Tableau investiert in erweiterte Analysen, damit Sie auch komplexesten Fragen auf den Grund gehen können. Wir haben unser Whitepaper zum Thema Erweiterte Analysen mit Tableau überarbeitet. Neu aufgenommen wurden Informationen über unseren wachsenden Satz von Funktionen und darüber, wie Tableau alle Phasen eines Analyseprojekts durch die Bereitstellung wichtiger integrierter erweiterter Funktionen begleitet.

In diesem Beitrag gehen wir darauf ein, welchen Ansatz Tableau für die Szenarien verfolgt, mit denen Analytiker und Datenwissenschaftler tagtäglich arbeiten. Außerdem haben wir Ressourcen für die Durchführung raffinierter Datenanalysen aufgenommen.

Segmentierung und Kohortenanalyse

Tableau fördert einen investigativen Workflow für die schnelle, flexible Kohortenanalyse. Bewegen Sie sich schnell durch verschiedene Perspektiven, indem Sie Daten anhand von beliebig vielen Dimensionen bis ins kleinste Detail aufschlüsseln. Automatisches Clustering – eine Technik für maschinelles Lernen – trägt ebenfalls zur Optimierung Ihrer Segmente bei. Dies ist oft hilfreich bei der Aufdeckung verborgener Muster in Datensätzen mit hoher Dimensionalität.


Mit Clustering können Sie Ihre Daten automatisch segmentieren.

Durch eine schnelle Segmentierung und Kategorisierung von Daten gibt Tableau Ihnen die Möglichkeit, auf recht komfortable Weise aussagekräftige Kohortenanalysen durchzuführen. Mithilfe dieser Funktionen können Datenwissenschaftler außerdem Ausgangshypothesen und Testszenarien untersuchen.

Informationen für Ihre Segmentierung und Kohortenanalyse finden Sie unter den folgenden empfohlenen Ressourcen:

Szenario- und Was-wäre-wenn-Analyse

Durch die Kombination des flexiblen Front-Ends von Tableau mit leistungsstarken Eingabefunktionen können Sie Berechnungen im Handumdrehen ändern und verschiedene Szenarien testen. Mit Sätzen, Gruppen, Drag & Drop-Segmentierung und Parametern macht Tableau den Weg von Theorien und Fragen zu einem professionell wirkenden Dashboard möglich, mit dem selbst Benutzer ohne Fachkenntnisse Fragen stellen und eigene Szenarien testen können.


Bei diesem parametergesteuerten Vertriebsbericht können Sie den Effekt von Kontingenten, Provisionen und Gehältern in der Organisation untersuchen.

Durch optimierte Was-wäre-wenn-Analysen können Sie sich auf die komplexeren Aspekte Ihrer Analyse konzentrieren und so zu interessanteren Erkenntnissen gelangen. Zugleich können Sie auf einfache Weise intuitive Visualisierungen erstellen, die allen Benutzern die Interaktion mit Daten ermöglichen.

Informationen für Ihre Szenario- und Was-wäre-wenn-Analyse finden Sie unter den folgenden empfohlenen Ressourcen:

Ausgeklügelte Berechnungen und statistische Funktionen

Tableau besitzt eine robuste Berechnungssprache. Dadurch können Sie Ihre Analyse problemlos durch beliebige Berechnungen erweitern und komplexe Datenmanipulationen mit konzisen Ausdrücken durchführen. Zusammen mit der Zusammenfassungskartenfunktion bietet Ihnen Tableau integrierte Optionen, von der Verschachtelung allgemeiner Aggregationen bis hin zu statistischen Berechnungen wie Standardabweichung, Modus, Kurtosis, Schiefe, Korrelation und Kovarianz.


Ein Detailgenauigkeitsausdruck dient zum Berechnen der laufenden Summe der Gesamtumsätze für das erste Quartal nach Kaufdatum.

Mit Tabellenberechnungen lassen sich schwierige Datenbankarbeiten – z. B. die Bearbeitung aggregierter Daten, die Erstellung komplexer Verschiebungen und die Erstellung von datenstrukturabhängigen Aggregationen – mit wenigen Klicks oder mit einem einfachen Ausdruck erledigen. Hierdurch können fachfremde Benutzer eigenständig arbeiten und Fachexperten sparen unendlich viel Zeit und ersparen sich die mühselige Arbeit mit SQL-Code.

Informationen für Ihre Berechnungs- und Statistikfunktionen finden Sie unter den folgenden empfohlenen Ressourcen:

Zeitreihen- und prädiktive Analysen

Tableau unterstützt nativ die umfangreiche Zeitreihenanalyse. Dies bedeutet, dass Sie saisonale Schwankungen und Trends untersuchen, Stichproben von Ihren Daten nehmen, prädiktive Analysen wie Prognosen ausführen und weitere gängige Zeitreihenoperationen innerhalb einer robusten Benutzeroberfläche durchführen können.


Prognosen sagen automatisch Umsätze pro Region voraus.

Durch einfache prädiktive Analysen können Sie so ziemlich jedem Datenprojekt zu enormem Nutzen verhelfen. Durch die Unterstützung sowohl komplexer Konfigurationen als auch der einfachen interaktiven Modellierung ist Tableau für Datenwissenschaftler und Endanwender gleichermaßen nützlich.

Informationen für Ihre Zeitreihen- und prädiktive Analyse finden Sie unter den folgenden empfohlenen Ressourcen:

Integration externer Dienste

Die Plug-ins R und Python bieten die Leistung und den Benutzerkomfort des Front-Ends von Tableau und ermöglichen Ihnen zugleich die Nutzung früherer statistischer Arbeiten auf anderen Plattformen und den Umgang mit nuancierten Workflows des maschinellen Lernens.


R und Tableau wurden zur Berechnung und Visualisierung der Ergebnisse von Signifikanztests verwendet.

Die Kombination von Tableau mit Python und R ermöglicht es Ihnen, die Ergebnisse komplexer Modellierungen als ansprechende, zur Interaktion motivierende Visualisierungen für den allgemeinen Gebrauch darzustellen. Anwender mit und ohne Fachkenntnisse können mithilfe der in die Dashboards eingebetteten Steuerelemente Was-wäre-wenn-Fragen stellen und hypothetische Szenarien auswerten.

Informationen für Ihre R- und Python-Integrationen finden Sie unter den folgenden empfohlenen Ressourcen:

Hardcore-Analysen

In vieler Hinsicht ist Tableau unter allen Analyseplattformen einzigartig: Wir konzipieren Tableau sowohl für Geschäftsanwender als auch für Datenforscher. Getreu unserem Leitbild, Anwendern die Möglichkeit zu geben, interessante Fragen zu ihren Daten möglichst schnell zu beantworten, liefert die Tableau-Plattform nützliche Funktionen für alle Anwender.

Wenn Sie sich noch genauer über die Analysemöglichkeiten in Tableau informieren möchten, sollten Sie unser frisch aktualisiertes Whitepaper zum Thema Erweiterte Analysen mit Tableau lesen.

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