Kategorie: Blog

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:

Datenvisualisierung mit Tableau
$36.04
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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:

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]:

10,000 Followers on Twitter!

10,000 followers on Twitter!

10,000 followers on Twitter! Thank you everyone for all the fun, joy and support you provide! And thank you to the 150 who joined this week! Totally made my day!

Also thank you to Brandwatch who recently listed me as one of the top Digital Transformation influencer in Germany.

Do you want to track your own Twitter profile? Collect your Twitter stats with IFTTT and the tstats script!

Update 3 Aug 2018: I hit the 11k follower mark on Twitter just a few days after the first German-language Tableau book became available on Amazon and in many local book stores!

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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:

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