Tableau public что это
Find inspiration and improve your data skills with Tableau Public
Tableau Public is a free platform to explore, create and publicly share data visualizations online. With the largest repository of data visualizations in the world to learn from, Tableau Public makes developing data skills easy. Advance your career in analytics by learning from limitless data inspiration and creating an online portfolio of work.
New to Tableau Public? Get started with these resources
Using Tableau Public is easy. Explore these resources to quickly create your free profile and get up to speed.
Get inspired
Find data
Share your work
See the latest from the Tableau Community
Explore endless possibilities with data
With millions of interactive data visualizations made by over a million creators around the world, Tableau Public allows you to explore the art of the possible with data on any topic. Tableau Public is the largest repository of data visualizations in the world.
Follow a community of data enthusiasts
Keep getting inspired by your favorite Tableau authors. Follow authors on Tableau Public to receive updates when they publish new visualizations or add to their favorites.
I’m so inspired by the dashboards I find on Tableau Public. It really helps me see what’s possible and apply new techniques in my own work.
Learn and improve your data skills with ease
Create custom maps, charts, and graphs in clicks
Connect to data in a variety of formats to create beautiful, interactive visualizations with a drag-and-drop interface. No coding required.
Explore visualizations to see how they were made
Visualizations on Tableau Public can be downloaded or explored in a browser. Quickly see how it was created, and make a version of your own. Start now by creating a free Tableau Public profile.
Practice and improve your skills with peer learning activities
Participate in fun challenges with the Tableau community. Connect with others to learn new tricks and get helpful feedback to improve your Tableau and data viz skills, or just tune into the conversation.
The greatest thing about Tableau Public is that you have a visual portfolio of your work. I landed my dream job after working with Tableau Public for less than six months. It has truly changed my life and the lives of hundreds of others.
Advance your career in analytics
Learn from the best Tableau users in the world
See how the best analysts and leading organizations around the world are visualizing data with Tableau, and apply those learnings in your next work project.
Standout with your online analytics portfolio
Save visualizations to your personal Tableau Public profile to share with professional networks or potential employers.
What makes Tableau Public different from other Tableau products?
Share publicly
Visualizations published to Tableau Public are available for anyone to see online. Tableau Public is a platform for public (not private) data.
Free with few limits
Anyone can explore and contribute to the millions of visualizations on Tableau Public. Saving locally and refreshing data are limited.
Fully hosted
Vizzes on Tableau Public can handle millions of viewers. All infrastructure is managed by Tableau Public at no cost.
Get inspired by the Tableau Community.
Sign up for the ‘Viz of the Day’ to have a new data storytelling masterpiece sent to your inbox every day.
Tableau: визуализация данных для каждого
Всем привет. На связи BI Office в Luxoft и я — Ксения Агеева, причастная к анализу и визуализации данных на протяжении последних семи лет. Меня часто спрашивают, зачем в моей жизни есть Tableau, если весь мир всё равно любит эксельные таблички. Так что я решила показать, как без специального обучения можно получить профит от одного из самых популярных BI-инструментов — Tableau.
История получилась довольно длинной, так что продолжение ищите под катом.
Для кого статья
Этот материал может пригодиться не только аналитикам, но и специалистам, которые так или иначе имеют в своём арсенале какие-то эксельки с формулами и графиками.
Кроме того, это может быть отличным способом автоматизировать регулярную отчётность без знания языков программирования и быстрее собирать нерегулярные отчёты по запросу. А также красиво представлять данные в виде графиков и готовить ежемесячную презентацию для руководства в несколько раз быстрее. А ещё это классный скилл для резюме 😉
Немного теории
В нашей компании развито использование Tableau внутри HR-подразделений (рекрутмент, HR бизнес-партнёры), и это ещё один аргумент, чтобы узнать эту тему ближе. Почему-то принято считать, что HR и рекрутмент — это не самые активные пользователи чего бы то ни было точного, а здесь они не просто используют отчёты, но и модифицируют их под свои задачи.
Но начнём с короткого кусочка теории.
Прежде всего вкратце поймём, что такое Business Intelligence (BI) в целом. Сам по себе термин по меркам IT-вселенной не новый, ему больше шестидесяти лет, однако за это время он успел немного переосмыслиться и завоевать приличную популярность. По сути BI — это структурирование информации, превращение сырых данных в форму, с которой может работать бизнес-аналитик. А также под аббревиатурой BI принято понимать набор инструментов, которым этот бизнес-аналитик будет пользоваться.
