Transcripciones
1. Introducción del curso: Bienvenido a este
curso único para Master Tableau. Mi nombre es Bar Zal kine, y actualmente estoy liderando proyectos de
big data en Marcie Pence con más de una década de experiencia en big data,
visualizaciones de datos y Y estoy muy emocionada de ser tu instructor para este curso. En este curso de 20 y 1 hora, voy a estar compartiendo
todo lo que
sé sobre una de las habilidades más demandadas
en ciencia de datos y visualizaciones de datos de Tableau Para que al final
del curso, vas a
poder crear increíbles dashboard y
visualizaciones en Tableau, como hago en los proyectos reales Diseñé este curso para
llevarte de cero a héroe. Entonces, si eres principiante, no te
preocupes por ello. Voy a explicar
todo desde cero, paso a paso. Entonces eso significa que este
curso asume que
no tienes ninguna habilidad
en visualizaciones de datos Y además, todas las habilidades que puedes aprender en
esta tablacurso, como la modulación de datos y demás, podrían ser utilizadas en cualquier otra
herramienta como Power BI y click Ahora, por supuesto, podrías
preguntarte qué hace que este curso de tablea sea diferente y único de todos los demás cursos
en línea Este es el único curso
que descompone los conceptos complejos de
Tableau en imágenes animadas,
porque las imágenes son
muy poderosas para hacer que los conceptos
complejos sean fáciles de
entender y de seguir Y en este curso de tableau, vamos a presentar más de
250 sketchnes animados de tableau Comprender los
conceptos y cómo funciona
Tableau puede convertirlo en un profesional y experto en visualizaciones de
datos y tableau Y en este curso,
voy a
proporcionarte toneladas de materiales gratuitos. Como por ejemplo, he preparado tres
fuentes de datos diferentes para este curso. Podemos utilizar en todas nuestras tareas y ejemplos a través del curso. Y también,
voy a
proporcionarte tres hojas de tablero. Una hoja para
todos los conceptos de tableau, otra para todos los cálculos de
tableau, y tenemos una
hoja más para todas las imágenes para ayudarle a
elegir el gráfico correcto Así que al tener esas
tres hojas, no
tienes que
memorizar todo Tienes una referencia rápida y acceso a conceptos de tableau. Además, tienes acceso
a todos los archivos de Tableau y dashboard que se crean
durante el curso, y además, todos los skechns de cada
sección están disponibles para que los descargues para que puedas
usarlo posteriormente como referencia Y en este curso,
he preparado más de 250 cuestionarios para desafiar tus
nuevas habilidades en Tableau Además, especial sobre este
curso, que es impartido por mí. No soy solo otro instructor
en línea. Trabajé y sigo trabajando en proyectos de
big data en grandes empresas de Alemania,
como Marcid Spence Entonces eso significa que estoy enseñando habilidades para la vida
real. Voy a
brindarte toneladas de mejores prácticas, consejos y trucos que he recopilado en los últimos diez años, trabajando en proyectos de la vida real. Pero no me lo quites,
aquí lo de mis alumnos. Entonces ahora vamos a tener una colecta
sobre el curso de mesa. Empezaremos con lo básico? ¿Qué es la inteligencia de negocios, las visualizaciones de
datos? Qué es tableau, y
luego vas
a aprender las suites de
productos de mesa. Y después de eso, ¿
vamos a profundizar en diferentes conceptos de tableau
como la arquitectura de la tabla, dimensiones, medidas,
discretos y datos continuos Después de eso,
vamos a profundizar en los cálculos
y funciones de las
tablas. Vas a aprender
más de 60 funciones diferentes en Tableau para
manipular tus datos. Y después de eso,
vamos a ir a cubrir más de 63
tipos diferentes de gráficos en Tableau. Y luego al final,
vamos a ir a implementar proyectos de
mesa similares
al que hago en proyectos de la vida
real. Ahora la pregunta es, cómo es este curso Si
eres alguien que
nunca ha construido ninguna visualización de
datos
usando herramientas como Tableau o BPI Yo estaré con ustedes en
este curso en cada paso, partiendo de los fundamentos, y vamos a terminar
teniendo los temas avanzados Y este curso
también es para
ti si ya eres desarrollador de
tableau. Entonces te sugeriría
que eches un vistazo al estudios
del curso y comiences en el nivel
que más te convenga. He cubierto muchos temas
avanzados y
vas a tener muchas mejores
prácticas en este curso. Y este curso es
adecuado para ti si tienes experiencia
en otras herramientas como BPI y te gustaría adquirir una nueva
habilidad en Tableau Y ahora, ¿qué
sigues esperando? Ruede ahora y únase a mí en este increíble viaje de
tableau. Así que saltemos
y comencemos.
2. Hoja de ruta del curso: Ahora vamos a tener una visión general rápida
del curso de Tableau. He dividido este curso
en 15 secciones diferentes. Por ejemplo, ¿vamos a aprender qué es la
inteligencia de negocios? ¿Qué son las visualizaciones de datos? Qué es Tableau y la
historia de Tableau. Y por qué Tableau es una herramienta
muy poderosa para visualizaciones de datos Después de eso, vamos
a
profundizar en los conjuntos de productos de Tableau. No tenemos Tableau
solo un producto. Tenemos ocho productos
diferentes, así que voy a ir a
presentarte esos productos. Y vamos a ir
a compararlos uno al
lado del otro para que entiendas
las diferencias entre ellos, y te voy a
ayudar a elegir los productos adecuados
para tu proyecto. Continuando, vamos a
profundizar en la arquitectura
tableau. Aquí vamos a aprender
muchos conceptos diferentes como lo que es vivir y
extraer conexiones? ¿Cuáles son los diferentes
tipos de archivos tableau? Y luego vamos
a profundizar en la arquitectura tableau
para que entiendas
los componentes principales de la arquitectura y cómo funciona
Tableau internamente. Después de toda esa teoría, vamos a empezar a
preparar tu entorno para que puedas practicar
conmigo en este curso. Así que iremos a
descargar e instalar Tableau gratis por
supuesto en PC. Vamos a ir a crear
cuentas públicas gratuitas. Vamos a descargar
los conjuntos de datos de entrenamiento, y vamos a publicar
nuestra primera visualización. Y al final los extremos,
voy a llevarte a un recorrido para que te familiarices
con la interfaz de Tableau. Después de haber reparado
su entorno, vamos a comenzar
con la primera forma de crear una
fuente de datos en Tableau. Y aquí vas a adquirir habilidades
sobre la modulación de datos, vamos a
pasar por los conceptos básicos
de la modulación de datos y también, cómo hacer la modulación en Tableau, y luego vamos
a ir y aprender cuatro métodos diferentes sobre cómo combinar tablas en
Tableau usando articulaciones,
unión, relaciones
y Por supuesto, vamos
a ir y compararlos uno al lado del otro para que
entiendas las
diferencias entre ellos y cuándo
usar qué método. Y al final de esta sección, vamos a ir a
crear dos fuentes de datos. Al seguir adelante, vamos a
empezar a hablar de los metadatos. Aquí vas a aprender
conceptos muy importantes en Tableau. Los tipos de datos,
dimensiones y medidas, valores
discretos y continuos. Una vez que comprenda
esos conceptos, podrá comprender cómo crear visualizaciones
en Tableau Después de esta sección,
tenemos una pequeña sección sobre el cambio de nombre Entonces aquí vamos
a hablar las convenciones de nomenclatura
que debería cada desarrollador Luego podemos aprender las
diferentes técnicas sobre cómo nombrar columnas y
tablas en Tableau Y al final, podemos
aprender a dar elias a los valores Pasando a la siguiente sección, puedes aprender a organizar
tus datos en tableau. Y aquí tenemos
diferentes métodos, como agrupar las dimensiones, usar jerarquías,
agrupar los valores, usar grupos y clústeres Y luego después de eso,
vamos a aprender sets en Tableau. Al final, podemos
aprender a crear bolígrafos en Tableau para
crear histogramas Ahora en la siguiente sección,
vamos a
aprender a filtrar nuestros
datos en tableau. Y aquí, vas a
aprender los diferentes tipos y conceptos de filtros en Tableau, cómo crearlos y
cómo personalizarlos, y
te voy a dar diez consejos y trucos sobre los filtros en Tableau. Y aprenderemos
también en esta sección, cómo ordenar nuestros datos. Después de eso, podemos aprender concepto
muy importante en tableau, que son los parámetros tableau. Los parámetros de la tabla son
excelentes para agregar dinámica a sus
visualizaciones. Entonces vas a aprender
los conceptos de parámetros, luego podrás aprender diferentes casos de
uso para eso, cómo hacer
cálculos
dinámicos, línea de referencia dinámica, filtros, cómo intercambiar medidas
y dimensiones, y hacer
también, bolígrafos dinámicos. Pasando a la siguiente sección, también
podemos aprender
algo sobre dinámica. Entonces vamos a aprender
las acciones de tableau para que tus
dashboards sean interactivos Como de costumbre, primero, vas a entender los conceptos
de las acciones tableau, y luego
vamos a pasar por todos los tipos de acciones tableau. Por ejemplo, cómo ir a URL cómo ir a hojas, cómo
filtrar datos usando acciones, y luego cómo hacer
resaltados usando acciones y cómo cambiar los valores
de conjuntos y parámetros. Después de esta sección,
vamos a
tener los cálculos de la tabla. Esta sección es muy enorme. Vas a aprender
a transformar y manipular tus datos usando cuatro tipos diferentes de cálculos de
tablas. Tenemos los cálculos de
nivel de rol, cálculo
agregado, cálculo de
tabla y
las expresiones LOD En esta sección, podrás conocer más de 60 funciones de
tabla diferentes con el
fin de
manipular tus datos. Pasando a la siguiente sección,
tenemos otra grande. Tenemos los gráficos de Tableau. Aquí vamos a
ir y construir juntos más de 63
gráficos diferentes en Tableau. Entonces comenzaremos con los
gráficos básicos como los gráficos de barras, y vamos a
terminar construyendo gráficos
muy avanzados en Tableau. Y al final,
voy a ayudarte a elegir los gráficos adecuados
para tus requerimientos. Pasando al
siguiente, vamos
a aprender los dashboards de Tableau Vamos a ir paso a
paso sobre cómo crear. Limpie los dashboards en
Tableau usando contenedores. Y ahora en la última sección, tenemos una mesa de proyectos. Aquí en esta sección,
vamos a ir juntos e implementar los proyectos exactamente como lo
hago en mis proyectos de
la vida real. Entonces primero, vamos a
aprender las diferentes fases de cada uno de los proyectos de tableau. Entonces vamos a comenzar
con los requisitos, así que vas a aprender cómo
analizo los requerimientos
de Tableau, y luego comenzamos con las implementaciones
de los proyectos. Así que vamos a ir a
construir las fuentes de datos, los gráficos y dos cuadros de mando
diferentes Entonces con eso, vas
a familiarizarte sobre cómo
implementar proyectos y
empresas usando Tableau. Entonces, una vez que revises
todas esas secciones, vas a tener un
conocimiento sólido sobre el tableau.
3. #1 introducción de la sección | Conceptos básicos de Tableau: Conceptos básicos de Tau. comenzar
a aprender a usar cualquier herramienta, es muy importante
entender los principios y la
teoría detrás de ellos. Lo cual puede ayudar a tu carrera para ser un desarrollador profesional
y además un experto. Por eso vamos a cubrir
ahora los siguientes temas, los bazzords
del big data,
qué es la inteligencia de negocios, y qué son las visualizaciones de datos,
y por qué es muy potente Y al final, vamos
a hablar sobre qué es Tableau y por qué Tableau es líder
en visualizaciones de datos Entonces comencemos con
el primer tema. Vamos a ir a
conocer los principales bazzords del big data.
Entonces ahora, vamos.
4. Palabras de moda de datos: BIG Data, IoT, ciencia de datos y más: Si eres nuevo en
el mundo de los datos,
podrías comenzar a escuchar muchas
palabras de moda, desde big data hasta IOT, ciencia de
datos, ingeniería de datos y frases como
los datos son el nuevo aceite En este tutorial, voy a estar cubriendo algunas
palabras de moda importantes sobre los datos y lo que realmente
significan. Así que vamos a sumergirnos. Estamos viviendo ahora en
la era impulsada por los datos y los datos se generan
en todas partes. Nosotros, las personas, generamos una cantidad
masiva de
datos mientras hablamos. Cada clic en Internet, cada búsqueda, correo electrónico, o incluso si estamos
ordenando algo en línea, generamos datos. Pasamos horas todos los días en las redes sociales dando me gusta,
comentando, buscando, Nuestro teléfono inteligente es todo el tiempo cargando datos sobre
dónde estás, qué tan rápido te mueves y todo lo que hacemos en línea
ahora se almacena y se rastrea como No sólo nuestros smartphones
y computadoras están conectados a
Internet y generan datos, sino que también tenemos algo
llamado Smart Home. Podemos conectar cualquier dispositivo de
nuestra casa a Internet. Sólo ponle la palabra
inteligente antes que ella. Contamos con Cortacésped inteligente,
smart lightning, smart fitness,
dispositivos de voz, sistemas de seguridad. Todos esos dispositivos podrían estar conectados a
Internet y comenzar generar
cantidades masivas de datos y esto es lo que llamamos
Internet de las Cosas IOT. IOT es el concepto de
conectar cualquier dispositivo, cosa a Internet para generar
e intercambiar datos. No sólo tenemos IOT en nuestra
casa, sino también en todas partes. Estamos viviendo en la transformación
digital. En la industria
y la manufactura, es posible que hayas oído hablar del
concepto industria 4.0, la primera revolución industrial
introducida en Alemania. Se trata de fábricas spot, conectar máquinas
y dispositivos a Internet
para intercambiar datos. Y ahora podemos encontrar
IOT en las ciudades. Estamos tratando de implementar
esas ciudades inteligentes donde
vamos a conectar todo para reducir
el desperdicio, ahorrar dinero, mejorar la calidad. También tenemos
IOT en nuestros autos. Nuestros autos están cargados con
sensores y dispositivos que están conectados para intercambiar datos por
muchas razones como asistencia al
conductor, reconocimiento de
objetos, sistemas de
auto conducción. La lista es tan larga. En 2022, tenemos alrededor de 14
mil millones de dispositivos físicos, cosas desde pequeños dispositivos de
cocina domésticos hasta las sofisticadas máquinas
industriales que están conectadas
a Internet, generando e intercambiando datos. La cantidad de
datos generados todos los días desde TI, sitios web de redes
sociales, máquinas
es realmente alucinante. Actualmente son
más de 44 zetabytes de datos en todo
el universo digital Eso es 2010. Eso significa que ya no estamos tratando con datos
tradicionales normales. Ahora estamos tratando
con el big data. Entonces, ¿qué significa big data? Hay tres indicadores
que nos ayudan a entender si nuestros datos son grandes y están definidos
por los tres. El primer v es v Bueno, el
big data es grande. Con el crecimiento de Internet, dispositivos
móviles, redes
sociales ITs. La cantidad de datos
generados a partir de esas fuentes ha
crecido dramáticamente. La segunda V es la velocidad. En el procesamiento normal de datos, usamos para procesar datos lentos, o los llamamos datos de parche una
vez al día o algo así, y luego los
almacenamos en el disco. Pero en palabras de big data, las fuentes están generando flujos de datos con velocidades
muy altas. Eso significa que tenemos que
procesar y analizar los datos de manera en tiempo
real, y luego los almacenamos en
memoria en lugar de disco. Y la tercera v es la variedad. En los sistemas tradicionales, la mayoría de
los tipos de datos podrían capturarse en tablas sin procesar no estructuradas
como base de datos o Excels, pero en los Big
Data Awards, los datos suelen venir en formato
semiestructurado, por ejemplo, varios registros en XML o sitios web, o los datos vienen en formato
no estructurado como videos,
audios, imágenes, texto libre Entonces yo big data, no
solo tenemos que lidiar con datos
estructurados,
sino también con datos semiestructurados
y no estructurados Los términos de big data significan cómo
podemos almacenar, procesar
y analizar eficientemente nuestros datos
cuando tienen un gran volumen, alta velocidad y
diferentes tipos para revelar
valores significativos para el negocio. Pero todavía tenemos el problema de que todos esos
datos generados son datos brutos. Los datos sin procesar son solo filas
sin procesar y filas de números que son
realmente difíciles de entender, difíciles de leer mal estructuradas
y casi no tiene valor para el Casi 70% de
las palabras los datos no se Los datos sin procesar si se dejan
sin procesamiento y refinación no tienen ningún valor Despilfarro de dinero, desperdicio de espacio, y genera almacenes de residuos
digitales en centros de datos muy caros. Y por eso tenemos
la frase muy famosa
del famoso
matemático británico Clive Hamby Los datos son el nuevo petróleo. Bueno, significa que
tenemos que extraer
los datos brutos como si
estuviéramos extrayendo petróleo. Tenemos que
refinarlo, procesarlo, transformarlo en algo útil y ha
valorado el negocio. Bueno, lo que esto realmente
significa es que la mayoría de las empresas están sentadas en un campo
muy grande del petróleo nuevo, datos
brutos, y
la mayoría de ellas entendieron que los datos son su activo
más valioso. Tienen que
extraerlo, tienen que
analizarlo para revelar una perspicacia que pueda
ayudarles a tomar decisiones más rápidas
y mejores. Es por eso que la mayoría de
las empresas están contratando ejército de trabajadores de datos, ya que sabemos que la
demanda de científicos de datos está aumentando rápidamente
y la oferta es baja. Ahora lo que podemos hacer
con todo ese caos, todos esos datos brutos generados
sin procesar Bueno, podemos hacer las
siguientes cosas. Entonces, lo que podemos hacer, podemos diseñar o construir una arquitectura de datos. arquitectura de datos
es el proceso de crear un plano
sobre cómo organizamos, procesamos y almacenamos nuestros datos en diferentes capas
para diferentes propósitos De manera que esa arquitectura
facilita la administración, protección y acceso a nuestros datos. Otra cosa que
podemos hacer con los datos brutos es la ingeniería
de datos. La ingeniería de datos es un proceso muy
complejo de diseño y construcción de tuberías de datos
y almacenamiento de datos. En ingeniería de datos, generalmente
construimos procesos
ETL para extraer los datos sin procesar de
múltiples fuentes, luego transformarlos
y luego cargarlos en
el almacenamiento de destino para que sean altamente disponibles y utilizables para el científico de datos o
cualquier otro usuario final Otra cosa que
podemos hacer es modelar datos. El modelado de datos es el proceso
de conectar los puntos. Entonces lo que vamos a
hacer es que vamos a poner todos los datos en
entidades y objetos. Luego describimos
la relación entre esas
entidades con el fin ayudarnos y ayudar a los programas a entender cómo
se relacionan los datos entre sí. Otra cosa que
podemos hacer con los datos brutos es que
podemos hacer minería de datos. minería de datos es el
proceso de analizar una cantidad
masiva de
datos sin procesar con el fin de descubrir conocimientos para descubrir inteligencia de
negocios como patrones y tendencias para resolver problemas y
mitigar riesgos. Otro uso de los datos brutos es que podemos utilizarlos
en el aprendizaje automático. En el aprendizaje automático, estamos brindando a los viajeros dos
cosas Primero, los datos brutos e
históricos, junto con los
modelos matemáticos y algoritmos. Una vez que el commuter tiene
esas dos cosas, va a comenzar a
entrenar y practicar para realizar
tareas como predicciones Entonces es como humano, cuanto más
practique y entrene
la máquina, mejores y precisos pueden ser
los resultados. Y a continuación, podemos
hacer ciencia de datos. ciencia de datos es el estudio
científico de los datos, y compina
tres grandes potencias, el poder de los lenguajes de
programación, junto con
las matemáticas y la
estadística y el conocimiento de dominio
específico con el
fin de descubrir
valiosos conocimientos y
conocimientos a partir de nuestros datos brutos Una cosa más que
podemos usar en los datos brutos, y mi favorita es que podemos usar visualizaciones de datos visualización de datos
es el proceso de convertir números
y datos brutos, que normalmente es
difícil de entender y leer en imágenes y
gráficos como barras, por parcelas de árbol para que sea más fácil de entender
y más fácil de leer, que realmente ayuda en
la toma de decisiones Hay muchas otras cosas y procesos que podemos
aplicar en los datos viales, pero estos son los principales campos de trabajo que podemos
utilizar para convertir los inútiles datos
viales en conocimiento que tiene
un impacto significativo de valor para el negocio. Bien, chicos. Entonces esa fue una introducción a los términos de
big data. A continuación,
aprenderemos rápidamente qué es Business Intelligence PI
usando un ejemplo muy sencillo.
5. Udemy 1 1 BigData: Bien, déjame
contarte esta historia. Tenemos tiendas en tres ciudades
diferentes de Alemania. En Stuttgart, tenemos
tienda, Berlín y Hamburgo, y nuestras tres tiendas
están generando todos los días hábiles una gran cantidad
de datos brutos sobre ventas, niveles de
inventario, productos,
personal, costos, etc. Y ahora tenemos un grupo
de personas que son los tomadores de decisiones
como gerentes, RRHH, finanzas, y
tienen muchas preguntas
y decisiones que tomar. Entonces podrían tener preguntas, por ejemplo, qué pasa. Y otras preguntas
sobre lo que sucederá. Ahora bien, si los gerentes intentan
encontrar las respuestas a partir de los datos de fila, tal vez no encuentren nada ni ninguna respuesta porque
los datos de carreteras
suelen ser muy complejos y mal estructurados y son
realmente difíciles de entender. Y por eso
van a ir
a contratar a algunos analistas de datos, por ejemplo,
para
ayudarlos a encontrar las respuestas a
partir de los datos brutos. Entonces el analista de datos
va a ir y comenzar analizar los datos brutos haciendo algo de magia,
por ejemplo,
limpiando los datos, conectando objetos entre sí, conectando objetos entre sí,
y agregando los datos
en diferentes niveles, y al final, el resultado se
comunicará como, por
ejemplo, hoja de cálculo
a los tomadores de decisiones Y por otro lado,
los gerentes pueden contratar científicos de
datos con el fin ayudarlos
a encontrar
respuestas sobre lo que va a suceder o descubrir
hechos e ideas desconocidas Entonces la ciencia de datos también
va a ir y comenzar a analizar
los datos brutos. Pero esta vez, utilizando
diferentes métodos, como, por
ejemplo, la minería de datos, el aprendizaje
automático o el modelo de tren con el
fin de encontrar nuevos conocimientos, nuevos conocimientos y responder a
las preguntas. Al final, la salida
va a ser comunicada también a los directivos como
números y hojas de cálculo Ahora, tanto el científico
de datos como el analista de datos hicieron un trabajo
increíble trabajando en los datos sin procesar y
analizando esas cosas. Pero el problema aquí es que el resultado puede ser
difícil de entender y leer porque esos
gerentes suelen personas que no trabajan directamente
con los datos todos los días, por lo que esto podría generar una gran brecha entre esos
gerentes y los resultados. Y ahora, para cerrar
esta brecha y hacer
todo más fácil, podemos usar el poder de las visualizaciones de
datos, y los resultados presentados por el científico de datos y
el analista de
datos deben convertirse de esta
poración de números y hojas de cálculo a visuales, Las representaciones visuales
de los datos simplemente
harán la magia al dejar
todo claro y fácil. Y va a
traer muy fácilmente el efecto WOW una vez que estés
presentando tu resultado. Por lo que va a
ayudar a los directivos a encontrar inmediatamente
sus respuestas, y van
a empezar a
tomar decisiones usando los datos. Este proceso, lo
llamamos inteligencia de negocios
o como un atajo BI. Bien, entonces ahora
espero que tengan mejor comprensión qué es la inteligencia de
negocios A continuación, entenderemos
por qué la visualización es tan poderosa y qué
es la visualización de datos.
6. Udemy 1 3 ViZ: Bien. Entonces ahora la pregunta es por qué las visualizaciones
son tan poderosas, con el símbolo de las comunicaciones
visuales, se
puede marcar una gran diferencia desde el inicio de la humanidad hace
miles de años y primeros humanos usan visuales
para contar una historia Y hasta ahora en la era moderna, el humano todavía usa visuales
para contar cualquier historia Debido a que los humanos somos criaturas
visuales pensamos en
imágenes e individuos. Si vemos la historia,
nuestro cerebro puede
hacerlo como visual como una
imagen en nuestro cerebro. Estudio ver que es 90% de la información transmitida
a nuestro cerebro, es visual. Pero si leemos la palabra árbol, nuestro cerebro no ha logrado
transformarlo visual antes de
almacenarlo, que es más bajo De hecho, el
cerebro humano procesa visual 60 mil veces
más rápido que un texto Más datos sobre
nuestro cerebro que
recordamos la mayor parte de lo que
vemos y con los que interactuamos. Está demostrando que el
humano recuerda solo el 10% de las cosas que escuchamos y el 20%
sobre lo que leemos, y también está comprobado
que recordamos alrededor del 80% de lo que
vemos e interactuamos. Por eso tenemos
las frases famosas de una imagen que vale mil palabras. Y ver es creer. Teniendo todos esos hechos, no es de extrañar que en los canales
digitales, el contenido visual
esté tomando el relevo. Posts, tweets, artículos, noticias,
presentaciones, dashboards. Puedes encontrar imágenes en todas partes. Entonces ahora la pregunta es, qué son las visualizaciones de
datos o
a veces lo llamamos data vis Las visualizaciones de datos
son el proceso de convertir números aburridos y datos brutos en elementos gráficos
interesantes como partes, por tres, borrones, etc. La visualización de datos
da vida a los datos, te
convierte en el maestro de narración de las ideas
ocultas dentro de tus números Así que es como un arte de
convertir una cantidad muy compleja, masiva de conjuntos de datos, en algo muy simple, algo muy fácil de
entender e interactuar con él. Imagínate ser uno de los gerentes y
tienes dos analistas de datos. Uno de ellos es
presentar el resultado en hoja de cálculo
llena de números, y el otro analista de datos está
presentando el resultado con visuales llenos de
representaciones gráficas de los datos, y ambos están presentando
los mismos hechos, qué informe preferirás Yo iría con el
correcto porque el de la izquierda es solo números secos vertiendo y es poco probable que
puedas detectar alguna
tendencia y patrón. El principal beneficio de las visualizaciones de
datos es contar una historia, que te arma con
herramientas para tomar la decisión correcta
en el momento adecuado Hay muchos otros beneficios como ver el panorama general, rastrear tendencias, tomar decisiones más
inteligentes y rápidas, descubrir
hechos desconocidos, patrones, tendencias y obtener también
más compromiso de los usuarios finales haciendo
más y mejores preguntas. Todo bien. Entonces con eso
hemos aprendido qué son las visualizaciones de
datos y por qué es muy potente
e importante A continuación, compararemos
Excel para que sean herramientas como Tau y por qué necesitas
usar Tau en lugar de
7. Udemy 1 4 Excel (corrección): y otra vez, me hacen la misma pregunta. Por qué debería molestarme en
aprender y usar Tableau o Bar BI para
visualizaciones de datos Si tenemos Excel. En este video, te voy
a explicar mis seis razones por las que deberíamos usar una herramienta de BI moderna
como Tableau y RBI
y no usar Excel para visualizaciones de
datos Y empezamos ahora mismo. Hay alrededor de mil millones de usuarios a nivel mundial que utilizan
Microsoft Excel. Trabajé en muchas empresas, y te puedo decir que la gente es simplemente adicta a
Excel. A ellos les encanta. Lo utilizan para todo
como herramienta de planificación, entrada de
datos, análisis de datos
y visualizaciones de datos Pero el principal problema aquí es que cuanto más crece una empresa, más genera datos. Y como todos están
familiarizados con Excels, van a seguir
usándolos en casos de uso de big data, y van a enfrentar
dificultades para administrar esas hojas de cálculo y lidiar con las limitaciones en En estas situaciones, es
realmente el momento de cambiar a una herramienta moderna de BI o una herramienta de visualización de
datos como Tableau o Bar BI. Ahora, déjame mostrarte cómo se hace
BI con Excel. Normalmente tenemos
diferentes sistemas fuente y analista de datos que
va a ir y comenzar exportar manualmente los datos de esos sistemas e
importarlos en Excel. Y entonces
se va a hacer algún cálculo, y al final, se
generará un reporte. Los archivos de Excel serán entonces ejes de diferentes usuarios
empresariales. Por otro lado, podemos hacer BI con una
herramienta moderna como Tableau. Entonces, lo que vamos a hacer,
vamos a conectar
Tableau directamente a esos sistemas de origen, y los analistas de datos pueden comenzar a desarrollar un informe o
paneles en Tableau Y al final, los usuarios
empresariales
accederán a Tableau
para poder ver esos dashboards Hasta el momento, se puede decir, Bien, ambos se ven muy similares. Así que ahora vamos a sumergirnos
para
mostrarte cuál es el
beneficio real de tener una herramienta de BI moderna
como Tableau o RBI y las limitaciones que
tenemos en hojas de cálculo como El primer beneficio es la automatización. Si estás usando Excel y
nosotros hicimos algunos informes agradables, es el momento de
actualizar los datos, y cómo lo hacemos en Excel, actualizamos los datos manualmente. Así que algunos empleados tienen que
sentarse cada excavación y
pasar por el proceso
de extracción de datos de esos sistemas fuente, importarlos en Excel, hacer cálculos y, al final, preparar los informes una y
otra vez, lo que lleva mucho tiempo. Pero si estás trabajando con
la moderna tabla BI two, podemos automatizar
esta tarea de poring creando un cronograma para
referir los datos Por ejemplo, podemos crear
un horario en Tableau. Todos los días a las 7:00 de la mañana. Tableau debe
conectarse automáticamente a las fuentes de datos, extraer los datos y
preparar los informes. Hay dos beneficios
de hacer eso. Primero, eliminamos
los errores humanos, que es
algo muy común en Excel, y en ocasiones esos errores pueden llevar a decisiones equivocadas
y a financiar pérdidas. Y el segundo
beneficio, por supuesto, ya no
necesitamos empleados
que se dediquen únicamente a esta tarea poring de exportar e importar datos
manualmente a Excel Otro beneficio aquí
es la capacidad. Si estás trabajando con Excel y uno de nuestros sistemas fuente empieza a producir una cantidad
masiva de datos que generan Aquí tenemos problema
en Excel porque
podemos manejar alrededor de solo
1 millón de registros. Así que nuestro archivo de Excel se rompe, y vamos a empezar a
recibir mensajes de error como que el conjunto de datos es demasiado grande. Entonces, lo que solemos hacer en Excel, vamos a ir y comenzar a
dividir el archivo principal en pequeños archivos múltiples para
poder administrar el
enorme volumen de datos, lo cual es realmente difícil de administrar. Por otro lado, si
estás trabajando con Tableau, no
tenemos que
preocuparnos por todas esas cosas. No tenemos ningún problema
en Tableau porque Tableau está hecho para casos de uso de
big data. Y puede manejar muy fácilmente
una gran cantidad de datos. Así que podríamos simplemente cambiar
el tipo
de conexión de Extract a live
para manejarlo. Otro beneficio es la seguridad. Si estás trabajando con Excel, es muy difícil
hackear Excel. Incluso si está utilizando hojas de cálculo
protegidas por contraseña, todavía puede
piratearse fácilmente Y luego los usuarios están realmente acostumbrados a compartir sus
Excels en correos electrónicos, copiar TSB, o almacenarlo
localmente en sus viajeros, lo
cual no es seguro en absoluto cual no es Todo ese personal podría costar mucho a
las empresas si datos
confidenciales y confidenciales competidores acceden a Pero si estás trabajando con BI dos
modernos como Tableau, nos
va a proporcionar funciones de seguridad
superiores como control de acceso avanzado, seguridad de
datos, seguridad de red. Además, si estás
trabajando con Tableau, no
tenemos que
exportar los datos. Solo podemos compartir los
dashboards e informes entre los empleados y solo si les
otorgamos derechos de acceso,
ellos podrán ver los datos Otro beneficio es la seguridad a nivel de
rol. En muchas empresas,
tienen muchas fuentes
confidenciales, y empiezan a
entender
lo importante que es aplicar el
principio necesidad de saber. Los principios que
hay que conocer dice, el usuario sólo deberá tener acceso a la información que sus funciones
laborales requieran. Eso significa que no podemos ir y
compartir todos los datos con todos los usuarios. Tenemos que tener algunas restricciones
de datos. Por ejemplo, un empleado de ventas no
debería ver todos los
datos como gerente, y los empleados de finanzas no
deberían ver toda la información personal
como RRHH y así sucesivamente. Eso significa que si estás
trabajando con Excels, tenemos aquí de nuevo para dividir los archivos principales en
informes específicos para regla específica Pero por otro lado, la mayoría
de las herramientas modernas de BI, ofrecen una característica llamada RLS de seguridad a nivel de
fila seguridad a nivel de fila se refiere a
restringir las filas de datos ciertos usuarios pueden ver en
función de las políticas
que definamos Usando esta técnica
vamos a hacer cumplir el
principio de la necesidad de conocer y nos va a hacer la vida más fácil
con
solo tener un dashboard accedido por
diferentes tipos de usuarios, y luego con base en la regla, van a
ver los datos y las informaciones que
su trabajo requiere. Otro beneficio es
reducir el caos. Déjame decirte cómo
solemos trabajar con Excel. Una ciencia de datos comenzará a exportar datos de
un sistema de origen, y vas
a hacer un informe
llamado informe versión uno. Y luego para otros requisitos, aquí va a hacer una
versión dos informes. Y eventualmente, vamos
a tener un informe final. Y tenemos otro dato y está trabajando en diferente sistema
fuente, y lo mismo va a seguir sucediendo algunas veces de ida y
vuelta. Y eventualmente,
vamos a terminar teniendo seis
versiones diferentes de los reportes. Y si escalamos este impacto, notarás que poco a poco
estás envenenando
tu negocio. Y el usuario final
va a tener que
acceder a diferentes
versiones de los informes. Y ahora si preguntamos cuántos años
tienen los datos en nuestros reportes, obtendremos diferentes respuestas. Una versión va
a ser hace diez días, otra, ocho,
cuatro y tres días. Eso significa que no tenemos un solo punto de
verdad para nuestros datos. Y es
por eso que contar con herramientas modernas puede
ayudarnos a eliminar tal caos e ir a ayudarnos a construir un único punto
de verdad para nuestros datos. Un último beneficio del que me
gustaría hablar son los visuales. Aunque Excel ofrece
visualizaciones, a veces es muy limitado cuando estamos produciendo visuales
complejos También en Excel, creación de visualizaciones
consume mucho tiempo, incluyendo muchos pasos manuales, y esas visuales van a ser estáticas y
no interactivas Pero en cambio,
si estamos usando Tableau, todo va a ser
automatizado y súper rápido. Podemos crear nuevos informes y vistas muy rápidamente con
solo arrastrar y soltar, y ofrecen efectos visuales mucho más interactivos y
geniales que Excel Todo bien. Las principales
razones por las que prefiero trabajar con
herramientas modernas de BI como Tableau y Power BI y no con Excel para análisis de
datos y
visualizaciones de datos son las automatizaciones, la
seguridad, los casos de uso de big data
y las visuales interactivas No se trata de Excel
versus Tableau. Se trata de usar
la herramienta adecuada para los casos de uso adecuados y
no hacer mal uso de una herramienta. Excel es una gran herramienta que
es utilizada por miles de millones de personas porque es
muy fácil de usar hoja, hoja cálculo
profesional para entrada de
datos y cálculos
complejos Pero cuando se trata de
análisis de datos y
visualizaciones de datos, tenemos una herramienta mucho mejor que
Excel como Power BI y Tau Todavía se pueden usar juntos. Por ejemplo, puede hacer sus cálculos
complejos en Excel, y el resultado final se puede importar en Tableau para hacer mejores visualizaciones y
obtener más información
sobre los resultados El caso es que la palabra está
cambiando muy rápido y las empresas están generando
gran cantidad de datos. Entonces, en lugar de usar
hojas de cálculo tradicionales como Excel, tenemos que usar herramientas más
poderosas en inteligencia de
negocios para
ayudarnos a encontrar rápidamente insights, tendencias, patrones
para tomar decisiones más rápidas y
mejores Muy bien, chicos. Entonces con eso, ya no
tendrás que confiar en Excel para las visualizaciones de
datos y
podrás comenzar a usar herramientas de BI A continuación, te mostraré rápidamente las tres mejores herramientas de BI
para visualizaciones de datos, y ¿cuál es mi herramienta de BI favorita
8. Udemy 1 5 herramientas (corrección): Entonces ahora la pregunta es, ¿cuáles son las mejores herramientas
para la visualización de datos? Una
compañía líder en investigación llamada Gardner publica cada año
los cuadrantes Mágicos de Gartner para mostrar quiénes son el producto
líder Y si revisas los cuadrantes
mágicos para las plataformas
analíticas y de
inteligencia de negocios, durante los últimos diez años, casi
puedes ver
siempre a los mismos líderes Contamos con Tablo
PowerBI y CliveW. Desde 2012, y estoy trabajando con muchas herramientas de
visualización de datos, Y puedo decir que aunque tres herramientas son
realmente grandes herramientas. Tienen las ventajas
y desventajas. Pero con solo verificar los aspectos de las visualizaciones de
datos, puedo decir que Tableau es aquí un ganador porque
las visualizaciones de datos en Tableau son un concepto central y realmente la mejor herramienta para los científicos de datos
y para los
datos de cerdos Todo bien. Entonces con
eso has aprendido, ¿cuáles son las tres mejores herramientas de BI? Y ya sabes
que Tableau es mi herramienta de
visualización de datos favorita. Nuestro siguiente paso es
presentarle Tableau. Cubriremos lo que es Tableau, su historia y su misión.
9. Udemy 1 6 Qué (corrección): La primera pregunta
es, ¿qué es Tableau? Una respuesta rápida podría ser
Tableau Helvs para convertir esto y hacer esto sin ninguna habilidad
técnica o de programación Tableau convierte números brutos complejos
y aburridos en hermosos
gráficos y gráficos, lo cual es realmente
fácil de entender Las características clave de
Tableau son la interactividad, facilidad de construcción y uso
y el rendimiento rápido Podemos llamar a Tableau con muchos nombres como una herramienta de
visualización de datos,
una herramienta de inteligencia de negocios
o BI, o a veces
lo llamamos una herramienta de informes. Bueno, Tableau es todos ellos, pero elijo llamar a Tableau
una herramienta de visualización de datos porque las visualizaciones de
datos son el concepto
central de tableau Ahora, vamos a tener un
historial rápido sobre Tableau. En 2003, Tableau fue
fundada por tres chicos, Pat, Christian y Chris,
como resultado de un proyecto de informática
en la Universidad de Stanford Se enfocaron en la técnica de
visualización para analizar datos
dentro de bases de datos. Y luego, en 2019, adquirió
Tableau en un acuerdo por Salesforce adquirió
Tableau en un acuerdo por
valor de más de 15 mil millones Y durante los últimos diez años, Tau fue nombrada como líder en Quardans Mágicos
Gardner Tableau tiene la
misión clara de ayudar a las personas a ver y
comprender sus datos. Realmente se centran en mantener Tableau intuitivo
y fácil de usar. Es por eso que Tableau
no requiere ninguna habilidad técnica o de
programación para crear
paneles e ideas increíbles Eso significa que el
público objetivo de Tableau no es solo para usuarios técnicos
como TI, analista de
datos, científico de datos, sino también para todos los demás
usuarios no técnicos como un usuario empresarial , un usuario final, un
maestro, etc. Este aspecto es un cambio de juego
de cambiar la vieja
mentalidad de tener
solo
personal técnico y de TI trabajando con datos y construyendo
visualizaciones Pero ahora tenemos herramientas modernas de
visualización de datos como Tableau, lo que abre la puerta para todos comiencen a
trabajar con datos. Es por eso que herramientas
como Tableau ayudan a las organizaciones a ser impulsadas por los datos. Y ahora Tableau es ampliamente utilizado. Puede encontrar Tableau en casi todas las organizaciones,
industrias, sectores, en todos los departamentos porque la
mayoría de esas organizaciones quieren empoderar a sus empleados
con herramientas como Tableau, para
tomar decisiones mejores, más rápidas e inteligentes utilizando datos. Todo bien. Entonces con eso,
espero que ahora tengan mejor comprensión qué es
Tableau y su misión. A continuación, te mostraré
mis cuatro
razones principales por las que creo que Tableau es
líder en visualización de datos.
10. Udemy 1 7 por qué (corrección): Tableau no es el
único líder en mercado de inteligencia
empresarial y visualización de
datos. Hay muchas otras
herramientas que están disponibles como PPI,
clic en ver, etc. Pero ahora si me preguntas ¿qué
hace que Tableau sea tan especial? Por qué Tableau es tan ampliamente utilizado, te daría cuatro razones. La primera razón es el rendimiento. Las fuentes ahora están generando
una gran cantidad de datos, y Tableau está diseñado
y optimizado para manejar grandes volúmenes de datos sin embarcar el
rendimiento en los paneles Y eso se debe a que Tau está utilizando motor de
datos de
alto rendimiento en memoria para ayudar a analizar grandes conjuntos de datos
donde los datos se
pueden almacenar dentro de
columnas en lugar de filas, lo que puede impulsar el
rendimiento en los dashboards Tableau no tiene
limitaciones ni lo que sea con respecto al número de puntos de datos
en la visualización. Por ejemplo, en este punto de vista, tenemos más de 1 millón de
puntos de datos sin ningún problema. Esto nos permite analizar grandes conjuntos de datos
para encontrar tendencias, patrones con un gran rendimiento y todas las demás herramientas aún imponen limitaciones de
puntos de datos de tamaño de fila, lo que no es realmente
útil para los análisis de datos. La segunda razón son visualizaciones
rápidas e interactivas En comparación con las otras
herramientas con Tableau, podemos crear visualizaciones ricas y
hermosas en solo unos segundos. Te voy a mostrar
ahora ejemplo rápido cómo agrupar mis datos y cómo
calcular el pronóstico. Para hacer un trabajo tan
complejo en Tableau, solo
usaremos arrastrar y soltar. Veamos
lo sencillo que es. Todo bien. Entonces vamos a
ir a los pedidos, tomar las ventas, ponerlo
en las columnas, ganancia, y las filas, y tomar los ID de
pedido y los detalles, y quiero ver a todos
mis miembros por aquí. Y ahora vamos a
la sartén analítica y luego hacemos doble clic
en ese clausurs. Con eso, tengo muy bonitos
cuatro clusters de mis datos. El siguiente paso, voy a crear
un pronóstico de mis datos. Voy a tomar el ID del pedido, ponerlo en las columnas, y luego vamos
a tomar las ventas. Me gustaría cambiar
las barras visuales de 2, así que tengo ahora aquí
alrededor de cinco años. Lo que vamos a
hacer, vamos a
ir a la analítica y simplemente hacer clic en el
pronóstico, y eso es todo. Tengo un pronóstico de
dos años de mis ventas. Ahora, sólo voy a ir
a
ponerlos juntos en un tablero. Voy a crear
un nuevo dashboard, arrastrar y soltar los clusters, arrastrar y soltar los pronósticos, voy a
vincularlos junto con el filtro. Eso es. Entonces ahora tenemos a los dos, y si hago clic alrededor, tendré un dashboard
interactivo para el pronóstico y
para esos clústeres. La tercera razón, Tableau
es fácil de usar. Como puedes ver, hemos hecho análisis
muy complejos con solo dragon drop sin
escribir ningún código, y esto es exactamente
lo que quiere Tableau. Es muy intuitivo
y fácil de usar, y esta es la
cadena principal de Tableau. Simplemente abre la puerta para todos los usuarios no técnicos
tengan la oportunidad de trabajar y jugar con los datos para resolver sus problemas diarios
sin necesidad de TI. Pero por otro lado,
Tableau está integrado con lenguajes de programación
como Python y R, lo que abre otra puerta para
visualizaciones avanzadas de datos, que podrían ser utilizadas por científicos
de datos Y la última razón
es la comunidad. Si estás trabajando con Tableau, bueno, no estás solo. Tienes una enorme comunidad de
Tableau. En la comunidad, tenemos alrededor 2 millones de estudiantes y profesores, y en Tableau Public, tenemos alrededor de 5 millones visualizaciones de
datos
que se publican, y hay alrededor de 200,000
preguntas e ideas Que se comparten en los foros de
Tableau. Tener una comunidad tan grande
es una gran ventaja para cualquier herramienta. Es muy importante
porque mientras trabajas con datos, podrías enfrentarte a algunos problemas
o tienes dudas. Es muy importante
que tengas un lugar donde puedas ir y hacer tus preguntas y obtener consejos de otros desarrolladores de
todo el mundo. Y no solo eso, también
puedes inspirarte en las visualizaciones compartidas
de otros desarrolladores Puedes encontrar los enlaces importantes sobre la comunidad tableau en la descripción del video
a continuación. Todo bien. Entonces mis cuatro
razones por las que Tableau es una de las mejores herramientas para la
visualización de datos son Tableau puede manejar
una gran cantidad de datos muy adecuados para casos de uso de
big data. Ofrece visualizaciones hermosas, rápidas
e interactivas. Tableau es intuitivo
y fácil de usar, no se requieren
habilidades técnicas ni de codificación. Y la última razón, la
comunidad de Tableau es muy enorme. Una cosa más que me
gustaría agregar que las visualizaciones de
datos es realmente una habilidad que
tienes que dominar Como conocedor de datos
o analista de datos. Y tableau es una
herramienta increíble para visualizaciones de datos. Por eso
recomiendo encarecidamente aprender o
familiarizarme con Tableau. Va a ser como
una gran ventaja para tu carrera.
Muy bien, chicos. Entonces con eso, ya sabes,
mis razones por las que creo que Tableau es líder en
visualización de datos, y con eso, hemos terminado el
primer capítulo de Tableau, donde hemos cubierto muchos términos
importantes de datos y tableau. Y en el siguiente capítulo, tendremos una visión general de
la suite de productos de Tableau, donde te
presentaré ocho productos de
tableau diferentes.
11. #2 Sección Introducción | Productos de Tableau: Productos de mesa. En tableau, tenemos ocho productos
diferentes, y es muy
importante
entenderlos y entender las
diferencias entre ellos. Entonces por eso voy
a ir a darte una visión general rápida de los
ocho productos tableau, y luego vamos
a ir a
compararlos uno al lado del otro para entender
las diferencias entre ellos y agregar el canon final,
el proceso de toma de decisiones que suelo seguir para elegir el
producto adecuado para tus requerimientos. Entonces ahora comencemos
con el primer tema donde podamos tener una visión general del proceso de desarrollo y los productos. Entonces ahora, vamos.
12. Udemy 2 1 Desarrollo de introducción: Bien, chicos.
En este capítulo, le
presentaré la suite de productos de
Tableau para comprender las
diferencias entre los ocho productos tableau. Y comenzaremos con los productos de desarrollo de
Tableau. Todo bien. Si crees que Tableau es solo un software,
entonces te equivocas. Si visitas la
página de inicio de tableau, encontrarás muchos productos de mesa
diferentes como disco de Tableau, servidor
público, lector de preparación
en la nube. Puedo decir otros inicios, puede
ser confuso tener
todos esos productos tableau. Pero no te preocupes por ello. Los voy a explicar
uno por uno. Para que pueda elegir las combinaciones
adecuadas de productos
tableau para usted
o para sus organizaciones. Es muy importante
entender las diferencias entre ellos, las funcionalidades
y las limitaciones de cada producto tableau. Y vamos a sumergirnos. Por lo tanto, la suite de productos de Tableau contiene ocho productos
diferentes. Contamos con Tableau disktop,
Tableau Public disktop,
rep server, cloud, Public Cloud, reader Bien, lo primero que hay que
entender es que podemos dividir esos productos en
dos categorías principales. Herramientas para desarrolladores
y herramientas para compartir. Herramientas para desarrolladores de Tableau,
como su nombre lo indica, existen herramientas que
van a ayudarle
a construir visualizaciones de datos, creando y diseñando
dashboards, gráficos, reportes, o para hacer preparaciones
de datos o ingeniería de datos, preparando los datos
para el análisis de datos Bajo esta categoría, podemos
encontrar tres productos
ta, Ta disktop public disctop y Tableau Now en la otra categoría,
tenemos las Esas herramientas pueden ayudarte
a compartir y colaborar tu trabajo que hayas realizado y creado usando las herramientas del
desarrollador. Bajo esta categoría, podemos
encontrar cinco productos de mesa, Tableau Server, Tableau Cloud, Public Cloud, reader
y Table mobile. Bien, entonces ahora,
primero, centrémonos en los productos de mesa bajo la
categoría herramientas para desarrolladores Y ahora podemos ir
y también dividir las herramientas del desarrollador en dos grupos
en función de sus propósitos. Contamos con xlizaciones de datos
e ingeniería de datos. Nunderneth vixlización de datos,
encontramos dos productos de tabla, Tableau distop y
Tableau Public distop
y debajo de la ingeniería de datos, solo
tenemos un producto de tabla, solo
tenemos un producto de tabla Tableau distop y
Tableau Public distop
y debajo de la ingeniería de datos, solo
tenemos un producto de tabla, y esa es la preparación de Tableau. Bien, entonces ahora
después de entender las categorías principales y los propósitos principales de los productos
de mesa, iremos ahora y hablaremos sobre el
proceso de desarrollo en Tableau Bien, así que básicamente, tenemos tres pasos muy simples en el
proceso de desarrollo en Tableau. El primer paso, conectamos
nuestros datos a Tableau. Luego, en el siguiente paso, comenzamos a construir nuestras
visualizaciones de datos para hacer análisis de datos mediante creación de informes,
gráficos y cuadros Y en el tercer paso, compartimos nuestro trabajo
publicándolo. Los dos productos para
realizar estos tres pasos son Tableau distop y
Tableau Public distop En muchos casos, la calidad de nuestros datos es mala y no está
lista para su análisis. Es por eso que agregamos un paso
más de preprocesamiento para preparar nuestros datos antes de
comenzar a construir nuestras imágenes, y podemos usar para este paso
la preparación de Tableau del producto Bien, ahora hagamos inmersiones
profundas en
los productos de los desarrolladores de Tableau uno por uno para comprender las
características clave y también, las limitaciones para
cada una de Todo bien. Entonces con eso,
tenemos una visión general del
proceso de desarrollo y los productos. Y a continuación,
tendremos una visión general rápida de la parte superior del disco tableau.
13. Udemy 2 2 de escritorio: To Disk Top es un software que descargas e
instalas en tu PC. Con tablero de mesa, puede conectarse a muchos tipos de fuentes
diferentes Hay más de 90 conectores
de datos. Puede conectarse al
servidor de Tableau o para conectarse a archivos como
Excel, texto, Jason, o a servidores Prem
como MySQL y Oracle, o a la nube como Amazon
Google y Microsoft Azure Una vez que conecte
Tableau a sus datos, puede comenzar a crear
sus visualizaciones de datos En Tableau dicto, encontrarás muchas herramientas y funciones que te
ayudarán a crear informes de gráficos
con solo arrastrar y soltar, y luego puedes combinar esos diferentes informes en dashboards
interactivos Una vez que haya terminado de crear
sus vistas y paneles, tiene tres
opciones para compartir sus datos
publicándolos en Tableau Server, Tableau Cloud o
Tableau Public Cloud, o incluso puede almacenar sus
libros de trabajo localmente en su PC Muy bien, Tableu distob es el producto de la columna vertebral de Como desarrollador de tableau,
vas a pasar el 90% de tu tiempo
usando esta herramienta. Tableau Discob es
una herramienta para crear visualizaciones de datos, donde conecta sus datos, construye paneles y
luego Extrañamente, Tableau distob no es una herramienta gratuita como
Power BI Para poder trabajar
con Tableau distob hay
que comprar una licencia Creo que ofrecen algún
tipo de fase de prueba, o si eres estudiante, obtienes un año gratis. No
tomes mis palabras. Es mejor consultar
la oferta actual de Tableau en su página de inicio. Con Tableau distob puede
conectar más de 90 fuentes de datos diferentes También puede publicar
su trabajo en todas partes en
Tableau Server, Tableau Cloud y
Tableau Public. Y dado que Tableau distob
requiere una licencia, no
tiene ninguna
limitación ni lo que sea sobre la cantidad de carreteras y datos
que puede almacenar y procesar Tableau distob está diseñado para analistas de
datos, científicos de datos, desarrolladores de
PI que trabajan profesionalmente en empresas
en proyectos analíticos de datos Bien, así que eso es
solo una descripción general rápida de Tableau DiscTop A continuación, revisaremos el
disktop público de Tableau.
14. Udemy 2 3 Public: Table Public es la
versión gratuita de Tableau distob. Es muy similar a él. Es una
herramienta para desarrolladores con el fin construir y publicar visualizaciones de
datos, y como es gratuita y no
requiere licencia, viene con limitaciones sensacionales En Table Public, tenemos
alrededor de diez conectores de datos. Solo puedes conectarte
a peleas locales en PC. Otra limitación de
que puedes almacenar y procesar solo 15 millones de
filas de tus datos. Y solo puedes publicar
en Tableau Public Cloud. Eso significa que no puede
publicar su trabajo en Tableau Server o
Tableau Private Cloud, y la última limitación
es que no puede almacenar sus libros de trabajo
en su PC local Pero aquí, tengo que ser justo
que la parte más importante de que todas las funciones
y herramientas para construir visuales y dashboards estén completamente disponibles
en Tableau Public como tableau dictob
lo que hace que
Tableau sea realmente público como una
gran alternativa y herramienta para principiantes con el
fin de practicar y aprender Tableau antes de
que vayan
a Para ser sinceros,
por eso decidí
ir con Tableau Public
en todos mis tutoriales para que cualquiera pueda
seguir y practicar conmigo sin tener que
comprar ninguna licencia. Todo bien. Entonces con eso, tenemos una visión general rápida de
Tableau Public Disktop Y a continuación, revisaremos la
herramienta de ingeniería de datos Tableau Prep.
15. Udemy 2 4 Public: To prep builder es un software que descargas e
instalas en tu BC, y puedes usarlo para preparar tus datos antes de
comenzar a analizarlos. Al igual que Tableau disktop, puede conectarse a muchos
tipos de fuentes diferentes Hay más de 90
conectores de datos como Tableau Server, archivos, prime, nube, etc. Una vez que conecte
Tableau a sus datos, puede comenzar a crear
flujos de datos donde tenga acceso a herramientas y funciones que le ayuden
a
transformar sus datos. Por ejemplo, combinar datos, limpiar, filtrar,
agregar
y todas las demás tareas de ingeniería de datos para preparar sus datos para visualizaciones de
datos Al final de su flujo de datos, puede almacenar los
nuevos datos preparados en tres lugares diferentes, ya sea como un archivo en
su PC local o publicarlos como fuente de datos
en Tableau Server o Cloud. Y la última opción, se
puede escribir la salida directamente
en bases de datos. Y después de que haya terminado de
construir los flujos de datos, entonces puede publicarlos en Table server o ta
en línea para automatizaciones En la preparación de tablas tienes
la opción de almacenar tus flujos de datos localmente
en tu PC. Todo bien. Table Prep es una herramienta de
ingeniería de datos para preparar nuestros datos para
prepararnos para los análisis. A veces los datos que estamos conectando a
Tableau disctop tienen mala calidad y no podemos usarlos de inmediato
en nuestro dashboard Por eso pasamos horas
y horas limpiando,
organizando, combinando,
preparando nuestros datos, y eso podría llevar
mucho tiempo. Entonces para esta situación, podríamos usar trip para
ayudarnos con este proceso. La tabla Brib es una herramienta de
desarrollo para ingeniería de
datos donde
nos conectamos a nuestros datos, construimos flujos de datos y
luego los publicamos. Y no es herramienta gratuita. Requiere licencia. En la costilla de tabla, tenemos más de 90 conectores de datos
diferentes, La salida de los flujos de datos
podría almacenarse localmente en su PC o como una fuente de datos tableau o
directamente en las bases de datos, y podemos publicar
el flujo de datos ya sea Tableau Server o
en Tableau Cloud. To Prep no es como
mesa disktop. No tenemos ninguna versión
gratuita de Tablea prep así que
no hay preparación para Tableau Public Muy bien, así que esa fue una
rápida descripción general de la ta prep. Y a continuación, compararemos los tres
productos de desarrollo de tableau lado a lado. Y te trabajaré a través mi proceso de toma de decisiones para elegir el
producto adecuado para ti.
16. Udemy 2 5 Comparar: Bien, así que ahora
vamos a tener un resumen de los tres productos donde los
vamos a comparar
uno al lado del otro. El propósito principal de la
tabla distob y public es generar visualizaciones de
datos, pero la tarea principal de To Prep
es para la ingeniería de datos Ahora bien, si estás
hablando de los costos, tanto distob como Prep
requieren licencias, pero para Público es de uso gratuito Ahora, sobre el
aspecto de seguridad de los datos, disto y la preparación de
Tableau son seguros, ya que puedes
publicarlos en servidores privados En Tableau Public, tienes que
publicar tu trabajo plataformas
públicas donde
todos puedan ver tus datos. Por lo tanto, no puede proteger sus
datos en Tableau Public. Y el siguiente punto, los límites de datos. Dado que el público es gratuito, viene con las limitaciones
de 15 millones de filas. Pero disktop y Prep, no
tendrás limitaciones El siguiente punto son los conectores. Tanto en disktop como en Prep, tienes más de 90 conectores de datos
diferentes como archivos, API ,
servidores, Cloud, etc., donde en Tableau Public, solo
puedes conectarte a Y si hablamos del aspecto de las conexiones
en vivo, la única herramienta que ofrece conexiones en vivo a sus fuentes de datos
es Tableau disktop No puede hacer conexiones
en vivo en Tableau Public
y en Tablea Prep Siempre hay que trabajar
con extraer datos. El siguiente punto es sobre
almacenar tus archivos localmente. Tanto Tableau distob como
Prep le permiten
hacerlo almacenando su
trabajo localmente en su PC Pero en Tableau Public, no se
puede hacer eso. En cambio, siempre tienes que publicar tu trabajo en
Tableau Public Cloud. El último aspecto es sobre
el público objetivo. Tableau distob está hecho para científicos de
datos
y analistas de datos Pero tableapublic está
hecho para cualquiera que quiera trabajar con visualizaciones de
datos, y la preparación de Tableau está hecha Bien, así que ahora con esto, tenemos una buena visión general de los tres a los productos
para el desarrollo, y ahora viene la pregunta de
cuándo usar qué producto. Entonces ahora, déjame guiarte en mi proceso de toma de decisiones usando las siguientes tablas de gripe. En primer lugar, hicimos la
pregunta para qué propósito. Si necesitamos un producto para ingeniería de
datos,
entonces es fácil. Tenemos solo uno para producto, y eso es Ahora, si necesitamos productos para visualizaciones de
datos, entonces podemos hacer más preguntas La siguiente pregunta, ¿
necesitamos conectarnos a servidor, bases de datos
ABI o a Cloud? Si la respuesta es sí, entonces tenemos que
usar Tableau dctop y si la respuesta es no, entonces hacemos la siguiente pregunta ¿Nuestros datos pueden ser públicos? Si la respuesta es no, nuestros
datos son confidenciales, entonces tenemos que usar
Tableau disctop Pero si la respuesta es
Nuestros datos pueden ser públicos, entonces saltamos a
la siguiente pregunta. ¿Nuestras fuentes de datos contienen
más de 15 millones de filas? En caso afirmativo, entonces tenemos que
elegir Tableau distob. Pero si la respuesta es
no, nuestras fuentes de datos tienen menos de 15 millones de filas, entonces saltamos a
la última pregunta. ¿Necesitamos tener
conexiones en vivo con nuestras fuentes de datos? Si la respuesta es sí, entonces tenemos que
elegir nuevamente Tableau distob Pero si la respuesta es no, entonces finalmente, podemos ir a usar Tableau
Public. Todo bien. Entonces, si sigues esas
preguntas y esta tabla, podrás decidir fácilmente cuándo
usar qué
producto de mesa. Todo bien. Entonces con eso, hemos cubierto todos los productos tableau
para el desarrollo. Y a continuación, comenzaremos a
hablar de los
productos de mesa para compartir. Entonces, primero entendamos
el proceso de compartir.
17. Udemy 2 6 en Share: Muy bien, y. Entonces, en
el tutorial más breve, dividimos los productos de Tableau
en dos categorías principales, herramientas para
desarrolladores
y herramientas para compartir Ahora nos vamos a centrar
en la segunda categoría, las herramientas para compartir donde
tenemos Tableau Server, Cloud Public Cloud, reader
y Tableau mobile. Y como su nombre lo indica, esos productos pueden ayudarnos a compartir nuestros informes y
dashboards con otros. Y en el último tutorial, hemos hablado de
los cuatro pasos del proceso de desarrollo de Tableau. Ahora vamos a hacer una
inmersión profunda en el paso número cuatro, donde vamos
a hablar de las diferentes opciones que
tenemos para poder compartir nuestros reportes y
dashboards con otros Si quieres
compartir tus visuales con tus compañeros
de tu organización, entonces tenemos aquí algunas opciones Primero, puede instalar productos de servidor de
Tableau en servidores utilizando la infraestructura
de su organización
y, a continuación, puede
comenzar a publicar y compartir su panel de control. Entonces tus compañeros
pueden usar su navegador web o
pueden usar la aplicación T Mobile en su teléfono inteligente o
tabletas para ver e interactuar con sus paneles
directamente desde el servidor La segunda opción que tenemos, podemos instalar al
servidor productos en Cloud proveedores de servicios
como Amazon AWS, Microsoft Azure o Google Cloud, y luego puedes publicar ahí
tu dashboard, y lo mismo aquí, los usuarios pueden usar navegadores web o Table Mobile
para acceder a tu trabajo. La Tercera opción que tenemos, puedes usar el servicio Table
Private Cloud. Aquí no tienes que
instalar ningún
servidor Table ni nada. Obtendrás todo
preparado desde Tavla Team. Puedes comenzar inmediatamente a
publicar tu dashboard allí y tus usuarios pueden
consumirlo desde TavlaCloud Y ahora, digamos que quieres
compartir tus dashboards con todos en el
mundo y hacerlo público Entonces puedes usar
Tableau Public Cloud. No tienes que
instalar nada. Puede publicar inmediatamente
su panel allí, y los usuarios de todo
el mundo pueden usar su navegador web para acceder a
sus paneles y datos Pero no pueden usar la aplicación
móvil para
acceder a Tableau Public. Y ahora a la última opción que realmente no me gusta usar. Si desea compartir sus
repoards con usuarios individuales, puede enviarles un
archivo tableau con el formato T WBX Libro de trabajo empaquetado de Tableau, que contiene sus datos
más sus informes más sus Y luego los usuarios pueden
ver este archivo utilizando el software de lector de
Tableau
instalado en su PC. Muy bien, así que con eso,
tenemos una visión general
del proceso de intercambio y las diferentes opciones sobre
cómo compartir tus datos. Y a continuación, te
presentaré
tres métodos para alojar Tableau.
18. Alojamiento de Udemy 2 7: Bien, todos. Ahora
, para entender las diferencias reales entre Tableau Server y
Tableau Cloud, tenemos que entender
los detalles del back end y algunos conceptos básicos
sobre el alojamiento de servidores. Vamos. Digamos que somos una empresa startup y
queremos alojar nuestra propia aplicación tau y construir toda la infraestructura
por ese motivo. Hay una larga lista de
tareas que se deben hacer. Por supuesto, lo primero
que tenemos que hacer es
ir a comprar algunos hardwares
y configurarlos. Al igual que los servidores que
ejecutarán las aplicaciones, y cada servidor necesita
también almacenamiento, por lo que tenemos que proporcionar adicionalmente infraestructura de
almacenamiento como algún
controlador de disco duro y SSD Los servidores deben estar también
conectados a Internet. Por lo tanto, tenemos que proporcionar
también toda la
infraestructura de redes. Una vez que tenemos todas esas cosas, entonces tenemos todo el
hardware necesario. Lo siguiente que tenemos que
hacer es que vayamos a ir
y comenzar a instalar y
configurar algunos softwares Al igual que podemos instalar
un sistema operativo, por ejemplo, windows o linux
y muchos otros middlewares Una vez que el
sistema operativo está en su lugar, entonces tenemos que instalar y configurar la aplicación de
servidor Tableau. Una vez que tenemos todo el software y
hardware listos y funcionando, finalmente
es el momento de
configurar nuestro proyecto tableau. Tenemos que gestionar
las siguientes tareas. Tenemos que empezar a agregar usuarios
al servidor de Tableau y
mapearlos a las licencias correctas. También tenemos horarios y
tareas
curiosas para refrescar nuestros datos
dentro del servidor de Tableau, y luego tenemos que comenzar a
monitorear los trabajos de tableau. Todo bien. Entonces ahora llegamos a la gran pregunta que
tenemos que responder. ¿Quién va a manejar qué? La primera opción que tienes
si decides administrar todos estos mentirosos eso significa que
estamos hablando del modelo
on premises Entonces es una propiedad clara. Administras todo
de arriba a abajo. El hardware, el software
y el proyecto en sí. Pero ahora, si
dices, sabes qué, esto es demasiado para manejar. No tenemos el dinero para comprar todas esas cosas y
herrajes al
principio, y no tenemos tiempo para cuidarlos
y mantenerlos. Entonces empezarás a
pensar en externalizar los hardwares, donde vas a
comprar un servicio a proveedores
en la nube como
Microsoft Azure, Amazon AWS o Google Cloud Ahora que ellos administran
el hardware y tú administras tanto
software como proyectos. Y esto es lo que llamamos
infraestructura como servicio, ES la primera letra
de cada palabra. Pero ahora, si
dices, sabes qué, nuestro equipo de TI es muy pequeño. Ni siquiera tenemos tiempo para mantener esos softwares actualizados Cada vez
que Tableau realiza una nueva versión, tenemos que instalar una nueva
versión de Tableau Server, lo que realmente nos está
perdiendo el tiempo y no podemos
centrarnos en nuestros proyectos
empresariales principales. No tenemos los recursos
para administrar nuestro propio software. Entonces empiezas a pensar en externalizar la capa de software. Para ello, puedes comprar
un servicio de Tableau. Se llama Tableau Clouds, donde el equipo de Tau va a
administrar todo por ti, tanto hardware como software, y esto es lo que llamamos
software como estadísticas de servicio Bien, chicos, así que ahora
vamos a resumir y comparar las tres opciones de
hosting El primer punto es
sobre la configuración del alojamiento. En las instalaciones, necesita Servidor
Table instalado en los servidores de
su organización. En IS necesita también Servidor de mesa instalado en el proveedor de
servicios Cloud, por ejemplo, Microsoft Azure, y en SAS, acaba de comprar el producto
Table Cloud. Ahora para la pregunta,
¿quién maneja qué? En las instalaciones,
administras todo, el hardware, el software
y tus proyectos, y no hay outsourcing. En IAS, administras tanto el
software como tus proyectos, y el proveedor de servicios en la nube solo
puede administrar el hardware. En SAS,
solo administras tus
proyectos empresariales y Tableloa puede administrar tanto
hardware como software Entonces ahora vamos a comprobar
las ventajas y desventajas de
cada modelo de servicio. Para las instalaciones, lo bueno aquí es que
tienes
el control total de todo, el hardware y el software, y tus datos permanecen
detrás de tus firewalls Esto es muy
importante si tiene información
crítica o sensible que no
debe almacenarse fuera
del firewall de la compañía. Pero los inconvenientes aquí, se necesita un hardware dedicado
y administradores de software para hacer frente al mantenimiento, parches, y muchas otras tareas Es muy costoso al
inicio de los proyectos. Hay que pagar mucho por los hardwares y los softwares, y no es flexible Es muy difícil
escalar o reducir sus
hardwares según sea necesario Al tener todas esas
cosas, generalmente, tienes menos tiempo para
tus proyectos empresariales. Bien, así que ahora
pasemos a la IAS. La primera ventaja te
da flexibilidad. Puede escalar, reducir los hardwares según lo necesite
el negocio Y no hay
costo por adelantado para comprar hardwares. Pero la desventaja de IAS
es que aún necesita administradores para administrar
sus softwares para hacer instalaciones, parches de sus softwares. Y si no le pones
atención al costo, podrías terminar
pagando pastillas grandes. Ahora pasemos a SAS. La principal ventaja de
SAS es que permite su equipo de TI se centre únicamente en
los proyectos principales del negocio y le permite implementar
proyectos en muy poco tiempo La otra cosa buena es
que su software
estará siempre actualizado equipo de
Tableau va
a lidiar con eso. La desventaja de SAS
es la pérdida de control. Estarás a
merced del equipo Talaau. Si sucede algo malo
como problemas de seguridad, todos los
datos de su organización podrían verse comprometidos. Y la otra desventaja es que podrías tener un
mal rendimiento o problemas de
red
conectando Tableau a tus sistemas de origen. Y mi consejo que debes evitar reinventar la rueda. Aproveche siempre
los servicios que hacen cosas que no forman parte
de su negocio principal. Cada hora que pasa parcheando un sistema operativo o instalando
actualizaciones para su software, o reemplazando hardware
es una hora que no dedica a mejorar y refinar
sus paneles Bien, así que con eso,
hemos aprendido las diferencias entre esos tres métodos
de alojar Tableau Y a continuación,
tendremos una visión general del servidor de Tableau
y
la nube de Tableau
19. Nube de servidores Udemy 2 8: Bien, todos. Así que
ahora vamos a hacer inmersiones
profundas en Tableau
compartiendo productos uno por uno para comprender sus
características clave y también, sus limitaciones para
cada uno de ellos, y comenzamos con Tableau
Server y Tableau Cloud Como desarrolladores de Tableau
en las organizaciones, necesitamos compartir nuestros informes y paneles con otros
colegas de nuestra organización Por lo que necesitamos poner
esos dashboards en un entorno o
plataforma de confianza en nuestras organizaciones, y generalmente tenemos
cuatro requisitos El primer requisito,
debe ser seguro y protegido. Queremos controlar quién está accediendo a nuestros datos
y dashboard. Segundo, debería
ser fácil de escalar. En tercer lugar, debe
ser robusto que pueda manejar una gran cantidad
de usuarios y datos. Y el último requisito, debe ser potente y
ofrecer un alto rendimiento. Nadie quiere
paneles e informes lentos. Y ahora, para construir este entorno de confianza
con estos requisitos, tenemos dos productos tableau. Tableau Server y
Tableau Cloud, y tenemos tres opciones de
alojamiento
en las instalaciones, IS y SAS. No te preocupes por los términos. Voy a explicarlas.
Tableau server y Cloud, son muy similares a nivel
de interfaz de usuario. No notarás
ninguna diferencia. Pero si estás revisando
el nivel de back end, hay grandes
diferencias entre ellos. Entonces ahora, primero,
hablemos del nivel de interfaz de usuario de
Table server y Table Cloud. Una vez que publique su panel Tableau Server o Cloud, puede compartirlos
proporcionando enlaces a los usuarios de todos los departamentos
de su organización. Entonces los usuarios, pueden
acceder a tu dashboard usando su navegador web sin instalar ningún
software al final. Si les das acceso, pueden comenzar a
explorar tus datos. En tsaver o Cloud, puedes administrar tus usuarios
agregándolos y eliminándolos. Dales reglas específicas como administradores curadores
espectadores o explorador También puedes administrar tus usuarios agregándolos a grupos. Otra tarea importante
que puedes hacer en tablesver o Cloud es que puedes
automatizar tus tareas Por ejemplo, puede crear
un programa de actualización para actualizar sus fuentes de datos forma
regular, como una vez al día. En el servidor de tabla Cloud, puede monitorear las
tareas y horarios para verificar el estado si el
trabajo falló o tuvo éxito, y puede encontrar muchas otras
estadísticas sobre el tiempo de ejecución, la cola promedio y los mensajes de
error, y así sucesivamente. No solo los usuarios pueden ver los paneles en
Tableau Server o Cloud, sino que también pueden
crear uno nuevo Si le das suficientes derechos a los
usuarios, incluso
pueden comenzar a crear
sus propios insights y vistas directamente en su navegador web sin tener que
instalar ningún talods Es algo que
llamamos BI de autoservicio Bien, así que esa fue
una rápida descripción general del servidor Table Cloud Y a continuación, hablaremos de la opción gratuita Table Public.
20. Udemy 2 9 Public: Bien, todo el mundo.
Ahora con esto, tenemos una imagen clara sobre Tableau Server y Table Cloud. Ahora hablemos de los
otros productos de mesa para compartir. Tableau Public Cloud es un servicio gratuito en la nube
administrado por el equipo de Tableau. Todos en el mundo pueden compartir visualizaciones en esta plataforma Si publica sus
paneles en Tableau Public, todos pueden acceder a
ellos, interactuar con ellos e
incluso descargarlos Tableau Public es
como las redes sociales. Puedes editar tu perfil y agregar tus datos
personales. En Tableau Public,
tienes una enorme galería de visas construidas por personas de
todo el mundo. Actualmente alberga más de 5
millones de visualizaciones. En Tableau Public,
si estás navegando y encontraste algún dashboard
interesante, como este increíble
dashboard de Ajs, puedes agregarlo a
tus favoritos Y luego se puede comprobar
qué otras visas creó y
publicó Ajs al público Y como cualquier otra red social, si te gusta su contenido, puedes ir y seguirla
para ver sus nuevas actualizaciones, y si estás inspirado en
uno de sus dashboards, puedes ir e instalar todo
el libro de trabajo para ver cómo hizo construir estos
increíbles dashboards y ver todos Con eso, está ampliando el conocimiento en los desarrollos de
Tableau. Por lo tanto, al usar Tableau Public, puede inspirarse en
otros y
conectarse con otros desarrolladores
de
Tableau de todo el mundo. Y una
cosa más buena de Tableau Public, si estás
buscando un nuevo trabajo y
quieres flexionar tus habilidades de
visualización de datos, puedes publicar mucho trabajo en Tableau Public y vincularlo en tu CV para que
las empresas puedan
ver qué tan hábil
eres en Tableau. Así que todas estas características agradables
hacen de Tableau Public Cloud una plataforma muy atractiva
para compartir visualizaciones Pero ahora, si estás
hablando de los aspectos de seguridad, es muy limitado. Lo único que puedes
controlar no está permitido descargar tus visualizaciones o puedes
ocultarlo completamente de otros, pero no tienes ningún control de acceso de
usuario como el que tenemos en Tableau
Server o Clouds Entonces Tableau Public Cloud es un servicio gratuito en la nube
de Tableau. Albergamos una gran cantidad de informes y dashboards facturados por personas de
todo el mundo Es una gran plataforma para
inspirarse en la comunidad de Tableau, crear conexiones con
otros desarrolladores de Tableau y compartir sus habilidades. Pero como es gratis,
viene con limitaciones de sensación. El tamaño total disponible para cada cuenta es de
sólo 10 gigabytes Su panel de control y sus informes
no están conectados a
los sistemas de origen. Eso significa que no puede actualizar
automáticamente sus
datos en Tableau Public. Siempre, hay
que hacerlo manualmente. Para que pueda abrir los informes, actualizar los datos y, nuevamente, publicarlos en Tableau Cloud. Y la tercera limitación de Tableau Public es que
como su nombre lo indica, todos en el mundo pueden
ver y compartir tus datos. Eso significa que no puedes usarlo en organizaciones ya que
no puedes proteger tus datos. Bien, así que eso es todo por ahora sobre Tableau Public. A continuación, cubriremos el lector de
Tableau y
Tableau Mobile.
21. Udemy 2 10 Reader Mobile: Lector de mesa es un software que descargas e instalas en tu BC. Puede usarlo solo para ver
informes y paneles,
pero no puede usar
el lector de tablas para seleccionar visualizaciones de datos o incluso editadas Como puedes ver, no tenemos herramientas
ni funciones
para curar gráficos Ni siquiera puedes conectar ninguna fuente de datos ni
actualizar tus datos. El lector de mesas es una herramienta muy
antigua de Tableau. Fue creado en los
primeros días de Tableau con
el fin de compartir contenido
facturado usando Table do Esto fue
incluso antes de que Tableau Server y Tableau Cloud
estuvieran disponibles. En ese momento, el lector de Tableau
era la única opción
que tienes para compartir dashboard e informar
con otros usuarios. Entonces, cómo funciona, construyes visualizaciones de
datos usando Tableau disctub y luego
envías un archivo a Luego van a usar el lector de
Tableau
para ver e interactuar con el
tablero que construiste. Entonces, para resumir el
lector de Tableau es una herramienta gratuita. Es solo para ver
e interactuar con Pilt de
informes y dashboard
usando Tableau distob No se puede crear ni editar
nada en Tableau Reader. No puede actualizar los datos dentro de su panel
con Tableau Reader. Cada vez que tienes que pedir una nueva copia si quieres
tener datos nuevos,
y no hay características de
seguridad, y no hay características de
seguridad protecciones con
contraseña
ni opción de inicio de sesión. Este es un gran
problema. Si los archivos aterrizan en la mano equivocada, los datos de
su organización
podrían quedar expuestos. Bueno, no lo recomiendo en absoluto, usar esta herramienta
en las organizaciones. El riesgo es simplemente demasiado grande. Pero si quieres
correr el riesgo y compartir tus visuales con una,
dos, tres personas, entonces úsalo Pero trata de evitarlo. T Mobile es una aplicación
móvil gratuita que
puedes descargar en tu
smartphone o tablet. Puede usarlo para ver
e interactuar con los informes y paneles de
Tableau publicados en Table
server y Clouds, por lo que puede usarlo solo
para ver los informes No se puede utilizar para crear nuevos informes o para
editar los informes. Si bien Table Mobile
se puede descargar gratis, requiere una licencia para usar, y solo puede acceder al
servidor y a la nube, por lo que no se puede usar
para acceder a Tableau Public. Table Mobile puede
almacenar automáticamente en caché tus informes
y dashboards, en la memoria, eso significa que
puedes acceder a ellos
aunque estés desconectado Bien, para que
tengamos una visión general de los cinco productos para
compartir cuadros. Y a continuación, compararemos los cinco
productos tableau uno al lado del otro, y lo trabajaré en
mi proceso de toma de decisiones para elegir los
productos adecuados para usted.
22. Udemy 2 11 Comparar Compartir: Muy bien, todo el mundo. Así que ahora
vamos a resumir y comparar todos los
productos para compartir tableau lado a lado El primer punto sobre hospedaje. servidor de mesa se puede alojar en sus organizaciones o en proveedores de servicios en la
nube
como Azure o Amazon. Tanto Tableau Cloud Tableau Public Cloud están
alojados por Tableau Team. Tableau Cualquiera solo será un software instalado en su PC. Ni siquiera puedes alojarlo. Ahora bien, si estás hablando del costo, para Tableau Server, tienes que pagar por licencias,
hardwares y mantenimiento Pero en Tableau Cloud, sólo hay
que pagar
por la licencia. Tableau Public y Tableau
Reader son de uso gratuito. Ahora, si comprueba los aspectos de seguridad de los
datos, tanto Tableau Server como Tableau
Cloud son altamente seguros. Tableau Public y
lector, no lo son. El siguiente punto es sobre las limitaciones
de almacenamiento. En el servidor de mesa, realmente depende del espacio en disco
del servidor. En Tableau Cloud y reader, no
hay limitaciones, pero en Tableau Public Cloud, el tamaño total disponible para cada cuenta es de
solo 10 gigabytes El siguiente punto sobre
los conectores. Tableau Server y Cloud se pueden conectar a diferentes tipos
de fuentes como Cloud, servicios
API, archivos,
bases de datos, etc. Pero los lectores de Tableau Public Cloud
y Tableau, no
pueden conectarse directamente a ninguno de
sus sistemas de origen. Vamos a saltar al siguiente
punto de automatización. En Tableau Server y Cloud. Puede programar tareas para
actualizar sus datos dentro sus paneles automáticamente
desde los sistemas de origen Pero los datos dentro de
Tableau Public Cloud y lector no se pueden actualizar. Tienes que hacerlo de forma manual. Tienes que volver a publicarlo
o reenviar el archivo. El siguiente punto
sobre Table Mobile, puede conectar
sus teléfonos inteligentes o tabletas solo al
servidor de Tableau o Tableau Cloud. Ahora hasta el último punto,
podemos usar Table server y Cloud para compartir dashboards
dentro de las organizaciones Table Public se usa para compartir paneles con todo
el mundo, y el lector de tablas
se usa para compartir paneles directamente con individuos Todo bien. Así que ahora
con esto, tenemos una visión general de todos los productos para compartir
Tableau. Entonces ahora la pregunta es, cuándo usar qué producto. Así que déjame guiarte en mi proceso de toma de decisiones
siguiendo esta tabla. Bien, primero, hacemos todas las
preguntas sobre las limitaciones dentro de
Tableau Public Cloud. La primera pregunta, ¿
pueden ser públicos los datos? Si la respuesta es sí, entonces hacemos la siguiente
pregunta ¿deberían
actualizarse con frecuencia los datos en
los informes y cuadros Si la respuesta es no, entonces
puedes ir y usar
Tableau Public Cloud. Pero si los datos no
deben ser públicos, y deben actualizarse
automáticamente, entonces tenemos que
pensar en el hosting privado Ahora la pregunta ahora, ¿
quieres administrar el hardware? En caso afirmativo, entonces puede usar Tableau Server
en las instalaciones de su organización. Pero si no quieres hacer eso y quieres
externalizarlo, entonces haces la siguiente pregunta ¿Quieres administrar el
software por tu cuenta? Pero si la respuesta es sí, entonces puedes usar
nuevamente el servidor de Tableau. Pero esta vez,
va a estar alojado en proveedor de servicios en la nube
como Microsoft Azure, en el modelo de servicio IS. Pero si la respuesta es no, no
quieres
administrar el software por ti mismo y quieres
externalizarlo Entonces puedes ir y usar Tableau
Cloud como un servicio SAS. Como puede ver, el lector de
Tableau
no está en mi proceso de toma de
decisiones, ya que no lo
recomiendo en absoluto. Entonces ahora, si combinas
este diagrama de flujo con el que facturamos
anteriormente por las herramientas de desarrollador, obtendrás todo mi proceso de toma de
decisiones que suelo usar cuando
inicio un nuevo proyecto de Tableau Entonces, si alguien te pregunta cuándo
usar qué producto de mesa, puedes revisarlo y encontrar las combinaciones adecuadas
para ti o para una empresa. Todos esos materiales,
lo puedes encontrar en mi página web.
Bien, todo el mundo. Entonces con eso, hemos cubierto
los ocho productos tableau, y entendimos las
diferencias entre ellos. En el siguiente capítulo,
aprenderemos la arquitectura tableau
para entender cómo funciona Tableau internamente y cuáles son los
componentes principales de Tableau.
23. #3 Introducción a la sección | Arquitectura de Tableau: Arquitectura de Tableau. Ahora
vamos a ir a entender cómo funciona Tableau
internamente, sus componentes y
sus limitaciones. Entonces ahora vamos a ir
a cubrir muchos conceptos importantes de tableau, como ¿qué es vivir y
extraer conexiones? Cuáles son los diferentes tipos de
archivos en Tableau, y luego vamos a empezar
a dibujar la arquitectura de la
tina de disco de Tableau. Y luego vamos a saltar a Tableau Server para entender diferentes escenarios como el proceso publicado, el proceso autenticación y el proceso de
acceso a la vista. Y después de eso, vamos a ir y completar el panorama general dibujando la
arquitectura del servidor y sus componentes. Y al final,
vamos a cubrir también, la arquitectura
del Tableau Public. Entonces ahora comencemos con
el primer concepto, las
conexiones de datos en vivo y extraer. Entonces ahora, vamos.
24. Extracto de Udemy 3 1 en vivo: En esta sección, aprenderá la arquitectura de tablas
para comprender cómo funciona Tableau internamente y cuáles son los principales
componentes de la misma. Aprenderás algunos conceptos
importantes, y comenzaremos con los tipos de conexión de origen de
datos, live y extract. Ahora llegamos a la decisión o
preguntas más
importantes que vamos
a tomar dentro de la fuente de datos. ¿Quieres almacenar una copia extra de tus
datos dentro de Tau? Entonces aquí tenemos dos diseños
para la fuente de datos. O vas
a decir que no,
no necesitamos copiar
dentro de tableau. Los datos deben permanecer donde están
en los sistemas de origen. Entonces lo que sucede cada vez tus visualizaciones necesitan datos, va a enviar cuadrados
directamente a la base de datos
externa Y luego la base de datos
va a enviar los resultados de vuelta a
tus visualizaciones, por lo que los datos siempre vienen frescos de las fuentes directamente
a tus dashboards Este tipo de conexiones, llamamos conexión en vivo. ¿Vas a decir que sí? Vamos a tener una copia de nuestros
datos dentro de Tableau. Así que una instantánea o subconjunto
de los datos van a ser copiados de la
base de datos externa a Tableau. Esta copia, la
llamamos extracto. Ahora cada vez que nuestras
visualizaciones necesitan datos, esta vez
va a enviar
consultas al extracto en lugar de a la base de datos externa, y luego el extracto
va a devolver los resultados a
tus visualizaciones Dado que el extracto está dentro tableau y muy
cerca de las visualizaciones, obtendremos un gran tiempo de respuesta y un rendimiento muy rápido Este tipo de conexión, llamamos
conexión de extracción. Todo bien. Ahora la pregunta es,
qué tipo de conexión debo usar en mis fuentes de datos. La respuesta típica para esta pregunta es,
bueno, depende. Porque aquí tenemos un intercambio entre el rendimiento
y la frescura de los datos. Por ejemplo, si
para una actuación es mucho
más importante que la frescura de los datos, entonces hay que ir
con el extracto. Dado que los datos van
a ser almacenados dentro Tableau en la memoria usando la técnica de almacenamiento de
columnas, obtendrá
un gran rendimiento. Pero si dices, sabes qué, la frescura de los datos para mí es
más importante que el rendimiento, Entonces tienes que ir con
las conexiones
en vivo en tus fuentes de datos
porque
siempre obtendrás los datos frescos directamente de las fuentes
en tus dashboards Bien, así que eso es
solo una descripción general rápida de las dos conexiones de tipo de datos en Tableau, live y extracciones. A continuación, aprenderemos
los diferentes tipos de archivos que puedes
generar en Tableau.
25. Udemy 3 2 archivos de tableau: Todo bien. Ahora bien, si
quieres enviar archivos
tableau directamente
a los usuarios, tenemos que hacer la pregunta, ¿ qué tipo de archivos
vamos a enviar? Porque en Tableau disto
podemos generar no sólo un archivo, podemos generar cinco
tipos diferentes de archivos en Tableau Ahora vamos a tener una
visión general rápida de esos tipos de archivos para entenderlos y
saber cuándo usarlos. Todo bien. Entonces como
aprendimos, el libro de Tableau contiene tres cosas. Extraer, la fuente de datos
y las visualizaciones. Hay un tipo de archivo para cada compinación
dependiendo de sus requerimientos Por ejemplo, si
quieres compartir solo tus datos sin
nada más, sin fuente de datos, sin visualizaciones, entonces puedes enviar un extracto como
un hiperformato Pero ahora si dices, ¿
sabes qué? He trabajado mucho
en la fuente de datos. Construí el modelo de datos. Cambié el nombre de staff. Yo
hice agregaciones. Creé muchas columnas nuevas, así que me gustaría compartirlo con mi equipo con mis compañeros. Y no se me permite
compartir mis datos con ellos. Entonces en esta situación,
usted dice, bien, voy a compartir la
fuente de datos con mis colegas, y lo llamamos
fuente de datos de Tableau, TDS sin datos O podrías estar en otras situaciones en las
que dices, ¿sabes qué? Mis compañeros no tienen
acceso a los sistemas de origen. No podemos usar la conexión
en vivo. Y no te importa compartir
tus datos también. Así que ahora puedes enviarles un paquete de un extracto
y la fuente de datos. Entonces el tipo de archivo aquí se llama fuente de
datos del paquete de
Tableau, DDS x. Este tipo de archivo contiene tanto sus datos como
su fuente
de datos Y podríamos estar en otra
situación en la que nuestros compañeros o usuarios
también estén interesados en las visualizaciones Así podemos enviarles un archivo con las visualizaciones
y la fuente de datos Y aquí otra vez, tenemos
la misma situación. Tú decides si
vas a enviar con él datos o no. Entonces, si no quieres
enviar los datos dentro de él, puedes enviar un archivo llamado libro de trabajo de
Tableau, TWB Y el último escenario, creo que ya lo adivinaste. Si quieres enviar todo, todo el paquete, el extracto,
la fuente de datos y
tus visualizaciones,
entonces puedes ir y enviar a
tus compañeros un formato
tableau llamado,
libro de trabajo empaquetado de
Tableau, T WBX la fuente de datos y
tus visualizaciones, entonces puedes ir y enviar tus compañeros un formato
tableau llamado,
libro de trabajo empaquetado de
Tableau, T Todo bien. Entonces, como puede ver, Tableau sí diseñó
diferentes tipos de archivos para diferentes propósitos. Entonces, depende de la situación o
del escenario que tengas, puedes compartir tu trabajo con
tus compañeros. Todo bien. Entonces ahora, en términos generales, tenemos dos
tipos diferentes de libros de trabajo, un libro de trabajo con datos usando conexión de
extracción
y otro libro sin datos usando conexión
en vivo Por un lado, en el
libro de trabajo con datos, se pueden
enviar tres tipos
diferentes de archivos Puede enviar solo los datos usando hiperformato o enviar todo
el conjunto de datos con datos usando
el formato TDS x o enviar el paquete completo
con el formato T Por otro lado, con
el libro de trabajo sin datos, solo se pueden
enviar dos archivos,
el dataset sin datos, TDS, o el libro de trabajo Ahora puede que tenga la
pregunta y diga, qué productos de tabla debo usar para abrir
estos archivos de tabla. Bueno, tenemos tres productos de
mesa, Table distob Tableau
Public y Tableau reader Con el distob de Tableau
puedes abrir todo. Puede abrir todos estos diferentes formatos de
tabla y archivos. Pero con el
lector de mesa y público, solo
puede abrir el libro de trabajo
empaquetado de Tableau, T WPX Dado que el lector de tablas y
Tableau Public no pueden conectarse directamente a las
fuentes de datos y
no pueden usar las conexiones en vivo. Todo bien. Una cosa más a entender sobre los booxs de
trabajo de mesa es que Ta usa dos tipos diferentes de datos para almacenar la caja de trabajo El primero es la información
de metadatos. Se almacenará en archivos XML. Los metadatos son datos
sobre tus datos. Describe tus datos. Contiene toda la información lo que has hecho
en los cuadernos de trabajo Cualquier cosa que hagas clic, dragón
o hagas mientras trabajas con Table disto se
reflejará de alguna
manera en los metadatos Puede encontrar información, por
ejemplo, como nombres de columnas, tipo de
datos, modelo de datos, etc. Y el segundo tipo son los
datos en sí, los datos reales. Si carga datos dentro de Tableau, Tableau puede almacenarlos en
formato de hiper file, donde los datos van
a ser almacenados en métodos de almacenamiento de
columnas en
la memoria de tableau Es como formatos especiales para una rápida recuperación de datos.
Bien, todo el mundo. Entonces con eso, hemos
aprendido el propósito de los diferentes tipos de archivos en Tableau y cuándo usarlos. A continuación, profundizaremos en la arquitectura de Tableau para
comprender los componentes de la
parte superior del disco,
26. Escritorio de arco de Udemy 3 3: Bien. Todo bien. Si entiendes las arquitecturas de
tableau y cómo los componentes están
conectados entre sí, todo va a tener
sentido para ti
mientras trabajas con
Tableau y también, va a convertir en un
mejor desarrollador de tableau Estaré esbozando los
conceptos para que
sea más fácil de
entender. Vamos. Las arquitecturas de tabla
contienen cuatro capas diferentes, la capa de origen, la capa de disco a capa,
la capa servidor y
la capa de consumidor Empezaremos a
desempacar cada capa una por una para entender
sus componentes, y vamos
a trabajar con esta arquitectura de izquierda a derecha, así que comenzaremos por
la capa fuente, y vamos a terminar
por la capa de consumidor Todo bien. Entonces ahora
tenemos la capa fuente. La capa de origen está
fuera de Tableau y contiene la
fuente de nuestros datos. Así que nuestros datos podrían estar en
bases de datos como MQL u Oracle, o los datos podrían estar en archivos como Excel y JS o incluso en la nube como Amazon AWS o Microsoft Azure o incluso en EPI Entonces nuestros datos podrían estar en todas partes. Bien, así que ahora volvamos
al panorama general, saltemos a la siguiente capa. Vamos a desempacar
la capa disctp. El primer componente en Tableau
disktp es la fuente de datos. Antes de comenzar a construir
sus visualizaciones, debe configurar la fuente de datos Lo primero que
vamos a hacer dentro la fuente de datos es
conectar Tableau a nuestros datos. Tableau ofrece alrededor de 90 conectores de datos
diferentes para que podamos conectar Tableau
casi a cualquier cosa. Una vez que construya la conexión entre Tableau y
su fuente de datos, la información de acceso
se
almacenará dentro de la fuente de datos. Por ejemplo, el
baño del archivo, la ubicación de los servidores, las contraseñas de nombre de
usuario o los tokens de acceso, etc. Toda esta información
va a ser almacenada dentro de la fuente de datos. Bien, entonces los dos tipos
de conexiones de datos en las fuentes de
datos son las conexiones de extracción
y en vivo. Ahora nos conectamos a los datos. Decidimos qué tipo
de conexión, Lo siguiente que
tenemos que hacer en la fuente de datos es comenzar a
construir nuestro modelo de datos, y podemos hacerlo
combinando tablas juntas, usando relaciones,
uniones y unión. Puedes hacer muchas otras cosas como sentar los tipos de datos
correctos, hacer agregaciones, cambiar el nombre de
establos y columnas, crear nuevos cálculos
y filtros, y así Todo bien. Ahora para resumir el componente de fuente de datos en Tableau contiene la
siguiente información Tenemos los conectores de datos para conectar Tableau a nuestros datos, tenemos el acceso
en formaciones donde se van a almacenar las ubicaciones de nuestras
fuentes, además, podemos decidir
si vamos a cargar una copia extra de nuestros
datos dentro de Tableau. Lo llamamos una conexión de
extracción, o la vamos a dejar como conexiones en
vivo en
las fuentes de datos. Y lo último,
tenemos el modelo de datos dentro las fuentes de
datos donde podemos combinar tablas juntas
y hacer agregaciones, o podemos hacer algunas
otras cosas personalizadas. Todo bien. Entonces una vez que terminamos con la configuración de
la fuente de datos, tenemos la conexión,
ya sea extraer o en vivo. Tenemos nuestro modelo de datos
y todo está listo. Ahora vamos a ir y comenzar a construir nuestras visualizaciones. Y Tableau organiza las
visualizaciones en tres niveles. El primero son las hojas de trabajo. Así podemos usar los
datos disponibles en nuestras fuentes de datos para construir una
sola vista, solo una visual. Podría ser un gráfico de barras, un gráfico circular o una vista de tabla. Y como puede ver,
cada hoja de trabajo está conectada directamente
a una fuente de datos. Pero en Tableau, puede
crear una hoja de trabajo a partir de dos
fuentes de datos diferentes mediante métodos de combinación
muy potentes llamados mezcla de datos, y esta es una
característica muy única en Tableau. No se puede encontrar en
ninguna otra herramienta de BI donde los datos en un visual pueden provenir de diferentes fuentes. Una vez que tengamos estas
diferentes hojas de trabajo, podemos pasar al
siguiente nivel donde comenzamos a combinar
estas hojas de trabajo en un solo panel para mostrar
las diferentes imágenes
en Pero ten en cuenta, si quieres
hacer algún cambio en las imágenes, tienes que volver a
las hojas de trabajo y hacer
el ajuste ahí Y ahora llegamos al último
nivel, tenemos las historias. Como sabes, el objetivo
principal de hacer visualizaciones de
datos
es contar una historia, para que puedas construir una secuencia de
hojas de trabajo o dashboards que se
trabajen juntos para
contar la historia del usuario en función de tus Todo bien. Ahora podrías preguntarme qué nivel de visualización
es el adecuado para ti. Bueno, si
solo tienes un visual, entonces ve con la hoja de trabajo. Pero si quieres
construir algún tipo de KBI para monitorear el proceso, entonces construye un tablero Y si quieres presentar tus datos y contar
una historia a partir de ellos, entonces ve y construye una historia. Todo bien. Así que ahora
tenemos en Tableau disto tanto de las fuentes
de datos como de las visualizaciones, y estos dos componentes
están contenidos en algo llamado libro de trabajo
de Tableau Entonces ahora la pregunta es, después de que hayas terminado de construir tus fuentes de datos
y visualizaciones, ¿qué puedes hacer
con este libro de trabajo Bueno, puedes compartirlo con tus compañeros de tu
equipo o departamentos, y hay dos formas de hacerlo. O vas
a ir y enviar un archivo de tabla directamente a los usuarios o
vas a ir a
publicar
el libro de trabajo en el servidor de
tabla o en la Nube, y desde ahí, tus usuarios y tu equipo podrán acceder a
tu libro de trabajo Todo bien. Así que ahora volvamos al panorama general, la arquitectura de
Tableau, hablemos de la capa en el lado derecho, la capa de
consumo. Hay diferentes formas de
consumir visualizaciones de tableau, depende de los clientes del usuario y de las tareas que realicen los usuarios Entonces comenzamos con un grupo
muy pequeño de usuarios que podrían usar lector de
Tableau para ver e interactuar con
las visualizaciones de tableau, y por lo general no
quieren editar o crear algo nuevo Para este grupo de usuarios, les
vamos a enviar un archivo tableau. Como aprendimos, van a necesitar un libro de trabajo
empaquetado de tableau, T WPX, y podríamos tener
otro grupo de Por lo general, son
tus compañeros de equipo. Quieren construir análisis
sobre tu trabajo. Van a usar
mesa disktop para hacer eso. Para ellos, podemos enviar cualquier
tipo de archivos tableau, dependiendo de sus requerimientos
y sus tareas. Ahora tenemos un gran grupo de usuarios o consumidores a los que pueden acceder al servidor Table o Cloud para ver e interactuar
con las imágenes de Table Pueden usar sus navegadores web
como Google Chrome y Firefox para acceder al contenido del servidor
de Tableau,
y a partir de ahí, pueden ver interactuar e
incluso editar las visualizaciones, si tienen suficientes permisos, o pueden usar la
aplicación móvil Table en los teléfonos inteligentes o tabletas para ver e interactuar
con tus libros de trabajo, pero no pueden usarla
para editar la tabla
visualizaciones. Para este grupo de usuarios, no les
enviarás ningún archivo primero tienes que publicar
tu trabajo en el servidor. Y aquí tenemos dos opciones. O vas a publicar solo la fuente de datos
o vas a publicar todo el libro de trabajo en el servidor de tablas o en
la nube Después de eso,
vas a compartir el enlace de tus cuadernos de trabajo con los usuarios Y ahora hasta el último
grupo de usuarios, eso vale la pena mencionar,
son los usuarios estáticos. Siempre puedes exportar tus
datos e imágenes desde Tutop y enviarlos directamente a los usuarios como un BDF o Excel, por
supuesto, es estático y no
pueden interactuar con él Bien, hasta ahora en
la arquitectura de la tabla, hablamos de
la capa fuente. Hicimos inmersión profunda en la
parada presentada y su componente, Y entendimos
los diferentes tipos de consumidores y los clientes Y en el siguiente paso, comenzaremos a hablar arquitectura
del servidor de Tableau. Pero primero, para que
sea más fácil de entender, pasaremos por tres escenarios
diferentes, y comenzaremos con
el proceso publicado.
27. Udemy 3 4 Senario 1: Todo bien. Entonces, anteriormente,
comenzamos a bosquejar la arquitectura tableau donde aprendimos sobre
la capa fuente, la capa discto y
la capa Ahora vamos a desempaquetar capa de servidor en
la arquitectura de
Tableau Y para entender
mejor los componentes del servidor de
mesa, voy a guiarte a través tres escenarios desde
el punto de vista del usuario. Qué puede suceder exactamente en
Tableau Server una vez que publicamos libro de trabajo o cuando iniciamos sesión en el servidor y accedemos a un libro de
trabajo. Así que vamos. Entonces digamos que
quieres publicar
un libro de trabajo de mesa
con un extracto Lo que puede pasar, a disto ir a
solicitar al servidor que
cargue el libro de trabajo DWBx el primer componente en el servidor que puede recibir la
solicitud es la puerta La puerta de enlace sabe cómo reenviar la solicitud a los componentes
del servidor adecuados. Y ante esta situación,
el componente adecuado para procesar la publicación es
el servidor de aplicaciones. Entonces la puerta de entrada va a
reenviarle la solicitud. Y como aprendimos,
el libro de trabajo de mesa contiene dos
tipos diferentes de información Los metadatos almacenados
en los archivos XML, datos en sí mismos almacenados
en archivos hiper Yo al servidor, esos
dos tipos diferentes de archivos van a ser almacenados
en dos lugares diferentes. El servidor de aplicaciones
va a enviar el archivo XML para ser almacenado en el
componente del servidor llamado repositorio, y el archivo hiper
va a ser almacenado en otro componente
llamado almacén de archivos Lo que hemos aprendido hasta ahora, la puerta de enlace se encarga de
reenviar la solicitud
al componente adecuado. Servidor de aplicaciones es el
que va a manejar el proceso publicado,
el almacén ReposOrga, los archivos XML, los metadatos
del libro de trabajo,
y los datos reales, el hiber va a ser almacenado
dentro Muy bien, así que eso es
todo por este escenario. A continuación, comenzaremos a
hablar sobre el flujo de trabajo de autenticación
en Tableau Server.
