Le guide de préparation des données pour Tableau

Si vous êtes comme la majorité des analystes de données d'aujourd'hui, le développement de visualisations de données riches est une étape cruciale du processus analytique. Les visualisations vous permettent de découvrir le potentiel caché de vos données afin que vous puissiez obtenir les réponses dont vous avez besoin et faire les meilleurs choix commerciaux basés sur les données.

Cependant, développer d’excellentes visualisations de données nécessite des efforts considérables en coulisses pour préparer les données, ce qui peut prendre plus de temps que la création des visualisations elles-mêmes.

Avant de pouvoir voir vos données, vous devez :

• Combiner et nettoyer les informations provenant d'un nombre croissant de sources diverses
• Complétez vos propres données avec d’autres sources de données, puis exécutez des analyses spatiales ou prédictives avancées.
• Transformez les données de manière à ce qu’elles soient facilement assimilables pour la visualisation Tableau.

Combinez et organisez vos données

Alteryx vous permet de combiner facilement et rapidement vos données dans un processus de glisser-déposer répétable sans avoir besoin d'outils spécialisés ou de connaissances en programmation. Fusionnez des données provenant de nombreuses sources de données divergentes, notamment Excel, les entrepôts de données, les réseaux sociaux et les applications cloud, ainsi que le Big Data. Ensuite, au sein du même processus, nettoyez vos données à l'aide de programmes qui dédupliquent, analysent et suppriment automatiquement les données inutiles.

Améliorez vos données

Les données internes nécessitent souvent un contexte supplémentaire. Les données tierces d'Alteryx permettent d'obtenir une vue d'ensemble en quelques minutes.

Vous devez identifier en quoi vos clients se distinguent de la population générale ? Pour segmenter vos consommateurs, utilisez les catégories Experian Mosaic avec Alteryx. Comparez ensuite vos consommateurs à ces groupes afin de pouvoir cibler les prospects présentant des caractéristiques comparables.

Quels sites de vente au détail sont susceptibles de générer le plus de bénéfices ? Vous pouvez répondre à cette question à l'aide des données Experian d'Alteryx en déterminant le nombre de consommateurs qui résident à une distance raisonnable en voiture du magasin.

Effectuer des analyses prédictives précises

Selon l'opinion générale, seuls les data scientists et les programmeurs ayant suivi une formation approfondie peuvent effectuer des analyses prédictives. Néanmoins, Alteryx équipe l'analyste de données de puissants outils d'analyse prédictive. Les analyses en libre-service sont rendues possibles par diverses technologies, notamment l'analyse du panier d'achat, la régression linéaire, les tests A/B, les arbres de décision et les modèles de forêt.

De plus, tout modèle d'analyse prédictive peut être exprimé et affiché facilement dans Tableau. Dans les tests A/B, vous pouvez représenter les articles traités par rapport aux articles non traités à l'aide de graphiques à barres. Vous pouvez également utiliser des graphiques à bulles pour démontrer l'analyse du panier d'achat et illustrer comment l'achat d'un article par un client peut avoir un impact sur l'achat d'autres articles.

Exploitez l'analyse spatiale

Alteryx fournit à l'analyste de données des fonctionnalités de glisser-déposer pour les analyses spatiales. Vous pouvez surveiller l'emplacement physique d'un acheteur lorsqu'il effectue une transaction mobile, analyser les emplacements des magasins et bien plus encore à l'aide de l'analyse spatiale.

Si vous souhaitez créer une forme quelconque de carte dans Tableau, les analyses spatiales d'Alteryx peuvent vous aider à générer l'ensemble de données approprié pour votre décision commerciale. Grâce à Alteryx, vous pouvez générer des polygones qui collectent des données dans une certaine région, puis envoyer ces données directement à Tableau pour une représentation visuelle dans une carte de temps de trajet, une zone de couverture d'antenne-relais, une zone d'épidémie, etc.

Passez moins de temps à préparer les données et plus de temps à les afficher

La création de visuels fait partie intégrante de l'analyse des données et leur importance ne cesse de croître. Mais si vous consacrez cinquante à soixante-quinze pour cent de vos efforts à préparer vos données pour la visualisation plutôt qu'à développer la visualisation elle-même, vous ne fournissez pas aux consommateurs les informations dont ils ont besoin pour voir les tendances.

Si nécessaire, ils peuvent identifier des modèles, identifier des dangers et tirer parti des possibilités urgentes. Le développement d'Alteryx et de Tableau est nécessaire pour des visuels riches qui conduisent à des réponses rapides.

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