Hier finden Sie eingegangene Fragen mit jeweiligen Antworten zum Buch Datenvisualisierung mit Tableau:
Kapitel 1
F: Wie unterstützen Datenanalysen meine Entscheidungsfindung im Unternehmen?
A: Lesen Sie hier mehr, um zu verstehen, wie Ihr Unternehmen Analysen durchführt und mit den Erkenntnissen umgeht.
F: Wo finde ich ältere Versionen von Tableau und die dazugehörigen Release Notes?
A: Ältere Versionen von Tableau Desktop, Tableau Prep und Tableau Server, sowie die dazugehörigen Release Notes finden Sie unter: https://www.tableau.com/support/releases
F: Welche neuen Features bietet Tableau in Zukunft? Gibt es eine Roadmap?
A: Die Features, die hier aufgelistet sind, kommen mit hoher Wahrscheinlichkeit in der folgenden Version: https://www.tableau.com/de-de/products/coming-soon
F: Gibt es eine Möglichkeit Vorab-Versionen (Beta-Versionen) von Tableau zu testen?
A: Unter https://prerelease.tableau.com/ finden Sie Vorab-Versionen von Tableau.
F: Was sollten Tableau-Anwender gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union (EU) beachten, wenn Sie personenbezogene Daten mit Tableau verarbeiten?
A: Dieses Tableau-Whitepaper geht auf die verschiedene Aspekte ein, die Sie gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO, englisch: General Data Protection Regulation, GDPR) beachten sollten: https://www.tableau.com/sites/default/files/whitepapers/tableau_products_and_the_gdpr_de-de.pdf
Kapitel 2
F: Wie bereite ich meine Daten optimal für die Analyse in Tableau vor?
A: Vermeiden Sie Kreuztabellen als Datengrundlage. Folgen Sie diesen Vorschlägen, um stattdessen mit einer “lange” Zeilen-basierte Tabelle zu arbeiten, die als perfekte Basis zur Datenanalyse dient.
F: Welche Daten und Modelle eignen sich zur Einführung von Predictive Maintenance in der Fertigung?
A: Vorhersagen zu wahrscheinlichen Ausfällen lassen sich auf Grundlage von Sensordaten (IoT, „Internet of Things“) treffen, deren Muster sich häufig auch visuell darstellen und erkennen lassen.
F: Wo finde ich Informationen zu eventuell benötigten Treibern für meine Datenquellen?
A: Für die Anbindung bestimmter Datenquellen ist die Installation von Treibern notwendig. Hinweise und Download-Links zu den einzelnen Datenquellen finden Sie unter: https://www.tableau.com/support/drivers
F: Wie kann ich langsamen Datenverbindungen auf die Schliche kommen?
A: Nutzen Sie hierfür die Leistungsaufzeichnung von Tableau, welche auch Performance Recording genannt wird.
F: Warum sind Datenextrakte von Tableau so schnell? Welche Technik steckt dahinter?
A: Datenextrakte werden von Tableau’s eigener Hyper-Engine erzeugt. Hyper verfolgt einen hybriden Ansatz und verbindet Techniken von transaktionellen und analytischen Datenbanksystemen. Lesen Sie hier mehr zu Tableau’s Hyper-Engine.
Kapitel 3
F: Wie kann eine Density Map in Tableau realisiert werden und wozu benutze ich sie?
A: Density Maps können Sie in Tableau mit den Funktionen HEXBINX und HEXBINY erstellen. Density Maps werden häufig zur Vereinfachung und Zusammenfassung von geografischen Informationen benutzt. Eine Density Map, die die Bevölkerungsdichte von Deutschland darstellt, finden Sie hier (inklusive TWBX-Datei).
F: Wann sollte ich eine logarithmische Darstellung in meinen Diagrammen verwenden?
