すべてのストーリー

シンガポールで 150 名以上の学生が集結し、優勝とその栄誉を目指してデータビジュアライゼーションの熾烈な競争を繰り広げました。勝利を手にするには、Tableau で最高のデータストーリーを語らなければなりません。ただし、ここでネックとなったことが 1 つありました。どのチームも Tableau を使ったことがなかったのです。 しかし、シンガポールの情報通信大会である National Infocomm Competition (NIC) で行われた競技の 1 つ、データ分析コンペティションに参加した中高校生たちにとって、そんなことは問題になりませんでした。|Infocomm Media Development Authority (IMDA) と Tableau が合同で開催したこのイベントは、興奮とともに幕を閉じました。

Over the past few releases, we’ve invested heavily in data prep, making it easier to connect Tableau to your data and get to your analysis faster. With Tableau 10.2, we’re enhancing some of our existing functionality. We’re extending features like union to work with more connectors. We’re also improving our date recognition capabilities.

With Tableau 10 and on, it is, in fact, possible to get your survey data “just so” without having to invest in new tools and/or a engage in a time-consuming, error-prone procedure every time you need receive updated survey data.

The US Department of Commerce challenged digital innovators across the country to take its vast terabytes of public data on business, jobs, trade, weather, and demographics, and make it easier for the public to use. Tableau and Enigma, an operational data management and intelligence provider, participated in this challenge and put their software to work.

Extension activities are a new resource for the free training videos that provide that next step in scaffolding. Each extension activity consists of two workbooks. One lays out the task and any necessary background information, and the matching solution workbook provides detailed step-by-step directions for solving the task. Extension activities build off concepts addressed in the videos and are listed under one or more relevant videos.

Tableau コミュニティで人気上昇中のグラフの 1 つ、ヘックスタイルマップを見てみましょう。

We have a saying around these parts: Data is always trending. And that’s especially true for the retail sector which is increasingly embracing a culture of analytics.

データビジュアライゼーションにおいて、スキーマは重要な役割を果たします。スキーマによって、インサイトを得るまでの時間の短縮とインサイトの正確さの向上という、データの視覚化の最大の利点の 2 つを生かせるどうかが決まるためです。見る人のスキーマを利用すれば、彼らのエクスペリエンスを向上できます。逆に、見る人のスキーマを混乱させてしまうと、彼らを間違った方向に誘導してしまう危険があります。