BI-инструменты
Безусловно, существуют разные платформы и расширения-обвязки для анализа и визуализации информации, начиная от пресловутого MS Excel / Power Point, и заканчивая Python / R, где ты уже оп! — и одной ногой программист. Вариантов специализированных BI-платформ множество, в России наиболее на слуху, пожалуй, Tableau, MS Power BI и семейство Qlik.
Принципиальная задача любого BI-инструмента состоит в том, чтобы облегчать жизнь человеку, который с ним работает, и давать возможность максимально погрузиться в сами данные. Облегчение порой выглядит довольно условным — всё равно нужно как-то обработать информацию перед загрузкой в BI-систему (привет, Power BI). Но мы сегодня говорим о довольно узкой задаче — быстром базовом анализе и визуализации данных. Вот что говорит рейтинг SelectHub по этому поводу:
Так что тема «Какое BI решение лучше?» неисчерпаема, и можно очень долго спорить по этому поводу. Но именно за счёт довольно лёгкого старта Tableau может познакомить вас с этой вселенной, а дальше уже захочется исследовать и другие решения.
Tableau: чем он прекрасен
Tableau хорош тем, что его возможности можно как следует изучить или на бесплатной бесконечной public-версии, или на триальной desktop-версии. Отличие одно: публичная версия позволяет сохраняться только на сервер tableau.public, а десктопная — на свою рабочую машину. В остальном они не отличаются по функционалу.
Поэтому если ваши данные содержат коммерческую тайну или персональные данные, то Tableau вам будет полезен скорее для разовых акций создания отчётов. Они, кстати, вполне могут убедить ваше руководство, что нужно обзавестись полноценной версией Tableau и начать делать такую магию постоянно. Часто люди вначале оттачивают навыки на публичной версии, затем пробуют создавать что-то в десктопной, а после этого иногда окончательно обращаются в BI-аналитиков.
В чём бонусы Tableau? Давайте по пунктам:
подключение к десяткам разных источников данных, в том числе к различным базам данных, Google Таблицам, тем же эксельным или текстовым файлам, которое делается в пару кликов;
удобное соединение нескольких таблиц в один источник данных через drag-and-drop, а также возможность легко собрать данные из таблиц с разным уровнем детализации;
интуитивно понятный интерфейс (правда, без русификации) и построение визуализаций через drag-and-drop;
можно красить и перекрашивать всё созданное в любые цвета, отчёт можно мгновенно сделать из синего зелёным. Безграничные возможности игр со шрифтами тоже в комплекте;
возможность добавить интерактив: графики могут работать как фильтры, можно совмещать отчёт и связанную с ним веб-страницу в одном окне, рассказывать целые истории и использовать наполненные данными карты;
подробная базовая справка Tableau и очень отзывчивое community (а вот тут уже и русификация есть).
Мои любимые примеры визуализаций с tableau.public могут доказать, какие разные вещи можно здесь создавать. От совсем простых до совершенно магических.
Как работает Tableau
Но ни одна история не будет полной без экспериментов, поэтому давайте посмотрим на примеры. Сразу оговорюсь, что это не полноценное руководство пользователя, некоторые шаги я опустила, чтобы не превратить этот длинный пост в совсем уж унылую простыню. Но несколько картинок описания пути вы сможете увидеть ниже.
Итак, я создала тестовый источник данных, в котором содержится список сотрудников, их роли, города, отделы, менеджеры, зарплаты, а также даты старта в отдельной таблице.
Подключаемся к экселю:
И вот мы видим все наши поля в интерфейсе. Дальше их можно тянуть на рабочую область и выбирать виды графиков или таблиц:
Тянем город на строки, количество записей — на столбцы (Number of Records — автоматически созданное поле с количеством записей; так можно в этом примере, потому что у нас одна строка соответствует одному сотруднику).
И выбираем Bar в секции Marks. Здесь как раз видно, сколько видов базовых визуализаций (чартов) доступно. А их ведь можно сочетать друг с другом! Вариантов множество.
Если тыкнуть в Show Me в правом верхнем углу, то появится панель с рекомендациями, какой чарт выбрать. Если картинка бледная — значит, полей добавлено недостаточно, и Tableau даже подскажет, какого рода должны быть эти поля.
Допустим, нас с вами интересует медианная зарплата в разрезе роли — для этого нам нужно создать новый worksheet, например через панель справа снизу — создание worksheet, dashboard и story слева направо:
В открывшейся новой вкладке тянем роли на строки, добавляем количество сотрудников и зарплату (Total income) на иконку Labels в секции Marks. Для удобства я оставила только топ-10 ролей по количеству записей в таблице.
