Einführung in LOD-Ausdrücke (Level of Detail – Detailgenauigkeit)


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Erfahren Sie, wie Sie LOD-Ausdrücke für Ihre Analysen nutzen.

Unser Ziel bei Tableau ist es, die Datenanalyse zu einem faszinierenden Erlebnis zu machen. Anwender sagen uns, dass sie bei der konzentrierten Arbeit mit Tableau nicht mehr über die Mechanik der Produktnutzung nachdenken, sondern es einfach genießen, Fragen zu ihren Daten zu stellen. Diese Erfahrung nennen wir Flow – ein Zustand des freudigen Eintauchens in eine Aufgabe.

Wenn Sie darüber nachdenken müssen, wie das Tool eingesetzt werden muss, um ein Problem zu lösen, wird der Flow-Zustand unterbrochen. Eine häufige Ursache dafür ist, dass Sie mit Daten arbeiten müssen, die mit unterschiedlicher Detailgenauigkeit aggregiert wurden. Es handelt sich häufig um einfache Fragen, die sich allerdings nicht leicht beantworten lassen. Häufig sind es Fragen wie: Kann ich die Anzahl der Tage pro Quartal grafisch darstellen, an denen mein Unternehmen mehr als 100 Aufträge erhalten hat?

Für diese Arten von Fragen wurde mit Tableau 9.0 eine neue Syntax eingeführt: LOD-Ausdrücke (Level of Detail – Detailgenauigkeit). Diese neue Syntax vereinfacht und erweitert die Berechnungssprache von Tableau, indem es die Möglichkeit einführt, Fragen zur Detailgenauigkeit direkt zu stellen.

In diesem Whitepaper gewinnen Sie Einblicke in die Arbeit mit LOD-Ausdrücken. Sie finden weitergehende Informationen über die verschiedenen Arten von LOD-Ausdrücken und ihre jeweiligen Anwendungsmöglichkeiten.

Hier können Sie ersten Seiten des Whitepapers lesen. Auf der rechten Seite können Sie das vollständige Whitepaper als PDF herunterladen.

So funktionieren LOD-Ausdrücke (Level of Detail – Detailgenauigkeit) – Erläuterungen zur Detailgenauigkeit

Ein Schlüsselaspekt beim Erkunden von Daten ist das Verstehen der Datenquellenstruktur. Angenommen, Sie haben Daten über Restaurantinspektionen, deren niedrigste Granularitätsebene die Anschrift ist. Nun möchten Sie die Daten aggregieren, um Unternehmen nach Postleitzahl, Ort, Bundesstaat oder sogar Land anzuzeigen.

In Tableau geschieht dies normalerweise, indem Sie die gewünschten Dimensionen in Ihre Ansicht ziehen (zum Beispiel Ort, Bundesstaat). Je nach den Dimensionen, die Sie in die Ansicht einfügen wollen, werden Ihre Daten entsprechend zur „Detailgenauigkeit der Visualisierung“ aggregiert.

Hier ist der Schlüsselaspekt: Mit LOD-Ausdrücken können Sie die Detailgenauigkeit bestimmen (etwa die Dimensionen), die in einer Berechnung verwendet werden, ohne diese Dimensionen tatsächlich in die Visualisierung zu ziehen. Sie können die Detailgenauigkeit definieren, mit der eine Berechnung ausgeführt werden soll, unabhängig von der Detailgenauigkeit der Visualisierung.

Im folgenden Beispiel (unter Verwendung der Restaurantinspektionsdaten) wurden der Ansicht zwei Dimensionen hinzugefügt: Ort und Bundesstaat.

Die Daten in der Ansicht werden auf der Grundlage der Detailgenauigkeit der Visualisierung aggregiert – in diesem Fall Ort und Bundesstaat – und sind stärker aggregiert als die zugrunde liegende Datenquelle. Der im Bild ausgewählte Punkt zeigt die durchschnittliche Anzahl der User Fans für alle Restaurants in Newbridge, Edinburgh.

Wenn Sie der Ansicht stärker detaillierte Dimensionen hinzufügen, ergibt sich eine weniger aggregierte Detailgenauigkeit der Visualisierung. Wir könnten zum Beispiel die Unternehmens-ID der Visualisierung hinzufügen (indem wir sie auf den Detailcontainer ziehen), um die durchschnittliche Anzahl der User Fans für jedes einzelne Lokal zu veranschaulichen. Dies verändert auch die Visualisierung: Jedes einzelne Lokal wird als Kreis auf der Karte dargestellt. Und wenn wir nicht wollen, dass die Visualisierung geändert wird? Wenn wir die Summe der User Fans einer jeden Unternehmens-ID ermitteln, aus diesen Werten für jeden Ort einen Mittelwert bilden und nur einen Kreis pro Ort anzeigen wollen? Wir wollen die durchschnittliche Anzahl der User Fans pro Restaurant in jedem Ort sehen.

Dafür muss der Ansicht eine zusätzliche Dimension hinzugefügt werden, ohne diese Dimension in die Visualisierung zu ziehen. Dies wird mit einem LOD-Ausdruck ermöglicht.

Wir wollen ein neues berechnetes Feld mit der Bezeichnung „Fans pro Lokal“ erstellen. Es folgt eine kurze Einführung in die Syntax:

(Image hidden)

Der Ausdruck veranlasst Tableau, die Aggregation für jede Unternehmens-ID durchzuführen, unabhängig von anderen in der Visualisierung verwendeten Dimensionen. Sie können den LOD-Ausdruck verwenden, um die Summe der User Fans pro Unternehmens-ID zu berechnen. Nachdem wir dieses neue Feld in die Ansicht gezogen haben, können wir den Mittelwert dieser Werte pro Ort bestimmen.

Durch die Verwendung des Operators FIXED in unserem LOD-Ausdruck können wir erkennen, welche Städte durchschnittlich mehr Fans pro Unternehmens-ID haben. Das heißt, dass die Orte mit einem dunkleren Blauton mehr beliebte Restaurants haben (oder der Ort könnte mehr Einwohner und somit eine höhere Summe der Fans pro Restaurant haben).

Es gibt drei Arten von Keywords in LOD-Ausdrücken: EXCLUDE, INCLUDE und FIXED. Jedes dieser Keywords verändert den Bereich des LOD-Ausdrucks.

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