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原创|行业资讯|编辑:况鱼杰|2020-07-22 16:06:01.753|阅读 309 次
概述:如果您曾经进行过数据分析,您就会明白深入挖掘数据的烦恼在于数据结构不佳、不准确或者不完整。数据准备是分析之前准备数据的过程,包括数据发现、数据变换和数据清理任务 - 它是分析工作流的关键部分。本文将会介绍三种Tableau工具,帮助用户更轻松、更便捷的进行数据准备。
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如果您曾经进行过数据分析,您就会明白深入挖掘数据的烦恼在于数据结构不佳、不准确或者不完整。您受困于在 Excel 中修复数据或编写复杂的计算,甚至无法对简单的问题作出解答。数据准备是分析之前准备数据的过程,包括数据发现、数据变换和数据清理任务 - 它是分析工作流的关键部分。本文将会介绍三种Tableau工具,帮助用户更轻松、更便捷的进行数据准备。
如今,越来越多的人希望数据在导入商业智能工具之前就有适当的构造。但是,数据分析的准备工作通常复杂、耗时且仅限于少数用户,导致工作积压并使员工士气低落。
即使是不直接执行数据准备任务的人,也会感受到混乱数据的影响。要从不相互联接的数据中获得可行性见解,需要花费大量的时间和精力,导致临时分析效率低下、组织数据受信任程度降低。这些缓慢的流程最终会导致错失商机并损失收入。事实上,Gartner 的研究表明“糟糕的数据质量会使组织每年平均损失 970 万美元”。
如今,企业纷纷采取措施,通过建立数据目录和术语表来解决混乱数据这一问题。但即使采取了这些做法,某些混乱数据仍有可能渗透到日常运营中。混乱数据的常见起因包括:
人为错误
人为错误是造成混乱数据的最常见原因。数据输入过程中的多种因素会对后期分析这些数据的人带来挑战,这包括数据输入方法的差异,员工在电子表格中手动输入的值,甚至是简单的拼写错误。
系统的差异
组织通常将数据存储在采用不同结构、要求和聚合的多个不同系统中。当需要整合这些数据时,分析师就要应对字段重复/缺失或者标签不一致的问题。字段或值也可能具有相同的含义,但在不同系统中使用了不同的名称或值。
需求波动大
随着业务的发展,数据管理员和工程师需要对数据进行更改 - 根据需要更改其粒度、弃用某些字段或引入新字段。分析人员往往不知道这些更改,直到他们将数据导入自助式 BI 或数据准备工具中。
Tableau Prep改变了在组织中进行数据准备的传统方式。Tableau Prep Builder 提供了一种直观、直接的方式来合并、调整和清理数据,使分析师和业务用户可以自助式准备数据、让数据分析更轻松快捷。(Tableau Prep Builder 是 Tableau Creator 的一部分,现有 Tableau Creator 的订阅客户可免费使用)
借助 Tableau Prep Conductor,您可以在服务器环境中自动执行流程和安排流程定期执行,可以充分利用您的团队已经在 Tableau Prep Builder 中完成的数据准备工作,避免重复劳动。使用 Tableau Server 或 Tableau Online 即可安全地共享数据源, 确保组织中的每个人都能用到准备妥当的最新数据。
借助 Tableau Catalog,您可以全面了解 Tableau 使用的所有数据,以及这些数据与及您分析的关联方式 - 包括谱系、影响分析和使用指标。为您所在组织中的每个人提高目标数据的可信度和可发现性。
Tableau可帮助人们查看和理解数据。Tableau的自助服务分析平台使任何技能水平的人们都可以使用数据。从个人和非营利组织到政府机构和《财富》 500强,全球成千上万的客户使用Tableau来获得快速的见解并做出有影响力的,以数据为依据的决策。通过下载免费试用版,了解Tableau如何为您提供帮助。
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