Leitfaden zur Datenvorbereitung für Tableau

Wenn Sie wie die meisten Datenanalysten heute sind, ist die Entwicklung aussagekräftiger Datenvisualisierungen ein entscheidender Schritt im Analyseprozess. Visualisierungen ermöglichen es Ihnen, das verborgene Potenzial Ihrer Daten zu entdecken, sodass Sie die Antworten erhalten, die Sie benötigen, und die besten datengesteuerten Geschäftsentscheidungen treffen können.

Die Entwicklung hervorragender Datenvisualisierungen erfordert jedoch einen umfangreichen Aufwand hinter den Kulissen zur Vorbereitung der Daten, der zeitaufwändiger sein kann als die Erstellung der Visualisierungen selbst.

Bevor Sie Ihre Daten sehen können, müssen Sie:

• Kombinieren und Bereinigen von Informationen aus einer zunehmenden Anzahl unterschiedlicher Quellen
• Ergänzen Sie Ihre eigenen Daten mit anderen Datenquellen und führen Sie dann erweiterte räumliche oder prädiktive Analysen durch.
• Transformieren Sie Daten so, dass sie für die Tableau-Visualisierung leicht zu verarbeiten sind.

Kombinieren und organisieren Sie Ihre Daten

Mit Alteryx können Sie Ihre Daten ganz einfach und schnell in einem wiederholbaren Drag-and-Drop-Prozess kombinieren, ohne dass Sie dafür spezielle Tools oder Programmierkenntnisse benötigen. Führen Sie Daten aus vielen unterschiedlichen Datenquellen zusammen, darunter Excel, Data Warehouses, Social-Networking- und Cloud-Anwendungen sowie Big Data. Anschließend können Sie Ihre Daten im selben Prozess mit Programmen bereinigen, die unnötige Daten automatisch deduplizieren, analysieren und entfernen.

Verbessern Sie Ihre Daten

Interne Daten benötigen häufig zusätzlichen Kontext. Mit den Drittanbieterdaten von Alteryx können Sie sich innerhalb von Minuten einen umfassenden Überblick verschaffen.

Sie möchten herausfinden, wie sich Ihre Kunden von der Gesamtbevölkerung unterscheiden? Um Ihre Kunden zu segmentieren, verwenden Sie Experian Mosaic-Kategorien mit Alteryx. Vergleichen Sie dann Ihre Kunden mit diesen Gruppen, damit Sie Leads mit vergleichbaren Merkmalen gezielt ansprechen können.

Welche möglichen Einzelhandelsstandorte bieten den höchsten Gewinn? Sie können diese Frage mithilfe der Experian-Daten in Alteryx beantworten, indem Sie ermitteln, wie viele Verbraucher in angemessener Fahrdistanz zum Geschäft wohnen.

Führen Sie präzise prädiktive Analysen durch

Der allgemeinen Meinung nach können nur Datenwissenschaftler und Programmierer mit umfassender Ausbildung prädiktive Analysen durchführen. Dennoch stattet Alteryx den Datenanalysten mit leistungsstarken prädiktiven Analysetools aus. Self-Service-Analysen werden durch eine Vielzahl von Technologien ermöglicht, darunter Warenkorbanalyse, lineare Regression, A/B-Tests, Entscheidungsbäume und Waldmodelle.

Darüber hinaus lässt sich jedes prädiktive Analysemodell ganz einfach in Tableau darstellen und anzeigen. Bei A/B-Tests können Sie behandelte und nicht behandelte Artikel mithilfe von Balkendiagrammen darstellen. Oder verwenden Sie Blasendiagramme, um Warenkorbanalysen zu demonstrieren und zu veranschaulichen, wie sich der Kauf eines Artikels durch einen Kunden auf den Kauf anderer Artikel auswirken kann.

Nutzen Sie räumliche Analysen

Alteryx stellt dem Datenanalysten Drag-and-Drop-Funktionen für räumliche Analysen zur Verfügung. Mithilfe räumlicher Analysen können Sie den physischen Standort eines Käufers überwachen, wenn dieser eine mobile Transaktion durchführt, Filialstandorte analysieren und vieles mehr.

Wenn Sie in Tableau eine beliebige Karte erstellen möchten, kann Ihnen die räumliche Analyse von Alteryx dabei helfen, den geeigneten Datensatz für Ihre Geschäftsentscheidung zu generieren. Mit Alteryx können Sie Polygone generieren, die Daten innerhalb einer bestimmten Region erfassen, und diese Daten dann direkt an Tableau senden, um sie in einer Fahrzeitkarte, einem Mobilfunkmast-Abdeckungsbereich, einem Krankheitsausbruchsgebiet usw. visuell darzustellen.

Verbringen Sie weniger Zeit mit der Datenvorbereitung und mehr Zeit mit der Datenanzeige

Die Erstellung von Visualisierungen ist ein integraler Bestandteil der Datenanalyse und ihre Bedeutung nimmt zu. Wenn Sie jedoch 50 bis 75 Prozent Ihrer Zeit darauf verwenden, Ihre Daten für die Visualisierung vorzubereiten, anstatt die Visualisierung selbst zu entwickeln, liefern Sie den Verbrauchern nicht die Informationen, die sie benötigen, um Muster zu erkennen.

Bei Bedarf können sie Muster erkennen, Gefahren identifizieren und zeitkritische Möglichkeiten nutzen. Die Entwicklung von Alteryx und Tableau ist für aussagekräftige Visualisierungen erforderlich, die zu schnellen Reaktionen führen.

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