28. Udemy 3 5 senario 2: Bien, así que ahora
nuestro libro de trabajo y nuestros datos se publican
en Tableau Server Ya es hora de que nuestros
usuarios inicien sesión en Tableau Server y comiencen a interactuar
con nuestros paneles Entonces veamos cómo funciona esto. Digamos que su gerente es
Michael Scott y Michael quiere revisar sus
paneles de ventas en Tableau Server Y yo lo voy a hacer. Necesito un nombre de usuario. Y tengo uno genial. Y una vez que Michael dé estas
informaciones, una solicitud va a ser enviada
al servidor como petición HTT B. Lo primero que
puede es la puerta de entrada. Las puertas de enlace saben que
el servidor de aplicaciones es el componente adecuado para manejar
el proceso de autenticación Entonces la puerta de enlace puede
reenviarlo a él, y luego el
servidor de aplicaciones puede pedirle al repositorio que verifique si las credenciales
nombre de usuario y contraseña, son correctas, y si Michael tiene permiso
para acceder a nuestro servidor. Y luego el post lo
vas a revisar, y si todo coincide y Michael se le permite
acceder a nuestro servidor, responderá de nuevo
al servidor de aplicaciones
y va a decir, Sí, conocíamos al tipo, está en nuestros registros. Entonces el servidor de aplicaciones
va a comenzar a construir la interfaz de usuario del servidor y
enviarla de vuelta a la puerta de enlace, y luego la puerta de enlace la
va a enviar vuelta a Michael Browser, y ahora está dentro de
nuestro servidor de Tableau. Entonces lo que acabamos
de aprender de este proceso, nuevamente, la puerta de enlace se encarga reenviar la solicitud
al componente correcto, El
servidor de aplicaciones es el que maneja el proceso de
autenticación, el re poster va a
almacenar las credenciales de usuario, y si los usuarios tienen un acceso y permisos
a nuestro servidor, y el
servidor de aplicaciones es el que renderiza la
interfaz web del servidor. Bien, así que eso es
todo por este proceso. A continuación,
hablaremos de lo que sucede en Tableau una vez accedemos al
libro de trabajo para ver los datos
29. Udemy 3 6 Senario3: A Todo bien. Así que ahora Michael está dentro de
nuestro servidor de Tableau, y va a comenzar a navegar y buscar su panel
de ventas. Y una vez que lo encuentres,
aquí vas a dar click en él e intentar acceder a
tu dashboard. Así que ahora veamos qué va a pasar en Tableau Server. Y como es habitual, la solicitud
HTTB para acceder va a ser generada
y enviada al servidor Y ya sabemos
que la puerta de enlace va a recibir la solicitud y empezar a reenviarla
al servidor de
aplicaciones componente adecuado. Y luego el
servidor de aplicaciones va a
comenzar a renderizar el chrome alrededor todos esos iconos e imágenes que no están dentro
del tablero en sí. Y luego el
servidor de aplicaciones va a decir, Bien, ahora estamos
hablando de visualizaciones Esto está completamente
fuera de mi alcance. Tenemos que remitir esta petición al maestro al cerebro. Es el servidor viscul. Es el que se ocupa de
las visualizaciones. Y a partir de aquí, las
vísculas se hacen cargo. Voy a decir, bien,
primero lo primero. Comprobemos si a
este tipo, Michael, se le permite ver
el tablero de ventas. Entonces los visculg piden a
la repostería. Y en el repositorio, hay una lista de
usuarios e informes. Por lo que va a buscar
ahí para encontrar cualquier resultado. Si es así, entonces va
a enviar de vuelta, sí, Michael es un pos y se le permite ver el tablero
de ventas. Y ahora el viscal va
a decir, bien. Ahora necesitamos datos. Entonces primero, necesitamos los meta datos
del tablero. Y como saben, después de que
publiquemos el libro de trabajo, los meta datos van a ser
almacenados dentro del reposorio Entonces el viscal gona solicita desde el reposorio una cosa más es enviar el archivo XML
del tablero El reposorio luego va a
devolver el XML al ViscUL y
el servidor comenzará a construir
el tablero. Todo bien. Entonces ahora el viscal
vaya a decir, Bien, ahora tenemos el tablero, pero el problema es que está vacío Necesitamos los datos para llenarlo. Y es mejor preguntarle a
nuestro especialista en datos, y ese es el servidor de datos. El servidor de datos es el
que sabe todo
sobre los datos. Entonces va a decir, bien,
para este dashboard, parte de los datos, ya lo
tenemos
dentro del servidor de Tableau, pero la otra parte está
tristemente fuera de Tableau. Para obtener los datos dentro
del servidor de Tableau desde el extracto, el servidor de datos va a enviar la solicitud de consulta
al motor de datos, y los motores de datos saben
cómo consultar y extraer, Los datos necesarios
del almacén de archivos. El motor de datos va a obtener los datos del almacén de archivos, y los va a enviar de
vuelta al servidor de datos. Y ahora llegamos
a la parte donde los datos están viviendo fuera
del servidor de Tableau. Aquí, el servidor de datos
va a actuar como proxy. Vamos a usar los conectores
de datos para conectarnos a las bases de datos
externas. Una vez establecida la conexión,
se va a enviar una consulta que coincida con el idioma que habla
la base de datos, y luego la
base de datos va a devolver los
datos necesarios como tabla sin procesar. Ahora, una vez que tengamos
todos los datos necesarios dentro del servidor de datos, lo va a combinar y
hacer otra comprobación de seguridad. Entonces el servidor de datos que
va a verificar, se le permite a Michael ver todos los datos o
deberíamos filtrar los datos. El servidor de datos filtra, los datos dependen la configuración de seguridad de datos
que haya realizado, y luego va a enviar los datos sin procesar al servidor viscal Ahora, una vez que el servidor viscal tenga los datos brutos
para el tablero, ahora
va a hacer
la magia convirtiendo todos esos números y
datos brutos en imágenes y visuales, y lo va a poner
dentro de la obra Ahora, finalmente, el visco L
tiene todo lo que necesita. El tablero de ventas está
completo y listo. El ViscUL
lo va a enviar de vuelta a la puerta de enlace y la puerta de enlace lo va
a enviar de vuelta al navegador web de Michael,
Michael puede comenzar a interactuar
con el tablero Y ahora, Will. ¿Michael tiene alguna idea de qué hacer
con el tablero de ventas? Me declaro en bancarrota. Bien, sé que
había muchas cosas circulando
en este escenario, pero hemos cubierto la mayoría de los componentes
del servidor de Tableau Entonces hagamos un resumen y entendamos lo que
hemos aprendido hasta ahora. Como es habitual, la puerta de enlace
es responsable reenviar la solicitud
al componente correcto. El servidor de aplicaciones no es responsable del proceso de
visualización, pero el servidor ViscUL es el
que se encarga de
construir las El repositorio puede almacenar
información sobre
los permisos y la seguridad, a información sobre
los permisos y la seguridad, qué usuarios se les permite
acceder a qué dashboard y el servidor de datos
van a administrar tanto la extracción como las fuentes
de datos
en vivo. El motor de datos
se encarga de recuperar los datos
del extracto dentro de Tableau y el
conector de datos va a ayudar
al servidor de datos a conectarse
a las fuentes externas, y el servidor VisCUL
hace la magia de
transformar los datos brutos Bien, hasta ahora con
los tres escenarios, cubrimos el componente más importante
de Tableau Server. Ahora vamos a ir a juntar todas las piezas en la arquitectura de la mesa y empezar a explicarlas una
por una.
Vamos.
30. Udemy 3 7 Archi Server: En este video, aprenderás sobre la arquitectura del
servidor de mesa. Y luego vamos
a hacer una inmersión profunda en cada componente de servidor de la arquitectura para entender cómo funciona y qué hace. Y empezamos ahora mismo. La capa de servidor contiene
principalmente de tres cosas. Dos interfaces izquierda y derecha, y en el medio, tenemos un
montón de componentes de servidor. La interfaz izquierda son
los conectores de datos. Van a conectar los sistemas
de origen externos
a los componentes del servidor de Tableau. Y en el lado derecho,
tenemos la puerta de entrada. Va a recibir solicitudes
de diferentes clientes, y va a
conectarlo a los componentes del servidor ta. Bien, así que ahora,
vamos a ir más en detalles sobre el componente de la
puerta Entonces, por un lado, tenemos solicitudes provenientes de
diferentes clientes, como una solicitud de inicio de sesión desde navegador
web o una publicación de
solicitudes de Tableau disctob Y por otro lado, tenemos diferentes
componentes de servidor de tabla como el servidor de aplicaciones, el servidor VisQL y así sucesivamente Y la puerta de enlace va a estar en el medio que sabe cómo reenviar las solicitudes de diferentes clientes a los componentes de servidor
adecuados. La otra tarea de la puerta de enlace
es equilibrar las cosas alrededor. Digamos que
estás trabajando en entorno de
múltiples nodos
donde tienes dos nodos. Cuando la puerta de enlace recibió
la primera solicitud, la
va a reenviar
al nodo número uno, ya que ambos nodos son libres. Pero ahora, si la puerta de enlace
recibe una segunda solicitud, va a decir,
Oh, el nodo uno está lleno. Procesemos esta solicitud
en el nodo número dos, ya que es gratuita, y así sucesivamente. Bien, entonces la puerta de enlace
en Tableau Server es como un distribuidor
que lo sabe todo. Conoces a alguien así. Digamos que conozco a un
tipo que lo conoce. ¿Quién conoce a otro tipo? La puerta de entrada tiene dos tareas. Primero, orienta las
solicitudes del cliente al
componente correcto y, en segundo lugar, hace equilibrio de carga
si ejecuta Tableau Server en un
entorno distribuido. Todo bien. Entonces ahora vamos a
empezar a hablar esos componentes de mesa
en el medio. Y en Tableuerver, hay como diferentes artes Contamos con servidores, tenemos
motores y almacenamientos. Y vamos a
empezar con los servidores. Como aprendió en
Tableau Server, hay diferentes procesos, el proceso de inicio de sesión, publicación, acceso al libro de trabajo, etc. En Tableuerver, diseñaron
diferentes servidores para diferentes procesos Así que comencemos ahora con
el servidor de aplicaciones. El servidor de aplicaciones es responsable de
diferentes procesos. Al igual que como aprendimos,
una solicitud de inicio de sesión de usuario va a
ser reenviada al servidor de aplicaciones, luego
el servidor de aplicaciones
va a verificar con el repositorio o
un directorio activo dependerá de tus
configuraciones para averiguar si el usuario tiene permitido
acceder al servidor o no. Y el otro proceso que
maneja el servidor de
aplicaciones es el publicado Con el servidor de
aplicaciones va a obtener la solicitud
publicada, y va a dividir el
libro de trabajo en dos archivos, el archivo XML que se va a almacenar en
el reposoy y
el hiper archivo que se va
a almacenar en el se va
a almacenar en Y una tarea más para
el servidor de aplicaciones es renderizar la interfaz
del servidor. Todas esas pequeñas cosas
que encuentras en Tableau Server como iconos,
imágenes, proyectos, menos,
es el servidor de aplicaciones
quien renderiza esas cosas. Por lo que el servidor de aplicaciones
es responsable diferentes procesos como el proceso de autenticación y
autorización,
el proceso publicado y la
renderización de la interfaz de usuario del servidor. Pero un proceso que el servidor de
aplicaciones nunca
hará, es el proceso de visualización. Bien, así que ahora vamos
a saltar al siguiente servidor. Tenemos el servidor viscal. Esta va
a ser interesante. Bien, entonces
anteriormente, platicamos sobre el poder de las imágenes y cómo el cerebro humano transforma el
texto en visuales La víscula es como nuestro cerebro. Se puede hacer la
magia mediante la conversión números y texto en
visuales e imágenes. ViscUL significa lenguaje de
consulta visual para bases de datos. Los fundadores de Tableau, Chris y Pat, sí
inventaron este lenguaje Digamos que arrastras y
sueltas algo en Tableau. El Visculga convierte esta
acción en una consulta QL, y luego la envía al
servidor de datos para obtener Después el servidor de datos
va a enviar los resultados vuelta al visco L como datos brutos Y ahora viscoel va
a hacer la magia
convirtiendo esos datos brutos
en visuales e imágenes, presentados a sus clientes Bien, entonces el
ViscUL es el cerebro. Es un componente
tableau muy importante y responsable del proceso de
visualización. Y principalmente hace dos cosas. Va a generar
consultas a partir de la acción del usuario, y va a
convertir y transformar los datos sin procesar en visuales e imágenes.
Muy bien, todos. Entonces ahora vamos a
hablar del tercero. Tenemos el servidor de datos. El servidor de datos es el
que sabe todo
sobre los datos. Sabe dónde encontrar los datos, cómo conectarse a ellos
y cómo hablar con ellos. La primera tarea del servidor de
datos es
administrar tanto fuentes de datos
extraídas como en vivo. Si los datos están dentro de tableau, va a enviar
solicitudes de consulta al motor de datos. Pero si los datos están
fuera de tableau, va a usar los conectores de
datos para enviar solicitudes de consulta a
las fuentes externas. El servidor de datos sabe
hablar con las fuentes. Actúa como un bxy
a las fuentes de datos, puede hablar muchos lenguajes de
base de datos diferentes para que envíe una solicitud de consulta en un idioma que la
base de datos entienda Tenemos otra tarea para el servidor de datos es
manejar la seguridad de los datos. Verifica si un
usuario puede
ver los datos y hacer
filtraciones si es necesario, y el servidor de datos
también administra las implementaciones de controladores El servidor de datos es el componente
central de administración de datos en Tableau Server y el que sabe cómo obtener datos
de las fuentes. Bien, así que ahora saltemos
al siguiente componente. Tenemos el motor de datos. Si decidimos almacenar nuestros datos dentro de Tableau como un extracto, entonces el motor de datos va a
ser el que se ocupe de ellos. Diferentes componentes pueden enviar solicitudes al motor de datos. Como por ejemplo, el motor de
datos puede recibir una
solicitud del servidor para publicar un nuevo extracto. Entonces el motor de datos puede
ejecutar y crear operación, para crear un nuevo extracto
y almacenar datos dentro de él. El motor de datos
también puede recibir una solicitud de consulta del servidor de datos solicitando datos. Entonces lo que puede pasar
aquí, el motor de datos va a encontrar el extracto
correcto. Se va a conectar
al controlador duro, y luego extrae el extracto
necesario de él, y al final, los datos van a ser enviados de
vuelta al servidor. Finalmente, el motor de datos
puede recibir una solicitud
del contra-tierra para actualizar
el contenido de un extracto El motor de datos puede ejecutar
una operación de actualización
abriendo el extracto y actualizando su contenido
con los nuevos datos. El motor de datos en tau es como
cualquier otro motor de base de datos. Realiza diferentes operaciones
como consulta los datos, realiza operaciones de inserción y
actualización,
y crea nuevas extracciones, pero solo para los datos dentro del servidor de
tablas dentro de
las extracciones. Bien, el siguiente componente
es el reposorio. Como ya habrás notado, el reposorio estuvo involucrado
en cada proceso de mesa Entonces hablemos de ello. El reposorio almacena muchos tipos
diferentes de datos. Como, por ejemplo, puede almacenar los cuadernos de trabajo que
publicamos en el servidor, pero solo la parte de meta datos, no los datos en sí Por lo que los archivos XML de los libros de trabajo se pueden almacenar
dentro del reposorio En el remanso también encontramos los datos de uso que te ayudarán a entender el rendimiento y
el tráfico de tu proyecto Como, por ejemplo, puede encontrar el número total de
usuarios activos dentro del servidor de Tableau. Cuál es la
vista total cuenta por día, y podrás conocer las fuentes de datos
más utilizadas
en tus proyectos. Otro tipo de datos que
vas a encontrar dentro del repostador es la información de
seguridad Por ejemplo, qué usuarios pueden
acceder a su contenido o qué usuarios pueden
acceder a nuestro
servidor de Tableau. Todo bien. Entonces, como puedes ver
en el reposter hay diferentes
tipos de datos, y
también contiene una gran cantidad de datos en Tableau Server Pero es muy importante
entender que es que
los datos dentro nuestros dashboards y los informes no
se almacenan dentro
del repositorio Tenemos muchos otros componentes de servidor de
mesa que vale la pena mencionar. Como, por ejemplo,
el servidor de caché. Almacena casi
todo como imágenes, iconos, resultados de consultas,
dashboards, etc. Entonces, si inicias un dashboard que ya se ha accedido antes, los datos van a ser
extraídos del servidor de caché. Otro componente
es el fondo. En tableoserver,
puedes crear un horario para refrescar los datos
dentro de tu extracto, y la tarea del fondo
es verificar este horario cada 10 segundos y luego activar el proceso de actualización del
extracto si llega el momento Y el último componente
que me gustaría
mencionar aquí es la
búsqueda y navegación. Los usuarios de al servidor, pueden buscar contenido, y este componente se
encarga de buscar dentro del reposorio y devolver
los resultados a los usuarios Bien, si tu. Entonces, finalmente, tenemos el último rompecabezas,
los componentes ahorradores. Si lo ponemos en
la arquitectura, obtendremos
todo el panorama general arquitectura
de Tableau. Así que ahora vamos a hacer resumen
muy rápido. Esta capa fuente,
es la que está fuera de Tableau y
contiene nuestros datos, y podría estar en cualquier lugar
como bases de datos o archivos. En la capa disktp,
los desarrolladores pueden comenzar a conectar
Tableau disktp a las fuentes
de datos copiando los datos dentro de Tableau
usando una conexión de extracción, o con
las conexiones en vivo a las Luego, los desarrolladores
pueden comenzar a crear visualizaciones usando hojas de trabajo,
paneles Y tanto de la fuente
de datos como de las visualizaciones, lo
llamamos libro de trabajo, y podemos o bien enviarlo como archivo o
compartirlo al servidor La capa de servidor puede alojar nuestros libros de trabajo y podemos
encontrar muchos componentes como
los conectores de datos para
conectar nuestras fuentes al servidor de Tableau
y la puerta de enlace para conectar la solicitud
del cliente al servidor de Tableau, y tenemos el servidor de
aplicaciones responsable de los procesos de registro
y publicación, el servidor VisCL
responsable del responsable del y el servidor de datos es el
responsable de la gestión de
datos. Tenemos otro componente como el motor de datos que va
a manejar el extracto. En table saver, tenemos tres lugares donde se van a almacenar los
datos, y tenemos el reposorio que contiene muchos datos
diferentes como el XML de los libros de trabajo
y los objetos de seguridad, pero no los datos en sí, porque nuestros datos
van a ser almacenados dentro del
almacén de archivos como un extracto, y tenemos el
servidor de caché que contiene muchos tipos diferentes de datos para aumentar el rendimiento de la
tabla. La última es la capa
de consumo. Aquí encontramos los diferentes
grupos de usuarios y clientes, como los lectores de Tableau, que solo necesitan los TWBXFiles directamente de los desarrolladores de
Tableau y otro grupo de usuarios
que van a usar Tableau
disctob Y tenemos los
lectores estáticos que van a recibir archivos
como MDF y Excel, y luego tenemos un gran grupo de usuarios que va a
acceder al servidor de Tableau usando ya sea web o mesa móvil para interactuar con el libro
publicado Muy bien, todos. Una cosa más que
me gustaría
mostrarles es este increíble
panel de control del equipo de Tableau. Te va a mostrar los
diferentes componentes dentro Tableau Server y cómo van a
interactuar para hacer una tarea. Por ejemplo, si vamos al
flujo de trabajo o al proceso, podemos seleccionar, por
ejemplo, access, y luego podemos seleccionar si es como un extracto publicado o en vivo Y
aquí, tenemos slider. Si lo arrastras hasta el final, vas a ver
cómo
interactúan los componentes entre sí
para hacer las tareas, y en el lado derecho,
verás una descripción para cada paso. Esta es realmente una excelente manera de
aprender cómo funciona Tableau Server. Aprendí
mucho de esto para este tutorial, así
que asegúrate de comprobarlo si quieres ver más detalles sobre otros
procesos en Tableau Server. Voy a dejar el enlace
en los materiales tutoriales. Muy bien, chicos. Eso es todo por la arquitectura del servidor de Tableau
y sus componentes. A continuación, aprenderemos la arquitectura de
Tableau Public y cuáles son las limitaciones
de Tableau Public.
31. Udemy 3 8 arco público: Empecemos por la
fuente de nuestros datos. En Tableau Public,
solo puedes conectar archivos como CSV, Jason, Microsoft Access
y Google Sheets. El siguiente componente es
Tableau Public Disktob. Es la versión gratuita
de Tableau DiskTub. Es un software que
puedes descargar e instalar en tu PC. Aquí comenzamos conectando
Tableau Public a nuestros archivos creando
una fuente de datos. En la fuente de datos,
solo tenemos un tipo de conexión. Es el extracto. Los datos deben copiarse
de nuestros archivos para cargarlos dentro de Tableau Public distob no
hay opción de
conexión en vivo Entonces después de eso,
vamos a empezar a construir nuestras visualizaciones
o lo llamamos Vss Ahora, una vez que terminamos de
construir las vistas y los dashboards usando
Tableau Public distob, tenemos aquí solo una
opción para compartirlo Eso es para compartir todo
el libro de trabajo, tus datos y los Vss
con Tableau Public Tableau Public es una
plataforma gratuita alojada por el equipo de Tableau para compartir las visualizaciones
de todo el mundo Y una vez que nuestras visas se
publican en Tableau Public, ahora
pueden ser consumidas por
usuarios de todo el mundo. Y aquí tenemos algunas opciones. Los usuarios pueden utilizar
los navegadores web para ver e interactuar con
sus visualizaciones o los usuarios pueden descargar
todo el trabajo sus datos y las visas en diferentes
formatos como archivo de tabla, TWPX o Excel,
imágenes BDF y La última opción de
consumir tus vises
se puede incrustar en tus
sitios web y blogs Bien, ahora, como
Tableau Public es gratuito, viene con pocas limitaciones. A nivel de origen, podemos conectar Tableau
Public solo a archivos. Los conectores de datos son muy limitados y no
podemos conectarnos, por ejemplo, a servidores. En el siguiente nivel en
el nivel de disto público, hay limitación
en la fuente de datos Tenemos sólo un
tipo de conexiones, y esos son los extractos. Entonces no podemos tener
conexiones en vivo con las fuentes,
y el libro de trabajo en sí,
contiene solo un y el libro de trabajo en sí, máximo de
15 millones de filas, y no podemos guardar el libro de trabajo
localmente en nuestro cercanías La única opción para compartirlo es publicarlo
en Tableau Public. Pero hay como un trabajo
en torno a eso. Eso voy a mostrar
en el siguiente tutorial. Bien. Así que ahora pasemos al nivel de uso compartido
a Tableau Public. Aquí tenemos también,
pocas limitaciones. Por ejemplo, el tamaño
total disponible para cada cuenta es de
solo diez gigabyte, y no hay forma de actualizar
tus datos automáticamente. Cada vez que necesite nuevos datos, debe volver a publicar manualmente el libro de trabajo con nuevos Y el tercero,
va a ser público, así que no hay manera de
hacerlo como
privado y compartirlo
con sólo pocas personas. Siempre hay que
publicarlo a toda la guerra. Y ahora pasemos
al nivel final. Tenemos a los consumidores. La única limitación aquí es que no puede usar
Tableau mobile, acceder e interactuar con las visualizaciones.
Bien, todos. Así que decidí usar Tableau Public en
este curso de Tableau. Ya que es gratis, y todos ustedes me pueden seguir
con los ejemplos. Sin tener que pagar por licencias
adicionales y
las limitaciones que tenemos en Tableau Public, no
son realmente relevantes
para el proceso de aprendizaje. Las principales características de Tableau las visualizaciones de datos
que tenemos en Tablea disktop están todas disponibles también
en Tableau Public,
sin ninguna limitación,
así que no te Bien, todos. Entonces con eso, hemos aprendido la
arquitectura tableau y sus componentes, y aprendimos cómo funciona
Tableau internamente. Y con eso, hemos cubierto las partes teóricas de Tableau. Y en la siguiente sección, comenzaremos a preparar
tu entorno para que puedas practicar Tableau conmigo durante el curso.
Así que vamos a saltar.
32. #4 Introducción | Tableau: prepara tu entorno: Ahora podemos preparar su entorno de entrenamiento de
tableau. Para aprender tableau, no solo
debes
ver los videos. Tienes que practicar conmigo. Y por eso ahora
vamos a ir
a preparar tu entorno
para poder trabajar conmigo. Y claro, no
te preocupes por ello. Todo es gratis. Entonces comenzaremos descargando
e instalando Tableau. Después vamos a ir
a crear una cuenta de Tableau Public. Y después de eso, para asegurarnos de que
todo esté funcionando, vamos a ir a crear
nuestras primeras vitilizaciones, y luego vamos
a ir a publicarla tu cuenta de Tableau Public Y al final, lo que
vamos a hacer, lo
mejor es tu primera
vez que inicias Tableau. Por eso te voy a llevar a un rápido recorrido por la interfaz de
Tableau. Entonces ahora comencemos
por el primer paso
descargando e instalando
tableau. Entonces ahora, vamos.
33. Udemy 4 1 Descarga Instalar: Bien, así que comencemos
con el primer paso. Vamos a ir a descargar
Tableau Public Disktop. Entonces para hacer eso,
vamos a ir
al sitio web public.com Voy a dejar el
enlace en la descripción. Y a partir de ahí, vamos
a encontrar el menú que crea. Y luego podemos dar click en eso. Después tenemos descarga
Disktop Public edition. Así que vamos a hacer clic en eso, y luego vamos a
ir al centro y clic en Descargar
Tableau Public. Y ahora antes de que comience la
descarga, tenemos que llenar este foro de
registro. Esto no es para crear una cuenta
pública. Es solo algo
antes de que comience la descarga. Entonces vamos a
dar el nombre,
apellido, correo electrónico
y país, y luego vamos a hacer clic en
descargar la aplicación. Y entonces la descarga g para
iniciar es de apenas 500 megabytes, por lo que no debería llevar mucho tiempo Y ahora ya tenemos la
descarga hecha, así que vamos a hacer clic en
el archivo de ejecución para iniciar el proceso de
instalación. Bien, entonces al inicio
de la instalación, estamos en la página de bienvenida. Y aquí, como siempre,
tenemos que leer y aceptar los términos, así que
tienes que hacer eso. Y aquí tenemos segunda caja. Puede hacer clic en él si no
desea enviar los datos de uso
del producto al equipo de Tableau. Es como galletas. No me importa. Sólo voy a dejarlo,
así que damos clic ahora Instalar. Y una vez que hagas eso, la
instalación va a comenzar, no
debería tardar mucho tiempo. Bien, entonces ahora la
instalación está terminada y Tableau se va a
lanzar automáticamente. Bien, así que con eso, hemos dado el primer
paso donde hemos descargado
e instalado
correctamente Tableau Public en PC Y a continuación, vamos a
crear
cuentas de Tableau Public donde puedas compartir
y publicar tu trabajo.
34. Udemy 4 2 Crea una cuenta: Bien, así que
volvamos al sitio web, public dot.com y en el lado
derecho en la parte superior, vamos a hacer clic en Iniciar sesión Y luego tenemos que
dar click sobre esto. Únete ahora gratis. Ahora tenemos que llenar
este foro
de registro para poder crear una nueva cuenta de
Tableau Public. Entonces tenemos que ingresar el nombre, el correo electrónico, la contraseña, y el país, y
luego tenemos que leer y acordar los términos.
Vamos a hacer clic aquí. Yo no soy Robot y al final, vas a dar click
en crear mi cuenta. Y ahora nos llegó el mensaje
para verificar nuestra cuenta. Entonces eso significa que tenemos
que revisar nuestros correos
electrónicos para activar nuestra
cuenta. Entonces hagámoslo. Bien, entonces ahora después de verificar, recibí un correo electrónico de Tableau, así que voy a hacer clic en él,
y luego voy a hacer
clic en Verificar ahora
para activar nuestra cuenta. Entonces voy a hacer click en eso. Y luego me va a
mandar a mi cuenta. Y con eso, tenemos una nueva cuenta activa de
Tableau Public. Bueno, es como cualquier otra cuenta de redes
sociales, puedes agregar tu información
personal. Por ejemplo, podemos agregar
nuestra foto o avatar. Entonces déjame comprobar qué
puedo hacer por aquí. Entonces tengo esta foto de
Stud gar Torre de Televisión. Ahí es una reunión. Y
luego voy a hacer clic en Guardar. Y podemos agregar muchas otras cosas. Así que hagamos clic en Editar perfil. Y como puedes ver aquí, puedes vincular tus cuentas de redes
sociales o agregar tus sitios web, y así sucesivamente. Hagamos clic en Guardar ahora. Todo bien. Entonces con eso,
ahora tienes D cuentas públicas. Pero sigue vacía. No tenemos
nada dentro de él. A continuación, obtendremos los conjuntos de datos de
entrenamiento, y voy a explicarte el modelo de datos detrás de ellos.
35. Datos de Udemy 4 3 (correctos): Si quieres aprender
alguna herramienta nueva como Tableau BBI o cualquier otro
lenguaje de programación, siempre
necesitas un buen conjunto de datos para entrenar y practicar Empiezo a buscar buenos conjuntos de datos de entrenamiento y
después de mucha investigación, lo descargo como
muchos muchos conjuntos de datos. Pero no estaba contento con ellos. No me gustaron
porque no cubren todos los escenarios que
necesitamos para entrenar. Déjame decirte por qué
esto es un problema. En proyectos reales, sus datos van a ser almacenados normalmente en almacenes de
datos o enlaces de datos dentro de muchas, muchas tablas
diferentes. El primer paso en cualquier herramienta de
visualización como Tableau o Bar BI es conectar esas tablas y combinarlas en una sola modelo. Capacitar con una sola
mesa no te va a ayudar y
prepararte para proyectos reales. Por eso decidí hacer mis propios conjuntos de datos para cubrir
todos los escenarios de entrenamiento y tener múltiples
tablas para
aprender a combinarlos en un solo modelo de datos. Por supuesto, puedes
usar mi conjunto de datos para aprender cualquier
otra cosa como SQL, Python, Power BI, etc. Veamos qué tengo
preparado para ti. Todo bien. Lo primero que
vamos a ir
al enlace en la descripción, y luego vas a aterrizar
en mi sitio web donde he recopilado todas las descargas de
cursos y materiales en una sola página. Entonces, por ejemplo,
vamos a ir a
descargar los conjuntos de datos de entrenamiento. Tenemos aquí algunos enlaces
importantes, las tres hojas de hoja y muchas notas de boceto que he
preparado para este curso. Y luego también, vas
a encontrar para cada sección, cuáles son los enlaces y
bocetos importantes y también,
los archivos de tabla Este enlace también va
a estar disponible para ti después del
curso,
así que siempre podemos
volver aquí y descargar las cosas que
necesites. Y por supuesto gratis. Pero ahora lo que vamos a
hacer, vamos a ir a
descargar los conjuntos de datos de capacitación que necesitamos para nuestro curso. Aquí, como puedes ver,
tenemos dos archivos zip, uno para los no EU
y otro para EU. Si actualmente estás en Europa, lo que vas a hacer,
vas a ir a descargar estos conjuntos de datos. Pero para todos los demás países, vas a ir a
descargar los primeros conjuntos de datos, los conjuntos formación
que no son de la UE. Ahora podría preguntarse ¿cuáles son las
diferencias entre ellos? Bueno, se trata de los números
decimales. Ya que en nuestros conjuntos de datos tenemos diferentes
números decimales como las ventas. En diferentes países, tenemos diferentes representaciones
de los números decimales. Todos los países europeos,
utilizan, por ejemplo, el para separar el decimal
del número entero. Pero en muchos otros
países, Estados Unidos en Asia, tenemos el.para separar el número decimal
del número entero Si estás usando
el formato incorrecto, qué va a pasar, table no va a entender que este campo es un número decimal y lo va a
convertir en cadena. Ahora, depende de tu ubicación, ve y descarga los conjuntos de datos. Para mí, estoy en Alemania, así que voy a ir con
el segundo, y como dije,
depende de tu ubicación. Sigamos adelante y hagamos
clic en eso. A continuación voy a hacer,
voy a ir a agarrar el archivo zip y
ponerlo en algún lugar seguro. No quiero dejarla
debajo de las descargas. Entonces solo voy a
crear un camino seguro para eso y luego comenzar a
extraer los datos. Bien, ahora vamos a
comprimir los archivos, así que voy a ir a
extraerlos todos. Bien, entonces ahora vamos dentro de
él y revisemos los datos. Entonces aquí tenemos tres conjuntos de datos
diferentes. El primer conjunto de datos, la tabla de
proyectos de cuadros de mando de ventas. Vamos a usarlo
en la última sección una vez que empecemos a construir
nuestros proyectos. Luego tenemos otros dos conjuntos de datos, los grandes conjuntos de datos y
los pequeños conjuntos de datos. Vamos a utilizar estos dos conjuntos de datos en todo el curso. Entonces la pequeña fuente de datos
y la fuente de big data, son muy similares. Ahora podrías preguntarme, por
qué tenemos dos conjuntos de datos. Ahora, abramos ambos y veamos qué
tenemos dentro de ellos. Como puedes ver, tenemos
casi las mismas mesas, clientes, tenemos pedidos ,
productos, etc. Son casi idénticos, y ahora podrías preguntarme,
por qué tenemos dos conjuntos de datos. Bueno, porque tenemos
muchos tipos diferentes de cálculos y funciones. Por ejemplo, algunos
cálculos van a cambiar los datos
a nivel de rol, y es mejor
tener un pequeño conjunto
de datos para entender
sus resultados fácilmente. Por otro lado,
tenemos cálculos como agregaciones
en la tabla, LOD Es mejor tener muchos datos para entender
cómo funciona. Por eso he decidido tener dos conjuntos de datos para
cubrir todos esos escenarios. Otra cosa de
los conjuntos de datos es que el tipo de archivo es CSV. Tenemos solo un Json por aquí, así que puedes usar
ya sea para público o para dtop para
seguirme en el curso Todo bien. Entonces ahora
voy a guiarte a través del modelo de datos de nuestros conjuntos de datos. Aquí tenemos tres mesas
típicas. Nuestros conjuntos de datos contienen información sobre el caso de uso de la supertienda Se trata simplemente de
transacciones de ventas de clientes que piden
productos por parte de una empresa. Es clásico y muy
fácil de entender. La primera tabla
de nuestro modelo de datos es la tabla del cliente. Contiene toda la información
del cliente como el nombre
de los clientes, sus ubicaciones
y su puntaje. En los pequeños conjuntos de datos, tenemos cinco clientes, y en el grande,
tenemos alrededor de 800 clientes. Y la segunda tabla en nuestro modelo de
datos son las órdenes. Contiene todos los pedidos
realizados por los clientes. Entonces tenemos información
como la fecha del pedido, ventas, cantidad y ganancias. En los conjuntos de datos pequeños, tenemos diez órdenes, y
en el conjunto de datos de cerdos, tenemos alrededor de cinco
años de datos, y eso es realmente útil una vez que comenzamos a construir clústeres. Y la tercera tabla en nuestro modelo de
datos son los productos. Contiene todos los productos que encontramos dentro de
nuestra tienda de cena Tenemos informaciones como
la categoría del nombre del producto y la subcategoría En el pequeño conjunto de datos,
solo tenemos cinco productos en la categoría monitor
y accesorios. Pero en los grandes conjuntos de datos, tenemos más de
2000 productos con categorías y
subcategorías. Todo bien. Ahora tenemos esas tres mesas, pero también tenemos
relaciones entre ellas. Como, por ejemplo, existe una relación entre
los pedidos y los clientes. Se pueden conectar
usando el ID de cliente, y si revisas los
pedidos y productos, puedes encontrar otra
relación entre ellos donde puedes encontrar los ID de
producto en ambas tablas, y con eso, podemos hacer una relación entre
los pedidos y los productos. Bien, chicos. Así que levante toda esa información
en mi página web. Allí puedes encontrar
todos los enlaces a los conjuntos de datos que encontré
durante mi investigación. Para que puedas ir allí y
revisarlos si quieres. Bien. Entonces ahora, con
eso, lo tenemos todo. Tenemos las herramientas, tenemos los datos, tenemos las cuentas. A continuación, iremos a construir nuestra primera visualización
en Tableau, y podremos publicarla en nuestra
nueva cuenta de Tableau Public.
36. Udemy 4 4 Publish Viz: Bien, todos. Comencemos Tableau Public disctop si
no lo tienes abierto ya Después en la página de inicio, vamos a ir
al menú de la izquierda para conectar tableau a nuestros datos. Haga clic en archivo de texto. Ahora vamos a ir
a buscar nuestro archivo, el CSV del cliente que
acabamos de descargar, y ahora podemos ver los datos del
cliente dentro de Tableau. Pasemos a las hojas de trabajo. Voy a hacer clic en
la pestaña naranja de aquí hoja uno para crear
una nueva hoja de trabajo. Ahora vamos a construir nuestra
visualización en Tableau. Sólo tenemos que arrastrar y soltar. Desde el lado izquierdo,
vamos a arrastrar y soltar el país en las columnas, y vamos a conseguir otro. Vamos a mover el conteo. A las filas. Todo
bien. Eso fue. Tenemos nuestra primera visualización Aquí puedes ver en este visual, cuántos clientes
tenemos en cada país Con eso, terminamos de construir el libro de trabajo y ahora
es el momento de compartirlo. Tristemente, en Tableau Public, no
podemos descargarla
localmente en nuestro PC, pero voy a
mostrarte cómo trabajar más adelante. Ahora la única opción
que tenemos es
publicarla en nuestra nueva cuenta de
Tableau Public. Ahora para hacer eso,
vamos al menú principal de aquí, luego haga clic en Archivos, y luego vamos a hacer clic
en caja fuerte a Tableau Public. Por primera vez,
hay que iniciar sesión con la cuenta de
Tableau Public
que acabamos de crear. Ahora hagamos clic en Iniciar sesión. Y ahora tenemos que
darle un nombre,
y yo lo llamo mi primera visualización
Una vez que haga clic en Guardar
Tableau Public Disktop
puede comenzar a publicar nuestro
libro de trabajo en Tableau Public. Una vez que haga clic en Guardar
Tableau Public Disktop puede comenzar a publicar nuestro
libro de trabajo Una vez que haya terminado con
la publicación, una página web puede abrirse
automáticamente
mostrando directamente su visualización en su
cuenta pública. Aquí está nuestra visualización
Volvamos ahora
a nuestra página de inicio. Volvamos ahora
a nuestra página de inicio Como puedes ver aquí, tenemos nuestra primera visualización
publicada en Tableau Public Vamos a entrar de nuevo. Ahora, todos en el
mundo pueden ver tu visualización, interactuar con ella e
incluso descargarla Veamos cómo
podemos descargar eso. Aquí hay
icono de descarga. Después haga clic en eso, y ahora
podrá seleccionar el
formato de archivo que desee. Seleccionemos el último es
Cuaderno de trabajo de mesa. Haga clic en Ds y luego
haga clic en descargar. Y ahora
obtendremos el archivo de Tabla T WBx donde tenemos nuestros datos y nuestras
visualizaciones dentro Si lo abres, puedes ver nuestro Y este es el trabajo alrededor que podemos usar para salvar nuestro trabajo localmente en nuestro BC en
Tableau Public. Todo bien. Entonces con eso, has publicado tu primera visualización en tu nueva cuenta de
Tableau Public A continuación,
te voy a llevar en un recorrido rápido por la interfaz de Tableau de las
tres páginas principales de Tableau, y vamos a aprender
a navegar por Tableau.
37. Interfaz de Udemy 4 5 Tour: Ahora, recuerdo en 2014, la primera vez que abrí Tableau, me sentí abrumado con todos los iconos y partes que
tenemos en la interfaz de Tableau, y
navegar por las páginas de Tableau fue muy confuso
para mí al principio Y por eso te
voy a llevar en
breve recorrido en la interfaz de Tableau. Vamos. Ahora
vamos y comencemos tableau. Ahora lo primero
que quiero
mostrarles es que todo el asunto, todo el archivo, lo
llamamos libro de trabajo El libro de trabajo es como
cualquier otro libro. Contiene diferentes hojas. El libro de trabajo de mesa
contiene tres páginas principales. Tenemos la página de inicio. Es la página principal donde
puedes conectar nuestros datos a Tableau, y luego tenemos la página de origen de
datos. Es el lugar donde puedes conectar y combinar tus tablas juntas y hacer cambios en
los meta datos como cambiar el nombre de
columnas, etc. La tercera página en la
que vas a pasar la mayor parte del tiempo es la página del
espacio de trabajo. Es el lugar donde
vas a construir tu volzación de datos Todo bien. Así que ahora podemos aprender
a navegar por esas páginas y a
cambiar entre ellas. Bien, así que una vez que comiences bajo, estarás en la
página de Bienvenida, la página de inicio. Ahora si queremos ir
a la página fuente de datos, tenemos que conectar algo. Volvamos de nuevo al lado
izquierdo por aquí, conectemos al archivo de texto, y luego seleccionemos nuestro archivo
clientes y abramos. Una vez que hagamos eso,
vamos a aterrizar automáticamente en la página de fuente de
datos. Ahora si queremos
volver a la página de inicio, para poder hacer eso,
vamos a ir a este icono de tabla de
aquí en el lado izquierdo. Si hacemos clic en eso, vamos a volver
a la página de inicio. Y si queremos volver
a la página de fuente de datos, vamos a dar click
en el mismo icono. Vuelva a hacer clic en eso. Y volvemos a la página de fuente de
datos. Entonces este icono, siempre podemos volver a la
página de inicio de Tableau. Todo bien. Ahora, veamos cómo podemos ir a la página del espacio de trabajo. Para hacer eso,
vamos a ir al
fondo por aquí, encontrarás diferentes pestañas. La primera es siempre
la pestaña de origen de datos. Aquí es exactamente donde
estamos ahora en la fuente de datos. Pero ahora si seleccionamos las hojas, Tableau nos
va a llevar a la página del espacio de trabajo. Y si quieres volver
a la página de fuente de datos, hay dos formas de hacerlo. Primero, podemos quedarnos
en la parte inferior por aquí y podemos seleccionar
la pestaña de fuente de datos. Al hacer clic en eso,
volvemos a la fuente de datos. La segunda opción es
que agregue el panel de datos. Si vas al lado
izquierdo por aquí, puedes ver a nuestros clientes de
origen de datos. Si haces doble clic en él, vamos a volver
a la página de fuente de datos. Bien chicos, eso es lo que pasa. Así es como puedes
navegar por las páginas de tableau. Vamos a tener ahora una
visión general rápida de cada página. Bien, así que comencemos a la
primera página, la página de inicio. Podemos ver aquí tres paneles, conecta, abre y descubre. En connect, podemos encontrar
todos los diferentes tipos de conectores de datos y en Tableau Public,
tenemos alrededor de diez. Eso es suficiente para el entrenamiento. Pero en Tableau sí, tenemos
más de 90 conectores de datos. Ahora en el medio, tenemos abierto. Una vez que inicies Tableau
por primera vez, esta sección
va a estar vacía. Pero a medida que comienzas a
crear nuevos libros de trabajo, Tableau puede comenzar a mostrarte el libro de trabajo
abierto más recientemente Y esto es muy agradable tener acceso
rápido a nuestros cuadernos de trabajo Aquí tenemos solo
una la primera fase que publicamos antes. Y del lado derecho,
encontrarás descubrir. Encontrarás
diferentes cosas del equipo de Tableau, como blogs ,
noticias, capacitación,
tutoriales, etc. Ahora en la parte inferior, se puede ver información sobre el software de
Tableau. Por ejemplo, ahora muestra que podemos actualizar a Tableau disto O más tarde,
una vez que Tableau lance una nueva versión de Tableau, encontrará información
aquí para actualizar su tableau. Pero como acabamos de instalar la versión más reciente de
Tableau, no la muestra. Eso fue para la página de inicio. Vamos a saltar ahora al siguiente. Tenemos la página de origen de datos. A estas alturas, ya deberías
saber cómo ir ahí haciendo clic
en el icono de Tableau. Qué tenemos aquí en
la página de fuente de datos. En el lado izquierdo, puede encontrar toda la información sobre nuestros datos. En conexiones, puede encontrar la
información de conexión y archivos I, puede encontrar todas las tablas
que están dentro de nuestros datos. Después en el medio,
tenemos el nombre de la fuente de datos. Entonces por aquí tenemos el área donde vamos
a construir nuestro modelo de datos, y contiene dos capas, la capa lógica y
la capa física. Eso lo voy a explicar
en la siguiente estorial. No te preocupes por eso. Debajo de eso,
tenemos la cuadrícula de datos. Nos va a mostrar
una muestra de nuestros datos, y por defecto,
va a mostrar las primeras mil filas de datos. Y en el lado izquierdo,
tenemos otra grilla. Esta es la cuadrícula de meta datos. Nos muestra más detalles
sobre los campos de tablas. Bien, así
que eso es todo por ahora. Vamos a pasar
ahora a la siguiente página, la página del espacio de trabajo, y
podemos hacerlo seleccionando
la pestaña de la hoja. Bien, entonces en la página del espacio de trabajo, podemos pasar la mayor parte del tiempo aquí construyendo nuestras
visualizaciones Por eso tenemos muchos
íconos y cosas alrededor. Déjame guiarte rápidamente
aquí en esta interfaz. Bien, entonces vamos a empezar en la parte superior. Tenemos la barra de herramientas. Contiene muchos iconos, y esos iconos son las funciones
más utilizadas en Tableau. A medida que estás construyendo
tus visualizaciones, tienes un acceso rápido
a esas funciones Como ya te habrás dado cuenta, hay algunas funciones
que no son seleccionables. Bueno, hay que entender
aquí que en Tableau, si algo está atenuado, eso no significa
que esta característica no
esté disponible
en Tableau Public, sino que significa que ahora no es
relevante para lo visual Por ejemplo, si voy por aquí, va a ordenar
lo visual y como
no tengo nada, así que no es relevante ordenarlo. Comprobemos los otros íconos. Tenemos el icono de Tableau. Nos va a llevar
a la página de inicio. Eso ya lo sabes.
Tenemos el deshacer y rehacer la última
acción en lo visual Y como pueden ver, como
estoy pasando el cursor sobre el icono, tableau me va
a dar una breve descripción de la función, así que aquí podemos crear
una nueva fuente de datos, o por aquí, podemos crear
una nueva hoja de trabajo, y así sucesivamente Así que simplemente coloca el cursor sobre todos los iconos y verás la función Todo bien. Entonces ahora
pasemos al lado izquierdo. Aquí tenemos dos paneles, el panel de datos y el panel de
análisis. Como tabla predeterminada ve a
mostrarnos el panel de datos. Pero si quieres ir
al panel de análisis, simplemente haz clic en él. Para que puedas cambiar entre
ellos con solo seleccionarlos. Veamos qué tenemos
aquí en el panel de datos. Lo primero es
la fuente de datos. Eso contiene nuestros
datos, y debajo de eso, podemos encontrar las tablas
dentro de esta fuente de datos. Actualmente solo tenemos
una mesa, los clientes. Podemos ver por aquí los campos o columnas
dentro de nuestras tablas. Aquí tenemos también
un campo de búsqueda. A veces nuestra
fuente de datos se vuelve muy grande, y vamos a
tener muchos campos,
así que esta es una forma muy agradable de
buscar un campo específico. Ahora vamos al
span analítico y puedes encontrar por aquí funciones predefinidas que puedes agregar a tu visual,
como agregar una línea
promedio o hacer
clustering o incluso puedes crear tu propia línea de referencia Cosas realmente bonitas. Ahora voy a volver a cambiar
al panel de datos. Todo bien. Ahora pasemos
al centro y puedes encontrar por aquí diferentes
estantes y tarjetas. vamos a usar
para construir nuestras visualizaciones, y todo funciona
aquí con arrastrar y soltar Empecemos por el primero, las filas y estantes de columnas. Las imágenes de Tableau, tienen dos dimensiones,
las filas y columnas
como cualquier otra tabla Si pones campos en
la repisa de columnas, va a crear una
columna de la tabla. Mientras que si pones campos
en las repisas de fila, va a crear
una fila de la mesa. Cosas fáciles. Ahora vamos a
tener un ejemplo. Vamos al
lado izquierdo y vamos a arrastrar y soltar los
países en las columnas. Con eso, definimos las columnas
de lo visual por aquí. Ahora vamos a tener
algo en las filas. Vamos a tomar los recuentos y
arrastrarlo y soltarlo en las filas, y con eso definimos
los visuales, columnas y filas Si quieres
intercambiar entre ellos, puedes ir a las barras de herramientas aquí y hacer clic
en este icono. Se puede cambiar entre
ellos muy fácilmente. Si tienes muchas columnas,
voy a volver a cambiar. Ahora podemos agregar más
columnas y más filas. Por ejemplo, vamos a
tomar la ciudad, arrastrarla y soltarla en
las columnas de aquí. Puedes tener múltiples cosas. Ahora bien, si quieres eliminar
una de esas columnas, puedes hacerlo arrastrando y
soltando en el espacio vacío. Pasemos a la repisa del bages. Puedes usarlo para dividir el visual
actual en series de bages si quieres analizar
algo así como paso a paso y llevarlo despacio Tengamos un ejemplo.
Tomemos de nuevo el recuento de clientes arrastrarlo
y soltarlo en las páginas. Ahora como puedes ver
en el lado derecho, tenemos una nueva ventana
para controlar las páginas. Ahora estamos en la
primera página donde
tenemos países con un
solo cliente. Si hacemos clic aquí
en el lado derecho, obtendrá los países
con dos clientes, y así sucesivamente. Ahora para el siguiente ejemplo, lo
voy a quitar, así que solo voy a arrastrar
y soltar en el espacio vacío. Pasemos a la siguiente
repisa. Tenemos los filtros. Se puede utilizar con el
fin de filtrar nuestro visual. Por ejemplo,
tomemos los países, arrástrelos y suéltelos en los filtros. Ahora aquí puedes decidir
qué país se va a quedar y qué país va
a dejar lo visual. Ahora, si selecciono por ejemplo, eliminemos Francia
y hagamos clic en Aplicar. Puedes ver nuestro visual no contiene ahora el país Francia. Ahora voy a
sacarlo de nuevo de la repisa arrastrando y
soltando en el espacio vacío. Y luego tenemos la tarjeta Marcas. Se puede utilizar con el
fin de diseñar lo visual. Por ejemplo, podemos
agregar nuevos colores. Si arrastramos y soltamos los
países encima de los colores, obtendremos un color
para cada país, o podemos cambiar el
tamaño de los pars, ya sea hacerlo pequeño o cerdo, o podemos agregar etiquetas, y así sucesivamente Ahora pasemos a la mitad. Por supuesto, aquí
tenemos nuestra opinión. Contiene visualizaciones
o lo llamamos visas. Primero, tenemos el título, y puedes cambiarlo
haciendo doble clic sobre él. Vamos a darle un
nombre, por ejemplo, clientes por país.
Y luego haga clic. Debajo de eso, tenemos
nuestra visualización y contiene diferentes cosas. Por ejemplo,
tenemos los encabezados, y aquí tenemos los países
también, tenemos el eje. Ahora bien, la intersección entre
esos campos son las marcas. Esas marcas podrían ser como
pars en este ejemplo o podrían ser una línea o
círculos o cualquier otra forma Ahora, si revisamos la
parte inferior de la interfaz tau, puedes encontrar la barra de estado. Contiene muchos
detalles sobre nuestro visual. Por ejemplo, dice que
tenemos tres marcas. Por supuesto, tenemos 3 barras, y tenemos una fila
y tres columnas, y el número total
de clientes es de cinco. Ahora agreguemos más cosas a
lo visual para ver cómo cambian
esos estados. Tomemos las puntuaciones, arrastremos
y frotemos en las filas. Puedes ver aquí tenemos ahora
seis marcas, tenemos 6 barras. Tenemos dos filas
y tres columnas. Esas estadísticas son realmente importantes una vez que tus visualizaciones se
complican Ahora tenemos uno muy sencillo, podemos contarlo y
ver que tenemos seis pars Pero si tenemos muchos
puntos y muchos puntos, es muy difícil contarlos, así que es muy agradable
revisar la barra de estado para ver detalles sobre
nuestro visual. Todo bien. Ahora vamos a pasar al
lado derecho y vamos a ir al
icono de show me. Seleccione eso. Ahora obtendrás diferentes
visualizaciones que Table ofrece con solo
hacer clic en ellas, vas a cambiar todas las visualizaciones
en resumen Aquí podemos cambiarlo a
tablas o a gráficos circulares, o a mapas de árboles, y así sucesivamente. Ahora solo ve y explora esas
diferentes visualizaciones. Y es posible que
ya te des cuenta de que algunos de ellos son
de calificación. No podemos usarlo. Aquí de nuevo, está disponible, pero no tenemos los
requisitos para usarlo. Por ejemplo, si
vas al gráfico de líneas, aquí Tableau te dice cuáles son los requisitos
o qué
necesita Tableau para construir esta visualización.
Se necesita una fecha. No necesita ninguna dimensión, y necesita
al menos una medida. Actualmente, en nuestra opinión,
Tableau no puede crearlo porque no tenemos ningún campo de
fecha en nuestra opinión. Bien, todos. Ese fue el componente principal
de la hoja de trabajo. Ahora antes de
ir al tablero, voy a hacer algunas
cosas, puedes seguirme. Voy a deshacer esas visualizaciones
y volver al bar Y luego voy a
crear unas nuevas hojas. Voy a pinchar por aquí,
crear nuevas hojas de trabajo, y luego voy a tomar
los países y esta vez, voy a tomar las
puntuaciones por aquí, y luego voy a
usar las gráficas Pi Y por aquí, voy
a ponerle algunas etiquetas. Eso es suficiente. Pasemos
ahora al tablero. Podemos hacerlo creando un nuevo tablero en
el icono de aquí. Y ahora estamos en la
interfaz del dashboard. No voy a explicar
todo por aquí. Solo es importante entender
que en el tablero, podemos comenzar a recopilar
diferentes hojas en un solo lugar Para que podamos arrastrar y soltar
la hoja número uno, donde tenemos los
clientes por país, y luego podemos tomar
la hoja número dos, colocarla en algún lugar por aquí. Y luego tengo en un solo
lugar dos visuales, la hoja número uno,
y la hoja número dos, y este es el trabajo principal
del tablero.
Bien, todos. Entonces ahora te voy a
mostrar el último tipo de hojas, tenemos la historia. Para crear uno nuevo, vamos a ir
al fondo por aquí y dar clic en este icono. Con eso, hemos creado una nueva historia e
historias en Tableau, son como
secuencia de visuales y la usamos generalmente
para presentaciones, si quieres contar una
historia a partir de nuestros datos Muy bien ¿Qué
tenemos por aquí? En el lado izquierdo, tenemos
las imágenes que creamos. Podemos ver las hojas de trabajo
y también el tablero, y luego por aquí, podemos
agregar nuevos puntos de historia En el medio, tenemos
en esta sección como navegador para
repasar nuestra historia, y luego aquí
vamos a presentar la historia o las vistas. Lo que vamos a hacer
ahora en la primera, podemos arrastrar y soltar el
dashboard Eso son dos puntos. Y ahora podemos agregar un siguiente paso agregando tablón
por aquí, y luego vamos a
tomar la hoja número uno, y luego podemos agregar una nueva, tablón y luego hoja número dos Entonces ahora tenemos historia. Comienza con el
panorama general con el tablero, y a medida que avanzamos por la historia, paso a paso, vamos más
en detalles en cada visual. Es una
manera muy agradable de presentar o contar una historia
usando nuestras imágenes. Bien, así que ahora tenemos instalado el software de
mesa. Tenemos los dos conjuntos de datos de
entrenamiento, la cuenta pública
para compartir tu trabajo, y todo está listo para
comenzar a aprender tableau. Con eso, hemos
terminado esta sección, donde hemos preparado
su entorno para practicar Tableau y
en la siguiente sección, haremos una inmersión profunda en la fuente de datos de
Tableau para
aprender a construir un modelo de datos en
Tableau combinando tablas.
38. #5 Sección Introducción | modelado de datos y combinación de datos: Modelado de datos en Tableau. Cada
tablero o gráficos exitosos en Tableau se pueden basar
en un modelo de datos sólido. Y contar con
habilidades de modelado de datos es esencial para cada mesa de proyectos
o proyectos de
inteligencia de negocios. Entonces por eso podemos comenzar a
aprender los fundamentos del modelado de datos incluyendo
el esquema estrella
y el esquema del copo de nieve Y luego voy
a presentarte el
modelado de datos de Tableau donde
podrás aprender las capas físicas
y lógicas. Y luego podemos aprender los
diferentes métodos sobre cómo compinar tablas en el
modelado de datos usando uniones, relaciones de
unión
y mezcla de datos Por supuesto, para entender las
diferencias entre ellos, vamos a
compararlos uno al lado del otro. Y, claro,
voy a guiarte en cuándo usar qué métodos. Y al final,
vas a ir a construir
dos fuentes de datos basadas en
nuestros conjuntos de datos de capacitación. Entonces comencemos con el primer tema donde
podamos entender los fundamentos de
la
modulación de datos. Entonces ahora, vamos.
39. Udemy 5 1 DM: En proyectos reales, sus datos se
pueden almacenar normalmente en almacenes de
datos o enlaces de datos dentro de muchas, muchas tablas
diferentes. El primer paso en cualquier herramienta de
visualización como Tableau o RBI es conectar esas tablas y combinarlas en un solo modelo de
big data Entonces comencemos
con la pregunta. Qué es el modelado de datos. modelado de datos es el
proceso de organización y representación de datos de una manera clara
y comprensible. Cada modelo de datos tiene entidades. Las entidades podrían ser
cosas como clientes y productos o
eventos como pedidos. Y dentro de esas entidades, tenemos informaciones y las
llamamos atributos como el nombre y el apellido dentro de
la entidad clientes, y describimos en
el modelo de datos cómo esas entidades están conectadas
o relacionadas entre sí. Nosotros lo llamamos relaciones. Este modelo de datos, esta representación
visual de los datos nos
facilita a nosotros y a
los programas entender los datos, lo cual es realmente
importante para
tomar decisiones y mejorar el
desempeño del negocio. Bien, entonces tenemos
tres tipos diferentes de modelos de datos en diferentes
niveles de abstracción. Primero, tenemos el modelo de datos
conceptuales. Este tipo es la
representación de alto nivel del modelo de datos sin entrar en detalles sobre cómo
se implementa el modelo de datos. Es como un mapa que muestra las entidades importantes
y las relaciones, y usualmente usamos este tipo para explicar los modelos de datos a analistas de
negocios
y accionistas para comprender el
panorama general de los datos El segundo tipo es el modelo de datos
lógicos. En este modelo de datos,
vamos más en detalles sobre cómo se
estructuran y organizan los datos. Definimos en este modelo los
atributos de cada entidad, e incluye
también restricciones y más detalles sobre las relaciones entre
las entidades. Este modelo de datos suele ser
utilizado por diseñadores y
desarrolladores de bases de datos como plano
para las implementaciones, y el tercer tipo es
el modelo de datos físicos Este tipo representa las implementaciones reales
del modelo de datos. Incluye todos los detalles
técnicos sobre cómo almacenar los datos, como los tipos de datos de los atributos las claves
primarias y foráneas, índices, etc. Este modelo de datos es utilizado por los desarrolladores para crear y
administrar las bases de datos. Bien, así que vamos a resumir el modelo conceptual de datos muestra el
panorama general de los datos El modelo de datos lógicos proporciona un plano para
las implementaciones
y el modelo de
datos físicos muestra cómo se implementan
los datos
en las bases Y Tableau sí adoptó los modelos de
datos lógicos y físicos en las fuentes de datos. Pero no tenemos modelo de datos
conceptuales en Tableau. No
te preocupes por ello. Te mostraré más
detalles más adelante. Todo bien. Así que ahora para el análisis
y especialmente para almacenamiento de
datos y la inteligencia de
negocios, necesitamos
modelos de datos especiales que estén optimizados para consultas
y para análisis Debe ser flexible
y fácil de entender. Y para eso, tenemos
dos modelos de datos especiales. El primero es el esquema estrella. Star Schema tiene una tabla
central de hechos y rodeada de tablas
dimensionales. La tabla de hechos
contiene eventos y las dimensiones contienen información
descriptiva. La relación
entre el hecho y las tablas de dimensiones
forman forma de estrella, y por eso lo
llamamos esquema estrella. Y el otro modelo de datos, lo
llamamos esquema de copo de nieve Es muy similar
al esquema estrella, pero las dimensiones aquí se están dividiendo en
subdimensiones. Tablas o
dimensiones normalizadas significa que esas tablas se
descomponen en trozos pequeños para evitar tener
tablas grandes o grandes dimensiones lo que lleva a muchas duplicaciones de
datos y un rendimiento lento La forma de estos
modelos de datos parece copo de nieve. Entonces Star Schema es un modelo de
datos de símbolo y fácil de entender, y usualmente lo usamos si nuestro
conjunto de datos es pequeño o mediano. Por otro lado, el
esquema del copo de nieve es más complejo, pero elimina los duplicados y reduce los espacios de almacenamiento, y solemos usarlo si
tenemos conjuntos de datos grandes Bien, así que los
conjuntos de datos que he preparado para este curso de
tableau están usando el modelo de datos del esquema estrella solo para mantenerlo símbolo
y fácil de seguir. Bien, nuestro modelo de datos
tiene nombre y
lo llamamos esquema estrella. Si vas a
trabajar en proyectos reales, vas a escuchar mucho sobre
el esquema estrella. Star Schema tiene principalmente dos tipos de tablas, hechos y dimensiones. Por ejemplo, tenemos
los clientes de mesa. Describe a cada cliente
por su nombre, apellido, país, etc. Clientes es una tabla de dimensiones. Y tenemos otra
tabla de dimensiones en nuestro modelo de datos. Son los productos. La tabla de productos
describe como cada uno de los productos por su
nombre y categoría. Es como dimensionamos. Ahora hablemos
del segundo tipo de tablas en el esquema estrella. Tenemos los hechos. Por ejemplo, echemos un vistazo a la mesa
grande en el medio. Podemos ver tres cosas. Se pueden ver primero muchas
claves de las otras dimensiones. Tenemos el ID de pedido ID de
cliente ID de producto, y podemos ver las fechas. Tenemos la fecha del pedido,
la fecha de envío, y la tercera cosa,
podemos ver muchos números. Tenemos ventas,
cantidades, ganancias. Nosotros los llamamos también medidas. Si ves esas tres cosas, eso significa que tenemos una mesa de
eventos o hechos. Los hechos conectan
dimensiones entre sí. Tiene fechas y
también medidas. Bien. Entonces, para resumir, cómo decidimos si una tabla
es dimensión o hecho Si tienes una tabla
que contiene información sobre
una persona física o un objeto como empleado,
clientes, productos. Entonces esta mesa es una dimensión, y por lo general
son mesas pequeñas. Y en
cambio, si tienes una tabla que contenga eventos. Por ejemplo, tenemos ventas,
pedidos, registros, transacciones en cajeros automáticos. Entonces cualquier mesa que tenga
eventos, transacciones, y tenga tiempo en ella, la
llamamos hechos, y por lo general son mesas
realmente enormes. Bien, entonces en nuestro
modelo de datos en los conjuntos de datos, tenemos dos dimensiones. Contamos con los clientes
y productos. Y en el medio,
tenemos nuestro hecho, las órdenes Bien. Entonces ahora si escuchas
en tu proyecto, alguien hablando de
cimas estelares y demás, sabes exactamente lo que significan Son
conceptos muy importantes en analítica y BI word si estás usando
Tableau o bar BI. Bien. Entonces con eso,
has aprendido algunos conceptos importantes
en el modelado de datos. A continuación, aprenderemos
el modelo de datos de tabla y las dos capas capas físicas
y lógicas.
40. Udemy 5 2: Bien, así que una vez que conectamos
nuestros datos a Tableau, tenemos que crear un
modelo de datos en nuestra fuente de datos. Y si tus datos
contienen solo una tabla, entonces tu modelo de datos
es muy sencillo. Tienes una sola tabla
en tu modelo de datos. Pero en proyectos de la vida real, las cosas
se complican más donde tienes múltiples mesas. Tableau ofrece
cuatro métodos diferentes de cómo combinar y
conectar sus tablas. Tenemos relaciones, uniones, unión y mezcla de datos. Ahora antes de comenzar a hacer inmersiones
profundas y cuatro métodos, entendamos el moding de
datos en Tau Oh. En el modelo de datos tableau,
tenemos dos capas. Tenemos la capa física, y encima de ella,
tenemos la capa lógica. En la
capa física, podríamos tener algunas tablas físicas coables, y podemos combinarlas en
tableau usando dos métodos, ya sea uniendo las tablas o
usando unión entre ellas. Ahora pasemos a
la capa lógica. Es la capa de nivel superior
y nos proporciona como un resumen para ocultar todos los detalles en
la capa física. Esto es especialmente
agradable si tenemos muchas mesas en
la capa física. Una vez que estamos construyendo
nuestras visualizaciones, no
queremos ver todas esas tablas en la capa
física La capa lógica nos
va a proporcionar un resumen o va a
ocultar todos esos detalles. El resultado de fusionar las tablas usando join y union en la capa
física se van a presentar en la capa lógica con tabla
única tabla plana, y la llamamos tabla agical Eso significa que vamos a
tener dos tablas lógicas. El primero va a presentar tres mesas después de
hacer el join, y el segundo va a representar dos tablas
usando la unión. Pero todavía tenemos
en modelado de datos para conectar esas dos tablas
lógicas. En Tableau, solo tenemos
un método para hacer eso. Lo llamamos relaciones, y es muy importante
entenderlo. En la capa lógica, no
podemos fusionar
tablas en una tabla. Después de conectarlos usando la relación entre
las dos tablas lógicas, la tabla se va
a quedar como está, y nada se va a fusionar. Acabamos de describir
la relación entre las dos tablas lógicas. Ahora volviendo a esas dos capas, tanto de la capa
física como de la capa lógica, podemos encontrarla dentro de la fuente de datos
tableau. Como sabes, encima
de la fuente de datos, tenemos nuestras visualizaciones, y puedes ver en este ejemplo, solo las tablas de
la capa lógica y puedes comenzar a construir tus visualizaciones
usando los datos
disponibles de la capa
lógica Pero a veces mientras
trabajas con los proyectos, construyes otra fuente de datos
con otro modelo de datos. Aquí en este ejemplo, es
importante entender que no todas las tablas lógicas
provienen de las tablas físicas, podrían venir directamente
de su sistema fuente. Ahora para construir visualizaciones de
uno tanto
de los modelos
de datos como de las fuentes de datos, tenemos que conectar de alguna manera esos dos modelos de datos
o fuentes de datos Podemos hacer eso en el nivel de
visualización donde Tableau nos ofrece el último y muy único método de conectar y
combinar tablas, algo llamado mezcla de datos. Al mirar esto,
puedes ver que tableau nos ofrece cuatro métodos
diferentes de cómo combinar y conectar tablas en diferentes capas
y diferentes niveles. En la capa física,
tenemos las uniones y uniones, tenemos en la
capa lógica, las relaciones, y a nivel de visualización, tenemos mezcla de datos. Todo bien. Ahora,
digamos en Tableau, cómo podemos navegar por la capa física y ogical Actualmente estamos en
la página de fuente de datos, y por defecto,
vamos a ser una capa teológica
en el modelo de datos Eso significa que cualquier cosa que
arrastremos y
soltemos en nuestro modelo de datos va a ser considerada como una tabla lógica. Los clientes es mesa ilógica. Tomemos
otra. Tomemos las órdenes y
dejémoslas por aquí. Esta es nuestra segunda tabla
lógica, y como puedes ver Tableau
sí creó entre ellos, una relación porque
en capa teológica, solo
podemos hacer relaciones Ahora estamos en la capa lógica, cómo podemos ir a
la capa física. Para ello,
vamos a ir dentro de una tabla lógica. Vamos a ver a los clientes
y hacer doble clic en él. Una vez que hagamos eso, vamos
a ir a la segunda capa, ya
estamos dentro de la capa
física. Mesa y te lo diré por aquí, los clientes están hechos de una mesa porque
solo tenemos una tabla física. Ahora bien, todo
lo que arrastremos y
soltemos en el modelo de datos va a ser considerado como una tabla física. Por ejemplo, podemos tomar
los datos del cliente. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo por aquí. Por defecto tabla va a crear entre ellos esa relación, va a crear una unión entre esas dos tablas
físicas. Por supuesto, podemos hacer
una unión entre ellos. Entonces en la capa física,
podemos hacer uniones y uniones. Y como puedes leer aquí, dice los clientes, la tabla lógica clientes está hecha de dos tablas físicas. Y si la
tienes en este ícono, verás exactamente eso. Entonces tenemos dos tablas físicas, define la
tabla lógica clientes. Ahora bien, si quieres
volver a la capa lógica, podemos hacerlo simplemente cerrando la capa física.
Vamos a hacer clic en eso. Ahora se puede ver que los
clientes tienen un nuevo icono, dice en la
capa física, hay como una unión. Y obtenemos más información. Si la tenemos en las mesas, dice,
mesa lógica clientes, eso está hecho de dos tablas
físicas, los clientes y
los detalles de los
clientes. Eso significa que los datos en las tablas lógicas
provienen de la capa física. Pero si vamos a la orden Aquí, no
verás tablas físicas. Los datos provienen directamente
de las tablas originales. Y con eso,
hemos aprendido a navegar por la capa física
y la lógica. Bien, con eso, hemos aprendido el modelado de datos en tableau y cuál es la capa
física y lógica. A continuación, comenzaremos a
aprender a compinar
mesas en tableau, y comenzaremos con uniones
41. Udemy 5 3: Todo bien. Entonces comencemos a
hablar de unir mesas. Normalmente tenemos dos mesas, tabla A, y la tabla B. Y si queremos
combinarlas en una tabla de pick, entonces podemos usar
join entre ellas. Lo primero que hay que
entender es que
una vez que usamos unir
entre dos mesas, entonces tenemos dos lados. La Mesa A va a
ser la mesa elevadora, y la mesa B va a
ser la mesa correcta. Ahora ¿qué va a pasar
después de que nos unamos a las mesas? Todos los campos de la
tabla izquierda estarán en la salida, y luego se
agregarán todos los campos de la tabla derecha junto a ella. Uniones combina los campos o
las columnas de dos tablas. Ahora, para poder hacer uniones,
necesitamos dos cosas. Primero, necesitamos el campo clave. Es un campo que lo puedes
encontrar en ambas tablas. Después de eso, tenemos que
definir el tipo de unión, y tenemos que
elegir entre cuatro tipos
diferentes de juntas. Tenemos la unión interior,
la unión izquierda, la
unión derecha y la unión completa. Si conoces SQL, entonces
conoces esos tipos, es exactamente la misma lógica. Pero vamos a tener unos ejemplos rápidos para entender los cuatro tipos de articulaciones. Todo bien. Ahora tenemos este ejemplo donde
tenemos dos tablas de símbolos, tenemos los nombres del cliente
y la edad del cliente. Queremos combinarlos
en una mesa porque no tiene sentido tener dos
mesas sobre los clientes, queremos hacer una mesa de
cliente y queremos combinarlas. En la primera tabla,
tenemos la identificación y los nombres, y la segunda tabla
tenemos también, las identificaciones y la edad. Es muy fácil. La clave para esta unión es el cliente Ahora, veamos los diferentes resultados usando esos diferentes
tipos de juntas. Entonces comencemos con
el primer tipo de unión, la unión interna. Inner join dice que la
salida va a mostrar solo las filas coincidentes desde
la izquierda y desde la derecha. Por lo que eso significa que las filas
que no coincidan no se presentarán
en la salida Veamos cómo funciona esto. Lo primero que
va a pasar es que vamos a
compinar primero el campo Primero, vamos a
comenzar por el lado izquierdo. Y luego el lado derecho. Y ahora vamos a
empezar a hacer coincidir las filas. Vamos a empezar
por el lado izquierdo. Tenemos también el ID de usuario uno
en el lado derecho, entonces tenemos una coincidencia. Entonces en ambas tablas, tenemos el ID de cliente uno. Entonces esto lo vamos a
ver en la salida. Y luego procedemos
por el lado izquierdo. ¿Tenemos el número de
identificación del cliente dos también en el lado derecho?
Verás, no lo tenemos. Solo tenemos al
cliente número tres. Eso significa que dos no coinciden en el
lado derecho, y también, el cliente tres
no coincide en el lado izquierdo. Eso fue todo. Si usas inner join
en este ejemplo, solo
obtendrás el ID de
cliente número uno, ya que lo encontramos en ambas tablas. Pasemos al siguiente.
Tenemos a la izquierda unirse. porro izquierdo dice que
vamos a tener todo desde la mesa izquierda
sin revisar nada. Pero de la tabla de la derecha, vamos a tener
sólo las filas coincidentes. Si hacemos left join
entre esas dos tablas, vamos a tener
la siguiente salida. Primero, vamos a tener los campos de
la mesa de la izquierda. Y los campos de la mesa
derecha cerca uno del otro, y luego vamos a
tener a todos los clientes de la mesa izquierda
sin verificar nada. Todo va a ser presentado por aquí, esos dos clientes, y luego desde el lado derecho, vamos a tener
sólo las varillas coincidentes. Eso significa, ¿tenemos el ID de cliente número
uno en la mesa correcta? Sí, lo tenemos. Entonces lo vamos a tener en la salida. Pero el ID de cliente número dos, no lo tenemos en
la mesa correcta, lo
que significa que va a estar
vacío y vacío significa nulos Aquí vamos a tener
los valores de nulos tanto
en el campo ID
como también en la edad Eso es. Esta es la salida
de left join. Todo bien. Ahora vamos a
pasar al siguiente. Tenemos el derecho de
unirse. Puede que ya entiendas cómo funciona. Así que vamos a tener
todas las filas de la tabla derecha y sólo las filas coincidentes
de la tabla izquierda. Veamos cómo
va a ser la salida si hacemos una unión correcta entre
esas dos tablas. Como es habitual, vamos a tener todos los campos
desde la izquierda, todos los campos desde la derecha. Vamos a tener
todas las filas de la mesa correcta sin
verificar nada. Vamos a tener
esos dos clientes, y luego empezamos a emparejar
desde el lado izquierdo. ¿Tenemos el
cliente número uno? Sí, lo tenemos,
vamos a agregarlo por aquí. ¿Tenemos el
cliente número tres? Como pueden ver, solo
tenemos los dos, eso significa que no
tenemos información, y vamos a
tener los nulos Esos pueden estar vacíos. Y eso es todo. exactamente lo contrario
de la unión izquierda. Ahora al tipo final de incorporación, tenemos el join completo. Full join significa
todo desde la izquierda y todo desde la derecha
sin faltar nada. Veamos qué va
a pasar si tenemos plena unión entre
esas dos mesas. Como es habitual, comenzamos con los campos desde la izquierda
y desde la derecha, y luego tomamos todo
desde el lado izquierdo, llevamos a esos dos
clientes por aquí. Desde el lado derecho,
vamos a hacer que el emparejamiento crezca para
esos dos clientes. Entonces para el número de identificación
uno, tenemos éste. Pero para los dos, no
tenemos ningún crecimiento coincidente, así que vamos a
tener nulos por aquí Pero como ves, no
tenemos todo
del lado derecho, por lo que falta el ID de cliente
número tres. Entonces es por eso que usando full joint, vamos a tener esa
información por aquí, y luego la vamos a igualar también desde el lado izquierdo. Entonces tenemos algún
cliente número tres en el
lado izquierdo, no tenemos. Entonces eso significa que también vamos
a tener nulos. Ahora comprobando la salida, se
puede ver que tenemos todo, todos los datos de la izquierda, todos los datos de la derecha, y donde no hay
coincidencia, vamos a tener. Como puedes ver, debes tener mucho
cuidado con el tipo de unión que estás usando
porque al usar la incorrecta, esto podría causar la pérdida de datos. Si quieres estar seguro y
no quieres perder ningún dato, entonces tienes que usar el join
completo, pero tristemente, uniones
completas son muy lentas y vas a terminar
teniendo tablas muy grandes, especialmente si ambas tablas tienen
muchas filas incoincidentes Y ahora quiero que
entiendas cómo funcionan las articulaciones en Tableau y qué puede suceder en segundo plano una vez
que unamos tablas. Entonces tenemos la fuente de datos, tenemos las visualizaciones, y dentro de la fuente de datos, tenemos la capa física
y la capa lógica En la
capa física, vamos a unir ambas
tablas, A y B.
Y una vez que hagamos eso, Tableau puede crear una nueva tabla combinada, A y B en la capa lógica. Esta tabla, la
llamamos tabla lógica, que contiene datos
de ambas tablas. Entonces en la capa de visualización, digamos que queremos
seleccionar los campos de F dos y F cuatro. Tableau puede consultar la
fuente de datos y la fuente de datos para obtener los datos de la nueva tabla lógica combinada, AB, y luego enviar los datos
a las visualizaciones Como se puede ver la
interacción entre las visualizaciones
y la fuente de datos, va a estar en la capa
lógica, la capa física va a estar completamente fuera de la imagen Así es simplemente como
funciona las uniones en tableau. Todo bien. Ahora bien, ¿cómo
podemos hacer articulaciones en Tableau? Digamos que queremos unir a los clientes
de la mesa
con los pedidos. Primero, vamos a ir
al lado izquierdo por aquí, bebimos y dejaremos caer a los clientes, y el porro se va a
hacer en la capa física Tenemos que ir ahí.
Vamos dentro los clientes y ahora
estamos en la capa física, y vamos a tomar
los pedidos y solo d y dejarlos caer aquí
en el espacio vacío. Y con esa tablea
como default se puede crear una unión interna entre los
clientes y los pedidos Y si queremos
personalizar el join, vamos a ir por aquí
en el icono y hacer clic en él, y tenemos aquí
dos cosas que hacer. Primero, vamos a
definir el tipo de unión. Como aprendimos,
tenemos la unión interna izquierda, derecha y exterior completa. Simplemente puedes hacer click entre
ellos y ver qué datos pueden faltar y qué datos se pueden presentar como el ejemplo
que te
mostré, me voy a quedar
con la unión interna, y lo siguiente que
vamos a definir la
clave para el join. Tableau entendió que hay ID de
cliente desde la izquierda. Hay
ID de cliente a la derecha, y esta es la
combinación perfecta, lo cual es correcto. Pero digamos que estuvo
mal y quieres
elegir la
clave correcta para el join. Lo que vas a hacer,
vas a ir
al lado izquierdo por aquí.
Haga clic en la flecha. Obtendrás todos los campos de
la tabla de la izquierda y
seleccionarás el correcto, y en este ejemplo, el ID de
cliente es correcto, así que me voy a quedar con él y vas al lado derecho. También tienes el
mismo ícono por aquí, y obtendrás
todos los campos de
la tabla correcta y seleccionarás
el que más te convenga. Una cosa más, tu clave para la unión podría ser
no solo un campo, podría ser múltiples campos. Para que puedas agregar más
campos por aquí. Vas a la siguiente fila y seleccionas el siguiente
campo para la unión. Pero en este ejemplo, sólo
tenemos una clave. Entonces voy a cerrar esto. Hemos montado las articulaciones. Te vas a quedar
con la unión interna, y podemos volver
al modelo de datos lógico. Y como pueden ver la mesa aquí tiene un icono de articulación. Nos dice que estas tablas
lógicas es resultado de unir dos
tablas. Y eso es todo. Así es como puedes
hacer uniones en tableau. Bien, así que eso es
todo para las articulaciones. Mix aprenderemos
los segundos métodos cómo compinar
tablas usando union
42. Udemy 5 4 Union: Todo bien. Ahora
hablemos de unión. Digamos que
tenemos dos tablas y ambas tienen exactamente
las mismas columnas. A veces tiene sentido
combinarlos en una mesa grande, y podemos hacerlo
usando la unión. Una vez que hagamos unión,
¿qué puede pasar? Las columnas y las filas de la tabla izquierda
se van a presentar en la salida
de la tabla derecha, solo las filas
van a ser un lápiz en la salida debajo de
la primera. Unión va a combinar
las filas de dos tablas. Para poder hacer el
sindicato correctamente, tenemos dos requisitos. Primero, ambas tablas deben tener exactamente el mismo
número de campos, y segundo, el campo debe tener exactamente los
mismos tipos de datos. Como puedes ver,
no necesitamos una clave entre esas dos mesas, no
es como el join. Todo bien. Entonces ahora vamos a tener
un ejemplo rápido y muy sencillo sobre el sindicato. Tenemos aquí dos mesas muy
sencillas,
las órdenes de 2022, las órdenes de 2023. Como puede ver,
ambas mesas tienen exactamente la misma estructura. Tenemos dos columnas, el ID
y la fecha en ambas tablas, y tiene sentido fusionarlas en una tabla, la llamamos órdenes. Si hacemos unión entre ellos, ¿qué puede pasar en la salida? Va a comenzar
desde la tabla de la izquierda, y va a tomar los
campos el ID y la fecha, y luego va a
tomar todas las filas
del lado izquierdo y
ponerlo en sus resultados. Ahora, de la mesa derecha, no
volveremos a tomar los campos porque ya lo tenemos
de la tabla izquierda. Va a tomar sólo las filas y abandonarla al
final de la mesa. Va a tomar
las dos órdenes, tres y cuatro y simplemente ponerla debajo de la
mesa por aquí. Eso es. Es muy
sencillo y fácil. Solo necesita exactamente el
mismo número de columnas o campos y exactamente
los mismos tipos de datos. Todo bien. Entonces ahora vamos a
entender cómo funciona la unión en Tableau y qué
va a pasar en segundo plano una vez que hagamos unión. Así que tenemos aquí de
nuevo, nuestras capas, y la unión es muy
similar a unirse. En la capa física,
tenemos nuestras tablas, A y B. Una vez que hagamos unión entre ellas, Tableau va a crear una nueva tabla lógica combinada donde va a combinar
las filas de ambas tablas. En el nivel de visualización, digamos que
tomamos el campo F uno, Tableau va a enviar una
consulta a la fuente de datos y fuente datos va a pedir a la tabla lógica
para obtener los datos. Una vez que Tableau obtenga los datos
de la fuente de datos, los
va a estar presente
en la visualización. Como ves de nuevo aquí, la interacción es entre
las visualizaciones y la capa lógica. Todo bien. Entonces ahora veamos cómo
podemos hacer unión en Tableau. Vamos a trabajar
con las dos tablas, las órdenes y las órdenes son gavillas, ambas tienen exactamente
el mismo número de archivos, y también, exactamente
los mismos tipos de datos Entonces para hacer eso,
vamos a tomar las órdenes, arrastrarlas y
frotarlas sobre la capa lógica. Pero sabes que podemos hacer unión
sólo en la capa física. Entonces tenemos que ir
dentro de las órdenes, hacer
doble clic sobre él, y ahora
estamos en la capa física. Tomemos la segunda mesa, las órdenes son gavillas Pero ahora en vez de
dejarla caer en el espacio en blanco, porque Tableu entonces va a crear un porro,
no queremos hacer eso Queremos crear una unión. Arrástralo y suéltalo
debajo de la tabla. Y como pueden ver,
Tableau va a decir, arrastre mesa para hacer unión. Entonces, si simplemente
lo colocamos debajo de él, a ir a hacer unión entre esas dos mesas,
y como se puede ver, hay dos líneas, líneas grises indica que hay unión. Si quieres verificar
eso, puedes consultar en el resultado de
aquí, los datos. Obtendremos un nuevo campo
llamado nombre de tabla. Y se ve que algunos
registros provienen de los pedidos y otros registros provienen de los pedidos se guardan, lo que indica que tenemos una tabla combinada de ambas órdenes y
las órdenes se guardan. Volvamos a
la capa lógica, así que voy a
presionar aquí la X. Y como pueden ver,
tenemos un nuevo icono por aquí, indica
que
tenemos una unión. Como puedes ver la punta de herramienta de tableau, lo explica todo. Tenemos una
tabla lógica llamada órdenes. Es el resultado de las órdenes de mesa de unión
y las órdenes son sentadas. Esta es una forma de hacer
unión entre dos mesas. En Tableau, hay
otra manera de hacerlo. Déjame mostrarte cómo hacerlo. Primero, solo
voy a quitarlo,
arrastrarlo y soltarlo
en algún lugar por aquí. Como pueden ver del lado izquierdo, tenemos algo que
se llama nueva unión. Doble clicon se puede ver
tenemos aquí dos opciones, la manual y
también, la automática El manual, vamos
a obtener el resultado exactamente como nosotros solo
Lo que podemos hacer, solo
podemos arrastrar y soltar
las tablas por aquí, los pedidos y los pedidos se
guardan, y luego dar clic en Bien. Con eso, obtenemos exactamente los mismos resultados sin ir a la capa física
y arrastramos y soltamos dos tablas y la colocamos exactamente
debajo de la tabla. Entonces esta es una buena manera de hacer
unión entre dos mesas. Puedes comprobarlo con solo
ir a la capa física. Así que haz doble clic en él.
Y como pueden ver, obtuvimos exactamente los mismos resultados. Y aquí podemos verificar
el nombre de la mesa, tenemos pedidos, y
tenemos los pedidos son Si. Todo bien. Entonces ahora vamos a marcar la segunda opción donde
podemos hacer unión automáticamente. Voy a volver a
la capa lógica y solo quitaré la
unión por aquí. Empecemos uno nuevo
desde cero. Y ahora vamos a ir a la automática. ¿Qué
tenemos por aquí? Imagínese que tenemos alrededor de
100 mesas sobre los pedidos. Esto es muy común si
no estás trabajando con bases de datos, estás trabajando con archivos, y los archivos tienen limitaciones. Lo que vamos a hacer,
vamos a ir a
dividir los archivos tras día, tras mes, tras
año, y así sucesivamente. Terminamos teniendo mucho Y es muy
doloroso si vamos a ir a arrastrar y soltar todos esos archivos en
Tableau para hacer unión. Y en lugar de eso, vamos a definir para Tableau o regla, y Tableau va a ir a
buscar todos los archivos que sigan la regla y hagan unión entre ellos.
¿Qué significa eso? Por ejemplo, tenemos
aquí dos mesas,
las órdenes y las
órdenes son jefas. ¿Cuál es la
convención de nomenclatura por aquí? Ambos comienzan
con las órdenes. Podría tener una tercera tabla
llamada órdenes subrayado 2022,
órdenes, subrayado
2023, y así sucesivamente Hay una regla que estoy siguiendo aquí en mi convención de nomenclatura, y la puedo especificar
en Tableau Veamos cómo podemos hacer eso. Por aquí, la primera opción va a incluir o a ejecutarlo. Lo voy a dejar
como incluye, y ahora voy a
especificar la regla, empieza exactamente con órdenes. Después de esta palabra, no
importa lo que venga después de eso. Podría ser subrayado,
2022, 2023, o
nada, y así sucesivamente Entonces cualquier cosa después de
eso no importa. Lo que vamos a
especificar después de eso, estrellas estelares significa
cualquier cosa después de órdenes. Y luego tenemos algunas opciones para
decirle a Tableau dónde
buscar exactamente ya sea en las subcarpetas
o en las carpetas padre Voy a dejarlo como está. Luego haz clic en Bien. Entonces
ahora tenemos un sindicato. Veamos qué va a decir
Tableau. Dice que tenemos una
tabla lógica llamada union, y dice que tenemos
muchos tabla union porque tenemos la forma
automatica de hacerlo. Ahora, vamos a comprobar si
Tableau hizo eso correcto. A medida que vas hacia el lado derecho
aquí y la visión general, encuentras que tenemos un nuevo
campo llamado path. Es el paso de los
expedientes. A ver eso. Voy a ir a la
hoja uno aquí y simplemente arrastrar y soltar el pase
para ver solo los archivos. Como puedes ver Tableau
lo hizo correctamente, tenemos los pedidos
chi y los pedidos. Es muy buena manera
si tienes muchos CSVs y sobresale
hacerlo automáticamente en lugar de arrastrar y soltar todas esas tablas Generalmente en mis proyectos, nunca uso esto
porque todos los datos se preparan en los data warehouses
o en el data lake. Entonces con eso, hemos aprendido todas las diferentes opciones sobre cómo podemos hacer unión en Tableau. Bien, así que eso es
todo por la unión. A continuación, aprenderemos métodos
muy importantes, sus relaciones en
Tableau o recoll asiente.
43. Udemy 5 5 Relaciones: Todo bien. Entonces ahora
hablemos de relaciones. En 2020, Tau introdujo nuevos métodos sobre cómo
combinar y conectar
tablas entre sí, y
lo llamaron relaciones. Lo hicieron incluso como
métodos predeterminados sobre cómo conectar tablas, ya que es muy
rápido y flexible. Entonces, qué son las relaciones y
cómo funciona en tableau. Es completamente
diferente a las uniones y la unión. Si tenemos en la capa lógica dos tablas lógicas, A y B. Podemos
conectarlas en esta capa usando las relaciones. Piense en las relaciones como un contrato entre dos tablas. Y cuando Tableau usa los
datos de esas tablas, primero tiene
que verificar
el contrato para entender
cómo generar las consultas. Y ahora es muy importante
entender que
una vez que conectamos las tablas
usando relaciones, las tablas pueden permanecer
separadas entre sí, Tableau no creará
una nueva tabla lógica. Todo va a quedarse como
está sin ningún cambio. Y aquí acabamos de describir las relaciones
entre dos tablas. Ahora en el nivel de visualización, si tomamos el campo F uno de tabla A y F cuatro de la tabla
B, ¿qué va a pasar? Primero, Tableau va a
revisar el contrato para entender cómo
generar las consultas, y luego va a enviar
la consulta a la primera tabla, y luego va a
enviar otra consulta a la tabla B para
obtener los datos para un cuatro. Entonces los datos se van
a combinar a nivel
de visualización
y no al nivel lógico. Todo bien. Ahora
veamos cómo podemos crear relaciones en Tableau. Es muy fácil.
Nos vamos a quedar en la página de fuente de datos y a
medida que añadimos una capa lógica. No vamos a ir a
la capa física. A lo que necesitamos son dos mesas. Tomemos los pedidos, arrástrelos y
colóquelos por aquí en el modelo de datos, y luego tomemos a
los clientes. Ahora, como pueden
ver, como me estoy moviendo, hay un fideo
o relaciones Así que vamos a arrastrarlo aquí. Tableau va a crear
automáticamente relaciones entre los
pedidos y los clientes. Y ahora, cómo
vamos a configurar
y configurar la relación. Entonces vayamos al fideo de
aquí y simplemente haga clic en él, y luego no
habrá nueva ventana o algo para la configuración Vamos a ir a
los metadatos por aquí. Si no ves la
información así, entonces puedes ir por aquí, y verás
las relaciones
y las tablas lógicas. Así que asegúrate de
seleccionar la relación. Y hay como tres cosas que vamos a
establecer en la relación. Primero, va a ser la clave. Es como la clave de unión. Es campo común
entre las dos tablas. Ahora como puedes ver por
aquí, desde la tabla de la izquierda, tenemos el ID de cliente y la tabla de la derecha,
tenemos el ID de cliente. Y Tableau
entendió automáticamente que este campo podría usarse como
clave, lo cual es correcto. Pero si quieres
cambiarlo, puedes ir por aquí, así que obtendremos una lista de todos los
campos en la tabla de la izquierda, y también,
vas a ir por aquí. Obtendrás todos los campos de la derecha y podrás agregar
más campos para la clave. Actualmente, es correcto, así que voy a dejarlo como está. A continuación, vamos a ir a
las opciones de rendimiento. Así que vamos a ampliar las opciones de
rendimiento por aquí, y tenemos aquí dos cosas. Tenemos la cardinalidad
y la integridad. Si lo dejas aquí como está, como predeterminado, nada
va a salir mal, no perderás ningún dato, así que no tienes que
cambiar nada aquí a menos que quieras
optimizar el rendimiento ¿Qué tenemos por aquí?
Tenemos cardinalidad tantas o una en el lado izquierdo
y en el lado derecho, puedes definir las mismas cosas. Para la integridad, tenemos algunas marcas de registros
y todos los tapetes de registros. Para entender
esas cosas, pongamos un ejemplo. Todo bien. Entonces ahora
podemos tener ejemplo para la cardinalidad
en las relaciones Tenemos dos mesas, nuestros
pedidos y clientes. Hay una relación
entre ellos y la clave para las relaciones
es el ID del cliente. Y en las cardinalidades,
hay dos opciones, o vamos
a usar muchas o una Para decidir
cuál es el correcto, tenemos que hacer perfiles de datos creación de perfiles de datos significa que
vamos a hacer inmersiones profundas en los datos para comprender los
valores dentro de nuestras tablas Y una vez que hacemos perfiles de datos, es muy fácil seleccionar
si son muchos o uno Entonces ahora lo que
significan esos valores, muchos y uno. Hay una regla simple para eso. Usamos muchos si hay kits
dobles en la llave, y usamos uno si la llave es única y no tiene
ningún kit doble dentro de ella. Entonces ahora vamos a revisar
el ejemplo
para determinar si
es muchos o uno. Así que vamos a los
pedidos de aquí, y el ID de cliente. Se ve en esos valores
hay kits dobles. Tenemos el ID de cliente
aquí y una vez aquí también. Y el
ID de cliente dos es dos veces. Entonces esos valores no son únicos
y contienen kits dobles. Por eso lo llamamos
Vamos a ver a los clientes de aquí. Se puede ver que tenemos
al cliente uno, dos, tres, y eso es todo. Entonces esos valores son únicos, y no hay
duplicados dentro de él. No tenemos el
ID de cliente uno de nuevo en la tabla. Entonces eso significa que podemos
especificar aquí uno. Así que ahora vamos a repasar todos los escenarios
para entender lo que puede suceder en Tableau una vez que
configures esto. Todo bien. Entonces ahora vamos a ejecutar el
primer escenario donde Tableau
lo va a definir como una relación predeterminada, de
muchos a muchos. Entonces tenemos el lado izquierdo muchos Y del lado derecho,
tenemos también muchos. Y digamos en el nivel de
visualización, tomamos los ID de cliente del pedido y la
suma de todas las ventas, y luego el nombre
del cliente. Bien. Entonces ahora veamos
cómo puede funcionar Tableau. TLAUFIR va a revisar
las relaciones. Se va a decir,
bien, son muchos demasiados. Es mejor revisar todas
las mesas la izquierda y a la derecha. Entonces vamos a empezar
por el lado izquierdo. Tenemos uno del cliente. Se lo va a llevar por aquí. Y va a
sumar todas las ventas. Ya que son muchos,
mesa puede entender, tengo que revisar toda la mesa. La mesa puede escanear
toda la mesa una por una. Se va a decir,
tenemos las ventas 50. El siguiente no es el cliente y luego pasa al siguiente. Se lo va a omitir,
y luego tenemos, nuevamente, el ID de cliente número uno, y va a
hacer la suma 50-30 Eso quiere decir que vamos
a tener el valor de 80. Es la suma de las dos ventas. Y ahora vamos a ir
al lado derecho para encontrar el
nombre de los clientes. Se va a verificar, son muchos, así que va a
escanear toda la tabla para el ID de cliente uno. Entonces ahora el primer
registro, encuentra, tenemos el ID de cliente uno, va a llevar a
María por aquí. Pero ahora Tableau no se detendrá. Va a escanear toda
la mesa. Ya que en las
relaciones, son muchas. Pero no tiene
sentido porque el ID de cliente aquí es único. Entonces Tableau va
a comprobar si hay
ID de cliente uno por aquí, y luego pasar al siguiente. Y entonces no
encontró nada, así que se va a quedar así. Y ahora Tabla ir a proceder
con el siguiente cliente. Tenemos el
ID de cliente número dos, lo
vamos a tener en la salida. Y entonces vamos a
tener la suma de todas las ventas. Entonces Tableau va a escanear todos
los pedidos para poder hacer la suma. Entonces tenemos por aquí los 20, y luego tenemos aquí diez. Entonces la suma de eso es 30, Tableau va a tener
en la salida 30. Entonces eso es todo para la mesa izquierda, vamos a ir
a la mesa derecha. Mesa ir a escanear el
registro uno por uno. Entonces el primero no es el ID de
cliente número dos. Tenemos aquí un partido, así que John
va a estar en la salida. Tableau va a escanear toda
la mesa, así que va a ir por
los tres y así sucesivamente. Y como puedes
ver, la salida es correcta usando los
métodos predeterminados de muchos a muchos, pero tenemos un problema con eso. En la mesa derecha, Tableau
está haciendo un escaneo completo. Entonces con eso, estamos perdiendo rendimiento en el lado derecho. Entonces es mejor
optimizarlo donde le vamos
a decir tableau. Si encuentras un cliente,
entonces eso es todo. No es necesario escanear
toda la tabla porque tenemos como máximo un
registro de cada cliente. No hay duplicados
y es único. Y ahora tenemos que contar de alguna manera esta información para Tableau. Para ello, podemos
hacerlo en la cardinalidad. Entonces en el lado izquierdo, se
va a quedar como muchos. Bien. Pero del lado derecho,
vamos a decir que es uno. Y con eso, Tablo van a entender, bien, es único, no
tenemos que escanear toda
la mesa, y vamos a ganar
mucho rendimiento Todo bien. Entonces ahora
veamos cómo puede funcionar la mesa una vez que la
tengamos tantos a uno. el lado izquierdo, nada va a cambiar
porque tenemos muchos, así que Table va a
escanear toda la mesa. Entonces para el cliente, el resultado va a ser el mismo. Pero ahora del lado derecho,
las cosas van a cambiar. Tableau va a decir,
ID de cliente número uno, hay una coincidencia. Va a tomar a
María como salida. Pero ahora Tableau va a parar. Tableau no buscará el ID de cliente uno y
escaneará toda la tabla. Entonces con eso, Tableau no
estará haciendo cosas innecesarias, y vamos a
ganar algo de rendimiento. Ahora vamos a ir
al cliente número dos de aquí. Misma información. Entonces Tableau, hazte un escaneo. Entonces, ¿tenemos el cliente
número dos por aquí? No, así que saltamos al siguiente. Sí, tenemos un partido,
vamos a llevar a John. Pero Tableau va
a parar también, y no vamos a escanear
el siguiente registro. Entonces como puedes ver, tenemos
exactamente la misma salida, ya sea que estés usando muchos
a muchos o muchos a uno. Con muchos a uno, tenemos uno, el rendimiento con Tableau va a detener el escaneo
en el lado derecho. Bien, así que ahora,
saltemos al siguiente escenario. Donde vamos a
hacer algo mal. Donde vamos a decir, bien, el ID de cliente del lado
izquierdo es único, y vamos a
poner el valor de uno. Y del lado derecho
, no importa. Tengamos muchos, por ejemplo. Entonces ahora le estamos diciendo a
Tableau del lado izquierdo. El ID de cliente es único, así que no tienes que
escanear toda la tabla, y vamos a tener el
mismo ejemplo por aquí. Entonces veamos qué va
a pasar del lado izquierdo. Tableau va a comenzar
con el primer cliente,
digamos, el ID de cliente uno. La suma de ventas ahora es 50 porque no tengo
que escanear toda la tabla. Entonces va a parar
en los primeros registros, y la salida
va a ser de 50. Entonces ahora del lado derecho, una vez estamos diciendo muchos, aquí no importa, el resultado vamos
a ser correctos. Vamos a tener a
María. Pero Tabla ir a escanear toda la mesa, así que el rendimiento
va a ser malo. Ahora vamos a saltar
al siguiente cliente. Tenemos el cliente número dos. Entonces Mesa va a
tenerla en la salida. Y aquí otra vez,
el mismo problema, Mesa va a decir bien. Tenemos la venta 20, El ID de
cliente es único. No lo
volveremos a encontrar en la misma mesa. No tengo que escanear toda
la mesa. Mesa va a
tomar el valor 20, voy a
ponerlo en la salida sin verificar
los otros valores. Y aquí del
lado derecho, no importa. Tenemos a John, lo cual es correcto, pero va a escanear toda
la mesa. Como puedes ver, si
cometes error aquí en
las cardinalidades, podrías tener algunos
problemas en la salida donde vamos a
tener algunos
datos faltantes e información incorrecta Todo bien. Entonces ahora vamos a correr el último escenario
donde tenemos en el lado izquierdo uno y en
el lado derecho como nosotros uno. Vamos a obtener
exactamente la misma salida porque la tenemos
mal en el lado izquierdo. Lo único bueno aquí
es que del lado derecho, mesa va a detener el
escaneo una vez que encuentre una coincidencia, por lo que no escaneará toda
la mesa. Entonces en la salida, vamos a obtener exactamente la
misma información. Y aquí tenemos
uno. Todo bien. Ahora, vamos a resumir rápidamente. En el lado izquierdo,
tenemos dos criterios, la corrección y
el desempeño La corrección siempre es mucho más importante que
el desempeño. Empecemos por
el primer escenario. Tenemos muchas a
muchas relaciones. Como puede ver la
salida fue correcta, pero el rendimiento fue malo. Desde Tableau haciendo
innecesaria
exploración completa de la tabla en el lado derecho. Por eso voy
a darle ok por la corrección y no
bien para la actuación Para el siguiente escenario, tenemos relación de
muchos a uno. La salida estuvo bien,
así que fue correcta. Vamos a darle ok y
la actuación estuvo bien. Desde To detiene los escaneos
una vez que encuentra una coincidencia. Por eso
vamos a ganar mucho rendimiento, y lo
vamos a dar. Vamos a saltar al tercero. Tenemos de una a muchas
relaciones. Como puede ver, la salida no
estuvo bien. Esto no
fue correcto. Nos faltan datos, así que vamos a darlos
no correctos, y el rendimiento fue malo
porque del lado derecho, estamos haciendo escaneos innecesarios. Eso quiere decir que aquí fue el
peor escenario. Entonces el último tenemos relación
uno a uno. La salida no fue
correcta, no está bien. Pero la actuación estuvo bien,
ya que en el lado derecho, no
estamos haciendo escaneos
innecesarios, pero para ser honestos, la corrección es mucho
más importante que la actuación Y es por eso que Tu
siempre te recomendamos quedarte en
muchas a muchas relaciones si no
estás seguro porque siempre vas a obtener respuestas correctas
en la salida. Pero si tus datos son grandes, obtendrás un
mal rendimiento. Entonces, si quieres tener un
buen desempeño, tienes que invertir tiempo
en analizar tus datos, hacer perfiles de datos para
entender ¿Son muchos, es uno y luego cambiarlo, pero hay que estar
seguro de tus datos De lo contrario, obtendrá información
incorrecta en sus visualizaciones,
y eso es realmente malo Entonces eso significa para este ejemplo, la forma segura de hacerlo para mantenerse en muchas a
muchas relaciones, pero la profesional
es tener relaciones de
muchas a una
para obtener un buen desempeño. Pero esto no
siempre es un escenario. Imagínese que cambiamos las mesas entre
clientes y pedidos. Entonces los clientes se quedan
y los pedidos son correctos. Entonces una a muchas relaciones va a ser la correcta. Así que ten cuidado aquí con los
lados. Muy bien, todos. Entonces ahora vamos a entender las opciones de
integridad en Tableau. Cada relación tiene dos lados, la mesa izquierda y
la mesa derecha. Cuando estamos cambiando los
ajustes de la integridad, limitamos qué articulaciones pueden
ocurrir en la visualización. Entonces aquí tenemos dos opciones, algún partido récord y
todos los partidos récord. Y con eso,
tenemos cuatro escenarios. Primero, podemos elegir alguna coincidencia de registro tanto en tablas
izquierda como derecha, y si lo hacemos,
entonces todo tipo de juntas son posibles
en la visualización. Interior izquierdo, derecho
y unión completa. Pero ahora, si elegimos
todas las coincidencias récord la izquierda y alguna
coincidencia récord a la derecha, entonces lo que puede pasar ahora estamos limitando los tipos de
juntas a solo dos tipos, unión
interna y derecha. Y el siguiente,
puede ser lo contrario, así que tenemos algún partido
récord a la izquierda y todos los
partidos récord a la derecha. Lo que puede volver a suceder, aquí limitamos los tipos de
juntas a solo dos tipos, la unión interna y la izquierda. Y en el último escenario, si elegimos todos los
partidos récord en ambos lados, el izquierdo y el derecho,
entonces aquí limitamos tableau a un solo tipo
de articulación, unión interna. Como puedes ver, es
muy similar a las articulaciones, solo
estamos definiendo cómo debería funcionar
Tableau. Cuando usamos alguna coincidencia de registro, permitimos más tipos de uniones, y cuando usamos la
opción o coincidencia de registro, entonces estamos limitando Tableau
con los tipos de unión. Aquí es muy importante
entender que
tenemos un intercambio. Si usa o registra coincidencia
y sigue este camino, probablemente experimentará
un mejor rendimiento, pero aumentará
el riesgo de perder datos. Pero si eliges usar alguna coincidencia
discográfica y subes, te asegurarás la integridad
y la flexibilidad, pero estás sacrificando algunos
recursos y rendimiento El equipo de Tableau aquí decidió
ir con el primer escenario donde tenemos a la izquierda y la derecha algún partido récord. Y puedo entender que es porque es
más importante
tener completitud y flexibilidad
más que rendimiento Echemos un vistazo a nuestros datos. Entonces aquí tenemos clientes
que no ordenaron nada. Entonces el cliente número tres no pidió
nada por aquí, y no tenemos una coincidencia de ello. Entonces podemos decir que algunos
registros coinciden como el uno y dos
coinciden en el lado izquierdo, pero algunos otros registros
no coinciden. Por lo que no tenemos un pedido del
ID de cliente número tres. Entonces eso significa que en nuestra base de datos, podríamos tener clientes en la mesa de clientes que
no pidieron nada. Entonces la opción correcta por
aquí son algunos registros de coincidencias. Ahora, analicemos las órdenes. Como puedes ver, tenemos el ID de
cliente número uno. Lo encontramos en los clientes. Dos, también, y así sucesivamente. Por lo que podemos ver que
todos los registros o todos los ID de clientes en los pedidos tiene una coincidencia
de los clientes. Bueno, eso significa que podemos
seleccionar todos los registros coinciden. No tenemos, por ejemplo, identificación de
cliente cuatro por aquí, que no tiene una
coincidencia en el lado derecho. Entonces eso significa en nuestra base de datos, Todos los pedidos deben provenir
de nuestros clientes, y no debemos tener ningún pedido sin un cliente conocido. Entonces después del análisis, podemos decir, del lado izquierdo, en las órdenes,
siempre tenemos un registro coincidente. Así que vamos a seleccionar
todos los registros de partidos. Pero del lado derecho, podríamos tener clientes
que no ordenaron nada. Entonces podemos decir algunos
registros de partidos. Si lo hacemos así, podemos
evitar que Tableau cualquier cosa extra analizando
los nulos, como en SQL, si tienes una unión externa completa, obtendrás una gran
cantidad de datos y a veces si estás usando unión
interna o
unión izquierda y así sucesivamente, obtendrás un mejor rendimiento Entonces, si sabes exactamente lo que
está pasando en tus datos, entonces selecciona la integridad
correcta. De lo contrario, solo
déjelo como predeterminado. Algunos registros coinciden a
la izquierda a la derecha, estarás a salvo,
obtendrás respuestas correctas. Bien, así que ahora empaca a Tableau, las relaciones son realmente fáciles Solo tenemos que arrastrar
esas dos tablas y Tableau crear las
relaciones entre ellas. Simplemente obtenga la clave entre las
relaciones correctas y todo va a estar bien y dejar a esos empleados por defecto. Pero si quieres ser más provisional y obtener un mejor
rendimiento en Tableau, tienes que hacer
perfiles de datos y luego seleccionar tienes que hacer
perfiles de datos y luego seleccionar
el correcto si estás
100% seguro Así que en este ejemplo, los pedidos de aquí tienen
muchos en los ID de cliente, pero tenemos en el
lado derecho uno para los clientes, y luego para la integridad
en los pedidos o registros coincide porque todos los pedidos tienen un ID de cliente en
la tabla del cliente. Pero podríamos tener algunos clientes que no ordenaron nada, así que voy a dejarlo como algunos registros coinciden, y eso es todo. Eso son las relaciones
en Tableau. Bien, así que eso se trata de
los conceptos muy importantes de las relaciones
y cómo funcionan A continuación, aprenderemos métodos
muy únicos, la mezcla de datos en Tableau.
