tabela. Adicionar 2017 Vendas de volta ao viz. Há uma série de maneiras de realizar thismdashmost comum estão arrastando-o a partir da janela de dados e usando o filtro rápido de nomes de medidas. Por que isso Configurando o Cálculo da Tabela nas etapas 1-4 mudou o campo SOMA (Vendas 2017) na estante de Valor de Medidas de um campo normal para um campo de Cálculo de Tabelas (indicado pelo triângulo na pílula de campos). Adicionar SUMA (Vendas 2017) de volta a Medidas Valores fornece a oportunidade de usar seus valores para ilustrar como as médias móveis são calculadas. Como funciona: Para cada valor de Média Móvel, o Tableau identifica os valores individuais de SOMA (Vendas 2017) a serem utilizados e os calcula em média. Os retângulos azuis na tabela mostram valores individuais de média móvel, apontando para os valores de SUM (Vendas 2017) referenciados. Há três cenários diferentes apresentados: Semana 1 mdash não há nenhum valor anterior, de modo que apenas os valores atual e próximo são média. A Semana 4 mdash calcula a média dos valores da Semana 3 (Anterior), da Semana 4 (Corrente) e da Semana 5 (Seguinte). Semana 7 mdash não há valor Next, portanto, apenas os valores anterior e atual são calculados. Nota: Não há necessidade de incluir a SOMA (Vendas 2017) na visualização para que o Cálculo da Tabela de Média Móvel funcione. Ive adicionou-o apenas para tornar explícito como o Tableau estrutura, acessa e interpreta os dados de que necessita para a apresentação que está sendo solicitado para entregar. Pre-2017 Vendas Média móvel de 3 semanas - a configuração padrão Observe: isso é implementado usando um persistente Campo calculado codificado como uma tabela Cálculo: Vendas As etapas: Adicionar vendas Como funciona: Quando o Tableau coloca Vendas WINDOWAVG (SOMA (Vendas, resultando em: Semana 1 mdash apenas os valores atual e Próximo são média. (Anterior), Semana 4 (Corrente) e Semana 5 (Próxima) Semana 7 mdash apenas os valores anteriores e atuais são calculados. Adicionar Data da Ordem Ano para Linhas Adicionando a Ordem Data Ano para Linhas instrui o Tableau a construir um conjunto de As Medidas para cada Ano individual nos Dados da Data da Ordem Observe que as Medidas são apenas instanciadas para aqueles Anos para os quais elas são relevantes, ou seja, as Medidas anteriores a 2017 só têm valores para os anos anteriores a 2017 ea Média Móvel de 2017 apenas Tem valores f Ou 2105. Tendo estes valores específicos do Ano estabelece o palco para a próxima parte: identificar o Mínimo, Média e Máximo das Pré-2017 Anual Movendo Médias. Por exemplo, como mostrado no viz, esses valores e MinMax para a Semana 1 ocorrem assim: 2017 ndash 36,902 - Max 2017 ndash 30,669 - Min 2017 ndash 34,707 ea média das médias móveis anuais é: 102,278 3 34,093 Como o Quadro realiza a construção do Medidas para este viz está além do escopo deste post, e pode ficar complicado. As etapas: 1..2 ndash operam como mostrado 3..4 ndash selecione a opção Compute using: Advanced Observe a opção Table (Across) activedefault como explicado acima, por isso o cálculo padrão localiza o valor mínimo entre as Semanas para cada Ano. 5 Movimento do ndash Ano da data da ordem do particionamento: ao endereçamento: Particionar e endereçar são aspectos fundamentais de como Tableau avalia e calcula cálculos da tabela. Cobrindo-os está além do escopo deste post. O particionamento e o endereçamento do Google Googling levam a um conjunto robusto de referências. 6..7 ndash OK OK para aplicar a configuração. Este é um post impressionante e altamente informativo. Eu tenho trabalhado com Tableau o tempo suficiente para ter internalizado esses mecanismos em minha memória muscular, mas eu absolutamente concordo com você que essas etapas ea lógica subjacente não vai ser intuitiva para o novato ou mesmo usuário intermediário. Assim, um post como este que realmente estabelece cada passo vai ser um grande recurso para os usuários que tentam envolver suas mentes em torno do como e por que criar este tipo de análise viz. Eu também aprecio o quão difícil é levar algo que não é apenas complexo, mas que pode ter se tornado automático para alguns de nós e, em seguida, descompactá-lo para os novos usuários entre nós. Kudos e Feliz Natal. Obrigado, Mike. Foi muito mais difícil mostrar o que está acontecendo. Eu estava pensando em ser um caso razoavelmente direto e foram surpreendidos como quão escorregadio todos os fios são, quão difícil é amassá-los e colocá-los fora de modo que eles são, esperamos, digeríveis. No lado positivo, foi um exercício muito bom para mim esforçando-me pela clareza na exposição, e não onde eu quero que seja, tem sido um grande impulso para meus próprios mapas internos e modelos de como o Tableau funciona.
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