В меню выбираем медиану и получаем ещё один полезный вид визуализации — таблицу с медианами. Если выбрать Bar в секции Marks, но не перетаскивать Number of records на Columns — бар-чарта не будет, полоска останется вписанной в таблицу. Чтобы её размер соответствовал медиане, я перетащила Total Income на иконку Size. На этих числах видно не очень хорошо, но это правда.
Кстати, здесь можно заметить разные виды калькуляций — любимое всеми среднее арифметическое и даже стандартное отклонение. При желании можно все эти калькуляции поместить в одну таблицу и довести заказчика (и себя) до статистического экстаза.
Используя другие поля из нашей таблицы и другие виды графиков, строим ещё парочку чартов, помещая каждый на отдельный лист.
Теперь у нас достаточно элементов, и можно собирать картинку воедино. В один клик создаём новый дашборд. Помним про панель снизу (для красоты я использовала заготовленный драфт, который можно создать единожды и использовать в дальнейшем, чтобы несколько раз не добавлять заголовки и логотип вашей компании).
Получается вот так:
Обратите внимание на подписи данных. В том же экселе добавление трёх строчек на диаграмму требует некоторых шаманств вроде выбора дополнительных столбцов, расчёта процентов отдельной колонкой и прочего. Здесь же достаточно перетащить нужные поля на Labels и выбрать нужную калькуляцию (например, процент от тотала):
Ещё мы хотим быстро понимать, кто все эти люди — создаём ещё один лист с таблицей сотрудников, перетягивая в строки практически все поля:
Этот лист найдёт своё место в нижней части дашборда рядом с табличкой с медианами.
Но теперь можно это сделать ещё и интерактивным. После нажатия на иконку воронки на листе с городами мы получим возможность по клику фильтровать все остальные элементы на дашборде:
Так можно поступить со всеми графиками, и тогда интерактива станет ещё больше. Вообще эффект от взаимодействия пользователя с отчётом можно настраивать по-разному — к примеру, в виде последовательности шагов.
А ещё можно вывести фильтры отдельно и добавить возможность выбирать из списка то, что решили не визуализировать. В этом дашборде мы не строили график по менеджерам, но с помощью фильтра справа менеджер определённого подразделения сможет посмотреть только своих сотрудников.
И ещё можно сделать фильтры более компактными, чтобы больше влезло не перегружать пользователя лишней информацией.
Ещё нам может внезапно прийти в голову добавить данные из другой таблицы, например дату старта. В оригинальной таблице у нас её нет, но отдельный список существует. В экселе нам бы пришлось делать, например, VLOOKUP, а тут достаточно на вкладке data source перетащить новую таблицу и определить поле, по которому они будут связаны с оригинальной — уникальный номер сотрудника идеально подойдёт.
Это джойн, левый джойн, знакомьтесь. Он позволяет нам случайно не потерять данные из оригинальной таблицы из-за отсутствия некоторых сотрудников в новой. Вообще виды соединений — это вот так (хором «спасибо!» неизвестному автору мема):
Но вернёмся. С помощью соединения мы получили новые поля и можем, например, рассчитать срок работы сотрудника в компании. Справка Tableau подсказывает нам, как использовать функцию разности дат:
Такие штуки я люблю добавлять на маленький лист в виде одного числа. И для этого нужно лишь перетянуть наше новое поле на Text и выбрать Average:
Добавляем на дашборд, немного причёсываем дизайн и получаем уже более цельную картинку:
Самое великолепное — всё это можно скачать из веба в разных форматах. Да-да, в том числе обратно в эксель. К сожалению, многие так и поступают.
Заключение
В этот эпос не вошло много интересного: всплывающие подсказки, истории, карты, переходы с одного дашборда на другой и т. п. На создание этой штуки ушло минут 25 — я текст дольше писала. Конечно, на первых порах процесс будет идти медленно, но оно того стоит. Всё, что можно автоматизировать, нужно автоматизировать, а дальше разберёмся.
Чтобы не быть совсем уж голословной в конце: вам достаточно изучить хотя бы раздел Getting Started с официальной странички Tableau, и вы сможете построить похожий отчёт самостоятельно. Youtube полнится интересными видео, так что дальнейшее развитие полностью в ваших руках.
Датасет, если вы хотите попрактиковаться именно на нём, приложен тут. А чтобы убедиться в том, что оно и правда живое — вот ссылка на дашборд в Tableau Public — можно погладить и почесать за ушком 🙂
Tableau от чайника или визуализация анализа ПАММ счетов
Друзья, добрый день.