44. Udemy 5 6 Mezcla: Todo bien. Entonces ahora hablemos de la mezcla de datos en tableau. Pero primero, algo de café.
Vamos. Todo bien. Así que ahora vamos a tener
este ejemplo donde tenemos en la tabla de
fuentes de datos A, y ahora nivel de indivisualización, queremos usar los datos
del campo F uno Y ya sabes
Table ir a enviar una consulta a la
fuente de datos
para obtener los datos del F uno
de
la tabla para mostrarlo
en divisualización Y ahora, ya que esta fuente de datos fue la primera en ser consultada y en ser utilizada y la tabla la
llaman fuente de datos primaria Y en Tableau,
cualquier cosa es primaria, va a conseguir el color azul. Por eso verás
como icono azul indica que esta fuente de datos
es una primaria Ahora, a veces te encuentras en una
situación en la que queremos obtener los datos de
otra fuente de datos. Por ejemplo, tenemos otra fuente de
datos con la tabla B, y queremos agregar
las visualizaciones para mostrar los datos de F cuatro. Entonces,
¿qué va a pasar? Tabla va a enviar
otra consulta a la segunda fuente de datos con el
fin de obtener los datos de F cuatro, y luego los datos se pueden
reenviar a las visualizaciones Y aquí, Table vaya a llamar a esta fuente de datos como fuente de datos
secundaria. Y comercializará
con un icono naranja. Ahora para que esto
funcione donde vamos a obtener datos de dos fuentes de datos
diferentes, alguna manera
tenemos que conectarlos. Y aquí exactamente, vamos a usar la
forma única en Tableau donde podemos conectar fuentes de
datos usando
la combinación de
datos. La combinación de datos
solo se puede hacer a nivel de visualización
en
la página de la hoja de trabajo, no en la fuente de datos. Ahora podría preguntarse cómo Tableau está uniendo esas tablas a nivel
de visualización. Bueno, Tableau está
usando una unión a la izquierda. No podemos cambiar eso
tristemente. Es fijo. Como es como una articulación de elevación, Tableau va a
obtener todos los datos de la fuente
de datos primaria, y solo los registros coincidentes de la fuente
de datos de Scrodery Ahora, para resumir la combinación de
datos es el método de combinar datos en los niveles de visualización de dos
fuentes de datos diferentes usando combinación izquierda Esta es una
característica muy única en Tableau. No lo encuentras en
ninguna otra herramienta de BI como Microsoft Par PI. No se puede, por ejemplo, combinar datos de dos conjuntos de datos publicados
diferentes. Todo bien. Ahora veamos cómo podemos hacer la mezcla de datos en Tableau, y para ello, necesitamos
dos fuentes de datos. El primero va a ser de los archivos CSV que tenemos
de los pequeños conjuntos de datos. Entonces vamos a ir
a los archivos de texto, y llevemos los
productos por aquí. Esta es nuestra primera fuente de datos. Ahora vamos a crear
la segunda fuente
de datos para poder hacer eso. Puedes ir a este
icono por aquí. Y luego haga clic en nueva
fuente de datos. Vamos ahí. Va a ser del
archivo JS que preparé para ti. Vamos a JS y
tenemos los precios de los productos. Vamos a abrir eso. Como es JS tenemos que seleccionar el esquema. Vamos a los datos de aquí
y haga clic y luego haga clic. Ahora tenemos dos fuentes de datos. Para poder alternar entre ellos, volvemos a este
icono de aquí, y se puede ver que
ahora tenemos dos fuentes de datos, y con sólo seleccionar
la fuente de datos, cambiarás a ella. Ahora bien, para hacer
la mezcla de datos y conectar esas
dos fuentes de datos, no
podemos hacerlo en
la página de fuente de datos. Tenemos que ir al nivel
de
visualización a la página de la hoja de trabajo. Entonces hagámoslo. Voy a ir
a la hoja
uno por aquí. Y como puedes ver, en el panel de
datos del lado izquierdo, tenemos dos fuentes de datos, y con solo hacer click sobre ellas, puedes cambiar para
ver las tablas dentro de ellas. Entonces ahora tenemos
que decidir qué fuente de datos es la primaria y
cuál es la secundaria. Para este ejemplo,
diré que el producto es el primario. Y cómo vamos a
hacer eso, simplemente usando los datos en las visualizaciones
como primera fuente de datos Así que solo voy a
tomar el ID del producto, arrastrarlo y soltarlo en las filas. E inmediatamente, Tlou
puede entender a, esta es la fuente de datos primaria, y va a comercializar
con un icono azul por aquí, lo que indica que esta es
nuestra fuente de datos primaria Todavía no tenemos una fuente de datos
secundaria. Entonces ves que no hay ningún ícono
naranja por aquí, porque en nuestra opinión, tenemos datos solo de una fuente de datos. Ahora para obtener los datos
de la segunda fuente de datos, vamos a cambiar
a los precios de los productos, y puedes ver Tu
inmediatamente convertir esta fuente de datos como fuente de datos
secundaria. Entonces puedes ver por aquí, tenemos el icono naranja que
indica que esta es fuente de datos
secundaria, y cualquier campo que estemos usando, va a
comercializar con naranja. Para que puedas ver por
aquí, el precio, tiene una naranja puesta.
Es muy sencillo. Ahora, digamos que
el ID del producto
no es la clave de orden para unir
esas dos fuentes de datos. Quieres cambiar eso.
Para hacer eso, vamos a ir a los
datos de aquí en el menú y luego ir al Edit
Pintrlationships Vamos a hacer clic en eso.
Tendremos una nueva ventana por aquí. Y aquí tenemos dos opciones
automáticas y personalizadas. Si la dejas como
tabla automática y para
averiguar qué clave unir
esas fuentes de datos. Aquí en este ejemplo
está el ID del producto. Pero si quieres cambiar eso, puedes ir a la
costumbre Es como unirte. que especificar desde la
izquierda y desde la derecha, qué campos son la clave
para poder hacer la unión. Entonces, si quieres cambiar eso,
simplemente haz doble clic sobre él, y luego tienes
en el lado izquierdo, la fuente de datos primaria
y el lado derecho, la fuente de datos secundaria, y luego seleccionas los campos que son la clave para la unión. Entonces voy a
dejarlo como está, y agreguemos otra clave, así voy a ir por aquí
y agregar por ejemplo, la categoría es del lado izquierdo y
del lado derecho,
el índice de datos, lo cual
es realmente incorrecto. Vamos a hacer clic en Aceptar. Y luego otra vez. Verás en el lado izquierdo. Ahora tenemos otra
cadena en el índice de datos, y se puede ver que es
como una cadena rota. Eso significa que
aún no se usa en el join. Si quieres activarlo, simplemente haz clic en él, y verás que tenemos
una cadena activa. Ahora como puedes ver
el resultado es incorrecto porque no tiene
sentido usar esta clave, pero solo quiero
mostrarte cómo
puedes desactivar y activar la clave de la unión
entre dos fuentes
de datos solo hacer clic sobre ellas. Ahora vamos a corregir esto. Quiero tener solo
el ID del producto como clave para el join. Eso significa que
voy a desactivar el índice de datos por aquí Así es como se puede definir la
clave para la combinación de datos. Ahora bien, una cosa que
es muy importante
entender que
todo lo que hemos hecho en la mezcla de datos
sólo es relevante para
estas hojas de trabajo Si voy a otra hoja de trabajo, vayamos por aquí
y creemos una nueva. Ahora como puedes ver por
aquí, está completamente restablecido. Las dos fuentes de datos, la
tenemos otra vez, pero no la tenemos como fuentes de
datos
primaria y secundaria. Eso significa que en cada hoja de trabajo, podemos tomar una nueva decisión En la hoja número uno, los productos los primarios, puedo cambiar de opinión aquí, donde puedo decir, los precios de
los productos ahora es la fuente de datos primaria. Si me llevo algo por aquí, Puedes ver
los precios de los productos es el primario. Y si voy a los
productos y
digamos que voy a llevar el nombre del
producto por aquí, los productos pueden ser los secundarios. Acabo de cambiar entre ellos dependiendo de
los requisitos. Si volvemos a la
hoja número uno, vemos que el producto
es el primario. Pero si vamos a la
hoja número dos, los precios de los productos ahora es el pri Esto es realmente
agradable porque nos da flexibilidad de
alivio donde
podemos decidir en cada hoja de trabajo cuál es la primaria
y cuál es la secundaria
dependiendo de nuestros requerimientos. Así que la combinación de datos es muy
única y excelente manera conectar y
combinar datos. Todo bien. Entonces con eso,
ahora tienes una visión general de los cuatro métodos de
combinación de tablas. A continuación, iremos a
compararlos uno al lado del otro, y comenzaremos
con las diferencias entre uniones y unión.
45. Udemy 5 7 Join vs Union: Muy bien, entonces ahora, ¿cuál es la principal diferencia
entre uniones y sindicatos? Ambos son muy similares. Van a combinar dos
tablas en una tabla grande, pero la diferencia aquí, así es como se van
a combinar los datos. En juntas, se van a combinar
los campos de ambas tablas. Entonces vamos a tomar
todos los campos desde el lado izquierdo y al lado, todos los campos
del lado derecho. Entonces los resultados vamos
a conseguir una gran mesa salvaje. Pero por otro
lado en los sindicatos, se van
a combinar
dos mesas. Pero en lugar de
combinar los campos, aquí vamos a combinar
las filas de ambas tablas. Entonces obtendremos todas las filas de la primera tabla y debajo de ella, todas las filas de
la tabla derecha. Pero ambos tienen
exactamente las mismas columnas. Así se une comps los campos
y Union comps las filas. Muy bien, así que esa fue
la principal diferencia entre unión y unión A continuación, aprenderemos
las diferencias entre uniones y mezcla de datos.
46. Udemy 5 8 Join contra belding: Todo bien. Ahora la pregunta es, ¿cuál es la principal diferencia entre las uniones y la fusión de
datos? La mezcla de datos es
como una articulación de elevación, pero la principal diferencia aquí es que
es cuando se va a realizar la agregación. En las articulaciones, los datos se
pueden combinar primero y luego se puede
producir la agregación. Pero en la mezcla de datos es
exactamente lo contrario. La agregación va a ocurrir primero y luego se
van a combinar los datos. Ahora vamos a tener un ejemplo
sencillo para entender
lo que esto significa. Así que nuevamente, tenemos nuestras mesas,
clientes y pedidos. Primero, vamos
a hacer la unión izquierda, y después vamos a hacer los préstamos de datos entre ellos para entender
las diferencias entre ellos en la salida Bien, ahora vamos
a comenzar con la unión izquierda, ya
sabes izquierda unir
todos los datos
del lado izquierdo y solo el
emparejamiento en el lado derecho. Comenzamos como de costumbre combinando
los campos desde la izquierda, los campos desde la derecha, y
comenzamos registro por registro. Entonces vamos a tomar
el cliente número uno, y vamos a
buscar los partidos. Tenemos dos filas en las órdenes. Entonces eso significa
que María va a estar dos veces en la salida porque
hay dos órdenes. Y luego vamos
a pasar al siguiente. Número de identificación de cliente dos, solo
tenemos un pedido para eso. Vamos a
tenerlo en la salida. Y George no
tiene órdenes. Entonces eso significa que aquí vamos a tener
null. Aquí y aquí. Como puedes ver con
la unión izquierda, primero combinamos los datos,
los datos brutos sin hacer ninguna agregación y después
en las visualizaciones,
podemos encontrar, por ejemplo, la suma de ventas o
el promedio y así sucesivamente Ahora vamos a comprobar
la mezcla de datos cómo funciona. Todo bien. Ahora, digamos que tenemos
todos los campos de
la
fuente de datos primaria y al lado, todos los campos de la fuente de
datos secundaria Esto es como left join,
vamos a tomar todos los datos de la fuente de datos
primaria. Vamos a conseguir a los
tres clientes por aquí. Pero la principal diferencia aquí es que no
habrá Dublicates Como puedes ver,
tenemos aquí a María dos veces, pero en mezcla de datos, no
obtendrás ningún Dublicates Ahora aquí viene la diferencia
antes de empezar a obtener los datos de las órdenes de
la fuente de datos secundaria. Una agregación puede ocurrir. Entonces, por ejemplo, con
el ID de cliente número uno, tenemos dos filas. Las dos filas no se
presentarán en la salida, primero, va a ser
como una agregación. Y ahora es muy importante
entender que los campos en Tableau se dividen entre
dimensiones y medidas. En el próximo señorial
voy a explicar
eso en detalle Pero ahora, las medidas se
pueden agregar, las dimensiones
no se agregarán. Entonces, por ejemplo, el
ID de cliente, no es una medida. Es una dimensión. Entonces
Tau no puede agregarlo. Pero como lo tenemos el
doble del mismo valor, Tableau puede llegar aquí uno. Y luego el siguiente,
tenemos las ventas. Se mide. Tableau puede agregar primero y
luego combinarlo. La suma de eso va
a ser de 80. Vamos dos puntos. Y el siguiente,
tenemos la fecha. Aquí es una dimensión,
no se puede agregar. Y como tenemos dos valores
diferentes, dorit en la salida una estrella Dado que Tableau puede proporcionar en
la salida sólo un valor, y tenemos aquí dos valores. Tableau no decidirá
cuál de ellos va a ser. Mesa puede agregar una estrella. Entonces, ¿qué va a pasar en
la salida va a ser estrella? Sé que esto realmente no es agradable, pero así es como funciona la
mezcla de datos. Como puede ver, tabla
siempre trató de
agregar los datos
antes de combinarlos. Ahora, pasemos
al siguiente cliente, tenemos a John, y en los pedidos, solo
tenemos un registro. Eso significa que no se
va a agregar nada. El outbok va a
ser exactamente el mismo. Y entonces para el
cliente, George, no
hay
información por aquí. También obtendremos nulos. Y esta es la salida
de la mezcla de datos. Y esto es exactamente a lo que me refiero con las principales
diferencias entre juntas y blending es cuando
hacemos las agregaciones Entonces en la unión izquierda,
como puedes ver, primero combinamos los datos de
fila juntos, y después podemos hacer agregaciones en las
visualizaciones Pero en la combinación de datos, primero, los datos
deben agregarse, especialmente de la fuente de datos
secundaria, y después, los datos se van
a combinar en Tableau. Todo bien. Entonces con
eso, hemos aprendido las principales diferencias entre las
articulaciones y la mezcla de datos. A continuación, es importante
para uno. Aprenderemos las principales diferencias entre
articulaciones y relaciones.
47. Udemy 5 9 de unión frente a relación: Todo bien. Entonces ahora, ¿cuáles
son las principales diferencias entre las articulaciones y las
relaciones? Si estás usando articulaciones, las cosas pueden volverse realmente estáticas y podríamos perder
también, muchos datos. Pero si estás usando
relaciones en nuestro modelo de datos, entonces obtendremos
más flexibilidad, y no perderemos ningún dato. Ahora para entender esto, vamos a revisar este ejemplo. Hemos preparado
dos fuentes de datos, una con articulaciones y
otra con relaciones. El primero con los pedidos, si voy a la capa física, se
puede ver que tenemos un ascensor conjunto entre pedidos y clientes. Y vamos a revisar el segundo. Tenemos las relaciones. Tenemos también las mismas mesas, tenemos pedidos y clientes. Y entre ellos,
hay una relación. Ahora bien, si revisas nuestros datos, podemos encontrar que
hay un cinco clientes, y en los pedidos, solo
hay cuatro
clientes que hicieron el pedido. Entonces, si revisas por
aquí el ID del cliente, no
encontrarás
el número de identificación cinco. Eso significa que este cliente
no pidió nada. Esto no es problema para
las relaciones, pero si vas a las
articulaciones de aquí, y revisas los datos, verás que no tenemos un número de identificación de cliente
cinco en nuestros datos. Para que pueda verificar, tenemos uno, dos, tres, cuatro, y así sucesivamente. Por lo que el número de identificación del cliente cinco
está completamente desaparecido. Y eso es porque tenemos un ascensor conjunto entre los
pedidos y los clientes, solo las carreteras coincidentes
del lado derecho se pueden
presentar en la mesa final. Eso significa que perdimos a
este cliente, y si estamos en
las visualizaciones, vamos por aquí Digamos que queremos contar cuántos clientes
tenemos en nuestra base de datos. Vamos a arrastrar y soltar
el ID de cliente, y vamos a convertirlo en una
medida de conteo distinta. Bien. Nuestros datos dicen, tenemos cuatro clientes. Si vamos a las relaciones, abramos otra y
cambiemos a las relaciones, y volvamos a tomar el
ID del cliente por aquí, cambiarlo a una medida
y contar distinto. Verás que
no perdimos los datos. Tenemos cinco clientes
en nuestra base de datos, y la relación nos va a dar respuestas más correctas. Ahora se podría decir,
podemos arreglar esto si cambiamos el tipo de
unión. Así es. Si voy a la fuente de datos, y luego voy a las
uniones Ir a los pedidos, y solo cambio
esto a la derecha, así que eso significa que vamos
a obtener todos los datos de los clientes y solo
hacer coincidir de los pedidos. Cerremos esto y volvamos
a nuestra hoja número uno. Verás déjame cerrar esto, verás que
tenemos cinco clientes. Entonces con eso tenemos respuesta
correcta así
como con el join. Y aquí llegamos
al siguiente punto que las cosas
realmente no son flexibles. Entonces eso significa que si estoy
construyendo visualizaciones, donde a veces me pregunto cuántos clientes tenemos o cuántos pedidos tenemos, no
puedo ir cada vez a la fuente de datos y
cambiar el tipo de unión Porque una vez
que decida que es una articulación de elevación, se va a quedar para todas las hojas de trabajo
como junta de elevación A menos que esté haciendo una
unión externa completa entre las dos mesas, y si estás trabajando
con mesas grandes, entonces obtendrás una mesa de fusión
muy grande que puede cerrar todo. Y esto es exactamente a lo que me refiero. Si estás usando uniones, perderás datos si estás usando unión izquierda o unión derecha,
y también, las cosas
son realmente estáticas. Con las relaciones, si
vamos a la hoja número dos, aquí las cosas son más flexibles porque no
fusionamos nada. El estado de los datos
separados entre sí. Acabamos de describir las
relaciones entre ellos. Entonces si en hoja de trabajo estoy haciendo análisis sobre
los clientes, no afectará a las
próximas visualizaciones si estoy haciendo análisis
sobre los pedidos Porque no perdimos ningún dato. Y no tengo que preocuparme, ¿tenemos left
join o right join? Deberíamos cambiarlo y así sucesivamente. Entonces es más flexible y
obtendremos siempre respuestas correctas. Entonces es por eso que las articulaciones son estáticas
y podrías perder datos, pero las relaciones son más flexibles y
no perderás ningún dato. Bien, entonces hay otro
problema con las articulaciones, si se compara con
las relaciones. A veces en articulaciones,
podríamos obtener respuestas
equivocadas si estás haciendo cálculos
sobre las medidas. Entonces tomemos este ejemplo. En las mesas de clientes,
tenemos el puntaje. Entonces, para cada cliente, tenemos una puntuación, y
tenemos esos cinco clientes. El promedio de este
puntaje va a ser de 625. Ahora peguemos en
Tableau los resultados de las articulaciones y las
relaciones. Todo bien. Entonces ahora estamos en
las relaciones, y tomemos la partitura y la dejemos caer
aquí en el texto. Y luego vamos a encontrar el promedio, así que vamos a ir por aquí. Medidas y promedio. Entonces en las relaciones, obtuvimos la respuesta correcta, tenemos 625. Y ahora vamos a revisar las articulaciones. Estamos en la
fuente de datos de las articulaciones. Voy a tomar la partitura, arrastrarla y soltarla en el texto, y ahora vamos a
cambiar también a promedio. Y aquí nos dieron los resultados
equivocados, 585. Entonces, ¿qué pasó aquí?
Bueno, la respuesta para eso es a veces si fusionamos
dos mesas juntas, podríamos obtener kits dobles. Así que vamos a revisar los datos. Si vas de nuevo a la fuente de datos. En las uniones, si
vamos a la partitura, tendríamos tablicts porque algunos clientes tienen
más de un pedido, y eso va a
resultar en muchos tablictos si fusionamos
los clientes y los pedidos, y si haces el promedio, obtendrás la respuesta equivocada
como vimos Si cambias a
las relaciones, Y nosotros vamos a los clientes. Vemos el marcador por
aquí en el lado derecho. No hay duplicados y obtendremos la respuesta correcta Y eso
nos va
a garantizar que es usar las relaciones. Obtendremos respuestas correctas si estás haciendo cálculos, y eso es mucho mejor que
tener duplicados en nuestros datos. Puede que nunca obtengamos
respuestas correctas de las articulaciones. Y es por eso que
Tableau introdujo en 2022 las relaciones solo para solucionar todos esos problemas con las
articulaciones y lo hicieron como los métodos predeterminados sobre
cómo conectar establos Todo bien. Entonces
eso es todo por ahora. Y a continuación, compararemos
los cuatro métodos uno al lado del otro para
entender el panorama general.
48. Udemy 5 10 comparar: Todo bien. Así que ahora
vamos a ir y comparar los cuatro métodos sobre cómo
combinar datos en Tableau, uniones, articulaciones,
relaciones y mezcla de
datos lado a
lado. Así que vamos. El primer punto es, en qué página en qué capa
podemos usar el método. Ahora, tanto unión como uniones, podemos crearlas en la página de
origen de datos en la capa
física. Y al igual que la relación, podemos usarla en la página de origen de
datos, pero en la capa lógica. Y finalmente, la
combinación de datos podría usarse a nivel de visualización
en
la página de la hoja de trabajo. Y el siguiente punto, ¿
podemos usar el método para conectar tablas de
diferentes fuentes de datos, Para uniones y
relaciones de unión, no podemos hacer eso? Se debe hacer en
la misma fuente de datos. Pero solo se
podría usar la combinación de datos
para conectar tablas de
diferentes fuentes de datos. El siguiente punto es después de
usar los métodos, ¿se
van a fusionar las tablas? En uniones y uniones, van a fusionar
las mesas y
van a crear mesas
completamente nuevas. Pero si estás usando
relaciones y mezcla de datos, no
crearán nada. El siguiente punto es
sobre la flexibilidad. Si vas a
usar uniones y uniones,
las decisiones que estás
tomando en la fuente de datos pueden afectar todas las hojas de trabajo
y las visualizaciones Pero si estás usando
relaciones y mezcla de datos, tienes mucha más flexibilidad. Por ejemplo, la combinación de datos, puede decidir sobre
cada página de la hoja de trabajo. Ahora bien, si estás hablando de
los tipos de articulación en las articulaciones, tenemos interior izquierdo,
derecho y lleno. En las relaciones, también
podemos tener exactamente el mismo
comportamiento que las articulaciones. Pero en la mezcla de datos, es fijo,
sólo nos queda join. Y el siguiente punto, si me
pides clasificar estos métodos, diría
yo, y Tu también puede decir, siempre usa las relaciones. Después de eso viene
la mezcla de datos, es realmente una gran manera de combinar tablas de diferentes fuentes de datos y
la flexibilidad que tenemos. Y luego el tercero
voy a decir que se une. Yo no clasificaría la unión
porque es completamente
diferente a los métodos de unir relaciones, y mezcla de
datos. Así que siempre trata de ir
con las relaciones. Ahora, veamos el panorama general de cómo funcionan esos cuatro métodos. Y comencemos con las articulaciones, van a conectar dos tablas en la capa
física, y van a
crear una tabla lógica completamente nueva en la capa lógica
donde va a cobine los campos
de ambas tablas Y luego en la capa de
visualización, los datos dicen ir a crear
consulta en la fuente de datos, y la fuente de datos puede
obtener los datos de la tabla lógica. Y lo mismo para la unión, puedes crearla en la capa
física de dos tablas, y van a crear
también una tabla completamente nueva donde se puedan compinar las filas de ambas
tablas. En las visualizaciones,
tableg envía consulta a la fuente de datos y
la fuente de datos va a obtener los datos
de la capa lógica Ahora al tercer mesodo
de las relaciones, tenemos dos tablas
en la capa lógica
y la tabla no combinará
ni creará nada Apenas estamos describiendo la
relación entre A y B. En el nivel de visualización, Table va a preguntar a
la fuente de datos y la fuente de datos va
a obtener los datos de las tablas separadas. Finalmente, la mezcla de datos, tenemos dos fuentes de datos. Al primero se le
va a llamar la fuente de datos primaria. El segundo es la fuente de datos
secundaria. Entonces primero tableca envía consulta
a la fuente de datos primaria, y luego otra consulta a
la fuente de datos secundaria Aquí, es importante
que la agregación vaya a ocurrir antes de que se combinen
los datos, y estamos combinando los datos a nivel de visualización
usando
la combinación de datos. Entonces como puedes ver, las articulaciones y la unión ocurren en la capa
física. En la capa lógica,
podemos hacer relaciones, y a nivel de visualización, podemos hacer mezcla de datos. Bien, Kay, así que con eso, has aprendido
todo lo que necesitas sobre combinar
tablas en Tableau. Y a continuación, vamos a practicar donde
vamos a crear dos fuentes de datos utilizando
las nuevas habilidades que
acabas de aprender.
49. Udemy 5 11 crea 2 conjuntos de datos (correcto): Bien. Bien. Todo bien. Ahora vamos a
crear juntas dos fuentes de datos porque
tenemos dos conjuntos de datos, el grande y el pequeño. Y durante eso, quiero
mostrarles cómo suelo
tomar decisiones sobre cuándo usar
qué métodos. Vamos. Bien, chicos. Ahora, cerremos
todo y cero para que comencemos desde
cero para que la fuente de datos
se cree correctamente. Empecemos Tableau Public. Vamos a crear ahora
la pequeña fuente de datos encima de nuestro pequeño conjunto de datos. Pasemos a los conectores del lado izquierdo y hagamos
clic en archivo Tex. Y entonces no importa
cuál vas a usar. Vamos a abrir las órdenes. Lo borraré de todos modos para
poder explicar cómo empiezo. Entonces anteriormente, te mostré el modelo de datos de nuestros conjuntos de datos. Contamos con Esquema Estrella. Donde tenemos hechos
y dimensiones, siempre
empiezo con
la tabla de hechos. No importa
si estás usando esquema
estrella o copo de nieve Siempre comience con
la tabla de hechos. Entonces nuestra tabla de hechos son órdenes. Así que solo vamos a
arrastrarlo y soltarlo aquí en la capa lógica, y luego continúo
con las dimensiones, así tenemos clientes
y productos. Así que comencemos con
los clientes, arrastremos y
suelten en algún lugar por aquí, y tableau y para crear una relación entre
los pedidos y los clientes. Y como estamos
hablando de dos entidades distintas, así que tenemos pedidos y clientes, siempre uso las relaciones
entre ellos. Y ahora vamos a comprobar
las relaciones si todo es correcto. Entonces vamos por aquí
sobre los metadatos. Vemos el
ID de cliente del ascensor, un ID de cliente de la
derecha, que es correcto. Y ahora vamos a las opciones de
rendimiento. Voy a cambiar sólo
la cardinalidad. Si la calidad de
nuestros datos es mala, y no hemos hecho
ningún perfil de datos, entonces el ritmo es
dejarlos como predeterminado Tantos a muchos
algunos partidos récord a la izquierda y a la derecha. Pero en los conjuntos de datos, ya lo
comprobamos así que tenemos un esquema de estrella limpio, y siempre en el lado de los hechos, en el lado izquierdo de aquí, va a quedar como muchos. Y todas las dimensiones del lado
derecho como clientes, va a ser una
porque generalmente tenemos, por
ejemplo, clientes únicos
o productos únicos. Entonces iré y encadenaré
eso del lado derecho como uno porque es del
lado de la dimensión y en el lado de los hechos, se va a quedar como muchos. No voy a tocar esas cosas de
integridad. Entonces vamos a
dejarlo como está. Y eso es todo, ahora tenemos los clientes y los pedidos
conectados entre sí. Y ahora antes de continuar
construyendo nuestro modelo de datos, tenemos que comprobar
algo muy importante. ¿Estamos trabajando en los conjuntos de datos
correctos en el formato correcto? Ahora bien, si vas a los
pedidos por aquí, y aquí tenemos algunos
campos como las ventas, ganancias por descuento por
cantidad, toda esa información
debe estar en número. Puedes comprobarlo
comprobando los iconos, los iconos de tipo de datos, y
si son así, valor
hash por aquí, y verde, si haces clic en él, T va
a decir que es número decimal. Entonces si lo ves así,
número decimal o número, entonces todo está bien. Pero si lo ves como una cadena, por
ejemplo, si vas por
aquí y lo cambias a cadena. Entonces, si ves este campo como una cadena, hay
algo mal. Entonces, si tus datos son como ABC, entonces estás trabajando
con los conjuntos de datos equivocados. No es correcto. Entonces deberías
verlo como un número. Ahora la pregunta es por qué está
mal, ¿por qué no es correcto? Por qué Tableau no lo
encontró como número. Bueno, hay diferentes
representaciones
del separador decimal
en números decimales. Algunos países como en
Europa, tenemos una coma. Pero en muchos otros países
como en Estados Unidos en Asia, tenemos un punto entre el número decimal
y el número entero. Ahora, por ejemplo, ahora
estoy en Alemania, y mis datos
están separados con un punto. Lo que puede suceder tabla
no va a entender esto
es un número decimal, y lo va a
mostrar como una cadena. Y por eso en
el enlace de descarga, he preparado dos conjuntos de datos que
dependen de tu ubicación. Los conjuntos de datos de formación en Europa
y los conjuntos de datos de
formación no europeos. Los conjuntos de datos de entrenamiento de Europa, todos los números decimales
están dispersados con ma y para todos los demás países, se esparcen con un punto
para el primer Entonces ahora la pregunta
es, ¿cómo solucionarlo? Bueno, ve y descarga el conjunto de datos de entrenamiento
correcto. Es otra forma
para arreglarlo, por ejemplo,
ahora, tengo el conjunto de datos n
Europa, y como se puede ver, el beneficio de ventas de
descuento, todo está mal,
todo EPC y cadena Ahora, algunos de ustedes piensan,
es una solución muy fácil. Puedo ir al
tipo de datos por aquí y cambiarlo de cadena
a un número de decimales. Entonces una vez que haga eso,
qué va a pasar, todo va a ser
nulo, así que no va a funcionar. Porque Tableau
no sabe cómo
convertir esos números correctamente. Así que volvamos a moverlo a una cadena para poder volver a
ver los datos. Hay una solución para eso si
vas a las órdenes de aquí. Ertic connect y vamos
a ir a las propiedades del archivo de texto. Aquí tenemos
diferentes propiedades sobre los archivos
como el separador. Aquí lo tenemos punto y coma, así que Tableau sí lo
detectó correctamente Pero lo que es más
importante que esto es el formato del
número decimal, el local. Aquí tenemos que
elegir un local
que coincida con el formato
actual. El formato actual es un
punto aquí en este ejemplo. Lo que vamos a
hacer, vamos a ir por aquí y buscar, por
ejemplo, Estados Unidos, Y como pueden ver,
tabla y entender el formato correcto y todo se puede
cambiar a un número. La solución, ya sea puedes
usar los datasets correctos o puedes ir a configurar las
propiedades de cada archivo. Entonces yo diría que puedes ir a
probar Estados Unidos o Alemania hasta que tengas
el número de tipo de datos. Asegúrese de que en los pedidos, toda esa información
sea el número de tipo de datos. Todo bien. Así que ahora
vamos y sigamos construyendo nuestro modelo de datos
en fuente de datos. Pasemos a la siguiente dimensión. Tenemos los productos. A lo
que vamos a hacer es simplemente arrastrar y soltar. Y
luego suéltalo. Tableau puede crear otra
relación entre ellos. Vamos a comprobarlo otra vez. Haga clic en eso, vaya a los
metadatos, desplácese hacia arriba. Tableau encontró automáticamente la clave para la relación. Es el ID del producto,
que es correcto. Y ahora
lo mismo, vamos a
ir a las opciones de rendimiento. En el lado izquierdo,
en el lado de los hechos, va a quedar tantos, y en el lado derecho,
va a ser uno. Entonces del lado derecho,
tenemos la dimensión. Va a ser
uno. Puedes comprobarlo fácilmente si haces
clic en los productos. Y aquí revisas los datos, puedes ver que el
ID del producto es un campo único. No hay Dublicate dentro de él, y podemos ir a usar uno Si no estás
seguro, solo déjala como muchos a muchos relación. Entonces volvamos a
la relación. Lo tenemos muchos a
uno, y lo voy a dejar aquí como algunos partidos
recursos, no hay problema Vamos a las otras mesas. Aquí tenemos los datos del
cliente. Aquí tenemos dos
opciones. O vamos a usar
relaciones o articulaciones. Puedes ir por aquí
y simplemente arrastrar y soltar, ponerlo cerca de los clientes
como relación, pero para ser honestos en el modo de datos si tengo dos objetos
sobre la misma entidad Aquí tenemos clientes y aquí otra información
sobre los clientes. Tiendo a fusionar esas
dos mesas en una. Esto es diferente que
hablando de los pedidos y clientes, son entidades completamente
diferentes. Generalmente en data warehouses, preparo esta pestaña
en la base de datos, o podemos quedarnos en tableau y fusionar esas dos tablas en una, y podemos hacerlo usando juntas. Entonces, lo que voy a
hacer, solo voy a quitar los
detalles del cliente, y luego vamos a
ir a la capa física dentro de los clientes, y luego vamos a
tomar los detalles del cliente y dejarlos caer por aquí. Y tabla por defecto va
a dejarla como unión interna. Pero para ser honesto, la mesa de
clientes es para mí, la tabla principal sobre
los clientes, y los detalles del cliente es
como tabla secundaria. Entonces, para no perder
nada por el lado del ascensor, voy a cambiar el
tipo de join a lift join. Hagámoslo.
Voy a hacer clic en el icono y luego
seleccionar lift join. Entonces podemos verificar los resultados. Bueno, lo principal es
que no consigamos dulicados o no
perdamos a ningún cliente Entonces como se puede ver la salida, tenemos nuestros cinco clientes. No hay dulicados, y no
perdimos nada. Volvamos a
la capa lógica y solo para cerrar esto. Como puede ver,
tenemos tablas de lista, y tenemos una entidad
llamada clientes. No tenemos muchas mesas, y normalmente hago eso si
tenemos muchas mesas
sobre el mismo tema. Ahora vamos a la siguiente mesa, tenemos el orden logrado. Y aquí tenemos
la misma situación. Tenemos dos tablas que describen la misma entidad, los órdenes. Pero claro,
podemos conectarlo como una relación con las órdenes. Pero de nuevo, me gusta
minimizar el número de mesas con las
que me ocupo, y voy a ir a fusionar
esas dos mesas juntas. Entonces aquí tenemos nuevamente dos
opciones, uniones o uniones. Si las tablas tienen
exactamente el mismo número de columnas y los
mismos tipos de datos, entonces podemos usar union. Para hacer eso,
tenemos que hacer datos Así que o abres los
archivos CSV y los comparas juntos, o podemos ir por aquí. Hay un pequeño icono como una tabla, y si haces clic en él, Tabla te va a mostrar una
muestra de datos para hacer perfiles de
datos y entender el contenido de esta tabla Así que vamos a hacerlo más grande. Así que tenemos la fecha del pedido, fecha de
envío,
ID de cliente, ID del producto ,
y también, el
precio unitario y así sucesivamente, y podemos compararlo con
los pedidos de aquí. Vamos a hacerlo más grande, y podemos encontrar exactamente
el mismo número de campos, el mismo contenido,
los mismos tipos de datos. Entonces eso significa que podemos ir
y hacer unión entre ellos. Para hacer eso, solo
voy a cerrar esto e ir a la
capa física dentro de las órdenes. Me gusta arrastrar y soltar
justo debajo de él por aquí. Y ahora se puede ver
que tenemos un sindicato. Vamos a comprobarlo en el
lado derecho en el nombre de la tabla. Entonces tenemos órdenes y
tenemos archivo de órdenes. Con eso, combinamos
ambas tablas en una tabla lógica.
Vamos a cerrar esto. Como pueden ver, tenemos el icono que hay dentro de ella una unión, y con eso
sólo tenemos tres mesas. En lugar de tener cinco mesas, solo
es más fácil en
las visualizaciones
tratar con tres tablas
en lugar de cinco tablas El modelo de datos es mucho más fácil de entender
y explicar. Con eso, hemos conectado
todos los archivos CSV juntos, pero todavía tenemos un archivo, los precios del archivo adyacente. Lamentablemente, no podemos
conectarlo con los demás en la misma fuente de datos porque
es un tipo de archivo diferente. Pero aún podemos
conectarlo a ellos si creamos una segunda fuente de datos
y usamos la combinación de datos. Ahora que establece, tenemos nuestra tabla de
hechos y la dimensión. Vamos a darle un nombre. Voy a llamarlo
pequeña fuente de datos. Ahora puedes pasar
al video e ir a crear la fuente de
big data. Si hemos terminado, voy
a ir a
crear la fuente de big data. Entonces voy a repasar por aquí, nueva fuente de datos, voy a
hacer click en el archivo de texto. Sólo voy a volver
a la grande. Aquí sólo tenemos a los tres. Entonces empezamos con las órdenes. Siempre empezamos con
la tabla de hechos, y luego tomamos las dimensiones, tomemos a los clientes. Clientes. Ya
revisé todas esas identificaciones. Son únicas, así que puedo ir a las relaciones de
aquí y cambiarla por una
del lado derecho y
en el lado de los hechos, va a quedar como muchas. Lo mismo
vamos a hacer para los productos, arrastrar y soltar. Y todos los ID de los
productos son únicos, por lo que podemos ir a la
opción de rendimiento solo para
asegurarnos de seleccionar la
relación y seleccionar una. Eso es. Sólo voy
a llamarlo fuente de big data. Entonces ahora para no
perder esas fuentes de datos, en Tableau Public, tenemos que
publicar en nuestra cuenta pública. Entonces iré y haré
eso. Vamos a ir
a la sábana por aquí. Solo tomemos algo como que los clientes arrastran
y suelten en las filas. Y eso es todo. Simplemente
iré por aquí y lo publicaré, guardaré en Tableau Public. Y tengo que iniciar sesión. Voy a llamarlo
fuentes de datos entonces seguro. Ahora empieza
a publicar en nuestro perfil. Entonces eso dice, si
quieres descargar el archivo, puedes ir por aquí y
descargar el libro de trabajo de Tableau Bien, K. Entonces con eso, hemos creado dos
fuentes de datos encima de nuestros conjuntos de datos, y podemos usarlas en todo
el tutorial. Bien, K. Con eso, ha
aprendido
todo sobre la modulación de datos de Tableau
en las fuentes de datos y cómo compinar tablas
usando los cuatro métodos Y en la siguiente sección, comenzaremos a hablar de
los meta datos en Tableau. Aprenderemos muchos conceptos
importantes de tableau para visualizaciones de datos
50. #6 Introducción a la sección | Metadatos de Tableau: Los metadatos de Tableau. Comprender los
conceptos de metadatos de
tableau como tipos de datos, medidas, dimensiones,
discretos, continuos, es muy importante
para construir visualizaciones de datos correctas
en Tableau y también, puede ayudarlo a comprender cómo funciona
Tableau con sus datos Entonces primero, voy a
presentarte los metadatos en Tableau para aprender qué
sucede con tus datos una vez que los conectes a Tableau. A continuación, vamos a profundizar en todos los tipos de datos en
Tableau como entero, fecha de
deformación, etc. Después de eso,
vamos a aprender sobre las reglas de tipo de datos como la regla geográfica
y el rol de imagen. Después de eso,
vamos a cubrir conceptos muy importantes en Tableau. Tenemos dimensiones, medidas,
discretas y continuas. Y claro, para entender las
diferencias entre ellos, vamos a
compararlos uno al
lado del otro para entender
el panorama general. Así que ahora comencemos
con el primer tema donde podamos tener una visión general de los conceptos básicos de metadatos en Tableau.
Ahora, vamos.
51. Udemy 6 1 Introducción de metadatos: Todo bien. Así que ahora vamos a
tener una introducción rápida a los metadatos de la tabla
en las fuentes de datos. Para entender
lo que va a
pasar con nuestros datos una vez
que los conectemos a Tableau. Después de conectar nuestros
datos a Tableau y construir el modelo de datos
en las fuentes de datos, el siguiente paso es verificar los metadatos de las
tablas y los campos. Porque una vez que conecta
sus datos a Tableau, Tableau puede comenzar a analizar el contenido de sus datos para hacer suposiciones sobre los tipos y roles de cada campo
en la fuente de datos. Tabla puede asignar cada
campo a los tipos de datos entero, cadena,
fecha, y así sucesivamente. Los tipos de datos nos dan
información sobre el tipo de datos almacenados
dentro de nuestros conjuntos de datos. Esta información
es muy útil para
Tableau para Tableau para entender cómo
tratar tus datos,
qué reglas, operaciones,
cálculos se pueden realizar. Una cosa más que
Tableau va a hacer es asignar cada
campo a un rol. Estos roles pueden ayudar a Tableau a
crear las visualizaciones. El primer conjunto de roles, tenemos dimensiones y medidas. Los campos de dimensión
definen el nivel de detalles de la vista y los campos con la medida de balanceo que se
van a usar para
agregaciones en la vista Y tenemos otro
conjunto de roles, tenemos discretos y continuos. Estas reglas pueden ayudar a los
cuadros trazando las visuales. Los campos discretos pueden romper
la vista para separar valores, y los campos con los roles
continuos pueden trazar valores de cadena ininterrumpida y
conectados en la vista Llamo a todas esas informaciones
sobre su campo como metadatos en la fuente de datos de
Tableau. Una cosa más que
quiero decirte eso. Esas suposiciones que
Tableau hace sobre su campo son
correctas alrededor del 90%. Entonces eso significa que existe la posibilidad
de que esas suposiciones
de Tableau estén equivocadas. Por eso es muy
importante después de construir el modelo de datos es tener una
doble comprobación de los metadatos. Para verificar que todas
las informaciones estén asignadas correctamente. De lo contrario, vas a tener mala calidad y malos resultados en las visualizaciones.
Todo bien. Así que a continuación vamos a
hacer una inmersión profunda en estos importantes
conceptos con el
fin de entenderlos y
las diferencias entre Alright, así que esa fue
una rápida introducción a los metadatos en Tableau A continuación, profundizaremos en los tipos de datos
básicos en Tableau, como integer, string,
date, y así sucesivamente.
52. Udemy 6 2 tipos de datos: Bien, así podemos encontrar
tipos de datos no solo en Tableau, sino en todos los
lenguajes de programación, sino que no admiten
exactamente los mismos tipos de datos. Y por eso, si
estás aprendiendo nuevo lenguaje de programación o
una aplicación como Tableau, es muy importante
entender qué tipos de datos admiten. Ahora la pregunta es,
¿qué es un tipo de datos? Tipo de datos nos dan
información sobre el tipo de información
almacenada dentro de nuestros datos. Esta información
es muy importante para lenguajes de programación
y aplicaciones como Tablo Para entender cómo
tratar tus
datos, qué reglas, operaciones y
cálculos podrían realizarse
sobre tus datos. Ahora bien, si miras de
cerca nuestros datos, puedes ver que cada campo nuestra fuente de datos debe estar asignado a un pequeño
icono o a un simple. Esos iconos indican los tipos de
datos de cada campo. Ahora, una cosa más, una vez que
conectamos nuestros datos a
Tableau, Tableau puede analizar
nuestros datos para asignar automáticamente el tipo de
datos correcto a nuestros campos. Bueno, la mayoría de las veces
Tau lo hace correctamente, pero a veces las cosas
salen mal o
quieres cambiar el
tipo de datos del campo específico. Esto es muy fácil.
O puedes hacerlo en la página de la hoja de trabajo o en
la página de origen de datos, obtendrás exactamente
el mismo efecto. Vamos a la página de fuente de
datos. Vamos a los pedidos y hagamos
clic en el icono de aquí. Se puede ver que es agujero numérico. Podemos cambiarlo a cadena. Lo que vamos a
hacer simplemente hacemos clic en la cadena, y eso es todo. Simplemente cambiamos el
tipo de datos del ID de pedido. Pero digamos que
queremos
volver a cambiarlo como Tableau
lo hizo al principio. Lo que vamos a
hacer, vamos a ir nuevo
al icono de aquí, y luego vamos a la predeterminada. Se ha vuelto al tipo de datos
original que presentó hizo como
señal al inicio Aquí, una cosa más para notar
que los tipos de datos son realmente sensibles en las
articulaciones y las relaciones. Por ejemplo, si vamos
a esta relación por aquí entre los
pedidos y los clientes, la clave es el ID del cliente. Esas claves deben tener
exactamente el mismo tipo de datos. Digamos que vamos a las órdenes. Y cambiemos el
ID de cliente de número a cadena. Así que vamos a
ir a la cadena aquí y la cambiamos. inmediato, se puede
decir en el modelo de datos, la relación
entre los pedidos ahora se rompe
la relación
entre los pedidos
y los clientes. Puedes ver en la descripción emergente, va a decir la falta de coincidencia de tipo
entre el ID del cliente, la cadena y el número de identificación del
cliente Como puedes ver ahora,
Tableau es muy sensible con el tipo de
datos de la clave. Ya sea que esté
usando relaciones, uniones, mezcla de datos, no
importa. Deben tener exactamente
el mismo tipo de datos. Ahora para
corregirlo, como puede ver, no
tenemos la revisión de
datos, la cuadrícula de datos. Cómo podemos cambiar
ahora el tipo de datos, vamos a ir
al MaataGrid vamos
a hacer lo mismo Vamos a ir
al ID del cliente, hacer clic en el icono del tipo de datos y volver a
cambiarlo a
predeterminado o al número. Sólo voy a hacer
click en default. Mesa va a ser feliz ahora y las mesas están
relacionadas de nuevo. La tercera forma de
cambiar los tipos de datos, puedes ir a la página de la
hoja de trabajo, y lo mismo por aquí, puedes ir a los iconos
y cambiar el tipo de datos. Como puedes ver,
es realmente fácil. En Tableau, tenemos un montón de diferentes tipos de datos que vamos a cubrir
en este tutorial, y los agrupo en
tres categorías. Primero, tenemos seis tipos de datos básicos
principales. Tenemos el
agujero numérico, número decimal,
cadena, fecha, datos
y hora y Polon El segundo grupo, tenemos roles, tenemos roles geográficos y
roles de imagen. Y el último grupo, tenemos tipos de datos
avanzados como group, cluster group, benz y set. Y este grupo contiene tipos de datos
especiales que se introducen desde Tableau
para las visualizaciones de datos, y están hechos
especialmente para organizar nuestros datos En este tutorial, nos vamos a centrar en los dos primeros grupos, el básico y el rol. Y para los tipos de datos avanzados, voy a dedicar
otro tutorial completo solo hablando de
ellos. Todo bien. Entonces ahora comencemos
con el primer grupo, los tipos de datos básicos, donde vamos a
hacer inmersiones profundas en cada tipo para poder
entenderlos. Así que vamos. Bien, entonces ahora
vamos a hablar del número de tipo de datos. Si nuestros datos contienen solo
número, nada más, contiene dígitos 0-9, entonces podemos llamarlo
un tipo de datos numéricos Y es muy importante entender
que los números no pueden
contener ningún carácter. Por ejemplo,
digamos que tenemos el siguiente
número de teléfono en nuestros datos. Este tipo de datos,
no podemos llamarlo número porque contiene caracteres
como tenemos el menos,
tenemos el más, porque
el tipo de datos numéricos
sólo puede tener dígitos 0-9 Ahora bien, si eliminamos esos
caracteres del número de teléfono, entonces se va a
quedar así, y sólo ahora podemos
darle el número de tipo de datos. Y yo tableau, el número de
tipo de datos tiene este icono, es como hash, y para los números, tenemos dos
tipos de datos en tableau. Tenemos agujero numérico
y número decimal. Entonces, ¿cuál es la
diferencia entre ellos? Ya sabes en matemáticas, un número
positivo o negativo podría dividirse por puntos La primera parte, la
llamamos un número entero, y la segunda parte, la
llamamos decimal. Si tu número no incluye puntos
decimales ni ninguna fracción, entonces podemos
llamarlo un número entero, como tres -100,
cero, y así sucesivamente Pero si tu número contiene
puntos y fracciones, entonces lo llamamos un número
decimal, como 2.4 o 30.99 Y aquí hay que tener cuidado con
cuál estás usando, sobre todo si estás haciendo
cálculos en tableau. Por ejemplo, si
quieres dividir dos números como
uno dividir por dos, si el campo de salida tiene el tipo de
datos número entero, entonces el resultado puede ser cero. Pero si tiene el
tipo de datos número decimal, entonces el resultado puede
ser correcto, 0.5. Esta es exactamente la
diferencia entre esos dos tipos de datos. Todo bien. Ahora vamos a revisar nuestros
campos en Tableau para averiguar cuál tiene
el número de tipo de datos. Yo diría, revisemos
los pedidos por aquí y puedes ver que tenemos el ID de pedido
ID de cliente ID de producto. Con solo revisarlos, puedes encontrar que todos
ellos son números. No tienen personajes, y no tienen fracciones. Eso significa que deben tener
el agujero de número de tipo de datos. Como puedes ver, todos
ellos es agujero numérico. Comprobemos otros campos. Del lado derecho,
tenemos aquí las ventas, tenemos descuento, ganancia, y como puede ver,
tienen fracciones. Entonces esos números deberían ser un número decimal. Así que
vamos a comprobar eso. Puedes ver que Tableau
lo hizo automáticamente, averigua que esos
números son decimales numéricos. Pero para la cantidad, es entera porque no
tenemos aquí ninguna fracción. Entonces eso dice,
todo está bien. Bien, ahora
vamos a
hablar de la cadena de tipo de datos. El tipo de datos de cadena es uno de los tipos de datos más utilizados en todos los lenguajes de programación. Un tipo de datos de cadena es una
secuencia de caracteres, y podría incluir
cualquier cosa como letras, números, pases y cualquier
otro tipo de caracteres. Y se puede pensar en la
cadena como un texto plano. Y cualquier campo en nuestra
fuente de datos podría ser una cadena. La cadena es como un tipo de datos
predeterminado, y no tiene reglas ni lo que sea como los
otros tipos de datos. Eso significa que puede
convertir cualquier campo su fuente de datos a un tipo de datos de cadena
sin ningún problema. Table también usa el tipo de datos de
cadena cuando no
pudo encontrar ningún
otro tipo de datos adecuado para sus campos. Ahora vamos a comprobar en
nuestros conjuntos de datos donde
podemos encontrar campos con
la cadena de tipo de datos. Verifiquemos primero los
productos por aquí. Puedes ver que tenemos
aquí dos cadenas, el nombre del producto
y la categoría. En el nombre del producto,
tenemos caracteres, tenemos espacios, tenemos números. Esas son las cadenas de tipo de datos. Comprobemos
a los clientes por aquí. Tenemos el
nombre, apellido, ambos son cadena. Pero ahora podrías notar
o preguntar, ¿sabes qué? Tenemos ciudad y país. Ambos contienen personajes
similares. ¿Por qué no tenemos el ícono
de ABC? ¿Es como una cuerda? Bueno, la respuesta es sí, porque si solo haces
clic en el icono, podrás ver que tabled lo
asigne a una cadena Pero aquí, la diferencia es
que tienen un papel extra. Tenemos el rol geográfico, y se puede ver presentado
asignarlo a un país Y aquí Tableau le va a
dar otro icono sólo para indicar que este campo
tiene un rol geográfico. Pero lo básico el
tipo de datos principal para eso es una cadena. Y lo mismo es para la ciudad. Bien, ahora vamos
a hablar de uno de los tipos de datos más confusos. Es la fecha. Si tu campo almacena información sobre
los datos del calendario, entonces este campo va a
tener la fecha del tipo de datos. Y las fechas tienen formatos muy diferentes en
diferentes países. Por ejemplo, en Alemania, tenemos el siguiente formato de
fecha. Verás, usamos puntos
en lugar de slashes. Pero la fecha en los formatos
internacionales siguen otra regla donde la fecha
llega a dividirla por menos. Y en el mundo, hay
muchos, muchos formatos diferentes. Esas fechas siguen formatos
específicos, y la describimos con
el siguiente código. Por ejemplo, para los formatos
internacionales, tenemos este código. Va a comenzar
con el año y el año tuvo cuatro dígitos. Por eso tenemos cuatro veces y Entonces tenemos un menos y
dos dígitos para los meses. Entonces tenemos M menos dos
dígitos para el día DD. Entonces hay como un código para
cada parte de las fechas. Tenemos el día, meses, año, semanas, y así sucesivamente. En esta tabla, voy a dejar el enlace sobre
la descripción. Puedes encontrar todos esos códigos y las descripciones de los mismos. Con eso, puedes personalizar el formato de fecha como
más te convenga. Y no
te preocupes por ello. Para entender casi todos los formatos de
fecha que tenemos. En nuestros datos, podríamos tener
no solo los datos del calendario, sino también información
sobre la hora. Entonces tenemos en otro tipo
de datos para eso. Lo llamamos fecha y hora,
y en
lenguajes de programación o bases de datos, posible
que ya lo oigas
sobre la marca de tiempo. Pero en la tabla
lo llamamos fecha y hora. Entonces podría verse así. Tenemos la fecha, luego el
espacio, y luego después, tenemos informaciones
sobre la hora, el minuto anacon
Y como las fechas, podría tener también
diferentes formatos Podrías tener los
milisegundos o la zona horaria y
muchas otras cosas. Entonces aquí tenemos de nuevo una tabla de todos los códigos para las informaciones de
tiempo. También lo puedes encontrar en
el mismo enlace. Todo bien. Así que ahora vamos a revisar
nuestros datos para averiguar qué campos tiene
el tipo de datos fecha. Por lo general en el modelo de datos del
esquema de estrellas, todas las fechas se colocan
en la tabla de hechos. Y nuestra tabla de hechos
son las órdenes. Así que vamos a comprobar eso. Puedes ver que tenemos dos campos con las fechas del icono del tipo de datos. Tenemos la
fecha de envío y la fecha del pedido, y no es fecha y
hora porque no
tenemos en los datos
información sobre la hora. Ambos campos son fechas. Podemos consultar aquí
y también aquí. En las otras mesas,
productos y clientes, no
tienen ninguna fecha ni hora porque
son dimensiones, no
son eventos, y por lo general no tienen ninguna
información sobre la fecha. Todo bien. Entonces ahora
volvamos a nuestras órdenes a nuestros dos campos. Y como puedes ver
el formato aquí es que están divididos
con barras Digamos que no quieres este formato,
quieres algo más. Ahora cómo podemos cambiar el formato de
fecha en Tableau. Para ello, tenemos que ir
a la página de la hoja de trabajo. Entonces vayamos a la página de la
hoja de trabajo por aquí, y ahora hay que
decidir algo. ¿Quiero cambiar
el formato de fecha para todo el libro de trabajo para todas
las visualizaciones Entonces eso significa que estás cambiando el formato predeterminado de la fecha, o quieres cambiar el
formato solo para esta vista, solo para una visualización. Déjame mostrarte cómo
puedes hacer ambas cosas. Ahora, pongamos
algo a nuestro juicio. Voy a tomar el ID del pedido, arrastrarlo y soltarlo por aquí, y trabajemos con
la fecha del pedido. Voy a arrastrar y
soltar esto en el texto. Tableau lo va a
mostrar como un año. Quiero la fecha exacta para
poder ver el formato. Como puedes ver, nuestra fecha
tiene el siguiente formato. Ahora quiero cambiar
el formato de fecha predeterminado para todo el libro de trabajo Para ello,
vamos a ir al lado izquierdo a la fecha del
pedido, clic derecho. Después vamos a las propiedades
por defecto y aquí puedes encontrar
el formato de fecha. Si haces clic en eso, automático, es
lo que Tableau sí
averiguó al inicio. Después tenemos algún formato
predefinido de Tableau. Lo interesante es
al final, tenemos costumbre. Nuestro nuevo formato para la
fecha se puede dividir con los puntos y el año va
a tener sólo dos dígitos. El formato de código
va a ser así, D D por día, luego puntos, por mes. Y para el año, vamos
a tener sólo dos dígitos, eso va a ser y y dos veces. Vamos a golpear. Y como puedes ver, Tala sí cambió el formato de
fecha en Tableau. Ahora vamos a Dublicar
esta hoja de trabajo por aquí, pidicando sobre ella y luego Dublicate Como también puedes ver en
la siguiente hoja de trabajo,
tenemos exactamente el mismo formato que definimos Esto significa que
el formato que
definimos es un valor predeterminado ahora
para todo el libro de trabajo Pero ahora, digamos
que quiero
cambiarlo solo localmente en
una visualización, y no quiero cambiar el formato predeterminado para la fecha. Duplicemos eso también. Una vez más, Bien. Ahora en vez de ir
al lado izquierdo, nos vamos a quedar en la vista, y vamos a
ir a nuestros campos, hacer clic
derecho sobre él, y luego vamos a este formato de aquí. Una vez que hagas esto,
en el lado izquierdo, los datos van a
cambiar al formato span, y por aquí en el
lado izquierdo, puedes ver fechas. Si haces clic en
eso, vamos
a obtener exactamente las
mismas cosas por aquí. Esos son los
predefinidos a partir de tableau. Tenemos el automático
en la parte superior, y en la parte inferior,
tenemos la costumbre. Ahora vamos a elegir uno
de esos predefinidos. Voy a tomar la
semana y el año. Vamos a hacer clic en eso.
Como pueden ver Tau sí cambió el
formato de fecha en esta vista, y ahora interesante
comprobar las otras hojas, si el
formato de fecha sí cambió. Volvamos a las hojas
anteriores, y como puedes ver,
se quedaron en el
formato predeterminado de la fecha. Con esto, aprendiste
a personalizar el formato de
la fecha para una vista específica
o para todo el libro de trabajo Pero ahora quiero cambiar
el formato de fecha como antes. Para hacer eso,
voy a ir por aquí,
cerrar este formato, luego ir nuevamente
a la fecha del pedido, clic
derecho, propiedades predeterminadas, formato de
fecha, y luego simplemente hacemos clic en el
automático y pulsamos OK. Entonces, como pueden ver, tenemos de nuevo los mismos formatos de fecha antiguos. Eso es. Es así como podemos trabajar con las fechas del tipo de datos. Bien, ahora
vamos a hablar del último tipo de datos en la categoría básica,
el tipo de datos Polio El tipo de datos Poliano
representa un campo que tiene sólo dos valores,
verdadero o falso Es como el
lenguaje del commuter. Tenemos sólo uno y cero. Y este tipo de datos se suele utilizar en la salida de una
condición o lógica. Entonces por ejemplo, si te pregunto, ¿te gusta este video hasta ahora? La respuesta va
a ser sí o no. Si te gusta este video,
por favor, denle una mentira. Entonces la respuesta a
esta pregunta puede tener el tipo de datos polon
ya sea sí o no, verdadero o falso, y
conocer cualquier otro valor, y no olvides suscribirte Los tipos de datos Bolan
tienen muchos casos de uso. Por ejemplo, controlar el
flujo de trabajo de algo, Si la salida es verdadera, entonces hacer algo, yo falso,
entonces hacer otra cosa. Todo bien. Entonces ahora
vamos a comprobar si podemos encontrar el tipo de datos de Ai Polan En nuestros pedidos,
podemos consultar aquí. No tenemos ningún tipo de datos
Polan. Y los clientes
también. Nada. Y en los productos. Bueno, no tenemos ningún campo
con el tipo de datos booleanos. Bueno, por lo general los datos tipo
lingotes se van a agregar una vez que usemos
condiciones en Tableau Y una vez creamos nuevos campos
calculados. Ahora para crear el campo
calculado, vamos a ir a
la página de la hoja de trabajo, así que vamos a ir a la
hoja número uno y ahora asegurarnos de seleccionar
la pequeña fuente de datos. Después vamos a este
pequeño icono de aquí, y ahora seleccionamos Crear campo
calculado. Vamos a hacer clic en eso. Obtendremos una nueva ventana para escribir nuestra expresión
o nuestra condición. Te voy a dar
el nombre de la lógica. 400. Y ahora, ¿qué
vamos a revisar o cuál es nuestro estado? Si las ventas son
menores a 400, entonces debería ser cierto, de
lo contrario va a ser falso. La lógica es muy sencilla, así que aquí vamos
a encontrar las ventas, menores a 400. Eso es. Si las ventas son
menores a 400, va a ser verdad, de lo contrario,
va a ser falsa. Vamos a hacer clic en Aceptar. Y
una vez que haces eso, puedes encontrar en el lado izquierdo, tenemos un nuevo campo llamado Logic 400 y tiene
el volumen de tipo de datos. La salida tiene sólo dos
valores true y false. Vamos a validar eso. Sólo voy a arrastrar y soltar
esto en la vista. Por aquí. Y como se puede ver, sólo
tenemos falso y verdadero, y vamos a ver si
la lógica está funcionando, así que vamos a
tomar el ID de pedido y simplemente ponerlo antes que él. Y ahora necesitamos las ventas, así que vamos a
tomar el arrastre de ventas y soltarlo aquí en el ABC. Y aquí se puede
ver, por ejemplo, el primer orden,
es menor a 400. Eso quiere decir que la lógica es
verdadera, lo cual es correcto. Entonces el siguiente,
está por encima de 400, es falso, y así sucesivamente. Entonces podemos ver si el campo
solo tiene dos valores true y false, entonces el tipo de datos
puede ser lingotes, y usualmente lo usamos como
salida de una condición, y el tipo de datos de lingotes tiene muchos casos de uso, por ejemplo, si quieres filtrar nuestros datos, cualquier cosa por encima de 400,
no queremos verlo
en nuestras visualizaciones Entonces lo que podemos hacer, podemos
usar la lógica en el filtro. Simplemente rastrea y suelta
eso en los filtros, y vamos a
seleccionar solo el verdadero, así que voy a desmarcar el falso y luego darle a ok.
Y como puedes ver el resultado
solo se pueden mostrar los pedidos con las ventas menores a 400. Y con eso solo filtramos
nuestros datos muy fácilmente. Bien, así
que con eso, hemos cubierto los seis
tipos de datos básicos en Tableau. Entonces ahora hagamos un resumen rápido. Tenemos el
agujero numérico es para campos que almacenan solo números
sin caracteres, y esos números son sin
fracciones ni puntos decimales. A continuación, el número
decimal también es para campos que solo tienen
números sin caracteres, pero esos números podrían tener
fracciones o puntos decimales. String es una secuencia
de cualquier carácter. Podrían ser números, letras, caracteres
especiales o espacios.
Y entonces tenemos fecha. La fecha es para campos que almacenan información sobre
las fechas del calendario. A continuación, tenemos la fecha y la hora es también para campos que almacenan información
sobre el calendario y también sobre la hora, y también tiene formatos
específicos. Y la última vez,
tenemos el lingote, solo puede
almacenar dos
valores false o true, y usualmente
lo usamos para condiciones Bien, hasta ahora
hemos aprendido los tipos de datos básicos en tableau Y a continuación, aprenderemos
los dos roles de tipo de datos, los roles geográficos y de imagen.
53. Udemy 6 3 roles: Bien, chicos. Entonces, el primer
papel del que vamos a hablar es el papel
geográfico. Si tiene en su
campo de datos que contiene información de
ubicación
o áreas geográficas. Luego, puede asignarlo
a un rol geográfico en Tableau en función del
tipo de ubicación, como ciudad, país , código
postal, etc. Asignar este rol adicional
puede ayudar a Tableau a trazar sus datos correctamente si
está utilizando visualizaciones de mapas En Tableau, hay
más de 12 roles geográficos, pero creo que los
más importantes son país Ciudad y código postal. Ahora, vamos a revisar nuestros datos, pero primero, algo de café. Vamos. Todo bien.
Volver a nuestra fuente de datos. Vamos a la mesa del
cliente. Ahí tenemos alguna información sobre la ubicación
de los clientes. Y aquí tenemos tres campos. Tenemos país, ciudad
y código postal. Ahora para verificar
el rol geográfico, basta con hacer clic en el icono de
aquí en el tipo de datos. Y nuevamente, aquí, es muy
importante entender. Cada campo debe tener
un tipo de datos básico. Por ejemplo, el
código postal es un agujero numérico, y luego le asignamos un rol
extra. Tener el rol geográfico no
eliminará el tipo de datos
numéricos. Ahora vamos a revisar el rol
geográfico por aquí, y puedes ver
que Tableau no lo
asignó a nada,
así que se queda aquí, no. Y este es un código postal o código postal. Entonces
vamos a corregir eso. Vamos a simplemente
hacer clic en esto por aquí para asignar un rol
geográfico, y se puede ver que el
icono sí cambió. Con eso, tenemos
el número de tipo de datos, y le asignamos un rol
geográfico. Comprobemos a los demás.
Entonces esta debería ser una ciudad. Así que vamos a hacer clic aquí. El tipo de datos básico es una cadena porque
tenemos caracteres, y vamos a comprobar el rol
geográfico. Tableau lo hizo correctamente.
Lo tenemos como ciudad. Eso es correcto. Vayamos
al país por aquí. Lo tenemos como una cadena, y entonces el
papel geográfico es el país. Con eso, tenemos todas las informaciones de
ubicación asignadas correctamente
al rol geográfico, y podemos comenzar a construir visualizaciones
de mapas en Tableau Déjame mostrarte un ejemplo. Vamos a la hoja
número uno por aquí. Y lo que podemos hacer,
podemos ir a los clientes aquí y tomemos
la información de ubicación. Tomemos el
país, la ciudad. Tengamos una métrica. Voy a tomar el arrastre de ventas y soltarlo por
aquí en el ABC. Como puedes ver,
es sólo una mesa, queremos cambiarla a un mapa. Para ello, ve
al show me por aquí, y luego da click en el mapa. Entonces puedes ver que Tableau trazó
correctamente nuestros datos. Permítanme cerrarlo y asignarle para cada
país el metrix Y esto se hace porque
asignamos nuestros datos a
un rol geográfico. Bien, ahora
hablemos del otro. Tenemos el papel de imagen. Esto es nuevo. Tableau
acaba de presentar eso en 2022. Entonces yo Princip, si
tu campo almacena una URL apuntando a imágenes, entonces puedes asignar este
campo a rol de imagen con la URL para mostrar las imágenes
en las visualizaciones, y Tableau tiene aquí Por lo que la primera tabla
solo admite esas tres extensiones de
imagen, y la URL debe comenzar
con el HB o HBS, y el tercer requisito, el número máximo de imágenes
en cada campo es de 500 Y luego tenemos el tamaño de la imagen. Debe ser
inferior a 128 kilobytes. Pero aunque las cosas puedan
cambiar en el tiempo transcurrido desde entonces, es una
característica completamente nueva en la tabla. Y creo que el caso más
usado para esto es
mostrar las imágenes del producto
en sus visualizaciones Bien, ahora
veamos un ejemplo en ta sobre el rol de la imagen En nuestros conjuntos de datos, he preparado algunas URL dentro de los productos de
la tabla, pero solo en los pequeños
conjuntos de datos. Así que vamos a comprobar eso. Si vas a los
productos de aquí, tenemos un campo llamado imágenes de
producto. Y aquí tenemos URLs apuntando
a imágenes en mi sitio web. Entonces ahora vamos a comprobar
el tipo de datos. Por aquí, es una cadena de tipo de
datos. Este es el básico porque
una URL es una secuencia
de caracteres. Y ahora podemos agregar encima de
este
tipo de datos básicos un rol de imagen. Y es realmente fácil. Simplemente pasamos por aquí al rol de imagen, y hacemos clic en la URL. Hagamos eso y con eso, tenemos un nuevo icono
que indica que este campo tiene
el papel de imagen. Comprobemos los
datos. Vamos a ir
a la hoja número uno. Después vamos a los productos, nos
aseguramos de que estamos seleccionando
la pequeña fuente de datos. Después vamos a la imagen de
los productos, simplemente arrastra y suelta por aquí. Como puedes ver ahora, tenemos algunas imágenes sobre los productos, pero dos de ellos están rotos, y creo que sigue molestando
en la versión disco de Tableau Public
porque si publicamos ahora en Ta Public en la web, vamos a tener todos
los iconos correctamente Ahora podemos ir a
tomar otro campo. Tomemos las ventas. Arrástralo y suéltalo por aquí. Y con eso, tenemos
bonitas imágenes a la matriz. Vamos a publicar
eso en la Tabla Pablic. Voy a
llamarlo vista con imagen. Vamos a ahorrar. Y como puedes ver ahora en Table
public, tenemos todos los íconos. Nada está roto. Entonces
creo que si estás construyendo dashboards
sobre los productos, es muy agradable
mostrar la imagen del producto
en lugar de los nombres Simplemente es más pegadizo tener imágenes dentro de las
visualizaciones Bien, así que eso es
todo por los tipos de datos. A continuación, aprenderemos conceptos muy
importantes, la dimensión y los
roles de medida en Tableau.
54. Udemy 6 4 Dim & Mes: Dimensiones y
medidas en cuadro. Una vez que conectamos nuestros
datos a
Tableau, tableau y analizamos
nuestros datos para asignar cada uno de nuestros campos a una dimensión
o medida. Este tipo de meta
datos van a ayudar a Tableau a borrar nuestras
visualizaciones. Todo bien. Ahora la pregunta es, ¿qué son las dimensiones y las medidas? Bueno, Tableau no inventó el concepto de
dimensiones y medidas Es un viejo concepto de PI ahora vamos a tener
una historia de origen rápido. Si aprendes los conceptos de datawrehusing e inteligencia de
negocios, posible que ya sepas que el concepto central es
el Procesamiento analítico en línea.
El concepto dice, si quieres responder a
las preguntas de negocio o hacer análisis de datos, primero tenemos que construir
el modelo de datos que tenga la forma de un cubo
con múltiples dimensiones. Es algo así como este cubo y cada cubo tiene
dos informaciones. Primero, tenemos las
dimensiones del cubo, y la segunda información,
tenemos esas celdas. Esas celdas pueden almacenar
información como números de datos, y nosotros lo llamamos medidas. Entonces cada cubo tiene
dos informaciones, las dimensiones, y las
ventas, las medidas. Y ahora vamos a tener un ejemplo. Tenemos el cubo de ventas, y tiene tres dimensiones. La primera dimensión
son las ubicaciones, y dentro de las ubicaciones, tenemos tres miembros. Estados Unidos, Francia y Alemania. Aunque tres valores son el miembro de la ubicación de la
dimensión. Y tenemos otra
dimensión llamada tiempo, y tiene tres integrantes
en la dimensión, enero, febrero y marzo. Y la tercera dimensión,
tenemos las categorías. Y ahora dentro de las
ventas del cubo, tenemos las mejores ventas. Entonces ahora nuestro cubo está listo con
las dimensiones y la medida, y podemos comenzar a responder
las preguntas de negocio. Por ejemplo, encuentra el
total de ventas en USA. Lo que puede suceder, podemos seleccionar
la ubicación dimensional y filtrar la dimensión para
tener solo el miembro USA. Esta operación en el cubo, lo
llamamos rebanar el cubo Entonces podemos agregar
la medida, y obtendremos las ventas
totales de 120. Si tiene cubo, podemos hacer múltiples
operaciones como rebanar, dados, enrollar,
perforar y Si tiene
un cubo de este tipo, podemos hacer análisis de
datos y encontrar respuestas
rápidas a las preguntas
comerciales. Ahora para resumir, las Dimensiones
contienen valores cualitativos. Por lo general, describen
algo como el nombre del
producto, la categoría del producto , la ubicación del
cliente y usamos
dimensiones para categorizar, filtrar y mostrar el
nivel de detalles Y por otro lado, tenemos las medidas que
contienen valores
cuantitativos numéricos que
se pueden medir como dice el nombre. Y las medidas,
a diferencia de las dimensiones, se
pueden
agregar. Todo bien. Esto puede ser aún confuso, y si dices, sabes qué, si miro a mis datos, cómo decido si es
una dimensión o una medida. Aquí está mi proceso de toma de
decisiones. Primero, verifico el
tipo de datos del campo, si se trata de un número. Si la respuesta es no, entonces
este campo es una dimensión. Pero si la respuesta es sí, entonces podemos hacer
la siguiente pregunta. ¿Tiene sentido agregar
los valores del campo? ¿Como hacer el
cálculo de suma sobre los valores o encontrar
el valor promedio? Si la respuesta es sí,
entonces es una medida. Pero si la respuesta es no, entonces es una dimensión. Lo que esto significa que todos los
campos no uméricos son dimensiones, pero no todos los
campos numéricos son Esto realmente
depende de las preguntas, si tiene sentido
agregar los valores. Si es así, entonces es una medida, si no, entonces es dimensión. Ahora practiquemos
para entender el concepto de dimensiones y
medidas y cómo funcionan. Revisaremos nuestros
conjuntos de datos y podremos asignar cada campo a
dimensión o medida. Vamos a hacer los clientes de
mesa juntos, y luego puedes ir y
bowse el video
para poder hacer los productos y
el Y luego al final, vamos a comprobar el
resultado juntos. Entonces, vamos. Vamos a comenzar
con el primer campo, el ID de cliente. El ID de cliente es un número. Entonces no podemos decir que
automáticamente es una dimensión. Vamos a saltar
a la siguiente pregunta. Ahora bien, ¿
tiene sentido agregarlo? Bueno, tenemos aquí
para entender que el ID de cliente es un
identificador único para los clientes. Por ejemplo, María tiene el ID de cliente número
uno, Martin tiene cuatro. Y ahora, si sumamos
todos esos valores, vamos a obtener
el valor de 15. O si hacemos el promedio, vamos a obtener
el valor de tres. Esos valores no tienen
ningún sentido porque utilizamos el ID de cliente solo para
identificar a los clientes. Y no creo que
estemos en una situación en la que
tengamos que encontrar el promedio
de los identificadores únicos. Entonces, como no tiene sentido, este campo es una dimensión. Y con eso, podemos asignar el ID de cliente a una dimensión. Ahora, pasemos al siguiente. Es mucho más fácil porque
tenemos aquí el nombre de pila, y no es no mérico, por lo que es automáticamente
dimensión Lo mismo ocurre con el apellido. También es, cuerda. No es un número. Todo bien. Entonces ahora pasemos
al siguiente, tenemos el código postal
o el código postal. Es un número, así
podemos hacer la pregunta. ¿Tiene sentido
hacer agregación aquí? Bueno, no creo que vaya a
haber una situación en la que tengamos que encontrar la suma del código postal o
para encontrar el promedio del mismo. Entonces eso quiere decir que está aquí de nuevo, es un número, pero
es una dimensión. Entonces, asignemos el
valor para eso. Y luego el
siguiente, es fácil, entonces tenemos la ciudad
y el país. Ambos valores son de cadena. Entonces es automáticamente
una dimensión. Así que vamos a asignarlo de nuevo. Bien, entonces pasemos al
último campo. Tenemos el puntaje. Aquí, de nuevo es un número, así que podemos hacer la pregunta. ¿Tiene sentido aquí
hacer agregaciones? Bueno, la respuesta es sí. Realmente tiene sentido
encontrar el promedio de la puntuación. Por eso lo vamos
a mapear a una medida. Entonces en la mesa clientes, tenemos seis dimensiones
y sólo una medida. Y ahora puedes ir y
pasar el video para poder practicar con los pedidos de mesa y también con los productos. Bien, así que ahora vamos a
revisar los resultados. Como puede ver en
los pedidos de mesa, tenemos muchas medidas
porque es una tabla de hechos, y las tablas de hechos en el esquema estrella es el
lugar central para las medidas. Entonces esto es muy normal. Así que
vamos a revisar los campos. Tenemos el ID de pedido ID de
cliente ID de producto. Es como el ID del cliente. Esos son identificadores, y
no tiene sentido. Para agregarlo. Entonces
por eso lo tenemos como dimensiones. La fecha del pedido y la fecha de
envío, esas informaciones no
son numéricas, y eso significa que
es dimensión. Y entonces tenemos todas esas
informaciones, las ventas, la
cantidad, el descuento, las
ganancias, los precios unitarios, todos esos campos son números, y aquí tiene sentido hacer agregaciones como la
suma o la media Entonces vamos a
usar los pedidos, la tabla de hechos si necesitamos alguna Pasemos al
siguiente a los productos. Aquí, esta es
fácil. El ID del producto es como, de nuevo, el identificador. No tiene sentido
hacer agregaciones. Podemos tenerlo como dimensiones. Nombre y categoría del producto, ambas
informaciones son cadena, no numéricas, y por
eso son dimensiones. Espero que con esto
hayas entendido como suelo hacerlo con solo
mirar los datos, podríamos decidir si es
una dimensión o una medida. Todo bien. Así que ahora
volvemos a Tableau, y la primera pregunta es, dónde encuentro en Tableau, si mis campos son
medidas o dimensiones. Bueno, no hay iconos para
dimensiones y medidas, y como no podemos verificarlo
en la página de origen de datos. Para verificar las
dimensiones y medidas, tenemos que ir a
la página de la hoja de trabajo. Entonces vayamos a la hoja número uno. Y luego vamos a ir
a la prohibición de datos del
lado izquierdo por aquí. Abramos cualquier mesa, por ejemplo, las órdenes. Ahora bien, si miras de
cerca los pedidos de mesa, encontrarás como fina línea horizontal
gris, que divide los campos de
las órdenes en dos grupos Los campos por encima de la línea, son las dimensiones, y los campos debajo de la
línea, son las medidas. Entonces, por ejemplo,
tenemos el ID de cliente, las fechas del pedido, el ID del pedido, el ID
del producto, etc. Esos campos son
dimensiones en Tableau, y los campos debajo de la
línea que descuentos, la cantidad, ventas, etc., esos campos son medidas. Y puedes encontrar este divisor, esta
línea horizontal en cada tabla. Entonces si vas a los
clientes por aquí, volverás a ver
la misma línea, que divide las dimensiones
de las medidas, Y lo mismo si
vas a los productos, desplácese hacia abajo,
nuevamente tenemos la misma línea Y una cosa más que quizás ya
te hayas dado cuenta, déjame cerrar esas mesas
que fuera de la mesa, también
hay línea
horizontal, a veces en Tableau
curate campos que no pertenecen
a ninguna tabla, y Tableau y yo la metemos
justo afuera de las tablas Es como campos globales. Y para eso, necesitamos
también splitter para dividir los campos en
dimensiones y medidas. Bien. Así que ahora
volvamos a las órdenes, y ahora podrías
decir, ¿sabes qué? No necesitamos esta línea
horizontal para identificar si el campo
es dimensión o medida. Y ahora, si el campo
tiene el color azul, entonces es dimensión,
y si el campo tiene el color verde,
entonces es medida. Bueno, aquí es exactamente
donde la mayoría de los desarrolladores de Tableau se
confunden y las cosas se mezclan entre dimensiones medidas y
discreto continuo. Honestamente, yo estaba pensando
lo mismo al principio. Hasta que descubrí que
el color del campo indica si el campo
es discreto o continuo. Vamos a
hablar de este concepto en el siguiente tutorial.
No te preocupes por eso. El color no indica si el campo es
dimensión o medida, sino la posición del campo, ya sea por encima de la
línea o por debajo de la línea. Déjame mostrarte
rápidamente algo. Tomemos cualquier campo por
aquí, el ID del producto. Vamos a arrastrarlo un poco. Ahora Mesa va a marcar la línea
horizontal con naranja y va a mostrarte bien
cualquier cosa arriba es dimensión, y cualquier cosa de abajo son medidas. La tabla mostró eso también. Bien, entonces ahora a
la siguiente pregunta, ¿cómo cambio un campo de dimensión a medida
y viceversa Y aquí tienes dos opciones. O vas
a hacerlo globalmente para todo
el libro de trabajo para
todas las vistas o
podrías hacer el cambio localmente en una vista individual.
Veamos cómo podemos hacer eso. Empecemos con el
primero en el que vamos a hacer el cambio para todo el
libro de trabajo para todas las vistas Globalmente, vamos
a ir, por ejemplo, tomemos el
ID de pedido por aquí, derecho, haga clic en él, y luego
vamos por aquí, convertimos a medida.
Vamos a hacer clic en eso. Como puede ver, el ID de orden de
campo simplemente saltó de arriba de la línea a debajo de la línea como medida. Ahora, si quieres volver a
cambiarlo a dimensión,
derecha, haz clic en él, y
luego convierte dos dimensiones. Entonces eso es todo. Es muy fácil. Ahora veamos cómo podemos
hacer el cambio localmente en
una vista sin afectar a todo
el libro de trabajo Volvamos a tomar el ID de pedido, arrastrarlo y robarlo por aquí, y aquí vamos a estafarlo
radicalmente en la vista, y luego vamos
a ir a las medidas Vamos a
convertirlo en una medida. Actualmente, es una dimensión. Entonces vayamos a las medidas, y tenemos que seleccionar uno
de esos cálculos. Tomemos por ejemplo, la suma. Ahora, como puede
ver, el número de pedido solo para esta vista es una medida. Pero el ID de pedido en el
lado izquierdo para todo el libro de trabajo, se queda como dimensión Y eso es todo. Esto es
realmente fácil cómo podemos convertir entre medidas
y dimensiones. Bien, así que vamos a tener un ejemplo en Tableau para entender el propósito principal
de las medidas y dimensiones. Vamos a los pedidos del lado izquierdo de aquí
y la pequeña fuente de datos, y tomemos una
medida las ventas. Sólo vamos a arrastrarlo y
soltarlo sobre el texto de aquí. Y como puede ver,
Tableau puede comenzar a hacer
agregaciones de
inmediato sobre las medidas Ahora si comprobamos los datos, sólo
tenemos un número. Este es el total de ventas que
tenemos en nuestro conjunto de datos. Y ahora estamos en
el nivel superior de detalles donde todo se agrega en un solo número. Y ahora tenemos que
agregar más información para poder entender
este número. Y para hacer eso,
vamos a usar dimensiones. Entonces, por ejemplo, vayamos
a los productos de aquí, y tomemos la categoría. Así que sólo voy a arrastrar y soltar esa categoría por aquí. Y como pueden ver,
ahora la dimensión está dividiendo nuestra medida
en dos filas. Entonces eso significa que ahora
tenemos un nivel más bajo de detalles que
la agregación superior. Ahora tomemos
otra dimensión. Vamos a tomar
el nombre del producto. Así que vamos a arrastrarlo y soltarlo por aquí
cerca de la categoría. Y como puede ver, el uso esta dimensión
nos puede dar diferente nivel de detalles sobre los sellos que la primera dimensión
de la categoría. Entonces lo que pasó,
acabamos de mudarnos con los detalles un
nivel más por debajo de eso. Y ahora tomemos la
tercera dimensión. Vamos a tomar ahora el ID de
pedido del pedido,
vestirlo, arrastrarlo y soltarlo
cerca del nombre del producto. Y ahora, como puede
ver esta dimensión puede llevarnos al
nivel más bajo de detalles, donde la agregación
de la medida es exactamente el
mismo valor de origen. Y como puede ver las
dimensiones definidas, nivel de detalles en nuestras vistas, y cada dimensión puede
llevarnos a diferentes
niveles de detalles. Y siempre, si quieres ir
al nivel superior de detalles, tienes que quitar
todas las dimensiones y solo tener la medida. Entonces como pueden ver, como estamos
quitando esas dimensiones, vamos al nivel
superior de los detalles. Otra buena manera de
mostrar eso es si vamos a la visualización del
mapa de árboles. Entonces déjame volver por
aquí para tener una dimensión. Vamos a mostrarme y
luego dar click en el árbol. Por lo que ahora puedes ver que nuestros datos se dividen en solo dos detalles. Entonces ahora, a medida que añadimos dimensiones, volvamos a tomar el nombre
del producto por aquí, arrastrarlo y soltarlo en la etiqueta. Se puede ver la vista
dividirla a más detalles. Y si vamos
al nivel más bajo, si
vuelves a llevar el ID de pedido por aquí a la etiqueta, podemos ver que la vista está
dividida además. Y ahora te voy a
contar pequeño secreto. Si lo sigues, puedes
generar cientos de informes, incluso si tienes conjuntos de datos pequeños. Si combinas alguna medida
con alguna dimensión, estarás creando
una nueva vista o nuevos informes con el título
siguiendo este patrón. Mida por dimensión. Por ejemplo, ventas por producto, ganancia por categoría,
cantidad, por país. Entonces, si sigues este patrón, puedes generar infinitas cantidades de reportes y vistas en Tau. Bien, ahora, si
vienes con las dimensiones y medidas en nuestros
pequeños conjuntos de datos, tenemos alrededor de 16 dimensiones
y diez medidas. Eso significa que si
sigues esta regla, puedes generar alrededor de
160 visualizaciones y reportes. Así que incluso tenemos pequeños conjuntos de datos, podemos generar enormes cantidades
de vistas e informes. Entonces, como puede ver en
las visualizaciones, si las compinamos a ambas, vamos a tener
ventas por fecha de pedido, ventas por fecha de envío, ventas por país,
etc. Todo bien. Así que ahora, déjame
mostrarte cómo construimos generalmente informes en Tableau usando
dimensiones y medidas. Ahora vamos a trabajar con una
sola medida las ventas, y vamos a hacer
dashboards al respecto Tomemos en la
pequeña fuente de datos, y vamos a tomar
las ventas de los pedidos. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo en algún lugar de las filas. Y ahora la dimensión va
a ser el nombre del producto. Tomemos el
nombre del producto de los productos. Vamos a arrastrarlo y soltarlo
por aquí. Entonces eso es todo. Ahora tenemos que
llamarlo ventas por producto. Vamos a cambiar
el nombre de la hoja de aquí, derecha clkont y cambiar el nombre de
ventas por producto Bien ahora vamos
a crear otra usando la misma medida
pero diferente dimensión Entonces lo que vamos a hacer,
sólo vamos a ir
a duplicarlo. Derecho a hacer click sobre
él y Duplicar. Ahora vamos a tener
las ventas por categoría. Sólo voy a
renombrarlo otra vez. Y llamémoslo
ventas por categoría. Y ahora vamos a quitar
el nombre del producto de aquí, así que sólo tienes que arrastrarlo y soltarlo en
algún lugar en el espacio en blanco. Y luego volvemos
a los productos, arrastramos y soltamos la
categoría en las columnas. Y ahora vamos a usar
diferentes vasalzaciones. Así que voy a ir
al Showm por aquí y usemos los gráficos circulares.
Entonces haz clic en eso. Bien, entonces ahora
tenemos un gráfico circular, pero me gustaría
mostrar los valores Así que vamos a la etiqueta por aquí, clic en ella y damos
clic en este
Marcar mostrar Marcar etiquetas
para mostrar algunos valores. Eso dice, este es nuestro
segundo. Todo bien. Ahora vamos a
crear el tercero con
otra dimensión. Vamos a tomar
las fechas del pedido, pero vamos a
mostrar sólo los meses. Así que vamos a ir por
aquí y duplicarlo de nuevo. Simplemente le renombran. Voy
a llamarlo ventas por mes. Entonces iremos ahora y eliminaremos
la categoría, déjala aquí. Y luego tomemos la fecha
del pedido, arrástrela y suéltela en las columnas. Vamos a cambiar
las visualizaciones a par, así que voy a hacer click sobre
esto por aquí en los pars Entonces como puedes ver aquí, Para
ir a mostrar los años
de la fecha del pedido. Queremos tenerlo como un mes. Entonces tenemos que
cambiar de puntos, derecho, clic en la dimensión, y luego por aquí, solo
selecciona el mes. Entonces hagámoslo. Déjame cerrar el
show por aquí, y luego agreguemos algunas lapoles Bien, así que eso es
lo que para esta vista. Hagamos el
último. Vamos a hacer ventas por país. Entonces dupliquemos esto otra vez, y vamos a
llamarlo ventas por país Y luego vamos a quitar
las fechas de orden de dimensión, y luego vamos a
tomar el país de dimensión. Así que solo arrástralo y
suéltalo en las filas. Entonces ahora, como
tenemos el país, podemos cambiarlo a un mapa. Entonces hagámoslo.
Vamos al show me por aquí y luego seleccionamos el mapa,
lamemos eso. Todo bien. Entonces ahora tenemos un mapa que muestra las ventas por país. Todo bien. Entonces ahora tenemos esos
cuatro informes u hojas. Ahora podemos construir un tablero. Para crear
un nuevo tablero, vamos a ir a
este icono de aquí. Haga clic en él. Y
antes de empezar, sólo
voy a
darle un nombre. Llamémoslo tablero de ventas. Todo bien. Ahora vamos a ir y arrastrar y soltar
todas las hojas. Vamos a empezar
primero con el país. Vamos a dejarlo caer
aquí en el medio. Y luego vamos a tomar la categoría justo debajo de ella. Después los productos a su lado. Vamos tres talla un
poco a la izquierda, y luego vamos
a tomar el último, los Masses y ponerlo aquí Y como puede ver, con apenas cuatro dimensiones
y una medida, pudimos hacer
dashboards sobre las ventas Y solo siguiendo esta pequeña
regla, ventas por país, ventas por categoría, ventas por
producto y ventas por mes. Así que siempre mide por dimensión. Y ahora es realmente
fácil de entrenar. Solo tienes que ir y elegir
otra medida con diferentes dimensiones y
construir diferentes dashboards Bien, así que ahora vamos a
tener un resumen rápido donde vamos a
comparar ambas dimensiones y medidas lado a lado para entender las
diferencias entre ellas. Empecemos por la definición. Las dimensiones son campos que
contienen valores descriptivos y las medidas son campos que contienen valores
numéricos cuantitivos Por ejemplo, tenemos dimensiones
como categoría de producto, país e ID de cliente. Y por otro lado,
tenemos medidas como ventas, ganancias
y cantidad. El siguiente punto es
sobre la agregación. Las dimensiones no se pueden agregar ya que cada miembro de la
dimensión es único. Las medidas, sin embargo, se
pueden agregar usando funciones como alguna
media máxima promedio, y así sucesivamente. Por ejemplo, puede calcular las ventas totales para
una categoría de producto específica. Pasando a los tipos de datos. Se pueden usar diferentes
tipos de datos como dimensiones como
cadena, fecha, lingotes e incluso números, como
hemos aprendido el ID del cliente, pero solo los campos con
el número de tipo de datos
se pueden usar como medida El siguiente punto es sobre
el papel de los análisis. Las dimensiones se utilizan normalmente
para agrupar, filtrar y organizar sus datos, y las medidas en las
otras manos se utilizan para cálculos y análisis
numéricos. Y el punto final es
sobre la granularidad, Dimensiones definen el nivel
de detalles de los datos, y la granularidad de
las medidas por otro lado
determina la cantidad
que se Entonces estas son las
principales diferencias entre dimensiones y medidas. Bien, así que eso es todo acerca de
las dimensiones y medidas. A continuación, aprenderemos
otro concepto importante para las visualizaciones de datos, los
roles discretos y continuos en Tableau
55. Udemy 6 5 discreto: Todo bien. Ahora
vamos a hablar de discreto y continuo. Aquí de nuevo, una vez que conectamos
nuestros datos a
Tableau, Tableau puede analizar nuestros datos
para hacer suposiciones donde va
a mapear cada campo ya sea discreto
o continuo. Discreta y continua son las informaciones de
metadatos que van a impactar en qué tipo de visualizaciones
puedes crear, así
como en cómo
se verán Ahora para entender
el concepto que hay detrás de ellos, vamos a comparar tanto
discretos como continuos. Primero, vamos a
comenzar con la definición. Este concepto proviene de las matemáticas
y dicen que los valores discretos siempre
se separan los valores distintos
desconectados. Los valores continuos son
exactamente lo contrario. Es como valor conectado, una serie o una cadena ininterrumpida de datos
sin interrupciones Tengamos un ejemplo. Piensa en discreto como
estás contando 0-10. Empiezas con cero, uno, dos, tres, y así sucesivamente. Eso significa 0-10, tenemos
exactamente 11 valores distintos. Pero con los valores continuos, tenemos como números reales, lo que significa 0-10, tenemos número infinito
de números reales Entonces, por ejemplo, tenemos 1.2, 1.3, 1.4, y así sucesivamente. Entonces con discretos,
tenemos valores distintos, y con continuos,
tenemos un rango de valores infinitos
entre inicio y fin Una vez leí sobre
lo discreto y
continuo y la siguiente
analogía se me metió en la cabeza Piensa en los
valores discretos como piezas de lego. Así podrás desarmarlos
y puedes trabajar con cada pieza, de manera diferente
e independiente. Para que puedas moverlos y analizarlos en
diferentes órdenes. Y ahora piensa en continuo
como un rollo de hilo. Y ahora cuando
desenrolle el hilo, no
obtendrá
diferentes piezas, solo
verá
más del hilo Entonces solo obtendrás una
pieza más larga de la misma cuerda. Bien, entonces los valores discretos
son valores distintos separados, y los valores continuos son cadena
ininterrumpida de datos
sin interrupciones Todo bien. Entonces ahora
pasemos al siguiente punto. Tenemos los colores. En tableau, los campos discretos
son los pils azules y los campos continuos
son las pastillas verdes Entonces veamos en tableau
qué significa esto. Todo bien. Ahora bien, como es habitual, la
primera pregunta es, ¿cómo sé si mis campos son discretos
o continuos? Bueno, es como las
dimensiones que mido. No podemos verificarlo en
la página de origen de datos. Tenemos que cambiar a
la página de la hoja de trabajo. Hagamos puntos, vamos a ir por aquí. Ahora es realmente fácil. Ahora mientras cierras la
boca sobre esos campos, verás que
solo tenemos dos colores, el azul y el verde También puedes ver esos colores en
los iconos de tipo de datos. Entonces tenemos íconos
verdes e íconos azules. Los campos con el
color azul, como, por ejemplo, el ID del cliente, nombre, fecha del
pedido, etc., esos campos son campos
discretos, y los campos con el color
verde como descuento, ventas, precio unitario, puntaje, etc., esos campos
son los campos continuos. Y aquí viene exactamente
la confusión donde muchos
desarrolladores dobles piensan que el azul indica
para dimensiones y el verde indica para
medidas. Bueno, eso está mal. Esos colores para
indicar si es discreto y continuo.
Entonces ahora ya lo sabes. Entonces comencemos con
el primero, donde vamos a
cambiar el papel del campo nivel global para
todo el trabajo workok Para ello,
vamos a ir a la prohibición de datos del lado izquierdo, y como puedes ver
aquí, por ejemplo, las ventas en los
pedidos, es pell verde Eso significa que es campo
continuo. Y además, es una medida. Digamos que ahora queremos cambiarlo a un campo discreto. Para ello,
derecho a hacer clic en el Aquí tenemos
convertir a discreto. Es realmente fácil, así que
vamos a hacer clic en eso. Ahora si revisas de
nuevo las ventas, tenemos ahora como una pastilla azul. Eso quiere decir que ahora es
un campo discreto. Si revisas las otras,
todas son medidas continuas, pero solo las ventas son
una medida discreta. Y este cambio
se hace globalmente. Entonces si vas a otra hoja, Las ventas van a robar
como un campo discreto. Entonces ahora, si quieres cambiar entre discreto a continuo, o lo que vas a
hacer es radicalmente cont Y aquí tenemos, de
nuevo, la misma opción. Vamos a
convertirlo a continuo. Entonces una vez que hagamos clic en eso, va a volver
a la píldora de crema. Entonces, eso es todo. Es muy fácil. Ahora vamos a aprender
a cambiar entre discreto y continuo localmente
para una sola vista. Bien, así que
construyamos la vista. Vamos a arrastrar y soltar
las ventas en las columnas. Tomemos una dimensión,
por ejemplo,
la categoría, arrástrela y
suéltela en las filas. Y ahora queremos
cambiar las ventas de continuas a discretas
solo para esta vista. Entonces lo que vamos
a hacer, vamos a ir
a las ventas por aquí. Haga clic derecho sobre él,
y como puede ver el rol actual es continuo en
cuanto a comercializar para nosotros aquí. O lo puedes ver
desde la píldora verde. Todo lo que tienes que hacer
es seleccionar discreto. Así que vamos a hacer eso. Y ahora las ventas de campo son
discretas para esta vista, como pueden ver es píldora azul. Pero si vas al
contenedor de datos del lado izquierdo, las ventas se mantienen como continuas
con el color del verde. Entonces así es como puedes hacerlo
localmente por una sola vista. Entonces, por ejemplo,
si vuelves a otra hoja de trabajo
y tomas las ventas, las ventas van a ser
una medida continua. Eso es. Así es como
puede cambiar entre campos
discretos y continuos
localmente para una sola vista. Todo bien. Ahora pasemos al siguiente punto. Tenemos filtros. En tau, el
campo discreto va a
cursar un filtro con valores
distintos Pero el
campo continuo va a cursar un filtro con
valores de rango. Todo bien. Ahora vamos a tener un
ejemplo
para entender a qué me
refiero con esos filtros, y ahora vamos a trabajar
con la fuente de Big Data porque necesitamos más datos para entender
esto. Todo bien. Ahora cambiemos a la fuente de big
data, hagamos clic en ella, y luego tomemos el
arrastre de ventas y lo soltemos por aquí, y luego
vamos a tomar de los productos, la subcategoría Arrástralo y suéltalo en las filas. Ahora tenemos las ventas
por la subcategoría. Ahora bien, si queremos ir a
filtrar esos valores, podemos ir y poner la
subcategoría en los filtros, y no olvides que la subcategoría es
un campo discreto Vamos a arrastrarlo y soltarlo en los filtros y ver
qué puede pasar. Ahora en la nueva ventana como
puedes ver aquí, Tableau enumeró todos los valores
distintos dentro de la subcategoría Ahora aquí con esos valores
discretos, podemos tomar decisiones
individualmente. Podemos incluir algunas cosas y eliminar otras.
