Datenvisualisierung mit Tableau: Tableau-Buch ab sofort vorbestellbar

Das erste deutschsprachige Tableau-Buch enthält auch ein Kapitel zur Datenaufbereitung mit Tableau Prep
Das erste deutschsprachige Tableau-Buch enthält auch ein Kapitel zur Datenaufbereitung mit Tableau Prep

Mein Buch “Datenvisualisierung mit Tableau” kann ab sofort vorbestellt werden:

Bevor ich nun selbst viel zum Buch schreibe, gebe ich einfach mal einen Auszug aus dem Umschlagtext wieder:

Visualisieren Sie Ihre Daten schnell und ausdrucksstark mit Tableau, um praktisch umsetzbare Ergebnisse zu erhalten. Alexander Loth zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ganz einfach visuelle Analysen erstellen und so selbst komplexe Datenstrukturen verstehen sowie gewonnene Erkenntnisse effektiv kommunizieren können.

Das Buch richtet sich an:

  • Menschen, die Zugang zu Daten haben und diese verstehen möchten
  • Führungskräfte, die Entscheidungen auf Grundlage von Daten treffen
  • Analysten und Entwickler, die Visualisierungen und Dashboards erstellen
  • angehende Data Scientists

Zum Verständnis dieses Buches sind weder besondere mathematische Fähigkeiten noch Programmiererfahrung nötig. Es eignet sich daher auch für Einsteiger und Anwender, die sich dem Thema Datenvisualisierung und -analyse praxisbezogen und ohne ausschweifende theoretische Abhandlungen, nähern möchten.

Die grundlegenden Funktionen von Tableau werden Schritt für Schritt erläutert und Sie lernen, welche Visualisierungsmöglichkeiten wann sinnvoll sind. Der Autor zeigt Fallbeispiele auf, die weit über eine »Standard-Analyse« hinausreichen und geht auf Funktionen ein, die selbst erfahrenen Nutzern oft nicht hinlänglich bekannt sind. Sie erhalten außerdem Hinweise und Tipps, die das Arbeiten mit Tableau erleichtern, und können so zukünftig Ihre eigenen Daten bestmöglich visualisieren und analysieren.

[Update 25 Jul 2018]: Hier ist das erste Exemplar ganz druckfrisch:

Die 5 wichtigsten Bücher zu Data Science

Welche Bücher sollten Sie lesen um als Data Scientist erfolgreich zu sein? | Photo Credit: via Sebastian Sikora

Für den Einstieg und den Überblick zu Data Science:

The Data Science Handbook
  • Field Cady
  • Publisher: John Wiley & Sons Inc
  • Gebundene Ausgabe: 416 pages

Die universelle Programmiersprache Python eignet sich hervorragend zur Lösung von Data-Science-Fragestellungen:

Eine Einführung zu Statistical Learning und Machine Learning (classification, clustering, supervised, unsupervised, …) mit R:

An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)
  • Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
  • Publisher: Springer
  • Edition no. 1201372017 (29.09.2017)
  • Gebundene Ausgabe: 426 pages

Bei großen Datenmengen führt an Hadoop kein Weg vorbei:

Hadoop: The Definitive Guide
  • Tom White
  • Publisher: O'Reilly and Associates
  • Edition no. 4 (30.04.2015)
  • Taschenbuch: 728 pages

Wie Data Science im Unternehmen Mehrwert schafft:

Digitale Banken: Welche Digitalisierungstrends bewegen die Finanzbranche 2018?

Immersive und interaktive Analyse von Finanzdaten mit Argumented Reality
Immersive und interaktive Analyse von Finanzdaten mit Argumented Reality (Blockchain-Dashboard)

Jedes Jahr (2015, 2016, 2017 und 2018) stelle ich Digitalisierungstrends vor, die der Finanzbranche ein großes Potenzial bieten. Dabei geht es vor allem um einen Überblick darüber, welche Trends und Technologien zukünftig eine größere Rolle spielen werden oder könnten.

Im Folgenden habe ich die fünf Digitalisierungstrends identifiziert, die für Banken und Versicherungen in Zukunft besonders spannend sein dürften:

1. Maschine Learning

Maschine Learning und Deep Learning werden im Investment Banking angewandt, um Unternehmensbewertungen schneller und zuverlässiger durchzuführen. Mehr Daten denn je können hinzugezogen werden. Eine Gewichtung der Daten erfolgt komplett autonom. Da manuelle Analyse weitgehend entfällt, werden Entscheidungsprozesse drastisch beschleunigt. Investoren, die mit konventionellen Werkzeugen arbeiten, haben das Nachsehen.

