Tableau novosti – verzija 2020.3

Kot smo že vajeni, nam Tableau z vsako verzijo priskrbi nove funkcionalnosti, ki navdušujejo – v pričujočem prispevku smo za vas izbrali najbolj zanimive:

Priprava podatkov (Data Preparation)

Končni ali vmesni rezultat priprave podatkov v Tableau Prep-u lahko sedaj zapišemo nazaj na virno bazo. Pri tem imamo možnost, da na viru ustvarimo novo tabelo, dodamo podatke k obstoječi tabeli ali pa zamenjamo obstoječo tabelo na viru z novo ustvarjeno tabelo. Ideja: Tableau Prep v lahko služi tudi kot orodje za pisanje pogledov (view).

Namestitev (Deployment):

Administrator Tableau strežnika lahko omogoči avtomatsko dodelitev licence uporabniku, ki še nima licence, ob njegovi prvi prijavi v strežnik. To omogoča funkcionalnost “Grant role on sign in”.

Deljenje podatkov:

“Shared with me” (V skupni rabi z mano op.p.) je nov zavihek na serverju, kjer imamo na enem mestu shranjene vse svoje poglede, omogoča pa nam:

• Hitro dostopanje do projektov, delovnih zvezkov in nadzornih plošč, ki so jih drugi dali v skupno rabo z vami na strežniku Tableau Server ali Tableau Online, na enem mestu prek omenjenega zavihka, ki ga najdemo v začetnem meniju. Prilagojeni pogledi se samodejno shranijo ločeno, tako da lahko hitro odpremo tisti pogled, ki ga potrebujemo.

• Prejem e-pošte, ko se ekstrakt osveži in so novi podatki na voljo. 

Modeliranje podatkov (Data Modelling):

• Izboljšave pri relacijskem povezovanju tabel: možnost povezovanja z neenačaji (pomembno pri SCD2, povezovanje po kalkulativnih poljih)
• IN operator v kalkulativnih poljih: primer – namesto kalkulativnega polja

lahko sedaj napišemo:

• Relative Dates lahko urejamo z dvoklikom (ne potrebujemo več Edit Filter)

• Izboljšano iskanje dimenzij in mer: te se lahko filtrirajo

• Prediktivne funkcije: na voljo sta sedaj novi (table) kalkulaciji, za boljše razumevanje distribucije podatkov, ti pa sta:

MODEL_QUANTILE: izračuna največjo možnost vrednost, ki jo neka spremenljivka doseže, glede na izbrani kvantil. Primer: letna plača glede na število let delovnih izkušenj. Iz primera “Salary Distribution” vidimo, da je 90%-na verjetnost, da plača ne bo presegla zelene krivulje, glede na dano število let delovnih izkušenj. Funkciji moramo povedati izbrani kvantil (karkoli med 0 in 1) in kaj gledamo v odvisnosti s čim. Funkcija sprejeme samo navadne OLS regresijske modele, ne multiregresijskih. Pri tem bodimo izredno previdni, ko uporabljamo to funkcijo v kombinacijami z datumi kot pojasnjevalnimi spremenljivkami (da je predpostavkam lineranega modela res zadoščeno).

MODEL_PERCENTILE: je inverzna funkcija funkcije MODEL_QUANTILE, pove nam verjetnost, da je pričakovana vrednost neke spremenljivke kvečjemu enaka neki vrednosti, zavzame torej vrednosti med 0 in 1. Pove tudi, h kateremu delu distribucije pripada “točka” na vizualizaciji, pri izbrani vrednosti pojasnjevalne spremenljivke. Na drugi sliki v sklopu “Salary Distribution” je uporabljena funkcija percentila, ki obarva posamezne vrednosti, glede na distribucijo. Za posamezno vrednosti pri “Tenure in Years” so najnižje vrednosti obarvane temno modro in potem postopoma vse tja do temnozelene barve pri najbvišjih vrednostih znotraj posamezne vrednosti pri “Tenure in Years”.