スマート分析

「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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。