Tableau 在高级分析方面投入了大量资源,无论问题有多复杂,高级分析都能帮助您找到其根源。我们更新了白皮书 Advanced Analytics with Tableau(使用 Tableau 进行高级分析),其中包含不断改进的功能集的相关信息,以及 Tableau 如何通过关键的内置高级功能处理分析项目的各个阶段。

在本文中,我们将谈论 Tableau 处理分析师和数据科学家每天所应对方案的方法,并提供用于实施复杂数据分析的资源。

分段和同期群分析

Tableau 提升了调查流程以实现快速灵活的同期群分析。通过根据所需维度切分和切割数据,转换不同的视角探索问题。自动化聚类分析 - 一种机器学习技术,还可帮助您改善分段。这通常用于发现高维度数据集中难以看见的模式。


使用聚类分析自动分割数据。

Tableau 允许您快速分割数据并对其分类,从而较轻松地执行强大的同期群分析。这些功能还可帮助数据科学家调查初步假设和测试方案。

请查阅以下关于执行分段和同期群分析的特色资源:

方案和假设分析

通过将 Tableau 灵活的前端和强大的输入功能结合使用,您可以快速修改计算并测试不同的方案。凭借其集、组、拖放式分段和参数,Tableau 实现了从理论和问题到专业外观仪表板的转换,甚至允许非专业人员提出问题并测试自己的方案。


使用此参数驱动型销售报表,您可以掌握组织内指标、佣金和工资所产生的影响。

简化的假设分析使您能够专注于分析的更复杂方面,并提出更佳见解。同时,您还可以轻松创建直观的可视化,帮助任何人使用数据。

请查阅以下关于方案和假设分析的特色资源:

复杂计算和统计函数

Tableau 拥有强大的计算语言,使您可以轻松地通过任意计算扩展分析,并利用简洁的表达式执行复杂的数据操作。与摘要卡功能配合使用,Tableau 可为您提供从嵌套基本聚合到统计数据计算的内置选项,例如标准差、模式、峰度、不对称度、相关性和协方差。


详细级别表达式用于计算第一季度购买日期总销售额的运行总和。

借助表计算,只需点击几次或使用简单的表达式即可完成复杂的数据库工作,例如操纵聚合数据,创建复杂滞后和生成依赖于数据结构的聚合。两者都允许非技术用户自行操作,能为专家们节省大量时间,还可避免编写耗时的 SQL 代码。

请查阅以下关于计算和统计函数的特色资源:

时间序列和预测分析

Tableau 本身支持丰富的时间序列分析,这意味着您可以探索季节性和趋势、对数据采样、运行预见性分析(如预测)并在强大的 UI 中执行其他常见的时间序列操作。


预测会按照区域自动预测销售额。

简单的预测分析几乎可为任何数据项目带来巨大的价值。Tableau 支持复杂的配置和简便的交互式建模,可同时为数据科学家和最终用户提供服务。

请查阅以下关于时间序列和预测分析的特色资源:

外部服务集成

R 和 Python 插件为 Tableau 前端提供了功能性和易用性,使您能够利用其他平台上现有的统计工作,并处理有细微差别的机器学习工作流。


R 和 Tableau 用于计算和可视化重要测试的结果。

Tableau 与 Python 和 R 的结合允许您将复杂建模的结果表示为美观、引人入胜的可视化效果以供使用。所有技能水平的用户都可以通过与嵌入仪表板的控件进行交互,提出假设问题并评估假设方案。

请查阅以下关于 R 和 Python 集成的特色资源:

  • R(在线帮助)
  • Python(操作说明)

硬核分析

Tableau 在许多方面都超越其他分析平台:我们设计 Tableau 时充分兼顾到了业务用户和数据科学家。秉承让用户尽快提出关于数据的有趣问题的使命,Tableau 平台向每位用户都提供了宝贵的功能。

若要更深入地了解 Tableau 的分析功能,请阅读我们最近更新的 Advanced Analytics with Tableau(使用 Tableau 进行高级分析)白皮书。

您可能会感兴趣的内容…

添加新评论 

订阅我们的博客