スマート分析

組織は、より多くのユーザーが高度な分析を行えるようにする新しいテクノロジーを求めています。Tableau では、機械学習、統計、自然言語処理、およびスマートなデータ準備を通じて、データサイエンティストからビジネスユーザーまで、誰もがより迅速に質問に対する答えを引き出し、予想外のインサイトを発見できるようにする分析機能に投資しています。

「データに聞く」機能

「データに聞く」機能により、Tableau で自然言語を使用して質問をし、その答えをすぐに得ることができます。リッチなデータビジュアライゼーションの形で答えを得られます。データの構造を理解する必要はないため、より迅速に答えを取得できます。

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「データの説明を見る」機能

「データの説明を見る」機能は、AI を活用することでデータに存在する特定のデータポイントの説明を提供し、高速な分析を可能にします。高度な統計モデルに基づき、的確なデータセットが提示されるため、そこにない回答を探す時間の無駄がなくなります。

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統計モデルの統合

Tableau は、データソースとして MATLAB、R、SAS、SPSS の出力ファイルに接続できるだけではなく、R や Python と直接統合することも可能です。Tableau から直接コードを実行できるほか、Rserve や TabPy などの予測サービスによるモデリング結果の視覚化と操作も行えます。

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さらに迅速にインサイトを引き出し、アクションへとつなげる

このインタビューでは、Doug Henschen 氏 (Constellation Research 社) と Francois Ajenstat (Tableau CPO) がスマート分析のトレンドについて話しています。Tableau プラットフォームの高度な分析力を基盤としている Tableau の組み込みスマート機能は、分析プロセスを開始する際の障壁を軽減するとともに、上級ユーザーがより高度な質問を行うことを可能にします。

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自動化されたデータディスカバリ

Tableau は、パワフルなアルゴリズムと統計モデルを利用しやすい形にまとめているため、非常に優れた新しい機能を提供して、複雑なデータセットを分析する際の負担を軽減することができます。

「データの説明を見る」機能

「データの説明を見る」機能は、AI を活用することでデータに存在する特定のデータポイントの説明を提供し、高速な分析を可能にします。高度な統計モデルに基づき、的確なデータセットが提示されるため、そこにない回答を探す時間の無駄がなくなります。

クラスタリング

Tableau の自動クラスタリングはドラッグ & ドロップで機能するため、誰もが、組み込みの K 平均法クラスタリングモデルを使用して、それ以外の場合には見つけることができなかった統計的に重要なグループをデータから見つけられるようになります。

その他のリソース

  • ブログ: Tableau 10 のクラスタリング機能を使用してデータのパターンを検出
  • ブログ: クラスタリングとは何か。なぜ使用するのか

自然言語

自然言語によるデータ操作により、インサイトを得るための最初の段階での障壁が低減され、ユーザーはデータに関する深い技術的な専門知識がなくても、より迅速に質問に対する答えを得られるようになります。

自然言語処理

Tableau は 2019.1 リリースで、Tableau Server および Tableau Online 向けの「データに聞く」機能を導入しました。「データに聞く」機能により、Tableau で自然言語を使用して質問をし、その答えをすぐに得ることができます。答はリッチなデータビジュアライゼーションの形で得られます。データの構造を理解する必要はないため、より迅速に答えを取得できます。「データに聞く」機能は Tableau プラットフォームに完全に組み込まれているため、新たなセットアップを必要とすることなく、既存のデータソースを利用できます。「データに聞く」機能のインタラクティブなデモをご覧ください。

自然言語生成

Narrative Science 社、Automated Insights 社、ARRIA 社など、Tableau の NLG パートナーとの協力を通じて、ダッシュボードに自然言語生成機能を組み込むことができるようになりました。Tableau の API を活用することで、これらのテクノロジーにより、ビジュアライゼーションのテキストベースの説明が自動的に生成されるため、データからより多くの意味のある情報を引き出すことができます。

その他のリソース

  • ウェビナー: BI トレンド #3: 自然言語処理 (NLP)
  • ブログ: Tableau への自然言語機能の組み込み
  • ブログ: 注目される 2018 年の小売業界のトレンド - 自然言語生成によるビジュアル分析の強化

  • ウェビナー: 深いインサイトの獲得: 文章化された分析とビジュアル分析
  • ウェビナー: 役割ベースの NLG によって、だれもがデータエキスパートに
  • ウェビナー: 金融サービスでの NLG の出現

スマートなデータ準備

Tableau は、パワフルな機械学習によって、Tableau のセルフサービスのデータ準備をさらに自動化しました。データの結合、形式変換、クリーニングに必要な手作業を減らすことで、誰もがより迅速にデータを最大活用できるようになります。

データインタープリター

データインタープリターは、自動的にサブテーブルを検出して、固有の書式設定を取り除き、ユーザーがスプレッドシートや PDF などから取得するデータのピボットや分割をすばやく簡単に行えるようにするため、誰もがより迅速に分析に取り掛かれるようになります。

あいまい一致

あいまい一致によって、読み方や一般的な文字に基づいて関連する単語のインデックス作成とグループ化をワンクリックで行うことができます。バックグラウンドで動作するパワフルなアルゴリズムによって、ユーザーはより迅速にデータを準備して、手動によるクリーニング作業を最小限に抑えることができます。

スマートリコメンデーション

最適なデータを見つけてすぐに分析を始めることができます。機械学習を活かして、組織のデータソースの利用指標に基づく、データベースの表や結合のおすすめが表示されます。

その他のリソース
  • ウェビナー: 乱雑なデータによるコストの増加
  • ブログ: Tableau Prep (Project Maestro) がリリース: これまでの常識を覆すデータ準備ソリューション
  • ブログ: 初めて Tableau Prep を利用する場合に、開始すべき 5 つの基本事項
  • ホワイトペーパー: Tableau Prep を利用したデータ準備のベストプラクティス
  • 製品 : 新しいデータ準備ソリューションである Tableau Prep
  • ブログ: Tableau 10.3 で導入された表の推奨とスマートな結合

予測分析

Tableau は、使いやすいソリューションにパワフルな予測モデルをパッケージ化することで、より多くのユーザーが予測機能を使用して、ビジネスの変化を予測できるようにします。

予測

ビジネスの将来を予測することができます。ドラッグ & ドロップするだけで、予測を生成できます。Tableau は、データに基づいて自動的に予測モデルを選択し、指数平滑法によって季節性も考慮します。

統計モデルの統合

Tableau は、データソースとして MATLAB、R、SAS、SPSS の出力ファイルに接続できるだけではなく、R や Python と直接統合することも可能です。Tableau から直接コードを実行できるほか、Rserve や TabPy などの予測サービスによるモデリング結果の視覚化と操作も行えます。統計モデルの統合により、誰もが、データサイエンスチームによって作成されたモデルを簡単に活用できるようになります。

その他のリソース

  • ブログ: Tableau に MATLAB モデルとアルゴリズムを組み込んで作業する
  • ブログ: TabPy を使用した高度な分析アプリケーションの構築
  • ブログ: SQL Server の R や Python で Tableau を使用する方法