A: Die logarithmische Darstellung ermöglichen die Darstellung eines großen Bereichs, ohne dass kleine Werte in dem unteren Teil des Graphen komprimiert („gestaucht“) werden. Durch eine logarithmische Achse werden Zusammenhänge im Bereich der kleinen Werte besser überschaubar. Verschiedene Zusammenhänge in den Daten können dadurch einfacher erkannt werden. Ein anderer Grund für die Verwendung einer logarithmischen Achse ist die Darstellung prozentuale Veränderung oder multiplikativen Faktoren anzuzeigen. So werden zum Beispiel Erdbeben auf der Richterskala, sowie der ph-Wert stets logarithmisch ausgedrückt.
Kapitel 4
(keine Fragen/Antworten zu diesem Kapitel)
Kapitel 5
F: Wie kann ich in Tableau Bollinger-Bänder und den MACD darstellen?
A: Bollinger-Bänder und den MACD können Sie in Tableau mit Tabellenberechnungen realisieren. Beispiele dazu (inklusive TWBX-Datei) finden Sie hier.
Kapitel 6
F: Meine Daten werden im falschen Land dargestellt, und nicht wie gewünscht in Deutschland. Wie kann ich das ändern?
A: Klicken Sie hierzu im Menü „Karte“ auf „Orte bearbeiten“. Wählen Sie dann bei „Land/Region“ den Punkt „Fixiert“ und wählen Sie in der Liste das gewünschte Land (z.B. „Deutschland“) aus.
Kapitel 7
F: Wie lässt sich Tableau im Rahmen von Advanced Analytics in Relation mit Excel und R einordnen?
A: Dank Tableau’s R- und Pyhton-Integration deckt Tableau das komplette Advanced-Analytics-Spektrum ab:
F: Wie kann ich in ein Aktien-Portfolio mit Hilfe der Sharpe-Ratio interaktiv gewichten?
A: Die Sharpe-Ratio zur Gewichtung eines Aktien-Portfolios können Sie innerhalb von Tableau mit R berechnen. Ein Beispiel dazu (inklusive TWBX-Datei) finden Sie hier.
F: Wie kann ich Text mit einer Sentiment-Analyse klassifizieren?
A: Auch hier hilft Ihnen Tableau’s R-Integration weiter. Folgen Sie dazu diesem Tutorial (inkl. TWBX-Datei).
F: Wie können Abhängigkeiten in Tableau mit einem Random Forest ermittelt werden?
A: Wieder hilft Ihnen die R-Integration von Tableau weiter. Folgen Sie dazu diesem Tutorial (inkl. TWBX-Datei).
F: Kann in Tableau auch die Sprache Julia verwendet werden?
A: Tatsächlich existiert hierfür ein R-Paket, das als Wrapper für Julia dient. Hier ein Tutorial mit TWBX-Datei.
F: Können in Tableau auch Datenbankfunktionen für das Text-Mining verwendet werden?
A: Tableau bietet dafür die Funktion „Benutzerdefiniertes SQL“, die dazu verwendet werden, Datensätze beispielsweise nach Worten aufzuteilen. Hier ein Tutorial mit TWBX-Datei.
Kapitel 8
F: Wie könnte ein Dashboard zu Social Media aussehen?
A: Hier finden Sie ein Social-Media-Dashboard mit Twitter-Daten von einigen deutschen Unternhemen.
F: Wie könnte ein Dashboard für IoT-Sensordaten aussehen?
A: Hier finden Sie ein Predictive-Maintenance-Dashboard mit Sensordaten von Fahrstühlen der Deutschen Bahn.
F: Wie könnte ein Dashboard mit „dunklem Design“ aussehen?
A: Hier finden Sie ein dunkel gehaltenes Bitcoin-Dashboard mit regelmäßig aktualisierten Daten und einer Sentiment-Analyse.
Kapitel 9
F: Wie sieht eine sehenswerte „Data-Story“ aus, die ein Unternehmen auf Tableau Public veröffentlicht hat?
A: Die Global Automotive Executive Survey von KPMG ist eine interaktive und visuell hervorragend mit Tableau umgesetzte Data-Story.
Kapitel 10
(keine Fragen/Antworten zu diesem Kapitel)
