Todas as histórias de

“Os conhecimentos necessários para exibir as informações da forma mais eficaz possível não são intuitivos e dependem em grande parte de princípios que devem ser aprendidos”, afirma Stephen Few em seu excelente livro Show Me the Numbers (“Mostre-me os números” em tradução livre). Em princípio, concordo. Mas há um problema: alguns desses conhecimentos só podem ser adquiridos através da prática. Saber o que é necessário para que um gráfico seja puramente funcional não é o mesmo que conhecer a psicologia humana e a necessidade de oferecer uma experiência não só informativa, mas cativante. As pessoas aprendem, desde cedo, tanto com a experiência do fracasso e do sucesso quanto com livros.

Você deu o primeiro passo: comprou licenças do Tableau Desktop ou talvez até do Tableau Server. Agora está ansioso para que todos comecem a usar o software e pronto para se livrar dos antigos processos de BI e implementar o Tableau. Viva! Mas por onde começar?

What do Tableau fanatics do during the holiday season? Some create holiday calendars in Tableau. Others write Christmas poems about Tableau! This week, Tableau customer Amanda Meetze Baines sent us a lovely Christmas poem titled "Tableau before Christmas."

Starting in September, students could submit their favorite homework assignment along with details of their school using our online form. We were delighted to receive over 100 submissions, and without further ado, here are the winners.

When we see great stories of customers leveraging powerful tools and best practices to drive adoption of analytics at scale, it’s something we like to highlight to our community and help share those learnings. GoDaddy is doing just that with Tableau and our data cataloguing partner, Alation.

What a year it’s been for data viz! All throughout the year, we’ve been amazed by the creativity we’ve seen from you, the Tableau community. Not only have you told a wide range of data stories, but you’ve done so in innovative ways that we never would have imagined.

It’s hard to believe a decade has passed since the creation of the Hadoop subproject. Since that time, we’ve seen big data rise and grow to include hundreds of additional data and analytics projects that then poured even more fuel on the proverbial big-data fire.

If you haven't used Python before, have no fear—this is definitely achievable for novices. Read on!