Vamos a hacer eso. Solo estoy haciendo esto
al azar y haga clic. Eso dice, así es como puede
reaccionar
el filtro en Tableau si tenemos un campo
discreto dentro de él. Tenemos una lista de
todos los valores distintos. Y podemos mostrar este
filtro en el lado derecho, si simplemente da clic derecho sobre la subcategoría aquí y
luego selecciona mostrar filtro Ahora lo tenemos
del lado derecho, y ahora podemos incluir
o excluir valores. Ahora veamos qué
puede pasar si ponemos en los filtros un campo
continuo. Tomemos de nuevo las ventas
ya que es campo continuo. Pero en lugar de tomarlo
del lado izquierdo aquí
desde el contenedor de datos, puedes tomarlo
de uno mismo
aguantando y luego arrastrando
y soltando sobre los filtros. Ya que es campo continuo
y una medida, TG pregunta primero, ¿queremos hacer el filtro en todos los valores o después de
hacer los cálculos Entonces vamos con
la suma de aquí, ya que la tenemos como suma. Así que sólo voy a dar click
en la suma e ir a continuación. Y esto es exactamente
lo que va a pasar. Si tienes campo continuo
como filtro, obtendrás un rango. Tiene inicio y fin. Entonces no tienes
valores distintos de todas las ventas. Obtendrás un rango de valores, y tienes que definir
el inicio y el final. Y aquí tenemos diferentes
opciones sobre la gama. Pero nos vamos a quedar
con el primero. Vamos a pegarnos a nuestro cuidado. Ahora quiero mostrar el filtro
en el lado derecho. Vamos por aquí,
haga clic derecho en mostrar filtro. Ahora en el
lado derecho, se puede ver exactamente la diferencia entre campos
discretos y continuos en los filtros. Déjame extenderlo por aquí. Ves que las ventas son continuas
y tenemos un rango, lo que podemos filtrar así
cambiando el inicio y
el final de la gama. Pero con el filtro discreto, tenemos todos los miembros
del campo y
podemos decidir sobre cada
valor individualmente. Simplemente podemos seleccionar y anular la
selección de esos valores. Todo bien. Entonces ahora
pasemos al siguiente punto, vamos a hablar de
los cambios en la vista. Los campos discretos crean los
encabezados de las visualizaciones, donde los campos continuos crean el eje
de visualizaciones Bien, ahora veamos qué significa
esto en nuestra opinión. Como puede ver, la subcategoría
es un campo discreto, y las ventas son campo
continuo Y en esta visión de aquí,
tenemos tres cosas. Tenemos las marcas, esas
partes, y en el lado izquierdo, tenemos la subcategoría, y llamamos a esas
informaciones como encabezados Y la tercera información, tenemos el eje de la vista. ¿Cuál es la diferencia
entre cabeceras y ejes? Los campos discretos como subcategoría siempre crean
el encabezado de la vista En el encabezado de aquí,
tienes una lista de todos los valores distintos dentro de
nuestro conjunto de datos exactamente como es. Pero el campo continuo como las ventas crean el eje
de la visualización. Es como los valores
dentro del filtro, es un rango que tiene
un principio y un fin. A diferencia de los encabezados, no se pueden
ver en el eje todos los
valores posibles individualmente. Tienes un rango
con inicio y fin, y en el medio tenemos bolígrafos. Los campos discretos
crean los encabezados y los campos continuos crean el eje. Todo bien. El siguiente punto, vamos
a hablar de ordenar datos. En campos discretos, tenemos muchas opciones
para ordenar los datos. Pero con los campos continuos en Tableau, es muy limitado. Veamos un
ejemplo. Nos vamos a quedar con el mismo ejemplo, y vamos a comenzar con la subcategoría de campo discreto Para ordenar los datos
en el campo discreto, simplemente haga clic derecho en
la subcategoría de
aquí en la estantería o
puede ir al encabezado Es exactamente lo mismo,
haga clic derecho en la subcategoría, y luego podemos seleccionar
por aquí el tipo Seleccione eso, y ahora tenemos ventana
extra para configurar el ordenamiento. Como puedes ver aquí, tenemos
muchas opciones diferentes como manual de campo
alpha patic, y así sucesivamente Vamos con el
manual por aquí. Aquí de nuevo, ya que la subcategoría
es campos discretos, vamos a obtener una lista
de todos los valores distintos, y luego podemos
cambiar el orden Por ejemplo, con solo hacer
clic en las aplicaciones, simplemente
podemos desglosarlo y podemos tomar el almacenamiento
y traerlo arriba, los plenders hacia abajo y así sucesivamente Podemos hacerlo manualmente
sin ninguna regla. Como pueden ver, como estoy
cambiando los valores, el orden en la visualización también
está cambiando. Si quieres ordenar los datos, vamos a usar los
campos discretos para hacerlo,
ya que tenemos muchas opciones. Ahora, vamos a revisar los campos
continuos. Entonces voy a tapar esto. Ahora si vas a los campos
continuos sobre las ventas, haz clic derecho sobre él, no
tenemos aquí
una opción para ordenar los datos como en los campos
discretos. Pero en cambio,
solo tenemos una opción si colocas el cursor sobre las ventas, tenemos este ícono muy pequeño, y podemos usarlo para
ordenar los datos ascendentes o descendentes.
Simplemente haga clic en eso. Como puedes ver ahora, los datos están ordenados por valores descendentes, y si vuelves a hacer clic en eso, obtendrás los
datos como ascendentes. La clasificación de los datos mediante
campo continuo es muy limitada. Pero en lugar de eso, podemos usar los campos
discretos para ordenar los datos ya que
tenemos muchas opciones. Bien, entonces ahora
pasemos al siguiente, y esto es realmente importante
para entender cuál es realmente el propósito de tener un cuadro continuo
y discreto. El principal caso de uso
de los valores discretos es
hacer un análisis de inmersiones profundas
en un escenario específico Y por otro
lado, vamos a utilizar los valores continuos para ver el panorama general y hacer análisis de
tendencias.
Tengamos un ejemplo. Ahora vamos a
crear una nueva vista usando la fuente de big data
ya que tenemos más datos, y vamos a ir
a las órdenes de la tabla. Tomemos la fecha del pedido. Simplemente arrastrarlo y
montarlo en las columnas, y luego vamos
a tomar una medida Digamos la cantidad. Rack y frótelo sobre la rosa. Ahora como puede ver la
fecha del pedido es un campo discreto, y tenemos cinco años de datos. Pero ahora, lo que
vamos a hacer
podemos ir a la fecha del pedido, hacer clic
derecho sobre ella, y
queremos ver más detalles. Así que ve a la
fecha exacta por aquí. Ahora, como puede ver,
Tableau lo convirtió automáticamente de valor discreto
a continuo, y lo tenemos como una píldora verde, y eso es porque
tenemos muchas fechas de pedido y Tableau intentó traerlo
todo en una imagen. Se puede ver ahora la fecha de pedido creado un eje con
un rango de fechas. Al tener campos continuos,
tienes todos los datos
en un panorama general, y eso te va a ayudar a encontrar cualquier tendencia en tus datos. Ahora vamos a convertir la fecha
del pedido a
un campo discreto. Para ello,
vamos a ir a la fecha del pedido, hacer clic
derecho sobre él y
hacer clic en discreto. Como puedes ver ahora, acabamos de
romper la cadena y
rompimos las visualizaciones
en fechas individuales Ahora por eso,
tenemos el encabezado y tenemos todos los valores distintos
dentro de nuestros datos. Tenemos todos los
días todos los meses de los cinco años en una sola visual. Con eso teniendo el día del
pedido como discreto, realmente no
podemos hacer
ningún análisis de tendencias por aquí porque es una visualización
realmente enorme. Después de convertir
la fecha
del pedido de continua a discreta, perdimos el panorama general, y ahora es muy difícil
hacer cualquier análisis de tendencias. Pero ahora en lugar de
hacer análisis de tendencias, ahora
podemos hacer un análisis detallado de
inmersión profunda para cada fecha individual. Para analizar
un problema
o escenario específico o para
responder a la pregunta, ¿por qué tenemos en
primer lugar una tendencia? Para que puedas verificar el valor
de cada fecha de forma individual. Y solemos usar
las visualizaciones de barras para las visualizaciones discretas y las de línea para
las continuas.
Cambiemos eso. Voy a ir por
aquí en las marcas, y en vez de automático,
voy a moverlo a bar. Entonces lo tenemos ahora aquí como barra, y voy a simplemente duplicar esta hoja y traer la fecha del
pedido como un continuo. Y luego cambiar las
visualizaciones a automáticas. Ahora acabo de mover ambas
vistas a una parte
de guión para ver las diferencias entre continuo y discreto. Como puedes ver con
lo continuo, si quieres hacer análisis de
tendencias, ver el panorama general
o vas a hacer un reporte para la dirección sin mostrar
muchos detalles, entonces ve y usa el campo
continuo. Ahora bien, si miras
las visualizaciones con los campos discretos, puedes usar eso si la tarea o el requisito
es hacer
análisis de inmersión profunda los datos y evaluar
cada dato individualmente El propósito principal de
tener discreto es hacer análisis
detallados
donde el propósito de los valores
continuos es
hacer análisis de tendencias. Todo bien. Entonces ahora
vamos a tener un resumen donde vamos
a comparar tanto discreto como lo
continuo lado a
lado para entender
las diferencias entre ellos. Empecemos con
las definiciones. Los valores discretos son valores separados
desconectados, y los valores continuos están conectados
cadena ininterrumpida de valores Por ejemplo, en discreto, 0-10, tenemos un
número infinito de valores Tenemos exactamente 11 valores, y en continuo, 1-2, tenemos un
número infinito de valores. El siguiente es sobre los colores. Los campos discretos son
las pastillas azules, y los campos continuos
son las pastillas verdes. Pasando a los filtros, los campos
discretos
generan filtros con una lista distinta de todos los valores
disponibles en el conjunto de datos
y, por otro lado,
los campos continuos generan un filtro de rango que
tiene valores inicial y final. El siguiente punto es sobre las vistas. Los campos discretos pueden generar el encabezado de la vista
mostrando todos los valores posibles, y los campos continuos
generan el eje de la vista. Nuevamente, es como un
rango de valores. Entonces tenemos clasificación. Puedes usar campos discretos
para ordenar tus datos usando diferentes opciones Pero si
ordenas tus datos usando campos
continuos, vas a tener opciones
muy limitadas. Tenemos solamente ascendentes
o descendentes. Por último, vamos a
hablar de los propósitos. El propósito principal de lo
discreto es analizar un escenario específico
como si estuvieras haciendo un análisis de inmersión profunda
en un tema específico. Pero el propósito principal
de lo continuo es entender el panorama general
a partir de los datos para poder hacer, por
ejemplo,
análisis de tendencias sobre tus datos. Estas son las principales
diferencias entre los campos
discretos y continuos. Todo bien. Entonces eso es todo por lo
discreto y continuo. A continuación, concluiremos las cosas con el resumen y entenderemos
mejor el panorama general y las diferencias entre
todos estos conceptos.
56. Resumen de Udemy 6 6: Bien, chicos. Entonces ahora lo que les
voy a mostrar es cómo esos diferentes
conceptos de metadatos como tipos de datos, dimensiones y medidas, discretos y continuos
se relacionan entre sí. Bien. Entonces ahora tenemos
un campo en nuestros datos, y en Tableau, podemos
asignarlo a diferentes tipos de datos. Entonces podría ser
string o pull con true y false o una fecha y también
tenemos fecha y
hora o un número, ya sea o decimal. Y ahora siguiente Tableau puede
asignarlo a otra información de metadatos, ya sea dimensión o medida. Cualquier tipo de datos que no
sea un número, va a ser
dimensión. Así cadena, Polin y fechas, todas
ellas pueden ser
automáticamente de dimensión No se puede convertir
en una medida. Y si el tipo de datos es número, podríamos tenerlo como medida o dimensión si
tiene sentido hacer agregación. Siguiente tabla puede
asignar este campo
al tercer concepto de metadatos
discreto o continuo. Si tenemos un campo de dimensión
con la cadena de tipo de datos, podría ser solo discreto. No podemos
convertirlo en un continuo. Al igual que en nuestro conjunto de datos, tenemos la categoría, el
nombre, el país. Todos esos campos son de cadena,
dimensión y discretos. No se puede cambiar
a otra cosa. Lo mismo ocurre con el tipo de
datos plian podría ser solo dimensión
y solo discreto Pero ahora, si tenemos
un campo de dimensión con el tipo de datos
fecha o fecha hora, como viste en nuestros ejemplos, podría ser continuo o
discreto. Podemos tener ambos. Ahora al último, si tenemos un campo con el número de tipo de
datos, no importa si
es dimensión o medida. Podemos tener este campo como continuo y
así como discreto. Bien, y. Así que con esto, tienes un panorama general de
todos esos conceptos confusos en metadatos en Tableau.
Bien, todos Así que ahora tenemos una mejor
comprensión sobre los tipos de datos y roles en Tableau y
estos conceptos importantes. Y en la siguiente sección, aprenderemos sobre el cambio de nombre
y alias en Tableau
57. #7 Introducción a la sección | Cambio de nombre y alias: Cómo nombrar las cosas en Tableau. A medida que estamos preparando
nuestras fuentes de datos, lo que solemos hacer con eso, vamos a ir y renombrar
cosas como tablas namic, columnas, e incluso dar
lias a nuestros Entonces primero, voy
a presentarte las diferentes convenciones de nomenclatura que cada desarrollador debe conocer Y después de eso, vas a aprender las diferentes técnicas sobre cómo nombrar campos
y tablas en Tableau. Al final, vas a aprender
los diferentes métodos sobre cómo agregar alias a
tus datos en Tableau Empecemos primero aprendiendo las diferentes
convenciones de nomenclatura y cuáles son las diferencias entre
ellas. Ahora, vamos.
58. Udemy 7 1 Convenciones de nombres: Bien. A veces, en proyectos de la vida
real, la fuente de tus datos puede contener nombres técnicos o
poco amigables Cuando estás creando
visualizaciones para los usuarios o
tus compañeros, tienes
que asegurarte de que estás usando nombres
amigables que sean fáciles de
entender y de leer Es por eso que después de conectar sus datos a las fuentes de datos de las tablas, Tableau comenzará a
limpiar y cambiar
el nombre de los campos y las tablas
a un formato más amigable El formato está siguiendo una
convención de nomenclatura específica que se decide desde el equipo de mesa,
lo cual es realmente genial Primero entendamos
qué es la convención de nomenclatura. Las convenciones de nomenclatura son un conjunto
de reglas y pautas que podrían usarse para dar nombres para cosas como tablas,
campos, funciones y variables manera
inconsistente y
comprensible Digamos, por ejemplo, tenemos las dos palabras, hola palabra. Para crear una convención de
nomenclatura, tenemos que decidir en dos cosas Primero, la palabra misma,
cómo podemos escribirla. Aquí tenemos tres formas. Podemos usar la minúscula, o podemos decidir ir con la mayúscula o podríamos
usar las letras mayúsculas. Lo segundo que hay que decidir es el separador entre palabras. Entre hola y palabra, tenemos aquí espacios en blanco. Aquí tenemos diferentes opciones. Podrías usar puntos, subrayado,
espacio en blanco, o incluso nada Ahora, por ejemplo,
digamos que vamos a ir con la minúscula y el subrayado
separador Entonces vamos a tener
el siguiente nombre, hola subrayado palabra Con eso, tenemos
una convención de micrófono que vamos a seguir a
través de todos los proyectos, y es realmente fácil de seguir. Al mismo tiempo, es
muy importante
decidir sobre la convención namic
para tu modelo de datos, especialmente al
inicio de tu proyecto Y si no haces eso, te
prometo que el
aspecto y la sensación de tus visualizaciones y
tablero van a quedar muy mal Y todo el proyecto va a parecer poco profesional
e inconsistente Una cosa más, el equipo del proyecto decide sobre diferentes convenciones
de nomenclatura, por lo que no hay realmente
bien y mal aquí Bien, todo el mundo. Entonces ahora
voy a guiarte a través las convenciones de
nomenclatura más comunes utilizadas en los lenguajes de programación La primera convención de nomenclatura
es el caso de la serpiente. Va a usar la minúscula en todas las palabras y va a separarlas usando
el guión bajo Entonces el nombre al final
va a parecer serpiente. Todo bien. Nuestro ejemplo
va a ser el nombre del cliente. Y vamos a trabajar
con esta tabla para llenar todas las diferentes convenciones de
nomenclatura, un ejemplo de la salida, las reglas para la camada
y los separadores, y en qué aplicaciones
y lenguajes de programación, podemos encontrar esta Donde vamos a empezar
con el caso de la serpiente. La camada va
a estar aquí minúscula. Y el separador va
a ser el guion bajo. Entonces, si seguimos esas
reglas con el ejemplo, vamos a tener un nombre de subrayado de
cliente en minúscula nombre de subrayado de
cliente Y podemos encontrar esos formatos
en Python, PHP andro B. Así que el formato serpiente es
realmente fácil y popular, y lo puedes encontrar
como en casi todas partes. Y ahora vamos
a hablar del siguiente nombre en convención. Tenemos el caso Camel. Y aquí tenemos otra convención de
nomenclatura. Eso parece un animal. Entonces en el caso del camello, sólo la primera palabra
va a ser minúscula. Pero entonces se van a poner en mayúscula todas las siguientes
palabras. Y entre las palabras, no
hay nada, ni separadores, ni puntos, guiones
bajos, guiones Así que al final, vamos a
tener la forma de camello. Bien, entonces tenemos la
segunda convención de nomenclatura, tenemos el caso Camel La regla para el caso de letras va a ser la siguiente. Las primeras palabras
van a ser más bajas y el resto de las palabras
van a estar en mayúscula Para la segunda regla, tenemos la separación. No
hay separación. No hay nada
entre las palabras. Aquí vamos a
escribir ninguna separación. Ahora bien, si aplicamos esas
dos reglas en nuestro ejemplo, el nombre del cliente,
vamos a tener la
siguiente salida. El primero va a ser
todo minúscula. Cliente No hay separación. Eso significa que vamos a comenzar inmediatamente con
la segunda palabra, pero la segunda palabra
va a estar en mayúscula, así que va a ser
nombrada así Podemos ver que el caso Camel es ampliamente utilizado en lenguajes de
programación como Java, JavaScripts
y Typescripts Eso significa que tenemos la
tercera convención de nomenclatura. Tenemos el caso Pascal. Es muy similar
al caso Camel. La regla dice que todas las palabras
van a estar en mayúscula. Entonces aquí hemos capitalizado
y las separaciones, no
hay separación como el caso Camel, entonces no
hay Si sigues esas dos
reglas sobre el nombre del cliente, vamos a tener
el siguiente resultado. La primera palabra va a
ser cliente en mayúscula,
sin separación, luego
un nombre en mayúscula Y podemos encontrar esta convención de
nomenclatura, el caso Pascal se utiliza en lenguajes de
programación
como Java y C sharp A mí me gusta esta convención de nomenclatura. Lo usé en muchos proyectos. Todo bien. El siguiente
nombre en convención va a ser el caso ba. Y creo que a estas alturas, el que nombró esas convenciones de
nomenclatura, debería ser una arbitrariedad Como puedes ver,
tenemos todas las palabras son casta
inferior y el pincho
y separadas con guiones, así que el nombre va a parecer
una deliciosa skure cobb caliente Entonces ahora el cuarto,
tenemos el caso de mantener al día, y la regla va a decir, bien, el caso de la letra puede ser de
casta inferior como el caso de la serpiente, y la separación va
a estar aquí, la dah. Si seguimos esas dos reglas sobre el nombre del cliente
en nuestro ejemplo, vamos a tener
la siguiente salida. Es realmente fácil, puede
ser cliente o inferior, luego un guión luego nombre. Y si eres
desarrollador web o diseñador, creo que conoces esta convención de
nomenclatura porque es ampliamente utilizada
en HTML y CSS Creo que es como
el caso de la serpiente. Es realmente fácil de seguir. Y ahora tenemos otra convención de
nomenclatura. Esta es muy importante. Y lo llamamos un caso de título. No tiene nada que ver con
animales o alimentos, tristemente. Entonces tenemos aquí el caso del título. El papel va a decir, las
palabras van a estar en mayúscula, y vamos a separar
las palabras con un espacio en blanco Entonces aquí vamos
a tener espacio. Ahora bien, si sigues esas
dos reglas en nuestro ejemplo, vamos a tener cliente en
mayúscula,
luego espacio, luego nombre en
mayúscula así Entonces, ¿por qué es importante?
Porque esta es la convención de nomenclatura con la que el equipo de
Tableau
decidió ir Para que puedas ver esta
convención de nomenclatura en Tableau. Entonces Tableau actualmente
está aplicando esta convención de nomenclatura
en todos sus Entonces, una vez que conectes
tus datos a Tau, Tableau puede dar un salto y cambiar el nombre de todo
siguiendo esta regla. Bueno, si lo miras, es realmente amable
y fácil de leer. Pero a veces en los proyectos, estamos forzados o estamos siguiendo algunos
requisitos para seguir una convención de nomenclatura específica que no coincide con
el caso del título Entonces la situación
es realmente mala, hay
que ir y
cambiar el nombre de todo de nuevo. Y claro, no tienes que
seguir una de esas convenciones de
nomenclatura Puedes hacer tus propias
reglas y lineamientos. Entonces, por ejemplo,
digamos que esta es mi convención de nomenclatura,
y el caso de letras, digamos que está en mayúscula, y me gustaría separar las palabras con
el subrayado Así que solo estoy mezclando cosas por ahí. Entonces, si aplico esas reglas
a los nombres de los clientes, vamos a tener
algo como esto. Así que el cliente en mayúscula
subrayado nombre en mayúscula. Y con eso, hemos definido
nuestra convención de nomenclatura. Todo bien. Así que ahora vamos a
revisar las convenciones de nomenclatura en nuestros conjuntos de datos y
también en Tableau Ahora bien, si
revisas los conjuntos de datos que he preparado
para este curso, el pequeño y el
grande, puedes ver que siempre
estoy siguiendo la
misma convención de nomenclatura La camada se va
a poner en mayúscula y se va a separar
con un guión bajo Por ejemplo, en los pedidos, tenemos el ID de
subrayado de productos O si vas a los clientes, puedes ver el nombre del primer
guión bajo y así sucesivamente Por lo que siempre estoy siguiendo la misma
convención de nomenclatura. Todo bien. Así que ahora vamos a comprobar
cómo Tableau cambió el nombre de nuestros campos y
tablas del conjunto de datos. Puede verificar esa
información ya sea desde la hoja de trabajo o en
la página de origen de datos. Pero en la página de fuente de datos, puedes encontrar más información. Entonces ahora estamos en la página de fuente de
datos. Vamos a la cuadrícula de meta datos. Y aquí, es
realmente interesante. Vamos a encontrar
dos nombres de campo. Tenemos aquí el nombre del campo
y el nombre del campo remoto. Entonces, ¿cuáles son las
diferencias entre ellos? ¿La información en los nombres de campo remotos
proviene de los conjuntos de datos originales? Como viste, el conjunto de datos original está siguiendo la convención de
nomenclatura de tener subrayado
entre dos palabras
y tenemos todas las
palabras y tenemos todas las
palabras Tenemos, por ejemplo, el pedido, subrayado, ID de
subrayado de cliente, etc. Toda la información que encontramos bajo los
nombres de campo remotos proviene
del conjunto de datos original
del sistema de origen original. Pero ahora el nombre del campo en
el lado izquierdo de aquí, esa información
proviene de Tableau después de renombrar y
limpiar nuestros campos Entonces, si
miras más de cerca esos nombres, puedes ver que están siguiendo
el caso del título donde
tenemos palabras en mayúscula y
separadas por un espacio en blanco Para que puedas ver por aquí
tenemos el ID del espacio del producto, donde el nombre original
era ID de guión bajo del producto Así que aquí Tableau sí
renombró nuestros campos. Entonces aquí, es realmente
genial. Tenemos en el mapeo de Mtatagrid
entre los valores antiguos, los nombres de campo remotos
y
los nuevos después de que
Tableau los cambiara Siempre tenemos un linaje de datos entre Tableau
y nuestros conjuntos Como dije, aquí no hay
bien ni mal, pero es muy importante
definir esas reglas al inicio de los proyectos antes de comenzar a construir
cualquier visualización. Y recuerdo un proyecto donde comenzamos de
inmediato con
la construcción del tablero y las visualizaciones sin decidir primero sobre
las convenciones de nomenclatura. Así que construimos alrededor de 30
dashboards en Tableau. Y después de un tiempo, claro, nos enteramos de que los
desarrolladores están usando diferentes convenciones de nomenclatura,
lo cual es realmente normal Si no se definen
los lineamientos y las reglas al
inicio de los proyectos, entonces cada uno va a
hacer su propio estilo. Entonces terminamos teniendo
muchos dashboards con reglas
diferentes y los usuarios no
estaban contentos con ello en absoluto Entonces decidimos en convenciones
dinámicas, y claro que llegamos
demasiado tarde para eso. Luego pasamos mucho
tiempo cambiando el nombre del conjunto de datos, revisando el informe, y así sucesivamente Si no decides al inicio
del proyecto, especialmente si
tienes grandes proyectos
en la convención amic,
entonces vas a tener un en la convención amic, proceso realmente doloroso y costoso de renombrar todo
desde cero Asegúrese de agregar el inicio para
tomarse el tiempo suficiente para hablar con sus usuarios y el equipo del proyecto para decidir sobre la convención de
nomenclatura Y muy importante en
el proceso de revisión de cualquier panel nuevo en
Tableau que para verificar
que se sigan las
convenciones de nomenclatura en cada libro de trabajo para que sean
consistentes en todo el Bien, y, así que eso fue una visión general de las diferentes convenciones de
nomenclatura A continuación, aprenderemos a cambiar el nombre de campos y
tablas en Tableau.
59. Udemy 7 2 Renombramiento: Todo bien. Ahora, digamos que
decidiste junto con tus usuarios y el equipo
del proyecto convención de nomenclatura específica, que es diferente a
la que usa Tableau Ahora la pregunta es
cómo cambiar el nombre de Itablea. En tableau, podemos hacer los
siguientes cambios sobre la mesa. Así podemos renombrar
la tabla en sí, o podemos cambiar el nombre de los
campos dentro de la tabla. Y el último, incluso podemos cambiar los valores
dentro de estos campos. También conocidos como alias, vamos a hablar de
ello en el siguiente tutorial En este tutorial, nos
vamos a centrar en cambiar el nombre de los campos y cambiar el
nombre de las tablas Primero, aprendamos
a cambiar el nombre de los campos en tableau. Todo bien. Así que ahora vamos a aprender
a cambiar el nombre de los campos en Tableau. Tengamos la siguiente tarea. Entonces dice la tarea, renombrar nuestros campos en Tableau, siguiendo la
convención de nomenclatura Pascal caso Entonces eso significa que todas las palabras están mayúscula y no hay
separación entre palabras Todo bien. Entonces ahora la
primera pregunta es, en qué página podemos
renombrar nuestros campos. Podemos renombrar nuestros campos, ya sea en la página de la hoja de trabajo
o en la página de origen de datos. Vamos a conseguir
los mismos efectos. Pero suelo ir a
la página de fuente de datos. Desde allí podemos encontrar más información de metadatos
sobre los campos y tablas. Ahora la segunda pregunta es, Podemos renombrar nuestros
campos globalmente para todo el libro de trabajo
para todas las hojas de trabajo, también, podemos hacerlo
localmente por una sola vista Bueno, puedes hacer ambas cosas, pero cambiar el nombre localmente
por una sola vista, es un poco complicado Ahora aprendamos cómo cambiar el nombre de
nuestros campos globalmente para todo
el libro de trabajo para todas las
vistas en la página de la hoja Ahora vamos a la página de la
hoja de trabajo por aquí. Entonces vamos a ir a la prohibición de
datos del lado izquierdo. Cambiaremos el nombre de las fechas de
envío. Aquí tenemos tres métodos. El primero es el desplegable. Lo que vamos a hacer,
escribir un click sobre él, y luego simplemente ir
al renombrar. Vamos a
hacer click en eso. Y vamos a
cambiarle el nombre al pascal. Entonces solo voy a quitar el espacio entre
ellos, luego entrar. Y eso es todo. Es muy fácil. Acabamos de renombrar las fechas de
envío. Y el segundo misid
es usar un atajo. Entonces, por ejemplo, vayamos a la fecha del pedido por
aquí y golpeemos F dos. Y con eso,
podemos editar el nombre, así que solo voy a
eliminar también el espacio entre orden y
fechas. Y insinuar entrar. Entonces, como ya habrás notado, la posición de la fecha del pedido solo cambia en la prohibición de datos, y eso es porque los campos en las prohibiciones de datos están ordenados
en orden alfabético. Entonces eso es lo que es el
segundo método, usando la F dos,
usando los atajos. Y el tercer método para
renombrar los campos en la página de la hoja de trabajo es
hacer clic y mantener presionado. Entonces, por ejemplo, vamos
al precio unitario de aquí. Levante para hacer clic y
mantener presionado. Después suelte. Como puedes ver,
ahora podemos editar el nombre. Entonces este es el tercero. Sólo voy a quitar
el espacio entre ellos. Y dale a Enter. Entonces, eso es todo. Esos son los tres métodos para
cambiar el nombre de los campos
en el Worset,
desplegar un atajo usando
F dos, y hacer clic y mantener presionado Una cosa más sobre el cambio de
nombre, a diferencia de los Alias, que aprendemos más adelante, pueden renombrar cualquier tipo de campos Ya sea dimensión, medida,
continua, discreta, cualquier
tipo, podemos cambiarle el nombre. No hay restricción
ni lo que sea para renombrar. Entonces ahora pasemos al siguiente. Vamos a cambiar el nombre de los
campos en la página de origen de datos. Vamos a la página de
fuente de datos por aquí. Aquí tenemos dos lugares
donde podemos renombrar cosas ya sea en las
cuadrículas de metadatos o en la cuadrícula de datos Aquí solo tenemos dos
métodos para renombrar cosas. El primero va a ser el desplegable como la página de
la hoja de trabajo. Pasemos al
nombre, por ejemplo, la fecha
del pedido, haga clic derecho
sobre él, y luego renombremos. Vamos a quitar el
espacio. Ellos y eso es todo. Y el segundo método
para renombrar campos en la página de origen de datos
es haciendo doble clic. Entonces, por ejemplo, vamos a repasar
aquí en las cuadrículas
de metadatos al ID del cliente y
simplemente haga doble clic en él Y ahora podemos ir y también, vamos a quitar
el espacio. Eso es. Así es como podemos renombrar
la página de origen de datos. Tenemos sólo dos métodos que se
desplieguen y hagan doble clic. Aquí,
lamentablemente no tenemos ningún atajo. Todo bien. Ahora tenemos
el siguiente escenario donde hemos renombrado
los campos como varias veces y
olvidamos los
nombres originales de los campos En este caso, podemos restablecer todo de nuevo a
los nombres originales. Y podemos hacerlo ya sea en la página de fuente de datos o
en la página de la hoja de trabajo. Veamos cómo podemos hacerlo
en la página de fuente de datos. Si solo vas al campo, por
ejemplo, el ID de cliente, escribe un click sobre él,
entonces aquí tenemos la opción restablecer nombre.
Vamos a hacer clic en eso. Como pueden ver, ahora, volvemos al
nombre original del campo. Me pareció muy extraño porque
también me gustaría tener
la opción de reiniciar a la convención de micrófono de mesa Ahora, veamos cómo podemos hacerlo en la página
de la hoja de trabajo. Voy a volver a cambiar y
luego ir al contenedor de datos. Escojamos las fechas del pedido. Ahora vamos a ir a
editar el campo de nuevo, hacer clic
derecho sobre él,
y luego renombrar. Entonces puedes ver por aquí un icono muy pequeño para restablecer
al nombre original. Al hacer clic en él, restablecemos el campo al nombre del campo
original. Entonces ahora digamos que
tienes muchos campos, y quieres
restablecerlos todos. Ahora, en lugar de
restablecerlos uno por uno, podemos hacer selección mult
y luego hacer Y podemos hacerlo en la página
de fuente de datos. Así que vamos a cambiar ahí. Y aquí, no
importa si
vas a trabajar con la cuadrícula de metadatos o
agregar la cuadrícula de datos. Ahora lo que vamos a hacer, vamos a ir
al ID del pedido, clic en él, y luego mantener el
control, seleccionar el siguiente. Y luego también vamos a seleccionar
el precio unitario, luego hacer clic derecho
y restablecer los nombres. Una vez que hagas eso,
vas a restablecerlas todas,
lo cual es muy agradable. Entonces tenemos el
precio unitario restablecerlo, las fechas de envío, y
también, las fechas del pedido. Todo bien. Entonces ahora tenemos el siguiente
escenario donde
estás en el proyecto y
construyes ya vista. Pero después,
decidiste hacer el cambio de nombre. Entonces, ¿qué puede pasar con nuestra
opinión si hacemos el cambio de nombre? Entonces por ejemplo,
aquí en la vista, tenemos el ID de guión bajo de orden, y queremos cambiarle el nombre de
nuevo al nombre del tableau, así que vamos a ir
al ID de pedido, F dos Y luego en lugar de subrayado, sólo
voy a
dejarlo como un espacio en blanco Entonces, como puedes ver en la vista, Tableau sí cambió los nombres automáticamente por el nuevo nombre. Bueno, podrías decir,
Bien, ¿y qué? Esto se espera, si cambio el nombre en
la fuente de datos, va a cambiar
también en las visualizaciones Bueno, esto es sólo en tableau. Si estás usando alguna
otra herramienta como PowerBI y
cambias el nombre de los conjuntos de datos, toda
la visualización se rompe
. Entonces aquí si tienes
la tarea de renombrar, esto va a suceder
rápido en Tableau Pero en los proyectos de Power BI, va a ser realmente doloroso. Bien, hasta el momento
hemos aprendido a
renombrar los campos globalmente
para toda la boa de trabajo Ahora la pregunta es, cómo
renombrar localmente para una
sola vista. Y aquí
depende de los roles de campo. Discreta y continua. Entonces comencemos ahora
con lo continuo. Como aprendimos antes,
lo continuo puede generar el
eje de la vista. Entonces aquí en este ejemplo, como puedes ver la cantidad y las ventas son los campos verdes. Eso significa que son continuas, y generaron
el eje de la vista. Ahora, cambiar el nombre de la cantidad por aquí y las ventas,
es realmente fácil. Lo que vamos a hacer vamos a
ir por aquí en el eje, clic
derecho sobre él, y luego ir al eje de edición. Vamos ahí. Entonces aquí tenemos una nueva ventana, y si vas por aquí, puedes ver los títulos de los ejes, y el
título actual es cantidad. Así que vayamos al campo de
aquí y
cambiémoslo de cantidad, cantidades. Entonces
vamos a cerrar esto. Y como se puede ver ahora, el nombre del campo llamado
cantidades en el eje. Y si comprobamos el contenedor de
datos por aquí, el campo permanece como cantidad. Entonces hicimos este cambio solo
localmente en esta vista. Y esto es realmente fácil
para los continuos. Pero lo complicado es, si tenemos un campo discreto. Por ejemplo, el ID de pedido de
aquí es discreto, tenemos los Peles azules, este
va a ser complicado Entonces ahora vamos
a cambiar el nombre de ID de pedido a pedidos. Entonces lo que vamos a hacer, vamos a ir
a la p azul por aquí en las filas y hacer
doble clic sobre ella. Doble guiones hacia adelante,
escriba las órdenes de palabras, luego presione Shift
Inter. Y eso es todo. Ve afuera, solo haz clic aquí. Espacio. Y como pueden ver, ahora, lo
hemos renombrado a órdenes y también aquí en la vista, pero no cambiamos
el nombre global Permanece como ID de pedido
aquí en el panel de datos. Entonces así es como
renombramos los campos discretos
localmente en una vista. Entonces no estaba muy claro, es complicado, pero déjame
mostrarte cómo suelo hacerlo. Tomemos otro campo
esa categoría. Por aquí. Vamos a cambiarlo de
categoría a categorías. Lo que suelo hacer, voy por
aquí y hago doble clic sobre él, y solo copio el nombre. Después voy a En editor
y pego el nombre. Entonces P para ello, vamos
a tener la nueva línea, luego guiones dobles, y
vamos a tener las
nuevas categorías de nombre Y eso, entonces voy a copiarlo desde aquí y
volver a Tableau. Entonces vuelvo a entrar dentro la categoría por
aquí, doble clickont Después me quito estas partes y
solo pego las cosas nuevas. Entonces ingresa eso, así es como suelo
hacerlo para
los campos discretos. Voy al editor de texto
y me preparo ahí ya que me queda más claro
lo que estoy escribiendo. Todo bien. Así que ahora has aprendido
todos los diferentes métodos nombre
de los campos en Tableau, en la página de origen de datos, en la página la hoja de trabajo a nivel global
y local. Todo bien. Ahora vamos a pasar
al siguiente punto donde
vamos a renombrar
las tablas en tau. Aquí de nuevo, podemos hacer los cambios ya sea en
la página de origen de datos o
en la página de la hoja de trabajo, utilizando los
mismos métodos que cambiar el nombre de los campos Y el siguiente punto sobre
local y globalmente, puedes cambiar los nombres solo
globalmente, cualquier cosa que hagas, puede afectar a todas las vistas, lo cual no es realmente crítico
como los nombres de campo. Ahora veamos cómo podemos
hacerlo en la página de la hoja de trabajo. Nos vamos a quedar con una pequeña fuente de datos
por aquí y vamos a minimizar todo para
que veamos los nombres de las tablas. Puede que ya note que en los nombres tenemos punto CSV. Y eso es porque nuestro
conjunto de datos proviene de archivos CSV, lo cual no es realmente información
útil para verlo en la fuente de datos, así podemos ir a
limpiar el nombre y cambiarle el nombre a solo, por
ejemplo, clientes. que podamos ir al
nombre por aquí, hacer clic
derecho sobre él, y
luego hacer clic en renombrar. Entonces voy a
renombrarlo a solo clientes. El siguiente, vamos a usar
los segundos métodos usando
el atajo F dos. Vamos a golpear F dos y
quitar las partes SV. Solo tenemos los pedidos, y vamos a utilizar los terceros métodos
para los productos. Simplemente haga clic y mantenga presionado, luego retire las partes CSV. Eso dice. Esos son métodos de
flujo para tablas
dinámicas en la página de
la hoja de trabajo Ahora, hagamos los cambios para
la fuente de Big Data en
la página de origen de datos. Vamos a cambiar ahí. Vamos a ir
a la página de fuente de datos. Y aquí tienes dos lugares
para cambiar los nombres de las tablas, ya sea agregar el modelo de datos
o agregar la cuadrícula de metadatos. Por lo que no podemos ir a la
cuadrícula de datos para cambiar el nombre de las tablas. Entonces primero, cambiemos
a la fuente de Big Data. Voy a ir por aquí,
la fuente de Big Data. Cambiemos las órdenes
en el modelo de datos. Entonces aquí
solo tenemos uno métodos, haz clic
derecho sobre él y renombramos el nombre. Entonces vamos a
quitar las partes CSV, y luego vamos a los
clientes de aquí. Entonces vayamos a
la cuadrícula de meta datos. Y como puede ver,
simplemente haga clic por aquí, y podrá eliminar las partes del
CSV. Entonces, eso es todo. Y ahora para el último,
tenemos que renombrar los productos, así podemos ir por aquí
y seleccionar los productos, y luego vamos
a renombrarlo en la
página de origen de datos. Entonces, eso es todo. Así es como cambia
el nombre de las tablas en la página
de origen de datos. Tenemos el modelo de datos
y la cuadrícula de metadatos. Entonces con eso, has aprendido todos los
métodos posibles sobre cómo cambiar nombre de las tablas en
Tableau. Bien, y. entonces con eso hemos aprendido a cambiar el nombre de las cosas en Tableau. A continuación, aprenderemos a
agregar alias en Tableau.
60. Udemy 7 3 alias: Primero entendamos por qué y cuándo necesitamos S en Tableau. A veces en los proyectos de Tableau, nos enfrentamos a las siguientes
situaciones. La primera es cuando tenemos una mala calidad de datos
en nuestros conjuntos de datos, datos de
Cron, erratas o valores
inconsistentes Así que de alguna manera tenemos que limpiar nuestros datos antes de comenzar a
construir nuestras visualizaciones Por ejemplo, tenemos escenario
en la mesa clientes, tenemos mala calidad de datos
dentro del campo país. Aquí tenemos un errata,
a veces es Alemania, a veces es Deutschland, a veces lo llaman
USA y luego La calidad de los datos es
realmente mala en esta tabla. Aquí tenemos que hacer
algo al respecto y limpiar los datos. Aquí
tenemos dos opciones. O volvemos a
los datasets originales y hacemos los cambios
en los valores, y la segunda opción,
podemos hacer los cambios directamente en Tablo usando Alias Cómo vamos
a limpiar esto, vamos a quitar la
E de aquí, el errateo, y luego en vez de Deutschland, vamos a tener Alemania y en vez de América,
vamos a tener Y podríamos tener
otra situación la
que la calidad de los datos sea buena, pero los nombres son demasiado largos. Y si estás construyendo vistas, entenderás
que todo está apretado y no tienes espacios
suficientes para mostrar todos
los valores de las dimensiones. Por eso terminamos cambiando la mayor parte
del tiempo los valores de las dimensiones a
nombres más cortos a abreviaturas Por ejemplo, en lugar de
tener el valor de Alemania, vamos a tener
DE en lugar de USA, US, aquí F R D E, y US. Y aquí, de nuevo, tenemos
la misma situación. O vamos a volver al conjunto de datos original y cambiar los valores o nos quedamos en Tableau y lo hacemos directamente
allí usando Alias Y en proyectos reales,
no se puede volver cada vez
al sistema fuente o a los conjuntos de datos originales y
cambiar los valores ahí. O no
tienes tiempo para eso o no puedes hacerlo. Por eso terminamos
cambiando siempre esos valores
directamente en Tableau. Entonces, las lisas en Tableau
son nombres alternativos para el miembro de un campo de dimensión
discreta, manera que las etiquetas aparecen de
manera diferente en la vista Como se puede notar, digo que
es campo de dimensión discreta. Y eso es porque Tableau
no permite crear elises para medidas ni para dimensiones
continuas Entonces yo Tableau, puedes
crear lises solo para los campos con la dimensión discreta del
rol Ahora, como de costumbre,
tenemos las preguntas en qué página podemos crear elises. Bueno, sólo en la página de la
hoja de trabajo, podemos crear la
lis en Tableau, y no podemos crearla
en la página de fuente de datos. La segunda pregunta,
¿podemos crear como globalmente para
todo el libro de trabajo, todas las vistas, y también
localmente para una sola vista? La respuesta para eso
podemos crear Alias solo globalmente eso va a afectar a todo
el libro de trabajo, a
todas las visualizaciones No podemos crear lis
localmente para una sola vista. Vamos a ir a la página de
la hoja de trabajo. No podemos hacerlo en
la página de origen de datos. Nos vamos a quedar en
la pequeña fuente de datos. Tomemos los países, arrástrelos y suéltenlos por
aquí en las filas. Entonces tomemos cualquier medida. Tomemos las partituras,
arrástrelas y suéltelas en las columnas. La tarea aquí, en lugar
de tener esos valores, Francia, Alemania, Estados Unidos,
queremos tener nombres cortos. Aquí tenemos dos métodos para
crear Alias en Tableau. El primero es ir al contenedor de
datos del lado izquierdo. Vamos al campo
país por aquí, clic
derecho sobre él, y luego aquí tenemos la opción Alias Vamos ahí, y
aquí vamos a conseguir una nueva ventana
para editar el Alias. Comprobemos qué
podemos ver por aquí. En el medio,
tenemos tres columnas. Tenemos miembros tiene liases
y valor de los allliases. El primero,
vamos a ver a todos los miembros del país de
dimensión. Esos valores
provienen directamente de los conjuntos de datos. Entonces esos son los
valores originales de la fuente. Entonces el siguiente que
tenemos tiene alias. Es como un indicador para
mostrarnos si los valores en la vista van a provenir de los valores originales
o de los liases Y ahora está todo vacío porque no
agregamos ningún allase. En el tercer campo, tenemos
los liases aquí podemos ir y editar los Alias de
cada miembro individual Y como puedes ver,
ahora los Alias son exactamente idénticos a
los valores originales Por eso no
tenemos ningún Alias. Entonces ahora vamos a cambiar eso. En lugar de Francia,
vamos a tener F R, y luego en vez de Alemania, vamos a tener la
E. Y como pueden ver, como voy agregando valores diferentes
en los alias de
los valores originales, Do ir al mercado como estrella Entonces ahora vamos
por el último, y lo vamos
a tener como EU. Ahora, solo revisa lo que
va a pasar una vez que haga clic en Aceptar. Ves aquí
tenemos los valores antiguos, y si hago clic en Aceptar,
cambia a los Alias Eso es. Así es como puedes
agregar liases en los datos en Pero ahora, digamos que
luego
cambias de opinión y no quieres
usar los Alias, y en lugar de eso, quieres
volver a los valores originales Cómo podemos hacer eso.
A lo mejor ya lo vimos. Volvamos al país
por aquí en el contenedor de datos. Clic derecho, vamos de
nuevo a los Alias, mientras editamos los Alias, aquí
hay una opción
llamada clear Lo que puedes hacer, puedes ir por aquí y simplemente dar click sobre él, y todo en restablece
a los valores originales Como puede ver esos
indicadores sí se desvanecen, eso significa que no hay flexiones Ahora bien, si vas y pulsas,
los valores
van a volver a los
valores originales de los datasets. Aquí lo que suelo hacer una vez que
necesito alias en Tableau, no
voy directamente a un
campo y cambio los valores Pero en vez de eso, tiendo siempre a crear nuevos
duplicados del campo y solo cambiar los valores de
los nuevos campos que he creado. Déjame
mostrarte a lo que me refiero. Vamos al país,
luego damos clic derecho, y luego vamos a la opción de
aquí, duplicados Hagámoslo. Como
puedes ver ahora, tenemos otro campo llamado
país con la Copia. Por supuesto, ahora por el nombre, puedo entender que esto es Copia y el otro
es el original. Pero en Tableau, si miras muy cerca el icono del tipo de datos, puedes ver que en
las puertas dobles tenemos un signo igual. Este signo indica que este
campo no es original, sino que se crea a partir de
otro campo original. Si ves el letrero,
eso significa que este es un campo personalizado
que has creado. Lo que suelo hacer,
voy y le renombro. Vamos a
llamarlo pantalones cortos country. Ahora, creo los Alias
en este nuevo campo. Entonces vamos a hacer eso, haga clic
derecho en Alias, y luego en lugar de Francia, F R, D E y US. Entonces con eso tengo las
dos opciones, la larga, la original, y también, la versión corta
del país. Y puedo decidir
las visualizaciones, si voy
a usar la
versión corta o la versión larga Bien, así que eso es todo
para el primer método, donde creamos Alias desde el lado izquierdo
desde el panel de datos Y ahora vamos a ir
al segundo método donde
puedes crear Alias
directamente desde la vista Entonces veamos cómo podemos hacer eso. Simplemente muévase sobre el
valor Francia por aquí, y haga clic derecho sobre él. Y luego aquí tenemos
la opción Editar lis. Así que vamos a seleccionar eso. Y ahora aquí tengo ventana
muy sencilla. Sólo tengo que editar el
Alias de sólo Francia. Entonces estoy dando las lias
solo por un valor. Hagámoslo, FR y luego golpeemos OK. Y como
puede ver ahora en la vista, acabamos de cambiar el
valor de Francia a FR rápidamente desde la visualización y podemos hacer lo
mismo para Alemania, así que haga clic derecho sobre el valor. Después vuelve a editar Elías,
la misma ventana. Vamos a decir DE. Y bien. Y como nosotros el valor
cambia directamente en la vista. Así que estos son métodos realmente
rápidos para editar los alias
directamente en la vista Y ahora, si vas y revisas el país de dimensión
en el contenedor de datos. Entonces vamos a revisar los alias. Como pueden ver, el miembro, Francia y Alemania tiene una lias, F R y D E, y lo hemos
hecho directamente desde la vista Entonces ahora la pregunta
qué métodos usas, yo diría que si quieres
cambiar múltiples valores, ir a la papelera de datos
y hacer los cambios, simplemente
es más fácil trabajar con la ventana y agregar
todos esos valores. Pero si quieres cambiar un solo valor de la dimensión, entonces puedes hacerlo rápidamente
yendo a la vista,
Hizo el alias. Eso es todo por los alias. Esta es realmente una excelente
manera de limpiar
cómo cambiar los
valores directamente en Tableau sin tener
que volver a los conjuntos de datos originales y
hacer los cambios allí. Ahora tenemos la siguiente tarea de
tableau para ti. La tarea dice, Abbeviar los valores dentro
de
la categoría de campo en los productos de tabla
de los grandes conjuntos de datos, mostrando solo el primer
carácter de Puedes bowse el video
ahora mismo para hacer la tarea, luego reanudarlo
una vez que hayas terminado Ahora hagámoslo rápido. Como te mostré antes, primero, empezamos por
duplicar el campo Voy a ir a hacer
eso. Entonces voy a cambiarle el nombre a cortos de categoría. Entonces voy a presentar
tanto de la
categoría de valores como de los cortos de categoría. Hasta el momento, ambas dimensiones tienen exactamente los mismos valores. No cambiamos nada. Ahora vamos a ir
a la categoría corta. Escríbelo haga clic en él, y luego vamos a ir
a los Alias La tarea dice el
primer carácter, la primera letra
de cada valor. Entonces eso significa que el
primero va a ser F. El segundo, podría ser O o O S, así que lo voy a dejar como, y el tercero va
a ser T. Luego haga clic. Y eso dice, ahora
tenemos nuevas dimensiones que sólo tiene el primer
carácter de cada valor. Y eso lo hemos hecho
usando el Eliass. Esto es muy fácil.
Bien, chicos Entonces con eso, hemos
completado esta sección, que es un
paso realmente importante para preparar nuestros conjuntos de datos antes comenzar a construir nuestras
visualizaciones En la siguiente sección,
aprenderemos a organizar y estructurar
nuestros datos en Tableau.
61. #8 Sección Introducción | Organización de datos: Cómo organizar tus
datos en tableau. En tableau, contamos con
diferentes técnicas y métodos sobre cómo agrupar
y organizar tus datos, lo cual es muy importante
para que tus usuarios entiendan tus datos. Entonces primero, puedes aprender a
organizar las dimensiones
en jerarquías Y después de eso, vas
a aprender a agrupar a los miembros de
las dimensiones usando grupos. Al seguir adelante, podemos
aprender a agrupar tus datos en diferentes grupos
usando el grupo de clúster. Y después de eso,
vas a aprender a dividir tus datos en dos
subconjuntos usando conjuntos Y luego tenemos otro
método llamado pins para agrupar los valores de las medidas con
el fin de
construir histogramas Entonces comencemos con el
primer método de organizar nuestros datos usando jerarquías.
Ahora, vamos.
62. Udemy 8 1 Hiearchy: Muy bien, chicos. Entonces, la
mejor manera de entender la jerarquía es
tener un ejemplo. Si echas un vistazo a nuestros datos, por ejemplo, los clientes, puedes encontrar algunas
dimensiones que están relacionadas entre sí ya que
tienen informaciones similares. Por ejemplo, el país de
dimensión, tenemos valores como
Alemania, Estados Unidos y Francia, y tenemos otra ciudad de
dimensión donde
puedes encontrar las ciudades
dentro de esos países. Entonces para Alemania, tenemos Berlin
Stuart y luego tenemos un código
postal de tercera dimensión donde puedes encontrar los códigos
dentro de esas ciudades Como puede ver, estas
tres dimensiones están describiendo una información
común. Nos dan información
sobre la ubicación del usuario, y podemos relacionar
esas dimensiones juntas usando la jerarquía. En las jerarquías,
tenemos diferentes niveles, y comenzamos con
el nodo tobe y lo
llamamos el nodo raíz Este nodo representa
el nivel más alto de agregaciones
en nuestra jerarquía Y ahora vamos a pasar al siguiente nivel de la jerarquía, donde tenemos al país. Y en este nivel,
vamos a ver más detalles sobre nuestros datos, donde tenemos,
por ejemplo, los dos valores, EE.UU. y Alemania. Los vínculos entre los nodos, lo
llamamos ramas. Y ahora vamos
a pasar al siguiente nivel en nuestra jerarquía. Tenemos el nivel dos Ciudad. Entonces aquí en la ciudad,
veremos más detalles sobre nuestros datos. En Estados Unidos, tenemos
Portland y Seattle, y en Alemania, tenemos
Stuttgart y Berlín. Nuevamente, tenemos el enlace entre el nodo padre y el
nodo hijo usando las ramas. Ahora vamos a ir al
último nivel de la jerarquía. Tenemos el código postal. Aquí vamos a
dividir la estructura además con más detalles. Por lo que tenemos los siguientes códigos de
bullicio para cada ciudad. Ahora como el código bullicio es el último nivel
en nuestra jerarquía, y esos valores no
tienen hijos, llamamos a esos nodos
como los nodos hoja Los nodos hoja o las hojas, representan el nivel
más detallado de nuestros datos en esta jerarquía. Entonces ahora con eso, tenemos la
estructura completa de nuestra jerarquía, y como pueden ver,
parece una estructura de árbol. El nodo superior,
lo llamamos el nodo raíz, representa el
nivel más alto de los detalles. Entonces tenemos los niveles
intermedios, y están conectados
usando ramas, y al último nivel lo
llamamos nodos hoja, donde representa el nivel
más bajo de detalles. Entonces tenemos el nodo raíz, representa el
nivel más alto de las agregaciones Entonces tenemos niveles intermedios conectados con las ramas, y luego tenemos las
hojas, los nodos foliares. Representan el
nivel más bajo de detalles en nuestro Como aprendimos antes, podemos hacer muchas operaciones de laboratorio en el cubo. Entonces, si tenemos una
jerarquía en nuestros datos, podemos hacer dos operaciones muy
importantes, la perforación hacia abajo y la perforación hacia arriba. El desglose y el simulacro, son p operaciones
que nos van a ayudar a
navegar por la jerarquía. Con el fin de obtener una comprensión más profunda o de
mayor nivel
de los datos. Entonces entendamos primero
cómo funciona el desglose. Digamos que estamos trabajando
con las mayores ventas, comenzamos en el nodo superior
en el nivel más alto. Entonces, al más alto nivel, vamos a tener
las ventas totales, en todos los conjuntos de datos. Por ejemplo,
van a ser 140. Entonces ahora estamos en el
nivel más alto en el nodo raíz, y si usas desglosar, vas a saltar al siguiente nivel inferior
en la jerarquía. Entonces eso significa que en este nivel, vamos a ver más
detalles sobre las ventas. Entonces para USA, tenemos 90, y para Alemania, tenemos 50. Y ahora, si quieres ver
más detalles sobre tus datos, podemos aplicar de nuevo, profundizar para saltar al siguiente nivel inferior
en la estructura. Entonces, qué va a pasar,
vamos a ir al nivel dos. Y aquí, las ventas
van a dividirse entre Portland y Seattle. Tenemos 4050, y para Alemania, vamos a tener 24
guardias St y 30 para Berlín Eso significa que estamos viendo más
detalles sobre nuestras ventas. Ahora bien, si quieres ir al nivel
más bajo a las hojas, vamos a profundizar
desde la ciudad hasta el código postal. Se va a quedar
así. El Portland va a dividirse entre
esos dos códigos postales. Digamos que Seattle va a ser lo mismo porque
solo tenemos un hijo. Lo mismo para los Sutgarts que se
van a quedar a los 20, y Berlín, tenemos
dos códigos postales, así que se va a Como puede ver, estamos usando desglose para navegar por
la jerarquía llevándonos de nivel
superior a
nivel inferior de detalles. Es como si estuviéramos
expandiendo el árbol para ver más detalles para
entender nuestros datos. Bien, entonces ahora
vamos a
hablar de la segunda operación b, el taladro arriba es exactamente lo contrario
de perforar abajo. Taladrar va a
llevarnos de abajo hacia arriba de menor a mayor
nivel de detalles. Entonces cómo funciona,
digamos que vamos a
empezar por las hojas, y vamos a tener
las ventas de esas hojas, y ahora podemos usar un drillp para pasar del
código postal a la ciudad Entonces, por ejemplo, vamos
a tener el total de ventas en Berlín 30 porque es
la suma de diez más 20. Después en Sedtt va a
quedar el mismo 20, Seattle, 50, y Portland también, ir a resumir los valores
de las hojas Entonces vamos a
tener el valor de 40. Entonces como se puede ver, a medida
que nos vamos moviendo más alto, el valor va
a ser más agregado. Veamos que queremos saltar
al país, para podamos volver a utilizar un simulacro para movernos de la
ciudad a los países. Entonces para Alemania,
vamos a tener las ventas totales de 50, y para USA, vamos a
tener las ventas totales de 90. Y ahora puedes usar de
nuevo drill app para ir al nodo raíz donde podrás tener el nivel más alto
de agregaciones, así podemos tener el valor de 140,
el total de ventas
dentro de nuestro conjunto de datos Entonces, como puede ver, si
tenemos una estructura jerárquica, podemos usar un drillp y
profundizar para navegar por
la estructura jerárquica Entonces las jerarquías organizan y
estructuran
el miembro de las dimensiones en una estructura de árbol
lógico agrupando
dimensiones similares juntas jerarquías son realmente
importantes y dan dinámicas a sus puntos de vista donde puede tener el panorama general y comprender los datos al más alto nivel, y puede profundizar en detalles
específicos para obtener conocimiento
más profundo
sobre sus datos Bien, así que ahora volvemos
a Tableau, entendamos cómo podemos crear jerarquías en Tableau Podemos crear jerarquías. Solo en la página de la hoja de trabajo, no
podemos crearla en
la página de origen de datos. Y en la página de la hoja de trabajo, podemos crear jerarquía
en la página de dolor de datos. Y si echas un vistazo a
las mesas del cliente, puedes encontrar que
ya tenemos una jerarquía. Y aquí tenemos pequeño icono que
indica que tenemos jerarquía. El nombre jerárquico
llamado Country City. Y del lado izquierdo por
aquí, tenemos flecha pequeña. Si haces clic en él, la
jerarquía puede expandirse y podemos ver las dimensiones
dentro de esta jerarquía. Hablando de dimensiones, las jerarquías
solo podrían usarse para dimensiones No se puede crear una
jerarquía a partir de medidas. Y esta jerarquía que
tenemos por aquí, se crea automáticamente
a partir de Tableau, ya que Tau analizó el
contenido del país y la ciudad y automáticamente entendió que hay
una jerarquía entre ellos. Pero como queremos
aprender a crear una jerarquía, vamos a ir y eliminarla y crear una nueva
desde cero. Entonces ahora, para
eliminar una jerarquía, vas al
nombre de la jerarquía de aquí. Derecha un click sobre él,
y luego aquí
tenemos la opción,
eliminar jerarquía. Aquí hay que entender que las dimensiones dentro de
las jerarquías no
serán eliminadas Sólo se eliminará la jerarquía
misma. Así que no perderás ningún campo. Sólo se eliminará
el árbol lógico, la jerarquía
lógica. Bien, ahora,
veamos cómo podemos crear jerarquía en Tau, y vamos a crear
la jerarquía de ubicaciones Vamos a ir al lado
izquierdo de los datos en. Podemos seleccionar una
de las dimensiones. No importa cuál
vayas a seleccionar, pero prefiero comenzar con el nivel más alto
de la jerarquía. Aquí en nuestro ejemplo,
va a ser el país. Seleccione el país,
radicli en él. Entonces aquí tenemos algo
llamado jerarquía, y vamos a
seleccionar Crear jerarquía. Vamos ahí. Tenemos que
darle un nombre, vamos a llamarlo ubicación. Jerarquía. Y luego lo. Como puedes ver ahora del
lado izquierdo, tenemos el ícono
de la jerarquía, y dentro de ella, tenemos
una sola dimensión, el país. Ahora, en nuestra
jerarquía, tenemos
también la ciudad y
el código postal,
entonces, cómo podemos agregarlo
a esta jerarquía. A medida que aprendemos la jerarquía
tiene diferentes niveles, y el orden de esos
niveles es realmente importante. Entonces tenemos país,
ciudad y código postal. Ahora para agregar la ciudad, solo para arrastrar
y soltar la ciudad debajo del país por
aquí y liberarla. Con eso, ahora tenemos a la
ciudad dentro de nuestra jerarquía. Tomemos también
el código postal,
así que tenemos que arrastrarlo y
soltarlo debajo de la ciudad. Liberemos Y con eso, hemos creado la jerarquía de
ubicación con las tres dimensiones, país, ciudad, y código postal. Entonces aquí, nuevamente, si
quieres ocultar los detalles sobre
esta jerarquía, podemos colapsarla por aquí, o si quieres
ver los detalles, podemos ampliar la jerarquía. Bien, así que esta es
una forma de cómo crear jerarquía en Tableau
mediante el uso del menú desplegable. La segunda forma de cómo
crear hiarquía
podemos arrastrar y soltar rápidamente
las dimensiones juntas Entonces, por ejemplo, si vamos
a la tabla de productos, tenemos también una jerarquía
aquí entre la categoría, nombre
del producto y subcategoría Entonces nuestra jerarquía comienza
con la categoría, luego la subcategoría,
y la última,
las hojas pueden ser
el nombre del producto Entonces ahora veamos
cómo podemos crear la jerarquía usando arrastrar y soltar
rápidamente. Vamos a tomar una
de esas dimensiones. Digamos que vamos a
comenzar con la categoría, arrastrarla y soltarla dentro de
la subcategoría Entonces ahora estoy rondando y
seleccionando la subcategoría. Vamos a liberar. Una vez que hacemos eso, Tableau entiende que
queremos conectar
esas dimensiones. Entonces Tableau va a
crear una nueva jerarquía. Vamos a llamarlo
la jerarquía de productos. Y vamos. Ahora, veamos,
en el lado izquierdo, tenemos nueva jerarquía llamada jerarquía productos con el icono, y tenemos dentro de ella dos dimensiones categoría
y subcategoría Nos falta la
tercera dimensión. Tomemos el nombre del producto
y lo dejemos caer en la jerarquía. Ahora tenemos problema con eso. El orden de las dimensiones dentro de nuestra jerarquía
es incorrecto porque la categoría de dimensión
debe ser el nivel uno y la subcategoría
debe ser el nivel dos Entonces, cómo podemos arreglarlo, seleccionar la categoría
y arrastrarla y soltarla encima de la subcategoría.
Vamos a liberar eso. Y eso dice, así es como se cambia el orden
de las categorías, y con eso tenemos
la jerarquía de productos. Todo bien. Entonces ahora,
digamos que queremos no quitar toda
la hiarquía Solo queremos
eliminar un miembro una dimensión de
la jerarquía. Entonces para hacer eso,
digamos que queremos eliminar
el nombre del producto,
seleccionarlo, y simplemente arrastrarlo y soltarlo en algún lugar aquí
en el espacio vacío. Y con eso, el nombre
del producto
ya no es miembro de la jerarquía. Así es como podemos quitar
dimensiones de la jerarquía, pero quiero ponerlas de nuevo en nuestra jerarquía porque la
necesitamos más adelante. Entonces pondré la subcategoría
debajo de la categoría y
tomaremos el nombre del producto y
lo pondré debajo de la subcategoría Eso es. Estos
son los dos métodos para crear jerarquías
en Tableau, ya sea por drop domino
o arrastrando y
soltando rápidamente las dimensiones juntas para crear una jerarquía Es muy fácil. Bien, entonces
ahora tenemos esta jerarquía, esta estructura, cómo la
vamos a usar dentro de nuestra visión Es muy fácil.
Vamos a ir
a seleccionar toda la jerarquía, luego arrastrarla y
soltarla a la vista. Entonces aquí, la jerarquía
va a
partir del nivel uno
para los países, y vamos a ver los
valores del país. Ahora, vamos a tener una
de esas medidas. Vamos a
tomar las ventas y arrastrarlo y frotarlo en las columnas. Entonces ahora si miras de cerca al país a la pila de
plu de aquí, puedes ver que tenemos un
nuevo letrero, el signo de explosión Este signo indica que
podemos profundizar en
esta dimensión. Entonces ahora vamos a dar
clic en el letrero de explosión. Como pueden ver ahora
estamos profundizando en nuestra jerarquía
a un nivel inferior. Ahora estamos viendo más detalles
sobre las ventas y ahora
estamos al nivel de la
ciudad al siguiente nivel. Ahora, como pueden ver, tenemos la
ciudad de la dimensión en nuestras filas. No lo arrastramos y soltamos de la base de datos y lo
pusimos en las filas. Me expandí desde la jerarquía. Nuevamente, aquí, la ciudad tiene el signo más que
indica que podemos
profundizar dentro de la ciudad. Vamos a desglosar de nuevo. Entonces, como pueden ver, ahora
estamos en el código postal, y podemos ver más
detalles sobre las ventas. Ahora bien, si
revisas el código postal, no
hay signo más
como la ciudad y el país porque
estamos en las hojas. Estamos en el nivel más bajo
de detalles en nuestros datos. Entonces con eso, hemos
navegado por nuestra jerarquía desde el nodo
superior hasta las hojas Como puedes ver, es realmente
fácil y muy dinámico. Entonces ahora, digamos que
estamos en las hojas, y queremos perforar de
nuevo al nivel más alto de agregaciones Volver al nodo superior.
Es muy fácil. Si revisas de nuevo la
ciudad y los países, ya no
tenemos
el signo más, tenemos el signo menos. El signo menos indica que podemos profundizar
en la jerarquía. Entonces veamos qué puede pasar si haces clic en el signo menos. Como puede ver, profundizamos ahora desde las hojas desde
el código postal, regreso a la ciudad,
y los valores de esas ventas ahora son
más agregados. Y ahora
lo mismo, si quieres profundizar desde la ciudad de
regreso al país, vamos a dar click en el
signo menos, así que hagámoslo. Y con eso nos
mueven al nivel uno a la agregación más alta
de nuestra jerarquía. Muy bien,
hasta el momento, lo que hemos hecho es profundizar y profundizar en nuestra jerarquía
usando las repisas de fila. Y ya sabes que son las
filas y las columnas. Lo usamos como desarrolladores
para construir nuestra visión. Entonces ahora la pregunta
es ¿cómo nuestros usuarios y la audiencia llegan a profundizar y profundizar
a través de la jerarquía? Porque la jerarquía debe
ser utilizada también rápidamente por los usuarios para
profundizar en los detalles. Entonces ahora veamos
cómo podemos hacer eso. Si vamos a la vista por aquí
y pasamos el cursor sobre el país, podemos volver a ver un signo más Así que vamos a hacer clic en eso. Y como pueden ver,
perforamos en nuestra jerarquía desde el
país hasta la ciudad. Entonces ahora vayamos más en detalles y profundicemos hasta
el código postal. Podemos pasar el cursor sobre la ciudad, y como pueden ver,
tenemos de nuevo, el signo más Entonces da click en eso, y con eso, profundizamos hasta
el código postal. Entonces así es exactamente como
van los usuarios a profundizar en la vista. Entonces ahora si queremos
perforar de nuevo
al nivel superior,
podemos hacer lo mismo. Podemos ver el
signo menos por aquí. Da click en él y
vuelves a la ciudad, y luego nos vamos
al país también, tenemos el menos,
hacemos clic en eso. Y con eso,
perforamos de regreso al país. Entonces como se puede ver
con esos íconos, podemos
navegar por nuestra jerarquía. Entonces ahora podrías decir todos
tus usuarios, ¿sabes qué? Este es un icono realmente pequeño, y a mis usuarios no les gusta. Entonces, ¿hay alguna otra manera de profundizar y
profundizar en la vista? Bueno, sí, si vas a alguno de esos valores por aquí
y escribes un click sobre él, puedes ver en este desplegable, tenemos un desglose. Entonces, si haces clic en eso, profundizamos hasta
la ciudad, lo mismo si
seleccionas algún valor, no
importa
cuál, vamos por aquí. Y luego perforar de nuevo. Y con eso estamos
en el código postal. Si quieres profundizar, puedes hacer lo mismo y
valores radicalmente sobre él. Y aquí tenemos el
simulacro, tan silico que, y para profundizar de nuevo
al país, ir a ani valores en el país, tic click en él y perforar Entonces esas son las
dos formas de profundizar y profundizar
en la vista. Bien, hasta ahora, hemos creado nuestras
propias jerarquías al juntar esas dimensiones en diferentes niveles Pero en Tableau, también tenemos jerarquías
incrustadas indirectas en la fecha del tipo de datos En Tableau, cualquier campo con la fecha del tipo de datos tiene
la siguiente jerarquía. Comienza con el
nivel más alto con el año, luego tenemos el
trimestre, el mes, y luego el nivel más bajo
los s tienen los días. Esos cuatro niveles son
los niveles predeterminados dentro de cada campo con la fecha del tipo de
datos en nuestro conjunto de datos. Ahora tenemos otro tipo de
datos que contiene también un incrustado
en jerarquía directa. Tenemos los campos con
la fecha y hora. Aquí tenemos información sobre el tiempo y
tenemos siete niveles. Comienza exactamente como la fecha, el nivel más alto va a ser el año luego el trimestre
mes y después el día. Pero ahora podemos profundizar hasta más detalles ya que tenemos tiempo
de formación. El siguiente nivel van
a ser las horas, entonces tenemos minutos
y segundos. Los segundos son el nivel más bajo de detalles. Son nuestras hojas. Aquí tenemos varios
niveles de la jerarquía. Fecha y fecha y hora, tienen jerarquía
incrustada en su interior. Ahora descubramos
esas jerarquías en Todo bien. Ahora
vamos a ir a las órdenes de mesa, y
aquí tenemos dos fechas. No importa
cuál, ambos
van a tener exactamente
la misma jerarquía. Tomemos la fecha del pedido, arrástrala y suéltala
aquí en las filas. Ahora como pueden ver,
tenemos ahora el signo más, indica
que
hay una jerarquía, y empieza en el
nivel más alto con los años. Ahora tomemos una medida
para ver algunos datos. Vamos a tomar
los recuentos de pedidos y ponerlo en las columnas. Quiero mostrar
también las etiquetas. Vamos a mostrar algunas
etiquetas. Todo bien. Ahora vamos a descubrir la
jerarquía dentro de la fecha. Como puede ver en el lado izquierdo, no
vemos ninguna información
sobre la jerarquía. Eso significa que está realmente
incrustado dentro de este tipo de datos. Vamos a pasar los años y hacer clic en el
signo más para profundizar. Como puede ver la
siguiente información, tenemos las
informaciones del trimestre. Ahora vemos el número total
de pedidos por trimestre. Ahora podemos ver más detalles
sobre los recuentos totales, y luego podemos
profundizar hasta el día. Ahora estamos en el nivel más bajo. En el día, no podemos
profundizar más hasta, por ejemplo, horas, minutos 10 segundos porque la fecha del pedido tiene
la fecha del tipo de datos. Como puede ver, la fecha de
orden de dimensión tiene cuatro niveles, años, trimestre, mes y día. Es muy agradable
tenerlo así en Tableau porque
realmente son estándares. Trabajé con otras herramientas de BI. Y ahí tenemos que
construirlo por nuestra cuenta, que realmente consume mucho tiempo para construir todas esas jerarquías, sobre todo si
tienes un gran conjunto Entonces aquí en Tableau,
nuestra vida es más fácil. Tau sí decidió tener
una jerarquía dentro cada fecha. Muy bien, chicos. Entonces una cosa más
sobre las jerarquías, realmente organizan
y
estructuran tus puntos de vista y lo hacen más
dinámico para los usuarios Entonces, por ejemplo, si tienes los requisitos para
realizar ventas por país, ventas por ciudad, ventas
por código postal, y no usas jerarquías, terminarás
haciendo tres vistas, como aquí del lado izquierdo, así que toma mucho espacio, y además, es
teralmente dinámico Pero mejor
que eso, podemos crear jerarquía entre
esas dimensiones, y podemos poner
todo en una sola vista, y luego dar las
opciones para que los usuarios finales profundicen y profundicen
dependiendo de lo que necesiten. Entonces aquí si quieren
las ventas por país, tenemos ya
en el nodo superior, pero si quieren
las ventas por ciudad, todo lo que tienen que hacer es profundizar al siguiente nivel, y ya tenemos
ventas por ciudad. Y si alguien
necesita ir más
detalladamente para ir al código postal, también puede profundizar en
las ventas por código postal. Como puedes ver,
realmente le da a tu vista más dinámica y va a ser más atractiva para los usuarios finales. Si comparas con los lados
del ascensor, ahora tenemos más dinámicos, más interactivos para los usuarios
finales, y además, estás creando vistas de lista en tus dashboards. Esto
es realmente genial. Si quieres profundizar de
nuevo al país, solo
podemos hacer clic en
el signo menos. Jerarquía le da más dinámica su estructura y organiza
tus datos en las vistas. Bien, s. Así que ahora vamos a
resumir las jerarquías
organizar y estructurar los miembros de
las dimensiones en estructura de árbol
lógico Y las jerarquías son
características especiales sólo para las dimensiones. No puede crear jerarquías
entre medidas, y podemos usar desglosar
y profundizar para navegar a través nuestra jerarquía y obtener una comprensión
más profunda o de mayor nivel de sus datos En general, las jerarquías son realmente importantes para organizar y estructurar sus
datos en las vistas, y proporcionará a los
usuarios una poderosa herramienta para navegar y explorar sus datos de manera
rápida
y sencilla, descubrir conocimientos y
tomar mejores decisiones Bien, así que eso es todo para las
jerarquías en Tableau. A continuación, aprenderemos
a agrupar a los miembros de las dimensiones en
jerarquiegorías
63. Udemy 8 2 grupos: Bien, hasta el momento, hemos aprendido a agrupar las dimensiones
en jerarquías Pero ahora aprenderemos
a agrupar en grupos los valores, los miembros de la
dimensión. En Tableau, tenemos tres
métodos para hacer eso,
así que tenemos los grupos, grupos de
clústeres y conjuntos. Ahora comenzaremos
con el primero, cómo agrupar a los miembros de las dimensiones usando grupos. Pero ahora, como siempre,
entendamos primero el
concepto detrás de él, y luego podemos aprender a construirlo en Tableau. Vamos. Ahora bien, si echas un
vistazo a nuestros datos, veces vas a encontrar dimensiones que podrían usarse para categorizar o agrupar los datos dentro
del establo Por ejemplo, si echas un
vistazo a los datos de nuestros productos, puedes encontrar que la categoría se
puede utilizar para
agrupar los datos. Por ejemplo, puede ver que dos
productos están asignados a la categoría monitor y tres productos están asignados
a los accesorios. Este campo podría ser utilizado
para agrupar los datos. Ahora bien, si revisas los datos del
cliente, puedes encontrar algunas dimensiones que podrían usarse para
agrupar los datos. Por ejemplo, el país, la ciudad, el código postal, esa información se puede utilizar
para agrupar a los clientes. Todas esas dimensiones
podrían agruparse nuestros datos. Esos grupos o esas dimensiones vienen directamente
de los conjuntos de datos, y hasta
ahora no creamos nada. A veces podemos estar en una situación en la
que queremos agrupar
los datos de manera diferente a los datos de manera diferente los grupos originales
en los conjuntos de datos. Aquí tenemos dos opciones. O volvemos
a los
datasets originales y hacemos
los cambios ahí, creo el grupo o
podemos crear un grupo directamente en tableau sin volver a los datasets
originales. Por ejemplo, queremos crear un nuevo grupo en los productos, y va a ser
la clase de producto. Aquí tenemos otro grupo, y vamos a llamar,
digamos, por ejemplo, los tres primeros son la clase A, y los dos últimos
son la clase B. Así podemos crear este
grupo extra directamente en Tableau. Lo mismo va
para los clientes. Queremos agregar un nuevo grupo. Queremos agregar las informaciones del
continente, así podemos agregar este grupo. Para Alemania, va
a ser Europa, para Estados Unidos, va a ser Norteamérica, y para el resto
Francia, Alemania, Estados Unidos, va a
ser también Europa. Eso es lo que estás haciendo ahora es agregar nuevos grupos a nuestros datos. Los grupos en Tableau combinan valores relacionados similares en categorías de nivel
superior, lo que puede crear una nueva dimensión
para su análisis de datos Bien, entonces ahora
veamos cómo
podemos crear grupos en Tableau, y hay dos métodos
para hacerlo, ya sea creando los grupos en los datos en o
directamente en la vista. Vamos a comenzar con el primero donde vamos a crear el
grupo continente en los datos en. Para ello,
vamos a ir a la mesa clientes y en
base a los valores
del país, vamos a crear
el nuevo grupo. Aquí, es importante
entender que podemos crear grupos solo
encima de las dimensiones. No podemos crear grupos
sobre las medidas. Hay otra característica
donde podemos usarlo para agrupar las medidas.
Nosotros lo llamamos bolígrafos. Pero ahora para los grupos, solo
podemos crear
encima de las dimensiones, y el nuevo campo va
a ser también una dimensión. Veamos, podemos hacerlo,
seleccionar el país, hacer clic
derecho sobre él. Entonces vamos a la
creación y aquí
tenemos el grupo de opciones.
Seleccionemos eso. Ahora vamos a
conseguir una nueva ventana para poder crear el grupo. Vamos a empezar primero
por renombrar el nombre del campo. Vamos a llamar a
este continente. Y luego en el
medio por aquí, Tableau va a enumerar para ti los distintos valores
dentro del país. Así que todos los valores posibles
del conjunto de datos. Entonces lo que vamos a hacer, vamos a agrupar Francia, Alemania e Italia a Europa
y Estados Unidos a Norteamérica. Entonces, cómo vamos a
hacer eso, vamos a ultimeleccionar esos valores
haciendo clic en control Entonces Francia, Alemania e
Italia, son un solo grupo. Entonces, para
agruparlos juntos, vamos a seleccionar
por aquí al grupo. Así que una vez que seleccionamos, Tableau va a poner
todos esos valores debajo de un nuevo grupo. Entonces vamos a
darle el nombre de Europa. Vamos a hacer clic. Y con eso, hemos creado ahora un nuevo
grupo para esos tres valores. Entonces como pueden ver,
podemos expandir y colapsar esos valores
para ver los detalles. Pero aún tenemos un valor
más dentro
del país que aún no está
mapeado a un grupo. Y aquí lo que vamos
a hacer, vamos a seleccionarlo y luego dar
click en el grupo, y lo vamos a
llamar Norteamérica. Para que ahora esté
dentro del continente. Tenemos dos valores,
Europa y América del Norte, y están relacionados con aquellos miembros de la dimensión
país. Ahora, digamos eso, se
quiere trasladar a uno de esos integrantes de un
grupo a otro grupo. Entonces, cómo podemos hacer
eso, es realmente fácil simplemente arrastrando y soltando. Entonces tomemos, por
ejemplo, Alemania, arrástralo y sumételo aquí
en Norteamérica. Y verán que
este miembro ahora es pertenece al grupo
de Norteamérica, lo cual está mal, así que
voy a ponerlo de nuevo. Y eso dice, Así es como
cambias entre grupos. Y aquí tenemos en
Tableau. Otra opción es eliminar al miembro
de todos los grupos. Para
ello, seleccionemos
Alemania y hagamos clic
aquí y agruparemos. Una vez que hagamos eso,
verá que el valor de Alemania no está
asignado a ninguno de esos grupos. Si colapso esas cosas, verás que Alemania
es un valor independiente. Usualmente usamos el
grupo otro para todos los valores que no podíamos
asignar a ninguno de nuestros grupos. Aquí Tau nos da una
manera rápida para crear este grupo. Entonces lo que tenemos que hacer es
hacer clic en el valor de Alemania y luego dar
click aquí, incluir otro. Pongamos eso. Y como pueden ver
ahora, el valor, Alemania está dentro del grupo O, y con eso tenemos en
el continente tres grupos, Europa,
Norteamérica, y otros. Ahora bien, si quieres
renombrar los grupos, puedes hacer clic en el grupo y luego dar click aquí, renombrar. Entonces lo vamos a tener como otro continente o algo así. O haga clic derecho en el
grupo y luego cambie el nombre. Eso es muy fácil. Entonces
ahora lo que queremos hacer es trasladar a Alemania de
nuevo a Europa. Ahora como puedes ver el grupo sí desapareció porque
no tiene ningún miembro. Entonces eso dice por ahora,
hemos creado nuestros grupos. Vamos a hacer clic en Aceptar. Ahora, como se puede ver en el lado izquierdo, tenemos un nuevo campo
llamado continente, y es dimensión discreta, y tiene un icono especial y el tipo de datos indican que
este campo es un grupo. Y yo Tableau, si
estás creando un grupo basado en otro campo
con el rol geográfico. Tableau puede mostrar tanto el grupo
de iconos rol
geográfico porque generalmente el grupo tiene el
siguiente icono. Para esta situación, va
a mostrar tanto los íconos, el rol
geográfico, como el grupo. Bien, ahora construyamos la vista basada en
esta nueva dimensión Vamos a tomar
el continente, arrastrar y frotar en las filas. Como puede ver,
tiene dos valores. vamos a tomar las ventas , ponerla en las columnas. Ahora para ver más
detalles sobre la vista, vamos a tomar
otra dimensión o
vamos a tomar toda la
jerarquía de la ubicación. Así que vamos a arrastrar y
robar en las filas. Ahora, como pueden
ver, el continente ahora
está agrupando nuestros datos, por lo que Europa para esos tres
valores, Norteamérica, para USA, Como aprendimos
en las jerarquías, podemos desglosar
hasta los siguientes valores Sabes qué, esta
nueva dimensión, el continente tiene informaciones
similares al país y a la ciudad y
pertenece a la jerarquía. Ahora, tiene sentido agregarlo a la estructura de nuestra jerarquía de
ubicación. Lo que vas a
hacer, vamos a arrastrar el continente y soltarlo
encima de ese país. Con eso, el
continente va a ser el nivel uno y el país
va a ser el nivel dos. Podemos usar este nuevo grupo como el nivel más alto de
agregación en nuestra estructura, así podemos perforar de
nuevo al continente. Como puedes ver, podemos crear nuevos grupos directamente en Tableau sin volver a los conjuntos de datos originales y
hacer modificaciones ahí. Bien, así que ese es
el primer método sobre cómo
crear grupos en Tableau
desde el contenedor de datos. El segundo método consiste en
crear grupos
directamente en la vista. Entonces veamos cómo podemos hacer eso. Vamos a crear
una nueva hoja de trabajo, y vamos a
tomar dos medidas, vamos a tomar las ganancias. Pongámoslo aquí en las filas, y vamos a tomar
también las ventas. Y ahora queremos mostrar a todos
los clientes como puntos de datos. Para hacer eso,
vamos a ir al ID del cliente, arrastrarlo y soltarlo ponerlo aquí
en las marcas en los detalles. Así que ahora tenemos para
cada cliente en nuestro conjunto de datos como un punto de datos. Y ahora nuestra tarea es que queremos
agrupar a los clientes en
función de su desempeño. Si decides ir al punto de
datos para crear esos grupos
y conectarte radicalmente, entonces vamos a los grupos Verás una larga
lista de todos los clientes, y ahora crear grupos
basados en esos valores puede ser realmente doloroso porque el ID de
cliente tiene una alta cardinalidad en
comparación con lo contrario En lugar de hacer eso aquí, lo
haremos
directamente en la vista. Para ello,
iremos y seleccionaremos, por ejemplo,
esos clientes, esos puntos de datos, obtendremos una nueva ventana. Entonces como puedes ver que
Tableau nos dice, hay ocho ítems
que están seleccionados, y tenemos el
ícono del grupo. Entonces si hacemos clic en eso, Tableau va a ser crear pocas cosas. Entonces, si miras el
pin de datos de aquí en el lado izquierdo, puedes ver que
Tableau ya creó un grupo con
los elementos seleccionados, y también hizo la coloración,
así puedes ver el grupo
también aquí en los colores. Y del lado derecho,
tenemos las leyendas, por lo que puedes ver que el ítem seleccionado es el azul y los
demás son grises. Entonces ahora lo que tenemos que hacer
es ir y renombrar cosas. Entonces antes que nada, voy a
renombrar a este grupo. Voy a
llamarlo grupo de clientes. Y como pueden ver,
el nombre del grupo es como la lista de todos los miembros, dice, nueve, 11, 33, cinco, y más. Eso se debe a que es difícil para Tableau entender por qué seleccionamos a esos clientes
y cuál es el nombre del grupo. Para cambiar el nombre del grupo, vamos a ir
al lado izquierdo de la papelera de datos haga clic en él, y luego vamos a Editar
grupo. Seleccione eso. Ahora, como pueden ver por aquí, tenemos nuestro grupo que
acabamos de seleccionar con
los ocho integrantes. Vamos al
nombre del grupo, haga clic derecho sobre él, renombremos el nombre, y vamos a
llamarlo de alto rendimiento. Entonces ese conjunto, esos clientes tienen el mayor rendimiento en
comparación con todos los demás clientes. Entonces, como puede ver,
Tableau sí puso todos los demás clientes
bajo el grupo otros. Así que hagamos clic ahora, y ahora tenemos un
nombre mejor en el lado derecho, y tiene sentido tener
un color gris para otros. Bien, así que ahora
vamos a ir a crear otro grupo de clientes
con un bajo rendimiento Para hacer eso,
vamos a hacer lo mismo, vamos a ir en
la vista y seleccionar aquellos clientes con
un mal desempeño. Una vez que hagamos eso, vamos a conseguir esta nueva ventana diciendo:
Bien, nueve ítems, y
vamos a seleccionar el grupo. Pero en lugar de eso,
si alejas el mouse, verás que la
ventana desaparece. En este caso,
vamos a ir a uno de
esos puntos de datos y hacer clic
derecho sobre él, y luego aquí tenemos
la opción de agrupar. Seleccione eso. Ahora,
lo que puede suceder tabla no va a crear un
nuevo grupo en la prohibición de datos, va a incluirlo como un nuevo grupo dentro del grupo
ya existente. Puedes ver aquí del
lado derecho, tenemos un nuevo grupo con
el color naranja, y con eso hemos agregado
un nuevo grupo al cliente. Para cambiarle el nombre, vamos a ir
a la prohibición de datos y editar el grupo.
Vamos ahí. Ahora en lugar de tener
la lista de los miembros, vamos a darle
click, renombrar, y vamos a
llamarlo de bajo rendimiento. Vamos a hacer clic. Y ahora con eso, tenemos buenos nombres
para los grupos También podemos cambiar los colores del grupo, por ejemplo,
por el bajo rendimiento, podemos tener rojo, por el alto rendimiento,
podemos tener verde. Para hacer eso,
vamos a ir
a las marcas de
aquí a los colores. Haga clic en eso. Después
vamos a seleccionar los colores de edición. Como lo decimos por el
alto rendimiento, así que vamos a seleccionar este
valor y asignarlo a verde y queremos que el bajo
rendimiento tenga un rojo. El color del otro
va a ser gris, ya que no es nuestro foco. Así que vamos a hacer clic, y
como puedes ver ahora, los puntos de datos tienen nuevos colores. Y otro
caso de uso para los grupos que lo usamos
así como un filtro, por lo que damos a los usuarios
la posibilidad interactuar con nuestras vistas y
enfocarnos en grupo específico. Ahora para hacer
eso, vamos a
ir a nuestra base de datos
dentro del grupo, hacer clic
derecho sobre él
y mostrar filtro. Entonces ahora tenemos al grupo como filtro y los usuarios
pueden hacer click entre los grupos para cambiar su enfoque sobre qué cluster
pueden analizar. Y por ejemplo, si no les
interesan todas esas cosas grises
y quieren comparar el alto
rendimiento con el bajo rendimiento para entender el
comportamiento de diferencia entre
ellos, simplemente pueden
eliminarlo así. Todo bien.
Así es como puedes crear grupos en tau usando
los dos métodos, ya sea a partir de los datos en. Sobre todo si
tienes una dimensión con una cardinalidad baja
como el país Pero si tienes una dimensión con alta cardinalidad como el ID de pedido de ID de
cliente, entonces puedes crear grupos
directamente desde la vista, que es una forma realmente
rápida de asignar los valores a grupos específicos Como puede ver, esta
característica en Tableau los grupos es una manera realmente
impresionante de cómo agrupar datos directamente
en Tableau sin volver a los conjuntos de
datos originales y crear
el grupo allí. Todo bien. Entonces ahora tienes
la siguiente tarea para ti. Vaya a los conjuntos de datos pequeños
y seleccione un nuevo grupo llamado clases en función del nombre del producto de la
dimensión Los tres primeros productos
pertenecen a la clase A, y los dos últimos productos
pertenecen a la clase B. Puedes pasar el video
ahora mismo para hacer la tarea, luego reanudarlo
una vez que hayas terminado. Bien. Entonces ahora vamos a crear
rápidamente este grupo. Vamos a comprobar primero la cardinalidad del nombre del producto Así que solo voy a arrastrarlo y
soltarlo aquí en las filas. Y como pueden ver, sólo
tenemos cinco valores. Entonces eso significa que
tiene baja cardinalidad y podemos hacerlo
directamente en el databan Así que haz clic derecho sobre
el nombre del producto, y luego vamos a
ir al grupo de curate, y ahora vamos
a llamarlo productos Clase. Entonces vamos a
ir a llamarlo clases. Y los tres primeros
integrantes son la clase A, y los dos últimos miembros
son la clase B. Así que eso. Vamos. Ahora podemos ir a
verificar el valor. Así que vamos a arrastrarlo y robarlo por aquí antes
del nombre del producto. Y como puede ver los
tres productos son de clase A, y los dos productos
aquí son de clase B. Así que eso. Esto es muy fácil. Todo bien. Así que ahora
vamos a resumir grupos en Tableau combinan valores similares
relacionados en categorías de
alto nivel, y los grupos se pueden crear en
función solo de dimensiones No podemos crear
grupos para medidas, y el propio grupo va
a ser una dimensión discreta. Por lo tanto, los grupos en Tableau son muy útiles para simplificar
su vista y
facilitar la comprensión de
sus datos agrupando los puntos de datos en categorías claras
y relevantes. Bien, y, así que eso es
todo para los grupos en tau. A continuación, aprenderemos una característica
muy similar llamada los grupos de clúster. Podemos usarlo para agrupar tus datos en
diferentes grupos.
64. Udemy 8 3 grupos de clústeres: Muy bien, todos. Entonces
ahora vamos a aprender otro método sobre cómo
agrupar a los miembros,
los valores de
las dimensiones en grupos. Y esta vez,
vamos a usar los grupos de clúster en Tableau. Pero como de costumbre, primero, entendamos el
concepto detrás de esto, que podemos aprender a construirlo en Tableau.
Así que vamos. Bien, el
grupo de clústeres es otra forma de agrupar tus datos utilizados
para el agrupamiento de datos, que es una técnica estadística para agrupar puntos de
datos similares En la agrupación de datos, tenemos diferentes algoritmos para
calcular los clústeres Por ejemplo, tenemos
las medias del algoritmo, y otro algoritmo llamado jerárquico
y otro
llamado clustering basado en densidad Tableau sí decidió
optar por el
algoritmo de la mina ya que es realmente
simple y fácil de implementar. Y el algoritmo de Kaban es ampliamente utilizado en la agrupación de datos Ahora, déjame mostrarte cómo funciona el algoritmo de medios
clave. Digamos que en nuestro conjunto de datos, tenemos los siguientes puntos
de datos. Entonces primero, tenemos que definir cuántos clusters
queremos construir. En este ejemplo, vamos
a ir con tres clusters. Y después de eso, el algoritmo
va a recoger tres puntos, y los llamamos centroides Y luego puede asignar los puntos de datos
al centroide más cercano Para este punto de datos,
va a pertenecer
al clúster verde. Entonces va a pasar al siguiente punto
de datos y calcular el vínculo entre
éste y los tres centroides Entonces lo va a asignar
al centroide más cercano. Para ello, va
a ser el cúmulo rojo. El algoritmo va
a hacer eso para todos los puntos de datos y
asignarlos al centroide más cercano Al final, vamos
a tener tres racimos,
el verde, el rojo y el azul. Como puede ver, el medio clave
es realmente simple y fácil implementar. Todo bien. Ahora para
entender los clusters, vamos a tener la siguiente tarea. La tarea es identificar clientes
de alto valor
agrupándolos en función de
las ventas y ganancias Para
saber qué clientes generan más ingresos
y cuáles no. Todo bien. Ahora para crear
el grupo clúster, tenemos que estar en la
página de la hoja de trabajo, y esta vez, podemos crear los clústeres desde el pan de análisis y
no podemos hacerlo en el pan de datos. Ahora veamos cómo podemos
crear los clústeres, y nos quedaremos con
la fuente de big data ya que necesitamos muchos puntos
de datos. Y aquí necesitamos dos medidas. Necesitamos la ganancia, así que vamos a rastrearla y dejarla caer en las filas. Vamos a llevar las ventas
también a las columnas, y con eso tenemos dos ejes, las ventas y el beneficio. Pero lo que nos falta ahora en el medio son los datos del
cliente. Cada cliente va
a ser un punto. Para eso, vamos a
tomar el ID de cliente, y vamos a arrastrarlo
y soltarlo aquí en los detalles de las
marcas. Todo bien. Ahora tenemos los puntos de datos y cada punto representa a
un cliente. Ahora para
crear el clúster, vamos a cambiar
a la panorámica de análisis. Vamos por allá, y
si vas a los modelos, encontrarás el cluster. Es muy fácil. Simplemente lo arrastramos y soltamos aquí en
los clústeres de nombres. Aquí tendremos una ventana
muy sencilla. Entonces aquí dice que
las variables para los clusters son las
ventas y el beneficio, y luego tenemos el
número de clusters. Y aquí, por defecto,
va a ser automático, eso significa tableau y
averiguar a partir de los datos, ¿cuántos clusters necesitamos? Y aquí por defecto,
tenemos automático, eso significa tableau y
averiguar cuántos clústeres, tiene
sentido crear a
partir de esos puntos de datos. Entonces, como puedes ver, tableau ya creó el clúster, y creó tres clústeres. Pero si dices,
sabes qué, queremos cuatro clusters o cinco clusters, Puedes ir por aquí y definir cuántos clusters necesitas. Entonces, si tenemos cinco,
déjame moverlo aquí
para ver qué está pasando. Entonces tenemos ahora cinco clusters. Si quieres
tener dos
racimos, solo tendremos dos
colores, y así sucesivamente. Entonces me voy a quedar
con los tres clusters. Tiene sentido. Entonces eso es todo. En esta ventana,
no hay nada bueno o algo
así, así que solo vamos a
cerrarlo porque Tableau puede crear un
clúster de inmediato. Bien, entonces ahora
tenemos el cluster. La pregunta es, donde
encuentro el cluster Bueno, si vas a la
prohibición de datos del lado izquierdo, no
encontrarás ningún grupo
cluster por aquí porque tenemos esta información
ahora solo en los colores. Este campo aquí es nuestro cluster. Y ahora podríamos tener
esta información, este grupo de clústeres
en la prohibición
de datos para poder utilizarla
en diferentes vistas. Entonces, lo que vamos a
hacer podemos simplemente
arrastrarlo y frotarlo
en algún lugar de la prohibición de datos. Ahora por aquí, podemos
ver que tenemos nuevos campos, y el icono indica que este campo es
un grupo de clúster. Ahora te vamos a dar
el nombre de clusters de clientes. Todo bien. Ahora podemos reutilizar este clúster en diferentes
vistas si es necesario. Todo bien. Ahora el siguiente punto es cómo
podemos editar nuestro clúster. Ahora tenemos tres clusters. ¿Qué tal si queremos
cambiarlo a cuatro? ¿Cómo podemos hacerlo? Vamos a
ir a las marcas por aquí, clic
derecho sobre él,
y aquí tenemos la opción de editar clústeres. Seleccionemos eso. Volveremos
a conseguir la misma ventana. Para cambiar el
número de clústeres, no lo haremos
en el bin de datos lo
vamos a hacer en las marcas. Así es como
editas los clústeres. Ahora bien, si vuelves por
aquí y clic derecho y haces clic
en los clústeres, puedes encontrar que
tenemos otra opción llamada Describir clústeres. Entonces aquí vamos a
encontrar más información sobre nuestros clusters. Seleccionemos eso.
Como puedes ver aquí, tenemos mucha información
sobre nuestros clusters. Entonces primero, tenemos la entrada para el algoritmo o para el algoritmo de
clustering Las variables son las medidas
que utilizamos en nuestra opinión, la suma de lo aproximado,
la suma de ventas. El siguiente info es el
nivel de detalles. Por lo general aquí tenemos
las dimensiones, y estamos usando ahora el nivel
más bajo de detalles, el ID de cliente ya que cada punto de datos
representa a un cliente. Entonces tenemos más información
sobre nuestros clusters. Entonces el número de clústeres que
definimos son tres, el número de puntos de datos, el número de clientes,
tenemos 800 clientes, y luego tenemos la tabla
por aquí para cada clúster, tenemos información
como el número de elementos o el número de
puntos de datos dentro de cada clúster. Entonces en el cluster uno,
tenemos alrededor de 617 clientes. En el cluster dos, tenemos 171, y el cluster tres es el
más bajo tenemos 12 clientes. Los centroides de cada cúmulo, los puntos centrales de los clústeres Si necesitas más estadísticas
sobre nuestros clusters, podemos encontrarla dentro de describir
clusters. Muy bien, chicos. Es muy divertido trabajar
con los clústeres, y encontré que diferentes personas usan diferentes diseños sobre cómo
presentar los clústeres. Por ejemplo, un diseño
que veo
en casi todas partes es que si
vas a las formas de aquí, y luego eliges
el círculo de campo. Ahora bien, si tienes
muchos puntos de datos, qué es interesante con eso para ver la superposición
entre esos puntos. Pero ahora es muy difícil
verlo en este punto de vista. Entonces, lo que voy
a hacer con eso, me voy a centrar en
esos puntos de datos. Seleccionemos esas cosas, y luego vamos
a decir, quédate solo. Vamos a hacer clic en eso. Ahora tenemos como un zoom
en esos puntos. Entonces ahora, para mostrar esos superpuestos de mejor
manera en mejor visual, lo que vamos a hacer,
vamos a ir a los colores, y luego vamos
a reducir la opacidad Así que vamos a reducirlo a
algo así como 70%. Creo que debería estar bien. Y ahora nuestra visualización simplemente
se verá realmente profesional y podrás ver la superposición
entre puntos de datos. Bien, entonces
hay otro diseño que para asignar una forma
para cada cluster Entonces antes de hacer eso,
quiero tener, nuevo, el panorama general,
voy a quitar el filtro. Así que vamos a quitar el filtro de aquí a otro lugar. Y con eso,
volvemos a la vista original. Entonces lo que vamos
a hacer con eso, vamos a tomar el cúmulo
y ponerlo en las formas. Así que vamos a arrastrar y soltar el racimo sobre las marcas
de aquí en las formas. Como puedes ver,
para cada cúmulo, tenemos una forma, tenemos el
plus, el cuadrado y el círculo. Y si quieres
asignar diferentes formas, lo que vas a hacer
es hacer clic en las formas, y ahora podemos ir por aquí y cambiar la forma del cluster. Digamos que en vez de plus para el árbol de clústeres,
vamos a tener x. Y vamos a hacer clic. Y ahora
en vez de plus tenemos xs. Entonces así es como suelo diseñar
los clústeres en Tableau. Bien, entonces ahora después de
crear los clústeres, es muy importante
interpretar, los resultados de los clústeres
con el negocio Al igual que por un lado, tenemos el clúster rojo enfocado en los clientes con
las altas ganancias, y por otro lado, tenemos el clúster azul
enfocado en los clientes con
las bajas ganancias. Por lo tanto, agrupar a sus clientes en
función de las ventas y ganancias puede ayudarlo a obtener información sobre
sus clientes, lo que puede ayudar al
negocio a orientar su estrategia de marketing de manera
muy efectiva Bien, entonces ahora tenemos
la siguiente tarea para ti. La tarea es identificar los productos más
vendidos
agrupando los productos
en función de la cantidad y las ganancias Cree cinco clústeres utilizando
la fuente de big data. Puedes pausar el
video ahora mismo para hacer la tarea y luego reanudarlo una vez
que hayas terminado. Todo bien. Entonces ahora vamos a crear el
clúster para los productos. Aquí necesitamos dos medidas. Tenemos el beneficio
y la cantidad. Tengamos primero las ganancias. Podemos arrastrarlo y
soltarlo aquí en las filas, y luego vamos a tomar las cantidades en las columnas. Y ahora necesitamos la dimensión para definir el nivel de detalles, los puntos de datos, y
aquí vamos a usar ya sea el ID del producto
o el nombre del producto. Así que voy a ir ahora por
el nombre del producto, arrastrarlo y soltarlo en los
detalles. Todo bien. Entonces ahora lo tenemos
todo. las medidas y la dimensión, y vamos a ir
a crear el cluster. Así que vamos al span analítico y luego tomamos el clúster, lo
arrastramos y soltamos sobre la tabla sí creamos aquí
solo dos clústeres, pero la tarea dice cinco clústeres, así que vamos a
ir por aquí y definir cinco. Todo
bien. Eso dice. Ahora tenemos cinco clusters para los productos.