2. Künstliche Intelligenz

Durch Künstliche Intelligenz gesteuerte Chatbots vermitteln den Kunden eine menschlichen-ähnliche Betreuung. Chatbots werden darüber hinaus in existierende Cloud-basierende Assistenten, wie Alexa oder Siri, eingebunden und sind in der Lage mittels Natural Language Processing, auch komplexere Anfragen zu verstehen. Recommender-Systeme liefern maßgeschneiderte Lösungen, die speziell auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt sind.

3. Internet of Things

Wearables und in Kleidung eingearbeitete Sensoren (Internet of Things, IoT) liefern ausreichend Daten, um den Lebensstil der Kunden vollständig zu vermessen. Dadurch können individuelle Raten für Versicherungen und Finanzprodukte berechnet werden. Außerdem bieten die IoT-Daten eine weitere Datenquelle für die Recommender-Systeme.

4. Blockchain

Verträge werden kostengünstig, fälschungssicher und irreversibel in der Blockchain gespeichert. Die Blockchain dienst sogenannten Smart Contracts als dezentrale Datenbank. Darüber hinaus liefern Blockchain-Implementierungen, wie Ethereum, das Ausführen von Logik, die beispielsweise monatliche Zahlungen prüfen und ggf. auch die Erfüllung von Vertragsbestandteilen (z.B. im Schadenfall) steuern.

5. Argumented Reality

Arbeitsplätze werden mit Technik ausgestattet, die Argumented Reality ermöglicht. Lösungen wie Microsoft’s Hololense ermöglichen Analysten und Händlern eine immersive und interaktive Analyse von Finanzdaten in Echtzeit. Insbesondere fällt dadurch auch die Zusammenarbeit mit Kollegen leichter, da Plattformen zur visuellen Kollaboration traditionelle Meetings weitgehend ablösen.

Welcher ist der 6. Trend?

Helfen Sie den 6. Digitalisierungstrend zu benennen? Nehmen Sie hierzu an der Twitter-Umfrage teil. Selbstverständlich freue ich mich auch über Kommentare und eine spannende Diskussion.

Data Operations: Daten für die Analyse optimal vorbereiten

#dataops: Folgen Sie der Diskussion auf Twitter
#dataops: Folgen Sie der Diskussion auf Twitter

Kürzlich habe ich einige Blog-Posts zum Thema Datenstrategie veröffentlicht. Für viele Unternehmen geht die Entwicklung und Einführung einer Datenstrategie nicht tief genug. Häufig habe ich ähnliches gehört: “So weit ist unser Unternehmen noch gar nicht. Wir haben noch viel operativ vorzubereiten, bevor wir eine Datenstrategie voll umfänglich etablieren können.”

Ich habe in diesen Gesprächen nachgehakt, wo diese grundlegenden Lücken in den Unternehmen bestehen, und entschlossen eine neue Blog-Post-Serie aufzusetzen, um zum Thema Data Operations (#dataops) konkrete und einfach umsetzbare Vorschläge zu geben.

Daten für die Analyse vorbereiten

Eine der wesentlichen Fragen, die sich Datenanalysten immer wieder stellen, lautet: “Gibt es eine Möglichkeit meine Daten für die Verwendung mit Analysewerkzeugen, wie Tableau, optimal vorzubereiten?”

Daten können auf unterschiedliche Arten strukturiert sein. Die meisten neuen Tableau-Anwender erliegen der Versuchung, Tableau mit einem bereits formatierten und voraggregierten Excel-Bericht (siehe Abbildung 1.1) zu verbinden und diesen in Tableau zu visualisieren. Heißt es nicht mit Tableau können Daten jeder Art einfach und intuitiv verwenden werden? Sehr schnell stellt man fest, dass ein solches Vorgehen nicht funktioniert, wie erwartet und sich so auch keine Visualisierungen erstellen lassen.

Abbildung 1.1: Bereits formatierter und voraggregierter Excel-Bericht
Abbildung 1.1: Bereits formatierter und voraggregierter Excel-Bericht

Dieses Szenario, dem viele Einsteiger begegnen, ist nicht ungewöhnlich und tatsächlich ein häufiger Stolperstein bei der Einarbeitung in Tableau, der die Analyse Ihrer Daten erschweren kann.

