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Join my Social Media Analytics sessions at Tableau Conference #TC18

Are you ready for Tableau Conference 2018? Don’t miss my Social Media Analytics sessions!

Why do we need Social Media Analytics?

Social Media Analytics transforms raw data from social media platforms into insight, which in turn leads to new business value.

What will your learn in this sessions?

Once you dive into Social Media Analytics, how do you bring it to the next level? Social data can offer powerful insights right away. In this session, you will learn how to build a mature social data program from that foundation and strategies for scaling a social data programme, as well as how to connect directly to your social media data with a web data connector; considerations for building scalable data sources; and tips for using metadata and calculations for more sophisticated analysis.

Where and when are the sessions?

Do you want to learn more about Social Media Analytics with Tableau? Meet me at the 2018 Tableau Conferences in London or New Orleans and join my sessions:

Anything to prepare?

Yes, I’m glad that you ask:

[Update 5 Jul 2018]:

[Update 6 Jul 2018]:

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 Blog-Post ist 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