Vamos a cerrar esto. Agrupar el espacio del producto en la cantidad y las ganancias puede ayudarlo a obtener información sobre la cartera de productos, y el negocio puede usarlo
para muchas cosas, por ejemplo,
para optimizar la
gestión de inventario y tomar decisiones estratégicas sobre los desarrollos de productos
y la comercialización Esto es realmente
increíble. Todo bien. Así que ahora vamos a resumir el grupo de
clústeres en tableau es una
técnica estadística para
agrupar puntos de datos
similares en clústeres El gorithm de clúster utilizado en
Tableau es el medio clave, fácil de implementar y
también, fácil de entender La agrupación en clústeres en Tableau es una de las características principales
y muy potente Dado que Tableau es la única herramienta, la única herramienta PI que puede trazar una cantidad infinita
de puntos de datos. Porque otras
herramientas de BI como Power BI, siempre
te gustan hacen
limitaciones en el número de puntos de datos que
puedes ver en la visualización, que puede hacer que sea
realmente imposible crear clústeres en Power BI. agrupación de datos en la
visualización es una herramienta muy poderosa
para análisis de datos y reconocimiento de baterías para ayudar a la empresa y a las
organizaciones a ser impulsadas por los datos, lo que significa tomar mejores
decisiones usando los Bien, así que eso fue todo
para los grupos cluster. A continuación, aprenderemos
a dividir los valores de dimensión en dos subconjuntos
usando los conjuntos de tableau
65. Udemy 8 4 sets: Sobre cómo agrupar a los miembros
los valores de
las dimensiones en grupos. Para este momento, vamos
a usar los sets en Tableau. Es muy similar a los clusters. Y como de costumbre, vamos a empezar primero con los conceptos. Entonces podemos aprender
a construirlo en Tableau. Así que vamos. Todo bien. Ahora, digamos que tenemos
los siguientes puntos de datos en nuestra visualización. Podemos usar conjuntos de datos para
agrupar esos puntos de datos. Así que los conjuntos pueden divinos
sus datos en base criterios
específicos o selección
en dos grupos de datos. El primer grupo, lo
llamamos, el grupo. En este grupo, vas
a encontrar todos los puntos de datos que se incluyen en
los subconjuntos de datos Estos puntos de datos son
los miembros del conjunto. Otro grupo es el grupo out. Este grupo contiene todos
los puntos de datos que no
están incluidos en los
subconjuntos de los datos Eso significa que los puntos de datos en este grupo no son los
miembros del conjunto. Los conjuntos en Tableau dividen
nuestros datos en dos grupos, los grupos de entrada y salida. ¿Cuándo necesitamos sets
y por qué es importante? Bueno, podemos usar el
subconjunto de datos para hacer análisis de enfoque en escenarios
específicos, y también para comparar el subconjunto con los datos
restantes. Por ejemplo, podemos
hacer un subconjunto de los diez mejores clientes
en nuestros conjuntos de datos, en
función de las ventas y
comparar los subconjuntos con los
clientes restantes para comprender su comportamiento y
qué los convierte en el top ten Por lo tanto, es una característica realmente sorprendente
en Tableau comprender sus datos y realizar análisis de
enfoque en escenarios
específicos. Y en Tableau,
tenemos diferentes formas de crear los sets. La primera opción es
crear un conjunto fijo, y eso es mediante
una selección manual, y la otra forma es crear un conjunto dinámico
basado en criterios específicos. Y aquí tenemos dos formas de
crear el conjunto dinámico, ya sea usando condición o
usando ranking top o bottom. Ahora el último método
para crear conjuntos en Tableau es
combinando dos conjuntos. Y puede crear un
nuevo conjunto combinado. Entonces como estamos combinando datos juntos, es
como las articulaciones. Aquí tenemos cuatro opciones, inner, left, right
y full join. Y aquí, la salida puede ser un nuevo
conjunto combinado. Entonces eso es todo. Esos son los diferentes métodos para crear
conjuntos en tableau. Entonces vamos a tener rápidamente
algunos ejemplos
simples para entender
esos métodos. Bien, así que ahora volvemos
a nuestros cinco clientes, y ahora vamos a
crear diferentes conjuntos usando diferentes métodos Vamos a empezar
con el primer set. Se van a fijar conjuntos
usando selección manual. Entonces aquí vamos
a ir y
seleccionar manualmente qué clientes están dentro de los subconjuntos y
cuáles clientes están fuera Entonces aquí estamos asignando
dos valores dentro y fuera. Entonces, por ejemplo,
vamos a decir que John está dentro del set
y también mejor. Pero ahí va a haber afuera. Entonces Martin, George y María, van a estar fuera del set. Entonces, como puedes ver,
acabamos de
seleccionar manualmente qué clientes
están en el set. Así que pasemos al segundo
set donde podemos crear un conjunto dinámico usando una condición donde las
ventas sean mayores a 400. Entonces aquí no
seleccionaremos nada manualmente. Simplemente definiremos
la regla para Tableau, y Tableau puede hacerlo
automáticamente por nosotros. Tableganz puede escuchar a
todos los clientes y comenzar a asignar
los valores dentro El primer cliente es María no cumple con la condición, por lo que va a
estar fuera del set. A continuación, tenemos al
segundo cliente John. Tiene puntajes altos en 900. Cumplió con la condición, por lo que es miembro del conjunto. Lo mismo va para George, 750, Martin también. Pero Peter no tiene ningún puntaje, por lo que no cumple con
la condición. Se quedará fuera de Pero Peter
no tiene ningún puntaje, por lo que no cumple con la
condición. Peter está fuera. Entonces, usando esta condición, tenemos tres clientes
dentro y dos están fuera. Entonces, ¿qué hace que los conjuntos dinámicos sean muy importantes y
eficientes en eso? Digamos que al día siguiente, esos puntajes de los
clientes sí cambiaron. Entonces, ¿qué puede suceder después
de relacionar los datos en
Tableau, Tableau y volver a calcular
la condición, y asignar nuevos valores
si algo cambió? Entonces hay dinámica y todo se tiene que
hacer automáticamente. Ahora pasemos al tercero. Tenemos conjuntos dinámicos, y ahora vamos a usar
los dos mejores clientes, lo que significa que los dos primeros
puntajes van a estar dentro de los subconjuntos y
el va a estar fuera Entonces, si echas un
vistazo a los datos, puedes ver que Joan y George tienen las puntuaciones más altas
entre los clientes. Esos dos clientes
van a estar y el resto
va a estar fuera. Y nuevamente, todo aquí
dinámico y automático. Solo especificamos la regla, y Tableau va
a hacer el resto. Bien, entonces esos son
los tres métodos
para crear un conjunto. A continuación, vamos a
ir más avanzados, donde vamos a crear un conjunto
a partir de combinar dos conjuntos. Así que aquí vamos a tomar
el siguiente ejemplo, donde vamos a
crear un nuevo conjunto combinado combinando set
one y set three. Entonces aquí es muy importante
entender que
el cálculo de estos nuevos
conjuntos compined puede basarse en la salida del
conjunto uno y conjunto tres Tableau no verificará
la tabla de clientes. Se va a verificar solo
la salida de los sets. Y aquí tenemos que
configurar los conjuntos compined, y tenemos cuatro opciones Es algo parecido
a las articulaciones, pero no exactamente como las articulaciones. Así que vamos a repasar esas
opciones una por una. La primera opción dice todos los
miembros en ambos conjuntos. Entonces eso significa que el cliente
va a ser miembro
del conjunto combinado si el cliente es al menos miembro de
uno de esos dos grupos. Así que vamos a revisar a nuestros clientes. María no es miembro en el
Set uno y en el set tres, así que no va a ser tan bien integrante
del grupo combinado. Y el siguiente cliente Joe
es miembro de ambos grupos, así que eso es más que suficiente. Así que va a ser también
miembro del set combinado. Y George es miembro
de uno de los sets, así que va a estar también en. Martin aquí de nuevo es como María. No es miembro del
Set uno y del set tres, así que va a estar también fuera. Y entonces el último
cliente mejor, es cliente de uno
de esos dos grupos, así que eso va a ser suficiente para ser miembro en los sets combinados. Entonces como puedes ver
con esta opción, va a ser suficiente
para que el cliente sea miembro de uno
de los dos grupos para estar
en el grupo combinado. Todo bien. Entonces ahora
pasemos a la siguiente opción. Dice
miembro compartido en ambos conjuntos. Entonces eso significa ser miembro
en los conjuntos combinados. El cliente debe ser
miembro de ambos conjuntos. Entonces no es como
la primera opción. Es suficiente para que el cliente
sea uno de los conjuntos. El cliente tiene que
estar en ambos conjuntos. Así que revisemos de nuevo
a nuestros clientes. María no es
miembro de los conjuntos de puestos, entonces María va a estar fuera. Pero a continuación, tenemos
al cliente John. Es miembro de conjuntos de puestos. Entonces eso significa que cumplió con
los requisitos, y John también va a ser miembro del conjunto combinado. Por lo que ahora, como puede ver para
los otros tres clientes, ninguno de ellos cumple con
este requisito. Eso significa que ninguno de
esos clientes va a estar dentro de nuestro set. Bueno, esta opción es muy
restrictiva. Todo bien. Entonces ahora pasemos
al siguiente. Se va a decir Set uno
excepto miembros compartidos. Lo que esto significa que vamos a
tener a todos los integrantes
del set uno, pero no deberían ser
miembros en el set tres. Entonces, revisemos a los Custer. María no es miembro en ambos
, por lo que puede estar fuera. Y ahora venimos a John. John es miembro del set uno, pero también es
miembro del set tres. Bueno, esta vez, John no
será miembro de este grupo porque estamos
diciendo excepto miembros compartidos. Entonces eso es malo Únete esta
vez puede estar fuera. El siguiente, George no es
miembro del set uno, así que automáticamente
va a estar fuera. Lo mismo va para Martin. No es miembro
del Set one. Pero ahora si revisas a Peter, él es el único que ha
cumplido con los requisitos. Peter es miembro
del set uno y no
miembro del set tres. Y este es exactamente el
requisito para este grupo. Entonces Peter va a ser
miembro del set tres. Y este es exactamente el
requisito de esta opción. Entonces sólo Peter va a ser
miembro de este grupo. Todo bien. Entonces ahora
pasemos al último. Es exactamente lo contrario. Entonces dice, establecer tres
excepto miembros compartidos. Por lo que el requisito para que
los clientes sean miembros de este grupo combinado es ser
miembro del conjunto tres, pero no miembro del Set uno. Bien, así que ahora vamos a
revisar a nuestros clientes. Realmente me siento mal por María. Ella no es miembro
de ninguno de esos conjuntos. Al igual que, si tu nombre es María, lo
siento mucho por
eso, no es la intención. Pero ahora es realmente demasiado tarde. Ya grabé.
Lo siento mucho por eso. La próxima vez, te lo prometo,
voy a dar mejores ejemplos. Pero por ahora, María
también está fuera en este grupo. Lo mismo aquí va para John John es miembro del Set tres, pero John también es
miembro del Set uno, por lo que no cumple con los
requisitos. John puede estar fuera. Ahora bien, si miras
a los clientes, George es el único en el Set tres y
no en el Set uno. Entonces solo John puede
estar en este grupo, y los otros dos están fuera. Bien, así que con eso, hemos cubierto todos los escenarios, o los métodos que
tenemos en los sets de tableau. Bien, y. Así que
ahora veamos cómo podemos crear sets en Tableau. Podemos crearlo en
la página de la hoja de trabajo. No podemos hacerlo en
la página de origen de datos, y podemos hacerlo ya sea en
la prohibición de datos o en la vista. Así que ahora vamos a
crear diferentes conjuntos usando diferentes métodos. Pero primero, vamos a
crear la vista. Entonces necesitamos el ID de cliente. Por cierto, en lugar
de arrastrar y soltar, puedes
hacer doble clic en el campo, y va a
estar en las filas. También necesitamos el nombre, haga
doble clic en el primer nombre. También nos gustaría tener
los puntajes. Así que arrastra y suelta las
partituras en el ABC. Así que ahora vamos a crear el conjunto fijo usando selección
manual. Entonces para hacer eso,
vamos a ir al ID de cliente por
aquí en el contenedor de datos, derecho un clic sobre él, y
luego vamos a crear. Y por aquí, tenemos sets. Como se puede ver, los conjuntos
tienen el icono de las articulaciones. Pero no se trata de articulaciones. Tiene exactamente lo mismo simple. Así que vamos a hacer clic en eso, y
ahora tenemos una nueva ventana. Entonces veamos qué
tenemos por aquí. Entonces tenemos primero el
nombre del conjunto, así que vamos a llamarlo
set one y fixed. Bien. Y ahora tenemos
por aquí tres tabuladores, estado
general y tops. Como puede ver, esos son
los diferentes métodos de
creación de conjuntos en Tableau. La pestaña general es en realidad la selección manual,
la condición, como saben, el conjunto dinámico, y la parte superior también,
es un conjunto dinámico. Entonces ahora vamos a
ir con el primero. Vamos a comenzar con la selección manual
general. Ahora aquí en el medio,
tenemos una lista de todos los clientes en nuestros conjuntos de datos, y tenemos que ir
y comenzar a seleccionar manualmente qué clientes están y cuáles clientes están fuera. Entonces en nuestro ejemplo,
seleccionamos al cliente dos y al cliente cinco para conocer a
los miembros del grupo in, y cualquier cosa que no estés seleccionando va a
estar en el grupo out. Así que eso establece al cliente
uno, tres, cuatro, están fuera. Así que vayamos ahora y hagamos clic en Bien. Entonces ahora veamos
qué pasó en el bain de datos.
Tenemos un nuevo campo. Va a ser dimensión
discreta, y como está establecida,
va a tener el siguiente icono. Es como el icono de las articulaciones. Entonces ahora veamos los
valores dentro de este campo. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo por aquí. Y ahora, como pueden ver,
sólo tenemos dos valores fuera y dentro. Es como tipo de datos Polian,
tenemos verdadero y falso. Y aquí, también en las butacas, tenemos sólo dos valores. Por lo que seleccionamos al cliente
dos para estar en la sentada y también el cliente cinco para estar en el set, el riesgo
va a estar fuera. Entonces así es como
puedes crear sets en Tableau usando la selección manual, y se va a arreglar. Bien, así que ahora
vamos a ir a crear un conjunto dinámico usando condición. Nuestro ejemplo fue que los clientes
obtendrán una puntuación superior a 400. Entonces volvamos de nuevo
al lado izquierdo, haga clic
derecho en el ID del cliente. Ir a crear y luego a establecer. Vamos a llamarlo ahora conjunto dos. Y lo vamos a
llamar condición. Entonces como estamos haciendo
ahora una condición, vamos a ir a la condición de
grifo por aquí. Entonces ahora vamos a ir
a especificar para Tableau, la regla para decidir qué miembros están en y
qué miembros están fuera. La regla dice puntaje superior a 400. Entonces
definamos eso. Primero, tenemos que
seleccionar esto por campo. Entonces nuestro campo es una puntuación, lo cual es correcto, y entonces la operación de
aquí no es igual. Debe ser superior a 400. Tenemos que especificar el valor
por aquí, y eso es todo. Si la puntuación es superior a 400, el cliente va a estar en. De lo contrario, va a estar
fuera. Ahora vamos a hacer clic. Y como puedes ver,
tenemos otra dimensión en el panel de datos llamada
set two double click. Comprobemos los valores, el puntaje de aquí,
350, que está fuera, 900 en 750 en 500 en uno nulo. Entonces, como puedes ver, es realmente fácil definir el conjunto dinámico. Solo tenemos que proporcionar una regla
y mesa y hacer el resto. Si mañana tenemos datos
diferentes,
los miembros del sit van a cambiar. Ahora vamos
a crear otro conjunto
dinámico usando el rango. En nuestro ejemplo, teníamos los dos mejores clientes que iban a estar dentro y el resto
va a estar fuera. Nuevamente, vamos a
ir al panel de datos. Haga clic derecho en el
ID del cliente, cree el conjunto. Vamos a darle un nombre,
así que va a ser sentarse tres y clasificar. Ahora vamos a
ir a la tercera pestaña por aquí a la cima. Entonces vamos Así que para este ejemplo, vamos a usar la
puntuación para clasificar al cliente, así que los dos
puntajes más altos van a estar en. Entonces para hacer eso,
es muy fácil, vamos a
definirlo aquí por campo. Y aquí en ranking,
tenemos arriba o abajo, como pueden ver, así que nos
vamos a quedar con el top. Y a continuación, tenemos que definir
lo que estamos seleccionando, los dos
mejores clientes, los
diez primeros, los cinco primeros, los 20 primeros. Entonces aquí tenemos que ir
con un dos y por puntuación, así que estamos usando la partitura. Todo es correcto,
y eso es todo. Entonces así es como definimos la regla y Tableau
va a hacer el resto. Entonces es realmente lógica
si lo acabas de leer, dos
primeros por puntuación. Bien, así que eso es todo.
Vamos a seleccionar. Como puedes ver,
tenemos el set por aquí y los datos
están duplicados. Ahora vamos a revisar los datos. Como pueden ver, John y George, tienen las puntuaciones más altas. Por eso están dentro y
el resto están fuera. Entonces, como puedes ver, los
sets son realmente fáciles en tableau. Todo bien. Entonces ahora vamos a ir
y hacerlo un poco complicado donde vamos
a crear conjuntos combinados. Así que vamos a ir a
combinar el conjunto uno con el conjunto tres. Para ello,
vamos a ir de
nuevo a la
prohibición de datos pero esta vez, vamos a
empezar desde el set. Así que vamos al conjunto número
uno, haga clic derecho sobre él, y luego tenemos aquí
una opción llamada create Combined set.
Vamos a hacer clic en eso. Entonces, como pueden ver, tenemos aquí una nueva ventana para
los conjuntos combinados. Primero, vamos a darle un nombre, así que se va a establecer
cuatro y combinar. Bien. Entonces primero, tenemos que
definir los dos conjuntos. Así que tenemos aquí está el Set uno
desde que partimos de él. Y luego en el
lado derecho, si haces clic en él, obtendrás una lista de todos los conjuntos disponibles en el contenedor de datos. Entonces tenemos el set
dos y el set tres. Entonces vamos a ir con
el set tres. Todo bien. Entonces con eso, hemos definido qué conjunto se va
a combinar. Pero ahora tenemos que definir para Tableau cómo se
van a combinar los datos. Entonces aquí tenemos cuatro opciones. El primero va a ser
todos los integrantes y ambos conjuntos. El segundo, sólo los miembros
compartidos en ambos sets, y el siguiente va
a enfocarse en el set uno, y el último va a
enfocarse en el set tres. Entonces para este ejemplo,
vamos a ir con los
miembros compartidos en ambos conjuntos. Así que vamos a seleccionar eso. Y como puedes ver
aquí entre los sets, el icono sí cambió también. Bien, así que ahora todo
está listo. Vamos a hacer clic. Entonces aquí, nuevamente, en el contenedor de datos, tenemos un nuevo campo,
nueva dimensión. Veamos los resultados. Voy a ir y hacer doble clic en él. Entonces ahora veamos los resultados. Estamos combinando el set uno aquí con el conjunto tres. Entonces aquí si vas y
buscas al miembro compartido, va a ser solo
el cliente dos, ya que está en el set uno y también
en el set tres. Entonces, como puedes ver, solo
tenemos un miembro
en el conjunto combinado, y ese es el cliente
John porque es el único cliente compartido
entre los dos conjuntos. Entonces realmente no es tan difícil, solo
tienes que prestar un
poco de atención a qué
opción combinadora estás usando. Muy bien, chicos. Hasta ahora
hemos aprendido a crear
los conjuntos a partir del dolor de datos
usando diferentes métodos. A continuación, vamos a ir
a aprender a crear los sets directamente desde
las vistas. Todo bien. Entonces ahora vamos a ir
a crear una nueva vista, y va a ser algo similar al grupo de clústeres. Entonces vamos a tener las dos
medidas beneficio y ventas. Así que vamos a seleccionarlos. Así que haga doble clic en las ganancias y haga doble clic en las ventas. Ya tenemos los dos ejes. Lo que nos falta
ahora los clientes. Entonces, para sumar
los puntos de datos, vamos a ir
al
ID del cliente y hacer doble clic en él. Entonces ahora tenemos nuestra vista, y vamos a ir a crear el conjunto directamente desde la vista. Aquí, es muy
similar a los grupos. Vamos a ir a seleccionar qué cliente va a
ser el miembro de nuestro set. Entonces en este ejemplo,
vamos a ir a
seleccionar los clientes con
el alto rendimiento. Entonces todo lo que tienes que hacer
es seleccionar así. Vamos por esos clientes. Y nuevamente, aquí
tenemos esta nueva ventana. La última vez que hemos
creado el grupo. Pero esta vez,
vamos a ir a crear un set a partir de
esos clientes. Así que da click en D y después
tenemos que seleccionar este conjunto de Curit. Así
que vamos a seleccionar. Entonces, ahora tenemos una nueva
ventana, y como pueden ver, no
podemos definir condiciones
ni ningún conjunto dinámico. Nos va a mostrar una lista de todos los clientes que hemos
seleccionado en la vista. Y lo único que
podemos hacer aquí es verificar, ¿seleccionó correctamente a todos los
clientes? Y si hemos cometido algún error, podemos ir y eliminar
al cliente. Entonces ahora vamos a darle un nombre. Voy a llamarlo set. Clientes, de alto desempeño.
Eso es todo por ahora. Vamos a ir a
golpear. Seleccionemos eso. Ahora, como puede ver, nada
cambió todavía en nuestra opinión, ahora
tenemos un nuevo campo en
el conjunto de códigos de datos bain Así que acabamos de crear un nuevo conjunto
directamente desde la vista. Ahora, rápido, quiero mostrarte algo si
estás seleccionando grupo así y digamos que la
ventana aquí desaparece. Lo que puedes hacer, puedes ir
a cualquiera de esos puntos de datos, hacer click
derecho sobre él, y luego aquí la última opción es crear conjunto. Esta es otra
forma de crear un conjunto directamente desde la vista. Bien, entonces ahora
tenemos el set y
podrías preguntarme qué
puedes hacer con él. Bueno, ya podemos hacer muchas
cosas con el set. En primer lugar, podemos
destacarlo en nuestra opinión. Para hacer eso,
vamos a tomar el conjunto del panel de datos, y vamos a
ponerlo en los colores. Ahora podemos
ver rápidamente qué miembros están dentro y cuáles
miembros están fuera. Aquí, como puedes ver, Mesa usa
siempre el color del gris para los miembros
que están fuera del set. Por supuesto, puedes cambiar
eso yendo a las marcas. Entonces si vas por aquí, entonces
vamos a los colores dt y puedes definir por aquí el color de adentro y
el color de afuera. Pero para mí ahora los colores
están bien, así que vamos a hacer clic. Con eso, estás
resaltando subconjunto de tus datos para los usuarios
finales. Todo bien. El otro uso de los
conjuntos dentro de nuestra visión es el enfocarnos en un subconjunto
específico. Actualmente, estamos
mostrando a todos los clientes la entrada y salida. Cómo filtrar los datos solo para los clientes que son
miembros del conjunto, solo para el grupo. Para ello,
vamos a ir a nuestro set, escribir un click sobre él, y aquí
puedes encontrar dos opciones. Como puedes ver por defecto, tenemos show in out of set. Eso quiere decir que estamos
mostrando todo. Pero ahora tenemos otra opción llamada show members en el set. Entonces eso significa que vamos
a filtrar los datos, y vamos a
mostrar solo los miembros dentro de nuestro set, el grupo. Así que vayamos y seleccionemos eso
y veamos qué puede pasar. Entonces como puedes ver, ahora Tableau, eliminamos todos los clientes que
estén fuera de los sets, y podremos ver en la vista
solo a los miembros de los sets. Entonces esta es una
forma realmente rápida de cómo filtrar sus datos y hacer un
enfoque y escenario específico. Pero ahora podrías
decir, ¿sabes qué? Demos esta
opción a los usuarios. Entonces, tengamos la
audiencia en la que los usuarios decidan en qué subconjunto
van a enfocarse. Esto va a
hacer que tu vista sea más interactiva y dinámica. Entonces para hacer eso, podemos
ofrecer el conjunto como filtro. Veamos cómo podemos hacer eso. Primero, tenemos que mostrar todos
los puntos de datos en nuestra opinión. Entonces vamos a
cambiar ese paquete. Vamos a nuestro set, damos clic
derecho sobre él, y vamos a ir y
seleccionar show in fuera del set. Mostrar todo.
Es un alce que A continuación, vamos a ofrecer
el set como filtro. Vuelve a nuestro set, haz clic
derecho sobre él, y aquí
tenemos la opción de mostrar filtro. Seleccionemos eso. Ahora como
se puede ver en el lado derecho, tenemos las dos opciones adentro hacia fuera y Así que ahora tenemos escenario
diferente. Si los usuarios quieren ahora
ver todo el panorama general, todos los clientes, van a dejar el filtro tal como está. Pero si tenemos escenario
diferente donde quieren enfocarse en el subconjunto en los clientes
con el alto rendimiento, todo lo que tienen que hacer es anular la selección y el filtro.
Así que vamos a hacer eso. Ahora, como pueden ver,
nos estamos
enfocando en el subconjunto del grupo en, solo los miembros del conjunto. Por algunas otras razones, otros usuarios quieren enfocarse en los grupos que están
fuera de los sets. Tal vez para entender el
comportamiento y así
sucesivamente, así van a d seleccionar
el y seleccionar el out. Entonces ahora nos estamos enfocando en el grupo que se
encuentra fuera de los sets. Y nuevamente, si quieres
ver todo el panorama general, vas a
seleccionar ambos. Entonces realmente prefiero darle
esta opción a los usuarios para que
decidan en qué subconjunto
van a seleccionar y
van a enfocarse, porque con eso,
estás cubriendo muchos escenarios en una sola vista. Muy bien, chicos. Entonces ahora
con los sets en Tableau, podemos ir un paso más allá, donde vamos a darle la dinámica
completa a los usuarios, y ellos van a
tener la opción de definir qué cliente
va a estar en el set. Porque hasta el momento, lo que
hemos hecho es que al crear las vistas,
definimos todo. Entonces definimos en qué
cliente va a estar y qué cliente
va a estar fuera. Pero ahora en lugar
de redefinirlo, vamos a darle a las opciones la dinámica completa de
definir todo el conjunto Entonces veamos cómo podemos hacer eso. Entonces, para que el conjunto sea
dinámico e interactivo, vamos a agregar una
acción a nuestra hoja de trabajo. Dedicaré
posteriormente tutoriales completos sobre las acciones y la
interactividad en Tableau Pero ahora solo aprendamos
a agregar una acción para sets. Bien, entonces para hacer eso,
vamos a ir al menú principal
en Tableau
a la hoja Entonces voy a seleccionar
eso. Y luego aquí tenemos acciones en
Tableau. Vamos ahí. Ahora no voy a entrar en detalles explicando todas las opciones
que tenemos en las acciones. Porque aquí tenemos mucho
más que sets. Tenemos
muchas cosas. Entonces ahora solo
sígueme, vamos a ir a la acción add por aquí, y luego tenemos la opción
aquí, cambiar conjuntos valores. Entonces eso significa que las acciones de los usuarios van a cambiar los
valores dentro de nuestro conjunto. Así que vamos a seleccionar eso. Ahora, tenemos que darle
un nombre a la acción, así que vamos a llamarla acción. Cambio de conjunto. Y
ahora podemos seleccionar en qué hojas de trabajo se puede aplicar esta
acción Entonces ahora si vas por aquí, puedes ver la lista de todas las hojas que tenemos
en nuestro libro de trabajo ***** Entonces ahora quiero
aplicar esta acción
solo en esta hoja de trabajo,
así que todo está bien. Ahora aquí estamos definiendo
el comportamiento del usuario. Entonces ahora la pregunta es cuándo se va
a activar
la acción, ya sea al pasar
el mouse o seleccionando
los puntos de datos, o desplegando un menú Entonces me quedaré
con los impagos. Hagamos que el usuario haga clic
en esos puntos de datos. Bien. Entonces ahora
vamos a definir el conjunto de objetivos que conjuntos va a
cambiar una vez que hagamos la acción. Entonces veamos qué tenemos aquí, para que veas que tenemos
dos fuentes de datos. En el tutorial creamos en la pequeña
fuente de datos tres conjuntos, y en la fuente de big data, hemos creado solo un conjunto. Una vez que se activa
la acción, se
deben cambiar los valores del conjunto. Así que vamos a seleccionar eso. Y ahora estamos llegando a la parte
interesante. Pero primero, subcove. Bien. Aquí tenemos dos tipos
de acciones con el ratón. Primero, revisemos
el lado izquierdo, qué puede suceder cuando
seleccionamos un punto de datos. La primera opción va a decir, asignar valores a establecer. Eso significa que va a crear un conjunto
completamente nuevo a partir de
lo que seleccionaste. La segunda opción es
agregar valores para establecer. Mesa va a contener los valores
antiguos y todo lo que estés seleccionando se
puede agregar al conjunto. Y la última opción
es cualquier cosa que estés seleccionando va a
ser eliminada del conjunto. Aquí realmente
depende de cómo
quieras que los usuarios
interactúen con la vista. O quieres que
creen conjuntos completamente nuevos, así que vas a ir
con la opción uno o quieres predefinir conjuntos, y quieres que los extiendan agregando nuevos
miembros al conjunto,
así vas a ir
con la opción dos, o quieres que los usuarios comiencen
a eliminar miembros de los conjuntos
preexistentes Yo diría vamos
con la opción dos, donde el usuario va a agregar miembros al conjunto predefinido. Bien, así que eso es
para el lado izquierdo, lo que puede suceder una vez que el
usuario comience a seleccionar Y en el lado derecho,
lo que puede suceder una vez que el usuario empieza
a alejarse de la selección. Entonces aquí, la primera opción
es mantener los valores establecidos. En segundo lugar, agregar todos
los valores al conjunto. Entonces eso significa que una vez que el usuario comience a
alejarse de la selección, todos los miembros, todos los clientes van a estar en el grupo. Va a estar dentro del set. El tercero es
exactamente lo contrario, lo que va a pasar,
todos los puntos
de datos van a estar
fuera de los conjuntos. Entonces creo que
ambos son extremos. Podemos dejarlo como
está, mantener valores establecidos. Entonces ahora mantengamos esas opciones, y veamos qué puede pasar en la vista una vez que
empecemos a seleccionar. Vamos con K. Así que
como pueden ver aquí, tenemos nuestra nueva acción.
Vamos a hacer clic en Aceptar. Y ahora vamos al interior de la vista y comencemos a seleccionar cosas. Pero antes de eso,
quiero cambiar la forma de esos
puntos de datos para que quede más claro. Entonces vamos a las formas y usemos el
círculo de campo. Todo bien. Entonces ahora no estoy
seleccionando nada. Como si muevo mi
mouse por aquí, no
verás nada
va a cambiar. Pero la acción
aquí es seleccionar, así que hacer clic en los puntos de datos. Vamos a hacer clic en eso.
Alejémonos. Entonces ahora podemos ver que
este miembro es azul. Eso quiere decir que está en el set. Y todo lo que estoy haciendo clic en esos puntos de datos no puede
estar dentro de nuestro set. O podemos ir por
aquí, por ejemplo, y seleccionar todo ese
personal a la vez. Ahora bien, cualquier cosa que esté
seleccionando la vista como veis, va a ser
incluida en nuestro set. Con eso, vamos a plena dinámica y le damos
la opción para el usuario defina en
qué cliente está y cuál cliente está
fuera. Todo bien. Con eso, hemos cubierto
todo sobre los conjuntos, cómo crearlo como
un fijo, dinámico, desde el contenedor de datos,
desde la vista, cómo agregarle acciones, cómo agregarlo a los filtros. Esta característica en Tableau es
realmente genial. Todo bien. Así que ahora vamos a resumir los conjuntos en Tableau va
a dividir sus datos en
función de criterios específicos o
selección en dos grupos Entonces tenemos los subconjuntos. Va a contener todos los miembros dentro
del conjunto, y los subconjuntos de salida, va a
contener todos los miembros que no están
incluidos en el conjunto Los conjuntos es una
característica muy importante en Tableau. Ya que va a permitir a
tus usuarios enfocarse en subconjuntos de tus datos y
compararlos con los datos
restantes, y los conjuntos son una excelente manera agregar dinámica e interactividad a tus vistas al dar
las opciones para los usuarios definan en qué subconjunto se
van a enfocar Bien, chicos, así que eso es
todo por los sets en Tableau. Y a continuación,
aprenderemos a agrupar los valores de las medidas usando plumas y cómo construir
histogramas en Tableau
66. Udemy 8 5 contenedores: Muy bien, chicos. Hasta el momento, hemos aprendido diferentes
métodos sobre cómo agrupar los valores de
las dimensiones en grupos. Pero ahora
aprenderemos a agrupar los valores de
las medidas en grupos. Y para eso, podemos aprender
los pines en tableau. Y como de costumbre, primero
entendamos el concepto
detrás de los pines, y luego podemos aprender a construirlo en tableau.
Así que vamos. Bien, y. entonces antes, medida que aprendemos dimensiones
y medidas, aprendemos la fórmula secreta
de construir nuevas vistas, y eso es medida
por dimensión, como ventas por categoría. Pero a veces tenemos que
construir la vista a partir de dos medidas, así que va a ser
medida por medida, como ganancia por ventas, cantidad por ganancia, y así sucesivamente. Una forma de hacerlo es
convirtiendo una de esas
medidas en bins. Entonces tendremos
ganancia por pines de ventas y cantidad por
pines de ganancia. Entonces, ¿qué es Bins? plumas dividen los datos en grupos de contenedores de igual
tamaño, lo que resulta en una
distribución sistemática de los datos, y podemos usar esas plumas para crear gráficos llamados histogramas Histograma va a clasificar tus datos en
diferentes plumas y luego cuenta cuántos puntos de datos tenemos dentro de
cada una de estas En histogramas, usualmente usamos el gráfico par para visualizar
los datos Bien, entonces ahora vamos a
tener un ejemplo fácil para entender las
plumas y el histograma Bien, así que ahora vamos a
tener los siguientes datos. Tenemos diez clientes
y con los puntajes. Los puntajes son como los puntos
que recogen los clientes. Y ahora queremos contar cuántos clientes caen
dentro de un rango de puntajes. Por ejemplo, cuántos clientes tenemos en el rango 0-30,
30 y 60, y así sucesivamente Entonces primero, tenemos que
crear bolígrafos. Para crear bolígrafos, necesitamos pocas informaciones. Como, ¿cuál es el
valor más alto en las puntuaciones? Entonces va a ser el
primer cliente, el 63, y ¿cuál es el valor más bajo en las puntuaciones?
Va a ser el cero. El siguiente valor que tenemos que
definir es el tamaño de la pluma. Entonces, por ejemplo aquí,
vamos a tomar la talla de 30. Y ahora tenemos toda
la información que necesitamos para poder
crear los pines. No olvides que
son de igual tamaño. Entonces, qué significa eso.
Entonces los primeros pines que tenemos son 0-30 Comienza con el
valor más bajo con el cero, y el tamaño debe ser 30. Por eso tenemos
el rango 0-30. Entonces esta es nuestra primera pluma. El siguiente va a estar
entre los 30 y los 60. Nuevamente, como puedes
ver, el tamaño es 30, y ahora el último pin va 60-90 Y con eso, vamos
a empezar porque con el último bolígrafo podemos
cubrir el valor más alto. Entonces con eso
hemos creado a partir de la puntuación de medida, bolígrafos de
igual tamaño. Ahora, después de que creamos nuestras plumas, vamos a ir a
contar cuántos clientes, ¿cuántos puntos de datos
tenemos dentro de cada pluma? Todo bien. Entonces ahora comencemos a contar los clientes
por cada bolígrafo. Nuestro primer bolígrafo comienza 0-30. Entonces veamos cuántos clientes tenemos dentro de esta gama. Entonces el primer cliente está
fuera, no lo vamos a contar. El segundo está
dentro de la gama, por lo que tenemos cliente, dos clientes, tres clientes. Este cliente está fuera del
rango, lo mismo por aquí. Entonces aquí tenemos al
primer cliente. Este cliente está fuera. Tenemos el cliente número
cinco, y eso es todo. Entonces tenemos cinco clientes entre el cero
y el 30. Todo bien. Entonces ahora pasemos
al siguiente pin. Cuantos clientes tenemos
que su puntaje sea 30-60. Todo bien. Entonces ahora comencemos a contar y escaneemos nuestra mesa. Creo que todos esos
valores están fuera. Tenemos este cliente que
se encuentra dentro de esta gama. Entonces tenemos el
45 y también el 55. Por lo que tenemos cuatro clientes
su puntaje 30-60. Entonces este es nuestro segundo
Pasemos ahora al último bolígrafo, así tenemos el rango 60-90 Y ahora vamos a contar
cuántos clientes tenemos dentro de esta gama. Entonces tenemos diez clientes
que ya tienen nueve, así que creo que solo tenemos uno, y ese es el
cliente número uno. Y todos los demás valores no
están en este rango. Entonces tenemos un cliente. Y eso es todo.
Con eso, hemos creado un histograma
para las puntuaciones Solo tenemos que crear
las plumas y contar cuántos puntos de datos hay
dentro de cada una de esas plumas. Y llamamos a esos pars
azules como bolígrafos, y cada bolígrafo tiene un tamaño Ahora, digamos que
queremos definir otro valor para
el tamaño de la pluma, y tomamos el valor diez. Entonces, ¿qué puede pasar?
Podemos tener más bolígrafos. El primero
va a ser 0-10. El siguiente es de diez a 20, 20, 30, y así sucesivamente.
Tiene sentido. Si define un
tamaño más pequeño para las plumas, obtendrá más
trozos de los datos En lugar de tener tres bolígrafos, ahora tenemos siete bolígrafos. Como sabes, después de
crear los bolígrafos, vamos a contar
cuántos clientes
tenemos dentro de cada uno
de esos bolígrafos. Entonces, si vas y comienzas a contar, puedes tener el
siguiente histograma Entonces, como puedes ver, lo que
está definiendo la puntuación son los
valores más bajos y más altos dentro de nuestros datos, y también el
tamaño de las plumas. Entonces como puedes ver,
usando los bolígrafos, creamos diferentes
grupos a partir de una medida. Y ahora podrías preguntarme, por qué necesitamos histogramas,
por qué son importantes Si comparas la tabla del
lado izquierdo con la visual en el
lado derecho, en el histograma, podrás
identificar rápidamente tendencias y patrones en la distribución
de los clientes Al igual que puedes ver
rápidamente que la mayoría de nuestros clientes tienen
la puntuación 0-30 Este tipo de gráfico puede
ayudarte a entender rápidamente si todo estuvo bien o tienes que mejorar
en ciertas áreas, para que puedas definir
nuevas estrategias y tomar mejores decisiones
usando los datos. Bien, así que ahora
veamos cómo podemos crear bolígrafos e
histograma en Tableau,
y podemos hacerlo solo en la
página de la hoja No podemos hacerlo en
la página de origen de datos, y hay dos formas
de hacerlo. O creamos bolígrafos
en el panel de datos o podemos crear bolígrafos
en la visualización. Entonces comencemos con
el primero. Así que ahora vamos a
crear un histograma para las puntuaciones de los clientes, y nos vamos a
quedar con una fuente de big data en el lado izquierdo Vamos a ir
al panel de datos, y necesitamos la puntuación, haga clic
derecho sobre él, y
luego vamos a crear, y aquí tenemos
la opción de bolígrafos. Así que vamos a hacer clic en eso. Entonces ahora tenemos aquí una nueva
ventana para crear los bolígrafos. El primero,
tenemos el nombre del campo. Vamos a
dejarlo como está. La segunda opción aquí,
tenemos el tamaño de bolígrafos. Y aquí como
tabla por defecto para seguir ecuación matemática
específica con el fin de
encontrar el tamaño adecuado de bolígrafos Pero si no
quieres este valor, puedes ir y cambiarlo. Entonces, por ejemplo, vamos
con el valor de 20. Y después de eso,
encontramos informaciones sobre el rango de valores. Entonces, ¿cuál es el valor mínimo y el valor máximo que
encontramos dentro de la puntuación de campo y las diferencias
entre ellos? Entonces por ahora, eso es todo,
vamos a tener el tamaño de curvas de
20, y vamos a golpear bien. Ahora bien, si revisas la
prohibición de datos en el lado izquierdo, puedes encontrar un nuevo
campo llamado score pen. Es una dimensión porque
tiene un número infinito de valores y la puntuación puede quedarse, por
supuesto, como una medida. Comprobemos los valores
dentro de nuestro nuevo campo. Vamos a dejarlo caer aquí en las filas. Ahora como puedes ver, tenemos los bolígrafos y el tamaño
de cada bolígrafo es 20. Bien, ahora hasta ahora tenemos
los bolígrafos de la partitura. El siguiente paso para hacer un histograma es obtener el
conteo de los clientes Ahora usemos esta medida el conteo de clientes arrastrarlo
y drup aquí en la vista y luego
tengo que cambiar entre ellos para que
parezca un histograma Con eso, tenemos
nuestro histograma, pero aún no estamos ahí. Para que parezca
un histograma real, tenemos que tener las
plumas continuas Entonces, si revisas el
contenedor de puntaje en el lado izquierdo, puedes ver que es un discreto. Es de color azul,
y ahora
vamos a ir y
convertirlo a continuo. Derecha das click sobre él y
conviertes a continuo. Vamos a hacer clic en eso, y sigue en la
vista como un discreto, así que tenemos que convertirlo también aquí en la vista
como un continuo. Con eso, hemos creado
un histograma en Tableau. Voy a agregar el toque
final donde voy a sumar los
valores para cada pluma, así vamos a las solapas,
mostrar etiqueta Mark Y ahora voy
a cambiar también, la coloración en nuestro histograma, así que voy a
tomar el contenedor de partituras y ponerlo en los colores Hagámoslo. Todavía no estamos
ahí. Me gustaría
tener el pin con mayor número de
clientes para que sea más oscuro. Entonces para hacer eso,
vamos a ir
a los clientes color punto. Y luego vamos a ir
por aquí y revertirlo. ¿Clic? Ahora, estoy feliz. Así es como suelo presentar los histogramas en los proyectos Y ahora, una vez
que tenemos el histograma, tenemos que discutirlo
para entender los datos Entonces usualmente buscamos picos, valles, o cualquier valor
atípico que destaque Para los histogramas, hay diferentes formas con
diferentes interpretaciones, y la forma de
nuestro histograma que hemos llamado
sesgada sesgo hacia la derecha significa que el histograma del
lado izquierdo tiene el pico más alto, y luego la frecuencia
de los datos va a ser descendente a medida
que vas hacia la derecha, y en el
lado derecho, vas a tener la frecuencia más baja de los puntos
de datos No es realmente bueno
en este ejemplo. Eso significa que tenemos
muchos clientes nuevos que
aún no acumularon ningún punto. Entonces los histogramas son realmente poderosos para ver la distribución
de tus clientes en un solo clic y
entender rápidamente si hay problemas en tu negocio o
si encuentras alguna nueva tendencia Ahora, para este ejemplo, hemos decidido que el tamaño
de la curva es de 20. Digamos que quieres
cambiar la distribución, y también quieres cambiar
el tamaño. Para ello,
vayamos a nuestro campo, clic
derecho sobre él, y luego
vamos a la edición Vamos a hacer eso Y aquí podemos ir por aquí y cambiarlo a diez.
Vamos a hacer clic en Bien. Ahora, como puede ver, tenemos más bolígrafos y más
detalles sobre nuestros datos. Entonces ahora podrías preguntarme,
quiero que sea más dinámico, y quiero dar a los usuarios la opción de definir
cuántas plumas tenemos. Y para ello, podemos usar otra característica
llamada parámetros, que va a estar en el
siguiente tutorial. Todo bien. Entonces ahora, hasta ahora
hemos aprendido a
crear bolígrafos a partir del pin de datos. Hay otra manera de crear bolígrafos e histograma en Tableau, que es mucho
más fácil de lo que te mostré Podemos hacerlo directamente
desde la visualización. Déjame mostrarte a lo que me refiero. Así que vamos a crear una nueva hoja de trabajo. Y digamos que
quiero crear
un histograma, a partir de las ventas Entonces para hacer eso,
vamos a ir
a tomar las ventas y
ponerlas en las filas. Y luego vamos a
ir por aquí en el programa, y tenemos una
visualización predefinida de Tableau
llamada heterocromo Por lo que el requisito para
esta visualización es sólo una medida. Entonces una vez que hagamos clic en eso, verás que
tableau hizo todo. Si revisas el
panel de datos en el lado izquierdo, ya
hemos
estado o dimensión llamada pluma de ventas con
el papel de continuo. Y claro, Tableau para
sugerir el tamaño de las curvas. Puedes ir y
cambiarlo, claro. Pero como puedes ver, es
realmente fácil si solo tomamos una medida en la vista y hacemos
clic en el histograma, el resto se va a
hacer desde Tableau Y esto es exactamente el poder del tableau en la visualización. Bien, entonces ahora
vamos a tener un resumen. bolígrafos pueden dividir sus datos en contenedores de
igual tamaño, lo que puede resultar en una
distribución sistemática de los datos, y las plumas son el método para
crear grupos a partir de medidas. Entonces eso significa que podemos crear
bolígrafos solo a partir de las medidas, no
podemos crearlo a partir de dimensiones porque
las dimensiones ya son bolígrafos. Y las plumas en sí mismas
son dimensiones, y es mejor convertirla a dimensión
continua para
ser utilizada en histogramas Y una limitación
en tau que no se
pueden crear plumas a partir de campos
calculados. Y el propósito principal de
contar con plumas e histograma para identificar
rápidamente patrones y tendencias en la distribución
de sus datos Bien, así que eso es todo por
las plumas y los histogramas. Y con eso, hemos aprendido todo sobre cómo organizar y personalizar nuestros datos en Talaau y ya terminamos
con este capítulo A continuación, aprenderemos en
Tableau cómo filtrar tus datos usando diferentes
técnicas en diferentes capas.
67. #9 Sección Introducción | Filtrado y clasificación de datos: Filtros. En tableau, tenemos muchos tipos diferentes de
filtros para diferentes propósitos como optimizar el
rendimiento o también para
que tus usuarios exploren tus datos. Por eso es
muy importante
entenderlas y las
diferencias entre ellas. Entonces por eso primero,
podemos comenzar por entender el concepto detrás de los diferentes tipos de
filtros en Tableau, y luego podemos aprender
los diferentes métodos sobre cómo crear todos esos
filtros en tableau. Al seguir adelante, podemos aprender
las muchas opciones diferentes sobre cómo personalizar los
filtros en tableau. Y al final,
voy a compartir con ustedes muchos consejos y trucos, basados en prácticas de
usar filtros en tableau que suelo
seguir en mis proyectos. Así que comencemos por
el primer tema donde podamos
entender el concepto detrás de los diferentes tipos de filtros en Tableau.
Ahora, vamos.
68. Udemy 9 1 conceptos de filtro(correcto): Bien, chicos. Entonces
ahora, vamos a hablar de los
filtros en Tableau. Pero primero, como siempre, tenemos que entender
el concepto detrás de ellos, y luego vamos
a aprender a construir filtros en Tableau. Así que vamos. Bien, entonces ahora vamos a comenzar con la pregunta, qué son los filtros Filtros significa eliminar
o seleccionar un subconjunto de los datos para diferentes
propósitos y casos de uso Y en Tableau, tenemos
las siguientes razones o casos de uso para los filtros. El primer caso de uso
para los filtros es reducir el
tamaño de tus datos. Reduciendo el tamaño de tus
datos dentro de tableau, ve a mejorar y optimizar el rendimiento de
tus dashboards Especialmente si estás tratando en el proyecto con la
enorme fuente de datos, reduciendo el tamaño de
dicha fuente de datos,
pasa a significar reducir el tiempo de
procesamiento dentro de tableau, lo que va a llevar a optimizar tiempo de
respuesta en
tus visualizaciones Entonces esta es una de las
razones por las que utilizamos filtros en Tableau, para optimizar el rendimiento
de nuestros dashboards El segundo caso de uso de los filtros es la interactividad y el análisis Por lo general, ofrecemos un conjunto de filtros
diferentes para
los usuarios porque diferentes usuarios pueden tener
diferentes objetivos o pueden estar interesados en
aspectos específicos de los datos. Eso significa que
permitir que los usuarios filtren y se centren
en los subconjuntos de los datos puede ayudar a
analizar y
comprender mejor los datos Y el tercer
caso de uso para los filtros es, ocultar
información sensible. La seguridad de los datos se está convirtiendo en tema
muy importante en cada proyecto. Como ahora, mucha gente está
trabajando con los datos, la seguridad de
los datos se está convirtiendo en
un tema muy importante. Y en Tableau,
podemos usar filtros para restringir los datos confidenciales o para ocultarlos a los espectadores para asegurarnos de que
estamos protegiendo esos datos confidenciales o
confidenciales de ser expuestos
a los demás. Y el cuarto caso de uso para los filtros es el control de
acceso a datos. Seguridad a nivel de rol RLS. Esto significa que podemos usar los filtros en Tableau para limitar el acceso a los datos de los usuarios en función del
rol y los permisos. Porque en proyectos reales, no se
puede simplemente ir a construir visualizaciones y
compartirlas con todos En cambio, hay que proteger sus datos y tener
algunas instrucciones de datos. Como, por ejemplo,
vas a tener usuarios como empleado de ventas. No deberían ver los
datos como gerentes. Por lo tanto, para
proteger sus datos e implementar la
seguridad de nivel de rol en Tableau, puede usar filtros. Entonces, como puede ver, los filtros son realmente útiles en las visualizaciones de
datos Y yo Ta tenemos seis filtros diferentes para diferentes propósitos
y casos de uso, y los
agrupo en dos categorías. El primer grupo de filtros, pueden optimizar
el rendimiento. Entonces tenemos bajo esta categoría, el filtro de extracción, el filtro de fuente de
datos y el filtro de contexto. Y tenemos otro grupo para la interactividad
y para el análisis Y debajo de este grupo, tenemos los siguientes filtros, tenemos filtro de dimensión, filtro medidas y filtros de
cálculo de tabla. Y ahora voy a ir a
explicarlos uno por uno. Todo bien. Entonces ahora
sabemos que doctor entiende cómo funcionan los diferentes filtros
tableau. Hagamos un
resumen rápido de cómo Tableau procesó los datos a través de
diferentes capas. Vamos. Primero, conecta sus datos
originales fuentes de datos de
tabla ya sea teniendo una
conexión de extracción donde
pueda cargar una copia adicional de
los datos dentro de Tableau o puede usar una conexión en vivo entre sus datos y la
fuente de datos de la tabla para obtener datos a pedido. El nuevo podría tener
diferentes hojas de trabajo conectadas a la fuente de datos, y para las visualizaciones, van a enviar
consulta a la fuente de datos,
y luego la fuente de datos
puede responder enviando datos de resultado de vuelta a las visualizaciones
y a la Como puede ver,
sus datos se están moviendo a través de
diferentes capas, diferentes estaciones, a través de
diferentes capas, diferentes estaciones,
y si no está utilizando
ningún tipo de filtros tau, toda
la cantidad de
datos se puede mover y procesar de una
capa a otra capa. Entonces por ejemplo, y esos son solo números para
explicar los conceptos, tenemos en la fuente
original de nuestros datos 30,000 registros. Eso significa que toda la
cantidad de datos va a existir también a nivel
de fuente de datos. Entonces ahí vamos
a tener también el mismo número
de registros, 30 k, y luego la misma
cantidad podría ser también los resultados
de tus consultas, así que vamos a tener
también 30 k registros en las visualizaciones Podríamos estar en una situación la que la fuente de nuestros
datos podría tener, muchos datos innecesarios. Así que va a
estar realmente desperdiciando recursos y rendimiento en Tableau si vamos a procesar toda la cantidad
de datos en cada capa. Entonces, lo que vamos a
hacer, vamos a ir a aplicar diferentes
tipos de filtros ya tus datos se van moviendo de izquierda a derecha de las fuentes
a las visualizaciones El primer tipo de
filtros que podemos usar se llama el filtro de extracto. Puede aplicar el filtro de
extracción entre la fuente de sus datos
y la fuente de datos de la tabla. Puede usar este tipo de filtro si está utilizando la conexión
de extracción. Entonces eso significa que no puede usar el filtro de extracción para las fuentes de datos usando
la conexión en vivo. Por lo que el
filtro de extracción se utilizará para filtrar los datos
antes de que incluso entre en La fuente de datos de la tabla. Entonces, por ejemplo, si estamos
usando el filtro de extracción, en lugar de tener toda
la cantidad de datos en la fuente de datos, podríamos tener solo
20 k de registros. Entonces, el propósito principal
del filtro de extracción es
optimizar el rendimiento de
cargar datos en Tableau. A veces puede
estar en una situación que cargar el extracto o actualizar el extracto en la fuente de datos de la tabla
tardando mucho tiempo. Aquí, por lo general vamos y creamos el filtro de extracción con el
fin
de deshacernos de todos los datos innecesarios y eliminarlos antes
incluso de que entre en Tableau. Otro beneficio es optimizar el rendimiento de
tus visualizaciones, porque vamos
a tener menos datos,
menos tiempo de procesamiento en Tableau, y eso va a resultar en mejor tiempo de respuesta en
tus visualizaciones El propósito principal del filtro de
extracción es
optimizar tanto el tiempo
de carga como también, el tiempo de respuesta. Y ahora pasemos un
paso hacia el lado derecho. Tenemos otro filtro, lo
llamamos el filtro de fuente de datos. Así podrás aplicar
este filtro entre la fuente de datos de la tabla
y las hojas de trabajo Entonces aquí, nuevamente,
las hojas de trabajo están enviando consultas a
la fuente de datos Pero esta vez, la fuente de
datos no responderá enviando
todo los datos completos, sino que aquí la fuente de datos puede filtrar primero los datos. Y luego enviar los resultados. Entonces aquí en lugar de
enviar 20 k de registros, aquí tableau podría enviar como
alrededor de diez k de registros. Aquí nuevamente, el propósito principal
del filtro de fuente de datos es
reducir el tamaño de los datos. Entonces eso significa y
sabes que ya, tener menos datos significa
menos tiempo de procesamiento en
tableau y tiempo de respuesta
amargo en la hoja de trabajo
en las visualizaciones Y aquí tenemos
otro caso de uso para el filtro de fuente de datos es ocultar información sensible de las hojas de trabajo a los espectadores Bien, entonces ahora
la pregunta es, ¿cuáles son las principales
diferencias entre el filtro de extracción y
el filtro de fuente de datos? Esos dos filtros
son realmente similares, pero aún así tenemos
algunas diferencias. El filtro de extracción
como su nombre
lo indica, podría aplicarse solo en
las conexiones de extracción, mientras que los
filtros de origen de datos podrían aplicarse tanto
en conexiones de extracción como de
vida útil. Los filtros solo se pueden encontrar
en la versión disto de Tableau. Pero el filtro de fuente de datos, lo
podemos encontrar tanto en Tableau
disto como en tableapablic Y el propósito principal
del filtro de extracción es optimizar tanto
el rendimiento de
carga de los datos
como también las indivisualzaciones de
tiempo de respuesta Si bien el propósito principal
de la fuente de datos es
optimizar las indivisualizaciones del
tiempo de respuesta, y también ocultar información
sensible los espectadores
de las hojas
de trabajo Todo bien. Entonces ahora
vamos a mover un paso más hacia
el lado derecho a
la siguiente estación donde los datos ahora dentro de nuestras hojas de trabajo, y aquí podemos usar un filtro tableau muy
único
llamado filtro de contexto En tableau si creas
un filtro de contexto, lo que estás haciendo es crear una capa adicional
dentro de las hojas de trabajo, donde Tableau va a tomar resultado de
la fuente de datos y crear una nueva tabla tembral optimizada basada en el filtro
dentro de la Y entonces la visualización
va a obtener los datos de esta
nueva tabla temporal o subconjunto. Y aquí, la desventaja
del filtro de contexto es que
estamos perdiendo rendimiento porque Tableau puede
dedicar recursos y tiempo para construir
esta tabla temporal Ahora podrías
preguntarme, ¿por qué necesitamos filtro de
contexto si tenemos
un filtro de fuente de datos Podemos usar fácilmente el filtro de fuente
de
datos para reducir el tamaño, y con esa tabla, no
desperdiciar recursos ni tiempo para construir esta
capa, esta tabla extra. Bueno, la respuesta para
eso es la flexibilidad, porque una vez que aplicas
un filtro de fuente de datos, estás filtrando
todas las hojas de trabajo que están conectadas
a esta fuente de datos Y en algunos escenarios, no se pueden
usar los filtros
de fuente de datos. Porque tienes
diferentes requisitos y enfoque diferente
en cada hoja de trabajo. Por lo que no se puede configurar un filtro que sea adecuado
para todas las hojas de trabajo Y aquí viene el poder
del filtro de contexto
donde puedes cumplir con todos los diferentes
requisitos
definiendo diferentes filtros
para diferentes hojas de trabajo Por lo que eres flexible con los requerimientos, y
al mismo tiempo, estás reduciendo el tamaño de los datos para optimizar el rendimiento de
las visualizaciones Y aquí puedes ir y
decidir para cada hoja de trabajo, si quieres
reducir los datos usando filtro de
contexto o
quieres tener todos los datos. Tener esta opción te va a dar mucha flexibilidad. Por ejemplo, en la
hoja de trabajo número uno, podríamos usar un
filtro de contexto donde podamos reducir el número de
registros a siete K. En la segunda hoja de trabajo, podríamos usar un filtro de
contexto diferente con diferentes criterios, donde podemos reducir el
número de registros a cinco k. El filtro de contexto es una característica
realmente única en Tau, pero no olvides
que tenemos aquí una transacción entre la flexibilidad
y también perder algo de rendimiento porque Tau tiene que crear
esas tablas temporales. Entonces ahora comprobando
el panorama general, así es como funciona la primera categoría de los filtros en Tableau. Tenemos el
filtro de fuente de datos de filtro de extracción y el filtro de contexto, y comparten el mismo
objetivo de reducir
el tamaño de los datos para optimizar el rendimiento de
las visualizaciones Estos filtros
suelen ser creados a partir de los desarrolladores de Tableau
y no se ofrecerán a los usuarios
indivisualizaciones Y así nos lleva a la
segunda categoría de los filtros. Tenemos el filtro de dimensión, filtro medidas y el filtro de cálculo de
tabla. Por lo general, ofrecemos
estos filtros a los usuarios para
darles el poder de rebanar y cortar los datos para enfocarse en
un subconjunto específico de los lo que estos filtros suelen
existir en las visualizaciones, y comparten el mismo
propósito de permitir a los usuarios hacer análisis y tener una mejor
comprensión de los datos Y es mejor explicar esos tres filtros
directamente en Tableau. Ahora, al mirar
al panorama general, se
puede entender que a medida que avanzamos de
izquierda a derecha, la importancia y la prioridad de los filtros van cambiando. Por ejemplo, el filtro más
importante
es el filtro de extracción, y así como el prio
más alto en tableau, que significa que Tableau
puede procesarlo primero, y el filtro de cálculo de tabla es el menos importante
y tiene el más bajo Eso significa que Tableau puede
procesarlo como último. Por lo que el orden de los filtros en tableau son muy importantes de
entender para saber
dónde aplicar qué filtro. El orden de los filtros en tableau se define
de la siguiente manera. El primer filtro a procesar
es el filtro de extracto. El siguiente puede ser el filtro
de fuente de datos. Después de eso, tenemos
el filtro de contexto, luego tenemos el filtro de
dimensión. A continuación, tenemos el filtro de
medidas, y el último de nuestra lista es
el filtro de cálculo de tablas. El filtro superior se va
a procesar primero, y a medida que vaya
bajando por la lista, el filtro va
a ser bajo prio y se procesará como último Aquí nuevamente, sobre el uso, el filtro de fuente de
datos del filtro de extracción y el filtro de contexto se usa
para reducir el tamaño de los datos, y los otros tres filtros
van a ser utilizados por los usuarios finales para el análisis y mejor
comprensión de los datos. Ahora la pregunta es dónde
podemos crear esos filtros. El filtro de extracto y
el filtro de fuente de datos, podemos crearlos en
la página de fuente de datos. Los otros filtros, los podemos crear en la página de la
hoja de trabajo. Bien, así
que con eso, hemos aprendido los diferentes tipos
de filtros tableau
y los conceptos detrás de ellos. Y a continuación, aprenderemos a crear diferentes
filtros en Tableau.
69. Udemy 9 2 Crea filtros: Bien, entonces ahora
tenemos la siguiente tarea donde tenemos que ocultar informaciones
sensibles. Por ejemplo,
digamos que los datos de USA en nuestro conjunto de datos son informaciones
sensibles, y tenemos que ocultar a
todos los clientes que vienen de Estados Unidos. Y ahora vamos a ir
a construir una vista desde los clientes. Vamos a tomar la
ubicación, el país. Y entonces digamos que
vamos a sacar el beneficio de las órdenes. Todo bien. Ahora, como puede ver
en la hoja de trabajo, podemos ver todos los
países incluyendo Estados Unidos. Ahora vamos a ir a ocultar esta información sensible. Para hacer eso, vamos a ir a la página de fuente de datos, y luego aquí en la
esquina en los derechos superiores, podemos ver filtros, y podemos agregar un nuevo filtro.
Vamos a dar click en él. Entonces obtendremos una
nueva ventana de códigos de edición filtros
de fuente de datos.
Aquí es muy fácil. Vamos a ir a
los anuncios, hacer clic en él, y luego vamos
a obtener una lista de todos los campos que están
disponibles en nuestra fuente de datos. Ya que tenemos que ocultar a
los clientes de Estados Unidos, necesitamos el país de campo. Vamos a comprobarlo.
Por aquí, luego haga clic en siguiente. Y aquí tenemos
otra ventana para configurar el filtro
para el país. Entonces, como puede ver, tenemos todos
los países aquí listados, y ahora podemos ir y seleccionar los países que deberían
incluirse en nuestros conjuntos de datos, o podemos ir por aquí
y hacer clic excluye, y vamos a
excluir a Estados Unidos. Entonces eso significa que
estamos filtrando a todos los clientes
con el país igual a USA.
Vamos y hagamos clic en Aceptar. Ahora podemos ver por aquí
una información rápida, por lo que el filtro se
basa en el país, y los detalles están diciendo que
estamos manteniendo los valores, Francia, Alemania e
Italia. Entonces, eso es todo. Vamos a hacer clic en Aceptar.
Vamos ahora a revisar los datos en nuestras hojas de trabajo para que
volvamos a cambiar a nuestra vista Como puede ver, no podemos encontrar
ninguna información sobre USA. Esto también puede afectar a todas las hojas de trabajo que están conectadas a
esta fuente de datos Por ejemplo, si vas
por aquí y creas una nueva hoja de trabajo y
tomamos los países, haz seguimiento y déjala caer por aquí. Se puede ver de nuevo aquí también. No tenemos Estados Unidos,
tenemos los valores, Francia, Alemania e Italia. Con eso, hemos protegido
esta información sensible. Bien, chicos, pasar a
otro caso de uso de
la fuente de datos es
reducir el tamaño de
los datos dentro de Tableau. Esto es muy crítico si
tienes un mal desempeño
en Tableau. Entonces hay que empezar a
pensar en cómo
reducir el tamaño de los datos
dentro de nuestras visualizaciones Y el primer paso para reducir
el tamaño de nuestros datos, tenemos que decidir qué campos vamos a utilizar
para filtrar nuestros datos. Un campo muy común y
habitual es ese. Podemos reducir el número de
años dentro de nuestra fuente de datos. Vamos a construir una vista. Así que sólo voy a ir a
crear una nueva hoja de trabajo. Llevemos
las fechas de los pedidos a las filas y llevemos las
ganancias a las columnas. Y luego vamos a hacerlo como un diagrama parcial y
mostrar los resultados. Entonces, como puede ver,
tenemos dentro de nuestros datos, cinco años de datos. Entonces, este campo es
realmente buen candidato para poder usar los datos, y tienes que ir a
discutirlo con tus usuarios. Entonces hay que preguntar,
¿realmente necesitamos cinco años de datos dentro de
las visualizaciones ¿Es suficiente tener solo, como, últimos dos años
o tres años? Entonces digamos que después discusiones con
los usuarios, dices, Los datos relevantes para
las visualizaciones son a partir de 2020 Entonces cualquier cosa anterior ya no es relevante para
las visualizaciones. Nos gustaría tenerlo
todo a partir de 2020. Entonces para hacer eso, vamos a ir a construir
un filtro de fuente de datos. Así que volvamos a
nuestra página de fuente de datos. Vamos a
volver a ir por aquí, así que vayamos a las ediciones, y luego vamos a
ir a elegir el campo en el que vamos a construir el filtro de fuente de
datos encima de él Así que ve a agrega Y luego
necesitamos la fecha del pedido. Entonces lo tenemos por aquí.
Vamos a seleccionarlo. Bien. Y aquí, ya que es
una fecha para tablar incendios ACA, en qué formato quieres
construir tu filtro, ya que estamos discutiendo
sobre los años, por lo que nos
interesan los años Yo sólo voy a ir con el
formato años e ir a continuación. Entonces ahora con eso,
obtenemos una lista de todos los años dentro de
nuestra fuente de datos. Entonces o vas
a ir a decir: Bien, me gustaría incluir
todo a partir de 2020 y no seleccionar
los viejos años. O vas a
decir, ¿sabes qué? Yo sólo voy a excluir
los dos últimos años, cualquier cosa antes de 2020, así que
vas a ir con los excluye y con eso
estamos quitando los viejos años Prefiero este
por aquí ya que, digamos que obtenemos
datos de 2023 dentro de nuestra fuente de datos. No tienes que hacerlo cada vez
para ir y hacer clic en él. Entonces con eso estamos diciendo, los datos son relevantes a
partir de 2020. Vamos a golpear
ok. Y con eso puedes ver dentro de nuestros filtros de fuente de
datos, obtuvimos un nuevo filtro basado en
los años de fechas de pedido. Y se pueden ver algunos detalles. Dice que mantiene
2020, 2021 y 2022. Entonces con eso
estamos filtrando ahora, la fuente de datos con base en las fechas de
pedido y el país. Vamos a golpear ok. Y
como puedes ver aquí, tenemos ahora dos filtros
en la fuente de datos. Volvamos a nuestra
vista hoja siete, Y podemos ver que
solo tenemos los datos a
partir de 2020. Todos los datos
ya no se presentan dentro de nuestras
visualizaciones, lo cual es realmente una gran manera reducir el estrés y el tamaño de los datos que
Tableau tiene que manejar De manera que estamos reduciendo
el alcance de los datos, y también vamos a obtener un gran rendimiento
en Tableau. Así es como utilizamos los filtros de fuente
de
datos para reducir el tamaño de nuestros datos y
también para ocultar la información
sensible. Pero aquí, no olvides que
todas las hojas de trabajo que están conectadas a esta fuente de datos pueden verse afectadas
con estos filtros Bien, así que ahora
vamos a aprender a construir un
filtro de contexto en Tableau Digamos que tenemos
la siguiente visión. Vamos a tener
la categoría de los productos y
también la subcategoría, y tomemos para la
medida las ganancias Así que vamos a tomarlo por
aquí, y también ,
cambiemos los colores,
vamos a ponerlo
aquí también. Entonces ahora en esta vista,
tenemos todas las categorías, muebles,
suministros de oficina y tecnología. Pero los usuarios quieren
en esta vista
enfocarse únicamente en los suministros
de oficina. Y para esta visión específica, todas las demás categorías son informaciones
poco relevantes Por lo que solo quieren enfocarse en los suministros de oficina por ganancias. Entonces eso significa que queremos
filtrar los datos por categoría. Para ello, vamos ir
a la categoría de aquí,
mantener el control y
ponerla en los filtros. Y luego
vamos a volver a obtener la misma ventana para filtrar. Y aquí puedes ver
los tres valores, mobiliario, material de
oficina y tecnología. Para esta vista,
solo queremos los útiles de oficina. Entonces lo que vamos a
hacer, vamos a retirar a los demás y dejar el material de
oficina, luego golpear bien. Así como
se puede quitar todo, y tenemos sólo con la única categoría,
los útiles de oficina. El trabajo se hace bien, así que
tenemos los
suministros de oficina por ganancias, y filtramos los datos. La respuesta es sí,
la tarea está hecha, pero no estamos usando todo
el poder de tau. Sincero, el enfoque es solo
sobre los suministros de oficina, y nos estamos enfocando en
este subconjunto de datos, podríamos ir y reducir todos
los conjuntos de datos a solo esta categoría. Y con eso,
puedes ganar mucho rendimiento en Tableau
porque te estás enfocando solo en subconjuntos y todos los demás datos se eliminan
de esta visualización En tal escenario, podemos ir y usar el poder
de los filtros de contexto. Ahora la pregunta es cómo hacer nuestro filtro como filtro de contexto. Como puedes ver ahora en los
filtros, tenemos nuestra categoría. Es píldora azul, y también
es una dimensión. Este tipo de filtro se llama filtro de
dimensión. Para ahora
promoverlo al filtro de contexto, como aprendimos antes, que
tenemos orden específico
de los filtros, tenemos contexto entonces dimensión. Todo lo que tenemos que hacer
es cont radicalmente, y aquí tenemos la opción
de agregar al contexto Una vez que lo
hagas, verás que nuestro filtro ahora tiene
la píldora gris. Las pastillas grises indican que este filtro es un filtro de contexto. Ahora podrías notar que
nada cambió por aquí, tenemos exactamente la misma vista, pero optimizamos el fondo en Tableau donde creamos un conjunto de datos tumberal y solo
tiene la categoría
de un suministros Es una tabla muy pequeña en comparación con toda la fuente
de datos. Todo bien. Entonces ahora quiero
mostrarte cómo tableau
procesa los diferentes
tipos de filtros. Como aprendimos, el orden de los filtros es
realmente importante. Eso significa que el filtro de
contexto se puede procesar primero y luego
el filtro de dimensión. Entonces el filtro de contexto está dominando el comportamiento
del filtro de dimensión Todo bien. Entonces ahora
vamos a ir a agregar filtro de
dimensión en
nuestra visualización. Vamos a usar la
subcategoría para hacer eso. Así que derecho a hacer clic en él y dar
click sobre aquí, mostrar filtro. Como puede ver en
el lado derecho, tenemos todos esos valores que están incluidos en los útiles de
oficina. Pero en nuestra fuente de datos original, tenemos muchas más subcategorías como estamos viendo
ahora desde esta vista, y este es exactamente
el efecto
del filtro de contexto en
este filtro de dimensión Entonces estamos viendo sólo los
valores dentro de este contexto. Bien, entonces ahora
vamos a ir
a cambiar la definición del filtro de contexto y ver el efecto en el filtro de
dimensión Así que vamos de nuevo a
nuestro filtro de contexto, haga clic
derecho sobre él y filtre. Vamos a traerlo aquí lado a
lado a nuestro filtro de dimensión. Entonces solo tenemos esos valores, y tenemos por aquí
en el filtro de contexto, solo los suministros de oficina. Si vamos ahora e incluimos
también la tecnología, apliquemos y veamos
que en el lado derecho, los valores van a
cambiar. Vamos ahí. Ahora como puedes ver, en
las
subcategorías del filtro de dimensión del lado derecho, tenemos más valores que
antes porque incluimos en
nuestro contexto en nuestra
tabla tumberal, los Podemos ir y cambiar
los valores alrededor. Tengamos solo los muebles,
revisa el lado derecho, aplica y puedes ver que
solo tenemos cuatro subcategorías Esto, se puede ver que el filtro de
contexto realmente está dominando todos los demás
filtros debajo de él. Al comprender el
orden de los filtros, puede comprender cómo
funciona Tableau con esos diferentes
tipos de filtros. Entonces voy a traer de
nuevo
el filtro de contexto a los útiles de
oficina y pegaré. Una cosa más sobre
el filtro de contexto, como aprendimos antes,
es flexible. Eso significa que podemos reducir el tamaño de los datos solo
para una hoja de trabajo. Eso significa que si vas a
cualquier otra hoja de trabajo, no
encontrarás aquí
ningún filtro de contexto que puedas ir y decidir para cada hoja de trabajo si
quieres reducir el
tamaño de los datos o no. A diferencia del filtro de fuente de datos, donde puede afectar a todo
el libro de trabajo, cualquier hoja de trabajo que esté
conectada a esta fuente de datos Con el filtro de contexto,
tenemos mucha más flexibilidad. Ahora podrías preguntar, ¿podemos usar el filtro de contexto para ocultar información
sensible? Bueno, la respuesta es no.
Déjame mostrarte por qué. Tengamos un ejemplo rápido. Tomemos de nuevo a los clientes
y tenemos el país. Ciudad, y tomemos
también las ganancias. Entonces, como puedes ver por aquí, no
tenemos los datos de USA porque tenemos la fuente de datos del
filtro. Y ahora digamos que los datos de Alemania ahora son sensibles, y queremos protegerlos usando el filtro de contexto. Así
que vamos a hacer eso. Vamos a tomar los
países, mantener el control, y ponerlo en los filtros, y vamos a decir que
queremos excluir a Alemania. Entonces voy a dar
click aquí en el Excluir. Y luego pegaré bien. Como puede ver ahora en la vista, no
tenemos ninguna
información sobre Alemania, y vamos y promovemos el
país al filtro de contexto. Así que haz click derecho sobre él
y agrégalo al contexto. Y ahora se podría decir,
bien, todo está bien. No tenemos ninguna
información sobre Alemania. Entonces estamos seguros. Bueno, naturalmente, todavía
hay una manera de ver los
datos alemanes en la vista. Déjame mostrarte cómo
si vas a la ciudad por aquí y vamos a
mostrarla como filtro. En el lado derecho, encontrarás todas las ciudades de
Francia e Italia. Por lo que no hay ciudades
de Alemania ni de Estados Unidos. Pero aquí tenemos una
opción sobre el filtro. Entonces, si vas a esta
pequeña flecha de aquí, entonces podemos ir por aquí y ver todos los valores
de la base de datos. Voy a explicar todas
esas opciones más adelante. No te preocupes por ello, pero
vamos a dar click aquí. Ahora, como puede
ver, el filtro está mostrando datos sobre Alemania. Tenemos Berlín,
tenemos Stuttgart, eso significa que los datos
no están realmente protegidos. Entonces eso significa que estamos ocultando los datos sensibles
de la vista, pero aún así podemos ver todos
los valores del filtro. Es por eso que nunca
use filtro de contexto para proteger sus
datos confidenciales o datos confidenciales. Porque aunque estemos viendo los datos solo en los filtros, sigue exponiendo los datos
y los datos no están protegidos. Eso significa que si
desea proteger sus datos y ocultar la información
confidencial, use solo filtros de fuente de datos. Todo bien. Entonces ahora
vamos a pasar al siguiente filtro de nuestra cadena. Tenemos el filtro de dimensión. Ya hemos creado algún
filtro de dimensión en nuestra opinión, pero ahora vamos a ir en detalles y ver todas las
opciones que tenemos. Todo bien. Entonces ahora vamos a ir a
los filtros en las repisas, y se puede ver que
tenemos la subcategoría Es una dimensión discreta. Por eso tenemos
el color del azul. Y ahora no vamos a
ver todas las opciones radicalmente ella y editar filtro Y ahora ya
conoces esta ventana. Vamos a traerlo aquí para ver el efecto
directamente en la vista. Entonces primero, tenemos
aquí diferentes tabulaciones. El primero va a ser
sobre la selección mínima, y va a
haber un filtro dinámico. Entonces aquí tenemos cuatro toques, condición
general comodín y top El primero va a ser la selección
manual de los valores, y el resto va a ser
como si estuvieras definiendo una regla, y el filtro va
a ser dinámico. Entonces aquí, como de costumbre,
ya que es discreto, vamos a ver la lista de todos los valores posibles
que podemos ver, y luego puedes ir y
seleccionar manualmente o d seleccionar
valores de esta lista. Y como puedes ver,
en el lado derecho, tenemos clude El valor predeterminado
en Tableau está incluido. Entonces eso significa cualquier cosa
que esté seleccionando de esta lista, va a ser
incluida en la vista, y cualquier cosa
que no esté seleccionando, va a ser
excluida de la vista. Para tener los efectos
opuestos, lo que podemos hacer,
podemos dar click en excluir. Y ahora vamos a
tener tachados todos los valores que
se seleccionan. Entonces eso significa que están
excluidos de la vista, y todo lo que no
se selecciona va a ser
incluido en la vista. Entonces aquí, realmente
depende si quieres
excluir solo dos valores
de una larga lista, entonces tiene sentido
ir y usar excluir. Entonces ahora si vas
y seleccionas aplicar, puedes ver en la vista
que los valores restantes son arte de aplicación y carpetas. Tableau excluyó
todos esos valores. Y vas a
tener el mismo efecto. Si anula la selección de los excluye y selecciona solo el
arte de la aplicación y Y con el fin de eliminar
nuestras selecciones, podemos eliminar
todo de aquí, así que seleccione ninguna,
y podemos volver a aplicar nuestra selección en el arte de
aplicación y dobladoras Y como pueden ver,
vamos a tener el mismo efecto. Entonces así es como trabajas con la selección manual en
la primera pestaña general. Pero ahora, pasemos al
siguiente, y antes de eso, quiero incluir
todo por aquí para que no afectemos al siguiente. Entonces vamos a aplicar, y luego
vamos al comodín. Entonces aquí vamos a
trabajar con la tarjeta blanca, Si tienes una dimensión
con alta cardonalidad Eso significa que tienes una larga lista de todos los valores posibles
en la dimensión. Y si vas y seleccionas
manualmente todo, va a ser realmente doloroso. Entonces en vez de eso,
podemos ir y definir la regla si
hay una regla que definir. Entonces aquí tenemos un campo de entrada, podemos escribir algo
como por ejemplo, A. Entonces aquí tenemos cuatro opciones. El primero es contiene, va a significar que en
algún lugar del mundo,
hay un personaje A. Y luego la segunda opción que
tenemos para empezar. Va a significar que la palabra vaya para comenzar con
el personaje A. La siguiente es
exactamente lo contrario. Va a terminar con A. Entonces el siguiente
tenemos exactamente partidos. Eso quiere decir que la palabra debe
contener sólo el valor A. Empecemos por el primero. Si la palabra contiene
A en alguna parte, entonces va a permanecer
en la visualización. Ahora, como puedes
ver, todas las palabras
palabras contienen A en alguna parte. La aplicación, la tenemos aquí al inicio y a la mitad, arte así como los inicios, y aquí la tenemos en
el medio y así sucesivamente. Vamos a probar el segundo. Va a decir, si
la palabra empieza con A, va a quedar en la vista. Así que vamos a aplicar.
Entonces, como pueden ver, sólo
tenemos dos palabras
que empiezan por A. Muy bien. Entonces ahora
pasemos a la siguiente opción. Vamos a tener extremos
con, pero en vez de A, vamos a tener S. A palabras, termina con S va a
quedar en la vista. Entonces vamos a aplicar eso
Como puedes ver todas esas palabras termina con
el personaje S. Bueno, ahora, podrías preguntar, ¿es una
k sensible? Bueno, no lo es. Entonces, si tienes una S grande, como puedes ver, sigue siendo Tableuc y selecciona esos valores Ahora vamos a esa. Va a ser una coincidencia exacta. Entonces, si vas por
aquí y seleccionas una K, no
verás ningún dato, pero si tienes exactamente etiquetas, Aplica. Obtendrás una
sola subcategoría Es una etiqueta, pero
no la usamos normalmente. Utilizamos contiene o
comenzamos con sidth. Así es como funciona la tarjeta
blanca. Vamos a aclarar todo
para tener los datos. Entonces tenemos que contiene
y aplica. Ahora, pasemos al siguiente
toque. Tenemos una condición. En los materiales anteriores
con los parámetros, ya
hemos trabajado con
las condiciones y top. Aquí lo que vamos a
hacer, vamos a definir una regla y tabla
va a ir a revisar todos los valores y filtrar todos los valores que no están
cumpliendo con esta condición. Por ejemplo, si
estás comprobando nuestra opinión, tenemos algunos
valores menos en las ganancias, y no queremos verlo. Entonces iremos y definiremos
una regla que queramos
ver todas las ganancias que
sean superiores a cero. Entonces solo las ganancias positivas, para hacer eso, vamos a seleccionar aquí por campo. Tablo
le va a mostrar de inmediato la medida que está
utilizando en la vista, por lo que estamos utilizando la
ganancia. Entonces es correcto. Entonces vamos a ir
por aquí y decir que la suma de la ganancia
debería ser superior a cero. Entonces con nosotros, hemos definido la regla, y vamos a golpear aplicar. Entonces como puede ver,
acabamos de eliminar la subcategoría que
no cumple con esta condición Entonces eso es todo, esto
es muy fácil. Vamos a pasar
al siguiente, pero primero restablecemos todo, así que nuevamente seleccionamos ninguno, y luego
vamos a presionar aplicar. En esta pestaña, podemos definir si
queremos ver los
diez primeros productos o
cinco productos o los más bajos
o los cinco productos inferiores. Entonces aquí, nuevamente, tenemos que
definir la regla para tabla y tabla va a filtrar
los datos en base a nuestra regla. Entonces aquí tenemos dos opciones. O tenemos las subcategorías
superiores
o las subcategorías inferiores Vamos por campo por aquí, y luego aquí
tenemos dos opciones, como dije, arriba e abajo, y luego vamos a
definir es un top ten, es un top cinco o parámetros superiores
como aprendimos antes. Y aquí, nos vamos
a quedar con el mismo sentido que estamos usando la ganancia, y eso es todo. Vamos a golpear aplicar. Y ahora podemos ver
en la opinión que Tau sí filtró nuestra opinión con
base en nuestras reglas. Entonces ahora tenemos las
cinco subcategorías principales. Bien, así que eso es todo. Estas son las diferentes opciones sobre
cómo filtrar las dimensiones. Voy a anular la selección de
todo por aquí, y luego vamos a ir
a la
selección de minerales y luego darle a ok Entonces, en lugar de predefinir
las reglas para los usuarios, vamos a ofrecer toda
la dimensión como un filtro rápido
para el usuario final. Ya sabes, para hacer eso, vamos a ir
a la dimensión, clickrot
derecho y mostrar filtro El usuario va
a ir al
filtro rápido del lado derecho y comenzar a seleccionar los valores
que se adapten a sus necesidades. Bien, así que ahora,
pasemos al siguiente. Tenemos el filtro de medida. Como aprendimos en
la cadena de orden, está por debajo del filtro de
dimensión. Vamos, podemos crear
un filtro de medida. Todo bien. Entonces para
crear un filtro de medida, vamos a ir a
la suma de ganancias, vamos a controlar en frío arrastrarlo y
soltarlo a los filtros, luego vamos a
obtener una nueva ventana para configurar nuestro filtro. Y como es medida
continua, Tableau nos va a preguntar, ¿quieres filtrar los datos
originales, todos los valores? O quieres
hacer las agregaciones y luego hacer los filtros Entonces, como es medida, tenemos las siguientes
agregaciones, como la
mediana promedio de la suma y así sucesivamente O si solo quieres hacer, filtra sobre los datos originales, entonces vas a ir
y seleccionar todos los valores. Pero como tenemos suma de ganancias, me gustaría ir con
la agregación de suma. Seleccionemos eso y
luego vayamos con el siguiente. Ahora vamos a
obtener una nueva ventana para
poder configurar nuestra medida, y aquí tenemos cuatro opciones, rango de valores al
menos como máximo y especiales. Dado que nuestra medida es continua, la mesa puede estar presente
como una gama. Tiene un fin de inicio. Entonces no es como las dimensiones
donde vamos a obtener una lista de todos los valores
de la fuente de datos. Solo obtendremos datos agregados y
solo podremos configurar inicio y fin. En la primera opción, podemos configurar el punto
de partida del rango y también, el punto final del rango. Para que puedas controlarlos a ambos. En la siguiente, podemos
controlar solo una de ellas, sólo el punto de partida. Entonces al menos aquí
podemos especificar cuál es el valor mínimo que se
permite en las visualizaciones El siguiente va a
ser exactamente lo contrario. A lo sumo, podemos definir el punto
final del rango. ¿Cuál es el valor más alto que se permite en
las visalzaciones Nuevamente, el rango de valores, podemos especificar el
inicio y el final. Al menos podemos especificar solo el
punto de partida y como máximo, podemos especificar solo el punto
final de nuestro rango. Entonces el último, el especial
es sobre los valores nulos. Entonces aquí tenemos tres
opciones, valores nulos. Si sólo quieres ver
los valores nulos de este filtro, valores nulos. Eso significa que no quieres ver ningún nulo dentro de nuestros
datos ni en todos los valores, estás permitiendo ambos. Entonces, como defecto, nos
quedamos usando todos los valores. Voy a seguir
con eso, y me gustaría configurar tanto el final como el inicio
de nuestra medida continua. Entonces eso es como puedes
ver, es realmente fácil. Vamos a golpear, y con eso, se
puede ver que tenemos un nuevo
filtro dentro de nuestros filtros, y tiene, por supuesto,
el color verde. Bien, entonces primero,
vamos a ir a nuestro filtro principal y
mostrarlo como un filtro rápido Así que haz clic derecho sobre
él y muestra el filtro. Y ahora podemos ver el
rango en el lado derecho, solo
hizo que sea un
poco discutible ver el rango Entonces ahora, como pueden ver,
tenemos principio y fin, pero no es completamente
para toda la barra. Aquí tabla
queremos mostrarte eso, no
estamos mostrando
todos los valores. Estamos mostrando sólo el
rango de los subconjuntos. Entonces ahora ¿qué puede pasar si
tomamos el final a la derecha, y el final a la izquierda? Nada puede pasar en la vista, podemos tener exactamente
los mismos datos. Pero aquí podemos
ver en nuestra gama, hay diferentes colores. La parte ligera puede
indicar eso. Si cambias los valores aquí, no puede pasar nada en la vista. Entonces como pueden ver, si lo
acabo de mover por aquí, La vista no será filtrada. Y ahora, si empiezo a mover el inicio dentro de las partes oscuras, se
puede ver que ahora tenemos
ahora un efecto en la vista. Entonces, el color oscuro en el
control deslizante son los valores relevantes, y la parte clara son
los valores no relevantes Muy bien, chicos. Entonces ahora
vamos a hablar del último tipo de
filtros en Tableau, el filtro de cálculo de tablas. Es la parte inferior de la cadena, y se puede ver que cada
tipo de filtros
va a tener algún efecto
en este tipo. Todo bien. Entonces ahora aprendamos a construir el filtro de cálculo de
tablas. Y como su nombre indica,
es un cálculo, y vamos a
tener una sección completa sobre cómo crear
cálculos en Tableau. Así que ahora, no te
preocupes por los detalles cómo crear
cálculos en Tableau. Sólo sígueme con los
pasos ahora. Todo bien. Entonces ahora vamos a ir
a nuestra medida en las marcas radicalmente cont Y entonces aquí tenemos la opción de cálculos rápidos en tablas. Y entonces vamos
a tener una lista de todos los cálculos diferentes que podamos hacerlo sobre la mesa. Y ahora vamos a ir
con el porcentaje del total. Así que vamos a seleccionar eso. Y ahora podemos ver un pequeño
icono a la medida. Indica que se
trata de un cálculo de tabla. Así que mantén el control, arrástralo y suéltalo en los
filtros y suelta. Entonces aquí ya que es
un campo continuo, tenemos que definirlo como un rango, así que hagamos clic en ok.
Y ahora podemos ver en los filtros dos medidas
para un mismo campo. El primero sin icono de
triángulo, significa que es un filtro de medida. El segundo con
el icono del triángulo, significa
que es filtro de
cálculo de tabla. Entonces qué podemos hacer con eso,
podemos ofrecérselo a los usuarios, así que vamos a escribirlo
haga clic en él y muestre el filtro. Podemos verlo ahora como un
filtro rápido en el lado derecho, y el usuario puede ir
y usar el filtro. Entonces eso es todo sobre el filtro de cálculo de
tablas. Bien, así que con,
hemos aprendido los diferentes tipos
de filtros en tableau y cómo el orden del filtro en la cadena
puede afectar el de los demás. Todo bien. Entonces ahora vamos a
tener un resumen rápido. Podemos comenzar con el filtro de
extracto en la parte superior. Podemos usarlo solo en
las conexiones adicionales, y no podemos encontrarlo en
la versión pública de tableau. No te preocupes por ello. Es muy similar al filtro de
fuente de datos. Y luego a continuación, vamos a tener el filtro de fuente de datos. Para crearlo,
vamos a la página de fuente de datos. Y aquí en nuestro ejemplo,
creamos dos filtros de fuente de datos. La primera es ocultar
las informaciones sensibles
del país
USA y la segunda para
reducir el tamaño general de los conjuntos de datos. Y no olvides que
el filtro de fuente de datos puede afectar a todo el libro de trabajo, Todas las hojas de trabajo que están
conectadas a esta fuente de datos Después los siguientes filtros, podemos crearlos todos en
la página de la hoja de trabajo. Así que vamos por allá. Entonces aquí se
puede ver muy bien cómo se
ordenan los diferentes tipos de filtros en las repisas de
filtro. El primero, tenemos el filtro de
contexto, la píldora gris. filtro de contexto puede
crear un subconjunto de datos o una tabla tembral
solo para esta vista Entonces es algo localmente
solo para esta vista. Pero no se olvide, no utilice el filtro de contexto para ocultar o proteger la información
sensible. Ya que existe la posibilidad mostrar los valores en los filtros. Los siguientes tres filtros, generalmente lo
ofrecemos a los usuarios finales con
el fin cortar y cortar
las visualizaciones, por lo que los usuarios podrían
usarlo para especificar un subconjunto de datos para
hacer análisis de enfoque A continuación, tenemos el
filtro de dimensión como la subcategoría. Después de eso, tenemos
el filtro de medidas y el último en la cadena, tenemos el filtro de
cálculo de tabla. Y dado que esos
diferentes tipos de filtros tienen un orden lógico, también
sería bueno tener este orden en los
filtros rápidos en el lado derecho. Entonces, tiene sentido
tener el
filtro de dimensión en la parte superior. Entonces vamos a tomar el filtro de
medida como siguiente, y el último va a ser
el filtro de clculación de tabla Bien, así que eso es todo. Podría resultar confuso
al principio. Pero ahora, después de
entender cómo
funciona tableau y el
orden lógico de los filtros, todo entonces va a
tener sentido en las visualizaciones Bien, para que
hayamos aprendido a crear diferentes tipos
de filtros en Tableau Y a continuación,
aprenderemos a aplicar filtros a múltiples
hojas de trabajo en Tableau
70. Udemy 9 3 Personaliza el filtro: Todo bien. Entonces ahora vamos
a hablar de cómo aplicar los mismos filtros en
diferentes hojas de trabajo, porque si estás
construyendo diferentes vistas, terminas teniendo exactamente los
mismos filtros en cada vista Y va a llevar
mucho tiempo si vas en cada hoja de trabajo y añadiendo
exactamente los mismos filtros Entonces en lugar de eso, podemos compartir los mismos filtros para ser aplicados
en diferentes hojas de trabajo Y yo a tenemos cuatro opciones
distintas para poder hacer eso. Y podemos encontrar esas
opciones en los filtros. Entonces no importa
cuál puedas elegir. Vamos con el filtro de
contexto, por ejemplo, tic conecta, y aquí tenemos la opción off. Aplica a las hojas de trabajo, y aquí puedes ver
las cuatro opciones Como tabla por defecto y
déjala como solo esta hoja de trabajo. Esto significa localmente
solo para esta vista. Y aquí podemos
ver otras opciones como todas usando fuentes de datos
relacionadas, todas usando esta fuente de datos,
y hojas de trabajo seleccionadas Antes de probar esas
opciones, primero, entendamos esas
cuatro opciones. Todo bien. Entonces ahora vamos a tener
un ejemplo muy sencillo para entender
cómo aplicar filtros. Entonces tenemos dos fuentes de datos, DS uno y DS dos, y tenemos diferentes
hojas de trabajo que están conectadas a
esas fuentes de datos Entonces tenemos la hoja uno conectada solo a
la fuente de datos uno, y la hoja dos
conectada tanto a DS uno como a DS dos
usando mezcla de datos. Y la hoja tres solo
conectada a D es dos. Ahora, digamos que
estamos en la hoja uno, y ahí creamos un filtro. Entonces ahora aprendamos a aplicar este filtro en diferentes
hojas de trabajo usando esas nieblas Bien, la primera opción solo
tenemos las hojas de trabajo. Eso significa que este filtro
solo estará disponible
localmente
para la hoja. No lo encontraremos en la
S dos ni en la S tres, y esta opción también
es por defecto en Tableau. Así que cada vez que estés creando
un nuevo filtro en tableau, va a estar
usando esta opción. Sólo esta hoja de trabajo sólo puede estar disponible en la hoja de trabajo
donde hemos creado. La siguiente opción la
tenemos en Tableau, todos usando esta fuente de datos. Entonces, por ejemplo, la hoja
uno está usando el DS uno. Eso significa que el filtro se
puede aplicar en todas las hojas de trabajo que están conectadas
a la fuente de datos Entonces en este ejemplo, tenemos la hoja
uno porque está conectada a DS uno
y también a la S dos, que también está conectada
a la fuente de datos uno. Pero la hoja tres
no está conectada a la fuente
de datos uno. Sólo está conectado a los dos. Entonces eso significa que este filtro no se encontrará la hoja tres. Entonces eso significa que estamos
compartiendo ahora el filtro en todas las hojas de trabajo que están usando la misma fuente de datos.
Pasemos al siguiente. Tenemos todos usando fuentes de datos
relacionadas. Si vas a
usar esta opción, vas a encontrar tu filtro casi en todas las hojas de trabajo de tu libro
de trabajo Entonces vamos a encontrar este
filtro en la hoja uno, lo
vamos a encontrar en la hoja dos, y también en la hoja tres. Esto significa que si está
utilizando esta opción, estamos extendiendo automáticamente nuestro filtro en casi
todas las hojas de trabajo Pasemos al
último y es interesante, hojas de trabajo
seleccionadas Esto significa que podemos
ir y
seleccionar manualmente qué hojas de trabajo
pueden incluir mi filtro Por ejemplo, podría decir, quiero ver mi filtro
en la hoja uno, y también en el Conjunto
tres sin ninguna regla. Como puedes ver, aquí tenemos más control donde se puede aplicar nuestro
filtro. En los dos últimos, todos usando esta fuente de datos o todos
usando fuente de datos relacionada, hay una regla y
Tableau puede ir y difundir automáticamente nuestros
filtros en las hojas de trabajo En mis proyectos, tiendo a usar hojas de trabajo
seleccionadas
con más frecuencia que las otras porque me gustaría
tener control donde deberían aparecer
mis filtros
en qué hojas de trabajo Entonces eso es todo sobre el
concepto de esas cuatro opciones. Ahora volvamos a Tableau
y probemos esas opciones. Bien, así que empaca
a nuestros filtros, vamos a ir
a la categoría. Nos vamos a quedar con
los tickets de filtro de contexto e ir a los aplicados
a las hojas de trabajo Y puedes ver la opción
seleccionada aquí son solo las hojas de trabajo Este es un valor por defecto. Entonces con eso, significa este filtro de contexto
se va a encontrar solo en los reportes. Si vamos a los otros
reportes, no lo encontraremos. Entonces para cambiar eso, vamos a ir de nuevo
al filtro de contexto
iclic intentemos ahora, todos usando esta
fuente de datos. Vamos a darle un click sobre él. Ahora, si echamos un
vistazo a nuestro filtro, podemos encontrar un pequeño icono que
indica que este filtro se usa en diferentes hojas de trabajo que están usando la
misma fuente de datos En esta vista, estamos utilizando
la fuente de big data. Como puede ver, lo tenemos
como fuente de datos primaria. Una hoja de trabajo cualquier vista está
usando esta fuente de datos, este filtro
se puede aplicar en ella. Vayamos a las diferentes
vistas de aquí. Vamos a
cambiar a éste. Se puede ver que tenemos el filtro de contexto y
también, el primero. Ya que ambos están usando
la fuente de big data
y el filtro se
va a aplicar
automáticamente sobre ella. Pero ahora vamos a crear
una nueva vista donde estamos usando diferentes fuentes
de datos. Cambiemos a la
pequeña fuente de datos, y tomemos cualquier cosa. Tomemos el nombre de pila. Y como puede ver,
el filtro puede permanecer vacío porque la fuente de
big data no
se usa en esta vista. Pero ahora vamos a usar la fuente de big data y veamos
qué va a hacer Tableau. Eliminemos el nombre, volvamos a la fuente de
big data y tomemos también, cualquier cosa. Tomemos el apellido. A como estoy cayendo en
esta vista, estos datos, se
puede ver Tabla
automáticamente me va a traer el filtro de contexto porque debe ser utilizado en todas las hojas de trabajo que está
usando la fuente de big data Lo cual es realmente
útil si tenemos diferentes hojas de trabajo
usando el mismo, por ejemplo, filtro de contexto Entonces, en lugar de crear el mismo filtro una
y otra vez, podemos crearlo en una
hoja de trabajo y luego
extenderlo a todas las hojas que estén
usando la misma fuente de datos. Bien, así que eso es todo
por esta opción. Volvamos a nuestro
filtro de contexto y probemos otra cosa. Cambiemos para aplicar a todos los que
usan fuentes de datos relacionadas. Vamos a probar este,
así que da click en eso. Y ahora puedes
ver que tenemos un nuevo icono de
Tableau indica que este filtro se va
a aplicar a todas las hojas de trabajo con fuente de datos
relacionada. Entonces ahora vamos a
revisar qué puede pasar con las otras hojas
usando esta opción. Vamos a encontrar ahora este
filtro en casi todas partes. En la primera hoja, puedes ver estamos usando la
misma fuente de datos. Va a ser
así. el filtro de contexto
aplicado a la vista. En la segunda hoja,
vamos a volver a ver el mismo contexto porque
estamos usando la misma fuente de datos. Vamos ahora a crear
una nueva hoja donde vamos a usar la
pequeña fuente de datos. Estamos utilizando diferentes fuentes
de datos. Entonces haga clic en eso,
y tomemos, por ejemplo, el
nombre de pila a la vista. Ahora como podemos ver
en los filtros, tenemos nuestro filtro de contexto. A pesar de que estamos
usando diferentes fuentes de datos, no
estamos usando la fuente de
big data. Pero Tableau trae
aquí este filtro porque estamos
usando esta opción. Pero como puedes ver, es de color rojo. ¿Qué está pasando
aquí en el filtro? Si pasa el mouse sobre él, dice, las fuentes de
datos que contienen tablas
lógicas no
se pueden usar como una
fuente de datos secundaria para la mezcla de datos Dado que estos filtros provienen de otra fuente de datos de
la fuente de big data, Tableau tiene que hacer
una mezcla de datos entre ellos
para conectarlo. Y no va a
funcionar si se tiene en la fuente de datos secundaria modelo de datos
lógicos. Como sabes, en nuestra fuente de
big data, si cambias a esta página por aquí, tenemos un modelo de datos. Tenemos un modelo lógico donde
conectamos a los clientes
con los pedidos y así sucesivamente. Tableau no le gusta que como A Tableau no le gusta que como fuente de datos secundaria tenga un modelo de datos, por
lo que no funcionará. Pero si solo tienes una
mesa o si tienes múltiples juntas en la capa física,
esto puede estar funcionando. Entonces, si regresas de nuevo, va a permanecer en
rojo siempre la fuente de datos secundaria
tenga un modelo de datos lógico. Pero si tienes una mesa,
todo va a estar bien, no
obtendrás este
error. Todo bien. Entonces con esta opción,
como puedes ver, ya sea que estés usando
la misma fuente de datos o diferente fuente de datos, nuestro filtro va a aparecer. Ahora vamos a marcar
la última opción. Volvamos a
nuestro punto de vista por aquí. Ir al
filtro de contexto para dar click en él, aplicar a las hojas de trabajo,
y ahora
vamos a ir a las hojas de trabajo
seleccionadas Vamos a hacer clic en eso. Todo bien. Entonces ahora tenemos una tabla
muy sencilla donde tenemos una lista de
todas las hojas de trabajo y también descripciones sobre las
fuentes de datos y algunos detalles Así que ahora podemos ir
y seleccionar manualmente qué hojas de trabajo pueden
incluir nuestro filtro Entonces como puedes ver, tenemos, todo está
seleccionado porque
usamos la opción de fuentes de datos
relacionadas. No quiero eso,
así que voy a anular la selección de todo y
empezar desde cero. Entonces me gustaría que mi filtro
fuera el primero, el segundo y
este es como
sacar calificación porque actualmente estamos
en estas hojas de trabajo Es manera seleccionada,
y las demás, voy a
dejarla de seleccionada. Eso es todo. Vamos a seleccionar. Ahora si revisas de nuevo
el filtro, podemos encontrar un nuevo icono que
indica que este filtro ahora se usa en diferentes hojas de trabajo que seleccionamos manualmente Visitemos el primer reporte. Podemos encontrar nuestro filtro de contexto, el segundo, el mismo. El tercero de todos modos
porque
aquí hemos creado este filtro de
contexto. Pero ahora si vas a las
diferentes hojas de trabajo, no
encontrarás
este filtro de contexto Como dije antes, utilizo mucho esta
opción en mis proyectos para tener control en qué hojas de trabajo quiero
ver mis filtros Entonces, en términos generales,
esas opciones son realmente una excelente manera de
compartir tus filtros en diferentes hojas de trabajo y
resolver el problema de tener la
creación de los mismos filtros una y
otra vez Muy bien, chicos. Entonces ahora
vamos a hablar cómo personalizar
nuestros filtros rápidos. Pero primero, entendamos
qué son los filtros rápidos. Cualquier filtro que
estés presentando en la vista en
las visualizaciones para el usuario final interactúe con la vista considerada como
un filtro rápido Por ejemplo, todos
esos filtros en los lados derechos en la
vista son filtros rápidos. Tenemos la subcategoría, la suma de las ganancias Esas cosas son filtros rápidos. Y los usuarios pueden ir y
comenzar a seleccionar los valores dentro de esos filtros rápidos para interactuar con
las visualizaciones Ahora para personalizar
esos filtros rápidos, vamos a repasar aquí en esta pequeña flecha
y dar click sobre ella. Y aquí
obtendremos una larga lista de muchas opciones sobre cómo
personalizar nuestro filtro rápido, y también lo están
rajando en grupos. El primer grupo trata sobre cómo personalizar
el filtro rápido. El siguiente conjunto de opciones es
sobre los modos de filtro. Entonces tenemos aquí y
muchas opciones sobre qué valores se pueden presentar
en el filtro rápido. Entonces tenemos Solo valores relevantes, todos los valores en contexto, todos los valores en base de datos. Ahora vamos a ir y enfocarnos en estos grupos de opciones. Pero primero, tenemos que entender los conceptos detrás de ellos. Bien, como aprendimos antes, tenemos una fuente de datos
y una hoja de trabajo. Dentro de la hoja de trabajo, tenemos un filtro de contexto
y visualizaciones. Los datos van a ser enviados desde la fuente de datos
al filtro de contexto, y luego la visualización
va a ser quaring los datos de contexto y el resultado va a ser enviado de
vuelta a la visualización Ahora, dentro de la vista, podemos crear un filtro. Ahora la pregunta es,
qué datos se van a presentar
dentro de este filtro, y aquí tenemos muchas opciones. El primero es Vamos
a obtener los valores de la base
de datos, todos los valores en base de datos. Entonces con eso, los valores se pueden consultar directamente desde
la fuente de datos Con eso, nos estamos saltando
cualquier cosa dentro de la hoja de trabajo. Entonces nos estamos saltando los datos en
el filtro de contexto y a
medida que nos individualizamos Entonces, ¿importa esto lo que
estemos haciendo en las hojas de trabajo? Los valores pueden provenir directamente
de la fuente de datos. Todo bien. Esto es
para la primera opción. Cuando decimos base de datos, significa la información de la
fuente de datos. La siguiente opción tenemos
todos los valores en el contexto. Esta vez, los valores y
el filtro van a venir directamente
del filtro de contexto. Como aprendimos antes,
el filtro de contexto puede generar una
vista tumbral o datos timbrales Dentro de las hojas de trabajo. Aquí, los valores pueden provenir directamente del filtro de
contexto, y cualquier cosa que se
vaya a hacer dentro la vista no se considerará en los
valores del filtro. Con eso, nos estamos saltando
el nivel de visualizaciones. Estamos obteniendo los
datos directamente del filtro
de contexto y
no de la fuente de datos. Todo bien. Eso es
todo por esta opción. El siguiente va a ser
sólo valores relevantes. Los valores para el
filtro ahora pueden provenir directamente de la vista
desde las visualizaciones Eso significa, Cualquier interacción que estemos haciendo en la vista, cualquier filtrado puede afectar directamente los valores que se
presentan en nuestro filtro. Entonces, como puede ver, esas
opciones son realmente útiles, y Tableau nos da
ahora el control en que los datos se pueden presentar
en nuestros filtros rápidos. Porque como puedes
ver en Tableau, tenemos diferentes capas
y diferentes etapas, y los subconjuntos y el tamaño de los datos pueden ser diferentes
de uno a otro Entonces, normalmente, el
tamaño de los datos en la fuente de datos es mucho
mayor que el filtro de contexto. Con eso, estás definiendo
y estás controlando, qué datos van a ser presentados en mi
filtro. Todo bien. Ahora volvamos a la visión general. para
poder practicar esas opciones, lo que voy a
hacer, vamos a traer nuevos filtros rápidos para ver. Tomemos el
país, hagamos clic en él, mostremos un filtro, y vamos
a conseguir también la ciudad. Vamos allá, y
podemos cambiar el orden por aquí, así que vamos a traer primero el país después la ciudad
y la subcategoría Voy a quitar esas
medidas de los filtros, solo
vamos a eliminarlas. Y con eso,
tenemos esos filtros. Entonces ahora vamos a ir a
verificar qué opciones
tenemos dentro de la
ciudad de filtro rápido, ir a la flecha. Y como se puede ver,
el valor actual es, todos los valores en la jerarquía. Y eso es porque la ciudad forma parte de la jerarquía de
ubicación. Pero ahora vamos
a ir y
cambiarlo a sólo valores relevantes. Vamos a hacer eso.