Давно не писал, и тут подписался на рассылку компании Абвгд. Красивые письма пишут мОлодцы 🙂 Уговаривают вложиться в ПАММ счета. Что это такое не знаю. Зато понятно, как эти данные анализировать.
Терминология – есть ПАММ-счет и у него есть управляющий. Буду использовать термин «ПАММ-счет» и «управляющий» — здесь это синонимы.
По теме хотелось сделать визуализацию в инструменте Tableau Public. Статьи об этом «в доступной для меня форме» не нашел. Она ниже.
План атаки:
Задача
Работаю на работе работу. Получаю зарплату, аванс там или ещё что-то. Пусть деньги приходят еженедельно в ночь с воскресенья на понедельник. Хочу вложиться в высокодоходные активы, например в ПАММ счет. И вкладываться еженедельно понемногу.
Надо понимать, когда и куда вкладываться. Доходность нужна высокая, просадки должны быть минимальными.
Собираем данные
Данные берём отсюда https://goo.gl/mBJTPZ. Я заходил каждый понедельник утром, смотрел и сохранял:
Причёсываем данные
Вперёд занимался исследованием «ТОП-10 управляющих по количеству счетов». Свёл все отсчёты в одну таблицу, где каждая строка — это отсчёт по одному управляющему на одну дату. Сделал следующие шаги в причёсывании:
Удалил редко встречающихся управляющих,
Дополнил виртуальными данными управляющих присутствующих не во всех датах,
Выяснил еженедельный статус каждого управляющего
a. Столбец назвал «недельный статус, %»:
b. Это соотношение между «Доходностью за всё время, %» на 13 августа и на выбранную дату, в %,
c. Отвечает на вопрос – каков нормированный депозит управляющего на каждую дату, рос или падал.
d. Позволяет сравнивать управляющих,
a. Столбец назвал «мгновенная доходность (нормализованная) в %»:
b. это разница между общей доходностью на дату и общей доходностью на предыдущую дату делёную на общую доходность на дату,
c. Даёт ответ на вопрос – сколько управляющий заработал за неделю.
d. Позволяет сравнивать управляющих,
a. Столбец назвал «интегральную доходность, %»:
b. это разница между общей доходностью на дату и общей доходностью на предыдущую дату делёную на общую доходность на дату,
c. Даёт ответ на вопрос – сколько процентов я заработал бы сейчас, если бы вложился в определенную дату,
d. Позволяет сравнивать управляющих
Итого у нас планируется дашборд «ТОП-10 управляющих по количеству счетов» с 3 картинками.
Про «ТОП-10 управляющих по доходности» — сделал общую таблицу. Сделаем отдельную визуализацию «ТОП-10 управляющих по доходности. По ней посмотрим – какие максимальные доходности вообще бывают.
Файлы с данными нужно найти и скачать на локальный компьютер первый тут и второй тут
Делаем несколько графиков
Во-первых, заходим на https://public.tableau.com/en-us/s/,
Во-вторых, регистрируемся там по кнопке «Create your profile» в середине страницы внизу,
В-третьих, скачиваем десктопное приложение Tableau.Public – кнопка «Download the App» по средине страницы,
В-четвертых, устанавливаем скачанное приложение.
Открываем Tableau.Public. Видим картинку:
Присоединяемся к первому файлу: нажимаем ссылку «Microsoft Excel» в левом столбце вверху. Выбираем первый скачанный файл pamm.xls. Получаем:
Делаем первую визуализацию «Недельный статус».
Переходим в закладку «Sheet1» – это внизу слева.
Хватаем мышкой объект «ПАММ-счет» слева вверху и перетаскиваем его правее и ниже в «Marks» на иконку «Color» см. скриншот ниже. Это мы попросили Tableau использовать цветовую раскраску разных «ПАММ-счет» на графике.
Далее два раза жмыкаем объект «Дата» слева вверху – он появляется правее в поле «Columns». Получается:
Нам такой формат даты не годится. Подводим мышку к правому краю синего овала вокруг «YEAR(Дата)». Жмем треугольничек всплывающего меню и выбираем формат «Day», тот вариант что пониже. Это мы просим Tableau использовать значения Даты в колонках. Получаем:
Далее два раза жмыкаем по объекту «Недельный статус, %» — он появляется правее в поле «Rows». Это мы просим Tableau использовать «Недельный статус, %» в строках:
Уже прикольно. Наводим косметику:
Делаем вторую визуализацию «Мгновенная доходность»
Добавляем ещё одну страницу. Кнопка слева внизу:
«Дату» и «ПАММ-счет» добавляем так же.
