Visual Analytics with Tableau: Book is Now Available

Visual Analytics with Tableau book cover
Visual Analytics with Tableau book cover

My book Visual Analytics with Tableau is now available:

From the back cover:

A 4-COLOR JOURNEY THROUGH A COMPLETE TABLEAU VISUALIZATION FOR NON-TECHNICAL BUSINESS USERS

Tableau is a popular data visualization and analytics tool favored by financial analysts, marketers, statisticians, business and sales professionals, data scientists, developers, and many others who need to explore insights and present visual, easy-to-understand data. Visual Analytics with Tableau is an accessible, step-by-step introduction to the world of visual analytics. This up-to-date guide is ideal for both beginners and more experienced users seeking a practical introduction to the fields of data analysis and visualization. Through hands-on examples and exercises, readers learn how to analyze their own data and clearly communicate the results.

This guide covers everything you need to get started with Tableau, from the first steps of connecting to data, creating different types of charts, and adding calculation fields to more advanced features such as table calculations, forecasts, clusters, and R, Python, and MATLAB integration for sophisticated statistical modelling. User-friendly instructions for existing options within the Tableau ecosystem–Tableau Desktop, Tableau Prep, Tableau Server, Tableau Online, and Tableau Public–enable you to integrate, clean, and prepare your data and share your work with others. Visual Analytics with Tableau:

  • Covers the newest versions of Tableau 2018.3 and 2019.1 plus Tableau Prep, Tableau’s brand-new data integration application
  • Requires no background in mathematics nor any programming experience
  • Focuses on the visual analytics functionality of Tableau rather than complex statistical programming
  • Offers expert guidance from popular Tableau Germany employee and visualization expert Alexander Loth
  • Discusses advanced Tableau functionality and working with different data structures
  • Provides easy-to-follow instructions, full-color illustrations, learning tools, online resources, and more

If you’re getting started with visual analytics and Tableau, this book will teach you everything you need to know to build the foundations and understand how and why to explore your data visually. Alexander has created a fantastic resource that guides you step by step through the process of preparing your data, using Tableau Desktop to analyse it and finding insights.
–Eva Murray, Head of BI and Tableau Zen Master at Exasol

If you’re keen to go from beginner to expert in Tableau, Alexander’s excellent book gives you everything you need to know. With a crisp and clear style, he talks the reader through all aspects of Tableau, from data cleaning through data analysis and into sharing insight with others.
–Andy Cotgreave, Author of Big Book of Dashboards and Technical Evangelist at Tableau Software

Visual Analytics with Tableau – an easy to understand book by Alexander Loth, one of Tableau’s very first employees based in Germany, a recognized speaker on countless conferences, and a Tableau Jedi. It contains both the basics and advanced Tableau features. If you ask me: there is nothing more you need to get started with Tableau!
–Klaus Schulte, Professor at Münster School of Business & 2019 Tableau Zen Master

Thank you all who helped me to complete this book!

Visual Analytics with Tableau
  • Alexander Loth
  • Publisher: Wiley
  • Edition no. 1 (31.05.2019)
  • Taschenbuch: 288 pages

Data Operations: Wie Sie die Performance Ihrer Datenanalyse und Dashboards steigern

#dataops: Folgen Sie der Diskussion auf Twitter
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Sind Sie mit der Geschwindigkeit Ihrer Datenanlyse unzufrieden? Oder haben Ihre Dashboards lange Ladezeiten? Dann können Sie bzw. Ihr Datenbank-Administrator folgenden Hinweisen nachgehen, die sich je nach Datenquelle unterscheiden können.

Allgemeine Empfehlungen zur Performance-Optimierung

Möchten Sie die Geschwindigkeit der Analyse verbessern? Dann beachten Sie folgende Punkte:

  • Benutzen Sie mehrere »kleinere« Datenquellen für individuelle Fragestellungen anstatt einer einzigen Datenquelle, die alle Fragestellungen abdecken soll.
  • Verzichten Sie auf nicht notwendige Verknüpfungen.
  • Aktivieren Sie in Tableau die Option »Referentielle Integrität voraussetzen« im »Daten«-Menü (siehe Abbildung 2.20). Wenn Sie diese Option verwenden, schließt Tableau die verknüpften Tabellen nur dann in die Datenabfrage ein, wenn sie explizit in der Ansicht verwendet wird*. Wenn Ihre Daten nicht über referentielle Integrität verfügen, sind die Abfrageergebnisse möglicherweise ungenau.
Aktivierte Option „Referentielle Integrität voraussetzen“ im „Daten“-Menü
Abbildung 2.20: Aktivierte Option »Referentielle Integrität voraussetzen« im »Daten«-Menü

* So wird beispielsweise der Umsatz anstatt mit der SQL-Abfrage SELECT SUM([Sales Amount]) FROM [Sales] S INNER JOIN [Product Catalog] P ON S.ProductID = P.ProductID lediglich mit der SQL-Abfrage SELECT SUM([Sales Amount]) FROM [Sales] ermittelt.

Empfehlungen für Performance-Optimierung bei Dateien und Cloud-Diensten

Achten Sie insbesondere beim Arbeiten mit Dateiformaten, wie Excel-, PDF- oder Textdateien, oder Daten aus Cloud-Diensten wie Google Tabellen zusätzlich auf folgende Punkte:

  • Verzichten Sie auf Vereinigungen über viele Dateien hinweg, da deren Verarbeitung sehr zeitintensiv ist.
  • Nutzen Sie einen Datenextrakt anstatt einer Live-Verbindung, falls Sie nicht mit einem schnellen Datenbanksystem arbeiten (siehe Wann sollten Sie Datenextrakte und wann Live-Verbindungen verwenden).
  • Stellen Sie sicher, dass Sie beim Erstellen des Extrakts die Option »Einzelne Tabelle« wählen, anstatt der Option »Mehrere Tabellen« (siehe Abbildung 2.21). Dadurch wird das erzeugte Extrakt zwar größer und das Erstellen des Extrakts dauert länger, das Abfragen hingegen wird um ein Vielfaches beschleunigt.
Ausgewählte Option „Einzelne Tabelle“ im „Daten extrahieren“-Dialog
Abbildung 2.21: Ausgewählte Option »Einzelne Tabelle« im »Daten extrahieren«-Dialog

Empfehlungen für Performance-Optimierung bei Datenbank-Servern

Arbeiten Sie mit Daten auf einem Datenbank-Server, wie Oracle, PostgreSQL oder Microsoft SQL Server, und möchten die Zugriffszeiten verbessern? Dann achten Sie bzw. der dafür zuständige Datenbankadministrator zusätzlich auf folgende Punkte:

  • Definieren Sie für Ihre Datenbank-Tabellen sinnvolle Index-Spalten.
  • Legen Sie für Ihre Datenbank-Tabellen Partitionen an.

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 basiert dieser Blog-Post auf einem Unterkapitel des Buches “Datenvisualisierung mit Tableau“:

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