Die folgenden Punkte zeigen Ihnen Vorschläge zur sauberen Vorbereitung Ihrer Daten anhand des Beispielberichts:

  • Verzichten Sie auf den einleitenden Text (“Temperaturmessung zum Monatsbeginn”).
  • Überführen Sie hierarchische Überschriften (“Frankfurt”, “Berlin”) auf eine Spalteninformation (neue Spalte “Ort”).
  • Pivotisieren Sie Daten von einer “weiten” Kreuztabelle mit Variablen in Spalten (“Früh”, “Mittag”, “Abend”) in eine “lange” Tabelle, die die Variablen stets in den Zeilen trägt (in diesem Beispiel die Uhrzeit).
  • Nutzen Sie vollständige Datums- und ggf. Zeitformate (“01.04.2018 06:00”) anstatt z.B. nur den Monatsnamen (“April”).
  • Überprüfen Sie, dass Zahlen im Zahlenformat und nicht im Textformat gespeichert sind.
  • Verzichten Sie voraggregierte Daten (“Durchschnitt”, “Gesamtdurchschnitt”).
  • Entfernen Sie leere Zeilen.
  • Achten Sie darauf, dass jede Spate eine aussagekräftige Spaltenüberschrift trägt.

Haben Sie diese Vorschläge befolgt, ist aus Ihrer “weiten” Kreuztabelle nun eine “lange” Zeilen-basierte Tabelle geworden, und damit die perfekte Basis zur umfangreichen Datenanalyse (siehe Abbildung 1.2).

Abbildung 1.2: Zur Datenanalyse geeignete „lange Tabelle“ ohne Aggregationen
Abbildung 1.2: Zur Datenanalyse geeignete „lange Tabelle“ ohne Aggregationen

Dieser Beitrag ist der dritte Teil der Data-Operations-Serie:

Teil 1: Daten für die Analyse optimal vorbereiten
Teil 2: Wann sollten Sie Datenextrakte und wann Live-Verbindungen verwenden
Teil 3: Wie Sie die Performance Ihrer Datenanalyse und Dashboards steigern

Außerdem ist dieser Blog-Post ein Auszug aus dem Buch “Datenvisualisierung mit Tableau“, das am 31. Juli 2018 erscheinen wird:

Datenvisualisierung mit Tableau
  • Alexander Loth
  • Publisher: mitp
  • Edition no. 2018 (31.07.2018)
  • Broschiert: 224 pages

Data Science Toolbox: How to use Julia with Tableau

R allows Tableau to execute Julia code on the fly
R allows Tableau to execute Julia code on the fly

Michael, a data scientist, who is working for a German railway and logistics company, recently told me during an FATUG Meetup that he loves Tableau’s R and Pyhton integration. As he continued, he raised the raised the question for using functions they have written in Julia. Julia, a high-level dynamic programming language for high-performance numerical analysis, is an integral part of newly developed data strategy in the Michael’s organization.

Tableau, however, does not come with native support for Julia. I didn’t want to keep Michael’s team down and was looking for an alternative way to integrate Julia with Tableau.

This solution is working flawless in a production environment since several months. In this tutorial I’m going to walk you through the installation and connecting Tableau with R and Julia. I will also give you an example of calling a Julia statement from Tableau to calculate the sphere volume.

1. Install Julia and add PATH variable

You can download Julia from julialang.org. Add Julia’s installation path to the PATH environment variable.

2. Install R, XRJulia and RServe

You can download base R from r-project.org. Next, invoke R from the terminal to install the XRJulia and the RServe packages:

> install.packages("XRJulia")
> install.packages("Rserve")

XRJulia provides an interface from R to Julia. RServe is a TCP/IP server which allows Tableau to use facilities of R.

3. Load libraries and start RServe

After packages are successfully installed, we load them and run RServe:

> library(XRJulia)
> library(Rserve)
> Rserve()

Make sure to repeat this step everytime you restart your R session.

4. Connecting Tableau to RServe

Now let’s open the Help menu in Tableau Desktop and choose Settings and Performance >Manage External Service connection to open the External Service Connection dialog box:

TC17 External Service Connection

Enter a server name using a domain or an IP address and specify a port. Port 6311 is the default port used by Rserve. Take a look on my R tutorial to learn more about Tableau’s R integration.

5. Adding Julia code to a Calculated Field

You can invoke Calculated Field functions called SCRIPT_STR, SCRIPT_REAL, SCRIPT_BOOL, and SCRIPT_INT to embed your Julia code in Tableau, such as this simple snippet that calculates sphere volume:

6. Use Calculated Field in Tableau

You can now use your Julia calculation as an alternate Calculated Field in your Tableau worksheet:

Using Julia within calculations in Tableau (click to enlarge)
Using Julia calculations within Tableau (click to enlarge)

Feel free to download the Tableau Packaged Workbook (twbx) here.

Further reading: Mastering Julia