Ahora bien, si echas un vistazo a los valores
dentro de las ciudades, podemos encontrar casi todos los
valores de la fuente de datos. Así que nada ha cambiado todavía. Pero a medida que empezamos ahora a
interactuar con nuestros puntos de vista, los valores en la ciudad empiezan a
reaccionar a nuestras selecciones. Por ejemplo, vayamos
al país por aquí y comencemos a eliminar
algunos países. Entonces vamos a anular la selección de
Francia, Alemania, Estados Unidos. Como puedes ver,
los valores dentro la ciudad está reaccionando
a nuestras selecciones. Entonces es como que esos
dos filtros rápidos están conectados entre sí. Y esto es exactamente
lo que hace la opción de Solo valores relevantes
a nuestro filtro rápido. Este es exactamente el
propósito de esta opción. Sólo valores relevantes. Cualquier cosa que estemos
haciendo en la vista, los valores dentro de este filtro
rápido se pueden actualizar y actualizar con
la selección actual Ahora, claro, si vamos y anulamos selección de Italia, ¿qué
va a pasar La ciudad filtrante va a estar completamente vacía como nuestra vista, está reaccionando a
nuestra interacción. Ahora vamos a ir y
cambiarlo a otra opción. Vayamos por aquí en la flecha. Ahora vamos a
cambiarlo exactamente a lo contrario, mostrar todos los valores en la base de datos. Vamos a hacer clic en eso. Ahora
lo que va a pasar, Tau va a ir a la fuente de
datos y traer toda la información sobre la ciudad y
ponerla en el filtro. Independientemente de lo que hayamos
seleccionado en la vista o si tenemos un filtro de contexto y así sucesivamente. Ahora tenemos una lista todos los valores de la ciudad que está disponible en nuestra fuente de datos, y no se actualizará ni actualizará si estamos
dando clic o interactuando
con nuestra vista Por ejemplo, si estoy agregando alguna otra ciudad o estoy
cambiando cualquier otro filtro, por
ejemplo, estoy quitando
todas las subcategorías Se puede ver que es estática. se va a cambiar nada en la ciudad porque
vayamos a la fuente de datos, obtengamos todos los datos de ahí. Eso es. Esto
es realmente agradable para
optimizar el cuadro de
rendimiento y reducir los recursos que se utilizan en esos filtros rápidos. Ahora vamos a
revisar otra cosa. Vamos a ir a seleccionar todos
los valores en el
contexto. Vamos a hacer clic en eso. Eso significa que los valores dentro de las ciudades están respondiendo
solo al filtro de contexto. Dado que nuestro filtro de contexto
se basa en la categoría, tenemos que llevarlo a
la vista para cambiar los valores. Vamos a ir a la categoría, radicli en ella y mostrar filtro Ahora tenemos nuestro
filtro de contexto en el lado derecho. Todos los demás filtros son filtros
dimensionales. Ahora, los valores
de la ciudad sólo pueden interactuar con la categoría, no con el país
y la subcategoría Ahora probemos eso. Por ejemplo, si voy al país, elimino todos los valores. Se puede ver que los
valores en la vista sí desaparecieron porque no
estamos seleccionando ningún dato, pero los valores en la
ciudad siguen ahí. Entonces vamos a seleccionar todo igual
para la subcategoría Si elimino todo
de la subcategoría, ves que la ciudad no
está reaccionando Entonces sigue siendo estático porque viene
del filtro de contexto. Ahora vamos a traer todo de vuelta. Pero ahora, si voy a la
categoría a nuestro filtro de contexto, y vamos a quitar los suministros de
oficina. Una vez que lo quite, se
puede ver ahora la ciudad está reaccionando
a nuestra opinión, así que no tenemos ningún
valor porque
no estamos seleccionando nada
de la categoría. Entonces aquí puedes ver que hay conexión solo con
el filtro de contexto, pero no con el otro filtro. Y esto es exactamente lo que
puede pasar si haces la ciudad la flexión al filtro de
contexto. Todo bien. Entonces con eso, hemos aprendido las tres
opciones principales para controlar qué valor
se va a presentar en nuestros filtros rápidos. Pero como empezamos con la ciudad, vimos que hay
otra opción llamada, todos los valores en la jerarquía. Era el predeterminado. Vamos a seleccionar puntos. Una vez que lo hacemos, lo que
estamos haciendo ahora, estamos conectando las dimensiones que están en la misma jerarquía. Si revisas nuestro contenedor de datos, tenemos jerarquía que
creamos anteriormente. Es la jerarquía de ubicación, y dentro de ella,
tenemos cuatro dimensiones. Tenemos el continente,
país, ciudad código postal. Ahora, todas esas cuatro dimensiones, si la usamos como filtro rápido, van a estar
conectadas entre
sí .
Comprobemos el ejemplo. Ahora tenemos a la ciudad
y al país en la misma jerarquía y
están conectados entre sí. En la categoría, es
nuestro filtro de contexto, está vacío, pero aún así la
ciudad está mostrando valores. Eso significa que la ciudad ahora
está desconectada
del filtro de contexto o de cualquier otro filtro que
no esté en la misma jerarquía. Si voy y selecciono algún valor
en la categoría, ves Nada está cambiando en la ciudad, aunque me quite todo. Pero la ciudad puede reaccionar una vez y comenzar a deseleccionar o seleccionar valores de una misma jerarquía Entonces si me quito Francia, Alemania, USA, ya puedes ver que ahora
solo tenemos las ciudades de Italia. Entonces están conectados
entre sí. Pero aquí tenemos algo
especial sobre las jerarquías. Ya que como aprendimos,
tenemos niveles de dimensiones, por lo que el país es más
alto que la ciudad. Por lo que las dimensiones de nivel inferior no
afectarán a las dimensiones de nivel
superior. Sólo una dimensión de nivel superior
puede afectar a la inferior. lo que me refiero con eso,
vayamos al país, seleccionemos todos los valores. Como puedes ver ahora, tenemos aquí en las ciudades todos los valores. Pero si empiezo a deseleccionar
algún valor desde aquí, se
puede ver que el país no está reaccionando por
ello porque es de mayor dimensión Aunque vaya y anule la
selección de todo, todavía
tengo los cuatro países Eso significa que como la ciudad es de menor nivel que el país, no afectará al país. Pero si traemos ahora un
nivel superior al del país, que es el continente, veamos qué
va a pasar. Vamos a ir
al continente radicalmente conectarnos
y mostrar filtro Yo sólo voy a
traerlo por aquí. Ahora como empiezo las cosas de selección en el
continente, como pueden ver, los valores en el país se ven afectados con mi selección
por la jerarquía, el continente es de
nivel superior al país. Con eso, como pueden ver, Esto es lo que puede pasar si
tenemos todos los valores
en la jerarquía, hay
que prestar atención a los niveles de las dimensiones, y esas dimensiones van a estar conectadas
entre sí. Con eso, hemos cubierto todas esas opciones
que podríamos usar para controlar los valores
dentro de nuestros filtros rápidos. Bien, ahora vamos a
hablar de diferentes grupos de opciones que podríamos usar para personalizar nuestros filtros rápidos. Tenemos los modos de filtro. Así que tenemos lista de valor
único, menú desplegable de valor único, deslizador, lista
personalizada, y así sucesivamente Para aprender eso, vamos a tener
el siguiente ejemplo. Lo que vamos a
hacer, vamos a ir
a limpiar nuestros filtros. Voy a quitar
el país, la ciudad, y el continente, y
vamos a tener la
subcategoría y categoría Vamos a traer también el nombre del producto como filtro. Así que haz clic derecho sobre él, y
vamos con Mostrar filtro. Y ahora tenemos los filtros
rápidos en el lado derecho.
Tenemos el nombre del producto. Yo sólo voy a
traerlo por aquí, así que parecía la jerarquía. Entonces comenzó con la categoría, subcategoría y nombre del producto Vamos a mostrar todos los
valores de aquí. Y para el nombre del producto, voy a cambiar los modos a un desplegable o
una lista. Todo bien. Entonces ahora comencemos con
el primer filtro rápido, la categoría y
probemos esos modos. Vamos a ir a la flecha, y como se puede ver por defecto, es la lista de múltiples valores. Entonces como puedes ver,
tenemos la lista nuevamente aquí como un solo valor. Entonces tenemos la misma opción. Una vez que un solo valor y
otro es como valor múltiple, lo mismo ocurre con
el desplegable. Hemos
caído, valor único, y desplegable como
múltiples valores. Así que probemos esas cosas. Vamos a ir a
la lista de valores únicos. Y como puedes ver ahora, el visual del filtro,
el cambio a radiotales Y ahora, como estoy seleccionando esos valores dentro de
la categoría, Como pueden ver, podemos
seleccionar sólo un valor. Como su nombre lo dice, es
solo una lista de valores única. Entonces eso significa que estamos haciendo
algún tipo de restricciones. Solo se permite un valor. Pero si quieres tener
múltiples valores como lista, vamos a ir y cambiarlo nuevo a lista de valores múltiples. Y aquí, por supuesto,
puedes elegir diferentes valores y
diferentes categorías sin ninguna restricción. Entonces se trata de la lista de modo, valor
único o lista desplegable. Bien, así que ahora vamos
a probar otros modos. Vamos a tomar esta vez
un solo valor desplegable. Cambiemos a
éste, y como puedes ver, con el desplegable, no
encontrarás todos los valores
inmediatamente en la vista. Tienes que hacer clic en el menú
desplegable de aquí, y luego puedes
seleccionar los valores. Ya que vuelve a ser un solo valor, aquí podemos seleccionar
solo un valor. No podemos seleccionar
múltiples valores. Puedo seleccionar una
categoría a la vez. Y como pueden ver,
está funcionando. Cambiemos ahora al menú desplegable de
múltiples valores. Vamos a volver a tener
aquí lo mismo, tenemos el menú desplegable. Pero dentro del menú, podemos seleccionar múltiples valores. Entonces eso es todo para el menú desplegable. Todo bien. Entonces ahora pasemos
a otro modo de filtro. Tenemos el control deslizante de valor único. Seleccionemos eso,
y con eso, puedes tener un control deslizante. Podemos moverlo a izquierda y derecha para tener
diferentes valores. Pero no es realmente interesante para una dimensión
con valores de cadena. Podemos usarlo para
números o fechas porque esto no es realmente agradable tener un
control deslizante para valores. Es mejor usar el menú desplegable o una lista para los valores de cadena. Entonces eso es para los deslizadores. Realmente lo uso en los proyectos. Entonces ahora pasemos
a otra. Tenemos la lista personalizada, pero no la
utilizaré en la categoría. Vamos por el
nombre del producto y usemos una lista personalizada. Haga clic en eso. Ahora
como puedes ver, ahora el nombre del producto
no tiene ningún valor. No podemos ver nada. Sólo
tenemos un cuadro de búsqueda. Entonces ahora podemos
buscar un valor. Como por ejemplo,
busquemos a Apple. Y luego pulsa Enter. Ya puedes ver una lista de todos los productos que
contiene el nombre Apple. Es como buscar
dentro de este campo. Si puedes ir por
aquí y empezar a seleccionar los valores que
quieres que estén en el filtro. Como estoy dando click
aquí en esas casillas, voy a ver una lista de todos los
valores que estoy seleccionando. Con eso, hemos creado nuestra
lista usando el cuadro de búsqueda. Pero aquí no estamos viendo ningún dato por la categoría, así que solo voy
a cambiarlo de nuevo del deslizador a la lista de
múltiples valores. Voy a seleccionar
todo, y ahora
podemos ver que estamos seleccionando sólo los teléfonos de la subcategoría porque seleccionamos
por aquí el Apple Entonces con este tipo de lista, los clientes pueden ir y
seleccionar su propia lista. Así que podemos ir y
agregar más cosas como Samsung por aquí. Busquemos. Voy a agregar esos
productos también a la lista, y con eso, estamos abanding o agregando más
productos a la lista Si quieres despejar todo, podemos ir por aquí
y borrar la lista. Esta es una forma realmente agradable de
buscar un valor específico, especialmente si tienes muchos valores dentro del nombre
del producto. Ahora vamos a
probar la última opción que tenemos en
los modos de filtro. Tenemos los comodines. Vamos a seleccionar eso.
Y ahora podemos ver que tenemos de nuevo un cuadro de búsqueda
donde podemos ingresar un valor. Pero ahora estamos buscando un patrón específico en nuestros datos. Para
mostrarte cómo funciona esto, también
vamos a obtener el
nombre del producto en nuestra opinión. Y ahora vamos a ir
a
buscar un patrón específico. Por ejemplo,
quiero buscar todo el producto que empiece
con el carácter A. Para ello,
vamos a ir por aquí. Inter A, después de la
A, no importa
qué personaje vaya a venir después de eso. Por eso vamos a
usar el personaje estrella. Vamos con eso
y luego dale a Enter. Podemos ver en el nombre
del producto Tu sí filtrar los datos
dependiendo de nuestro patrón, nuestro patrón de búsqueda, así
podemos ver por aquí todos los productos que empiezan
con el carácter A. Vamos a tener
otro ejemplo. Digamos que queremos
comenzar con APP. Entonces no importa a
qué personaje vaya a dar seguimiento,
vamos a tener la estrella. Vamos a golpear entrar. Tenemos aquí sólo cuatro productos que
siguen este patrón, y es la palabra de Apple. O podemos buscar
los últimos caracteres. Entonces digamos
que debería terminar con S. Así que en vez de tener
el inicio al final, vamos a tener
la estrella en el inicio. Entonces tenemos estrella, luego S,
luego vamos a golpear enter. Todos esos productos terminan
con el carácter S. Entonces si solo me gusta
moverlo por aquí, Algunos de ellos son nombres
realmente largos. Entonces puedes ver, por
ejemplo, aquí, estuches de
libros, termina con S, y todos esos productos
termina con el personaje S. Así es como
funciona este modo, el comodín. Podemos usarlo
para buscar un patrón específico
en nuestros datos. Nuevamente, esto es realmente
útil si tenemos una dimensión con
muchos valores,
podemos usar este cuadro de búsqueda para encontrar los
datos específicos que necesitamos. Con eso, hemos cubierto todos los diferentes modos que tenemos en esta categoría para
personalizar nuestros filtros rápidos. Todo bien. Así que ahora
pasemos a otro conjunto de opciones para personalizar
nuestros filtros rápidos. En cada filtro rápido, tenemos mucha información. Por ejemplo, tenemos este fondo
extra llamado A, o tenemos un título, o podemos
buscar un valor específico, o podemos restablecer cosas y así sucesivamente. Así podemos personalizar toda esa
información en Tableau. Volvamos por aquí otra vez, y luego podemos ir a la personalización y ahora
podemos ver todas esas opciones. Así que muestra todos los valores. Este es exactamente el primer
valor que podemos seleccionar. Entonces, si lo desactivas, vamos a tener
solo los valores de la dimensión
del filtro Pero a veces es muy agradable, por ejemplo, aquí
en la subcategoría Si eres como, quieres anular la
selección de muchos valores. Así que solo puedes ir
y anular la selección del todo. Con eso, estás eliminando
todas las selecciones, y luego seleccionas cosas
específicas. Entonces con eso, podemos seleccionar
los valores realmente rápido. Pasemos al siguiente. Tenemos este pequeño icono de búsqueda. Entonces, si vas por aquí, puedes buscar, por
ejemplo, las artes. Pulsa enter, entonces vas a obtener el valor dentro de
esta dimensión. Y si quieres ocultarlo y
tuirlo para los usuarios
por alguna razón, puedes ir aquí
en el personalizar. Y luego desactivada. Una vez desactivado, podrás ver el pequeño
icono desaparecido. Pero creo que no hace daño
tenerlo en cada filtro rápido. Volvamos a activarlo. Como puedes ver con
esas opciones, estamos personalizando
nuestro filtro rápido Marquemos otra opción. Vamos a personalizar. Aquí es realmente interesante
tener el botón show apply. Seleccionemos eso.
Una vez que lo hagas, vas a obtener dos nuevos
botones, cancelar y aplicar. Como estoy seleccionando
ahora en mi filtro, Como pueden ver, nada
está cambiando en la vista. Entonces eso significa que
no enviará ninguna consulta a la fuente de datos o al
filtro de contexto para obtener los datos. Entonces nada está cambiando
siempre y cuando no esté dando clic
aquí en el aplicar. Así que una vez que haga clic en aplicar, el filtro va a enviar una consulta al tableau y la tabla
puede responder con datos. Esto es realmente agradable si
vas a seleccionar muchos valores. Así que cada vez que estás
seleccionando un valor, Tableau va a hacer
los cálculos, tal vez tenga sentido. Primero, déjame seleccionar todo y luego
hacer los cálculos. Y si no activas esta opción como
en la categoría, cada vez que estamos seleccionando y la selección
del filtro, Tableau tiene que reaccionar
ante nuestra interacción. Con eso, estamos
generando muchos cálculos en Tableau a medida
que estamos dando vueltas. Pero por aquí, como estamos
seleccionando los valores, nada cambia hasta que decidamos decir,
bien, ya terminé. Ahora ve y haz los cálculos. Esta es de nuevo, muy
buena manera de reducir los cálculos innecesarios
en Tableau. Todo bien. Entonces, qué más podemos personalizar en nuestros filtros rápidos es el título, para que podamos decidir si
quieres mostrar un título o no, o bien puedes
o bien el nombre del
título en sí. Entonces si vas por aquí,
dices, en vez de subcategoría, voy a tener menos entre ellos y hacer todo
pequeño por alguna razón Así que vamos a hacer clic. Como
puedes ver ahora, el título sí cambió, pero el
nombre del conjunto de datos no cambió. Entonces, si vas a la subcategoría,
el nombre se queda tal como está, acabamos de renombrar el nombre del filtro Bien, así que con nosotros, ahora
hemos cubierto casi todo sobre cómo personalizar nuestros
filtros rápidos en Tableau Bien, para que hayamos
aprendido a aplicar
filtros a múltiples
hojas de trabajo en Tableau Y a continuación, voy
a compartir
contigo mis mejores consejos y trucos que suelo usar
en mis proyectos una vez que empiece a usar
filtros en Tableau.
71. Udemy 9 4 consejos y trucos: Ahora, voy a
mostrarte las mejores prácticas de filtros
tableau que suelo seguir en mis
proyectos. Vamos. El primer paso que
tengo para ustedes es utilizar esos filtros. Así que el filtro de extracción filtro de origen de
datos y el filtro de contexto. Vi muchos proyectos donde los desarrolladores realmente se
olvidan de ellos o los
ignoran porque
no son realmente
indivisualizaciones importantes, pero son muy importantes para optimizar el
rendimiento en Tableau Mi consejo aquí es
que siempre tengas una discusión con los usuarios finales sobre
la promoción de uno de esos
filtros que tienes en visualizaciones para ser
primero un filtro de extracto Si no puede ser un filtro de
extracción, entonces el filtro de origen de datos, y la última opción para
optimizar el rendimiento es traerlo como
filtro de contexto. Porque a veces en
las visualizaciones, realmente no
necesitas todos los datos No necesitas, por ejemplo, diez años de datos
en visualizaciones Así que intenta discutirlo
con los usuarios para decir, tal vez llevemos solo dos años de datos a las visualizaciones, y luego puedes utilizar un filtro de extracción o un filtro de
fuente de datos en tu libro de trabajo, lo que puede tener un gran impacto en el rendimiento
general en tableau Así que no olvides ni ignores
esos tres filtros. El segundo consejo de filtro
que tengo para ti es sobre optimizar el cuadro de
rendimiento, que es evitar usar solo valores relevantes
en tus filtros rápidos. Entonces, por ejemplo, si vamos a
la subcategoría por aquí, podemos ver que actualmente se establece en solo valores relevantes Si usas esta opción para
todos tus filtros rápidos, qué puede pasar, el cuadro de
rendimiento va a ser realmente pads y todo
va a ser muy lento. Así podemos ir y
cambiarlo a otra cosa como todos los valores en
base de datos o en contexto. Para que podamos ir y cambiar eso. Y con eso,
vas a reducir el estrés en la memoria y
los recursos en Tableau. Pero entendamos
por qué. Todo bien. Entonces ahora vamos a entender
lo que puede pasar en Tableau. Si estás usando tus filtros
todos los valores en base de datos o
en contexto. Es lo mismo. Entonces, una vez que los espectadores o
los usuarios inician los informes, si vas a
enviar solo una consulta a la fuente de datos y
la fuente de datos va a responder con
los resultados de vuelta. Entonces eso significa que
vamos a tener solo una consulta inicial a medida que
el usuario inicie la vista. Pero en cambio, si estás usando sólo
valores relevantes, ¿qué puede pasar? La vista va a seguir enviando
consultas tras consulta a la fuente de datos siempre para obtener una actualización y
refrescar en la vista. Entonces eso significa que la vista
va a seguir enviando múltiples consultas para
cada interacción del usuario, lo que realmente puede afectar el
rendimiento en tableau. Porque cada vez que el usuario está haciendo clic en algo o
interactuando con
la vista, la vista va a seguir
enviando consultas a
la fuente de datos para obtener una
actualización sobre la interacción, que van a usar muchos
recursos y memoria en Tableau y van a
ralentizar todo. Porque cada vez que el usuario está haciendo clic en algo en la
vista o e interactuando, la vista va a seguir enviando consultas a la fuente de datos, que consume mucha memoria y recursos
de Tableau, y va a
ralentizar todo Ten cuidado con
tus filtros rápidos. Si lo tienes todo solo
en valores relevantes, las cosas podrían ser lentas. Si los usuarios están
sufriendo un mal rendimiento en Tableau, tal vez piense en cambiar
todos esos filtros a todos los valores en contexto
o en la base de datos. Tengo otro consejo de filtro sobre la
optimización del
rendimiento en Tableau, que es evitar usar dimensiones con alta
cardinalidad como filtros rápidos Esas dimensiones podrían afectar
el rendimiento en Tableau. Pero primero, entendamos
qué es la cardinalidad. cardinalidad es el número de valores distintos en el campo Por ejemplo, en nuestra base de datos,
tenemos el ID de cliente. Tenemos alrededor de 800 ID de cliente, y tenemos muchos nombres
de productos. Entonces esos dos campos
considerados como dimensiones de alta cardinalidad Por otro lado,
tenemos otras dimensiones, por ejemplo, la categoría. Tenemos sólo tres
valores o los países. En nuestra base de datos,
solo tenemos cuatro países, y la subcategoría también, tenemos solo 17 subcategorías Esas dimensiones
consideradas como un bajo cderalty si las
estás usando, el rendimiento
va a estar bien Pero si empiezas a usar esas dimensiones
con alta cradlity, el rendimiento podría ser pads La mejor práctica aquí es
evitar el uso de alta cardinalidad. Todo bien. Así que volvamos a nuestros filtros
rápidos en nuestra opinión. Como puede ver la categoría
y la subcategoría, hay dimensiones
con baja cadlidad Entonces está bien
dejarlo en la vista, pero el nombre del producto,
tiene muchos valores. Se trata de dimensiones
con alta cadlidad y realmente vale la pena discutirlo con
los usuarios si realmente
necesitan
tal filtro en la vista Y si descubres que
nadie lo necesita, simplemente retírelo
de la vista solo para tener una buena
actuación en Tau. Ahora, pasemos a la
siguiente punta de filtro es que, digamos que los usuarios
realmente quieren ver el nombre del producto o
el ID del cliente, cualquier dimensión con alta
cardinalidad en la vista Entonces aquí el consejo es
cambiar los modos de filtro. Entonces, en lugar de tener una lista
desplegable o una lista, podemos usar una coincidencia salvaje para dimensiones con
alta cardinalidad Entonces, ¿por qué tener una lista
de todos los productos o los clientes en la vista es malo en Tableau o malo
para el rendimiento Bueno, cada vez
Tableau tiene que ir a la fuente de datos o
a la base de datos y preparar una lista distinta de todos los clientes o todos los productos a
presentar en la vista. Entonces, en lugar de tener una lista, podríamos ir y
cambiarla a Comodín match Y como puedes ver, Tableau no
está preparando nada, por lo que no tenemos ningún valor que
presentar en la vista. Sólo si los clientes empiezan a interactuar con
el filtro rápido, entonces después de eso, Tableau
va a ir a la base de datos y trae
los valores relevantes. Y con eso, estamos
evitando usar muchos recursos y
cálculos innecesarios en Tableau. Entonces, si tienes unas dimensiones
con alta cardinalidad, ya sea evita usarla o
si quieres usarla, solo usa la coincidencia Wildcard Bien, así que pasemos al siguiente lugar,
la práctica en Tableau también se trata optimizar el
rendimiento en Tableau, que es comenzar a usar el Patum de aplicación en
sus filtros rápidos Porque si no lo usas, déjame mostrarte lo que puede pasar. Cada vez que sigo
seleccionando algo, es como una consulta enviada
a la fuente de datos. Entonces esta es una consulta, segunda consulta, consulta,
cuarta consulta, y así sucesivamente. Así que cada vez que
haga clic en mis filtros, se
generarán muchas consultas a
la fuente de datos lo que está
consumiendo mucho rendimiento. Entonces, en lugar de tener
tal filtro, podemos personalizar y
agregar el botón de aplicar. Entonces como aprendimos antes,
podemos ir por aquí, luego personalizar y
mostrar aplicar buttom Entonces ahora, como estoy dando click sobre
esos valores en el filtro, No se genera ninguna consulta
a la fuente de datos. Entonces no estamos usando ningún
recurso en Tableau. Y una vez que haya terminado de
seleccionar lo que necesito, entonces voy a golpear OK
o aplicar ¿qué puede pasar? Una consulta puede enviarse a la fuente de datos para llevar
el resultado a la vista. Entonces con eso, estamos
reduciendo el número de consultas que nuestras visualizaciones
están generando tableau, lo cual es realmente genial
para el rendimiento Entonces mi recomendación aquí, si tienes un filtro
como la subcategoría, o una dimensión con
alta cardinalidad donde estés usando una lista, usa aplibom porque los usuarios no
seleccionarán solo un valor, suelen seleccionar
múltiples valores, y luego al final, Pero un filtro como la categoría, tenemos sólo tres valores, no vale la pena
usar aplicar fondo. Son sólo tres, por lo que
el usuario va a generar al máximo
tres consultas. Entonces está bien no usar un blipom con las dimensiones con
muy baja cardinalidad Con la alta cardinalidad o cdalty
medio como
una subcategoría, ve y usa un bliptom. Todo bien. El siguiente consejo de filtro
que tenemos es también sobre el
rendimiento en Tableau, que es evitar usar excluir y usar siempre
incluir si es posible. Por ejemplo, si vamos
a la subcategoría, tenemos aquí la opción de
usar incluir o excluir Si está utilizando valores de exclusión, esas consultas que se
van a generar en Tableau son más
complejas que incluir. Más complejo significa
más recursos y podría ralentizar el informe
o la vista en Tableau. Evite usar excluir
cuando sea posible. Voy a volver a
cambiarlo para incluir, que tiene un mejor rendimiento. Bien, así que
pasemos al siguiente, y te prometo, este es el último
sobre el rendimiento, que es minimizar la cantidad de filtros rápidos en tu opinión. Esos filtros
rápidos van a tomar no sólo el espacio en la vista, sino que también van
a generar muchas consultas, mucho estrés va a bajar todo el rendimiento
en Tableau. Así que trata de evitar usar
muchos filtros rápidos y discutir con los usuarios cada vez que necesiten nuevos filtros, si es realmente
necesario
ponerlo en la vista porque
vi muchos proyectos que los usuarios siempre quieren
muchos filtros. Así que trata de discutirlos y no siempre traer nuevo
filtro rápido a la mesa porque vas
a terminar teniendo muy mal desempeño
en la vista y nadie
va a estar feliz teniendo malas
indivisualizaciones de tiempo de respuesta Trate de minimizar la cantidad
de filtros rápidos en la tabla, para que todos estén contentos. Entonces ahora vamos a traer más
filtros a nuestro punto de vista. Vamos a ir, por ejemplo, yo elijo la fecha del pedido. Voy a
mostrarlo como filtro. Tomemos la información de
ubicación, el país, y
también, tal vez la ciudad. Y ahora tenemos que empezar a
clasificar esas informaciones. Normalmente inicio en mis proyectos
con el primer filtro es la fecha o el aspecto de tiempo que
tenemos en la visualización. Y aquí
sólo tenemos la fecha del pedido. Entonces vamos a arrastrarlo
y soltarlo en la parte superior porque normalmente los usuarios
pueden empezar a pensar, qué fecha, qué año quiero ver en mis visualizaciones Entonces van a
enfocarse siempre primero, En los aspectos
de tiempo y fecha. Después de eso, tenemos dos
tipos de informaciones o dos jerarquías en
los filtros rápidos, tenemos aquí las informaciones de
ubicación, tenemos la ciudad
y el país Entonces aquí abajo, tenemos
las informaciones sobre el producto y también
son jerárquicas. Aquí tenemos que no mezclarlos
juntos. Sepáralos. Primero, comience con el tema, por ejemplo, la ubicación. Primero, vamos
a hablar de la ciudad y del país, y luego
vamos a hablar la información del producto. Y aquí siguen también el orden lógico
en nuestra jerarquía. Nuestra jerarquía
inicia, por ejemplo, con el país como un nivel
superior que la ciudad. Comienza siempre con
el nivel superior, luego baja
al nivel inferior. Por ejemplo, aquí, deberíamos
llevar al país en lo alto, y luego la ciudad
debería estar por debajo de él. Si tomamos, por ejemplo,
el código postal, vamos a tenerlo
también en el filtro,
el código postal debe
estar por debajo de la ciudad. Como puede ver en
el filtro rápido, estamos reconstruyendo
el orden lógico de los niveles en la jerarquía Lo mismo va para el producto, tenemos primero la categoría,
la subcategoría, luego
el nombre del producto Aquí, todo está bien. Entonces con este complemento, el usuario
empieza a filtrar los datos, empiezan de arriba a abajo, así que hay orden ológico del campo, lo cual
realmente tiene sentido. Bien, así que pasemos
a la siguiente punta de filtro que tenemos que no
usar todos los valores en dimensiones
con cardinalidad muy baja lo que me refiero con eso, por ejemplo, vamos a
revisar el país. El país
solo tiene cuatro valores, y realmente
no tiene sentido usar todos porque son solo tres
valores o cuatro valores, y los usuarios pueden ir y seleccionar esos valores sin ahora seleccionar todos o
anular la selección de todos. Entonces estas dimensiones es
realmente baja cardinalidad, y podemos ir y
eliminar esta opción Así que vamos a ir a la
personalizada y eliminarla. Con eso, tenemos más
espacio para mostrar a los usuarios, y esta opción suele ocupar
mucho espacio. Todo bien. Pasemos al siguiente a la ciudad y
comprobemos los valores. Como pueden ver,
tenemos muchos valores, y aquí tiene sentido
dejarla como está. Vamos a dejar los valores, el código postal también. Es como un cdonalty relativamente alto
lo vamos a dejar. La categoría aquí,
tenemos sólo tres valores. Realmente no
tiene sentido usar los valores. Entonces voy a ir a
quitarlo también. A partir de aquí y con eso
tenemos ahora más espacio. No desperdiciamos espacio para eso. La subcategoría aquí, hagámosla
un poco más grande y veamos Puedes ver que
tenemos muchos valores, y tiene sentido seleccionar todas las subcategorías o de select. Lo voy a
dejar para eso. Eso significa que solo cambiamos eso para la categoría
y el país, que es realmente dimensiones
con muy baja cdalty Todo bien. Entonces ahora
vamos a pasar a la punta de filtro final que tengo para ti que
suelo usar en mis proyectos, que es tanto
sobre el diseño
como la sensación de locum en Tableau Entonces aquí vamos a usar los modos de filtro adecuados
en los filtros rápidos. Veamos a qué me refiero con eso. Primero, vamos a
comenzar con las fechas de pedido o con la fecha que normalmente
tenemos en nuestra opinión. Normalmente suelo usar aquí como un campo continuo en lugar de
una lista de valores distintos. lo que me refiero con eso, suelo ir por aquí en la fecha del
año del pedido, escribirlo haga clic en él, y lo
convierto a continuo. Con eso, podemos tener un
rango entre dos valores, que también pueden tener, menos espacio en tableau. Vamos a cambiarlo. Ahora como ya podrías
notar, la fecha del pedido, el filtro rápido sí
desapareció porque cambiamos el rol de
discreto a continuo. Vamos a mostrarlo de nuevo. Y como pueden ver, ahora, tenemos el filtro rápido muy mínimo y no
ocupando mucho espacio. Entonces esto es realmente agradable
como un comienzo para tener un rango entre dos valores para las fechas.
Pasemos al siguiente. Tenemos el país.
Entonces el país es dimensiones con
muy baja cardinalidad, y aquí tiendo siempre a usar una lista con múltiples valores Entonces todo es correcto,
vamos a comprobarlo. Entonces se trata de múltiples
valores, una lista. Entonces voy a
dejarlo como está. El siguiente, tenemos la ciudad. Aquí tenemos muchos valores. Y aquí sólo podemos ver como tres valores de todo
el filtro. No tiene sentido
tenerlo como lista de valores múltiples. En lugar de eso,
iba a decir que esta es dimensión con cardinalidad
media Siempre vamos a tender
a usar un desplegable para eso. Así que siempre me quedo con
este único valor. Es como restricción
que no tiene sentido. Así que vamos a ir con el desplegable de valores
múltiples. Y con eso como pueden ver, tenemos un espacio mínimo. Tenemos sólo un valor
que podemos ver. Entonces, si los usuarios
quieren seleccionar las ciudades, entonces el usuario va
a ir y seleccionar los valores que
necesitan para luego cerrar. Entonces es realmente mínimo y
no se necesita mucho espacio. El siguiente, tenemos
el código postal. También aquí, tenemos
la misma situación. Dimensión con una catalidad
media. Tenemos, como, muchos valores. Por lo que no lo
dejaremos como lista. Lo vamos a tener
como menú desplegable. Entonces, como puedes ver,
el tamaño comparado con la ciudad es realmente grande
individualización Así que vamos a ir también
por aquí y cambiarlo a, múltiples valores desplegable. El siguiente es la categoría. Es exactamente como el país. Sólo tres valores.
Cdonalty muy baja Vamos a
dejarlo como está. Y creo que para la subcategoría,
ya lo sabes. Tiene cardinalidad media, vamos a ir por aquí
y convertirlo en un desplegable. Entonces ahora vamos a
pasar a la última. Ya hablamos de ello. El nombre del producto es enorme
y tiene muchos valores. La mejor práctica aquí es
usar una coincidencia comodín
para este valor Y por ejemplo,
tomemos otra. Tomemos los nombres de pila. Entonces voy a mostrar
el filtro por aquí. Y vamos a
traerlo justo abajo el último debajo del nombre
del producto, además es un filtro enorme. Tiene muchos valores, y aquí está bien dimensión
con alta realidad cad. Así que vamos a ir
y cambiar los modos para que coincidan con comodín exactamente
como el nombre del producto Entonces como puedes ver,
muchos filtros, lo cual es uralmente bueno
para el rendimiento, pero ahorramos muchos
espacios a medida que cambiamos
los modos de filtro Con eso, tenemos filtros
rápidos realmente agradables en el lado derecho, no tomando muchos espacios. Con eso, cubrí
todos los consejos y trucos o mejores
prácticas que suelo usar en los proyectos de Tableau si estoy usando filtros. Todo bien. Con eso, ya sabes, las mejores
prácticas que suelo seguir una vez que empiezo a crear
filtros en Tableau. A continuación, aprenderemos
las diferentes formas de ordenar nuestros
datos en tableau.
72. Ordenación de Udemy 9 5: Todo bien. Ahora
vamos a aprender a ordenar los datos
dentro de Tableau. Mucha gente piensa que ordenar datos en Tableau
no funciona correctamente, lo cual no es realmente correcto. Así que vamos a eliminar ahora
esta confusión y podemos entender cómo funciona la clasificación en
Tableau. Entonces, vamos. Bien, ahora vamos a entender qué es ordenar. Es muy sencillo. Entonces ordenar es ordenar tus
datos en un orden específico, y aquí tenemos dos opciones. O podemos como ordenarlo
usando el orden ascendente. Aquí podemos organizar sus
datos en orden creciente. Eso quiere decir, vamos
a empezar por lo más bajo, y a medida que nos vamos moviendo hacia abajo, vamos a tener
el valor más alto. Por ejemplo,
tomemos el número de pedido. Podemos ordenarlo usando
el orden ascendente. Entonces los valores
pueden ser así,
uno, dos, tres, cuatro,
cinco, seis, así que los valores van aumentando a medida que vamos bajando. O si tenemos,
por ejemplo, el nombre de pila, tenemos caracteres, así que se
va a ordenar de la A a la Z. Así que por ejemplo,
tenemos aquí, Andy, Dwight y terminamos con La segunda opción es ordenar tus datos usando el orden
descendente. Aquí vamos a organizar sus
datos en orden decreciente. Entonces eso significa, siempre
empezamos con el mayor valor. Y a medida que nos vamos moviendo hacia abajo, vamos a ir
al valor más bajo. Por ejemplo, nuevamente,
aquí el ID de pedido, así que comenzamos con
el valor más alto. En este ejemplo,
va a ser el seis cinco,
cuatro, como me voy moviendo hacia abajo, voy a obtener
el valor más bajo. Lo mismo para el nombre de pila. Va a ser lo contrario
del orden alfabético. Entonces vamos a empezar
con Pam Michael James hasta que terminemos con Andy. Ya ves, es muy sencillo. Solo tenemos dos opciones, ya sea ordenando los datos usando el orden ascendente o
el orden descendente. Ahora vamos a ir a Tableau y entender cómo
podemos hacerlo. Todo bien. Entonces ahora vamos a crear otra vista desde cero. Nos vamos a quedar con
la fuente de big data. Tomemos como de costumbre, la subcategoría en las filas, y vamos a tomar
como medida las ventas. Entonces pongámoslo en las columnas. Vamos a mostrar los números, así que lo voy a llevar
a las etiquetas y también a los colores. Entonces vamos
a tener también en las columnas, al país. Vayamos a los clientes
dentro de la ubicación jerárquica. Tenemos nuestro país, y
pongámoslo por aquí. Bien, entonces esta es
nuestra opinión por ahora. Hay dos formas de ordenar los datos en Tau, ya sea directamente
indivisualzaciones, y lo llamamos ordenación rápida o
podemos hacerlo ya que estamos construyendo
la vista como Así que vamos a
iniciar el
primero donde podamos aprender a hacer clasificación usando ordenación rápida a
partir de las visualizaciones, y esto es lo que suelen ver y hacer los
usuarios Todo bien. Ahora, para ordenar
rápidamente en Tableau, hay tres lugares
donde puede ordenar sus datos directamente en
las visualizaciones El primero es ordenar
los datos del encabezado. Si pasa el mouse sobre el nombre del
encabezado por aquí, puede ver que
tenemos un pequeño icono para ordenar sus datos Podemos usarlo aquí para ordenar
las informaciones del encabezado, o el segundo lugar, podemos ir al eje de aquí, y se puede ver también que hay un pequeño icono para ordenar los datos. Y el tercero, el último, si vas a las etiquetas de campo. Si vas a algún valor
aquí dentro del encabezado, puedes ver que tenemos también, pequeño icono para ordenar los datos. Esos son los tres lugares donde puedes ordenar los
datos en Tableau. Trabajo de clasificación con tres clics. El primer clic va a
ordenar los datos ascendentes. El segundo va a
ordenar los datos descendentemente, El tercer clic va
a traer los datos ya que se ordenan de la fuente de
datos. Todo bien. Por defecto, los
datos van a ser ordenados como la fuente de datos. Si su fuente de datos está
ordenando los datos ascendentes, podemos tener la misma
manera en la vista. Ahora como predeterminado, no estamos haciendo cumplir ninguna
clasificación en nuestra opinión, sino que la estamos tomando
de la fuente de datos Como puedes ver, ya está
ordenado de
manera ascendente porque tenemos
de la fuente de datos. Ahora bien, si vas al
encabezado por ejemplo, hagamos clic en este icono
y veamos qué puede pasar. Como puede ver,
no pasó nada en la vista porque es exactamente
igual que la fuente de datos. Lo tenemos en fisión ascendente. Entonces ese fue el primer
click que hicimos, ordenamos ahora los datos de
manera ascendente. Y se puede ver por aquí, tenemos un pequeño
icono que indica que esta dimensión ahora está ordenada en la vista
de manera ascendente. Así que volvamos de nuevo por
aquí y hagamos clic de nuevo. Veamos qué
va a pasar. Si hago clic en él,
ahora los datos se van a ordenar en orden
descendente, y también, aquí,
vamos a tener un icono diferente. Tenemos las mesas, y luego termina con
los accesorios. Ahora lo tenemos descendiendo. Ahora, para ir y restablecer
todo de nuevo a los modelos por defecto a la fuente de
datos, lo que vamos a hacer,
vamos a hacer clic la tercera vez. Si vuelvo a hacer clic aquí, el icono se va a
hacer desde la dimensión, y los datos se van a ordenar exactamente como la fuente de datos. Así es como
funciona la clasificación en ta. Tienes tres click. El primero ascendente, el segundo descendente, y el último,
vamos a llevarlo a la predeterminada como
fuente de datos. Todo bien. Ahora vamos a ir
al segundo lugar donde podemos ordenar nuestros
datos en la vista, y ese es el eje. Si vas al eje de aquí, podemos encontrar el pequeño icono, y aquí es exactamente
lo contrario. El primer clic puede clasificar
los datos en orden descendente. El segundo clic puede ordenar
los datos en orden ascendente, y el tercero puede devolverlos al
valor predeterminado como ahora Entonces probemos eso.
Vamos a hacer clic en el primero. Como puedes ver ahora. Los datos y las filas se ordenan
en orden descendente. Comenzamos con las ventas más altas, y a medida que vamos bajando, vamos a pasar
a las ventas más bajas. Todo bien. Entonces ahora
vamos a hacer clic en el segundo. Entonces, vamos. Ahora estamos ordenando los
datos en orden ascendente. Entonces comenzamos con
las ventas más bajas, y terminamos con
las ventas más altas. Y el tercer click lo
va a llevar a default sin ningún orden. Vamos a hacer clic en eso y volvemos a los inicios. Donde los datos
no están ordenados en absoluto. Entonces como puedes ver, con
el encabezado y el eje, estamos ordenando solo las filas. Entonces solo se ordenan las filas, no
estamos ordenando las columnas. Entonces Francia, Alemania, Italia, EEUU, van a permanecer
en la misma posición. No estamos ordenando las columnas. Y ahora, para
ordenar las columnas, vamos a ir al tercer
lugar a la etiqueta de campo. Entonces vamos a ir a cualquiera de esos valores no
importa cuál. Vamos a hacer click, por
ejemplo en la silla. Se puede ver este pequeño icono. Aquí de nuevo, lo mismo que eje. La primera va a ordenar las columnas en orden descendente, la segunda ascendente y la tercera a la
predeterminada como ahora. Vamos a dar click
aquí en este icono. Ahora los datos se ordenan
en orden descendente. Eso significa que la primera columna va a tener las ventas más altas. Entonces el siguiente va
a tener el menor, y a medida que nos vamos moviendo
hacia la derecha, vamos a obtener
el valor más bajo. Estamos ordenando las columnas
en orden descendente. Como puedes ver
también en las columnas, tenemos este ícono por aquí. Indicar que es Las columnas
están ordenadas ahora en la vista. Entonces ahora, si vamos
y volvemos a darle click, lo
vamos a ordenar de
manera ascendente donde podamos comenzar con el
valor más bajo, la primera columna. Y
a medida que nos vamos moviendo hacia la derecha, vamos a tener el
último con el mayor valor. Además, aquí podemos ver
el icono que almacena eso. Los datos se ordenan
de manera ascendente. Y el último click, como sabéis, vamos a
volver a la predeterminada. Los datos no están ordenados en absoluto. Bien, así que eso es todo
sobre Quicksort en Tableau. Es realmente simple una vez que
entiendes los lugares para ordenar los datos y cómo puedes hacer clic para ordenar los datos de diferentes
maneras. Mucha gente se
confunde al respecto, pero es realmente simple. Digamos que
tenemos el siguiente escenario donde
dices, ¿sabes qué? No quiero ofrecer a los usuarios esta posibilidad de
ordenar los datos. Voy a ordenar
todo en la vista, y el usuario sólo va a ver el informe a medida que lo
prepare. Todo bien. Ahora para desactivar la opción de
clasificación para los usuarios, vamos a ir
al menú principal y luego vamos a
ir a las hojas de trabajo, y después aquí tenemos
mostrar control de ordenación Como tabla por defecto lo
van a habilitar, lo cual tiene mucho sentido. Ahora vamos a desactivarlo
y ver qué puede pasar. Ahora bien, si vas a
las visualizaciones, verás que ya
no tenemos los íconos
para ordenar los datos Si voy a las
ventas por aquí o voy a la subcategoría
o a cualquier parte, ve
que no tenemos ninguna opción
para ordenar los datos Esta posibilidad va a desaparecer por completo
para los usuarios. Con eso, hemos eliminado
completamente las opciones para que los usuarios vean los datos
dentro de las visualizaciones Y para ser honestos, nunca he
estado en situación
en la que tenga que quitar esta
opción para los usuarios. Realmente hace que
todo sea estático, y esto es exactamente lo
contrario de lo que queremos. Queremos que siempre
nuestros dashboards e
informes sean dinámicos
interactivos para los usuarios, y creo que siempre es
muy malo hacer solo informes estáticos sin
tener ninguna dinámica dentro de él A menos que tal vez los usuarios
pidan exactamente esto para decir, bien, no
quiero ordenar los datos, hacerlos estáticos
tanto como puedas, para que puedas ir y
desactivar esta opción. Entonces por ahora, voy a
ir a las hojas de trabajo. Yo sólo voy a ir
a mostrar el control estatal y habilitarlo de nuevo a medida que
vamos de nuevo a las ventas. Se puede ver que tenemos de
nuevo esos pequeños iconos para ordenar los
datos. Muy bien, chicos. Entonces eso es todo acerca de
cómo ordenar los datos directamente desde las vistas desde
el punto de vista del usuario. Todo bien. Entonces ahora
vamos a pasar al segundo grupo
donde vamos a
aprender a ordenar los datos a medida
que estás construyendo la vista. Para ello,
hay dos formas de hacerlo, ya sea desde la barra de herramientas o
desde la propia dimensión. Ahora si te mueves a la barra de herramientas, tenemos aquí dos opciones, ordenar ascendente y
ordenar descendente. Ahora para ordenar
esas dimensiones, puedes dar click en el país, por
ejemplo, ahora estamos ordenando las columnas y luego dar click
por aquí ascendente. Como puede ver,
ahora estamos ordenando los datos de
manera ascendente para las columnas. Si quieres ordenar
la subcategoría,
las filas, podemos dar click aquí y luego dar
click en ascendente O descendiendo. Entonces como ya
podrías notar, estamos ordenando los datos siempre por la medida por las ventas. Entonces, si más se ciernen sobre
él, va a decir ordenar subcategoría descendiendo
por las ventas Entonces no tenemos
ninguna opción aquí para ordenar los datos por el encabezado. Por lo que sólo está ordenado por medidas. Bien, para que
se trate de
cómo ordenar los datos
de la barra de herramientas. El segundo método es ordenar los datos directamente
en la dimensión. Entonces vamos por ejemplo,
a la subcategoría, haga clic
derecho sobre ella,
y como puede ver, tenemos aquí dos
opciones sobre ordenar Tenemos claro sort and sort. Clearsord va a restablecer
todo a la predeterminada. Vamos a hacer eso para
empezar desde cero. Sólo voy a aclarar
todo para la subcategoría. Después derecho a darle click sobre
él, y vamos a ordenar. Con eso, vamos a
conseguir una nueva ventana dice, Estamos ordenando ahora la subcategoría
dimensión Simplemente lo voy a mover hacia
el lado izquierdo para ver cómo actúa Tug a mi selección Bien, lo que tenemos
aquí son dos secciones. El primero es sobre cómo ordenar los datos,
los métodos de ordenación. El segundo es
sobre el orden de clasificación, ascendente y descendente. Veamos qué
opciones tenemos. Tenemos cinco opciones. El orden de origen de datos, alfabético, manual de campo, std Empecemos por el primero. El orden de origen de datos, aquí, lo
tenemos como ascendente. Estamos ordenando los valores
dentro de nuestro encabezado, la subcategoría, de
manera ascendente en orden alfabético Podemos revertirlo yendo
al orden descendente. Como puede ver los
valores pueden cambiar. Ahora bien, si queremos ir
y restablecer todo, podemos ir por aquí y hacer clic en borrar para ir a la configuración
predeterminada, y eso es todo para el orden de la fuente de
datos. Pasemos al siguiente. Vamos a tener exactamente
el mismo efecto porque también lo
tenemos en orden
alfabético. Vamos por aquí,
como pueden ver, nada va a cambiar porque lo
tenemos al descender, y vamos en
orden alfabético al ascendente y el hidrógeno para cambiar, exactamente el mismo efecto. Todo bien. Ahora
pasemos al tercero. Vamos a ir al campo. Ahora podemos ir y ordenar los datos por cualquier campo de
toda la fuente de datos. El campo
ni siquiera tiene que estar a la vista, pero claro que
no tiene sentido hacerlo. Si por defecto,
tableau es seleccionar las ventas porque es
solo la medida que
tenemos en la vista. Tiene sentido, y los datos
se ordenan de manera ascendente. Pero si quieres, puedes
ir y ordenar los datos por el número de clientes
dentro de cada categoría. Subcategoría. Podemos ir por aquí y seleccionar el
ID de cliente y la función puede ser counor el número total de clientes dentro de
cada categoría Ahora esas categorías
se ordenan de
manera ascendente dependiendo o en función del número
total de clientes. Tenemos esta capacidad de ordenar los datos por cualquier campo
de la fuente de datos, pero no tiene
sentido, por supuesto, ordenar los datos
así
porque va a confundir a
los clientes y no entenderán por qué
esas categorías están ordenadas así sin tener una descripción
en su reporte Eso es todo por este
método, ordenar el campo Pi. Pasemos al siguiente. Tenemos ordenar Pi manual, y aquí tienes la libertad hacer el orden
de la dimensión. Por ejemplo, podemos
llevar estas máquinas por aquí y a medida
que la voy moviendo hacia abajo, se
puede ver que el orden en la
vista también está cambiando,
así puedo ir y ordenar la
dimensión como quiera. Entonces es realmente simple. Aquí, no tenemos ninguna regla. No tenemos ascendentes
ni descendentes. Tenemos la total libertad de
ordenar los valores
dentro de cualquier dimensión. Y eso es todo por esta opción. Pasemos al siguiente y al último,
tenemos el anidado Ahora, para entender cómo funciona
la ordenación anidada en Tableau, tenemos que trabajar con
múltiples dimensiones La mejor manera es
conseguir jerarquía. Entonces ahora vamos a
crear otra vista. Así que sólo voy a ir
y cerrar este de aquí. Vamos a crear
llevemos el continente a las filas y llevemos las
ganancias a las columnas. Y como de costumbre, vamos a mostrar las
etiquetas de nuestros datos. Vayan al continente
por aquí y radicalmente,
vayamos a la fuente Digamos que vamos
a ordenar los datos por la fuente de datos descendente. Como pueden ver, ahora estamos
clasificando sólo el continente. Si perforamos hasta el
país, se puede ver eso. Sólo se ordena el continente, pero el país no está ordenado. Si vas a la ciudad, puedes ver que la ciudad
está así no ordenada. Sólo se ordena
la primera dimensión. Pero ahora en vez de
eso, podemos ir y usar el st
sort para ordenar todas las dimensiones
dentro de la jerarquía. Automáticamente. Vamos a
quitarnos esas cosas. Yo sólo voy a perforar de nuevo
al continente o lo
llamamos perforar arriba, derecho un click sobre él,
vamos a ordenar, y luego vamos
a ir a la anidada Ahora vamos a
decir, entonces los datos ascendentes y vamos
a usar la medida, la agregación, suma de ganancias
para ordenar los datos. Ahora vamos a cerrarlo y con eso conseguimos
el tipo anidado Como puedes ver el
continente está ordenado. Pero ahora si me ahonro hasta el Country, veamos que el país va a estar tan bien ordenado. Entonces ahora, si miras de
cerca los datos, puedes ver que Estados Unidos es
el único país
dentro de este continente, así que no podemos ver ningún
tipo de por aquí, pero puedes ver
que los países Europa están ordenados ascendentemente. Entonces comienza con el valor
más bajo de Italia, luego Francia, luego Alemania. Para que puedas ver que el país dentro de este continente también
está ordenado, en
función de los tipos listados. Como se puede ver los países de cada continente van a ser ordenados por separado
de los países
de los otros continentes. Así es como funciona el st sort. Vamos y solo pongamos la
ganancia en los colores también. Ahora bajemos en la jerarquía y taladremos
hasta la ciudad. Vamos a tener más datos y va a ser más claro. Como puedes ver ahora, la
ciudad está tan bien ordenada, y ahora estamos
clasificando las ciudades en un solo país. Entonces, por
ejemplo, por aquí, en USA, las ventas más bajas están en Seattle y la
venta más alta es en Portland. Entonces estamos clasificando las ciudades en
función del país. Entonces esta es una sección. El siguiente apartado es Italia, el siguiente es Alemania, por lo que cada país se va a ordenar por separado
de otro país. Entonces con eso hemos
aprendido este método funciona, si tenemos múltiples dimensiones, y puede funcionar perfectamente, si tenemos archy en nuestra opinión. Todo va
a tener sentido y el tipo va a ser muy
lógico para los usuarios. Como estoy perforando, por
ejemplo, al código del bullicio, o estoy enrollando de
nuevo en mi opinión, todo va a ser ordenado de manera muy lógica.
Muy bien, chicos. Entonces con eso hemos
cubierto todo, cómo ordenar los datos dentro nuestras vistas desde la perspectiva del
usuario, cómo ordenar los datos a medida que
estamos construyendo las vistas, y creo que es realmente simple
y no tan complicado. Bien, así que eso es todo
acerca de cómo ordenar nuestros datos en Tableau y hemos
completado esta sección. En la siguiente sección,
vamos a aprender sobre los parámetros
tableau para agregar
dinámicas a nuestras visualizaciones
73. Udemy 10 1 introducción: Muy bien, e uno.
Ahora vamos a hablar de los parámetros. Los parámetros
cambian el juego en Tableau. Y eso es porque y
esta es mi opinión, los parámetros son la mejor característica que Tableau sí introdujo porque los parámetros
en Tableau pueden hacer tus visualizaciones sean
muy dinámicas, interactivas y flexibles manera
muy única que no puedes
encontrarla en ninguna otra BI Todo bien. Entonces ahora
qué son los parámetros. Los parámetros son como variables en lenguajes de programación que permiten al usuario reemplazar un valor constante en
los cálculos, filtros, una
línea de referencia, etc. Bien. Entonces ahora lo que
esto realmente significa, si estás construyendo una
vista para tus usuarios, ya
estás tomando
muchas decisiones,
definiendo muchos valores, que pueden permanecer estáticos, que pueden permanecer estáticos, y a los usuarios
solo se les permite leer tus puntos de vista. Entonces, por ejemplo, podrías crear el siguiente
cálculo en Tableau, donde estás definiendo un
umbral para tu KBI Entonces estás diciendo que si el
total de ventas es inferior a 400, entonces el KBI puede mostrar rojo, lo contrario,
va a mostrar verde Entonces aquí, el valor
del umbral 400 es estático y no se puede
cambiar de los usuarios,
los espectadores, solo se puede
cambiar desde el desarrollador. Pero ahora podrías
estar en una situación que tienes dos
requisitos de dos usuarios diferentes
donde definen diferentes
umbrales Entonces aquí terminas haciendo
dos cálculos para dos clientes y
además creando dos vistas. Pero ahora en lugar de hacer eso, podemos usar el poder
de los parámetros. Entonces aquí podemos sustituir el
valor 400 por un parámetro. Y luego podemos ofrecer
el parámetro como un campo de entrada para los
usuarios en la vista, y ahora los usuarios pueden
usar el parámetro para definir el
valor necesario, como lo requiere. Usando parámetro va a
cambiar el comportamiento de tu vista dependiendo del
valor del parámetro. Esto va para hacer que sus vistas sean dinámicas y estén listas para
cualquier requerimiento. Y hay infinitas formas de
usar parámetros en tableau, y en este torial te voy a mostrar seis casos de uso
diferentes. El primer caso de uso es acerca de
cómo usar parámetros
en los cálculos. El segundo caso de uso es
sobre las líneas de referencia. El tercero cómo
usarlos en filtro, y tenemos otro caso de uso
muy especial en cómo cambiar entre
dimensiones y cambiar entre dimensiones y cambiar entre medidas de
manera muy dinámica en una vista, y otro caso de uso sobre los títulos y
el texto, El último caso de uso, cómo
usar parámetros en bolígrafos. Bien, chicos, así que esa fue
una introducción rápida a los parámetros. A continuación,
aprenderemos a crear cálculos
dinámicos
utilizando parámetros.
74. Udemy 10 2 Calc: Bien, y Entonces ahora
comencemos con el primer caso de uso, cómo usar parámetros
en los cálculos. Entonces ahora vamos a crear
ahora algún tipo de QBI para rastrear las ganancias
por la subcategoría Bien, entonces ahora nos vamos a quedar con la fuente de big data, y vamos a
ir al producto para obtener la subcategoría Y entonces necesitamos
las mayores ganancias. Entonces vamos a
ir a las órdenes y vamos a conseguir
las ganancias por aquí. Bien, entonces ahora
vamos a mostrar
también las etiquetas en la vista, y ahora vamos
a tener un umbral o QBI, donde
vamos a decir, si la ganancia es
inferior a diez k, entonces va a ser roja y cualquier cosa superior a diez
k, va a ser verde Ahora para crear la lógica y los colores en la vista, tenemos que crear cálculos. No te preocupes por cómo
crear cálculos y tableau porque vamos a tener una
sección dedicada a los puntos. Ahora para crear
el cálculo, vamos a ir
al panel de datos, hacer clic en el
espacio vacío y luego elegir crear campo calculado. Vamos ahí. Y
ahora lo vamos a llamar colores QBI. Y ahora entonces
vamos a escribir aquí la expresión sobre nuestra lógica. Entonces dice si necesitamos algunos, y entonces tenemos las ganancias. Dijimos que si es menos de 1,000 k, entonces va a ser rojo. Entonces vamos a
escribir el valor rojo. De lo contrario,
va a ser verde. Entonces terminemos con ello. Con eso, tenemos nuestra lógica
para los colores en nuestra opinión, y como puedes ver por aquí, en nuestros cálculos,
tenemos una constante, es el diez k
Vamos a crear eso así
vamos a hacer clic. Y aquí del lado izquierdo, se
puede ver nuestra dimensión. Vamos a tomarlo
y ponérselo en los colores. Ahora entremos y asignemos
los valores para los colores. Verde, puede ser verde y
rojo, va a ser rojo. Así que vamos a hacer clic. Ahora
podemos ir y dar este reporte a los usuarios y ellos pueden verlo e
interactuar con él. Pero ahora, como pueden ver,
los cálculos
del QBI son realmente estáticos y no
pueden personalizarlo Para ahora
dar a los usuarios
la opción de definir qué
es rojo y qué es verde, tenemos que usar parámetros. Ahora para
crear parámetros en tableau, hay
dos formas de hacerlo. O vas a la prohibición de
datos y creas tus parámetros o
creaste en el lugar
donde lo necesites. Por ejemplo, si
estás creando un filtro, dentro de la creación
del filtro, podemos crear parámetros. Ahora veamos primero cómo podemos crear parámetros
en el panel de datos. En los paneles de datos, hay dos
formas de crear parámetros. O vas al
espacio vacío y escribes un click sobre él, entonces puedes ver aquí
crear parámetro, o la otra opción es que, vas a la cabeza
de la banera de datos y tienes aquí flecha pequeña. Si haces clic en eso, veo exactamente el mismo
desplegable y aquí
tenemos la opción de
crear parámetro. Seleccionemos eso,
y ahora tenemos la ventana de
creación de parámetros. Lo primero, primero,
tenemos que darle un nombre. Vamos a
llamarlo elegir umbral. A continuación, tenemos que definir el tipo de
datos del parámetro, y si vas por aquí, puedes ver una lista de todos los tipos de datos. Pero aquí los conoces todos, pero Table decidió
ir con float y integer en vez de número
agujero y número decimal, pero son exactamente lo mismo. Por ahora, vamos a
ir con los enteros. No queremos tener números
decimales en el KPI. Entonces una vez que lo hagas, podemos
definir el formato de visualización. Aquí para cada tipo de datos, existen diferentes formatos
para representar los valores. Como puedes ver, contamos con estándares de números
automáticos, porcentaje, moneda,
personalizados. Me voy a quedar
con el automático. Y luego en la siguiente, hay
que definir
el valor por defecto que se va a
mostrar en la entrada. Aquí yo diría que
van a ser los 10 mil, y claro, los
usuarios pueden cambiar eso. Entonces después de eso,
tienes diferentes opciones para limitar lo que los
usuarios pueden seleccionar. La opción predeterminada aquí
es todo lo que significa que está permitiendo que los usuarios
ingresen cualquier valor. Pero claro que limitamos
el tipo de datos a enteros. Eso significa que los
usuarios no pueden ir e ingresar ningún carácter
en el campo de entrada. O definió para el usuario
una lista de valores permitidos. Aquí puedes ir y permitir, por ejemplo, cinco valores diferentes. A lo mejor para asegurarse de que nada
salga mal en la vista. Entonces aquí estás haciendo que el
parámetro sea más restrictivo. Entonces la lista es algo así
como discreta. Estás permitiendo una lista
de valores distintos. Y el siguiente es
algo así como los bolígrafos. Estás definiendo el inicio
y el final del rango, y luego estás
definiendo los pasos entre esos dos valores. Entonces, por ahora, voy
a dejarlo abierto que los usuarios puedan seleccionar
lo que quieran. Muy bien. Entonces ahora vamos a ir y
a crear el parámetro. Y ahora, si revisas el panel de
datos del lado izquierdo, déjame minimizar
esas tablas. Se puede ver que el
parámetro se va a crear siempre al
final del panel de datos. Entonces hay como un separador entre tus datos
y los parámetros. Y eso es porque
los parámetros son algo que es independiente
de tu fuente de datos. Así que no hay
dependencia entre los parámetros,
y su conjunto de datos. Es
algo completamente independiente y solo especial
para el libro de trabajo Ahora tenemos el
parámetro, cómo
lo
vamos a mostrar a los usuarios. Para hacer eso, es realmente fácil, ir
al parámetro, clic
derecho sobre él,
y luego tenemos la opción de mostrar
parámetros en la vista. Seleccionemos eso,
y ahora puedes ver la entrada de parámetros en el lado
derecho de la vista. Aquí podemos ver el valor
de diez k como predeterminado. Ahora vamos a
cambiar el valor. Lo vamos a tener como 500, No se ve nada
cambia en nuestra opinión. Entonces no importa lo que
estés dando aquí. Ves que la vista no
está cambiando. Eso significa que
ahora tenemos que conectarlo alguna manera a la vista, y
para hacerlo, vamos a ir
dentro de los cálculos y reemplazar el
valor constante con el parámetro. Veamos cómo podemos hacer eso. Vamos a ir
a nuestro cálculo, los colores QBI, hacer clic
derecho sobre él, y después vamos a editar Ahora tenemos que ir por aquí y reemplazar este valor.
Voy a quitarlo. Y ahora vamos a escribir el nombre del parámetro como
puedes ver Tableau y sugerir
aquí. Y da click en él. Entonces con eso cualquier valor que el usuario
va a dar para este parámetro va a ser utilizado directamente en
este cálculo. Vamos a probar eso. Hago clic. Como puedes ver algo
cambió ya en la vista, pero vamos a jugar con
los valores en vez de cinco k, vamos a tener
20 k Está bien. Con eso, acabo de cambiar
el umbral para este KPI. Ahora cualquier cosa por debajo de 20
k va a ser roja, cualquier cosa más alta
va a ser verde. Vamos a tener otro valor como 50 k Ahora como puedes ver el
umbral es realmente alto. Tenemos sólo dos
valores con verde. Como puedes ver, es muy
dinámico y le das a los usuarios el poder de definir y personalizar el
KPI como quieran Con eso, vas a
cubrir muchos requisitos. Sólo una vista. Simplemente me encanta
esta función en Tableau. Muy bien, así que eso es todo por
los cálculos dinámicos. A continuación, aprenderemos a usar parámetros para crear líneas de referencia
dinámicas.
75. Udemy 10 3 Ref: Todo bien. Ahora veamos otro
caso de uso de los parámetros. Podemos usar parámetros
en la línea de referencia. Por lo que podemos mostrar en nuestra opinión una línea de referencia para indicar
cuál es el umbral. Simplemente deja
más claro dónde está el corte entre
rojo y verde. Y aquí podemos usar nuestro parámetro
ya existente así el umbral en
la línea de referencia. Déjame mostrarte rápidamente
cómo podemos hacer eso. Ahora vamos al
panel de análisis y luego aquí
tenemos la opción de crear
una línea de referencia por aquí. Vamos y
Dublilyc ahora tenemos una nueva ventana para configurar
la Hay muchas
opciones, pero ahora podemos enfocarnos en los parámetros. Lo que es realmente importante es el valor de la línea de
referencia. Ahora vamos a marcar la opción
que podemos ver por aquí. Como puedes ver tabla aquí
sugiriendo la métrica. El segundo es
crear un nuevo parámetro. El tercero es elegir el parámetro ya existente. Como puedes ver, podemos crear
unos nuevos parámetros exactamente en
el lugar en el que lo necesitemos. Pero por ahora, tiene
mucho sentido usar el mismo parámetro en
la línea de referencia. Vamos a seleccionar eso. Ahora como puede ver
en el lado derecho, ya
tenemos una línea de
referencia en nuestra opinión y tenemos la
etiqueta de elegir umbral. En lugar de mostrar las etiquetas, podemos mostrar los valores
del parámetro. Para hacer eso,
vamos a ir a los liples y vamos
a cambiar este valor de dos Seleccionemos eso.
Eso es todo por ahora. Vamos y hagamos clic en
Aceptar. Como puede ver, estamos mostrando ahora el
umbral como línea de referencia. Si vamos y cambiamos
el valor de los 50 k, dos, digamos diez k. Ahora, como puede ver, el usuario puede controlar todo
en la vista. Con su entrada
en el parámetro, están cambiando los cálculos
al igual que la línea de referencia. Es realmente genial
y profesional
tener esta dinámica
en tus informes. Así es como puedes
usar el valor del parámetro dentro de la línea de
referencia. Todo bien. Eso es todo por las líneas de referencia
dinámicas. A continuación, aprenderemos a
usar parámetros en filtros.
76. Udemy 10 4 filtros: Todo bien. Ahora vamos a pasar al siguiente caso de uso donde vamos a usar los
parámetros en los filtros, y
también podemos aprender a crear parámetros exactamente en el
lugar donde los necesitamos. Ahora vamos a ir a crear un reporte donde vamos a mostrar los diez mejores
productos en nuestro conjunto de datos. Para ello, nos vamos a quedar con la fuente de datos p, y vamos a ir a los productos y tomamos el nombre del producto. Atablicadamente. Entonces ahora tenemos
una lista de nuestros productos, y lo que
necesitamos es una medida. Vamos a ir a los pedidos y vamos a
tomar las ventas. Arrástralo y suéltalo por aquí. Como siempre, vamos a tener etiquetas, y voy a
ordenarlo descendentemente. Y ahora queremos mostrar
sólo los diez mejores productos. Para ello,
vamos a tomar el nombre del producto en los filtros, que podamos arrastrar desde aquí
manteniendo el control y luego
soltarlo en los filtros. Ahora en los filtros de aquí, queremos mostrar los diez
mejores productos. Para ello,
vamos a ir al tap top, y ahora vamos a
ir a definir la regla. Todo está bien, así que aquí
puedes ver el top ten por ventas. Ahora como puedes ver,
estamos definiendo una regla, y en esta regla, es como los cálculos, tenemos una constante, y la constante en esta
regla es la diez. Ahora podrías estar en
la misma
situación en la que tienes un
usuario pidiendo los diez
mejores productos y otro usuario
pidiendo los 20 mejores productos. Ahora, en lugar de ir y
crear dos filtros diferentes, dos vistas diferentes, podemos quedarnos con la misma vista
y usar parámetros. Entonces vas a
dar a los usuarios finales para que definan su lista. Ahora tenemos que cambiar el
valor de diez a parámetro. Vamos a hacer click aquí, y aquí tienes siempre
las tres opciones. O bien el valor que
introduzca o puede crear un parámetro o utilizar un parámetro ya
existente. Ahora queremos crear un nuevo
parámetro para esta vista, y como puede ver, este es el segundo método sobre
cómo crear parámetros. No vamos a ir al contenedor de datos, vamos a crearlo
exactamente donde necesitamos. Vamos a hacer clic,
crear un nuevo parámetro. Ahora tenemos aquí, de
nuevo, la misma ventana, donde vamos a
crear un parámetro. Vamos a llamarlo
elige los mejores productos. Ahora podrías notar que
no puedes cambiar el tipo de
datos porque estás creando
aquí un parámetro dentro del filtro para las ventas, y las ventas es
medida y el número. Pero lo mismo aquí, puedes
personalizar el formato de visualización, el valor actual, y también, qué valores puedes permitir
ya sea todo o un rango. Ahora probemos la gama. El mínimo va a ser uno, el máximo va a ser 50, y vamos a tener
un tamaño de paso de cinco. Todo bien. Eso es
todo. Vamos a hacer clic. Ahora vamos a revisar de nuevo la regla. Tenemos que entonces nuestro
parámetro por ventas. Eso significa que no
tenemos un valor constante y estamos usando el parámetro. Vamos a golpear bien. Ahora como puedes ver
el reporte está mostrando los diez productos principales porque el valor predeterminado
del parámetro es diez. Si revisas el lado izquierdo,
tenemos un nuevo parámetro llamado choose top
products. Genial. Ahora el siguiente paso es mostrar los parámetros para los usuarios. Haga clic derecho sobre él y
diga el parámetro show. Ahora vamos a comprobar nuestro parámetro.
Ahora está mostrando 11. Pensé que lo había dado como
diez, vamos a editarlo de nuevo. Haga clic derecho sobre él, y
luego vamos a editar. Ah, claro, porque nos
naveamos con esos valores. Como puedes ver, es como bolígrafos, comienza desde uno, seis,
11, y así sucesivamente, porque
el tamaño es de cinco. Lo que vamos a hacer es
cambiar esto a cero. Entonces como pueden ver,
tenemos aquí otra vez, diez. Vamos a hacer clic. Ahora, te
prometo que tenemos los diez primeros porque si
compruebas el valor aquí en el
parámetro, son diez. Ahora bien, esto es algo diferente. En lugar de tener campo de entrada, aquí tenemos un control deslizante de rango. El usuario puede cambiar la diapositiva, y como puedes ver,
nuestro filtro reaccionó, y está mostrando ahora el top 20. Los usuarios podrían usar esas flechas para cambiar el paso, y como puedes ver como me estoy
moviendo a diferentes valores, los filtros también están cambiando. Entonces eso digamos, así es como podemos usar parámetros y filtros. Como puedes ver,
tu vista es muy dinámica y dejas que los usuarios personalicen
lo que quieran. Bien, chicos, eso es todo
por los filtros dinámicos. A continuación, aprenderemos caso
de uso muy interesante de los parámetros, cómo podemos intercambiar dinámicamente entre dimensiones
y entre medidas.
77. Udemy 10 5 Swap: Bien. Entonces ahora
vamos a pasar al caso
de uso más importante en parámetros. ¿Puedo ver este caso de uso
casi en cada proyecto de mesa? El caso de uso es usar
parámetros para cambiar entre dimensiones y
cambiar entre medidas. Ahora, aprendamos
primero cómo usar parámetros para cambiar entre
dimensiones en una vista. Digamos que estás construyendo un tablero sobre las ventas, y vas a
tener vistas como ventas por país, ventas por categoría. Eso significa que está
creando dos vistas con la misma métrica pero con dimensiones
diferentes. Ahora, en lugar de
tener dos vistas, vamos a tener
una sola vista para los usuarios, y ellos van a decidir
qué dimensión
van a usar en la vista. Ahora para hacer
eso, tenemos que
usar el poder de
los parámetros. Bien. Ahora vamos a crear nuestra
vista. Tenemos las ventas. Tomemos las ventas
en las columnas, y luego necesitamos los países, vamos a tomárnoslo
de los clientes, y luego tenemos aquí el
país y las filas. Genial. Como siempre,
vamos a mostrar las etiquetas. Ahora queremos hacer
la dimensión país como variable como parámetro. Eso significa que necesitamos de
alguna manera cambiar entre dimensiones entre país y
categoría en la misma vista. Eso significa que en lugar de tener
la dimensión país, queremos tener una dimensión
dinámica con valores diferentes. Ahora lo primero
que tenemos que hacer es crear un parámetro donde el usuario va a elegir qué dimensión se debe
presentar en la vista. Aquí vamos
a ir y crear un parámetro desde el panel de datos, hacer clic aquí, luego
crear parámetro. Aquí, el enfoque principal de
este parámetro es
elegir qué dimensión
se puede presentar en la vista. Primero, vamos a darle un nombre. Vamos a
llamarlo elegir dimensión. Y ahora la pregunta
es, ¿cuáles son los valores dentro de
este parámetro? Va a ser
el nombre de la dimensión. Va a ser valores
como país y categoría. Entonces son cadena.
El tipo de datos aquí va a ser cadena. Vamos a seleccionar eso. Como puede ver Tableau
deshabilitó el formato, no
podemos elegir un
formato para la cadena. Es como un texto libre. A continuación, tenemos que definir el valor
actual, y aquí vamos
a tener la dimensión país por defecto. Vamos a entrar en
el valor del país. Bien, así que ahora como el tipo de
datos es un encogimiento, no
podemos construir un rango a partir de él. Entonces aquí tenemos solo
dos opciones tampoco, vamos a tenerlo como texto
libre como campo de entrada. Y en este escenario,
realmente tiene sentido tener una
lista predefinida para los usuarios. Ya que los usuarios no
verán tu fuente de datos, y no tienen idea de qué
dimensiones tenemos. Entonces para eso, si vamos
con el texto libre, va a ser
realmente confuso y nadie va a obtener la dimensión
adecuada para ello. Entonces en este escenario, realmente
debemos proporcionar una
lista predefinida para los usuarios. Y luego van a seleccionar el valor que les
va a quedar bien. Entonces aquí en este
ejemplo, vamos a ofrecer sólo dos dimensiones. Es el país
y la categoría. Entonces vamos a
sumar esos valores, así que vamos a
tener el país. Y el siguiente valor va
a ser la categoría. Por supuesto, puedes agregar más
dimensiones como la ciudad, el nombre del producto, etc. Ahora vamos a seguir con
el ejemplo, y eso es todo. Vamos a hacer clic en Bien. Genial. Ahora
si revisas la panorámica de datos, tenemos un nuevo parámetro
llamado Elegir dimensión, y aquí puedes ver rápidamente, qué tipo de datos
tenemos para cada parámetro. Ahora el siguiente paso es mostrar el parámetro para los usuarios finales. Derecha cli, vamos a
mostrar parámetro. Entonces ahora vamos a revisar nuestro
parámetro en el lado derecho, tenemos una lista. Tiene sentido. Hemos creado un parámetro
list, y al final, vamos
a tener una lista para los usuarios. Dentro de esto
solo tenemos dos valores, país y categoría. Ahora bien, si vas y cambias
entre esos dos valores, nada va a cambiar
en la vista porque este parámetro aún no está conectado a nuestra
vista. Bien. Ahora vamos a ir a
crear nuestra dimensión dinámica y usarla en la vista en
lugar del país. Eso significa que tenemos que crear un nuevo campo para hacerlo, hacer clic
derecho sobre aquí y crear un
campo calculado. Vamos ahí. Ahora, llamémoslo dinámico. Dimensión. Podemos usar
aquí el caso ganar. No te preocupes por ello.
Voy a explicar todo en la
sección de cálculos. La sintaxis comienza con case, y luego tenemos que
especificar el nombre del campo. En esta situación,
vamos a introducir el parámetro. Nuestro código de parámetros elige. Aquí, como puedes ver,
mientras estás escribiendo, Tableau nos está sugiriendo
cosas. Nuestro código de campo elige dimensión. A continuación, vamos
a ir a especificar una acción para cada
escenario para cada valor. Tengamos una nueva
línea y escribamos ganar. El primer valor va
a ser el país. Hay que tener mucho
cuidado aquí para
escribirlo exactamente como
lo escribimos en el parámetro. Estaba en mayúscula en el parámetro y debería
estar también aquí en mayúscula De lo contrario, no funcionará. Ahora, ¿qué puede pasar si
el valor es país? Entonces tenemos que
especificar la acción. Si los usuarios eligen país, lo que puede suceder se debe usar el
país de dimensión. Vamos a escribir por aquí
país, y como pueden ver, como estoy escribiendo, T está sugiriendo, necesitamos la dimensión país. Se puede ver desde
el icono de aquí, vamos a seleccionar eso. Bien. Ahora pasemos al
siguiente escenario que. El usuario va a ir y
seleccionar el valor de categoría. Es exactamente lo mismo. Podemos escribir aquí
cuando el valor es categoría. Entonces qué puede pasar. Se
debe utilizar la categoría de dimensión. Entonces comencemos aquí categoría. Y como pueden ver,
hemos sugerido por aquí la categoría de
dimensión. Vamos a seleccionarlo. Entonces
eso dice que este es el escenario que
le podría pasar al parámetro, y tenemos que terminar con el
caso ganar así. Entonces como puedes ver en
este cálculo, solo
estamos mapeando
entre los valores de
los parámetros y las dimensiones.
Así que vamos a hacer clic. Ahora, como pueden ver,
tenemos una nueva dimensión en el lado izquierdo llamada
dimensión dinámica. Se calcula campo. Y ahora vamos a ir
a quitar nuestra dimensión estática,
el país. Y en lugar de eso,
vamos a sumar nuestra nueva dimensión dinámica. Bien. Así que ahora vamos a
comprobar con el trabajo de icono. Como puedes ver el
valor ahora es categoría, y en la vista, vemos las categorías,
lo cual es realmente bueno. Bien. Entonces ahora cambiemos el valor del
parámetro a país. Como se puede ver la dimensión
en la vista sí cambió. Entonces ahora tenemos país
en lugar de categoría. Entonces, como puedes ver, los parámetros
son realmente poderosos, y vas a ser completamente
dinámico en tu vista, donde los usuarios pueden
definir el nivel de detalles en la vista
cambiando la dimensión. Así que imagina ahora estás haciendo
un dashboard con ventas, y tienes diez dimensiones, Aquí vas
con una sola vista en vez de tener diez reportes. Bien, así que eso dice
para este caso de uso. Así es como se cambia entre dimensiones usando parámetros. Bien, entonces ahora tienes
la siguiente tarea de tableau. La tarea dice crear
una medida dinámica utilizando parámetros para intercambiar
entre tres medidas, ventas, ganancias y
cantidad en una misma vista. Puedes pausar el video
ahora mismo para hacer la tarea, luego reanudarlo una vez que hayas terminado. Bien. Entonces ahora, déjame
mostrarte cómo puedes hacer eso. Tenemos exactamente los mismos
pasos que las dimensiones. Primero tenemos que crear
el parámetro y segundo crear la lógica
en el campo calculado. Empecemos por el
primero para crear los parámetros. Vamos a ir
al panel de datos. Haga clic aquí y
cree el parámetro. Vamos a
llamarlo elegir medida. Aquí tenemos que pensar en
los valores de los parámetros, así que va a ser el
nombre de las medidas, lo que significa que el tipo de datos
va a ser una cadena, y aquí tenemos que
definir el valor por defecto. Aquí tenemos tres valores, beneficio de
ventas y cantidad, y vamos a tener el valor
predeterminado como ventas. Aquí de nuevo, sobre los valores, los usuarios
desconocen tu fuente de datos. Entonces no saben el
nombre exacto de tus medidas, así que tienes que ir y crear
una lista predefinida para ellas. Vamos por aquí.
Tenemos tres valores. Entonces vamos a tener
la primera venta, la segunda ganancia, y la tercera va
a ser la cantidad. Entonces eso es todo. Vamos a golpear ok. Como puede ver
en el lado izquierdo, tenemos nuestro nuevo parámetro, y el siguiente paso es mostrar los parámetros para
los usuarios finales. Para ello,
haga clic derecho sobre él y muestre el parámetro. Comprobemos nuestro
parámetro por aquí. Puedes ver que comienza
con las ventas ya que es nuestro valor predeterminado, y puedes cambiar
entre esos valores. Pero como se puede ver, nada
está cambiando en la vista. Por lo que la vista sigue
mostrando las ventas. El siguiente paso es ahora ir a crear el campo calculado. Para ello,
vamos a ir al panel de datos, hacer clic con el botón
derecho sobre aquí y luego seleccionar Crear campo calculado. Vamos a
llamarlo medida dinámica. Y aquí, nuevamente, podemos
usar el mismo caso de sintaxis, luego el nombre del parámetro, elegir, vamos a
seleccionar la medida. Ahora vamos a ir a
definir los escenarios. Cuando el valor es ventas, entonces la acción va a ser
seleccionar la medida ventas. Escribe ventas y
selecciona la medida, una nueva línea, y
vamos a ir ahora y mapear el siguiente valor. Esa va a ser la ganancia.
Entonces el beneficio de la medida. Beneficio y vamos a
seleccionar la medida. Mapeamos eso. Vamos
a mapear ahora el último valor. Tenemos la cantidad. Si el usuario selecciona este
valor en el parámetro, se va a
seleccionar la medida de cantidad también
se va a
seleccionar la medida de cantidad.
Vamos con eso. Eso es. Estos son
nuestros tres escenarios. Vamos a tener
final al final. Ahora como puede ver,
nuestro cálculo es válido. Vamos a golpear. Si revisas el contenedor de
datos, tenemos nuevo campo calculado
llamado medida dinámica. Ahora lo que podemos hacer,
vamos a ir a quitar nuestra medida estática y reemplazarla por la medida
dinámica. Bien. Entonces ahora vamos a cambiar los valores
en los parámetros. Empecemos con las ventas. Como puedes ver ahora,
tenemos los valores de ventas, y si lo cambias a ganancia, puedes ver el eje y los valores en la vista están
cambiando a la nueva medida. Pero ahora vamos al
último a la cantidad, y como puedes ver,
no tenemos ningún dato. Bueno, si tienes
algo como esto, entonces tenemos un problema ya sea en los cálculos o
en el parámetro. Averiguemos
dónde está el error. Volvamos al
cálculo, clic en él, y
luego vayamos a editar. Aquí tenemos que
comparar los valores. Como puedes ver,
tenemos su cantidad y tenemos la
dimensión cantidad. Todo es correcto.
Pero como puedes ver el valor de aquí en el
parámetro es cantidad. Entonces aquí tengo un error tipográfico, y eso significa que para Tau, no
definimos ningún
escenario para este valor Para corregir
eso, vamos a ir al parámetro
del lado izquierdo,
contar correcto, luego ir a él, y luego vamos a ir
a nuestra lista y cambiar este valor, así que doble cit y
escribirlo correctamente cantidad. Eso es. Vamos bien. Ahora como puedes ver, tenemos
datos para la cantidad. Por lo que es muy importante tener exactamente los mismos valores de
los parámetros dentro
del cálculo. Entonces, como puedes ver,
es realmente sensible. Con eso, tenemos
una dimensión dinámica y una medida dinámica. Y podemos cambiar
entre esas cosas, como quiera el usuario. Bien. Entonces así
es como puedes usar parámetros para intercambiar entre
medidas en una vista. Simplemente es genial.
Bien, chicos. Eso es todo sobre
cómo intercambiar entre dimensiones y entre
medidas usando parámetros. A continuación, aprenderemos a usar parámetros en títulos y texto.
78. Udemy 10 6 Texto: Todo bien. Así que ahora podemos pasar rápidamente al siguiente caso de
uso donde podemos crear
títulos dinámicos usando parámetros. Ahora bien, si nos fijamos en
nuestro ejemplo anterior, tenemos un problema. Verás, tenemos las ventas del
título por país, pero la vista está
mostrando categoría por ganancias porque elegimos
aquí categoría por ganancias, y ahora el título es
incorrecto y engañoso. Entonces, ¿cómo podemos resolver
este problema? Podemos usar parámetros para cambiar este título estático
a un título dinámico. Veamos cómo podemos
hacer eso. Vamos al título y Dublic Tenemos una nueva ventana para
personalizar el título. Ahora la regla por defecto, va a ser el nombre de la hoja. Eso significa que el nombre
que le des a la hoja de trabajo va a ser
el título de tu vista. En este ejemplo, llamo a esta hoja de trabajo como
ventas por país, y la tenemos
además de título. Pero ahora tenemos que
cambiar esta regla para que se mida por dimensión.
Déjame mostrarte cómo vamos a quitar esta regla, y la primera palabra en nuestra convención de
nomenclatura va
a ser la medida Ahora para poder
insertar el parámetro, vamos a ir por
aquí en el inserto. Entonces tendrás una lista de
diferentes funciones de tabla, y tenemos aquí una sección
para todos los parámetros. Aquí necesitamos el parámetro para las medidas. Así que
vamos a hacer clic en eso. Ahora la siguiente palabra en nuestra convención
de nomenclatura va a ser por, espacio, por, espacio Ahora, como puedes
ver, por no tener ningún color de fondo
porque es estático. Y el parámetro
tiene un color gris para indicar que
se trata de un valor dinámico. Y entonces la última palabra de nuestro título va a ser
la dimensión del parámetro. Vamos a insertar
eso de la misma manera. Haga clic en insertar, y nuestro
parámetro va a estar por aquí, Dimensión de elección de
parámetro.
Vamos a hacer clic en eso. La primera palabra va a mostrar el valor de la medida del
parámetro, luego tenemos por, luego tenemos el valor de la dimensión del
parámetro. Vamos a hacer clic. Y ahora, como pueden ver, el título de
nuestra opinión realmente cambió. Entonces ahora lo tenemos correcto. Beneficio por categoría. Ahora, como de costumbre,
vamos a ir a jugar con los valores
de los parámetros. Ahora vamos a tener la
dimensión país. Y ya ves, ahora
tenemos ganancia por país, y lo mismo para la medida, podemos ir y seleccionar cantidad. Entonces tenemos cantidad por país. Como puedes ver, es realmente
increíble y puedes agregar parámetros en
todo y
vas a tener vistas realmente
increíbles en Tableau. Vamos a tener rápidamente
otro ejemplo. Podemos hacer lo mismo en los
parámetros y filtros. Aquí podemos hacer
también un título dinámico. Vamos a hacer doble clic en el título. Vamos a quitar estas partes. Vamos a llamarlo top, entonces el valor va a
ser del parámetro, va a ser top
30, top 40, y así sucesivamente. Vamos a ir e insertar el parámetro que
estás usando en el filtro, así que va a ser el
elegir los mejores productos. Entonces podemos agregar
la palabra productos. Eso es. Vamos a hacer clic. Ahora como puedes ver, tenemos el título top 30 productos porque el valor en
el parámetro es 30, y como estás cambiando los
valores en los parámetros, puedes ver que el título
también está cambiando en consecuencia. Simplemente me encantan los parámetros
en tableau. Bien, con eso, hemos aprendido a usar
parámetros en texto y títulos. A continuación, va a ser el último caso de
uso de los parámetros. Aprenderemos a crear píldoras
dinámicas en histogramas.
79. Udemy 10 7 contenedores: Bien, así que ahora vamos a pasar al último caso de uso. Podemos usar parámetros en bolígrafos. En el último tutorial,
creamos bolígrafos e histograma sobre las
puntuaciones de los clientes, y hemos decidido que
el tamaño de la pluma es de diez Vayamos y reconstruyamos
esta vista rápidamente. Es muy fácil. Entonces tomemos los puntajes y
lo pongamos en las columnas, y luego podemos
tomar el conteo de los clientes y
ponerlo en las filas. Con nosotros, tenemos
un histograma y el tamaño de cada una de
esas plumas son diez Nuevamente, tenemos un
valor constante dentro de nuestra visión. Vamos a hacerlo dinámico. Vamos a ir
a nuestra puntuación de pluma, hacer clic
derecho sobre ella
y luego editar. Aquí puedes ver que el
tamaño de las plumas es de diez. Esto es lo que hemos definido. Pero ahora en vez de eso,
vamos a crear un parámetro, haga clic derecho sobre él. Nuevamente, tenemos aquí la opción de crear un nuevo parámetro. Seleccione eso. Ahora
vamos a llamarlo elige tamaño de bolígrafos. Ahora otra vez, Tableau hizo el
lado del tipo de datos. Debe basarse
en los puntajes. Aquí tenemos el valor predeterminado es diez, estoy bien con eso. Ahora tenemos que ir y elegir
qué valores se pueden permitir, ya sea todos los valores
o lista o rango. Aquí recomiendo
usar eso un rango porque si nos fijamos en
el rango de parámetros, realmente
se veía como
un pequeño bolígrafos
Además, tiene sentido definir
el rango para los usuarios. Aquí tenemos el mínimo cinco, el máximo 25, y el tamaño del
paso puede ser cinco. me parece bien.
Voy a dejarlo como está. Vamos y hagamos clic en Aceptar. Ahora se
puede ver en lugar de tener el tamaño de las plumas
diez, tenemos un parámetro. Vamos a golpear
ok. Como puedes ver, nada ha cambiado en nuestro
histograma porque anteriormente, tenemos el tamaño de diez y el valor por defecto en el
parámetro es también diez Vamos a probar todo lo
que tenemos primero para mostrar
el parámetro, click
derecho sobre él
y mostrar el parámetro. Ahora en el
lado derecho, tenemos diez, Y si solo nos estamos moviendo
entre esos dos valores, se
puede ver que nuestro histograma también
está cambiando en consecuencia Y con eso, los
clientes pueden ir y personalizar el histograma
como quieran Y aquí, siempre,
no te olvides de hacer un título dinámico porque es realmente genial. Así que
vamos a hacer eso. Haga doble clic en él. Como de costumbre, vamos a quitar
esto de aquí y lo vamos a
llamar histograma Entonces esta es la
parte estática, la puntuación isócrma, y ahora vamos a
agregar el tamaño de las plumas, vamos a tener insertos, tamaño de bolígrafos, y luego
vamos a cerrarla Eso es, con eso,
tenemos un nombre dinámico, y ahora se puede ver el valor
seleccionado
del parámetro
que ahora se muestra en el título. Si el usuario está cambiando
el tamaño de las plumas, como puede ver el título también está
cambiando en consecuencia. Esto realmente hace que sea muy divertido trabajar con Tau.
Todo bien. Entonces ahora vamos a resumir.
Creo que los parámetros son la mejor característica
que tenemos en Tableau, y los parámetros son como
variables que permiten a
los usuarios reemplazar el valor constante
en los cálculos, filtros,
línea de referencia, etc. Otra cosa única acerca de
los parámetros de eso, son independientes de
su conjunto de datos de
su fuente de datos. El propósito principal
de los parámetros es
hacer sus visualizaciones
más interactivas,
más flexibles y
dinámicas y dar a los
diferentes usuarios la
posibilidad de personalizar las visualizaciones para
diferentes formas y requerimientos sin tener que
crear múltiples versiones, de las mismas Simplemente me encantan los parámetros. Bien, y, así con eso hemos aprendido todo sobre los parámetros y cómo
hacer que nuestras vistas sean dinámicas. Y en la siguiente sección, aprenderemos más técnicas sobre interactividad en Tableau, y nos vamos a centrar
en las acciones de tableau
80. Udemy 11 1 1 concepto de acción: Acciones de Tableau. una característica
realmente genial en
Tableau donde puede agregar más interactividad y
dinámica a tus dashboards, lo que va a hacer que
tus dashboards sean muy modernos e interactivos,
y también, puede permitir a los usuarios hacer aceleraciones
de
datos Entonces, como es habitual, primero,
tenemos que entender el concepto detrás
de las acciones de Tableau. Después nos pusimos a ir a practicar
en Tableau. Así que vamos. Bien, chicos, ahora
podemos comenzar con la
primera pregunta. ¿Qué es la acción? Bueno,
¿la acción es un cambio de estatus? Eso significa que debido a un evento
específico o disparador, el estado de un objeto
puede cambiar de A a B. Y el objeto en Tableau
pueden ser las visualizaciones El punto de partida, lo
llamamos en Tableau son las hojas fuente, y la acción va a ser desencadenada por la interactividad del
usuario Cómo suelen interactuar los usuarios con nuestras vistas, usando el ratón. Entonces, ya sea al pasar
el mouse sobre los datos o seleccionando
o haciendo clic en los datos, y la última opción
es usar el menú Hasta ahora hemos
definido para Tableau, el punto de partida,
la hoja fuente. Lo segundo que
definimos para Tableau, qué puede desencadenar la acción. Y lo último que
tenemos que definir para Tableau es, qué puede suceder una vez que se active la
acción. Y aquí tenemos seis opciones o acciones
diferentes. El primero va
a ser ir a URL. Eso significa que Tableau puede saltar de tableau a un sitio web externo. Entonces eso significa que el objetivo
va a ser aquí un sitio web, no Tableau o no
ivisualizaciones La segunda opción es
saltar o ir a otra hoja de trabajo o
a otros dashboards Entonces aquí estamos pasando de
una hoja de trabajo a otra. Pasando al tercero, tenemos la acción de filtro. Lo que esto significa las acciones que estás haciendo en
las hojas fuente, van a afectar el filtrado
en las hojas de destino. Cualquier cosa que estés haciendo
clic en las hojas fuente, va a impactar el
filtro en las hojas de destino. Y luego tenemos otra
acción llamada los aspectos más destacados. Aquí nuevamente, tenemos una
hoja de destino, y esta vez, cualquier acción que estés
haciendo en la hoja fuente, va a impactar
y va a ser resaltada en la hoja de destino sin filtrar los datos. Eso significa ir al
filtro de hoja y resaltados, siempre hay que
especificar la hoja de origen y
las hojas de destino. Y luego tenemos
otras dos acciones donde
va a impactar los
valores de algo. Aquí tenemos el valor establecido de cambio. Entonces, cualquier cosa que estés
haciendo en las hojas fuente, va a afectar a
los miembros o los valores de los conjuntos objetivo. Esto va a
hacer que el set sea muy dinámico e interactivo. El último tenemos valores de parámetros de
cambio. Entonces nuevamente, aquí, cualquier interacción que estés haciendo en
las hojas fuente, va a impactar los
valores de los parámetros. Para que ahora tengamos todas
las opciones que puedas definir como consecuencia
para la acción. Entonces, como puedes ver,
es realmente fácil. Tenemos que definir
las hojas fuente, tenemos que definir el disparador, y luego podemos definir lo que puede suceder una vez que la
acción es t Bien, así que esa fue una introducción rápida
a las acciones de Tableau Y a continuación, vamos a
comenzar con el primer tipo de acciones que van a URL.
81. URL de Udemy 11 2: Muy bien, chicos. Entonces en T,
podemos crear acciones ya sea en la página de la hoja de trabajo o
en la página del tablero. Para ello, vamos a ir
al
menú principal de aquí. Podemos encontrar las hojas de trabajo de la
opción. Entonces vamos allá, y luego
tenemos aquí la opción de acciones para
crear nuevas acciones. O podemos ir a los dashboards, y también, tenemos aquí las
mismas acciones de opción Pero como ahora estamos en la página de la hoja de trabajo,
está atenuada. Entonces ahora vamos a
aprender a crear acciones en la página de la hoja de trabajo. Y vamos a empezar
con el ir a URL. Entonces volvamos a la
hoja de trabajo y al menú principal. Entonces vayamos y hagamos
clic en las acciones. Con eso, vamos
a conseguir la primera ventana. Entonces lo que vamos a
ver al inicio es una mesa vacía porque aún
no creamos ninguna acción. Pero una vez que empieces a
crear acciones, obtendrás una lista de
todas las acciones que tengas dentro del libro de trabajo
o dentro de la hoja Entonces ahora para
crear una nueva acción, vamos a repasar
aquí, agregar una acción. Entonces vamos a
ir a Ir URL. Entonces, seleccionemos Dodge. Y aquí vamos
a conseguir una nueva ventana para poder configurar nuestra acción. En nuestro ejemplo, queremos
saltar de tableau a página externa a una Wikipedia. Entonces tenemos que
darle primero un nombre. El nombre de la acción,
va a ser ir a más detalles. Entonces a medida que aprendemos, tenemos que especificar para
Tableau tres cosas. Primero, tenemos que definir
para Tableau,
las hojas fuente, el punto de
partida de nuestra acción Entonces podemos especificar para Tableau, qué puede desencadenar nuestra acción. Y luego al final,
tenemos que especificar el objetivo. Entonces comencemos con
el primero. Tenemos que especificar
qué hoja de trabajo va a estar
incluyendo esta acción. Entonces aquí tenemos que seleccionar primero, qué fuente de datos, va
a ser la fuente de big data, y parar vamos
a seleccionar inmediatamente,
la hoja de trabajo actual, las
ventas dentro de la fuente. Entonces eso es todo por
las hojas fuente. Entonces tenemos que
especificar para Tableau, qué puede desencadenar nuestra acción. Y aquí tenemos tres opciones, ya sea mouseover,
select o por menú Dejémoslo primero como menú. Entonces tenemos que
definir para Tableau, cuáles son los objetivos de URL. En nuestro ejemplo,
tenemos que especificar aquí, por ejemplo, la página de Wikipedia. Y aquí tenemos dos opciones, o bien vamos
a crear una nueva pestaña o vamos a
crear una nueva ventana. Todo es realmente fácil.
Todo lo que tienes que hacer
es especificar el punto de
partida, qué va a desencadenar nuestra acción, y qué puede suceder una vez que se activa
la acción. Así que vamos a golpear bien. Y con eso, ya
pueden ver, tenemos ahora una acción en esta tabla. Vamos a golpear bien
otra vez, y vamos a probarlo. Hasta el momento, nada cambió
en nuestras visualizaciones. Como puedes ver, tenemos las
subcategorías por las ventas. Pero ahora, una vez que el usuario
hace clic en las marcas, así por ejemplo, vamos a ir a
las sillas de aquí. Veremos aquí un nuevo enlace. Dice: Ve a más detalles, y estas son exactamente las
acciones que has definido. Entonces aquí la interacción
de los usuarios, tienen que ir a las marcas, tienen que dar click en la marca, y luego ir al menú. Así que una vez haga clic en
el enlace de aquí, doble va a saltar
a una página de WikiD Eso es, así es como funciona. Ahora vamos a probar
diferentes disparadores. Sólo voy a cerrar esto. Volvamos a las hojas de trabajo y luego vayamos a las acciones Vayamos a nuestra acción
por aquí y vayamos a editarla. Ahora en lugar de usar Menú, me gustaría tener seleccionar. Veamos el efecto de eso. Vamos a hacer clic y luego otra vez. Ahora el disparador para la
acción va a ser
seleccionando haciendo clic
en las marcas. Una vez que haga clic en algún lugar por aquí,
vayamos al almacén. Voy a ir y dar
click en la marca. Vamos a ir a
saltar a Wikipedia. Como puedes ver aquí, es un
poco más sensible. Una vez que hagas clic en las marcas, vas a saltar a la URL. Entonces aquí no tenemos un
menú donde tengamos un enlace. Vamos a saltar
inmediatamente al enlace. Vamos a probar el hover. Va a ser más extremo. Vamos a las acciones
otra vez a nuestra acción, y luego vamos a pasar al hover Aquí tienes que tener
cuidado ya que estás
rondando el mouse porque estás
creando muchas páginas web Vamos y ho.
Ahora, con mucho cuidado, una vez que pase el mouse sobre el papel, T va a ir y saltar a Wiki BD. Yo no hice
clic en nada. el ratón. Entonces, como
puedes ver ahora, la acción es muy sensible
a las interacciones del usuario. Con sólo el ratón rondando
sobre las marcas, W va a ir y
ejecutar la acción Entonces con el menú, los usuarios
tienen la oportunidad de pensar si quieren ejecutar la acción o ir
a la URL o no. Con el select, es más agresivo donde los usuarios
pueden seleccionar en las marcas, pueden saltar inmediatamente
a otra cosa. Con el hover, es
muy agresivo. Apenas por cómo el ratón se
cierne sobre las marcas, se puede activar
la acción Ahora vamos a ir de tela esto y ten mucho cuidado donde
estás rondando el mouse, porque una vez que golpeas alguna marca, TO vas a ir y
abrir una nueva página web Volvamos a nuestras hojas de trabajo y luego vayamos a las acciones Vamos a
eliminarlo porque realmente no tiene
sentido tener un
mouse sobre para ir a cualquier URL La mejor manera es hacerlo es ir al menú. Todo bien. Ahora como estamos
trabajando con URLs, podemos agregar muchas
cosas como valores, filtros, parámetros a la URL para hacer
algo más dinámico Por ejemplo, me
gustaría que los usuarios dependan de qué
subcategoría seleccionen, van a ir a buscar más descripciones sobre
esta subcategoría Eso lo podemos hacer.
Primero, vamos a ir a la URL por aquí, y vamos a agregar Wiki. Entonces tenemos que sumar el
valor de la subcategoría. Para poder hacer eso.
Vayamos al inserto de aquí. Entonces obtendremos una lista de todos los campos que tenemos
dentro de nuestra fuente de datos. Entonces estamos
buscando la subcategoría, y la podemos encontrar por aquí Así que vamos a seleccionar
en la subcategoría. Entonces, como puedes ver, es como
dinámico dentro de nuestra URL. Y ahora me gustaría
que el nombre del enlace
también fuera más dinámico. Vamos a
llamarlo leer más sobre, y luego tenemos que agregar la subcategoría para
hacerla más dinámica Entonces tenemos también
aquí un inserto, y vamos a ir a
buscar la subcategoría,
hemos terminado Eso es todo con eso tenemos
un nombre dinámico para el enlace, y también un enlace dinámico Vamos a golpear y probar puntos. Y nuevamente, K.
Vamos por ejemplo, a las mesas de aquí, da click en la marca, y
puedes ver aquí tenemos
el siguiente enlace. Dice, leer más sobre mesas. Se lee el valor de la subcategoría que actualmente
estamos seleccionando Vamos a hacer clic en puntos. Y aquí vamos a saltar inmediatamente
a la página de Wikipedia que
describe las tablas. Vamos a probar otra cosa. Vayamos al
almacén por aquí. Como puedes ver el nombre
del enlace es muy dinámico. Hemos leído más sobre almacenamiento. Y una vez que hagas clic aquí, obtendrás más información
sobre el almacenamiento. Esto es realmente increíble
para agregar más contexto, más información dentro de nuestras visualizaciones y
hacerlo más interactivo Eso es todo ahora para
la acción de ir a URL. Bien, eso es todo
para el primer tipo de acciones que van a URL. A continuación, vamos a
aprender a usar acciones para saltar de
una hoja a otra.
82. Hoja de Udemy 11 3: Bien, chicos,
Nick, vamos a
aprender a usar acciones para saltar de una
hoja de trabajo a otra. En este ejemplo, tenemos la fuente o el punto de
partida, los insights de ventas, y el objetivo va a ser
el insights de ganancias. Entonces ahora, nos gustaría
hacer una acción
para saltar de las
ventas a las ganancias. Para ello,
vamos a ir
a las hojas de trabajo en el menú Entonces vamos a
ir a las acciones, y vamos a ir
a crear una nueva acción. Esta vez, vamos a
ir a seleccionar dos hojas. Vamos a seleccionar puntos. Y aquí tenemos nuestra nueva ventana con el
fin de configurar la acción. Es muy similar
a la configuración de URL. Entonces primero, tenemos
que darle un nombre. Vamos a llamarlo
ir a insights de ganancias. Entonces aquí tenemos
las tres cosas, la fuente, lo que va a desencadenar la acción
y el objetivo. La fuente va a
ser la información de ventas, y la acción esta vez
va a ser también en. Vamos y puntos selic. Entonces tenemos que especificar
la hoja de destino. Va a ser
la perspectiva de ganancias. Vamos y puntos selic. Tenemos nuestra configuración.
