A Tableau investe em análises avançadas, para que você possa chegar à raiz das suas questões independentemente do grau de complexidade que elas possam atingir. Remodelamos nosso whitepaper, Análises avançadas com o Tableau, com informações sobre nosso conjunto de recursos em desenvolvimento e, nele, exploramos como o Tableau dá conta de todos os estágios de um projeto de análise ao tirar proveito de capacidades avançadas integradas e de natureza essencial.

Nesta publicação, falaremos sobre a abordagem da Tableau aos cenários com os quais os analistas e os cientistas de dados trabalham todos os dias e forneceremos recursos para você realizar análises de dados sofisticadas.

Segmentações e análises de coorte

A Tableau promove um fluxo investigativo para análises de coorte rápidas e flexíveis. Navegue rapidamente por diferentes perspectivas, decompondo e analisando os dados ao longo de qualquer número de dimensões que você desejar. O clustering automatizado, uma técnica de aprendizado automático, também ajuda a melhorar seus segmentos. Essa técnica costuma ser útil na identificação de padrões difíceis de detectar em conjuntos de dados com alta dimensionalidade.


Segmente seus dados automaticamente usando o clustering.

Ao permitir que você segmente e categorize dados rapidamente, o Tableau possibilita a realização de poderosas análises de coorte com relativa facilidade. Esses recursos também ajudam os cientistas de dados a investigar hipóteses iniciais e cenários de teste.

Confira estes recursos em destaque para as suas segmentações e análises de coorte:

Cenários e análises hipotéticas

Ao combinar a flexível interface front-end do Tableau com poderosos recursos de entrada, você pode modificar cálculos rapidamente e testar diferentes cenários. Com conjuntos, grupos, segmentações ao estilo arrastar e soltar e parâmetros, o Tableau possibilita uma mudança de teorias e perguntas para um painel de aparência profissional, permitindo que até mesmo usuários não especialistas façam perguntas e testem seus próprios cenários.


Com esse relatório de vendas baseado em parâmetros, você pode explorar o efeito de cotações, comissões e salários dentro da organização.

A simplificação de análises hipotéticas permite que você mantenha o foco nos aspectos mais complexos da sua análise e forneça informações de mais qualidade. Ao mesmo tempo, é fácil criar elementos visuais intuitivos que ajudam todos a se envolver com os dados.

Confira estes recursos em destaque para os seus cenários e análises hipotéticas:

Cálculos sofisticados e funções estatísticas

O Tableau possui uma robusta linguagem de cálculo, facilitando o fortalecimento das suas análises com cálculos arbitrários e a realização de manipulações de dados complexas com expressões concisas. Em conjunto com o recurso de cartão de resumo, o Tableau oferece opções integradas, que variam desde o aninhamento de agregações básicas até cálculos estatísticos, como desvio padrão, modo, curtose, distorção, correlação e covariância.


Uma expressão de LOD é usada para calcular a soma parcial do total de vendas com base no primeiro trimestre da data da compra.

Com Cálculos de tabela, trabalhos desafiadores em bancos de dados (como a manipulação de dados agregados, a criação de defasagens complexas e a construção de agregações dependentes de estruturas de dados) exigem apenas alguns cliques ou uma simples expressão. Isso não só capacita usuários não técnicos, como também poupa incontáveis horas de trabalho e difíceis códigos SQL para os especialistas.

Confira estes recursos em destaque para os seus cálculos e as suas funções estatísticas:

Séries temporais e análises preditivas

O Tableau tem suporte nativo para análises de série temporal, o que significa que você pode explorar a periodicidade e as tendências, obter amostras dos seus dados, executar análises preditivas, como previsões, e realizar outras operações comuns relacionadas a séries temporais em uma robusta interface do usuário.


O recurso de previsão prevê automaticamente as vendas por região.

Análises preditivas fáceis adicionam um imenso valor a quase qualquer projeto de dados. Ao oferecer suporte a configurações complexas e modelagens interativas simples, o Tableau atende às necessidades tanto dos cientistas de dados quanto dos usuários finais.

Confira estes recursos em destaque para as suas séries temporais e análises preditivas:

Integração com serviços externos

Plug-ins para o R e o Python proporcionam o poder e a facilidade de uso da interface front-end do Tableau e, ao mesmo tempo, permitem que você otimize trabalhos estatísticos anteriores em outras plataformas e lide com os mais variados fluxos de trabalho de aprendizado automático.


O R e o Tableau foram usados para calcular e visualizar os resultados de testes de importância.

A combinação do Tableau com o Python e o R permite que você expresse os resultados de modelagens complexas como elementos visuais bonitos e envolventes para consumo. Pessoas com todos os níveis de habilidades podem fazer perguntas hipotéticas e avaliar cenários igualmente hipotéticos por meio de uma interação com controles incorporados nos painéis.

Confira estes recursos em destaque para as suas integrações com o Python e o R:

Análises extremas

O Tableau se destaca de várias maneiras entre as plataformas de análise: Projetamos o Tableau levando em consideração tanto os usuários corporativos quanto os cientistas de dados. Ao manter o foco na missão de capacitar as pessoas a fazerem perguntas interessantes sobre os seus dados da maneira mais rápida possível, a plataforma Tableau proporciona uma valiosa funcionalidade para todos.

Para mergulhar ainda mais fundo nos recursos de análise do Tableau, não deixe de ler o nosso whitepaper recém-atualizado, Análises avançadas com o Tableau.

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