So bereinigen Sie Daten vor der Visualisierung in Tableau

Die goldene Regel der Datenanalyse ist einfach, aber brutal: „Garbage In, Garbage Out.“

Wenn Sie Tableau verwenden, lieben Sie wahrscheinlich die Visualisierungsfunktionen, aber Sie hassen wahrscheinlich den Aufwand, Daten dafür vorzubereiten. Ganz gleich, ob Sie mit unordentlichen Vorbereitungsabläufen zu kämpfen haben oder es einfach satt haben, dass unordentliche Dateien Ihre Dashboards im Datenquellen-Tab kaputt machen, das Bereinigen von Daten vor dem Import ist das Geheimnis eines stressfreien Arbeitsablaufs.

Der spezifische Albtraum: Zeitstempel und Daten

Der größte Feind eines jeden Datenanalysten ist die Datumsspalte. Sie kennen das Problem: Sie importieren einen Datensatz in Tableau und plötzlich sind Ihre Zeitreihendiagramme kaputt, weil:

• Einige Datumsangaben sind „TT/MM/JJJJ“ (europäischer Stil).
• Andere sind „MM-TT-JJJJ“ (US-Stil).
• Einige sind nur Textzeichenfolgen wie „12. Januar 2024“.

Um dieses Problem in Tableau zu beheben, müssen in der Regel komplexe Parsing-Funktionen geschrieben, starre Formeln erstellt oder Zellen in Excel manuell bearbeitet werden. Es ist fehleranfällig und langweilig.

Die Datastripes-Philosophie: „Akzeptiere alles, gib eins aus“

Datastripes verfolgt einen völlig anderen Ansatz bei der Datenbereinigung, insbesondere bei Zeitstempeln.

Anstatt Sie aufzufordern, Code zum Definieren des Datumsformats zu schreiben, verwendet Datastripes eine intelligente Aufnahme-Engine, die gemischte Formate automatisch akzeptiert.

1. Ingest: Sie legen Ihre rohe Hyper- oder CSV-Datei ab. Datastripes erkennt die Datumsspalte, auch wenn sie fünf verschiedene Formate gemischt enthält.
2. Standardisieren: Das System wandelt alles automatisch in einen einzigen, universellen Standard (ISO 8601) um.
3. Visuelle Prüfung: Sie sehen sofort eine Zeitleistenverteilung. Wenn es Ausreißer gibt (z. B. ein Datum im Jahr 2099), erkennen Sie diese visuell und filtern sie mit einem Klick heraus. Sie kümmern sich nicht darum, wie das Datum geschrieben wird. Sie wissen einfach, dass das Ergebnis ein sauberer, sortierbarer Zeitstempel ist.

Beyond Dates: Eine visuelle Pipeline

Es geht nicht nur um Dates. Durch die Verwendung eines visuellen Knotenflusses vor dem Senden von Daten an Tableau können Sie:

• Zeilen deduplizieren basierend auf IDs, ohne SQL zu schreiben.
• Gruppenkategorien (z. B. Umwandlung von „USA“, „USA“ und „USA“ in „Vereinigte Staaten“) über eine einfache Schnittstelle.
• Filtern Sie Ausreißer visuell mithilfe von Histogrammen.

Warum machen Sie es nicht einfach in Tableau?

Tableau ist für die Visualisierung und Analyse von Daten konzipiert, nicht unbedingt für die Bereinigung schmutziger Dateien. Wenn Sie Ihre unordentlichen Vorbereitungsabläufe mit umfangreicher Reinigungslogik belasten, werden Ihre Dashboards langsamer und schwieriger zu warten.

Durch die Verwendung von Datastripes als leichtgewichtige „Vorverarbeitungsebene“ übergeben Sie einen makellosen Datensatz an Tableau.

• Ihre Dashboards werden schneller geladen.
• Ihre Formeln werden einfacher.
• Sie hören auf, Datumsformate zu debuggen und beginnen, Erkenntnisse zu gewinnen.

Probieren Sie es aus

Hören Sie auf, sich mit chaotischen CSVs und komplexen Skripten herumzuschlagen. Bereinigen Sie Ihre Daten in wenigen Minuten visuell und exportieren Sie sie dann für Tableau.

Testen Sie Datastripes kostenlos und sehen Sie Ihre Daten zum ersten Mal klar.