5 prácticas avanzadas que puedes aprender en Tableau
Como sabes, Tableau es un software ideal para el análisis de datos que puede ayudar a empresarios a mejorar su estrategia. Pero no solo eso, también es muy útil para otras áreas, como la de investigación, ya sea de forma sociológica, científica o comercial. Por eso te queremos compartir cinco prácticas avanzadas en el análisis de datos y visual para proyectar tus resultados.
1. Segmentación y análisis de cohortes.
Para generar una hipótesis inicial se debe haceruna serie de preguntas básicas acerca de diferentes segmentos ayuda a los analistas a comprender sus datos y a validar sus hipótesis. Por ejemplo, “¿Es más fácil retener a los clientes que pagan con crédito que a los que pagan con cheque?”. La capacidad para iterar rápidamente puede ayudar a impulsar el desarrollo del modelo y asegurar que los proyectos sigan avanzando.
Tableau promueve un flujo de investigación para un análisis de cohorte rápido y flexible. Desplázate rápidamente por diferentes perspectivas dividiendo los datos a lo largo de tantas dimensiones como desees. La agrupación automática es una técnica de aprendizaje automático que también ayuda a mejorar tus segmentos. Esto suele ser útil para detectar patrones difíciles de ver en conjuntos de datos con alta dimensionalidad.
Segmenta, clasifica rápidamente los datos y realiza análisis de cohortes potentes con facilidad. Estas capacidades también ayudan a los científicos de datos a investigar hipótesis iniciales y escenarios de prueba.
2. Escenario y análisis hipotético
Al combinar el front-end flexible de Tableau con potentes capacidades de entrada, puedes modificar rápidamente los cálculos y probar diferentes escenarios. Con conjuntos, grupos, segmentación de arrastrar y soltar y parámetros, Tableau hace posible pasar de teorías y preguntas a un tablero de aspecto profesional que permite que incluso los no expertos hagan preguntas y prueben sus propios escenarios.
Con este informe de ventas basado en parámetros, puede explorar el efecto de las cuotas, comisiones y salarios en toda la organización.
La racionalización del análisis hipotético te permite enfocarte en los aspectos más complejos del análisis y te brinda una mayor comprensión. Al mismo tiempo, es fácil crear imágenes intuitivas que ayuden a cualquier persona a interactuar con los datos.
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3. Cálculos sofisticados y funciones estadísticas.
Tableau posee un lenguaje de cálculo robusto, lo que facilita aumentar tu análisis con cálculos arbitrarios y realizar manipulaciones de datos complejas con expresiones concisas. Junto con la función “Tarjeta de resumen”, Tableau te ofrece opciones integradas, desde anidar agregaciones básicas hasta cálculos estadísticos como desviación estándar, modo, curtosis, asimetría, correlación y covarianza.
Esta visualización utiliza una expresión LOD (niveles de detalle) para ver las tendencias diarias de la adquisición total de clientes por mercado. Una expresión de LOD garantiza que no contamos erróneamente a los clientes habituales como clientes nuevos.
Con Tableau Table Calculations, el trabajo desafiante de la base de datos, como la manipulación de datos agregados, la creación de retrasos complejos y la creación de agregaciones dependientes de la estructura de datos, requiere solo unos pocos clics o una expresión simple. Esto permite a los usuarios no técnicos y ahorra a los expertos innumerables horas y laborioso código SQL.
4. Series temporales y análisis predictivo.
Tableau admite de forma nativa un rico análisis de series de tiempo, lo que significa que puedes explorar la estacionalidad, las tendencias, muestrear tus datos, ejecutar análisis predictivos como pronósticos y realizar otras operaciones comunes de series de tiempo dentro de una interfaz de usuario sólida.
El análisis predictivo fácil agrega un gran valor a casi cualquier proyecto de datos. Al admitir tanto la configuración compleja como el modelado interactivo simple, Tableau sirve tanto al científico de datos como al usuario final.
5. Integración de servicios externos.
Las integraciones R, Python y MATLAB combinan el poder y la facilidad de uso del front-end de Tableau con el poder estadístico de otras plataformas para que puedas manejar flujos de trabajo de aprendizaje automático con matices. R y Tableau se usaron para calcular y visualizar los resultados de las pruebas de significación.
La combinación de Tableau con Python, R y MATLAB te permite expresar los resultados del modelado complejo como imágenes atractivas para consumo. Las personas de todos los niveles de habilidad pueden hacer preguntas de tipo hipotético y evaluar escenarios hipotéticos al interactuar con los controles integrados en los paneles.
Tableau está dirigido tanto al usuario empresarial, como al científico de datos. Por eso buscamos capacitar a las personas para que puedan hacer preguntas interesantes y generar cambios con sus datos lo más rápido posible.
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