Vamos a darle a K. Eso es todo. Entonces como pueden ver, tenemos
una nueva acción en nuestra mesa. Vamos a darle a OK también. Ahora vamos a probarlo. Vamos a una de esas marcas. Vamos a las máquinas. Y luego conseguimos nuestro menú. Entonces tenemos ahora dos enlaces. El primero dice, ir a los insights de ganancias o leer
más sobre las máquinas. Entonces esta nos va
a llevar
lejos de Tableau a una página web
externa. El primero va a movernos a otra hoja de trabajo
dentro de Tableau. Entonces, hagamos clic en G
para obtener información sobre ganancias. Ahora, como puedes ver
Tableau ejecutó la acción una vez que
hacemos clic en eso, y saltamos a
otra hoja de trabajo. Ahora estamos en las
perspectivas de ganancias. Todo bien. Así que eso es como puedes
ver, es realmente fácil. Solo tenemos que especificar
las hojas fuente, las hojas de destino y qué
desencadenar la acción. Todo bien. Entonces eso es todo por
el tipo Hoja Go. Y a continuación,
vamos a aprender los filtros de
acción y también, cómo usar unas acciones rápidas.
83. Udemy 11 4 Filtro: Bien, chicos, cuando pasamos
a otro tipo de acciones, tenemos la acción de filtro. Entonces, qué puede pasar
aquí eso es cualquier cosa que estés seleccionando
en las hojas fuente, va a ser relevante
en las hojas de destino. Eso significa que en la hoja de destino, veremos solo los datos, solo la información que hayas seleccionado en
las hojas fuente. Entonces veamos cómo funciona esto. Nos vamos a quedar
con los mismos ejemplos donde tenemos una hoja de
trabajo sobre las ventas, va a ser
nuestra fuente, y
tenemos otra hoja de trabajo
sobre las ganancias Va a ser nuestro objetivo. Empecemos por la fuente. Vamos al
menú, hojas de trabajo. Vamos a las acciones, y vamos a
añadir una nueva acción. El primero va
a ser el filtro. Vamos al filtro.
Aquí vamos de nuevo una nueva ventana con el fin de
configurar nuestra acción de filtro. Puede ser muy similar
a las anteriores, pero aquí tenemos un
poco más de opciones. Primero, tenemos que
darle un nombre. Vamos a llamarlo filtro. Perspectivas de ganancias. Y aquí, como siempre, tenemos que
definir la hoja fuente. Va a ser
la información de ventas. No quiero tener todas las sábanas. Y luego el detonante
va a ser digamos que ese va a
ser el selecto esta vez. Entonces tenemos que definir
las hojas objetivo. Va a ser nuestro
conocimiento de ganancias por aquí, el filtro. Entonces aquí en el acceso al filtro, tenemos más opciones sobre
las interactividades Tenemos que definir para tableau, qué puede suceder
una vez que los usuarios seleccionen los datos una vez que
borren las selecciones. Aquí tenemos tres opciones, mantener valores filtrados, mostrar todos los valores,
excluir todos los valores. La mejor manera
para entender esta interactividad es
tener un ejemplo Entonces ahora nos vamos a
quedar con el valor predeterminado, mantener los valores filtrados. Vamos a golpear bien. Con eso, tenemos nuestra
nueva acción por aquí. Volvamos a golpear k
e intentar la acción. La mejor manera de
entender cómo funciona
esta acción de filtro es traer ambas
hojas de trabajo en dashboards Vamos a crear
nuevos dashboards, y vamos a buscar la fuente
y obtener el objetivo
también por debajo de él Yo solo quitaría
esta leyenda por aquí. Entonces ahora vamos a empezar a
interactuar con el reporte. Entonces nuevamente, aquí, una vez que seleccionemos
algo de la fuente, va a afectar los
datos sobre los objetivos. Entonces, por ejemplo,
vayamos y seleccionemos por ejemplo, esas
subcategorías Entonces, como pueden ver,
mi interacción con la fuente puede tener un
efecto en los objetivos. Ahora podemos ver, Sólo
las subcategorías que he seleccionado
en las hojas fuente Con eso el usuario
va a tener la sensación de que todo
está conectado entre sí, todo está interactuando
juntos está vivo. Cualquier cosa que esté seleccionando
en esas hojas de trabajo, tiene un efecto
en la siguiente Yo para este tipo de acción, en su mayoría
vamos con el
selecto en lugar del menú. Realmente tiene sentido
seleccionar algo en los dashboards y tener interacciones
inmediatas.
El siguiente. Entonces, como puedes ver, es
realmente fácil, ¿verdad? Entonces ahora quiero que entiendas otro tipo de interactividad, qué puede pasar una vez que deseleccione, qué he seleccionado, o
una vez que borre mis selecciones Así que hemos seleccionado
mostrar valores filtrados. Entonces una vez yo, por ejemplo, aquí haga clic en el
MT por aquí para anular la selección, nada
va a cambiar Entonces con eso, hemos
mantenido los valores filtrados, y esto es exactamente lo que hemos especificado dentro de nuestra acción. Pero ahora, si
dices, sabes qué, una vez que anule la selección de
cosas en la fuente, me gustaría tener
todos los valores también, deseleccionados de los objetivos Para hacer eso,
vamos a volver a nuestra acción, y vamos a ir a
editar nuestra acción de filtro. Entonces ahora, si los usuarios van y borran sus selecciones
o deseleccionan, queremos mostrar todos los
valores para las hojas objetivo Así que vamos a cambiarlo así, haz clic en Bien, otra vez, k,
e intentemos esto. Entonces, por ejemplo, voy a ir y seleccionar sólo el almacenamiento. Y como pueden ver, solo
obtuvimos el almacenamiento, una vez que borre mis selecciones, una vez que seleccioné
cualquier cosa en la fuente, puede ver que volveremos a
obtener todos los valores en la hoja de destino. En este escenario, tiene más
sentido utilizar estas opciones. Si no estoy seleccionando
nada de una fuente, no se debe
filtrar nada en los objetivos. Ahora vamos a marcar
la última opción. Vamos a las hojas de trabajo, acciones, y a los filtros Vamos a excluir todos los valores. Seleccionemos eso, y
probemos lo que puede suceder ahora. Ahora al inicio,
no pasó nada. Vemos todos los datos
de ambas hojas. Ahora vamos a seleccionar, por ejemplo, esas
subcategorías Como es habitual, obtendremos todos los datos filtrados en las hojas de destino. Pero ahora, una vez que seleccione, todo va a desaparecer
de las hojas objetivo. Eso significa que la hoja de destino solo
mostrará los datos. Si selecciono algo
en las hojas fuente. Entonces eso significa que
aquí nada es relevante
siempre y cuando no esté seleccionando nada
en las hojas fuente. Y una vez que empiece a seleccionar algo en las hojas fuente, se van a mostrar los datos. De lo contrario, si lo selecciono
ahora, no muestres nada. Una cosa más que
me gustaría
mostrar sobre las acciones de filtro. Si vas a las
hojas de destino por aquí, puedes ver que
no tenemos ningún dato, y Tableau puede
indicar que hay
una acción que está una acción que está filtrando los datos
dentro de las hojas de trabajo Y se puede ver en el nombre
del filtro, tenemos
la palabra acción. Tu quieres indicar
que este filtro realmente depende de las
acciones de los usuarios. Un valor que se
selecciona entre los usuarios, va a impactar este filtro. Por ejemplo, si vas
dentro de él y él el filtro, puedes ver nada seleccionado,
y eso es porque
en nuestras interacciones, no
seleccionamos nada
aquí en los dashboards Una vez, por ejemplo,
selecciono esos valores, puedes volver a
la hoja de destino y puedes ver esos valores también seleccionados
en las hojas de trabajo y si vas dentro del filtro, puedes ver que esos valores también
están seleccionados
dentro del filtro Cualquier cosa que comience con
la acción y el filtro, esto viene de un
filtro de acción y los valores dentro de él se
pueden definir
dependiendo de las interacciones
que hayas hecho. Que hemos cubierto todo
para las acciones de filtro en Tableau. Muy bien, chicos. Ahora me gustaría
mostrarle cómo crear acciones rápidas en Tableau
usando los Dashwards Por ejemplo, digamos que
tenemos las ventas y las ganancias, y están desconectadas. No hay acciones entre ellos. Pero ahora puedo ir y crear un filtro de acciones entre
ellos muy rápidamente. Si vas, por ejemplo, a las ventas por aquí, podemos encontrar un pequeño icono
para los filtros. Dice, U como filtro. Entonces si haces clic en eso, puedes ver ahora está lleno, y ahora si estoy
dando click en cualquier cosa, Dentro de las ventas,
como puedes ver, se pueden filtrar
las ganancias. Ahora, si vas
al menú principal al dashboard a las acciones, puedes ver que la tabla jd creó automáticamente
una nueva acción, y suele ser el
nombre de generado Entonces tenemos aquí
filtrar uno generado. Este se crea de
forma automática o rápida a medida que hicimos clic en este pequeño icono de
aquí en el tablero Por supuesto, puedes
ir por aquí y cambiar las opciones si
no quieres tener seleccionado, puedes moverlo al menú para
flotar, y así sucesivamente Por supuesto, puedes hacer
lo mismo para los insights de ganancias. Vamos a cerrar todo. Vayamos a las
perspectivas de ganancias, y podemos decir, Bien, la ganancia va a
filtrar también las ventas. Vamos a hacer click en
eso, ahora vamos seleccionar todo y cualquier cosa que esté seleccionando
en las ganancias, va a filtrar las ventas. Esto es realmente agradable
y rápido para crear
acciones en Tableau, pero esto es solo para
la acción de filtro de tipo. Eso es todo por los filtros de
acción. Nick, vas a
aprender otro tipo de acciones. Tenemos
los aspectos más destacados.
84. Udemy 11 5 Aspectos destacados: Muy bien, chicos. Ahora
vamos a hablar otro tipo de acciones.
Tenemos lo más destacado. El resaltado es muy
similar a los filtros donde el usuario va a interactuar con las hojas fuente, y en la hoja de destino, vamos a enfocarnos en un subconjunto de datos que seleccionamos
de la fuente. Pero la principal
diferencia aquí es que los datos revivientes
no serán filtrados. Todos los datos van a
existir en las hojas de destino, pero solo lo que estamos seleccionando
va a ser resaltado. Las hojas de destino. Y la mejor manera de
entender la acción de resaltado es tener un dashboard con dos hojas de trabajo Entonces ahora vamos a crear
una acción de resaltado. Como de costumbre, vamos
a ir al menú principal por aquí, pero esta vez vamos
a ir al tablero. Entonces vayamos a las acciones, y agreguemos una nueva acción. Entonces vamos a ir por aquí, agregar una acción, y luego
vamos a elegir esta
vez lo más destacado. Como es habitual, tenemos que
definir la fuente, el disparador y
las hojas de destino. Así que vamos a darle un nombre. Va a ser
destaque el conocimiento de ganancias. Y entonces la fuente
va a ser nuestras ventas. Entonces solo voy a quitar
el beneficio de aquí, y la mejor manera de trabajar o de
activar un punto culminante
es tener un hover Así que solo voy a ejecutar
esta acción en el hover, y luego el objetivo va
a ser nuestro beneficio por dentro, así que solo voy a
quitar las ventas dentro Y luego tenemos algunas
opciones para definir qué campo se va a
incluir en la interacción. A por defecto van a ser todos los campos o
fechas y hora. Después la última opción que
has seleccionado campo, para que puedas especificar qué campo se
va a incluir
en la acción. Me voy a quedar con
el campo por defecto. Entonces con eso, lo
tenemos todo. Vamos y ok. Y con eso, también
conseguimos nuestra acción. Digamos bien otra vez. Entonces ahora vamos a probar la acción. Vamos a las hojas fuente que disparan van
a ser mouse hover Entonces ahora, como estoy flotando el mouse
sobre esa información, se
puede ver que Tableau está
reaccionando en las hojas de destino y enfocándose en los datos que
estoy como el mouse flotando Entonces, si me quedo en la
hoja de almacenamiento con mi mouse, puedes ver que Sta se está enfocando en el almacenamiento
en las hojas de destino, y tienes un resaltado
con el color amarillo puede ver que es muy agradable.
Agrega más interactividad, más dinámica a tus
vistas ya que los usuarios están interactuando con hojas de trabajo y otra hoja de trabajo se está
resaltando Es muy agradable. Ahora
podrías decir, ¿sabes qué? Me gustaría tener el mismo efecto en
los insights de ganancias. Como estoy rondando el mouse
sobre esos datos, me gustaría tener aspectos destacados en la fuente en
los insights de ventas Ambos informes o
esas hojas de trabajo pueden
resaltar los de los demás. Para hacer eso,
es realmente sencillo. Volvamos al menú principal, las acciones de
los dashboards, y vayamos a la acción de
resaltado Entonces vamos a incluir todo en las
hojas fuente y también, todo en las hojas de destino. Con eso, todas esas hojas de trabajo pueden resaltar las de las demás. Así que vamos a golpear K, y luego otra vez y vamos a comprobar. Así que ahora como se puede
ver, como un ratón cierne sobre las perspectivas de ganancias, se
cierne sobre las perspectivas de ganancias,
lo más destacado va
a estar en las ventas, y viceversa a medida
que me estoy moviendo en las ventas, puede ver, lo
más destacado va a ser, las ganancias. Así que ahora el
ratón pasa el cursor va a resaltar ambas hojas de
trabajo. Muy bien, chicos. Ahora en términos generales sobre
los aspectos más destacados en Tableau, existen diferentes
opciones donde podemos agregar resaltados o controlar
la opción de resaltado. Por ejemplo, si vas
al menú rápido de aquí, puedes ver que
tenemos una opción para editar los resaltados. Si vas por aquí,
puedes ver que podemos desactivar los aspectos más destacados,
podemos habilitarlo. Podemos definir qué campos se
pueden incluir en
los aspectos más destacados. Por ejemplo, si
voy por aquí y digo, deshabilito el trabajo Pook, resalta lo que puede suceder que se
pueda desactivar
la acción de resaltado Para habilitarlo,
vamos a ir de nuevo a la acción rápida por aquí y
habilitar los aspectos más destacados del libro de trabajo Entonces, como pueden ver ahora, puedo
destacar en esas cosas. Y en Tableau, podemos agregar resaltados a las hojas de trabajo
o a los dashboards, si vas al
menú principal a los análisis, y luego aquí
tenemos Si vas por aquí, tenemos
la subcategoría ya que es la única dimensión
que tenemos en los dashboards o
esas hojas de trabajo, vamos y damos click en eso Ahora bien, si
revisas el lado derecho, cortamos algo así como un filtro, pero en realidad no es un
filtro, es un resaltado Entonces, si haces clic en
esta casilla de aquí, obtendrás una lista de todos los valores distintos
dentro de la subcategoría Ahora lo que puedes
hacer, puedes simplemente pasar el
mouse sobre
esas informaciones, y como puedes ver, los dashboards van
a ser Entonces esta es otra forma de
activar los
resaltados de acción dentro sus paneles u hojas de trabajo agregando el resaltado
en el Entonces, por ejemplo, si solo
voy y hago clic en
eso, va a quedar
resaltado todo tiempo ya que hemos seleccionado
este valor por aquí. Por supuesto, si quieres que
todo vuelva a la normalidad, puedes ir por aquí, dar clic en la x y eliminar el valor. Con eso,
recuperamos todo sin reflejos.
Muy bien, chicos. Así que eso es todo acerca de
acciones destacadas en Tableau. Bien, así que eso es todo sobre los aspectos más destacados
de la acción. Y a continuación, vamos a
aprender a usar acciones
para cambiar las compensaciones de los
miembros
85. Udemy 11 6 SET: Bien, entonces vamos a otro tipo de acciones,
tenemos los sets. Como aprendimos
anteriormente en los sets, puede dividir tus
datos en dos grupos, el grupo in y el out group. Ahora, el que está creando el tablero o las hojas de trabajo, vaya a definir en qué miembro
va a estar y qué
miembro va a estar fuera. Pero para que tus
visuales sean más interactivos, podemos darle estas opciones
a los usuarios para que
puedan definir en qué
miembros van a estar y cuáles
miembros van a estar fuera Para ello,
vamos a
ir a crear conjuntos de acciones. Entonces primero, vamos a crear
una vista y los conjuntos. Para ello, nos vamos
a quedar con la fuente de datos P. Llevemos las ventas
a las columnas. Beneficio a las filas. Y aquí en el
medio, vamos a
ir a buscar la identificación del cliente. Entonces con eso,
conseguimos puntos de datos, pero todavía no
tenemos ningún conjunto. Pero primero, vamos a hacer
esos puntos un poco más grandes para
entender a los integrantes. Y entonces sólo
voy a ir y cambiar la forma también para
ser círculos de campo. Así que eso establece Vamos
ahora a crear un conjunto. Para hacer eso, sólo
voy a ir a seleccionar
esos derechos superiores. Clientes, y luego
vamos por aquí, y luego decimos crear sets. ¿Todo bien? Sólo voy
a dejarlo como está. Y con eso,
conseguimos en la
prohibición de datos unas nuevas dimensiones
para los conjuntos. Entonces ahora vamos
a ir y agregarlo a nuestra opinión como los colores. Así que vamos a moverlo
a los colores de aquí. Entonces como se puede ver
el azul va a ser la n y los outs
van a ser creados nosotros. Sólo voy a
cambiar esos colores. Entonces vamos a los colores
y la n va a ser, digamos el verde y
los outs van a ser los rojos. Vamos y pulsemos aplicar, y. Ahora, como pueden ver,
quien está creando esta visión es decidir qué miembros están dentro
y cuáles miembros están fuera. Pero ahora vamos a dar
estas opciones a los usuarios. Para ello,
vamos a
ir a crear un conjunto de acciones. Como es habitual, vamos a ir al menú principal, a las hojas de trabajo Vamos a las acciones, y
agreguemos una nueva acción. Esta vez vamos a
usar valores establecidos de cambio. Vamos adentro. Y aquí, tenemos las cosas de siempre.
Tenemos la fuente. ¿Qué puedo activar la
acción y el objetivo? Vamos a darle
un nombre. Entonces cambia. Conjunto de ID de cliente. Y luego vamos a ir a definir
las hojas fuente. Va a ser el
conjunto de acciones que lo tengamos, y luego tenemos que
definir la acción. Sólo voy a
dejarla como selecta. El objetivo va
a ser el objetivo establecido. Entonces para hacer eso,
tenemos que dar click por aquí, y luego obtendremos aquí todos los conjuntos que tenemos
dentro de nuestra fuente de datos. En este ejemplo, solo
tenemos un conjunto dentro de la fuente de big data. Entonces lo tenemos por aquí. Conjuntos de ID de cliente. Así que vamos a hacer clic en puntos. Y ahora aquí tenemos más
opciones sobre los conjuntos. El de la izquierda va a ser lo que le
pueda pasar al conjunto una vez que los usuarios comiencen a interactuar
o seleccionar puntos de datos. Y del lado derecho aquí, tenemos opciones sobre lo que
puede suceder una vez que los usuarios borren la selección.
Una vez que el usuario anule la selección de cosas en
las visualizaciones Entonces ahora sabemos para
entender esas opciones, tenemos que jugar
alrededor de esos valores. Entonces en el lado derecho, sólo
voy a decir, mantener los valores establecidos. Entonces, si deselecciono algo en la vista, no puede pasar nada Ahora en este grupo izquierdo, hemos asignado valores para establecer, agregar valores para establecer y
eliminar valores a conjuntos. Vamos a empezar
con el primero. Entonces, una vez que se activa la acción, podemos asignar valores a
conjuntos. ¿Qué significa esto? Si eliges éste,
qué tabla va a hacer va a vaciar el grupo n, y todo lo que
estés seleccionando van a ser los miembros del grupo N. Veamos qué
significa esto. Vamos a golpear O K, y luego otra vez. Nuevamente, aquí tenemos que seleccionar para activar la acción. Como pueden ver,
tenemos esos integrantes que están dentro del grupo. Ahora, digamos que
me gustaría
seleccionar a esos cuatro
integrantes de aquí. Una vez que empiece a seleccionar a esos
miembros, ¿qué puede pasar? Sólo esos integrantes van
a estar en el grupo n. Como puede ver esos
puntos ya están fuera. Eso significa que Tableau lo está eliminando todo y comenzando
desde cero y cualquier cosa que
esté seleccionando puede ser el único miembro
del grupo N. Eso es todo para esta opción,
la selección va a
definir a los miembros
del grupo n. Vamos a cambiarlo
a la segunda opción. Vayamos a nuestra acción. El ID de cliente de cambio. Ahora pasemos a éste. Dice, agregar valores a conjuntos. Qué puede pasar esta vez,
Tableau no olvidará previamente qué miembros
estaban dentro del grupo. Ahora solo estamos agregando
nuevos miembros a los sets. Veamos cómo funciona esto.
Vamos y k y otra vez. Ahora, actualmente tenemos a esos
cuatro integrantes en el grupo, y digamos eso, me
gustaría agregar dos nuevos integrantes. Digamos eso, me
gustaría añadir a esos dos diputados de aquí. Vamos a seleccionarlos. Con eso, pueden ver,
todavía tenemos a esos miembros en. Acabamos de sumar
dos nuevos miembros. Ese conjunto, es
realmente simple, correcto. Vamos a probar el último. Vamos a la acción y también al
cliente cambiar ID. Éste, podemos decir,
quita los valores de los conjuntos. Entonces ahora lo que puede
pasar, puede ser exactamente como agregar nuevos
miembros a los sets. Pero esta vez, cualquier cosa
que estés seleccionando, va a eliminar a esos
miembros de los sets. Vamos a probarlo. Vamos a golpear k y otra vez, ok. Digamos eso, me gustaría
sacar a este integrante del grupo N y
trasladarlo al grupo out. Para ello, vamos seleccionarlo
y darle click sobre él. Entonces como puedes ver ahora es de color rojo. Y ya no está en
el grupo. Entonces eso es todo. Entonces se trata de lo que puede suceder una vez que
activemos la acción. Pero ahora, aprendamos
lo que puede suceder una vez que iniciemos la
selección de la acción. Entonces vayamos a las acciones aquí y volvamos
a nuestra acción establecida. Entonces del lado derecho,
tenemos aquí tres opciones. Mantener los valores establecidos, agregar
todos los valores para establecer, eliminar todos los valores a los conjuntos. Y hasta ahora siempre hemos trabajado con los valores del keep set. Eso significa que si
borras las selecciones, no va a pasar nada. Los miembros que
hayas definido con tu selección se van
a quedar en el grupo. Pero los otros dos va
a destruir tus definiciones. Entonces digamos que sumar
todos los valores a los conjuntos. Entonces, si deselecciona, va a agregar todos los
valores al grupo Entonces esta opción significa que si dis seleccionas todo
va a estar en. Y exactamente lo contrario, hemos eliminado todos los
valores de los conjuntos. Entonces, si dis seleccionas
todo va a salir. Así que vamos a seleccionar este, sumar todos los valores a los conjuntos
y probar esto. Entonces correctamente, tenemos
a esos cinco integrantes en el grupo y la t está fuera. Y estoy interactuando
con nuestros reportes, y selecciono este punto para ser
eliminado del grupo out. Entonces ahora, una vez que dselect o borre mi selección,
qué puede pasar, todos los integrantes van
a estar en el grupo Y la otra opción puede
ser exactamente lo contrario. Si deselecciono todo va a ser rojo y
va a estar fuera. Bien, chicos. Entonces eso es
todo por las acciones establecidas. Como puedes ver, es una característica
realmente agradable donde vas
a dar a los usuarios
la libertad de elegir en
qué miembro va a estar, qué miembro va a estar fuera, para que ellos hagan
análisis de enfoque
en lugar de nosotros, el que está creando
los dashboards, por lo que realmente agrega más dinámico y más interactivo
a tus vistas Bien, así que eso es todo
sobre los conjuntos de acción. Y a continuación, vamos
a aprender el último tipo, cómo usar acciones para cambiar los valores
de los parámetros.
86. Udemy 11 7 parámetros: Muy bien, chicos.
Ahora vamos a pasar al último
tipo de acciones, tenemos los parámetros. Nuevamente, aquí, podemos usar
acciones para cambiar los valores
de los parámetros. Entonces ahora vamos a tener un ejemplo para entender
cómo funciona esto. Construyamos ahora las ventas por meses. Vamos a buscar las
ventas por aquí. Vamos a conseguir la fecha del
pedido a los dos puntos. Sólo voy a cambiarlo
a los meses de aquí. Y vamos a añadir las etiquetas. Entonces ahora lo que me gustaría
construir en esta vista. Como me gusta seleccionar
datos de la vista, me gustaría obtener el
total de ventas de mi selección. Entonces, ya sea que elija un punto o elijo diferente
grupo de puntos, me gustaría obtener el
total de ventas de mi selección. Ahora en no hacer
eso, vamos a
ir a crear otra hoja de trabajo donde queremos mostrar los sellos
totales de nuestra selección. Vamos a crear
otra hoja de trabajo. Lo primero que
tenemos que hacer es
ir a crear un nuevo parámetro. Vamos al dolor de datos
al espacio vacío por aquí, derecho haga clic en él y
luego cree parámetro. Vamos a darle un nombre.
Va a ser el total ventas. Entonces dentro de este parámetro, vamos a tener las
ventas totales de nuestra selección. Entonces vamos a tener los flotadores de
tipo de datos , los formatos de
visualización Vamos a moverlo a un estándar de
moneda, y el valor actual
puede ser digamos cero en lugar de
uno. Entonces eso es todo. Vamos a golpear o K adicli
en él show parámetro. Actualmente, es cero y
nada en nuestra opinión. Entonces ahora, me gustaría tener
una frase aquí, dice, ventas
totales, y entonces podemos tener el valor del parámetro. Para ello,
tenemos que ir a crear un nuevo campo calculado. Así que vamos por
aquí en esta flecha, creamos un nuevo campo calculado. Entonces para hacer eso, solo
vamos a ir
a nuestro parámetro
desde el panel de datos, arrastrarlo y soltarlo a
nuestros cálculos. Entonces, ¿por qué estamos haciendo esto
porque no podemos usar directamente el parámetro en
nuestras agregaciones o en nuestra opinión? Así que siempre tenemos que
crear un nuevo campo calculado, y dentro de él,
vamos a tener el valor del
parámetro. Entonces eso es todo. Vamos a golpear ok.
Ahora del lado izquierdo, tenemos un nuevo
campo calculado, nuestra nueva medida. Vamos a ponerlo dentro
del texto por aquí. Y como defecto,
podemos tenerlo como suma. Entonces como el usuario está
seleccionando diferentes puntos, vamos a tener la
suma de todas nuestras selecciones. Entonces esta agregación es correcta. Pero ahora aquí en la
vista, sólo tenemos cero, pero me gustaría
tener una frase, ventas
totales, luego el valor. Para ello,
vamos al tex de aquí, luego a los tres
puntos, y ahora tenemos una nueva ventana donde
vamos a personalizar. Texto. Vamos
a decir ventas totales, y luego tenemos el valor
de nuestro nuevo campo calculado. Pero vamos a hacer
todo más grande. Ventas totales, vamos a moverlo a 20 y el parámetro o
los campos calculados, va a ser también 20, y me gustaría
hacerlo más atrevido. Eso es todo. Haga clic en Bien. Se puede ver, tenemos ventas totales
y el valor es cero, que viene del parámetro. Ahora vamos a cambiar este
valor a, por ejemplo, 100. Ahora como puede ver, obtuvimos
las ventas totales de 100. Ahora,
también me gustaría cambiar el formato del total de ventas. Vamos a nuestro
campo calculado. Rad haga clic en él. Entonces vamos a los formatos. Entonces aquí del
lado izquierdo, tenemos números. Si haces clic en las opciones, podemos ir a los estándares
monetarios, y luego pasemos
a Estados Unidos. Va a ser
en algún lugar por aquí, inglés, Estados Unidos, y con eso conseguimos
los signos del dólar. Bien, Ahora el
siguiente paso es eso, me gustaría traer
todo en un solo tablero. Entonces ambas hojas de trabajo, Vamos a crear
un nuevo dahward Consigamos las ventas totales, y luego vamos a
obtener las ventas Déjame hacerlo
un poco más grande, y vamos a eliminar el título
del total de ventas. Entonces ahora, como puede
ver, las ventas totales, valor proviene del parámetro. Entonces ahora hasta el momento, todo
está desconectado entre esas dos hojas de trabajo y cosa
que estoy seleccionando aquí, no se reflejará
dentro del parámetro Entonces ahora aquí viene la magia. Me gustaría cambiar el
valor de los parámetros dependiendo de mis acciones o mis interacciones desde esta vista. Entonces para hacer
eso, como de costumbre, vamos a ir
al menú principal por aquí a los dashbords Entonces vayamos a las acciones. Entonces agreguemos una nueva acción
y escojamos esta opción. Cambiar los valores de los parámetros.
Vamos dentro de él. Entonces aquí tenemos las cosas habituales, la fuente, el disparador,
y los objetivos. Vamos a darle un
parámetro de cambio de nombre ventas totales. Definamos la fuente. Van a ser
las ventas por mes. Sólo quitemos la
hoja siete de aquí. La hoja siete es
el total de ventas, y luego la acción
va a ser la selecta. Me gustaría
seleccionar y activar, la acción, y luego aquí
tenemos que encontrar nuestros parámetros. Entonces solo tenemos uno. Entonces, el total de ventas,
vamos a seleccionar eso. Entonces, en el lado derecho,
qué va a pasar una vez que aclaremos
nuestras selecciones. Entonces me gustaría decir, bien, pongámoslo a cero si los usuarios no están seleccionando
nada. Todo bien. Entonces ahora con el último,
tenemos que hacer cinco para Tableau, qué campo va a controlar los valores de los parámetros. Por las ventas por mes, tenemos diferentes informaciones. Como puedes ver por aquí, tenemos el mes y
tenemos la suma de ventas. Por supuesto, la suma
de ventas va a estar controlando los valores
de los parámetros. Así que vamos a seleccionar
este valor por aquí, y la agregación
va a ser la suma ya que estamos encontrando
las ventas totales. Entonces eso es todo por ahora. Entonces otra vez. Ahora, como puede ver, tenemos el valor 100
viene de los parámetros. Pero si selecciono, por ejemplo, estos puntos de datos de aquí, se
puede ver que el total de ventas viene de mi
selección, los 64 mil Ahora si voy y selecciono todos
esos valores de la vista, Tlax puede ir a resumir todas esas ventas
de mis selecciones, y ponerlo en el
valor del parámetro Entonces con eso, tenemos
conexión entre los parámetros y nuestras
acciones a la vista, lo que da mucha dinámica e interactividades a
tus dashboards Bien, y. Así que eso es todo
por las acciones de parámetros. Es una
característica realmente agradable en Tableau. Bien, así que eso es todo
por los tipos de acción. Y a continuación, voy
a compartir con ustedes mis consejos sobre los disparadores de
acción.
87. Udemy 11 8 Desencadenantes: Muy bien, chicos. Ahora, me gustaría
darte consejos rápidos sobre cuándo usar qué tipo
de disparadores de acciones. Por ejemplo, si
quieres saltar de
tus hojas de trabajo a
otras hojas de trabajo o ir a un sitio web externo, es mejor dar
las opciones
a los usuarios para que seleccionen esta
opción usando el a los usuarios para que seleccionen esta
opción usando Primero, mostrar el menú, raja a los usuarios ver el enlace, y luego si los usuarios
quieren ir allí, van a seleccionar
el enlace y hacer clic en él. Siempre es mejor que
sorprenderlos seleccionando
si a los usuarios les gusta seleccionar algo y repente vas a otro lugar. Realmente no es agradable.
Así que ve con Menú, si vas a URL o vas a hojas. Y si estás
usando la acción de filtro, la mejor manera es usar select. Es como más interactivo. Entonces, una vez que un usuario comienza a
seleccionar de una hoja de trabajo, las otras hojas de trabajo
pueden ser filtros Así que suelo ir con select si estoy usando las acciones de filtro y tabla utilizada así como un valor por defecto si estás
usando una acción rápida. Entonces para la acción de filtro, suelo ir con select, Para el último,
los aspectos más destacados, realmente te recomiendo
que vayas con el hover Como los usuarios están más rondando
dentro de una hoja de trabajo, la otra hoja de trabajo también está
interactuando Es realmente agradable y
más como moderno. Realmente ten cuidado con
cuándo y cómo activar qué
acciones no sorprenden tus usuarios saltando a otro
lugar si están usando go
to RL y hojas. Ten cuidado, habla con tus usuarios sobre ello cómo les
gustaría verlo, y luego tal vez juntos
tomen una decisión sobre la interactividad y acciones
junto con los usuarios Bien, así que eso es todo
para mí sobre las acciones en Todo bien, así que eso es
todo por los consejos sobre los desencadenantes de acción, y con eso, hemos completado esta sección, las acciones de
tableau. Y en la siguiente sección, vamos a cubrir un tema
muy importante en Tableau, los
cálculos de tableau. Allí podemos aprender a
manipular los datos en Tableau, y podemos aprender muchas funciones de
tableau.
88. #12 Sección Introducción | Cálculo de Tableau: Cálculos de tabla.
Cubriremos ahora más de 60 funciones diferentes en tablelo con el fin de
manipular tus datos No sólo entenderás cómo usar todas esas funciones de
tabla. Además, comprenderás el
concepto detrás de ellos usando bocetos
y ejemplos
muy simples para que entiendas cómo funcionan
esas funciones de tabla, porque algunos de esos cálculos
son realmente complicados Entonces comenzaremos
primero cubriendo conceptos básicos sobre los cálculos de
tablas, y luego podremos
sumergirnos las funciones más utilizadas
en la categoría cuatro, nivel de
fila, cálculos
agregados, expresiones
LOD y
los cálculos de tabla Así que comencemos primero por
tener una introducción a los conceptos básicos de
los cálculos de tableau. Entonces ahora, vamos.
89. Udemy 1 1 introducción de cálculos: Muy bien, todo el mundo. Entonces
ahora vamos a hablar de
los campos calculados en Tableau, y vamos a comenzar
con la primera pregunta. ¿Por qué necesitamos
campos calculados en primer lugar? Como aprendimos antes, a medida que
estamos construyendo nuestras visualizaciones, siempre
vamos al
panel de datos a la fuente de datos, y agarramos esos campos
que vemos a la vista Así que ahora imaginemos
que estás en escenario donde necesitas información
extra, informaciones que no están
disponibles en nuestra fuente de datos. O le gustaría
manipular y transformar esas informaciones en nueva
información a nuevos campos. Digamos que estamos construyendo una
lógica muy compleja en nuestros puntos de vista. Para todos esos escenarios, podemos ir y crear nuevos campos calculados en Tableau para colocarlos
en nuestra fuente de datos. Los campos calculados en Tableau son campos definidos por el
usuario que se crean mediante fórmulas
o expresiones. Hay
campos adicionales que puede crear en
función de los
campos originales en la fuente de datos. Muy bien, todo el mundo. Ahora vamos a pasar a
la siguiente pregunta, cómo crear nuevos
campos calculados en Tableau. Existen cinco métodos sobre cómo crear campos calculados. Cuatro de ellos son a nivel mundial. Eso significa que una vez que cree
el campo calculado, va a aparecer
en la fuente de datos en el panel de datos para ser reutilizado en cualquier otra hoja de trabajo o en cualquier libro que esté
conectado a la Tenemos un método
local para crear un campo calculado solo desde una vista y
lo llamamos cálculos rápidos. Ahora vamos a explorar
esos cinco métodos. La primera forma de crear
un nuevo campo calculado, podemos ir al
panel de datos en el lado izquierdo, hacer clic
derecho sobre el espacio en blanco. Haga clic derecho sobre aquí, y la primera opción es el campo calculado
curreate Una vez que vamos por aquí, obtenemos una nueva ventana donde podemos
escribir nuestra expresión. Eso es. Esta
es la primera forma. Pasemos al siguiente. Sólo voy a cerrar esto. Si vas por aquí, tenemos una pequeña flecha
cerca de la búsqueda. Si haces clic en él,
obtendremos exactamente la misma lista. Entonces como puedes ver,
la primera opción, crear campo calculado. La tercera forma
para hacer eso, si vas a alguno de esos
campos dentro de nuestra fuente de datos, digamos que vamos
a las direcciones, escribimos un click sobre ella, y luego aquí
tenemos la opción de currear La primera llamada
Crear Campo Calculado Una vez que vayas ahí,
vamos a conseguir exactamente la misma ventana. Pero esta vez,
vamos a obtener el nombre del campo preparado
en la expresión. Porque aquí fuimos
específicamente a la dirección y creamos partir de ahí un nuevo campo
calculado. Vamos a cerrar esto, y te
voy a mostrar el primer método
para crear campo calculado. Vamos a ir
a los análisis en el menú de
aquí. Haga clic en eso. Y aquí tenemos la opción
de crear campo calculado. Así que una vez que hagamos clic en eso,
vamos a conseguir de nuevo
la misma ventana. Entonces esos son rápidamente los cuatro métodos sobre cómo
crear un nuevo campo calculado. Obtendrás siempre
el mismo resultado. Sólo si vas
al campo y
vas de ahí y creas campo
calculado, encontrarás el
nombre del campo dentro de la expresión. Entonces ahora vamos a
llamarlo mi primer cálculo. Y yo sólo voy a
dar cualquier cosa aquí dentro de la expresión,
vamos a teclear uno. Vamos a golpear.
Ahora podemos ver en el contenedor de datos que Tableau sí
creó para nosotros un nuevo campo. Es como un campo
como cualquier otro campo que tengamos en la base de datos
en nuestra fuente de datos. Tiene también un tipo de datos. Es
medida continua porque
entro al uno, entonces
es como un número. Se puede tratar exactamente
como cualquier otro campo. Pero aquí para entender
qué campos se calculan y qué
campos son originales, puede ver en el
icono de aquí, tiene el signo igual. Eso significa que si
ves el signo igual cerca del
icono de tipo de datos en cualquier campo, Eso significa que este campo
es un campo calculado. No es el campo original el que
proviene de la fuente de datos. Alguien fue y creó
este campo calculado, y se basa en
los datos originales. Con eso, puede identificar
rápidamente qué campos son datos
originales que provienen de los
sistemas de origen y qué campos
son campos calculados
creados a partir de los usuarios. Entonces con eso, hemos creado
nuestro primer campo calculado, y es un campo global. Eso significa que si vas a
cualquier otra hoja de trabajo, vamos por ejemplo a una nueva. Podemos encontrar de nuevo nuestro campo
calculado. Ahora pasemos
al siguiente método donde vamos a crear
un campo calculado local, relevante solo para una vista. Para hacer eso,
vamos a tener primero algo
en la vista. Tomemos, por ejemplo,
el nombre del cliente y lo pongamos en las filas. Ahora para hacer un campo
calculado rápido localmente para esta vista, vamos a ir dentro del
campo dentro de la dimensión, y podemos hacerlo
haciendo doble clic. Una vez que haces eso, puedes
ver que ahora se nos
permite escribir algo
dentro de este campo, y estamos escribiendo ahora
el campo calculado. Digamos que está
bien, ahora tenemos letras en
mayúscula
del primer nombre, y me gustaría
manipularlo y transformarlo en mayúsculas Me gustaría ver
todo como una mayúscula. Para ello, tenemos la función en
Tableau llamada upper. Entonces ahora estoy escribiendo
el nombre de la función. Y va a
transformar el nombre de pila. Así que han creado campo
calculado
dentro del nombre de pila. Una vez que salga, haga clic en algún lugar afuera
o haga clic en Inter. Ahora podemos ver en los
resultados que esta función sí cambió el
nombre de pila a Abercse Lo que hemos hecho
una rápida transformación, cálculos
rápidos
dentro de la vista, y si vuelves a tomar el
nombre del contenedor de datos, puedes ver que
nada ha cambiado. No cambiamos nada
en la fuente de datos. Acabamos de cambiarlo
rápidamente para esta vista. Es así como podemos crear
rápidamente un nuevo campo calculado en la vista sin
afectar la fuente de datos, y va a estar disponible localmente
solo en esta vista. Ahora, digamos que esta transformación aquí
es interesante, y me gustaría
reutilizarla en otro lugar de otros vieles Ahora para que esté disponible en nuestra
fuente de datos, lo que podamos hacer, podemos tomar este campo de las visualizaciones y simplemente
ponerlo en la fuente de datos Así que vamos a liberar. Entonces con esto, puedes ver que Table agregó un nuevo campo dentro de
los clientes, y sabemos que este es
campo calculado comprobando el tipo de datos, puedes ver que tenemos
el signo igual. Entonces Mesa nos ofrecen
aquí para renombrarlo. A mí me gustaría
dejarlo como está. Y si vas dentro de él para
poder editar el cálculo, radical y editar
el cálculo. Y otra vez, tenemos la ventana. Donde podemos configurar el
cálculo. Bien, Kai Así que te he mostrado todos los métodos sobre cómo
crear nuevos campos calculados en Tableau. Todo bien. Y el siguiente paso,
vamos a ir a aprender
las opciones básicas que tenemos dentro de la ventana calculada. Entonces vayamos a nuestro campo
calculado, mi primer cálculo, y primero, mostremos el
valor en la vista. Así que vamos a arrastrarlo
al texto de aquí, y como pueden ver,
tenemos el valor número uno. Así que vamos a editar el campo
calculado
para obtener la ventana, derecho haga clic en él, y
vamos a la edición. Entonces, ¿qué tenemos
por aquí? Primero, tenemos el nombre del campo
calculado, y lo llamamos en este
ejemplo, mi primer Calk Pero claro, puedes
ir al panel de datos o a
la fuente de datos y
cambiarle el nombre directamente desde allí, o puedes hacerlo dentro de
la ventana calculada. Bien, la siguiente información, tenemos el nombre
de la fuente de datos donde estamos creando
el campo calculado. En este ejemplo, creamos el campo calculado dentro,
la pequeña fuente de datos. Esto es realmente
importante si tienes múltiples
fuentes de datos y estás creando muchos campos
calculados. Es muy agradable
saber dónde estoy creando ahora este
campo calculado. Entonces es buena info. Ahora pasando a la sección más importante
de esta ventana, esta área blanca
donde puedes escribir tu expresión para definir
el campo calculado. Actualmente, tenemos uno, pero
podemos ir a usar cosas diferentes. Podemos usar los nombres de campo, parámetros,
funciones, etc. Por ejemplo,
creamos la última vez. La función superior
para el primer nombre. Con eso, tengo que encontrar lo que se
debe hacer dentro de
este campo calculado. Esta es mi expresión. Y ahora, no te preocupes por
las sintaxis que estoy escribiendo dentro de las expresiones porque
en los próximos tutoriales, vamos a aprender todo
sobre las sintaxis sobre las funciones de
diferencia en Tableau, no te
preocupes por ello Siguiente información que
tenemos es que tenemos la info del
cálculo es válida. Aquí Tableau nos da una información
rápida si la expresión que acabo de
escribir es válida o no válida. Actualmente, escribí el
cálculo de manera correcta. Por eso tenemos todo
bien desde Tableau. Pero ahora vamos a hacer
algo mal. Ahora vamos a recibir un
mensaje rojo de Tableau diciendo que el cálculo
contiene errores. Y aquí tenemos flecha pequeña. Si vamos por aquí,
verás el mensaje,
dice, Tableau espera
aquí un paréntesis de cierre Aquí Tableau
nos muestra un mensaje rápido para saber qué es lo que está mal
en nuestro cálculo. Si voy y agrego el paréntesis, se
puede ver que el
cálculo es válido Así que tenemos
información rápida de Tableau. Pasando a la
siguiente información que tenemos en esta, dice una dependencia
y flecha pequeña. Vamos a hacer clic en eso y
ver qué tenemos aquí. Dice, los cambios a este cálculo podrían
cambiar las siguientes hojas. Hoja número uno. Aquí
la mesa nos da una advertencia. Cualquier cosa que
esté cambiando en la expresión dentro de
este cálculo, podría tener un efecto
en la hoja número uno, y eso es porque estamos usando este campo calculado en la vista en la
hoja número uno. Esta es una
información muy importante, especialmente si tienes diferentes hojas de
trabajo y estás usando el mismo campo calculado
en diferentes hojas de trabajo. Esto sucede mucho,
sobre todo si te
estás enfocando en el contenido de una vista y vas y
cambias el campo calculado. Aquí es como un recordatorio que te dice una
advertencia de Tau, si haces este cambio, puedes afectar las siguientes hojas de trabajo Recomendación para ti
siempre es ir y verificar
las dependencias para asegurarte de que
los cambios que
estás realizando actualmente
al campo calculado, sigue
siendo relevante
para las otras hojas Bien, así que
moviéndonos, tenemos dos buttoms simples
que aplican y No tengo que
hablar de ello, creo. Entonces tenemos aquí una pequeña flecha, y esto es muy importante. Así que vamos a hacer clic en
eso. ¿Qué tenemos aquí? Esta extensión son
documentaciones o un catálogo de todas las funciones
que tenemos en tableau Entonces, por ejemplo,
vamos a buscar la función upper que
usamos en este ejemplo. Entonces Busca superior, y ahora podemos ver
en el lado derecho la documentación
de esta función. Entonces aquí tenemos tres
informaciones de Tableau. El primero es la
sintaxis de la función. Sintaxis comienza con
la palabra clave superior, luego acepta solo campo, y el tipo de datos
debe ser una cadena. La siguiente información que tenemos es una breve descripción
de la función, por lo que dice que va a convertir una cadena de texto a todas las letras
mayúsculas. La tercera información,
tenemos un ejemplo suyo. Entonces aquí dice, si tienes un upper para el producto de valor, todo en minúsculas, la salida el resultado puede
ser un producto en mayúsculas. Así que aquí tenemos una descripción agradable, breve, rápida sobre todas las funciones que
tenemos en Tableau. Y esto es muy útil, sobre todo mientras
escribes los cálculos porque no tiene sentido memorizar todo bien También tiendo siempre a
verificar si estoy usando la sintaxis correcta o incluso un uso de las funciones
similares correctas. Entonces siempre reviso los
ejemplos y digo:
Bien, este
es el que necesito. Una cosa más que
puedes ver en esta ventana, este menú desplegable, y aquí
tenemos diferentes grupos de
funciones en tableau. Por ejemplo, tenemos aquí el
grupo de funciones de cadena. Si vas dentro de él,
obtendrás una lista de todas las funciones que van
a manipular los campos de cadena. Entonces tenemos aquí al
final, como pueden ver, la función superior que
utilizamos en nuestro cálculo. Bien, K. Entonces
con eso hemos cubierto todas las opciones que
puedes ver dentro de la ventana
de campos calculados. Bien, así que esa
fue una introducción a los campos calculados en Tableau. Y a continuación, vamos a
aprender los componentes básicos cálculos
de tableau.
90. Udemy 1 2 componentes de calc: Muy bien chicos. Al seguir adelante, vamos a hablar de
los componentes básicos de los cálculos en Tableau. Eso significa qué tipo
de información podemos agregar dentro de las expresiones
dentro de los cálculos. Lo primero que podemos agregar dentro del cálculo
son los comentarios. Los comentarios son realmente útiles para ti y para que los demás tengan algún contexto o
pequeñas descripciones por qué estás haciendo
el cálculo. Por ejemplo, para
agregar comentarios a este código, podemos ir en el inicio y tenemos las dos barras delanteras Entonces podemos escribir cualquier cosa. Cualquier cosa después de las dos barras inclinadas
hacia adelante no se ejecutará
en el cálculo Por ejemplo, podemos escribir aquí. Cálculo para
cambiar nombre. Mayúscula. Así que nada de lo que estoy escribiendo aquí no se
ejecutará y también, no se
comprobará
desde Tableau. Realmente recomiendo
siempre agregar comentarios. Entonces para ti si visitas
este cálculo más tarde, entiendes por qué escribes
esta expresión. Todo bien. Pasando a la
segunda información que podemos agregar dentro los cálculos que son los campos de la fuente de datos. Entonces esos son los colores anaranjados. Entonces lo tenemos por
aquí el primer nombre, pero vamos a quitar
todo como s de cero. Si desea agregar un nuevo campo
dentro de este campo de cálculo, puede comenzar a escribir
el nombre del campo. Como estoy escribiendo ahora, Tableau puede hacer una
lista de sugerencias. Aquí Tableu definió
tres cosas. El primero es una función. Como puede ver, hay
un pequeño icono como una F. Esto indica que se trata una función o la
segunda información, dice el nombre y al lado de él,
hay un icono de tipo de datos. Este icono de tipo de datos puede
indicar que este es un nombre de campo. La tercera información
es también, el primer nombre con el icono. Entonces eso quiere decir que es campo. Pero aquí lo escribe Tableau. Esto es de la fuente de big data porque esos dos campos
tienen exactamente el mismo nombre. Así que aquí Tabla muestran para nosotros que este campo proviene de
diferentes fuentes de datos. El primero proviene de
la misma fuente de datos. Por eso Tableau no
tiene que decir, bueno, es de una fuente de datos pequeña porque es de
la actual. Pero como el segundo
viene de diferente fuente de
datos, Para indicar que se trata un campo diferente de
diferente fuente de datos. Ahora, como ganamos el primer nombre de la fuente de datos actual, podemos ir y seleccionar
este de aquí, y con eso, hemos insertado un campo dentro de nuestros cálculos, y como puedes ver
obtiene el color naranja. Otra forma de agregar campos
dentro de nuestros cálculos, y eso es arrastrando y soltando. Digamos eso, me gustaría
obtener también el apellido,
así puedo ir al
apellido por aquí, arrastrarlo y soltarlo dentro
del cálculo. Se puede ver con eso,
conseguimos nuestro segundo campo, y nuevamente, es
el color naranja. Por supuesto, los campos
que somos sumar a los cálculos podrían
ser unos campos, amplios. Vamos a sumar las ventas. Las ventas son una medida. Vamos a los pedidos
y tenemos las ventas. Podemos simplemente arrastrar y soltar
a los cálculos. Así se puede ver tableau aceptar
también medidas dentro de
los cálculos, y
también pueden tener el mismo color, el color naranja. Todo bien. Pasando al siguiente y
muy importante componente, tenemos las funciones tableau. Las funciones de Tableau están integradas en operadores que podrían usarse para manipular para transformar cambiar el contenido
de un campo. Por ejemplo, ¿qué
podemos hacer con las ventas? Podemos ir y calcular las ventas
totales dentro de nuestros datos. Para ello,
podemos usar la función sum. Antes de las ventas de campo, podemos comenzar con la suma, y luego tenemos los
aprendices abiertos y luego closets Como puedes ver este componente, esas funciones en Tableau tienen siempre el color azul claro. Entonces ahora lo que puede pasar Tabla
va a ir a resumir todos los valores dentro las ventas y presentado
como resultado Vamos y él o cuida. Aquí vamos a obtener un
error porque hemos cambiado el cálculo. Vamos a eliminarlo, y volvamos a conseguirlo
en el texto para que consigamos la suma total de
ventas dentro de nuestros datos. Ahora volvamos a
nuestro campo calculado y veamos el siguiente componente. Tenemos las expresiones lógicas. Podemos usar las
expresiones lógicas para
verificar si una condición
es verdadera o falsa, y tienen también
el color de la placa. Por ejemplo, digamos
que queremos crear el cálculo donde estamos
comprobando la suma de ventas. Si es superior a 1,000, entonces queremos ver el
valor alto al final. Déjame mostrarte cómo
podemos hacer eso. Vamos a usar
la declaración F. Va a comenzar con
la palabra clave F. Como
puedes ver es negra porque
es expresión lógica. Si la suma de ventas
es superior a 1,000, vamos a utilizar aquí
el operador
superior a 1,000, entonces
¿qué va a pasar? Tener el valor alto. Entonces vamos a ir y
terminar la expresión lógica, y podemos comprobar aquí
que el cálculo es válido. Entonces aquí tenemos nuestras expresiones
lógicas, F, entonces y d. No
te preocupes por la sintaxis. Vamos a aprender todo
en los siguientes tutoriales, paso a paso con ejemplos
muy sencillos. Todo bien. Entonces ahora
vamos a pasar al último componente que
podamos agregar a nuestros cálculos. Tenemos los parámetros. Los parámetros son como
campos dinámicos para que podamos agregar a las visualizaciones para que
todo sea dinámico en las
vistas o los cálculos Nuevamente, habrá un
tutorial dedicado para eso más adelante. Pero ahora veamos, podemos agregar el campo de parámetro
dentro del cálculo. Entonces primero, tenemos que crear
rápidamente un parámetro. Para hacer eso, sólo
voy
a cerrar nuestro
cálculo por aquí. Y luego podemos ir a la
flecha y al panel de datos. Entonces podemos tener el parámetro
create. Haga clic en eso. Aquí,
vamos a obtener la ventana para poder
configurar los parámetros. Vamos a
llamarlo, elige un número. Eso es. Vamos a
cerrarlo y decir, bien. Ahora en el lado izquierdo,
tenemos un nuevo parámetro, clic
derecho sobre él
y mostrar parámetro. Lo que tenemos en el lado
derecho y campo de entrada, donde se puede agregar un valor. Por ejemplo, lo tenemos ahora
como uno, podemos agregar como 1,000. Ahora nada puede pasar en la vista porque no
tenemos nada, pero vamos a ir a agregar este parámetro dentro
del cálculo. Volvamos a
nuestro cálculo,
mi primer cálculo, haga clic
derecho sobre él, y luego vayamos a editar. Ahora lo que vamos a hacer
en vez de tener 1,000, vamos a obtener el
valor del parámetro. Hacemos un campo
calculado dinámico, por lo que el usuario va a ir
y controlar este valor. Vamos a quitar los 1,000
y vamos a empezar a escribir el nombre del
parámetro como cualquier otro campo. Se va a elegir
y lo conseguimos por aquí, click en eso y con eso, hemos agregado nuestro parámetro
dentro del cálculo, y como se puede ver, los parámetros en Tableau tiene el
color de púrpura. Eso es todo para el último
componente, y con eso, hemos cubierto todos los
diferentes componentes que es posible
usar dentro de los cálculos. Ahora vamos a probar la salida. Voy a ir y golpear ok. Y luego voy a
quitar esta, es roja. Vamos a por los productos. A las filas. Entonces, a continuación, podemos ir a obtener nuestro
nuevo campo calculado. Esta vez, va a
ser una dimensión porque la salida del
campo calculado puede ser un valor de cadena. Vamos a revisar los resultados, y como puedes ver aquí, tenemos dos productos con el valor alto. Ahí
va a haber nulo. Ahora vamos a conseguir
las ventas
para entender por qué
esos valores son altos, y eso es por
nuestro cálculo. Entonces cualquier cosa por encima de 1,000, podemos obtener el valor alto. Cualquier cosa por debajo, puede ser nulo. Y con el
parámetro, los usuarios están controlando el cálculo. Entonces si voy aquí y digo, en vez de mil,
tomemos 500. Entonces con eso hemos incluido también, los otros productos. Entonces todos los productos ahora tienen el alto valor en el campo
calculado. Entonces con eso hemos
generado nueva información a nuestras visualizaciones.
Muy bien, chicos. Ahora vamos a resumir rápidamente los componentes de
los cálculos En este ejemplo, primero,
podemos ver el comentario. Por lo que este comentario nos
va a ayudar a documentar el propósito
del cálculo, y no se va a ejecutar. Va a ser
también en el color gris. El siguiente componente,
tenemos el campo. Entonces cualquier campo dentro de
nuestra fuente de datos, ya sea
dimensión o medida, podemos agregarlo a nuestro
cálculo como este, tenemos las ventas, y ellas
tienen el color naranja. El siguiente componente,
tenemos las funciones, son los operadores build
in para manipular nuestros datos, y tienen el color azul. El siguiente componente, los operadores. En este ejemplo,
tenemos dos operadores, el más el operador
aritmético, y como con el operador de
comparación Es el más alto que, y van a
tener el color negro. El siguiente componente, va a ser también con
un color negro. Tenemos las expresiones de letras. Esos son valores estáticos que
podemos insertar dentro de
nuestros cálculos. Podría ser un número como aquí diez o podría ser cadena
como aquí el alto. Y aquí, no olvides agregar las
comillas dobles o simples, para que Tableau
entienda, esto es un valor, no un campo o un parámetro o función
o cualquier otra cosa. Y también podemos agregar valores de
fecha. Todo bien. Pasando al siguiente componente, tenemos las expresiones lógicas. Tenemos F, entonces y ellos nos
pueden ayudar para
evaluar las condiciones
dentro del tableau y luego decidir si
es verdadero o falso. Y el último componente
que tenemos dentro los cálculos,
tenemos los parámetros. Son los campos dinámicos que podemos usar dentro de los cálculos. Bien, así que eso es todo acerca de los componentes de los cálculos. Bien. Entonces con
eso hemos aprendido principal
los componentes básicos
de los cálculos del tableau. Y a continuación, vamos
a aprender a anidar un cálculo
en otro.
91. Udemy 1 3 calcos anidados: Entonces voy a hablar los cálculos anidados
en tableau En tableau, puede anidar cálculos
usando el resultado de un cálculo como entrada
para otro cálculo. Y eso es porque a veces podrías estar en
situación en la que
tenemos cálculos complicados
con diferentes pasos. Entonces para cada paso, podemos
tener un cálculo. Entonces a medida que estás
implementando esos pasos, vas a terminar teniendo
múltiples cálculos, y van a ser
anidados dentro de los de los demás Entonces ahora, déjame
mostrarte un ejemplo. Bien, ahora
vamos a ir a crear un nuevo campo calculado para manipular los valores
del campo país para
tener un formato específico Entonces en este ejemplo,
tomemos el primer nombre de los clientes y
también de los países. Ahora vamos a ir
a crear un nuevo campo para el país con
diferente formato. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Y luego vamos
a comenzar con el primer cálculo donde podemos hacer todas las letras del campo país
con la mayúscula. Entonces vamos a
tener función superior. Y luego vamos a
manipular el campo país, así que vamos a
empezar a escribir país. Y aquí está nuestro campo. Así que eso establece para el
primer cálculo. Vamos y golpeemos OK. Así que T va a ir y
crear un nuevo campo calculado, nueva dimensión dentro de
nuestra fuente de datos. Vamos a comprobar los
valores. Como puede ver, las camadas todos los países están con la
mayúscula. Todo bien. Entonces ahora vamos a
pasar al siguiente paso en
la transformación
donde queremos mostrar solo los
tres personajes justos de
cada uno de los valores dentro de este
nuevo campo calculado. Entonces para hacer eso,
vamos a volver a nuestro campo calculado, y
vamos a editarlo. Y esta vez, vamos
a usar la función lift. Así podrás ir y
buscar en el catálogo para ver la sintaxis de
la función lift. Como se puede ver
excepto dos campos. El primero va a ser la cuerda que
queremos manipular. Entonces vamos a
tener el número de personajes que queremos mostrar. Déjame mostrarte ahora paso
a paso cómo podemos hacerlo. Vamos primero a una nueva línea, así que nos vamos a quedar. Entonces necesita dos argumentos, el campo que
queremos manipular y el número de caracteres. El campo que queremos
manipular va a ser el resultado de
la función superior. Va a ser
éste de aquí. Yo sólo voy a cortarlo. E insertado por aquí. Entonces con eso, tenemos
el primer argumento. El segundo argumento
va a ser el número de personajes
que queremos mostrar. Van a ser
tres personajes. Por eso podemos especificar tres. Entonces así es como podemos st
funciones en Tableau. La primera función
a ejecutar va a ser la que está dentro. Entonces la función superior va
a ser ejecutada primero, y luego el resultado de esta función va a
ser utilizado como entrada, la función afuera
para la función lift. Eso significa primero,
vamos a ir a hacer todos los valores dentro del
país como mayúsculas. Entonces vamos a ir a
ejecutar la función lift, donde vamos a mostrar sólo los tres primeros personajes. Ahora vamos y golpeemos aplicar
para verificar los resultados. Con eso, se puede
ver, ahora
sólo tenemos tres caracteres dentro de
los valores del país. Nuevamente, la función dentro se
va a ejecutar primero, luego la función
afuera, y con eso, se
puede expandir aún este campo calculado
a más funciones. Por ejemplo,
digamos el tercer paso que queremos ir y calcular la
longitud de los caracteres. Para ello,
podemos usar la función link, así que vamos a
agregarla como almidón, y entonces la entrada
del campo puede ser la salida de
esas dos funciones. Como puedes ver, es muy
fácil st funciones en tableau. Adelante apliquemos
y verifiquemos los resultados. Como se puede ver en todas partes
tenemos los vínculos de tres. Nuevamente, el orden de ejecución
va a ser el justo dentro de
la función superior. Entonces la función left,
luego la última en ser conmutada es la función link
. Eso es. Este es un método sobre cómo crear
cálculos anidados en Tableau, pero hay otro
método sobre cómo hacerlo Eso es creando un
segundo campo calculado usando el primer campo
calculado. Déjame mostrarte a lo que me
refiero, podemos ir y cerrar este de aquí y vamos a crear un nuevo campo calculado. Vamos a llamarlo
segundo campo calculado. Lo que vamos a
hacer dentro de él es
usar la salida del
primer campo calculado. Este ejemplo, es el país. Este es nuestro primer campo
calculado, y luego
lo vamos a multiplicar por dos, por ejemplo. Entonces aquí, nuevamente, el orden de
la conmutación va a ser primero hacer tiene que calcular
el primer campo calculado Así podemos calcular la
parte superior izquierda y el enlace. Y luego al
final, va a venir aquí y
multiplicarlo por dos. Vamos a golpear. Y con eso, tenemos un nuevo campo
calculado. Rastreemos y
dejémoslo en la vista. Entonces como pueden ver,
ahí va
a tener el valor de seis. Ventana Yo uso el primer
mesodo y ventana utilizo el segundo mesodeight te
voy a mostrar como
uso tu decides sobre esto Vamos al nuestro
primer cálculo, y como puedes ver esos pasos
intermedios. son pasos importantes, no quieres usarlos
en ninguna otra visualizacion, entonces no tiene
ningún sentido crear para cada paso intermedio un
campo dentro de tu fuente de datos, entonces la fuente de datos puede explotar
y vas a tener muchos campos que no
son En esta situación,
voy a tener todos esos
pasos intermedios en un solo cálculo. Pero hay otro
escenario en el que se tiene un cálculo muy complejo donde el código va
a ser muy enorme, y es muy difícil
mantener todo
en un cálculo. Ahí trato de
dividirlo en pasos y cada paso va a tener un
campo en la fuente de datos. El último escenario donde
esos pasos intermedios son realmente importantes
para
otra cosa para diferentes
visualizaciones o tal vez también para cualquier otro cálculo
diferente Para no
repetirme y hacer los mismos cálculos una y
otra vez, voy a crear un campo calculado
dedicado para cada paso intermedio, solo si son importantes. Muy bien, chicos. Eso es todo
por los cálculos anidados, y eso fue una introducción
a los cálculos en Tableau Son muy importantes para
hacer grandes visualizaciones, y no te preocupes en
el siguiente video, vamos a
aprender más y más sobre los cálculos en Tableau Bien, así que con eso,
hemos aprendido a hacer cálculos anidados
en Tableau Y a continuación, les voy a
dar una introducción a los cuatro tipos de cálculos de
tableau. Tenemos la tabla
agregada de nivel de fila y cálculos LOD
92. Udemy 1 4 tipos de calcos: En Tableau, tenemos muchas funciones
diferentes que podemos usar dentro de
los cálculos. Y en Tableau,
podemos
categorizarlos en cuatro
tipos diferentes de cálculos En este tutorial,
vamos a hablar de ellos. Pero primero, podemos tener un ejemplo muy sencillo para entender cómo funcionan y cómo
interactúan entre ellos. Así que vamos. Todo bien. Ahora,
digamos que tienes la siguiente tabla de productos dentro de nuestra fuente de datos donde tenemos información
como el producto, precios, cantidades, etc. Esos datos son los datos originales que podemos encontrar dentro de
la fuente de datos. Ahora digamos que
necesitamos un nuevo campo dentro nuestra fuente de datos para mostrar
los datos de sus ingresos. Para ello, simplemente
podemos crear un nuevo campo calculado
donde va a
multiplicar los precios
con las cantidades. Ahora con esa tabla
vamos a ir y crear un nuevo campo dentro de
nuestra fuente de datos, para almacenar el resultado de los
cálculos dentro de ella. Tabla va a ir fila por fila multiplicando los precios por la
cantidad Entonces, por ejemplo,
para la primera fila, va a
multiplicar 20 por dos, y mesa va a ir a
almacenarla en el nuevo campo. Entonces mesa puede saltar a la siguiente fila y hacer
exactamente lo mismo. Entonces, como puede ver,
la tabla está procesando cada fila de manera individual e
independiente entre sí. Cuando los cálculos
están ocurriendo en una fila, no
nos importa
la información que está presente en
las otras filas. La mesa puede enfocarse solo
en una fila a la vez. Este tipo de cálculos, lo
llamamos cálculos de
nivel de fila, y el nivel de detalles
que tenemos aquí es el más bajo. Entonces tenemos nivel de detalle
de la fuente de datos. Es muy importante
entender que este tipo de
cálculos es el único tipo que no
irá y agregará las filas
de la fuente de datos, y también, el
único tipo que puede almacenar los resultados
y la fuente de datos. Eso significa que T no irá y calculará el resultado
de estos cálculos. Cada vez que
lo estés usando en las visualizaciones, por lo que va a precalcularlo y almacenarlo en la fuente de datos, y el cálculo
no se hará sobre la
marcha. Todo bien. Entonces ahora pasemos a
las visualizaciones, y digamos eso, me gustaría mostrar los
ingresos totales de cada producto Para eso, podemos usar la función sum para resumir
los valores de los ingresos, y podemos ir y agregar el producto de
dimensión a la vista, y la tabla aquí va a mostrar solo tres filas en la vista, una fila para cada valor de producto Eso quiere decir que
vamos a tener P uno, P dos y P tres. Ahora, esta tabla de tiempo
comenzará a resumir y agregar las filas
en la fuente de datos Eso va a ser a
nivel de la dimensión. Por ejemplo, la tabla puede comenzar para el primer
producto, el P uno, y la tabla puede resumir las dos primeras filas
de la fuente de datos Tenemos 40 más 60, tablet añadir la salida 100
directamente en la visualización. Entonces vamos a
pasar a la siguiente fila. Tenemos la P dos. Aquí tenemos solo una
fila en la fuente de datos, y el resumen de
eso va a ser 20, para el producto tres, la P tres, tenemos aquí
tres filas en la fuente de datos El resumen de
40 más 25 más 15, Tabla va a tener la respuesta
80 en las visualizaciones Esta vez, como se puede ver a no
está procesando las filas de la fuente de datos una
por una e individualmente. En su lugar, tabla va a
ir y resumir agrupar las filas de
la fuente de datos
en el nivel de visualización Este tipo de cálculos, lo
llamamos cálculos agregados, y se va a
calcular sobre la marcha. Eso significa que el resultado
de estas funciones de esos cálculos no se
almacenará extra dentro de
la fuente de datos. Y ahora es muy importante
entender el nivel de detalles de esta nueva tabla
que tenemos, a la vista. Tiene menor nivel de
detalles como fuente de datos, y quien
controla el nivel de detalles es la dimensión
que tenemos en la vista. Entonces la dimensión que
usemos en la vista, va a controlar el nivel de detalles para los cálculos
agregados. Y por eso
tenemos otro tipo de cálculos por eso. Digamos que tenemos otro escenario donde
dices, ¿sabes qué? Me gustaría controlar
el nivel de detalles. Quiero que mis cálculos muestren los ingresos totales
de cada categoría. Entonces aquí podemos usar
diferentes funciones como la función fija, así que vamos a
tener categoría fija, y luego algunos sus ingresos. Para que le estemos diciendo a Tau. Encuentra el ingreso total, pero esta vez se
va a arreglar, va a estar conectado
a la categoría dimensión. Entonces déjame mostrarte
lo que puede pasar. Mesa va a ir
a revisar, bien, ¿cuál es la categoría de pago uno? Es la categoría A. Y ahora la siguiente pregunta, ¿cuál es el ingreso total
de la categoría A? Aquí Tableau puede resumir
40 más 60 más 20, y el resultado puede ser 120 Y aquí tabla no va a mostrar los ingresos totales
del producto pagar uno, pero en vez de eso,
estamos mostrando los ingresos totales
de la categoría, A. Lo mismo puede pasar para el siguiente producto, tenemos p dos, pertenece a la
misma categoría a A, por lo que el ingreso total de la
categoría A es de nuevo 120. Y luego el último
producto, p tres, pertenece
esta vez a categoría diferente a categoría p, y el ingreso total de ese
puede ser 40 más 25 más 15. El output puede ser 80 como ingreso total para
la categoría B. Entonces ahora quien está controlando
las agregaciones, ya no
es la dimensión
que tenemos en la vista, sino que va a ser la dimensión que
especifiquemos en los cálculos Este tipo de cálculos, lo
llamamos expresiones L O D, expresiones de
nivel de detalles. Y aquí lo mismo
que las agregaciones, va a pasar sobre la marcha Nada va a ser almacenado
dentro de la fuente de datos. Bien, así que ahora pasando
al último tipo de cálculo
que tenemos en Tableau Digamos que después de obtener
el resultado en la vista, me gustaría
calcular el rango de los productos en función los datos que se
muestran en la vista. Y para
ello, podemos utilizar el rango de función del
resumen de los ingresos. Entonces, ¿qué puede pasar esta vez, Tapl no irá a
consultar la fuente de datos En lugar de eso, T puede ir y consultar la propia
visualización. Entonces es como si estuviéramos
agregando la agregación. Entonces, con base en el valor que
se muestra en la vista, podemos encontrar que
el producto uno, P uno tiene el rango uno, luego P dos tiene el rango tres, y P tres tiene el rango dos. Este tipo de cálculos, lo
llamamos cálculos estables, y es diferente a
todos los demás tipos, se basa en el
contexto y en los datos que se
muestran en la vista, y no irá directamente
a consultar la fuente de datos. También se
conmuta sobre la marcha. Eso significa que el resultado
no se almacenará dentro de
la fuente de datos. Y si estás
hablando del nivel de detalles, depende también de
la visualización. Por lo que puede depender de la
dimensión de los productos. Bien, chicos. Para que ahora tengamos
un panorama general sobre los cuatro tipos diferentes de
cálculos dentro de Tau, y podamos ver cómo
Tableau puede calcular los cálculos y presentar los datos al final
en los resultados. Bien, entonces
vamos a comenzar con el primer tipo de cálculos. Tenemos los cálculos de
nivel de fila. Y aquí tenemos
muchas funciones bajo esta categoría si se
comparan con los otros tipos. Entonces aquí tenemos las funciones
numéricas, fecha de
cadena, null, funciones
lógicas. Hay muchas funciones,
pero las vamos a cubrir
todas en los próximos tutoriales. Así que ahora vayamos a Tableau y probemos algunos de esos cálculos. Bien, entonces ahora de vuelta a Tableau, vamos a ir a
la pequeña fuente de datos, y luego vamos
a ir a las órdenes. Como puedes ver,
tenemos aquí la cantidad y también, el precio unitario. Ahora vamos a ir a
calcular los ingresos, donde vamos a
multiplicar la cantidad por el precio unitario. Para ello,
vamos a crear nuevos campos
calculados
en la fuente de datos, y esto va a ser el tipo de cálculos a
nivel de fila. Así que vamos a crear
nuevos campos calculados. Vamos a ir al
pan de datos haciendo
clic derecho en el espacio vacío, crerear campos calculados, y vamos a darle
el nombre Y entonces la fórmula
para esto va a ser la cantidad
multiplicada por el precio unitario. Ahora podrías preguntarme
dónde encuentro en Tableau todas las funciones
que están relacionadas con los cálculos de
nivel de fila tipo. Bueno, no hay
un lugar específico para eso. Pero hay como
orientaciones para ello. Entonces, si vas a
la documentación aquí y revisas
esos grupos, no
encontrarás directamente los
tipos de los cálculos, pero encontrarás algunos grupos que son similares a esos tipos. Por ejemplo, si
puedes ver por aquí, tenemos los cálculos de la tabla. Si vas dentro de
él, puedes encontrar todas las funciones que
podríamos usar en este tipo. Y luego tenemos otro
grupo llamado agregado. Y no solo
encontrarás los cálculos agregados, sino también,
encontrarás las expresiones LOD El último, el último tipo es los cálculos de nivel de fila
es en realidad el resto. Así que todos los demás como el número, conversiones de tipo de datos de
cadena, todas esas cosas son cálculos de
nivel de fila. Todo bien. Así que ahora volvamos a nuestros cálculos. Vayamos por aquí y golpeemos. Y con eso, se puede ver
que la tabla hizo inmediatamente crear un nuevo campo
en nuestro panel de datos. Ahora, como te dije, si estás usando cálculos de nivel de fila, Dub log y haz los pre
cálculos y almacena los resultados inmediatamente en la fuente de datos.
Vamos a comprobarlo. O puedes ir a
la página de fuente de datos o podemos ir a este
pequeño icono de aquí. Dice ver datos. Así que entremos y
verifiquemos los resultados. Aquí tenemos que
cambiar a las órdenes. Y ahora vamos
a desplazarnos hacia la derecha. Se puede ver que tenemos
el campo original. Tenemos la cantidad y
también, el precio unitario. Pero también tenemos, nuestro
nuevo campo calculado, que es como cualquier otro campo que tengamos en la fuente de datos. Tenemos los ingresos por aquí, y como puede ver tabla
hizo inmediatamente robó todos los resultados de este campo
calculado en
la fuente de datos. A pesar de que aún no
hemos creado nada en
las visualizaciones. Entonces eso significa presentado preparado
para ti en la fuente de datos, y podemos comprobar el
resultado, por ejemplo, aquí, tenemos la cantidad uno,
el precio unitario, 215, vamos a conseguir
el mismo curso, y aquí las cosas se
multiplican por dos Como puede ver, ahora
estamos multiplicando
la cantidad por el precio
unitario Ahora podemos ver muy
claramente que el papel los cálculos serán
calculados y realizados. En el nivel de fila de manera individual e independiente
entre sí. Por lo que la información que
tenemos en las otras filas no
afectará los
cálculos de la primera fila. Bien, chicos. Entonces eso es todo. Así es como funcionan los
cálculos de nivel de fila en Tableau. Bien, entonces ahora
vamos a pasar
al siguiente tipo de cálculos. Tenemos los
cálculos agregados. Y aquí tenemos
pocos cálculos si se comparan con los cálculos de nivel de
rol. Tenemos Max Min
recuento promedio suma distinta
y atributo. Nuevamente, todos esos pueden
cubrirse en detalles
y nextooriales, pero ahora vamos a ir a Tableau y probar algunos de Bien, todos. Entonces ahora vamos a
ir a construir una visión donde tengamos los
ingresos totales por productos. Para hacer eso,
vamos a ir a obtener el nombre del producto de
la pequeña fuente de datos, y pongámoslo en la vista. Ahora bien, es muy importante
entender los conceptos. Entonces ahora el nombre del producto
es la dimensión que puede definir el nivel de detalles
en las visualizaciones Entonces eso significa que en esta vista, tenemos cinco filas, y esto está completamente
controlado por el nombre del producto. Entonces ahora quiero que entiendas
cómo escoger qué tipo de cálculos vamos a usar ahora para responder a esta pregunta. Empezamos siempre con
la primera pregunta, ¿tenemos que
agregar los datos? Desde la tarea diciendo,
los ingresos totales, eso significa que hay una
agregación y resúmenes. Bueno, eso significa que no podemos usar los cálculos de nivel de fila, entonces tenemos que usar los otros
tipos para agregaciones Entonces nos quedamos con
los tres tipos. Ahora, la siguiente
pregunta va a ser, ¿tenemos todos los
datos en la vista? Bueno, como pueden
ver en nuestra tabla, solo
tenemos la información
dimensional. No tenemos nada
sobre los ingresos. Entonces eso significa que no, no
tenemos todos los datos
dentro de la vista, y eso va a
significar que no usaremos tipo de cálculos de
tabla porque los tipos de cálculos de tabla
siempre dependen de la vista. Entonces, si no tienes
los datos en la vista, no
puedes usar cálculos de
tabla. Con eso, nos quedan
dos opciones. O podemos usar los cálculos
agregados
o los cálculos LOD Bueno, la última
pregunta que puedes hacer, ¿el nivel de
detalles que tenemos en la vista puede cumplir con
mi requerimiento? Bueno, en este ejemplo, sí, porque queremos tener los ingresos
totales por productos. Entonces estamos
hablando de los productos y la dimensión que
tenemos dentro de la vista
cumplen exactamente el nivel de detalles. Eso significa que podemos quedarnos con el nivel de cálculos
que tenemos dentro de la vista
y no necesitamos usar ninguna expresión LOD Si sigues esas
tres preguntas de símbolos, puedes
identificar fácilmente qué tipo de cálculos necesitas
para resolver tu tarea. En este ejemplo, van a ser los cálculos agregados. Veamos cómo podemos hacer eso. Dado que los
cálculos agregados son los métodos predeterminados
en Tableau para agregar cualquier
dato o cualquier medida, va a ser
muy fácil de crear. Todo lo que necesitamos son los ingresos, arrástralo y suéltalo aquí
encima de esos números. Con eso, tabla va a crear inmediato y cálculos
agregados. Podemos ver por aquí
la suma de sus ingresos, y eso es porque es el método predeterminado
en la agregación de datos La tabla va para cada producto
dentro de los datos y comienza a agregar todos los ingresos que están
relacionados con estos productos Ahora el siguiente paso
lo que suelo hacer, voy y valido algunos ejemplos. Voy y escojo algunos
de esos productos y empiezo a resumir
el valor para comprobar si el valor que estoy viendo en
las visualizaciones es correcto Vamos a crear unas hojas e. Aquí queremos ir
al nivel más bajo. Para ello,
vamos a tomar el número de pedido,
la vista, y tomemos
ahora el nombre del producto. También podemos tomar las
categorías. Entonces tomemos los ingresos y pongámoslos en el APC por aquí. Hagámoslo un
poco más grande para poder ver los nombres, y luego podemos ir a
ordenar los nombres de los productos. Así que ahora podemos ir a escoger cualquiera de esos productos
para validar las respuestas. Tomemos el monitor LG F HD, como puedes ver la suma total
debería ser de más de 3,000. Volvamos a nuestras agregaciones
y revisemos el LG f HD. Se puede ver que se
trata de los 3 mil. Eso significa que todo está bien, y con eso conseguimos los ingresos
totales, por productos. Y claro, lo hemos
hecho de la manera rápida donde arrastramos y soltamos
el campo a la vista. Pero si quieres hacerlo
como campo calculado para reutilizarlo posteriormente
en hoja diferente, podemos ir y crear
nuevos campos calculados. Vamos a llamarlo ingresos totales, y luego vamos a
tener la misma sintaxis. Entonces la suma de ingresos. En este momento, vamos a
usar los cálculos anidados. Entonces lo tenemos ya en
otro campo calculado. Así que vamos a hacer clic en eso. Y como pueden ver el
cálculo es válido, vamos a golpear ok, y conseguimos con eso una nueva medida
en nuestro dolor de datos. Entonces, si vas a reemplazarlo, obtendrás resultados exactos. Entonces, como se puede ver en los
resultados, nada cambió. La única ventaja
para ti esto es, reutilizarlo en diferentes hojas y también diferentes
cuadernos de trabajo. Bien, chicos. Así que eso es todo por los cálculos
agregados en Tableau. Bien, chicos. El tercer tipo de
cálculos en Tableau, tenemos los cálculos LOD o las expresiones de nivel de
detalles Y aquí sólo tenemos
tres funciones tau. Tenemos lo fijo,
incluimos y excluimos. Ahora vamos a ir a Tableau y crear una de esas
funciones. Todo bien. Ahora tenemos la siguiente
tarea donde queremos
mostrar los
ingresos totales por categoría, pero usando la misma vista. Entonces nos vamos a quedar con
la misma información. Podemos tener el nombre del producto. Vamos a tener los
ingresos totales por los productos. Pero quiero ver uno al lado del otro. Los ingresos totales por categoría. Entonces volvamos a repasar
las tres preguntas. La primera pregunta, ¿
estamos haciendo agregaciones? Bueno, sí, eso significa que
no podemos usar
cálculos relevantes. Entonces la siguiente pregunta, ¿son suficientes los datos que tenemos a la vista? Bueno, no lo es. Aquí, no es el
ingreso total por categoría. Es por los productos. Bueno, eso significa que no podemos
usar los cálculos de la tabla. Ahora llegamos a la
última pregunta. ¿El nivel de detalles
en la vista me va a apoyar para resolver la tarea?
Bueno, la respuesta es no. Y eso es porque
el nivel de detalles dentro de la vista ahora definido
por el nombre del producto, y tiene mayor nivel de
detalles que la categoría. Queremos tener
los ingresos totales. Categoría Pi. Por lo que el nivel de detalles que tenemos en la
vista no me va a apoyar. Por eso no puedo usar aquí cálculos
agregados, y tengo que ir y
usar expresiones LOD Entonces, como puedes ver,
verle preguntas, y te va a
mover exactamente al tipo correcto de
cálculos en Tableau Y ahora se podría
decir esperar pesarlo. Puedo ir y agregar la
información de categoría a la vista, y luego tengo el nivel
de detalles de la categoría. Bueno, esto no va a funcionar, y eso es porque
el nombre del producto tiene un mayor nivel de detalles. Déjame mostrarte lo que puede pasar si traes la categoría. Así que vamos a agarrar la categoría al lado
derecho de nuestro aquí. No se ve nada
va a cambiar. Todavía estamos en las cinco filas. Y eso es por
el nombre del producto. Aunque lo muevas al lado
izquierdo de nuestro aquí, no
tenemos aquí dos filas
tenemos aquí cinco filas. Si puedes consultar los
detalles por aquí, tenemos cinco marcas. Entonces por eso aunque
estés agregando la categoría, nada va a
cambiar, seguimos con el
nivel de detalles del producto. Entonces ahora vamos a crear
un nuevo campo calculado. Para utilizar las expresiones LOD
o cálculos. Entonces vayamos al lado izquierdo y creemos un nuevo campo
calculado. Podemos llamarlo
ingresos totales por categoría. Y la sintaxis, no
te preocupes por ello, vamos a aprender en un tutorial
separado al respecto. Entonces va a tener arreglada la
siguiente sintaxis. Entonces tenemos que especificar
la dimensión que va
a controlar el nivel de
detalles de los resultados. Va a ser la categoría. Y entonces lo que estamos haciendo,
estamos agregando los ingresos. Tenemos que añadir aquí suma de ingresos, y luego
tenemos que cerrarla. Ese es el cálculo es
válido y todo está bien. Vamos a golpear. Como de costumbre, vamos a obtener un
nuevo campo calculado en nuestro contenedor de datos por aquí. Consigamos el resultado
y
arrastrémoslo hasta aquí para ver los datos. Podemos ver para cada fila los ingresos totales
por categoría. Para el primero,
va a ser el ingreso total
por los accesorios. El segundo lo
mismo porque
pertenecía a la misma categoría,
el tercero el mismo. Pero el cuarto,
puedes ver que
pertenece a una categoría diferente, y por eso vamos
a conseguir números diferentes. Eso es. Es por ello que necesitamos
cálculos LOD en Tableau. Bien, ahora vamos a pasar al último tipo de
cálculos que tenemos, los cálculos de tabla. Y aquí tenemos también,
algunos cálculos. Entonces tenemos el rango de ventana
corriente, primer último índice lop, y así sucesivamente. De nuevo, aquí podemos
tener
tutorial dedicado para esas cosas. Pero ahora vamos a
probar uno de ellos. Bien, todos.
Entonces ahora vamos a pasar a la última
tarea para esta vista. Queremos mostrar
el total corriente de los ingresos por los productos. Entonces aquí vamos a
volver a hacer las tres preguntas. ¿Estamos agregando? Bueno, sí, porque estamos teniendo el total
corriente de los ingresos. Entonces no podemos usar los cálculos de nivel de
fila. La siguiente pregunta es, son
los datos que tenemos en las visualizaciones son suficientes para resolver esta tarea. Bueno, sí. Y eso es porque
tenemos los ingresos totales por los productos y la vista. Y en base a esa información, podemos acumular
el total de ingresos por los productos. Así que en realidad tenemos
todo en la vista
para resolver las tareas. Y por eso
vamos a ir a usar los cálculos de tabla de tipos, y no nos vamos a molestar con la tercera pregunta si se trata de cálculos
agregados o LOD porque son
cálculos de tabla Así que vamos a crear
un nuevo campo calculado. Vamos a llamarlo ingresos totales
corrientes. La sintaxis para eso es
también, muy sencilla. Empezamos con la carrera. Después tenemos que seleccionar
qué tipo de agregación. Va a ser la suma. Entonces tenemos que ir a especificar
qué datos se van a calcular dentro de los cálculos de
esta tabla. Aquí solo tenemos
dos informaciones, o bien vamos a
utilizar un ingreso total o
el ingreso total por
categoría, el LOD Pero estamos hablando de los ingresos
totales py productos. Por eso vamos
a incluirlo por aquí. Esa va a ser la suma de
los ingresos, y eso es todo. El cálculo es válido. Vamos a golpear, y
vamos a tomar nuestra medida y ponerla
también en la vista para verificar s. que
podamos ver muy bien, el total corriente
de los ingresos. Es muy sencillo. Comienza con el primer valor de
los ingresos totales. Entonces el siguiente valor
puede basarse en el valor anterior más
los ingresos totales. Esos dos valores se
van a
sumar entre sí
para obtener este valor. Después el siguiente, el mismo. Entonces el valor anterior más
los ingresos totales actuales. Como pueden ver, aquí no
tenemos nada. Por eso estamos
obteniendo el mismo valor. Como puede ver, a medida
que vamos bajando, estamos sumando más
ingresos totales al número total. Ahora bien, es muy
importante entender que los cálculos de la tabla son muy sensibles a los datos que se
muestran en la vista. Cualquier cambio a esta estructura, vamos a obtener diferentes
números en la salida. Este no es el caso
para los cálculos agregados o LOD.
Déjame mostrarte a lo que me refiero. Por ejemplo,
vamos y simplemente cambiemos el tipo de datos
dentro del nombre del producto. Entonces vayamos por aquí y hagámoslo descender, por ejemplo. Se puede ver que los cálculos
agregados o el LOD, los valores
son los mismos Sólo voy a cambiar el tipo. Pero los valores dentro los cálculos de
la tabla sí
cambiaron completamente porque ahora
tenemos diferentes
ordenamientos y tableau can para recalcular el
total acumulado basado en la vista Eso significa cualquier interacción
en las visualizaciones, va a afectar las funciones de cálculos de
tabla, y está completamente
basado en la vista Eso es todo por ahora, se
trata de los cálculos de tablas en tableau. Bien, chicos. Entonces ahora podemos hablar
del orden de conmutaciones de esos diferentes
tipos de cálculos que tenemos en Tableau Entonces ahora digamos que tenemos
los siguientes cálculos, y es muy similar a
los cálculos nsted Aquí tenemos diferentes tipos. Entonces tenemos el rango para los cálculos
de la tabla. Tenemos la suma como cálculos
agregados, y tenemos la
cantidad multiplicar con el precio como cálculos de
nivel de fila. Entonces lo justo
a ejecutar son siempre los cálculos de
nivel de fila. Entonces el primero va a ser la cantidad multiplicar
con el precio. Entonces el segundo tipo
a ejecutar en Tableau va a ser los cálculos
agregados, va a ser la
función sum en Tableau, y el último tipo
de cálculos que se va a
ejecutar en Tableau va a ser la función rank,
los cálculos de tabla. Nuevamente,
los cálculos de nivel de rollo como los primeros, luego
los cálculos agregados y siempre el último,
los cálculos de tabla. Bien. Así que ahora
vamos a recapitular rápidamente cómo elegir el tipo de cálculo
correcto Aquí tenemos tres preguntas. Empezamos con el primero. ¿Tienes los datos agregados? Si no, entonces ve y usa los cálculos de nivel de
fila. Estamos en el nivel bajo. En caso afirmativo, entonces saltamos
a la siguiente pregunta. ¿Todos los datos necesarios ya están disponibles en
las visualizaciones? En caso afirmativo, entonces podemos usar
los cálculos de la tabla. Si no, entonces tenemos aquí la tercera pregunta
es el nivel de detalles en las visualizaciones coincide con la pregunta
o los requisitos? En caso afirmativo, entonces podemos usar los cálculos
agregados. Si no, podemos ir y usar las expresiones LOD
o cálculos Entonces, si sigues
mi árbol de decisiones, simplemente
puedes encontrar
una respuesta para eso. Bien, para que ahora
tengas una visión general de los diferentes tipos
de cálculos que tenemos en Tableau. A continuación, vamos a hacer una
inmersión profunda en cada tipo de ellas, y comenzaremos con los cálculos de nivel de
fila. Aquí vamos a cubrir muchas funciones en Tableau que son muy importantes para hacer manipulaciones
y transformaciones de
datos Y generar también en nueva información que necesites
para tus visualizaciones.
93. Número de Udemy 2: Entonces ahora vamos
a comenzar con el primer tipo de cálculos,
los cálculos de bajo nivel, y en este statorial
vamos a cubrir las
funciones numéricas en Tableau El propósito principal de las
funciones numéricas en Tableau es manipular y transformar valores
numéricos. Podemos utilizarlos en campo
con el número de tipo de datos. El caso de uso más importante para las funciones numéricos es
simplificar los números. Aquí tenemos tres funciones. Tenemos el techo, piso y redondo para redondear
los números en forma similar. Como es habitual, primero, entendamos el
concepto detrás de ellos, luego podemos practicar en tableau. Vamos. Todo bien. Ahora, digamos que tenemos
el siguiente escenario. Hemos construido una vista desde las subcategorías y
la suma de ventas Ahora bien, si le
echas un vistazo a esos números, puedes ver que son números
grandes con muchas
fracciones, muchos detalles. Tenemos tres
decimales por aquí. Esos detalles van
a hacer que sea realmente difícil leer esos
números en la vista. En lugar de eso, podemos redondear esos números para que
sea más fácil leer y ocultar esos
pequeños detalles que aquí son innecesarios. Si tomas las celdas,
las celdas redondeadas, puedes ver ahora
tenemos menor tamaño en los números y redondeamos
todas esas fracciones, todos esos números decimales. Con eso, puedes ver si
comparas el derecho al ascensor. Es más fácil leerlo bien. Entonces ahora aprendamos
cómo funciona esto. Cada número decil,
como, por ejemplo, 1.4, siempre tiene dos vecinos
enteros Piénsalo como si
tuviéramos una habitación. Cuenta con techo y piso. En este ejemplo, el 1.4 tiene el techo de dos
y el piso de uno. Y aquí podríamos estar
en una situación en la que
no quiero tratar esos detalles con
esas fracciones. Me gustaría tener un número
entero dos o uno. Y aquí exactamente
tenemos dos opciones. O vamos a moverlo
al techo al número
más alto, o vamos a moverlo al piso al número inferior. Entonces, si decides usar
la función de techo, el número va a ser dos. Entonces, lo que están
haciendo aquí es que estamos redondeando el número al valor superior
hasta el techo O
lo estamos moviendo al piso. Eso quiere decir que estamos
redondeando el número. La función de piso va a
redondear hacia abajo el 1.4 a uno. Ahora podrías decir,
¿sabes qué? No quiero decidir
si va a ir al techo
o al piso, me gustaría
tenerlo automático. Entonces debería ir
al entero más cercano. Y aquí podemos usar
la función round. Tengamos el
siguiente ejemplo. Digamos que estamos en 1.3. Si usas ronda,
vamos a ir al vecino
más cercano. El vecino más cercano
va a ser el indicado, la ronda va a
mover el valor a uno. Pero ahora tomemos
otro valor, 1.7. Aquí el vecino más cercano
no es el piso,
es el techo. Entonces está más cerca de dos. Si usas la función round, la
va a convertir a dos. Y ahora, digamos
que nuestro valor está exactamente en medio de 1.5, lo que puede pasar con el
valor de que uso redondo porque tiene exactamente
la misma distancia al techo y al piso. Y aquí lo que puede
pasar es que va a ser redondeado hasta el techo. Tenemos que tener un solo valor. Entonces 1.5, la ronda de
eso va a ser dos. Entonces, como pueden ver, así es como funcionan
esas tres funciones. Todo en
lo que pensamos, es como una habitación, tienes techo y piso. Todo bien. Entonces ahora vamos a comparar las tres funciones
lado a lado. Vamos a empezar
con el techo. Entonces el techo va
redondeando los números. La sintaxis en la tabla va a
verse así, techo, y acepta solo un
argumento, el número original. Por ejemplo, el techo
de 1.2 va a ser dos, techo de 1.8, va a ser dos techo de 1.5, puede ser dos. Siempre vamos
al número más alto.
Pasemos al siguiente. Va a ser
exactamente lo contrario. Entonces el piso va a
redondear los números a menor valor. La sintaxis aquí es piso, excepto también,
sólo un número. Los ejemplos son piso
1.2, puede ser uno, 1.8, puede ser uno, y 1.5 puede ser también, uno. Siempre vamos a la baja Vamos a la
última. Tenemos la ronda. Va a redondear los números
al entero más cercano. La sintaxis para eso
va a ser un
poco diferente. Tenemos redondo entonces
el número original, luego tenemos un decimal. Aquí está la opción, claro. Aquí podemos decidir también, si vamos a ver, por
ejemplo, un decimal, dos decimales, y si lo
dejas vacío, lo va a redondear
a un número entero Pasemos a los ejemplos
para los mismos números. Si redondea 1.2,
va a ir al piso,
el más cercano va a ser uno. Si redondeamos 1.8, más cercano va a ser el techo, va a ir a los dos. Si redondeamos 1.5,
exactamente el medio, se va a redondear hasta el techo, así que tenemos un dos. Eso es. Así funcionan
las tres funciones. Ahora, volvamos
a Tableau y empecemos a practicar. Bien, chicos. Así que
volvamos a Tableau, vamos a crear ahora vista que vamos a mostrar
los pedidos con las ventas. Entonces nos vamos a quedar con
la pequeña fuente de datos. Tomemos el ID del pedido, lo
pongamos en las filas y llevemos
las ventas a la vista. Entonces como puedes ver las ventas
no tienen ninguna fracción, y eso es porque no es que
los números estén redondeados, es solo que el formato es diferente. Entonces, para mostrar
los valores reales, tenemos que cambiar el formato. Entonces para hacer
eso, vamos a ir a las mayores
ventas de nuestro aquí, haga clic
derecho sobre él y
vaya al formato. Entonces vamos a
ir al lado del ascensor. Aquí tenemos
números. Demos clic en este menú y vayamos
al estándar. Entonces una vez que haces eso,
puedes verlo. Tenemos los datos brutos tal como los
tenemos en la fuente de datos. Ahora queremos
redondear esos números para que sea similar
a leer en la vista. Para ello,
tenemos las tres funciones, y podemos comenzar
con el techo. Cerremos esto por aquí y creemos un nuevo campo calculado. Haga clic derecho sobre aquí
en el espacio en blanco, cree campo calculado. Vamos a
llamarlo techo de ventas. La sintaxis es realmente fácil. Se inicia con el techo
kard y luego dentro de él, tenemos que tener nuestro
campo, el número Nuestro campo son las ventas, y como puede ver los
cálculos son válidos. Vamos a obtener o. como puede ver, ahora
tenemos el campo,
el nuevo campo calculado
en la fuente de datos. Vamos a llevarlo a
la vista. Vamos a arrastrarlo hasta aquí. Como pueden ver ahora
tenemos nuestro nuevo campo. Déjame hacerlo
un poco más grande, y todos esos
valores son redondeados. Tomemos el primer valor. Tenemos 215 88. A medida que vamos redondeando, vamos a pasar
al siguiente valor superior, que es 216.
Todo está bien. Comprobemos esto por aquí, entonces tenemos 56 11. Y a medida que vamos redondeando, vamos a pasar al
siguiente entero, que es 57 Todo está bien y
las funciones de techo ya están funcionando. Todo bien. A continuación, tenemos que ir y
hacer exactamente lo contrario, vamos a redondear
los números al piso. Vamos a ir a crear
un nuevo campo calculado, y vamos a
llamarlo piso de ventas. La sintaxis
también es muy fácil. La palabra clave es piso y nuestro
valor van a ser las ventas. Eso es. Se valoran
los cálculos. Hagamos clic, y nuestro nuevo campo ya
está en nuestra fuente de datos. Vamos a agarrarlo a la vista. El primer valor fue de 215 88. Como estamos redondeando
al entero por debajo de
él, va a ser 215 Este valor por aquí, lo
tenemos 56 11, como vamos al piso, va a ser 56. Todo está bien,
y como puedes ver, es exactamente
lo contrario del techo. A continuación,
vamos a dar la vuelta a los números automáticamente al
vecino más cercano usando la ronda. Vamos a ir a crear
el tercer campo calculado. Vamos a
llamarlo ronda de ventas. Las funciones son realmente fáciles. Por lo que comienza con ronda
y acepta dos argumentos. El primero es must, va a ser
nuestro número de ventas, y el segundo va
a ser opcional en caso de que
queramos decidir sobre el
número de decimales Entonces aquí no queremos usarlo. Vamos a
dejarlo por defecto. No necesitamos
decimales ni fracciones. Entonces vamos a
dejarlo
así , ventas, y ya está. Como puedes ver, el
cálculo es válido, y vamos a
ir y golpear bien. Tercer campo calculado
también en el pin de datos, vamos a agarrarlo a la
vista y verificar los valores. Entonces ahora, el primer valor, 215 88, está cerca del techo. Por eso la ronda lo
va a llevar al 216. El siguiente tuvimos 56 11. Está muy cerca del piso. Por eso D o la
función round va a llevarla 2506. Entonces como puedes ver,
todo está bien, y los números se están moviendo
hacia el vecino más cercano. Entonces ahora digamos que queremos ver las ventas en nuestra opinión, pero teniendo solo un decimal, no dos decimales como
aquí en nuestro ejemplo Para hacer
eso, podemos redondear esos números a un
solo decimal usando la función round. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Llamémoslo ventas, ronda uno, y vamos a usar
también las mismas rondas de palabras clave, el número va a ser ventas, y luego vamos a definir cuántos decimales queremos En este ejemplo,
queremos sólo un decimal, así que vamos a escribir aquí uno. Entonces eso es todo, como puedes ver,
el cálculo es válido. Vamos a hacer clic en Aceptar. Y aquí
tenemos nuestro nuevo campo. Vamos a llevarlo a la vista. Y ahora podrías decir, ¿
sabes qué? Nada cambió. Todavía tenemos todo redondeado a un número entero.
No hay decimales. Bueno, eso es sobre el formato. Así que vamos a cambiar eso. Vamos a ir por aquí, hacer clic
derecho sobre él, y
luego vamos a formatear. Y aquí, vamos a
llevarlo a la norma. Una vez que hacemos eso, como pueden
ver, ahora, tenemos sólo un valor decimal. No tenemos dos valores
decimales como las ventas como el
campo original en nuestra fuente de datos. Pero ahora se podría decir, tal vez la ronda así como los decimales Entonces vamos a revisar los formatos. Vamos a ir
a la ronda por aquí y vamos a hacer clic en formatos. Y ahora si traemos
el estándar, como pueden ver,
nada está cambiando. Entonces eso significa que en realidad no
tenemos decimales. Tenemos sólo un
número entero. Todo bien. Ahora podrías preguntarme, ¿cuándo uso techo y cuándo
uso piso? Bueno, no hay regla para eso. Realmente depende del caso de uso y del requisito. Por ejemplo, si estoy construyendo un tablero para presupuestar
para planificar un presupuesto, iría siempre
con el techo para asegurarme de que
no me estoy olvidando de nada, y no me
falta presupuesto al final En este caso de uso,
tiendo siempre a usar techo y nunca
uso piso o redondo. Realmente depende del
requisito y del caso de uso. Como puedes ver esas tres
funciones realmente hacen que las visualizaciones sean más fáciles leer y más simples.
Bien, todos. Hasta ahora hemos aprendido a
simplificar los números en tableau usando las
tres funciones numéricas, techo, piso y redondo. Y eso es todo para
el primer grupo, el número de funciones. A continuación, podemos aprender las funciones de
cadena en tableau.
94. Udemy 3 1 caso de cambio: Ahora vamos a centrarnos en el segundo grupo de funciones en Tableau bajo los cálculos de nivel de
fila de categoría. Tenemos las funciones de cadena. Y el propósito principal de
las funciones de cadena en Tableau es manipular y
transformar los valores de texto. Un campo en nuestro conjunto de datos
con la cadena de tipo de datos. Hay muchos casos de uso y razones para usar
funciones de cadena en Tableau. Por ejemplo, podemos
usarlo para limpiar nuestros datos y llevar nuestro
texto a casos estándar. Por ejemplo, podemos cambiar el caso a
inferior o superior. El siguiente caso de uso también, está a punto de limpiar nuestros datos en tableau eliminando
cualquier espacio no deseado. Aquí tenemos tres funciones,
la moldura izquierda, la moldura derecha
y la moldura. Pasando al siguiente
grupo o caso de uso, tenemos aquí tres funciones para extraer
subcadena específica de un texto Tenemos izquierda, derecha, y med. El siguiente caso de uso es
buscar patrones específicos, y aquí tenemos cinco funciones. Comience con ancho, contiene
encontrar y encontrar en. Luego tenemos otro caso de
uso para las funciones de cadena compine y divida datos dentro de tableau Aquí tenemos el operador concat y también la función split El último caso de uso es reemplazar una subcadena específica con
otra subcadena Aquí tenemos la
función replace. Como puedes ver, tenemos muchas funciones de cadena y
herramientas para manipular,
transformar, limpiar los valores de
texto en talo. Ahora vamos a comenzar
con el primer caso de uso sobre las funciones de cadena, cómo limpiar nuestros datos
y llevar nuestro texto al caso
estándar usando las dos
funciones más baja y otra vez. Pero como es habitual, primero
tenemos que entender el concepto antes de
empezar a practicar en mesa. Vamos. Bien. Entonces ahora vamos a
revisar el siguiente problema de calidad de
datos en nuestra opinión. Si revisas los
productos dimion aquí, tenemos tres valores
para la misma palabra Entonces tenemos teclado tres veces en la vista,
lo cual es realmente incorrecto. Y eso es porque
la calidad de
los datos del sistema de origen donde obtenemos los datos es simplemente baja. Esto sucede si tienes
mucha gente trabajando en proyectos
a p y
tienes muchos productos, por lo que pueden ingresar diferentes
nombres para los mismos productos. Entonces aquí tenemos un
problema de caso en el nombre del producto. Y lo que suelo
hacer en mis proyectos. Voy y me pongo en contacto con los sistemas de
origen y
les cuento sobre los
problemas de calidad de datos que tienen. Pero a veces puede tardar
mucho tiempo hasta que lo arreglen. Entonces indivisualizaciones, podemos ir a arreglar y
limpiar esas cosas Y en Tableau, tenemos
muchas herramientas y funciones para manipular y
limpiar las dimensiones. Entonces, por ejemplo,
podemos usar las funciones superior o inferior para llevar estándares
a los valores. Entonces, si vamos y usamos el inferior, podemos tener los
siguientes resultados. Entonces podemos tener en este ejemplo, solo tres productos en
las visualizaciones, y aunque se
pueden agregar tres valores para
la cantidad en una sola fila,
lo cual es realmente correcto Entonces ahora, si comparas la primera vista con
la segunda vista, puedes ver que
hemos mejorado la calidad de los datos en
las visualizaciones Ahora, vamos a entender cómo funcionan esas dos funciones. Ahora, vamos a tener el siguiente ejemplo sobre el nombre del cliente. Los nombres podrían
escribirse así. El primer carácter
del nombre y
apellido está en mayúscula o todo tiene una
mayúscula o contrario donde tenemos
todo en minúscula Para que veas podemos escribir el nombre del cliente
en diferentes casos. Ahora, en Tableau, tenemos que
llevar esos nombres en estándares, y tenemos dos formas de hacerlo. O traemos todo a
minúsculas o a Abe case. Ahora bien, si decidiste ir con la mayúscula para el
nombre del cliente, ¿qué puede pasar? El primer cliente se puede convertir completamente
a mayúsculas. El segundo cliente
ya es un por caso, así que no puede pasar nada, se
va a quedar igual. El tercero, es minúscula, por lo que se puede convertir
a mayúsculas. Pero ahora, si quieres ir con el nombre más bajo para
los clientes, esto es lo que puede pasar. El primero, el
primer cliente
se puede convertir a una minúscula. El segundo también, se puede convertir de superior a inferior, El tercero, nada
va a pasar porque ya es minúscula. Como puedes ver con
esta función, estamos forzando que los nombres
sean superiores o inferiores. Traemos estándares a
las visualizaciones. Ahora vamos a ir
a comparar esas dos funciones juntas. Empezamos por la parte superior,
va a convertir los caracteres a por caso. La sintaxis en Tableau
va a ser la siguiente. Comienza con la
palabra clave upper. Acepto solo un campo, la cadena, la salida
puede ser también cadena. Por ejemplo, si
tomamos María superior, el primer carácter
está en mayúscula, la salida puede ser cadena, María en mayúsculas. Ahora,
vayamos a la baja. Va a ser
exactamente lo contrario, así que va a conver los
personajes a minúsculas La sintaxis puede ser
similar a aquí, tenemos menor que
un campo la cadena. La salida
también puede ser una cadena. El ejemplo aquí es María inferior. María puede estar en la
salida como minúscula. Esas dos funciones son
simples y fáciles de usar, pero aún así son
muy importantes. Tiendo a utilizarlos mucho en mis proyectos para
limpiar los datos. Ahora, volvamos a Tableau
y empecemos a practicar. Bien, para esas
dos funciones, he preparado un archivo
extra con la baja calidad de datos
en los nombres de los productos. Entonces, para poder
conectar este archivo, tenemos que crear
una nueva fuente de datos. Así que vamos a la página de
fuente de datos por aquí, y luego vamos a ir
a crear una nueva fuente de datos. Entonces vamos a
ir al archivo de texto. La puedes encontrar dentro de
la pequeña carpeta. Así que tenemos aquí un archivo CSV
llamado productos de baja calidad. Vamos a conectarlo.