«Мгновенная доходность за неделю (нормализованная), %» добавляем так же, как и «Недельный статус, %».
Наводим косметику так же, кроме п.2 – потому что масштаб нормально встаёт автоматически.
Делаем третью визуализацию «Интегральная доходность»
Добавляем ещё одну страницу. Кнопка слева внизу:
«Дату» и «ПАММ-счет» добавляем аналогично.
«Интегральная доходность, %» добавляем аналогично, как и «Недельный статус, %».
Наводим косметику так же, кроме п.2 – потому что масштаб нормально встаёт автоматически.
Быстрый анализ.
Эта наша целевая визуализация — третья. Выбирая любую дату по оси Х мы можем увидеть сколько бы нам управляющий заработал с это даты по сейчас. Если сравнивать графики 1/2 и 3 видно, что максимальных доход получается, когда мы входим в ПАММ-счет управляющего в момент падения. Это для меня была новость.
Пример: Moriarti support lines – минимальная мгновенная доходность у него случилась 1 октября и если бы мы зашли в его ПАММ-счёт 1 октября, то получили бы максимальную доходность.
Делаем четвертую визуализацию «Интегральная доходность 2.0»
Теперь креатив. Добавляем ещё одну страницу. Кнопка слева внизу:
«ПАММ-счет» добавляем в колонки!
«Интегральная доходность, %» это сумма «Мгновенная доходность за неделю (нормализованная)». «Мгновенная доходность за неделю (нормализованная)» добавляем в строки!
«Дату» добавляем в «Filters». Выбираем вариант фильтра:
И жмём ОК.
Далее в правой части зеленой рамки вокруг «Дата» нажимаем треугольничек и выбираем «Show Filter».
Этот фильтр позволит выбрать период, за который мы складываем мгновенные доходности. Так мы ответим на вопрос – если я зашел в ПАММ счет в дату начала периода – сколько я бы получил в дату окончания периода. Например, с 20.08.18. по 15.10.18
Наводим косметику так же, кроме п.2 – потому что масштаб нормально встаёт автоматически.
Как раскрасить столбцы догадаетесь?
Делаем дашборд.
Добавляем дашборд. Кнопка слева внизу
Последовательно перетаскиваем наши Sheets слева на право на белое поле дашборда.
Сначала «Sheet1». Располагаем их сверху вниз. Затем «Sheet2» располагаем под «Sheet1». Не внизу дашборда, а под «Sheet1». Как бы накладываем на нижнюю часть «Sheet1». Сразу может не получиться. Потренируйтесь. Если что-то не получилось, то работает сочетание Ctrl+Z для отмены последнего действия. Аналогично «Sheet3» и «Sheet4». И тут выясняется, что они настолько плотно садятся на дашборд, что не видно графиков и столбцов.
Комбинируем исходя из своего чувства прекрасного.
Тут всё просто – нажимаем дискетку в меню слева сверху:
Именуем наш «Workbook» и жмём «Save».
Резюме
Получилось сделать крутейшую визуализацию.
Вы заметили: если на дашборде в фильтрах справа выбрать управляющего, то сразу на всех графиках выделиться именно он. Круто!
Инструмент первые миллион строк исходников позволяет визуализировать бесплатно.
А про выбор управляющего – используйте дашборд!
P.S. Чуть не забыл. А как же визуализация «ТОП-10 управляющих по доходности»
Всё закрываем. Открываем заново. Присоединяемся ко второму файлу. Создаём страницу. Как делали только что.
Смотрим в левый столбец. Перетаскиваем поле «Week profit, %» из «Dimensions» в «Measures».
Двойным нажатием добавляем «Date» и «Week profit, %». Нам такой формат даты не годится. Подводим мышку к правому краю синего овала вокруг «YEAR(Дата)». Жмём треугольничек всплывающего меню и выбираем формат «Day», тот вариант что пониже.
Хватаем мышкой объект «PAMM account name» слева вверху и перетаскиваем его правее и ниже в «Marks» на иконку «Color» см. скриншот ниже. Это мы попросили Tableau использовать цветовую раскраску разных «ПАММ-счет» на графике.
Выбираем «Add all members»
Теперь магия … барабанная дробь … в правой части экрана нажимаем на иконку с кружочками:
Снова перетаскиваем «PAMM account name» в «Marks» на иконку «Color». И случается чудо!
Самый большой круг на графике – это максимальная доходность. Выкладываем чудо на https://public.tableau.com как уже делали только что. Получаем https://goo.gl/JxmUjC
Благодарю за чтение! Жду конструктивный фидбэк!