Tableau でストレスなくデータを視覚化する秘訣
視覚化ツールがどれほど強力であっても、データが混乱していれば、洞察も混乱します。
Tableau を定期的に使用しているユーザーであれば、ビジュアライゼーションの品質はデータの品質と同じくらい優れていることをご存知でしょう。しかし、特に [データ ソース] タブで面倒な準備フローを扱っている場合、データの準備は悪夢になる可能性があります。解決策は？データが Tableau に到達する前に* クリーンアップします。
一般的なデータ悪役: 日付列
データ アナリストにとって最大の敵は日付列です。 ご存知のとおり、データセットを Tableau にインポートすると、次の理由で時系列グラフが突然壊れてしまいます。 ※一部の日付は「DD/MM/YYYY」（欧文形式）となっております。 ※その他は「MM-DD-YYYY」（米国式）となります。 ※「2024年1月12日」のような単なる文字列もございます。
Tableau 内でこれを修正するには、通常、複雑な解析関数を作成するか、厳格な数式を作成するか、Excel でセルを手動で編集する必要があります。間違いが発生しやすく、退屈です。
データストライプのアプローチ: 「すべてを受け入れ、1 つを出力」
Datatrips は、特にタイムスタンプに関して、データ クリーニングに対して根本的に異なるアプローチを採用しています。
データストライプは、日付形式を定義するためのコードを記述する代わりに、混合形式を自動的に受け入れるスマートな取り込みエンジンを使用します。
- 取り込み: 生のハイパー ファイルまたは CSV ファイルをドロップします。データストライプは、5 つの異なる形式が混在している場合でも、Date 列を検出します。
- 標準化: システムはすべてを単一の普遍的な標準 (ISO 8601) に自動的に変換します。
- 視覚チェック: タイムラインの分布がすぐに表示されます。外れ値 (2099 年の日付など) がある場合は、それらを視覚的に見つけて、クリックするだけで除外できます。 日付が「どのように」書かれるかについて心配する必要はありません。出力されるのは、クリーンでソート可能なタイムスタンプであることがわかります。
日付を超えた拡張: ビジュアル パイプライン
デートだけの話ではありません。データを Tableau に送信する前にビジュアル ノードフローを使用すると、次のことが可能になります。
- SQL を記述せずに ID に基づいて行の重複を排除します**。
- カテゴリをグループ化 (例: 「USA」、「U.S.」、および「US」を「United States」に変換) シンプルなインターフェースを介して。
- ヒストグラムを使用して視覚的に外れ値をフィルタリングします。
試してみてください
面倒な CSV や複雑なスクリプトと格闘するのはやめましょう。データを数分で視覚的にクリーンアップし、Tableau で使用できるようにエクスポートします。
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