Es solo una tabla, y si revisas la cuadrícula de
datos por aquí, puedes ver que tenemos problemas
en la del producto. Puedes ver que tenemos aquí
teclado en mayúsculas,
teclado en minúsculas o
con la primera
carta con la primera Ahora volvamos
a nuestra hoja y comencemos a revisar los datos
también a partir de ahí. Ahora vamos a ir a la
base de datos y asegurarnos de que
estamos seleccionando la
nueva fuente de datos. Tenemos aquí un producto uno. Aquí tenemos el tema del caso. Vamos a traerlo a la vista
y comprobar los valores. Como puede ver, podemos
encontrar cinco productos. Pero en la realidad, sólo
tenemos tres, Así que aquí tenemos el teclado tres veces monitor y ratón. Deberíamos tener sólo tres
teclado monitor y ratón. Así que tenemos
problema de calidad de datos en los nombres de los productos. Tableau distingue entre mayúsculas y minúsculas, por lo que puede presentar datos exactamente como son
del sistema de origen. Tomemos la cantidad
y la pongamos en las columnas. Y como se puede ver,
esos tres varían no se
agregarán juntos, ya que Dlo va a pensar que son tres productos diferentes Vamos a mostrar los valores
aquí y las solapas. Vamos a llevarlo
al color también. Entonces ahora vamos
a ir a limpiar
los datos usando la función
inferior. Para ello, tenemos que
crear un nuevo campo calculado. Entonces vamos al pin de
datos por aquí, haga clic
derecho en el espacio vacío. Crear campo calculado. Vamos a
llamarlo productos más bajos. Entonces es comenzar con
la palabra clave inferior, y acepta solo
un valor, la cadena. Entonces vamos a tener los
productos uno, y eso es todo. Entonces como puedes ver se valora el
cálculo, y la salida va a
ser una cadena los productos. Vamos a golpear k Ahora si
comprobamos el dolor de datos, tenemos aquí nuestra nueva dimensión,
el campo calculado. Vamos a llevarlo a
la vista y a la rosa para comenzar a
comparar los valores. El primero, como puedes ver, es una mayúscula, por lo que la salida puede ser una
minúscula del teclado. El siguiente ya es minúscula, así que nada
va a cambiar. El tercero es
completamente mayúscula de los datos originales, pero la salida es minúscula. Entonces como pueden ver,
aquí
tenemos todos los nombres en minúscula. Ahora bien, si vas y quitas
el producto uno por aquí, puedes ver que podemos terminar
teniendo solo tres valores, solo tres productos,
lo cual es correcto. Entonces con eso, hemos limpiado los datos usando la minúscula. Entonces ahora vamos a
limpiar los datos esta vez, usando la función superior. Nosotros vamos a hacer lo mismo.
Vamos a ir a crear un nuevo campo calculado. Llamémoslo productos superiores. Así que vamos a usar la
función arriba de aquí, y acepta solo un
campo, nuestros productos. Entonces los productos uno, y eso es todo. Entonces el cálculo es
válido. Vamos a hacer clic. Ahora si revisas el contenedor de datos, tenemos un nuevo
campo calculado, nueva dimensión. Entonces llevémoslo a la vista y comencemos a comparar los valores. Voy a traer
también, el campo original. El primero está en mayúscula, como puede ver, la salida
puede ser una mayúscula El segundo es
completamente minúscula, puede ser también,
completamente mayúscula. El tercero,
nada puede cambiar. Como puedes ver, todos los
valores ahora en mayúsculas. Ahora voy a ir a quitar los demás para ver
los resultados finales. Como puedes ver, solo
tenemos tres productos
y la visualización, que es realmente
correcta, y con eso, hemos fijado la
calidad de los datos usando la mayúscula. Bien, entonces ahora
podrías preguntarme, debería usar una minúscula
o mayúscula en mis puntos de vista? Bueno, si le estás preguntando a
un tipo de TI como
yo, voy a responder
así. Depende. Depende de los campos que
estés usando en las vistas. Tengamos el
siguiente ejemplo. Entonces aquí tenemos dos vistas, la izquierda con la
minúscula en el nombre del producto, y la segunda es
con la mayúscula. Entonces, si echas un vistazo
ahora a esas dos vistas, ¿qué crees que
es más fácil de leer? Bueno, si tienes un texto normal o un texto largo como
el nombre del producto, el nombre del cliente, etc., Siempre
es mejor
usar una minúscula. Las minúsculas son más
fáciles de leer en
comparación con las mayúsculas. La mayúscula va a
tomar también más espacio. Es más agresivo y
muy difícil de leer. Entonces para este escenario,
iría y te
recomendaría
usar la minúscula. En el diseño moderno, tienden a usar minúsculas
ya que es proporcionar un aspecto
más elegante y
minimalista en el sitio web y en la sensación
y para las
visualizaciones La minúscula es más
fácil de leer. Es más moderno. Si lo comparas
con la mayúscula, es
difícil de leer, y es
como si alguien estuviera gritando. Tomemos ahora otro ejemplo. Tenemos aquí una agregación para la abreviatura del país Entonces aquí la tenemos
como minúscula y también en la mayúscula. Esta vez, si los
comparas juntos, puedes ver que tal vez sea más mejor usar
la mayúscula. Y eso es
porque como es muy corto las abreviaturas tienen como máximo
tal vez tres caracteres, es muy difícil ver
indivisualizaciones Son realmente pequeños. Entonces si lo tienes como
un personaje grande, es más fácil de leer. Entonces con las abreviaturas, siempre
tiendo a usar mayúsculas Las abreviaturas si
están escritas en mayúsculas, pueden traer
estándares y
pueden evitar malas interpretaciones
de los datos Si miras hacia el lado
derecho por aquí, puedes entender de inmediato, aquí estamos
hablando de países. Pero si estás del
lado izquierdo, podrías confundirte. Por ejemplo, ¿estamos
hablando de USA o de la palabra? Lo mismo vale para Italia. Es como el it, que lo
usamos en oraciones en el pronombre o es como
la abreviatura de Italia Aquí si
lo escribes en minúsculas, podrías introducir
algunos malentendidos
e interpretaciones erróneas e interpretaciones erróneas Entonces para las abreviaturas, siempre
tiendo a usar mayúsculas Es más claro y fácil de leer
para nombres cortos. Entonces por eso la respuesta
que viene de la TI. Depende. Depende del caso de uso, los
requisitos, etc. Entonces a veces vamos con inferior, a veces vamos con el superior. Pero el 90%, voy con
la minúscula, por los nombres y así sucesivamente, pero sólo por las abreviaturas,
voy con la superior Entonces con eso
tienes al menos algunas orientaciones en
tu visualización Bien. Entonces eso es
todo acerca de cómo limpiar los datos llevando nuestro texto al caso estándar usando las dos funciones,
lower y per. A continuación, puede comenzar a
hablar de las tres funciones, llanta
izquierda llanta derecha anim
95. Udemy 3 2 Eliminar: Todo bien. Así que ahora
vamos a hablar de otras funciones de cadena en Tableau para
limpiar nuestros datos
eliminando espacios no deseados usando las tres funciones
borde izquierdo, borde derecho y recorte. Por supuesto, como siempre, tenemos que
entender primero el
concepto detrás de ellos, y luego vamos a practicar
en Tableau. Así que vamos. Todo bien. Entonces ahora tenemos el siguiente
escenario donde
nuevamente tenemos una mala
calidad de datos en nuestra opinión. Si revisas los productos, podemos ver que tenemos
cuatro veces el teclado. Entonces, ¿qué está pasando? Aquí no tenemos ningún problema de caso, todos ellos están capitalizados
en el primer carácter, por lo que no hay minúscula mayúscula.
Todo está bien. Por qué Tablo no sumó
todos esos valores en una fila en un solo producto porque aquí
solo tenemos tres productos Entonces, ¿qué está pasando
aquí? ¿Qué pasó? Bueno, tenemos los
espacios sucios en el nombre del producto. En el teclado,
hay como espacios no deseados. Es muy difícil
de ver individual. Se puede ver que todo
se ve bien, bien, pero hay espacios
dentro del teclado, y tenemos que quitarlo. Ahora para limpiar los datos y eliminar
esos espacios sucios, podemos usar una de
las tres funciones. Guarnecido izquierdo guarnecido o guarnecido derecho. Y si aplicas esas
funciones en el nombre del producto, vamos a obtener
el resultado así, solo tres productos, y
todo saldrá bien. Entendamos cómo funcionan
esas funciones. Tengamos los siguientes ejemplos
simples. Digamos que tenemos
la palabra monitor, pero del lado izquierdo,
tenemos un espacio en blanco. Para
quitarlo, podemos usar la función de Tableau lift trim. Lift trim gar eliminar cualquier espacio no deseado
del lado izquierdo de la palabra. Ahora podríamos tener la
situación opuesta donde
tenemos el monitor, pero en el lado derecho,
hay un espacio en blanco. Para eliminar esos espacios, podemos usar la función
en tau, trim derecho. Guarnecido derecho va a quitar cualquier espacio del lado
derecho de la palabra. Pasando al tercer escenario, tenemos la misma palabra monitor. Pero esta vez, a la
izquierda y a la derecha, hay espacios en blanco. Entonces para
eliminar esos espacios, bien podemos usar ambas
funciones, lift trim y rim derecho
o podemos usar la tercera función m. Si usas la función trim para
para este escenario, va a eliminar
todos los espacios blancos del lado izquierdo y también, todos los espacios blancos
del lado derecho. Todo bien. Entonces ahora
vamos a ir rápidamente a comparar esas
tres funciones. La llanta de elevación va a
eliminar cualquier espacio principal. La derecha m va a
eliminar los espacios finales, y el recorte va a
eliminar ambos,
los espacios inicial y posterior. Y las sintaxis en
Tableau son realmente simples. Entonces, por ejemplo, tenemos aquí, la palabra clave left trim, entonces acepta solo
un campo de cadena. La salida va
a ser un valor de cadena. Entonces, por ejemplo, digamos que
queremos levantar recortar este valor. Tenemos aria, en el lado izquierdo, tenemos un espacio en blanco y
también en el lado derecho. Entonces, si usas un embellecedor de elevador, voy a quitar solo
los espacios principales, que solo pueda quitar el
espacio del ascensor e ir a dejar el espacio que tenemos la derecha porque
solo queda recorte Pasemos al siguiente.
Es exactamente lo contrario, pero la sintaxis es
casi la misma. Entonces tenemos el ajuste correcto. Acepto la cadena de campo, la salida va a ser
también, un valor de cadena. Entonces, si nos quedamos en
el mismo ejemplo, va a eliminar
solo el espacio final. Entonces el espacio del lado izquierdo se va a quedar en este ejemplo. Ahora, pasemos al último. Creo que ya lo tienes. Vamos a usar solo el recorte aquí, no a la izquierda ni a la derecha. Entonces ambos, Y acepta
también un campo de cadena. La salida va a
ser un valor de cadena, y el ejemplo puede
ser el siguiente. María, con el ascensor y
espacios adecuados, lo que puede pasar, podemos quitar el espacio del ascensor
y también el espacio adecuado. Por lo que esas funciones son
realmente fáciles de usar y muy importantes para mejorar la calidad de
tus datos en
las visualizaciones Volvamos a Tau
y empecemos a practicar. Bien, primero, asegúrate de
seleccionar la fuente de datos correcta, para que podamos quedarnos con los
productos de baja calidad ya que preparé los ejemplos, y ahora vamos a
ir con el producto dos. Así que solo
arrástralo y frótalo aquí en la vista. Y como pueden ver, tenemos ahora cuatro productos para el teclado. Ahora, es muy difícil ver dónde están esos espacios blancos. Para los dos primeros, se
puede ver que están un poco
desplazados hacia la derecha. Pero para los
dos segundos teclados, no
estamos seguros de
si están
del lado derecho, un espacio en
blanco o no Y la situación
puede ser realmente mala si cambiamos a diferentes
visualizaciones. Entonces tomemos la cantidad
y ahora en el diagrama de barras, es casi imposible ver si son como
cualquier espacio en blanco. Entonces, si estoy enfrentando esta
situación en mis proyectos, voy primero y empiezo a contar ¿cuántos personajes
tengo en cada producto? Entonces calculo la
longitud de cada palabra. Para ello,
vamos a crear un nuevo campo calculado. Vamos a crear uno nuevo, y vamos a
llamarlo longitud de productos. La palabra clave para que las
artes
calculen los enlaces es L N y eso establece. Entonces acepta solo
un campo de cadena de campo, y la salida puede estar en número. Entonces nuestro campo va a
ser el producto dos, asegúrate de seleccionar
el correcto. Y ese conjunto el cálculo
es válido. Vamos a hacer clic. Y como la salida
va a ser un número, Tableau va a ir y
crear una medida continua. Sólo voy a quitar
la cantidad de la vista, y llevemos nuestro nuevo campo
calculado a la vista. El eslabón del
primero tiene nueve. Esto significa que
solo tenemos un espacio en blanco. El segundo tiene
dos espacios en blanco. El tercero es correcto. El primero es también, tiene un espacio en blanco uno. Entonces con la función link, podemos detectar fácilmente
si
hay espacios sucios en nuestros mundos. Entonces ahora, para eliminar
y limpiar esos problemas, vamos a usar
las funciones de recorte. Entonces comencemos con
la moldura del elevador, y vamos a ir a
crear un nuevo campo calculado. Vayamos y hagamos eso.
Vamos a llamarlo productos, left trim, y vamos a empezar con la
sintaxis, left trim. Y acepto solo
un campo de cadena. Va a ser
el producto dos, asegúrate de seleccionar
el correcto, y ese cálculo es válido. Vamos y pulsamos ok ahora
notamos que Table creó una nueva dimensión porque
la salida es una cadena, vamos a ponerla
aquí en la vista. Ahora bien, qué puede pasar con los
valores dentro de los productos, todos los espacios
del lado izquierdo van a ser retirados o recortados Pero nuevamente, aquí, es
muy difícil ver desde el punto de vista si
todo está bien, así que vamos a ir de nuevo y calcular la longitud
del nuevo campo. Vamos a cambiar
los cálculos dentro de nuestro campo calculado. En lugar de tener
el amplio acto dos, podemos quitarlo e
insertar la nueva dimensión. Vamos a hacer clic en Bien. Todo bien. Entonces ahora vamos a comprobar el resultado. Como puedes ver,
tenemos algunos valores fijos así que el primero. Lo tenemos como ocho.
El segundo que aún
tenemos es el espacio. El tercero es, de todos modos, correcto. El tercero
también es incorrecto. Como pueden ver, la situación ahora
es un poco mejor, pero aún tenemos espacios. Eso significa que tenemos espacios
en el lado derecho. Para arreglar
esto, vamos a ir
a recortar desde
el lado derecho. Volvamos a nuestros
cálculos, el borde izquierdo. Editémoslo y agreguemos el recorte correcto. Entonces
vamos a ir por aquí. Vamos a tener cálculos
anidados. Así que recortar a la derecha. Y queremos los resultados
de la moldura izquierda. Vamos a golpear, pero a lo
mejor voy a cambiar el nombre a. Vamos a golpear. Qué puede pasar con los
valores dentro del producto, estamos recortando todo desde la izquierda y también
desde la derecha Como puedes ver ahora, la
longitud también es, correcta. Todos esos valores tienen
los vínculos de ocho. Para probar esto también, vamos a eliminar el
producto dos de la vista. Y tenemos aquí
sólo tres valores. Por supuesto, los enlaces no tienen ningún
sentido aquí
porque estamos
resumiendo los enlaces de todos los productos
dentro de los pedidos En lugar de
tenerlo como medida, tal vez podamos convertirlo a dimensiones para no tener
ningún cálculo. Yo solo lo voy a quitar de aquí y solo agregar
la longitud del producto. Como puedes ver,
todo está bien. Ahora, por supuesto,
para este escenario, tenemos una solución más fácil. Solo podemos usar el recorte en lugar de usar el
recorte izquierdo y derecho en un solo cálculo. Vayamos y hagamos eso.
Vamos a volver a nuestro cálculo y editarlo. Así que sólo vamos
a quitar todo. Vamos a usar
la palabra clave trim, y luego acepta
solo un campo, vaya a ser el producto dos. Y como puede ver, el cálculo es
válido. Vamos a hacer clic. Entonces como pueden ver, nada
va a cambiar en la vista, vamos a obtener
exactamente los mismos resultados. Entonces con eso, hemos
limpiado los valores dentro los productos eliminando cualquier espacio
sucio o no deseado. Todo bien. Quiero
mostrarte un método más sobre cómo detectar si
hay mala igualdad en tus datos
al tener espacios no deseados, y eso es especialmente si
tienes una fuente de big data. Si tienes muchos valores, es muy difícil detectar esas cosas si estás
usando la función de enlace. Te voy a mostrar
ahora cómo suelo hacerlo si tengo una fuente de
big data. Lo que suelo hacer
si tengo sospechas sobre un campo donde creo que los usuarios están
ingresando manualmente los valores. Si eso es voy y cuento el valor distinto
dentro de este campo. Ahora déjame mostrarte
cómo suelo hacerlo. Vamos a crear un
nuevo campo calculado, y vamos a
llamarlo productos cuenta D. La sintaxis para
eso va a ser los recuentos. Y luego la palabra
D, estamos contando el valor distinto
dentro de nuestros productos. El campo va a
ser producto dos. La salida para eso
va a ser un número, por lo que el cálculo es válido. Vamos y golpeemos una k. Así que
puedes ver en el lado izquierdo, tenemos una nueva medida
continua, va a contar
cuántos valores distintos
tenemos dentro de los productos.
Veamos los resultados. Yo sólo voy a ir y quitar
todo de la vista. Voy a tomar el conteo
d y ponerlo en el texto. Ahora los resultados
van a decir que tengo seis productos diferentes
dentro de mi fuente de datos. Pero tengo sospechas al respecto. Ahora lo que voy a hacer,
voy a ir y empezar a recortar los valores
dentro de los productos, y mi expectativa va
a ser la siguiente Si el número va
a permanecer igual, entonces no tenemos espacios. Pero si el número
va a ir más pequeño, entonces tenemos espacios no deseados dentro de los productos.
Empecemos a probar eso. Vamos a ir
a nuestro cálculo y comenzar a sumar nuestros adornos Empezamos siempre con la moldura de
elevación o la moldura derecha. ¿Por qué no vamos
inmediatamente a la moldura? Porque si estás recortando todo, desde
el ascensor y la derecha, esto puede tener un
mal rendimiento en Tableau porque
necesita recursos Entonces, si solo estás recortando levantamiento
o solo recorte correcto, va a ser más fácil
para Tableau hacerlo Pero si siempre vas
inmediatamente a la moldura, es posible que tengas un mal rendimiento. Por eso siempre empiezo
con el embellecedor del elevador. Entonces vayamos a la moldura del elevador. Y revisa los
resultados. Así que sólo voy a agregarlo al
producto de aquí. Entonces con eso, estamos primero
levantando el recorte del producto dos. Entonces estamos contando
cuántos valores distintos vamos a ver
dentro de esta base de datos. El cálculo es válido, vamos. Bien, entonces ahora
trasladamos 6-4 productos. Esto está alertando para mí. Eso significa que hay
como espacios líderes. Entonces ahora al día siguiente,
lo que suelo hacer es ir y probar si tenemos algún
espacio adecuado en el lado derecho. Para eso, o
voy a agregar recorte
correcto o
simplemente voy a usar el embellecedor. Ahora bien, si agregamos la moldura
correcta y la moldura y el número
va a quedar igual a cuatro, eso significa que solo tenemos
problema con los espacios del ascensor. Pero si el número
va a ir más pequeño, eso significa que
también tenemos espacios adecuados. Ahora lo que podemos hacer,
vamos a ir de nuevo a nuestra medida y editar
el cálculo. En lugar de tener una moldura de elevación, solo
voy a tener ahora
prueba de recorte así como los espacios adecuados. Entonces vamos a darle a K. Ahora, como pueden ver, fuimos 4-3 Eso significa que
también tenemos, espacios derechos, no solo a la izquierda, sino
también a la derecha. Por lo que el número total de
productos fue 6-4 a tres. Entonces así es como suelo hacerlo para decidir
si voy a usar solo el borde izquierdo o el borde
derecho o ambos. En lugar de usar recorte inmediato, vi muchos
proyectos y muchos desarrolladores tienden a
exagerar con esto Entonces, si ven como
un valor de cadena, van inmediatamente y lo
recortan solo
para tener un resultado correcto agregan
esa visualización tableau. Pero crea que si
haces esto siempre, vas a tener una
mala reacción en Tableau y vas
a tener un mal rendimiento. Así que tómate un poco de
tiempo para investigar si es realmente
necesario o no. Bien, así que eso es
todo acerca de cómo
limpiar nuestros datos
eliminando espacios no deseados
usando las tres funciones,
levantar la llanta derecha de la llanta y recortar. A continuación, vamos a
hablar de otro grupo, el ascensor a la derecha y a mitad.
96. Extracto de Udemy 3 3: Así que ahora podemos cubrir
otro grupo de funciones de cadena en
Tableau para extraer subcadena
específica del texto usando las tres funciones
izquierda, derecha y med Como de costumbre,
entendamos ese concepto, entonces podemos practicar en Tableau. Vamos. Bien, todos. Entonces en escenarios reales
y proyectos de la vida real. Los datos que provienen de los sistemas de
origen suelen ser mucho más complicados que
los datos que
puedes encontrar en muestras, tutoriales, cursos, etc., porque los procesos y proyectos
reales son mucho
más complicados. El ejemplo que
puedes ver aquí podría ser el nombre amplio
dentro de tus proyectos. Entonces aquí puedes
ver, tenemos
mucha información en un
solo campo. Por ejemplo, tenemos el canon. Este podría ser el nombre del producto. El siguiente,
tenemos el ID del producto, y el tercero es
el código del producto. Toda esa información,
podríamos encontrarla debajo del
nombre del producto en un solo campo. Entonces Indivisualizaciones,
podríamos estar interesados en una sola pieza de información,
no en toda la cosa Entonces podríamos estar interesados
solo en el canon,
el nombre del producto, o necesitamos solo el ID, 789, o queremos que solo el código
sea individualizaciones Entonces necesitamos en tabla, tal
función o herramientas para extraer esas piezas de información y dividir el
campo en tres campos. En la tabla, hay
muchas funciones y formas para
lograr este objetivo. Una de ellas es usar las
funciones izquierda, derecha y media para cortar este
campo en múltiples campos. Entonces vamos a empezar
ahora con el primero. Entendamos el ascensor. Lo primero que hay que
entender es que, Cada carácter de nuestra cadena
tiene un número de posición. Por ejemplo, tenemos la C. Tiene la
posición número uno, la A, dos, tres, y así sucesivamente. Hasta llegar al
último personaje cinco, tiene la posición 14. Entonces estamos contando desde la izquierda hasta que
vamos a la derecha. Y ahora en este ejemplo, sólo nos
interesan los nombres
de los productos. Entonces nos vamos a centrar
sólo en ésta, y como pueden ver, termina
con la posición cinco. Entonces la sintaxis tau
para poder hacer el lift es la siguiente. Comienza con el ascensor, luego necesita dos argumentos. El primero es
el campo mismo. Entonces la cadena en sí, luego los números de
caracteres que queremos
mantener la salida el resultado
puede ser un valor de cadena. Por ejemplo,
vamos a tomar a la izquierda entonces nuestro valor y el número
de caracteres puede ser cinco. Entonces estamos manteniendo
cinco caracteres del lado izquierdo.
Veamos cómo puede funcionar esto. Entonces vamos a
empezar a contar desde la izquierda y nos
movemos hacia la derecha. Entonces el personaje inicial es C. Entonces empezamos a
contar uno, dos, tres, cuatro, cinco, y este es exactamente el
número de caracteres, y aquí hacemos un corte. Cualquier cosa después de los cinco o
después de n va a ser removida, y guardamos aquí sólo
cinco caracteres. Podemos tener la salida de canon. Entonces en este ejemplo,
estamos cortando todos los valores después del carácter con la
posición número cinco. Bien, así
es como funciona la
función de elevación en Tableau. Pasemos a
la siguiente función. Es exactamente lo contrario. Vamos a tener
la función correcta. Digamos
que ya no interesa el nombre del producto. Nos gustaría tener y
extraer el código de producto, los últimos cuatro caracteres
de nuestra cadena. Y ahora, si estás
considerando
usar la función correcta,
¿qué puede pasar? El número
de posición de los caracteres puede ser exactamente el opuesto. Vamos a
empezar a contar desde el lado derecho ya que nos
vamos moviendo hacia la izquierda. Entonces el primer carácter va
a ser el personaje cinco, el segundo R, el tercero, y el último
carácter, el número 14, puede ser el C. Así que ahora
queremos enfocarnos en
el código del producto, y vamos a usar
la función correcta. La sintaxis para la función
correcta es muy similar a la del lift. Entonces comienza con
la palabra clave correcta. Entonces necesitamos nuestro campo,
el campo de cadena, luego el número de caracteres. El exterior va a ser
también, un valor de cadena. Esta vez puede ser el
ejemplo así. Va a tener
derecho, nuestra cuerda. Entonces el número de caracteres
que queremos mantener
del lado derecho es para
veamos cómo puede funcionar esto. Así que la función correcta
puede comenzar
a contar desde el lado derecho y
pasamos al elevador. Entonces empezamos a contar
desde aquí, uno, dos, tres, cuatro, y
ya está. Aquí hacemos corte. Y todos los personajes
después de la posición número cuatro serán ignorados
no formarán parte de los resultados. Entonces al final,
vas a conseguir sólo cuatro personajes
del lado derecho, CE R cinco. Entonces así es como funcionan
las funciones correctas en Tableau. Empezamos a contar
desde el lado derecho, y nos quedamos sólo, como, por ejemplo, aquí,
cuatro caracteres. Bien, así que ahora vamos
a pasar a la tercera. Tenemos la función mid. Ahora queremos extraer
la última pieza de información que
tenemos en nuestra cadena, el ID del producto, el
que está en el medio. No nos
interesa la primera parte, el nombre del producto o la
última parte del código. Queremos obtener exactamente esta
información en el medio. Si está utilizando med,
vamos a contar de
izquierda a derecha, exactamente igual que la función de elevación. El primer personaje va a ser la C y el último personaje
va a ser el cinco. La sintaxis en tau es ligeramente
diferente como izquierda o derecha. Empezamos con mediados Entonces
tenemos tres argumentos. El primero como de costumbre, el valor de cadena que
queremos manipular. El siguiente aquí es nuevo. Podemos definir el
punto de inicio donde podemos empezar a contar cuántos personajes
podemos dejar. Entonces
tenemos la longitud. Aquí, es como el
número de caracteres, pero esta vez, es opcional. Entonces, si
lo dejas, vamos a considerar todo
después del punto de inicio, o si lo especificas, vamos a tener
exactamente el mismo número de caracteres que definas. La salida va a estar aquí
también, valor de cadena. Tomemos aquí un ejemplo. Podemos tener a mediados de entonces nuestro valor. Queremos empezar a
contar desde siete, y queremos mantener sólo tres
caracteres en la salida. Ahora veamos cómo puede funcionar esto. La posición inicial para contar el número es la
posición número siete. Entonces vamos a
partir de este valor, y vamos a
contar tres caracteres. Entonces uno, dos, tres, y corte. Entonces ahora lo que estamos haciendo, estamos cortando dos cosas. La posición inicial
y la posición. Eso significa que todos los
personajes antes del punto de partida serán ignorados no
estarán en los resultados. Y como nosotros todos los personajes después del final en
los cortes serán ignorados. Entonces la salida va a ser 789. Entonces con eso, extraemos una información en
medio de nuestra cadena. Entonces así es como funciona el met. Como puedes ver, con
esas tres funciones con esas tres
herramientas en Tableau, podemos cortar cualquier cosa en nuestra
cadena y generar nuevos datos. Ahora vamos a Tableau
y empecemos a practicar. Existen casos de uso principales
para esas tres funciones. Por ejemplo, comencemos a
trabajar con la URL. La URL suele tener una estructura, y queremos extraer parte de la información dentro de URL. En nuestras fuentes de datos,
tenemos una URL en las imágenes. Entonces, si vamos a la
pequeña fuente de datos, vamos a los productos, y aquí
tenemos la imagen del producto. Arrastremos y frotemos sobre la rosa y revisemos
la estructura. La URL estándar suele
comenzar con el protocolo, luego tenemos un dominio,
y luego al final, tenemos un archivo o algo así. Nuestros archivos aquí son todas las imágenes, como practicamos
en el rollo de imágenes. Ahora la primera tarea es extraer solo los
protocolos de nuestra URL. Ahora, como los protocolos
son del lado izquierdo, creo que ya sabe que
queremos usar la función lift. Para que podamos ir y contar
cuántos personajes
queremos dejar. Entonces necesitamos cinco caracteres. Vamos a crear un
nuevo campo calculado porque necesitamos un nuevo campo. Vamos a llamarlo URL, y luego vamos
a tener ese protocolo. Entonces empieza así, el ascensor, y luego
necesita dos argumentos. Entonces los datos que necesitamos
son imagen de acto amplio. Lo tenemos por aquí, y
queremos cortar cinco personajes. Entonces, vamos
a especificar aquí cinco. Para que veas que el cálculo es válido. Vamos
a probarlo. Vamos a ir y a cuidar. Y como pueden ver
en el lado izquierdo, tenemos nuestra nueva dimensión,
nuestro nuevo campo calculado. Vamos a
traerlo a la vista. Arrástralo y frótalo en
el camino al lado de él. Y como puedes ver
ahora, tenemos un nuevo campo en nuestra fuente de datos, donde tenemos las
informaciones de protocolo de nuestra URL. Entonces todo está funcionando bien. Y así es como trabajamos
con la función izquierda. Pasemos al siguiente caso de uso, donde queremos extraer, extensiones de
archivo en nuestra URL. Entonces queremos obtener esta parte
al final de la URL. Entonces como estamos
hablando de los lados correctos, lo que vamos
a hacer ahora,
vamos a usar la función correcta. Entonces aquí necesitamos extraer
alrededor de tres caracteres. Vamos a crear
el campo calculado. Entonces vamos a ir
a crear uno nuevo. Vamos a llamarlo extensión de archivo
URL. Entonces es comenzar con
la palabra clave correcta, y luego necesita
también dos argumentos, la cadena, nuestro campo va
a ser la imagen del producto, y cuántos caracteres
queremos, queremos tres. Vamos. Tres. Con eso, se
puede ver que el
campo calculado es válido. Vamos a darle una K. Como de costumbre, tenemos un nuevo campo calculado, una nueva dimensión en nuestra fuente de datos solo para tratar
con las extensiones de archivo. Comprobando los valores para ver si todo está bien,
y como puede ver, estamos obteniendo todas las
extensiones de archivo. Desde la URL. Entonces, como puedes ver,
es realmente simple, y somos eso generando
nuevas informaciones, nuevos campos que podríamos
usar en nuestro análisis, y están
basados en los datos originales que obtenemos de
las fuentes de datos. Bien. Entonces ahora pasemos a la siguiente tarea donde
queremos obtener las URL, comenzando desde el nombre de dominio sin tener los protocolos Así que queremos mantener
cualquier cosa después de las barras dobles
en la cadena Y esta vez, vamos a
usar la función table Md. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Entonces lo vamos a llamar
dominio de producto, Y aquí podemos comenzar
con una palabra clave hecha. Se necesitan tres argumentos. El primero como de costumbre, puede ser la imagen de acto amplio. Y entonces, ¿cuándo
empezamos a cortar? Aquí tenemos que precisar
el número, uno, dos, tres, cuatro, cinco,
siete, ocho, nueve. Entonces empezamos a cortar a partir de las nueve. Y el último es opcional. Sólo voy a dejar
todo después, así que no vamos a cortar nada
del lado derecho Eso es. El
cálculo es válido. Vamos. Como es habitual,
obtenemos una nueva dimensión, nuevo campo calculado y nuestro contenedor de datos para ser
utilizados en el análisis. Vamos a agarrarlo y ponerlo en las filas para verificar los valores. Como puedes ver, partimos
del nombre de dominio y el
protocolo lo corta. Todo el valor va
a ser el resto. Ahora a continuación, tenemos la siguiente
tarea para usted. Bien. La tarea es extraer los últimos cuatro dígitos de
los números de teléfono
de los clientes. Y para ir a las direcciones y extraer sólo el nombre de la calle, así vamos a quitar el
código y la palabra calle. Ahora puedes ir y
publicar el video para completar la tarea, y una vez que hayas terminado,
podrás retomarlo. Bien. Creo que
es muy fácil. Vamos a la
pequeña fuente de datos. Vamos a ir
a los clientes y tomar el teléfono a la vista. Ahora queremos extraer
los últimos cuatro caracteres. Estamos hablando
del lado derecho derecho. Vamos a reutilizar
la función correcta. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Podemos llamarlo código telefónico, y podemos usar la función
derecha para cortar desde la izquierda
de la historia derecha. El valor de la cadena es phone. Y queremos cortar cuatro dígitos. Entonces vamos a
tener el número de caracteres va a ser cuatro. Entonces ahora el cálculo es válido. Digamos bien y
llevémoslo a los resultados. Y como puedes ver con
eso, es realmente fácil. Nos dieron los últimos cuatro dígitos
del número de teléfono. Bien. Ahora vamos a
ir a resolver la siguiente tarea. Solo necesitamos los
nombres de las calles de la dirección. Como puedes ver
por aquí, tenemos el código y luego
la palabra calle, y luego tenemos
el nombre de la calle. Sólo queremos esta
pieza de información. Como queremos empezar a
cortar por aquí, vamos a usar
la función mid para definir el
punto de partida del corte. Vamos a crear
nuevos campos calculados. Vamos a
llamarlo dirección tramo. Entonces vamos a usar
la función mid. El primer valor va a
ser la dirección de campo, y luego el
punto de partida puede ser nueve. El resto, vamos a
dejarlo como está, ya está. Apliquemos y
verifiquemos los valores. Arrastre y suelte en la vista. Como se puede ver
con eso,
sólo tenemos las calles
de la dirección, cortamos la primera parte. Si resuelves la tarea usando
ocho en lugar de nueve, eso es porque olvidaste
contar el espacio en blanco. Si solo
lo quito, y uso ocho, podría obtener exactamente
los mismos resultados, pero tenemos espacios en blanco,
lo cual no es realmente bueno. Los espacios cuentan.
Deberían ser nueve. Eso dice, Esto
es realmente sencillo. Así es como puedes extraer
información en Tableau. Bien. Eso es todo acerca de este caso de uso, cómo extraer
subcadena específica del texto usando las tres
funciones izquierda, derecha y media A continuación, podemos empezar a
hablar de un montón de funciones sobre cómo buscar
patrones específicos en tableau.
97. Búsqueda de Udemy 3 4: Así que ahora vamos a
pasar al siguiente caso de uso donde vamos a
aprender a buscar patrones
específicos en nuestro texto
usando campos calculados. Aquí tenemos cinco funciones. Tenemos ancho de inicio,
ancho final contiene encontrar y encontrar. Como es habitual, primero tenemos que
entender el
concepto que hay detrás de ellos, luego vamos a ir
a practicar en Tableau. Vamos. Muy bien, todos. Las funciones de búsqueda en Table van a
dividirla en dos grupos. El primero va
a devolver si la subcadena existe
o no en nuestro texto Y aquí tenemos
tres funciones. Tenemos el inicio con ancho
final y contiene. La salida de esas tres
funciones va a ser siempre verdadera o
falsa, tenemos un pulan Por ejemplo, tenemos la
función tenemos nuestra cadena, y estamos buscando guiones Entonces aquí la salida va a
ser verdadera o falsa. Y este ejemplo va a ser cierto ya que
lo tenemos aquí dos veces. Entonces tenemos un segundo
grupo de funciones donde puede devolver la
posición de la cadena. Aquí tenemos dos funciones,
encontrar y encontrar en. La salida va a ser
el número de posición, así que vamos a
sacar números de esas dos funciones. Por ejemplo, si tomamos
la función find para la misma cadena y estamos
buscando el guión, aquí vamos a
obtener la salida de seis. No estamos volviéndonos
verdaderos ni falsos. Estamos obteniendo la
posición de la subcadena. Aquí en este ejemplo,
puede ser el primero. Tiene la posición número seis. Entonces, como puedes ver,
ambos podrían ser utilizados para buscar algo
específico en nuestro texto, pero responden preguntas
diferentes. Entonces el primer grupo puede
responder a la pregunta, si la subcadena
existe en mi texto, sí o no, verdadero o falso Pero el segundo grupo
puede responder a mi pregunta. Por qué definí mi subcadena. Entonces aquí vamos a obtener el número de
posición de la búsqueda. Entonces ahora vamos a centrarnos en los primeros grupos
de funciones. Nos vamos a centrar en Empezar
con y contiene. Ahora podemos comenzar con el
primero, empezar con. Digamos que tenemos
el siguiente texto. Monitor LG four k. la sintaxis en la tabla
va a ser muy simple, así que es empezar con la palabra clave, empezar con, y
acepta dos argumentos. El primero va a
ser el campo string. Es el texto donde
queremos buscar dentro de él. El segundo
tendremos la subcadena. Aquí podemos especificar lo
que estamos buscando. La salida tal y como aprendimos, va a ser verdadera
o falsa, entonces es plian Entonces tomemos un ejemplo. Hemos iniciado con nuestro texto, y estamos
buscando la palabra monitor. Entonces veamos cómo puede
funcionar esto. Es muy fácil. Entonces empezamos a buscar desde la izquierda y nos
movemos hacia la derecha. Entonces la posición de inicio para la búsqueda va a
ser el carácter M. Así que ahora, Table puede ir y comenzar a hacer coincidir el monitor
aquí en nuestro texto, a
partir de M. Como
puedes ver aquí, la primera parte de nuestro texto es coincidente con la subcadena
que estás buscando Nuestro texto comienza con
monitor, que es correcto. Entonces es por eso que la mesa puede
regresar. Es verdad. Bien. Ahora tomemos
otra. Aquí estamos preguntando, ¿nuestro texto comienza
con la subcadena LG Por supuesto, si estás
comprobando nuestra palabra, si empiezas a buscar de
izquierda a derecha, Nuestro texto no empieza con LG Así que Tableau
no encontrará una coincidencia, y va a
responder con un falso? Entonces, eso es todo. Es
simple, ¿verdad? Sólo estamos haciendo una pregunta. Entonces le preguntamos algo a Tableau y table puede responder
ya sea con sí o con no. Bien, entonces ahora pasemos
a la siguiente función. Tenemos el ancho de los extremos. Es exactamente lo contrario. Bien. Vamos a
trabajar con el mismo ejemplo, y la sintaxis en
Tableau es muy similar. Entonces aquí empieza
con los extremos con. Aquí acepta al
argumento también, el campo string donde
vamos a buscar dentro de él, y la subcadena aquí, podemos especificar lo que
estamos buscando La salida
también puede ser verdadera y falsa. Entonces comencemos con
el primer ejemplo. Aquí lo estamos preguntando. ¿Nuestro texto termina con? Cuatro K. Así que aquí Mesa puede comenzar a buscar desde los
lados derechos, moviéndose hacia la izquierda. Entonces ahora aquí nuestro texto
termina con cuatro k. Entonces sí, los dos últimos caracteres
son cuatro K. Por eso la respuesta de
Table fue
sí. Entonces eso es todo. La salida del
resultado puede ser verdadera. Hagamos otra pregunta. ¿Nuestro texto termina con LG? Bueno, si
revisas el texto por aquí, no termina con LG. LG está en el medio. Entonces los dos últimos
personajes no es LG. Por eso Tableau puede
responder con falso. Entonces la respuesta es no. Entonces, como
puedes ver, es realmente fácil. Solo estamos haciendo preguntas, y Tau está respondiendo
con sí o con no. Pasemos al siguiente. Tenemos los contiene. Bien, entonces ahora estamos trabajando
con el mismo ejemplo, y la sintaxis es muy
similar a la de los otros dos. Entonces aquí comienza
con los contiene, y acepta dos cosas. El primero tenemos que
especificar el texto que
estás buscando dentro de él, y el siguiente vamos a especificar lo que
estás buscando. La salida va a ser
también pulon true o false. Sí o no. Bien, ahora vamos a hacerle a Tableau la
siguiente pregunta. ¿Nuestro texto contiene
la palabra monitor? Entonces lo que va a hacer Table es que va a
buscar por todas partes. Entonces no buscará
al inicio ni al final, va a buscar por todas partes. Y si la palabra se va a encontrar en algún lugar dentro de nuestro texto, Table puede responder
con sí, retirar. Entonces, ¿nuestro texto contiene
la palabra monitor? Como puedes ver, es verdad. Entonces Mesa de vuelta, sí. Y ahora hagamos
otra pregunta. ¿Nuestro texto
contiene la palabra LG? Bueno, si estás
buscando por aquí, lo
puedes encontrar en el medio. Entonces es por eso que Table
también puede responder, retirar. Entonces sí, Nuestro texto contiene
la palabra L G. Bien, así que sigamos adelante y hagamos
la siguiente pregunta. ¿Nuestro texto contiene la subcadena cuatro G. Así que
si revisas el texto de aquí, tenemos los cuatro, tenemos la G, pero no
están juntos Por eso Tau puede responder no. No tenemos la palabra
cuatro G en nuestro texto. Entonces ahora, como puedes
ver, la función contiene no
tiene ninguna restricción. Va a buscar por todas partes. No es como empezar
con y terminar con. Entonces la subcadena no debe estar al inicio y al final Si la subcadena
existe en cualquier parte, entonces sí, es verdad Si no, entonces es falso. Entonces eso es esto sobre
las tres funciones. Vamos ahora a Tableau
y empecemos a practicar. Muy bien, chicos. Ahora
podrías preguntarme ¿cuáles son los casos de uso para
esas tres funciones? Bueno, los utilizo
en dos escenarios. El primer caso de uso, cuando
estoy explorando un nuevo dato. El segundo caso de uso es cuando estoy ofreciendo nuevos filtros
a los usuarios. Ahora comencemos con el
primero explorando los datos. Esto es especialmente
útil si eres nuevo un proyecto o si
tienes una nueva fuente de datos. El primer paso
suele ser explorar los datos y colocar el
contenido de la fuente de datos. Si te encuentras en esta
situación, es posible que tengas muchas preguntas
sobre los datos. Entonces tienes esas
tres funciones, esas tres herramientas
para explorar los nuevos datos que
tienes Entonces vamos a explorar
los productos dentro de
nuestra fuente de big data. Tenemos allí muchos productos, y me gustaría entender el contenido de mi fuente de datos. Llevemos el nombre del producto a las filas y como puedes ver, mesa diciendo: Bien,
hay muchos miembros. Recomiendo tener solo 1,000, pero me
gustaría verlo todo. Voy a decir agregar todos los
miembros a la vista. Ahora como pueden ver
tenemos muchos
productos dentro de nuestra fuente de datos, y me gustaría entender
el alcance de mis proyectos. ¿Cuál es el contenido
de esos productos? Me gusta saber si tenemos productos
Apple dentro de
nuestra fuente de datos. Entonces vamos a ir a crear un nuevo
campo calculado para responder a eso. Entonces vamos a decir que
los productos empiezan con Apple. Eso dice, vamos a usar
la función empieza con, empieza con ella necesita
dos argumentos. El primero
va a ser el texto donde vamos a
buscar dentro de él. Es nuestro nombre de producto. Entonces estamos buscando
dentro del nombre del producto. Ahora lo que estamos
buscando es la palabra manzana. Voy a escribirlo
así y todo está bien. Se puede ver que el
cálculo es válido. Vamos a hacer clic. Y como
se puede ver en el lado izquierdo, tenemos una dimensión con el tipo de datos pulon porque
tenemos sí o no, verdadero y falso Llevémoslo a las filas
y verifiquemos los resultados. Se puede ver por aquí
que tenemos muchas falsas. Y voy a ir a
ordenarlo para ver la verdad. Para que podamos ver por aquí,
tenemos cuatro productos donde el nombre del producto
comienza con Apple. El resto no
empieza con la manzana. Entonces, como pueden ver, ahora, tenemos un poco más de
insights sobre nuestros datos. Vamos a hacer la pregunta de
seguimiento. ¿El nombre del producto contiene
en algún lugar la palabra manzana? Así que no sólo al inicio
o al final, en cualquier lugar. Para hacer la pregunta, vamos a ir a crear
otro campo calculado. Vamos a llamarlo productos. Contiene Manzana. Y podemos usar la
función contiene. Necesito dos argumentos. La cadena que
estamos buscando dentro, va a ser
nuestro nombre de producto. Lo que estamos
buscando es Apple. Eso es, y el cálculo
es válido. Digamos ok. Nuevamente, aquí tenemos una
dimensión llamada products con el tipo de datos true y false p. Vamos a rastrearlo y robarlo aquí. Pero primero, voy a ir
y hacerlo un poco más grande para ver el
encabezado del campo. Entonces como puedes ver el
primero es contiene, el segundo es empezar con. Vamos a ordenarlo por contiene. Como puede ver, tenemos
alrededor de siete productos. Donde el nombre del producto contiene la palabra manzana. Ahora,
vamos a revisar los resultados. Como pueden ver, la primera, tenemos por aquí,
la palabra Apple. El segundo está por aquí y el tercero
también por aquí, y el resto esos productos de
palabras, empiezan todos con
la palabra manzana. Entonces, como puedes ver con
eso contiene funciones, vamos a obtener más
resultados de los que empieza con eso. Todo bien. Entonces, como puede
ver, estamos aprendiendo más sobre los productos
dentro de nuestra fuente de datos. Contamos con siete productos
de la compañía Apple. Tengamos la pregunta de
seguimiento. ¿Los nombres de los productos
terminan con la palabra Apple? Entonces para hacer eso,
podemos crear y de nuevo, un nuevo campo calculado. Llamémoslo productos
termina con Apple. Entonces vamos a usar este tiempo, la función termina con. Y nuevamente, aquí
tenemos el nombre del producto, y estamos
buscando los productos. Entonces así el producto termina
con la palabra manzana. El cálculo es válido. De nuevo, tenemos aquí un pulin. Vamos a arrastrarlo y soltarlo en la
vista para verificar los resultados. Y ahora vamos a
revisar los resultados. Sólo voy a hacer un
poco más amplio para ver. Esto es lo que termina con.
Vamos a ordenarlo. Como estoy clasificando,
no tenemos ninguna verdad. Todos los valores son falsos, y eso significa que no tenemos ningún producto donde
termine con la palabra manzana. Entonces con nosotros, entendemos
que la palabra manzana existe sólo al inicio del nombre
del producto
o en el medio. Puedes ver que esas
tres funciones son realmente geniales para
entender nuestros datos. Ahora vamos a hacer
la pregunta de seguimiento. ¿El nombre del producto contiene
la palabra Samsung en cualquier lugar? Aquí estamos
buscando los productos de la empresa Samsung. Para hacer eso,
creo que ya lo sabes, vamos a ir a crear
unos nuevos campos calculados. Vamos a llamarlo
productos contiene Samsung. Vamos a usar la
función contains, y vamos a buscar dentro del campo name Product name. Esta vez estamos
buscando la palabra Samsung. Entonces como puedes ver
el cálculo es válido. Vamos a golpear. Entonces llevémoslo a la vista. Entonces ahora voy a
hacerlo un poco más grande para ver de qué
estamos hablando. Entonces aquí se trata del Samsung. Vamos a ordenar los resultados. Podemos ver que tenemos muchos
productos de la
compañía Samsung, por lo que tenemos más productos de
Samsung que de Apple
en nuestra fuente de datos. Comprobemos de nuevo los resultados. Entonces aquí lo tenemos por
aquí, Samsung por aquí. Entonces tenemos una gran cantidad de
productos donde empieza con la palabra Samsung nuevamente
aquí en el medio. Pero nunca termina
con las palabras de Samsung. Bien, chicos, hay una
función más que suelo usar dentro de los cálculos si estoy buscando o
explorando los datos,
y es decir, funciones de caso, la mayúscula y la minúscula
que aprendimos antes. Y eso es porque Tau es sensible a
mayúsculas y minúsculas en la búsqueda. Entonces tenemos que prestar atención a cómo estamos escribiendo el término de búsqueda. Entonces, para ahora
superar este problema, vamos a usar
las funciones case. Déjame mostrarte un ejemplo. Entonces ahora podemos hacer la pregunta, ¿el nombre del producto contiene en alguna parte
la palabra de negro? Vamos a crear un nuevo campo
calculado como de costumbre. Vamos a llamarlo productos. Negro, y esta vez
vamos a usar
también que contiene la cadena, el nombre del producto, y
estamos buscando
la palabra negro. Entonces eso es todo. Digamos bien y lo tenemos como
una nueva dimensión. Comprobemos el resultado como de costumbre. Sólo voy a
hacerlo un
poco más amplio para ver los resultados. Entonces ahora tenemos muchas falsas, y también tenemos,
mucha verdad Entonces hay muchos rodacts
que tiene la palabra negro. Como pueden ver por aquí, aquí
tenemos negro, tenemos por aquí también, la palabra negro
al final, y así sucesivamente. Entonces hay muchos rodacts
con la palabra negro. Entonces el caso aquí es el capitalizado de
sólo el personaje B. Vamos a cambiar el
caso en el término de búsqueda Entonces vamos a ir a
editar. Los cálculos. Ahora en vez del primer
personaje capitalizar, puedes tenerlo como pequeño, todo en minúscula Vamos y pulsemos Aplicar. Ahora como puedes ver
en los resultados, solo
tenemos un producto con la palabra placa
como minúscula. Tableau es muy sensible con los casos dentro
del término de búsqueda. Y si cambiamos
todo, por ejemplo, a placa Abacse, busquemos. Como puedes ver, todos los productos que tenemos ahora son falsos, no
tenemos ningún producto que contenga la palabra
placa en estuche Abe Tau es muy sensible sobre los casos dentro de
su término de búsqueda. Ahora para arreglar esto,
en lugar de ir y cambiar cada vez el
caso del término de búsqueda. Minúscula, mayúscula mayúscula
y así sucesivamente, vamos al
nombre del producto y lo obligamos a que sea mayúscula o minúscula
usando el inferior o per Entonces vamos a ir
por aquí y añadir, por ejemplo, el inferior. Puedes usar superior si quieres. Vamos a tener
los mismos resultados. Con eso, estamos primero, forzando que el
nombre del producto sea un más bajo, y luego vamos a
buscar la palabra placa. Con eso, estoy cubriendo todos los escenarios
dentro de mi fuente de datos. Vamos y golpeemos OK. Con esto, voy a conseguir todos los productos
que contiene la palabra negro no le importa si
es minúscula o mayúscula, vamos a Con eso, estoy seguro de que la cadena contiene
la palabra placa, y no nos falta nada. Entonces por eso incluyo las mayúsculas y minúsculas dentro de los cálculos
antes de comenzar a buscar. Eso es todo para el
primer caso de uso. Así es como suelo usar
esas tres funciones
para explorar y aprender el
contenido de mi nueva fuente de datos. Pasemos ahora al segundo caso de
uso donde
vamos a usar esas tres funciones
para ofrecer nuevos filtros
a los usuarios. Por ejemplo, vamos a
crear un filtro para las empresas dentro
del nombre del producto. Vamos a crear
nuevos campos calculados. Vamos a
llamarlo empresas. Y esta vez va
a ser un
poco más complicada que antes, pero vamos a
hacerlo paso a paso. Por lo que estamos
buscando primero la compañía Apple. Entonces vamos a tener
contiene nombre broac. Y el término de búsqueda va
a ser apple lowercate, pero también tenemos que bajar
echando el nombre brodat Así que más bajo y vamos
a tenerlo así. Entonces esta es la
primera. Sólo voy a copiarlo y pegarlo para
la próxima compañía. Vamos a tener Samsung, y luego vamos a
tener Microsoft soft. Entonces estamos buscando esas tres empresas, y eso establece. Entonces ahora vamos a tener
esas tres empresas. Pero como saben, la salida de los contiene siempre es
verdadera y falsa. Pero me gustaría
tener valor en mi filtro llamado Samsung
Apple y Microsoft. Para ello,
vamos a usar las operaciones lógicas, declaraciones
F L, no
te preocupes por ello. Podemos tener un tutorial dedicado para eso más adelante, pero
tenemos que usarlo ahora. Entonces ahora, solo sígueme, podemos usarlo para evaluar
esas condiciones. Entonces empieza con F
para el primero. Entonces yo contiene el
nombre del producto Apple, ¿qué puede pasar? Entonces entonces me gustaría
ver el valor Apple Y luego si no es cierto, entonces ir al siguiente Ls F. Entonces vamos a
evaluar esta condición. Si es cierto, entonces
va a ser Samsung. Entonces si es falso, claro, vamos a usar otro LSF Vamos a
evaluar éste, y luego la salida,
si es cierto, va a ser microsoft. Entonces eso es todo. Si no cumple
alguna de esas condiciones, vamos a tener las Ls. Digamos un. Entonces eso es lo que
vamos a acabar con ello. No te
preocupes otra vez por esas lógicas. Vamos a
hablar de ello más tarde. Con eso, voy
a conseguir valores. Voy a conseguir
esos tres valores en vez de verdadero y falso, y estamos evaluando
esas condiciones. Vamos a golpear. Entonces, como pueden
ver ahora,
tenemos nuevas dimensiones. El tipo de datos no es
polon no verdadero y falso, y eso es porque la salida
del cálculo ahora va
a ser valores de cadena Vamos a
mostrarlo como un filtro. Ahora podemos tener esos
valores como puedes ver, Apple, Microsoft,
Samsung, y desconocidos. Voy a agregarlo también a la vista para ver los resultados. Así que vamos a
agarrarlo por aquí. Por lo que ahora los usuarios
pueden ir y comenzar a filtrar los datos en
función de las empresas. Entonces, eliminemos todo
y comencemos con Apple. Entonces con eso, vamos
a conseguir todos los productos con la palabra Apple en su interior, o tenemos Microsoft. Entonces ahora podemos ver que esos
productos son de Microsoft. Lo mismo va para Samsung. Entonces con eso, estamos filtrando en
función de las empresas, y usamos el
nombre del producto como conceptos básicos para eso. Y lo desconocido,
creo que va a ser muchos valores desconocidos. Puedes ir como paso a paso, agregando más empresas
a nuestros filtros, pero ahora solo te muestro
un ejemplo para eso. Entonces esta es exactamente la potencia de los
campos calculados en Tableau. Introdujimos nueva información
basada en las funciones. Entonces esto es todo por
este caso de uso, cómo crear filtros basados en esas tres
funciones. Todo bien. Así que ahora nos vamos a
centrar en el segundo grupo de funciones de búsqueda en Tableau. Tenemos las dos funciones
encontrar y encontrar en. Aquí estamos respondiendo a
la pregunta. ¿Dónde encuentro mi término de búsqueda? Entonces estamos buscando el número de posición
de un término de búsqueda. Esta vez, no nos estamos
volviendo verdaderos y falsos. Estamos obteniendo el número de
posición. Entonces entendamos por qué
necesitamos esto. Todo bien. Entonces ahora vamos a
entender rápidamente las diferencias entre find y find h. bueno, en find, estamos devolviendo el número de posición de
la primera ocurrencia. En el hallazgo h estamos devolviendo el número de posición de ocurrencia
específica. Entonces, por ejemplo, digamos
que queremos buscar el número de posición del
guión dentro de esta cadena. Entonces el resultado va
a ser seis porque la primera ocurrencia va
a ser en esta posición. Pero por otro lado,
podemos usar la función find in para el mismo texto
y para la misma búsqueda, estamos buscando el guión, pero estamos preguntando ahora la posición de la
segunda ocurrencia. Entonces la primera ocurrencia
va a ser ignorada. Vamos a conseguir
la posición de la segunda ocurrencia, y
eso va a ser diez. Entonces esta es la principal diferencia entre esas dos funciones. Encuentro, estamos buscando
la primera ocurrencia siempre, pero en find in, podemos especificar qué ocurrencia
estamos buscando. Así que vamos a ir más en detalles sobre la función
find. Todo bien. Entonces ahora vamos a
tener este ejemplo. Y como saben,
que cada carácter de la cadena tenga una posición. Entonces C tiene la
posición número uno, y el carácter cinco tiene
la posición número 14. La sintaxis para encontrar en Tableau
es también, muy sencilla. Entonces comienza con
la palabra clave find. Y aquí tenemos
tres argumentos. El último es opcional. String es el texto donde
vamos a buscar dentro de él. La subcadena es lo que
estamos buscando, y aquí la
posición de inicio de la búsqueda Entonces como lo dices,
es opcional, la salida va
a ser en número. Entonces para Digamos
que queremos conocer la posición del
guión dentro de este texto. Cómo funciona esto,
es realmente fácil. Comienza desde el lado
izquierdo siempre, ya que no especificamos nada para la posición
inicial, va a comenzar desde
el primer personaje. Tabla puede comenzar a buscar en el primer carácter,
no lo encontramos. El guión, lo podemos encontrar en
la posición número seis. La salida va a estar en la posición número
seis. Todo bien. Ahora tomemos otro
ejemplo donde podemos especificar la posición de inicio
para la búsqueda de Tableau. Vamos a tener lo
mismo otra vez. Pero vamos a decir que
esta vez partimos de la posición número
siete. ¿Qué puede pasar? Vamos a empezar a
buscar desde aquí y Tableau puede comenzar
de izquierda a derecha, así que lo vamos a
encontrar por aquí. Suma la posición número diez. El resultado va a estar en
la salida diez en vez de seis porque empezamos a
buscar desde esta posición. Eso es todo por el hallazgo de la
función. Pasemos al
siguiente. Tenemos el hallazgo. Vamos a trabajar
con el mismo ejemplo. La sintaxis va a ser
un poco diferente. Comienza con la
palabra clave, find. El valor de cadena donde
vamos a buscar dentro de él. Vamos a especificar
lo que estamos buscando, pero esta vez, vamos
a especificar la ocurrencia. Entonces aquí tenemos que decirle a Tableau qué ocurrencia nos
interesa. Tomemos un ejemplo.
Tenemos la siguiente pregunta. Encuentra el número de posición
del guión dentro de la cuerda, pero nos interesa
la segunda ocurrencia. Entonces, ¿cómo va a
funcionar esto? Vamos a empezar a buscar de izquierda
a derecha, como siempre. Aquí no podemos especificar la posición de
inicio de la búsqueda. Entonces no tenemos esta
opción por aquí. Siempre puede comenzar
desde el primero. Entonces como estamos buscando
de izquierda a derecha, tenemos la primera ocurrencia
de este personaje. Entonces lo tenemos en la
posición número seis. Aquí la salida no será
la posición número seis, porque le
dijimos a Tableau, nos interesa
la segunda ocurrencia, no la primera. Tableau va a ir y seguir buscando el
guión en la cuerda. Entonces lo vamos a encontrar
en la posición número diez. Aquí está la segunda ocurrencia del guión dentro de nuestro texto. Entonces esto es exactamente lo
que estás buscando. La salida va a ser
la posición número diez. Eso es. Así es como funciona
esta función. Podemos buscar
ocurrencia específica en la función find, vamos a obtener siempre
la primera ocurrencia, pero ahí podemos especificar por
dónde iniciar la búsqueda. Entonces ahora vamos a Tableau
y empecemos a practicar. Todo bien. Entonces ahora podemos
tener el siguiente ejemplo. Vamos a comenzar con
la pequeña fuente de datos. Vayamos a los clientes, y me gustaría que me
dieran su nombre de pila y también, los teléfonos. Entonces ahora la tarea es extraer el código del país del teléfono y
ponerlo en campo extra. Por lo que nos
interesan esas informaciones, el más 33 más uno
más 49 y así sucesivamente. Entonces, como antes, podemos usar
la función lift
para extraer las informaciones del lado del ascensor en el texto. Así que vamos a crear eso. Entonces vamos a ir a
crear un nuevo campo calculado. Vamos a llamarlo teléfono. Códigos de país. Y vamos
a usar la función izquierda. Tenemos que especificar la cadena, así que va a ser el teléfono. Ahora el siguiente,
tenemos que especificar el número de caracteres que
queremos extraer y exactamente de
dónde viene el problema. Entonces a veces
va a ser como tres personajes y a
veces van a ser dos personajes. Entonces vamos por ejemplo, con los tres, y
digamos bien. Lo tenemos aquí
en nueva dimensión. Solo llevémoslo a la vista. Y aquí podemos encontrar
exactamente el tema correcto. El primero está bien. El tercero está bien. Pero para esos países,
no está funcionando. Tenemos el guión dentro de él, lo cual no es realmente correcto. Ahora, para arreglar esto, vamos a usar la
magia de la función find. Entonces, si revisas por aquí, queremos siempre los números
antes de los guiones, ¿verdad Entonces podemos buscar el número de
posición del guión, y luego podemos
incluirlo en la función de la izquierda. Entonces déjame mostrarte a lo que
me refiero. Vamos a ir a crear un nuevo campo
calculado. Vamos a
llamarlo teléfono. Encuentra guión. Entonces ahora vamos a ir
a buscar el número de posición del guión. Entonces como aprendimos,
comencemos con find, tenemos que especificar dónde
vamos a buscar, entonces estamos buscando en los teléfonos lo que estamos
buscando, ¿verdad? Vamos a tener el
guión aquí, y eso es todo. No nos
interesa la posición de inicio, por lo que podemos comenzar desde
el primer personaje. Entonces eso es todo, como puedes
ver, el cálculo es válido. Digamos que bien. Y como la salida
va a ser un número, vamos a conseguir en
la medida continua. Así que vamos a arrastrarlo y robarlo por
aquí y ver los resultados. Entonces el número de posición del guión dentro del
primer teléfono es cuatro, el segundo, tres, luego
443, todo está bien. Entonces ahora el siguiente paso
lo que vamos a hacer, vamos a traer
esos dos cálculos la izquierda y encontrar
en un solo cálculo. Entonces voy a ir a covey la sintaxis desde los
teléfonos, fino guión, vamos a calmarla desde
aquí y volvamos al primer cálculo
sobre
el código del país Así que vamos por aquí, editarlo. Y ahora en lugar de tener
este tres como estático, lo
vamos a tener como una variable usando la función fine. Así que vamos a agregarlo por aquí. Entonces ahora cómo Table puede
ejecutar este cálculo, va a comenzar con
la primera función, find. Entonces va a encontrar primero el número de posición del
tablero dentro de los teléfonos, y luego luego
vamos a ir
a la función que queda afuera. Ahora vamos a cortar todo después de este número de
posición. Todo bien. Entonces ahora vamos a revisar
los resultados en la cadena. Como pueden ver, ya casi
estamos ahí. Entonces tenemos el plus 49 dash más un dash
más 33 dash, así que los guiones están en todas partes, y eso es porque estamos cortando todo después de la posición
del tablero Entonces eso significa que siempre estamos
un paso más de lo necesario. Entonces para
arreglarlo, es realmente fácil,
vamos a
volver a nuestro cálculo. Sí, estamos llegando aquí
el número de posición, lo cual es correcto, pero
queremos dar un paso atrás. Entonces para poder hacerlo,
vamos a hacer menos uno para dar un paso atrás. Vamos bien. Todo bien. Entonces con esto, obtenemos
exactamente lo que queremos bien. Entonces más 33 más uno más 49, y con eso,
vamos a ponernos más dinámicos en
la función izquierda. Si estamos usando función
definida. Con eso, podemos ver cómo podemos unir esas funciones
en un solo cálculo para
lograr tan grandes metas. Todo bien. Ahora probemos la segunda función que
tenemos, la enésima hallazgo Ahora, digamos que queremos
obtener el
número de posición del guión, pero en la segunda ocurrencia. Así que vamos a crear
un nuevo campo calculado. Podemos comenzar a la
palabra clave find nth. Se necesitan tres argumentos. El primero va
a ser el texto donde podamos buscar dentro,
va a ser el teléfono. Y entonces estamos
buscando el guión. Y luego el
tercero, vamos a especificar qué ocurrencia
nos interesa. Por lo que nos
interesa el segundo. Eso es. El
cálculo es válido. Vamos a hacer clic. Como
la salida es número, vamos a obtener una
nueva medida continua, llevémosla a la vista de aquí. Ahora, vamos a revisar los resultados. Para el primer teléfono, la
segunda ocurrencia
del guión va a ser
en la posición número ocho, lo cual es correcto. Como puede ver, el
hallazgo es el número cuatro porque la primera ocurrencia
en la posición número cuatro. Para el segundo,
va a estar en el número siete, lo que también
es correcto. Ahora vamos a empezar a
cambiar esas ocurrencias. Vamos a editarlo de nuevo. Me gustaría obtener ahora
la tercera ocurrencia. Como pueden ver, tenemos
un tercer guión por aquí. Entonces cambiémoslo a
tres y solo apliquemos. Se puede ver ahora estamos
obteniendo la posición número 12 para el último guión
en el número de teléfono. Para que estemos obteniendo
la tercera ocurrencia del guión dentro de nuestro texto. Pero ahora, si vamos y
lo cambiamos a uno, qué puede pasar, vamos a obtener exactamente
el mismo resultado que
find porque find siempre puede
traer la primera ocurrencia. Entonces aquí estamos diciendo que me interesa la
primera ocurrencia. Bien, y. así que eso es todo para quienes funcionan
encuentran y encuentran. Son realmente útiles para obtener el número de posición de una subcadena
específica, y normalmente los uso
en otro cálculo Entonces son como apoyar
Otra función. Bien, para que hayamos
aprendido a buscar patrones
específicos en nuestro texto en Tableau usando
cálculos de Tableau A continuación, podemos empezar a
hablar de otro grupo sobre cómo compilar y
dividir los datos en Tableau.
98. Udemy 3 5 Combine Split: Así que ahora vamos a
aprender a combinar y dividir el texto en Tableau usando
el operador de concatenación, el plus y la función split Pero como de costumbre, entendamos
el concepto detrás de ellos, entonces podemos practicar en Tableau. Vamos. Todo bien. Entonces ahora vamos a
hablar de la tabla de concatenaciones. Es muy sencillo que
usamos para eso, el operador plus con el fin combinar múltiples
textos en un solo texto. Por ejemplo, en nuestra base de datos, podríamos tener el
siguiente escenario donde tenemos
el nombre y el apellido separados entre sí usando
diferentes campos. Nos gustaría
tener un solo campo llamado el nombre completo. Por ejemplo,
para hacer eso, podemos usar el
operador plus para combinar el primer nombre Michael
con el apellido Scott. Al final del resultado,
vamos a conseguir el nombre completo Michael Scott. Pero ahora, si registras
el nombre completo, nos gustaría tener siempre una separación entre
el nombre y el apellido en la
salida dentro del nombre completo. Usualmente usamos el espacio entre ellos. Entonces
podemos hacer lo mismo. Sólo vamos a
agregar un operador plus. Tenemos Michael Space Scott. Entre Michael y el espacio, vamos a tener
el operador plus, y entre espacio y apellido, íbamos a tener también,
otro operador plus. El resultado va a ser
Michael Space Scott. Como puede ver con
el operador plus, podemos estructurar
cualquier cosa que queramos
combinando múltiples
valores de cadena juntos usando el plus. Eso es. Esto es realmente fácil. Volvamos a Tau
y empecemos a practicar. Todo bien. Ahora
vamos a ir a la pequeña fuente de datos de aquí y vamos a nuestros clientes. Nos gustaría
tener el nombre y el apellido en la vista. Y como puede ver,
esas informaciones están separadas en dos campos
distintos. La tarea ahora es crear un
solo campo para
el nombre del cliente, el nombre completo, en lugar
de tener dos. Para ello, como de costumbre, vamos a ir a crear
nuevos campos calculados, vamos a
llamarlo nombre completo. Ahora necesitamos la primera
parte, el nombre de pila. Y luego después de eso,
vamos a tener el operador plus. Entonces queremos tener un separador entre ellos como un espacio vacío. Entonces lo vamos a
tener así. Y luego más operador, la última parte va
a ser el apellido. Tomemos el apellido y
lo pongamos aquí. Entonces eso es todo. Es importante que
el cálculo sea válido, así que todo está bien. Vamos. Ahora como se puede
ver en el ser de datos, tenemos un nuevo campo calculado, una nueva dimensión llamada
nombre completo. Comprobemos los valores. Vamos a
arrastrarlo por aquí sobre la rosa, y como pueden
ver ahora, tenemos un nombre completo muy bonito, George Pips, John Steel, y así sucesivamente. Es
muy sencillo, ¿verdad? Entonces ahora si cambias de
opinión, te gustaría
tener un guión entre esos nombres. Lo que vamos a hacer,
vamos a ir a editarlo. Entonces en vez de tener el espacio en
blanco por
aquí en el medio, vamos a tener
el guión. Eso es. Vamos a aplicar, y ahora
podemos ver en el nombre completo que el nombre y el apellido están separados con un guión. Es realmente simbolista.
Ahora una tarea rápida. La tarea es combinar la categoría y el producto
utilizando la siguiente regla. Como es habitual, puedes pasar el video para
completar las tareas, y una vez que hayas terminado,
podrás retomarlo. Todo bien. Entonces ahora vamos a comprobar la solución. Es muy sencillo,
vamos a ir a los productos. Primero veamos los datos brutos, tenemos la categoría
y el nombre del producto, y ahora vamos
a ir a crear un nuevo campo calculado. Entonces vamos a
llamarlo nombre completo de productos. Entonces la regla inicia
con una categoría. Entonces tenemos un operador R plus. Después de eso, el separador
puede ser el punto doble, pero después del punto doble,
tenemos un espacio en blanco. Sólo voy a
agregarlo por aquí. Entonces tenemos un plus,
y vamos a tener ese nombre de producto.
Comprobemos los resultados. El cálculo es
válido. Es click. Y aquí tenemos
nuestra nueva dimensión. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo por aquí y
comprobar los resultados. Solo ve a hacerlo
un poco más grande para que podamos ver los resultados
de aquí y aquí también. Entonces, como puede ver,
nuestro nombre de producto ahora comienza con la categoría, punto
doble, luego el nombre
del producto. Y eso es todo. Es así como podemos trabajar
con el concreteican
en Tableau . Es
muy sencillo, correcto. Así que ahora vamos a
aprender exactamente lo contrario, así que vamos a
aprender ahora cómo dividir un campo en múltiples
campos usando split. Bien, así que ahora
vamos a hablar la función split en Tableau. Es una función muy importante, y mucha gente se
confunde al respecto. Pero creo que es sencillo. Entonces vamos a revisar este ejemplo. Tenemos aquí un campo con
mucha información. Así que tenemos aquí
el nombre del producto, el ID del producto y el código del
producto, todo en un solo campo. Y en muchas situaciones en el análisis en las
divisualizaciones, me gustaría dividir esas informaciones
en tres campos Entonces, en vez de tener un campo, me gustaría
tenerlo en tres campos. Entonces para hacer eso,
podemos usar la función split. Y antes de que aprendamos que
podemos hacer eso con
la izquierda, la derecha y la mitad, pero la función split es más fácil en tal situación. Así que queremos dividir este
campo en el nombre del producto, el ID del producto y
el código del producto. Y yo tableau
tenemos la siguiente sintaxis para poder hacerlo. Entonces nos hemos dividido, y
necesita tres argumentos. El primero es la cadena, el texto que es lo que
queremos dividirlo. Así que ahora vamos a
revisar la sintaxis en ta. Es comenzar con
la palabra clave split, y necesita tres argumentos. El primero va
a ser la cadena o el campo que es que
queremos dividir. El segundo va
a ser el demter y luego el último,
el número token La salida va a
ser un valor de cadena. Ahora tomemos un ejemplo. Me gustaría dividir este texto y el delimter
va a ser el guión, y me gustaría tener
el token número uno Entonces aquí Tableau necesita de
usted dos informaciones, el delimter y
el número token El delimter es el
separador entre palabras. Entonces, por ejemplo, tenemos
un separador entre canon y el ID usando el guión, y tenemos otro separador entre el ID y el código. Esos guiones son el delimter
que divide mi texto. Entonces Mesa quiere
entender de ti cómo se
separan las palabras dentro del texto. Ahora, pasemos a
la siguiente información que se necesita el número de token. Aquí, también, Tableau
quiere entender qué parte de la información
te interesa. ¿Es la primera parte, la
segunda parte o la última parte? Entonces aquí tenemos una identificación o token para cada dato
. Entonces la primera vez tiene
la ficha número uno, la segunda,
tenemos la ficha número dos, y la última es la
ficha número tres. En este ejemplo, dijimos, me interesa la
ficha número uno. Eso significa que me
interesa el nombre del producto. Entonces la salida puede ser lata. Y claro, si
te interesa la identificación del producto en el medio, podríamos decir, bien, me interesa el
token número dos. Entonces, si lo especificas así, obtendrás el ID del producto. Y si estás
interesado, claro, y el último en
el código del producto, puedes especificar el token número tres para obtener
el código de producto. Entonces como puedes ver una vez que lo
entiendes, es realmente fácil. Solo necesitamos dos información
cuál es la separación entre palabras y qué número
token te
interesa. Así que ahora volvamos a
Tableau y empecemos a practicar. Bien, todos.
Hay tres formas de dividir los
datos dentro de Tableau. El primero es mediante la creación de
nuevo campo calculado. El segundo es el split
automático. El tercero es split personalizado. Así que vamos a comenzar con el primero sobre cómo dividir tus datos usando un nuevo campo
calculado. Vamos a tomar
el siguiente ejemplo. Nos vamos a quedar con
la pequeña fuente de datos. Vayamos a los clientes y
tomemos los teléfonos por aquí. Y los números telefónicos
tienen una estructura, por lo que tenemos un código de área con
código de país y el número de teléfono en sí. Entonces ahora nos gustaría dividir esas tres informaciones
en tres nuevos campos. Veamos cómo podemos hacer
eso. Vamos a ir como costumbre y crear un
nuevo campo calculado. Para la primera parte para el código de país
telefónico. Entonces vamos a comenzar
con la palabra clave split y necesita tres argumentos. El primero va
a ser la cuerda que queremos manipular. Va a ser
el número de teléfono. Voy a agregarlo así. Entonces el dilim El
dimter aquí es el guión. Como se puede ver, esas cosas
se dividen con el guión. Así que vamos a agregarlo por aquí, luego Tableau necesita de
mí un número de token. El primero va a
ser el token número uno, luego dos, tres, cuatro, tenemos cuatro secciones, y nos interesa
el primer número token. El primero. Entonces
agreguemos uno, y eso es todo. Como puede ver el
cálculo es válido. Vamos a golpear bien. Ahora podemos ver eso en nuestro contenedor de
datos en la fuente de datos. Tenemos nuestro nuevo campo,
el código de país. Vamos a agarrarlo a la
vista y comprobar los resultados, y con eso estamos
extrayendo el primer token la primera parte del
teléfono y con eso tenemos, nuestro código de país,
todo es perfecto. Ahora el siguiente paso,
nos gustaría ir
a extraer el código. El token número dos.
Ahora vamos a ir a crear un nuevo campo
calculado. Pero primero, me gustaría tomar el código antiguo porque solo
queremos
ajustar el número de token porque todo lo demás
puede permanecer igual. Así que vamos a
crear uno nuevo. Vamos a
llamarlo códigos de área telefónicos. Entonces vamos a poner
nuestro código por aquí. Lo mismo se va a
quedar en el teléfono y también, el tablero como separador. Entonces queremos cambiar
sólo el token número dos, estamos hablando de
la segunda parte. Vamos a golpear y comprobar los resultados que
tenemos aquí de nuevo,
nuestro nuevo campo, Así que rastrea
y déjalo caer en la vista. Como pueden ver ahora
estamos consiguiendo, estamos dividiendo
la segunda parte. Entonces tenemos aquí 555
y también por aquí. Con eso, obtuvimos la
tercera parte de nuestro teléfono. Ahora tenemos el código de país
y también el código de área. Ahora a continuación, tenemos la
siguiente tarea para ti, crear un nuevo campo en la fuente de
datos para extraer la parte del número de teléfono sin el país
y los códigos de área. Ahora puedes pasar el
video para completar la tarea y una vez que hayas terminado,
retomarlo. Todo bien. Ahora vamos a ir a
crear un nuevo campo calculado. Vamos a
llamarlo número de teléfono. Y vamos a
tener el mismo guión. Tenemos tablero de teléfono dividido, pero esta vez, nos
interesa tanto hablar tres
como hablar cuatro. Cómo podemos hacer eso en Tableau, podemos agregar solo
un token a la vez. Para hacer eso,
vamos a
ir a cambiar estos dos tres. Dado que necesitamos ambas
informaciones en un solo campo, podemos usar el operador plus. Lo que vamos a hacer,
vamos a ir por aquí, más y luego podemos agregar
el mismo código por aquí, pero esta vez para el
token número cuatro. Entonces con eso estamos obteniendo las dos fichas en un solo campo. Por lo que el cálculo es válido. Digamos, bien. Y como de costumbre, obtuvimos un nuevo campo
en nuestra fuente de datos. Así que vamos a revisar el
resultado por aquí. Eso lo podemos ver. Ahora tenemos los números de teléfono en este campo. Entonces ahora, como pueden ver, el
primero es uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis siete, y lo
tenemos también por aquí. Entonces tenemos también el
mismo número de teléfono. Pero podrías decir,
¿sabes qué? Nos faltan los guiones correctos, así podemos ir y agregarlos
en nuestro campo calculado Así que vamos a editarlo, y solo podemos agregar
nuevo operador plus, y entre ellos, vamos
a tener el guión correcto. Entonces, como puede ver, el
cálculo es válido. Vamos a golpear ok,
y con eso
conseguimos exactamente la misma
estructura del teléfono. Eso es todo para los primeros
métodos sobre cómo dividir tus datos usando un
nuevo campo calculado. Se puede ver desde un campo, hemos extraído
tres nuevos campos. Ahora vamos al segundo
método donde podemos dividir los datos usando
split automático. Todo bien. Ahora, podemos hacer eso. Nos vamos a quedar con la
pequeña fuente de datos. Esta vez necesitamos la URL. Tomemos la
imagen del producto desde aquí. Arrastrarlo y soltarlo en la vista, y sabemos que en la URL, hay mucha información, y también, podemos usar el
divisor para dividir los datos. Ahora, en lugar de crear manualmente
esos campos calculados, hay
una característica realmente agradable en Tableau donde podemos dividir los
datos automáticamente. Para ello,
vamos a ir a nuestro campo, al nombre
del producto, radicalmente y aquí tenemos la
opción de transformar Estamos manipulando los datos, y aquí tenemos dos opciones, la split y la custom split El split es el qua automático. Ahora tenemos muchos
campos nuevos en nuestra fuente de datos, y eso es porque table divide
automáticamente los datos, y así entendió
el contenido de los datos. Así que puedes ver aquí tenemos
el dominio de imagen del producto, el esquema de consulta de ruta de fragmento. Todas esas informaciones forman
parte de la estructura de URL. Entonces ahora vamos a revisar
esas informaciones. Vamos a tomar por
ejemplo, el dominio, rastrearlo en la vista. Y como se puede ver
, tables correctamente. Ahora solo obtuvimos la información del
dominio de toda la URL,
lo cual es realmente agradable. Podemos tomar también
el esquema por aquí, y tenemos los protocolos
desde el inicio. Para que veas que Tableau lo
consigue realmente correctamente. Algunos de esos campos
van a estar vacíos, creo, porque no lo tenemos
como parte en nuestra URL. Si Tau hizo la división
automática, y si quieres saber
cómo Tableau la dividió, también
puedes encontrarla dentro este campo porque
es campo calculado. Entonces veamos cómo Tableau
hizo dividir el dominio, justo lo clo e ir a él. Entonces, como podemos ver aquí,
Tableau está usando dos splits para obtener
la información del dominio El primer split es éste. Tableau está dividiendo el
protocolo de toda la URL. Entonces el separador va a ser el punto doble y los
dos cortes delanteros, Y estamos tomando la ficha dos, así estamos consiguiendo
la segunda parte Una vez que consigamos la segunda
parte puede ser realmente fácil. El separador como puedes ver, es la barra diagonal hacia adelante Entonces queremos dividirnos ahora
con el slash delantero, y nos gustaría obtener
sólo la primera parte Es muy fácil. Puedes
ir y probarlo tú mismo. Eso es. Vamos a hacer clic. Con eso, sta, en algunos
casos, no en todos los casos, es lo suficientemente inteligente como para dividir tus datos en nuevos
campos automáticamente. Entonces eso es todo para este
mesodo el split automático. A continuación, vamos a ver
el split personalizado. Entonces nos vamos a quedar
con una pequeña fuente de datos, y vamos a
ir a los clientes. Nuevamente, aquí queremos dividir los teléfonos usando
el split personalizado. Entonces llevémoslo a la vista. Y luego para
personalizar el split, vamos a ir
al pin de datos en el campo que
queremos manipular, radicalli y luego
aquí tenemos transferencia Antes de tener el split
automático, esta vez nos
interesa el split personalizado. Así que vamos adentro. Y
luego vamos a obtener una nueva ventana
para personalizar la división, y es como los
cálculos, la sintaxis. Tableau necesita de
nosotros dos informaciones. Primero, el separador, segundo, qué quieres exactamente
para obtener los números de token. El primero, el separador o el dilimter en este
ejemplo, puede aplicar el guión Toda esa información la
divide con guiones. Entonces vamos a entrar en un guión. La segunda información,
tenemos las siguientes opciones, split off, y aquí
tenemos tres opciones. ¿Quieres la primera parte, la última parte o todo? Aquí depende de
lo que quieras. Si quieres dividir
todo lo que quieras por cada
dato en campos, vas a ir
con la opción A. Ahora, digamos que
solo
te interesan dos informaciones, el código de país
y el código de área. El resto, no te interesa tenerlo en la fuente de datos. Entonces para obtener
las dos primeras partes, vamos a ir por
aquí y seleccionar primero, y aquí puedes especificar dos. Por lo que nos interesan las dos primeras columnas y
las dos primeras informaciones, la izquierda. Pero
ahora, digamos que te interesan
las dos últimas partes, así que te gustaría
obtener dos campos para las dos últimas informaciones. Entonces, lo que vas a hacer, vas a ir por aquí y seleccionar el último y
también, seleccionar dos. que estés
especificando para Tableau, qué quieres
obtener exactamente como resultado, cuántos campos desde el inicio, desde el final o todo. Entonces en este ejemplo, me
interesa conseguir todo, así que vamos a ir
con la opción A, y ya está. Vamos a golpear. Una vez que hagamos eso,
Tableau va a ir y crear
muchos campos nuevos. Tableau logró
dividir el número de teléfono
en cuatro partes. Así que vamos a revisar
esas informaciones, arrastrarla y soltarla por
aquí en la rosa. Como puedes ver, la primera parte va a ser el código de país, la segunda va
a ser el código de área, y luego Tableau dividió esas dos informaciones en dos campos. Aquí no es como el
segundo método donde estamos dividiendo todo
ciegamente automáticamente. Aquí estamos especificando
para Tableau algunas reglas, y luego Tableau puede ir
y también
dividir automáticamente los datos para obtener una mejor
calidad en los campos. Por supuesto, si te interesa cómo Tableau hizo la división, siempre
podemos ir a los datos pagar todas esas informaciones son. Campos calculados, y podemos ir dentro de ellos y
verificar el código. Para que podamos ir por
aquí y hacerlo. Como puedes ver, el dilimter
es el tablero y la mesa portan como primer token con el
fin de obtener el código de país Bien, eso dice, esos son los tres
métodos sobre cómo
dividir los datos dentro de
tu fuente de datos. Son realmente
útiles para generar nuevas
informaciones y dividir esas complejas estructuras dentro la fuente de datos original en una nueva estructura para las indivisualizaciones de
análisis Bien, e uno. Eso es. Así es como combinas y
divides el texto en Tableau. A continuación, puedes empezar a
hablar la última función de cadena
en Tableau, reemplazan.
99. Udemy 3 6 Reemplazar: Así que ahora vamos
a aprender sobre el caso
latus para la función
string, cómo reemplazar una subcadena específica con
otra
subcadena usando
la Como de costumbre, entendamos
el concepto detrás de esto, luego vamos a practicar
en Tableau. Vamos. Bien, la función replace en
Tableau. Es muy sencillo. Va a reemplazar una
subcadena por otra. Entonces, por ejemplo,
vamos a tener la
siguiente dirección. Y como se puede ver
en el medio, tenemos la abreviatura
de la calle, T punto. Por lo que me gustaría tener una redacción
normal de esto. Entonces, en vez de tener
las abreviaturas, me gustaría tener la palabra
completa calle Y podemos hacerlo usando la función
replace en Tableau. Comprobemos ahora la
sintaxis en Tableau. Es comenzar con la palabra negra, y necesita tres argumentos. El primero,
va a ser la cadena, el texto original que se
quiere manipular. La segunda es la subcadena, la que se
quiere reemplazar El tercero es
el reemplazo. Entonces es muy claro.
Esta va a ser la nueva subcadena,
la nueva palabra Aquí la salida puede ser
también un valor de cadena. Para resolver esta
tarea en este ejemplo, lo que vamos a hacer,
vamos a usar replace, luego nuestro texto, luego
el viejo va a ser el punto ST,
la abreviatura. Esta es la vieja subcadena, y la nueva va a ser la calle, la palabra completa Cómo puede funcionar esto,
T tiene que
buscar primero la subcadena
que queremos reemplazar Se va a buscar
en todo
el texto para encontrar la subcadena En este ejemplo,
claro, lo vamos a encontrar por
aquí en el medio. El siguiente paso es que
Mesa va a ir y comenzar a reemplazar esta palabra
con el reemplazo. Mesa va a tomar
los puntos SD y puede reemplazarla con la palabra
completa de calle. Al final vamos a
conseguir la calle Louis París. Como puedes ver,
es realmente sencillo, estamos reemplazando el
valor antiguo por un nuevo valor. Al final, la cuerda
va a verse así, podemos tener una calle
completa en lugar de puntos ST. Ahora claro, la pregunta es, qué puede pasar en la
salida y los resultados. Si no encontramos nada. Por ejemplo, tenemos
esta dirección y París, estamos
buscando los puntos ST, pero no los tenemos
dentro del texto. Aquí tabla puede devolver el texto original sin cambiar nada,
no puede pasar nada. Eso es. Es
muy simple, ¿verdad? Vamos a volver
a después de Tableau para
poder practicar la función
replace. Bien, ahora vamos a ir a practicar con la
pequeña fuente de datos. Vamos a los clientes, y vamos a manipular nuevo
el número de teléfono
para los clientes. Ahora, como puedes ver
la estructura en el número de teléfono empieza siempre con el plus para el prefijo
para la llamada internacional. Ahora tenemos el
requisito de sustituir el más por cero cero como prefijo. Ahora para hacer eso,
vamos a usar la función
reemplazada en Tableau para hacer
el switch, el reemplazo. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Vamos a
llamarlo reemplazo telefónico. Entonces es comienza con
la palabra clave replace. Necesitamos ahora el campo que
queremos manipular. Va a ser
el número de teléfono, así que lo tenemos por aquí. Y ahora necesitamos
especificar para Tableau, la subcadena, el valor antiguo El antiguo valor es el signo más Y ahora tenemos que especificar para Tableau el reemplazo,
el nuevo valor. El nuevo valor puede ser
cero cero. Entonces, eso es todo. Tableau tiene el
cálculo como válido. Así que vamos a golpear bien. Y con eso, como
siempre, creamos un nuevo campo calculado
en nuestro pin de datos. Vamos a revisar los resultados. Así que arrastra y suelta la rosa. Y ahora podemos ver el resultado, en lugar de tener el
signo más que tenemos en todas partes, cero, cero, y con eso,
hemos cumplido con los requisitos. Y ahora podríamos conseguir otro requisito donde
dicen, ¿sabes qué? No quiero esas menos
dentro del número de teléfono, así que estaría bien quitarlas Para hacer eso,
vamos a hacer lo mismo. Vamos a usar la función
reemplazada, el antiguo valor va
a ser el guión y el nuevo valor
va a ser nada. Veamos cómo podemos
hacer eso. Ahora vamos a editar nuestros campos
calculados. Solo queremos agregar
nueva función reemplazada. Vamos a editar por aquí. Aquí no importa
si queremos
reemplazar primero el
plus o el guión. Ahora bien, para hacer eso,
suelo hacerlo
así si estoy haciendo ETS, reemplace. Lo que estamos reemplazando
el número de teléfono. Entonces en vez de tener el guión, no vamos
a tener nada. Entonces estamos reemplazando el viejo guión
valorado por nada. Ahora para tenerlo nisted, me gustaría tomar esta parte, la primera y ponerla
en lugar del teléfono Y con eso, estamos
teniendo cálculos nisted. Primero, vamos a
reemplazar el signo más, segundo vamos a
reemplazar el signo del tablero. Entonces llevémoslo a la primera
fila y con esa T diciendo, el cálculo es
válido. Vamos a golpear. Y como puedes ver
ahora en los resultados, no
tenemos
guiones ni signo más, así que tenemos un número entero
sin ningún carácter especial Entonces con eso resuelto,
el segundo requisito. Es fácil. No es
tan difícil y podemos hacer muchas cosas
con la función replace. Es una gran función
manipular los
valores de cadena en Tableau. Ahora para ti, tenemos
la siguiente tarea. En la fuente de big data
en el nombre del producto, nos gustaría
reemplazar el hash simple por un número
como abreviatura. Ahora podemos posar el video
para completar la tarea, y una vez que hayas terminado,
puedes retomarlo. Todo bien. vamos a ir
a la
fuente de big data Esta vez vamos a ir
a la
fuente de big data y
vamos a ir a los productos
y necesitamos el nombre del producto. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo en la vista. Y comprobar todos los valores. Entonces ahora vamos a
hacerlo un poco más grande para poder
ver más valores. Entonces dentro de los datos, tenemos algunos hashes, como
él, por ejemplo, al inicio, y queremos
reemplazarlo con in point Entonces para hacer eso,
vamos a ir
a crear un nuevo campo
calculado. Entonces vamos en la R por aquí. Crear nuevos campos calculados. Podemos llamarlo productos reemplazar. Entonces vamos a comenzar
con las palabras clave replace, y luego necesitamos la cadena
que queremos manipular. Va a ser
el nombre del producto. Al siguiente, queremos el viejo valor. Entonces es el hash. Y entonces el
reemplazo va a ser el número como abreviatura. Entonces en nuestro punto. Entonces eso es todo, como puedes
ver, el cálculo es válido. Vamos a golpear. Entonces, ¿qué tenemos
una nueva dimensión, nuevo campo calculado
en nuestro panel de datos Intentemos contribuir en la
vista y verificar los valores. Y vemos por aquí
en vez del hash, tenemos la abreviatura
del número. Entonces, ¿qué hemos aprendido
que la función replace es muy simple y también, muy importante en
muchos casos de uso Úsalo mucho una vez que
quiera limpiar los datos. Entonces a veces obtenemos mala
calidad de las fuentes, y habrá muchos
caracteres especiales. Puedo usar siempre replace para limpiar los
datos y para eliminar esos caracteres especiales con algo más significativo
en la visualización. Como hicimos en este ejemplo, reemplazamos esos caracteres
especiales algo más significativo. O lo uso mucho
también para cambiar el
formato de algo. Entonces, por ejemplo, aquí
tenemos los números de teléfono, y cambiamos el
formato de tener los guiones a
otra cosa como sin guiones, y también, en lugar
del plus, tenemos el cero cero Entonces con eso no estamos
limpiando aquí el teléfono. Estamos cambiando el formato
y cómo estamos presentando, los teléfonos en
las visualizaciones Entonces del lado izquierdo,
tenemos el plus y dah. Del lado derecho,
no los tenemos. que solemos usar
la función
replace para cambiar
la estructura, el formato de un campo. Es simplemente una herramienta increíble y muy
importante en tableau. Muy bien, todos. Entonces eso es todo por la función replace. Y con eso, hemos cubierto todos los casos de uso en
las funciones de cadena. Hemos aprendido alrededor de 16 funciones de
cadena para manipular, transformar y limpiar
los valores tx en tableau. A continuación, vamos a
saltar a otro grupo de funciones en tableau,
las funciones de fecha.
100. Funciones de fecha | Extrae partes de fecha: NOMBRE DE DATE, PARTE DE DATE, TRUNC, DÍA: Todo bien. Entonces ahora
vamos a hablar del tercer grupo de
funciones bajo los
cálculos de nivel
de fila de categoría, las funciones de fecha. Y hay tres casos de uso para las
funciones de fecha en Tableau. El primero es extraer parte de fecha
específica
de nuestra fecha, como día año y mes. Y para eso, tenemos seis funciones
diferentes en Tableau. La parte de fecha, nombre de
fecha, fecha tronco día mes año. El segundo
caso de uso es sumar y restar valores de fecha
en nuestra fuente de datos Entonces aquí tenemos dos funciones, date add y date d.
El último caso de uso es encontrar y ajustar la fecha y hora
actuales, y aquí tenemos dos
funciones hoy y ahora Esas funciones de fecha nos van
a dar una herramienta para manipular y transformar
los valores de fecha en Tableau. Vamos a comenzar ahora
con el primer caso de uso, cómo extraer partes específicas de la fecha usando
esas funciones. Como de costumbre, es
muy importante
entender el
concepto detrás de ellos, entonces podemos practicar
en Tableau. Vamos. Bien, todo el mundo. En Tableau, hay dos formas
de manipular
transformar los campos
con el tipo de datos fecha. El primero es
hacerlo globalmente en la fuente de datos para todas las
hojas de trabajo, todos los libros de trabajo La otra forma es
hacerlo localmente solo en una hoja de trabajo,
solo en una vista. Para la primera, si
estás manipulando la fecha y quieres reutilizarla
en diferentes hojas de trabajo Entonces para hacer eso,
podemos ir y crear nuevos campos calculados
usando las funciones de fecha. Pero ahora, por otro lado, si esa transformación no
es tan importante. No quieres reutilizarlo, no
quieres usarlo
en ninguna otra hoja de trabajo Lo necesitas solo
una vez en una vista. Entonces, en lugar de crear un nuevo campo calculado en la fuente de datos y usar
las funciones de fecha, simplemente
podríamos
ir y cambiar el formato de fecha
directamente en la vista, lo cual es mucho más fácil y rápido que crear
nuevos campos calculados. Entonces, como puedes ver,
hay dos métodos para manipular y transformar
las fechas en Tableau, ya sea usando las funciones de fecha o cambiando el formato de fecha. Ahora bien, si me preguntas qué
método debo usar, siempre
tienes que hacer
la siguiente pregunta. ¿Se va a
necesitar la transformación en
diferentes hojas de trabajo Entonces, sí, ve y crea un nuevo campo calculado
usando la función de fecha. Pero si la transformación
solo es necesaria para una vista, entonces hay que
cambiar el formato de fecha directamente en la visualización. Ahora vamos a ir a
centrarnos en las funciones de fecha, ya que estamos
hablando de los cálculos, y al final, vamos a
hablar de los formatos de fecha. Bien, todo el mundo. En Tableau, tenemos un montón de funciones de fecha que tienen el mismo objetivo de extraer
partes de fecha de campos específicos, y podemos usarlas para
generar tal vista. Como podemos ver por aquí,
tenemos los años, tenemos el monss, los cuartos Toda esa información viene solo de un campo,
la fecha del pedido, y podemos construir a partir
de toda
esa nueva información que extraemos muchos análisis e ideas sobre nuestros datos como el
que estamos viendo aquí, el HTM Vamos primero a entender esas funciones, y luego
volvemos a Tableau. Todo bien. Ahora
vamos a hablar la función de primera fecha en
Tableau, la parte de fecha. Podemos usarlo
para extraer una pieza de información de nuestros campos
de fecha. Por ejemplo, tenemos
la siguiente fecha. Se estructura a partir del
año, mes y día. Podemos usar la parte de fecha para extraer
una pieza de información, como por ejemplo, el año. Si estás extrayendo el año, la salida puede ser 2025. Pero si estás
extrayendo los meses, vamos a conseguir el 8 de agosto, Y si estás extrayendo el
día, vamos a conseguir 20. Y aquí, es muy
importante entender que si estás
usando la parte de fecha, la salida va
a estar en número. Entonces el año va
a ser en número, el mes no será agosto, va a ser en número,
entonces va a ser ocho. Lo mismo para el día, así
obtendrás 20 como número. Entonces veamos la
sintaxis en Tableau. Es muy sencillo. Entonces se
inicia con la parte de la fecha. El cuadro necesita de usted dos informaciones. La parte de la fecha. Aquí Tableau puede preguntarte qué información
te interesa. Te gustaría tener el año, mes, un día, y así sucesivamente. Y la segunda parte,
el segundo argumento puede ser el campo de fecha que
queremos manipular. Y la salida, el resultado de esta función
puede estar en número. Entonces ahora tomemos un ejemplo. Vamos a tomar parte de fecha. Ahora nos interesa
la información del día. Por lo que nos gustaría extraer
la información del día. Entonces nuestra cita va a
ser se ve así. La salida va a ser 20. Si queremos los meses, entonces tenemos que especificar un
mes en la parte de fecha, y si lo hacemos en esta fecha, obtendremos los meses ocho. Lo mismo si
quieres conseguir el año. Entonces aquí especificamos el
año al inicio, luego nuestra fecha, la
salida puede ser 2025. Eso está fijado para la parte de fecha. Este es un método sobre cómo
extraer una parte de fecha a partir de una fecha específica. Pasemos al siguiente.
Tenemos el nombre de la fecha. Veamos la sintaxis en
Tableau, es exactamente la misma. Empecemos con el nombre de la
fecha como palabra clave. El cuadro necesita de
ti dos informaciones, qué parte de la fecha
te interesa, y dame el campo que
quieres manipular. Pero esta vez la salida
puede ser un valor de cadena. Tomemos un ejemplo.
Digamos que nos interesa la
parte del año a partir de nuestra fecha. La salida puede ser nuevamente 2025, pero el valor puede estar en
la cadena de tipo de datos. Pero esta vez si
dices, ¿sabes qué? Me interesa el mes. Se especifica un mes
como parte de fecha, esta vez tableau puede
responder con agosto en lugar de ocho porque
el año de salida es cadena. Obtendrás el nombre
del mes como salida. Ahora, el siguiente si dices,
me interesa el día. Si especificas en la
parte de fecha un día en lugar de un mes, obtendrás también un 20, pero como un valor de cadena. Eso es todo para el nombre de la fecha. Es muy similar
a la parte de la fecha. Pero la única diferencia es que ahí estás
obteniendo un número, pero con el nombre de la fecha
estás obteniendo un valor de cadena. Este es otro método sobre cómo
extraer las
partes de fecha de una fecha. Pasemos ahora a otro
conjunto de funciones. Eso
también podría usarse para lograr el mismo objetivo con el
fin de extraer. Fecha de partes a partir de una fecha. Esta vez contamos con tres funciones
rápidas
con el fin de extraer rápidamente
la parte de fecha a partir de una fecha. Ellos son mis favoritos.
Tiendo siempre a usarlos en comparación con los otros dos porque son
realmente fáciles de escribir. La sintaxis en la tabla
va a verse así. La primera función,
acepta sólo un argumento, una fecha, lo mismo para el
mes y para el año. La salida va
a ser un número. Es como la función de
parte de fecha. Por ejemplo, si me
interesa el día, puedo
hacerlo así. Yo uso la función día, luego la fecha que
queremos manipular, entonces la salida puede ser 20. Como puedes ver
comparado con los demás, es muy rápido de crear. Aquí no tenemos que especificar
para tableau en la sintaxis, la parte de fecha porque
el nombre de la
función se llama día. Lo mismo para el mes, si me interesa
solo el mes, solo
puedo usar la
función mes para extraer el
agosto u ocho. Para el último, si me
interesa el año, puedo usar la función año. Puedes ver que son
realmente fáciles y rápidos de
crear si los
comparas con los otros dos. Se puede ver que
son realmente fáciles. Pasemos al siguiente. Esto puede ser ligeramente
diferente a todos los demás. Tenemos el baúl de la fecha. Algunos datos sobre esta función. Es un poco complicado. Mucha gente
no lo sabe, pero tiendo a usarlo mucho. Es una función muy útil. Pero no es tan famoso. Piense en el tronco de fecha como
función de redondeo en números Si tienes muchos
detalles en una fecha, puedes redondear la fecha
a nivel específico. Lo que esto significa, si tenemos
la siguiente fecha y hora. Entonces tenemos aquí como
jerarquía, ¿verdad? Tenemos un año, mes, día, hora minuto y segundos. Entonces estamos viendo en estos
datos mucha información, y a veces
no te interesan muchos detalles como
ver los segundos, minutos, y horas, te gustaría ver solo
a nivel de mes. Entonces, lo que podemos hacer, podemos usar el tronco de fecha
para redondear esos números. Vamos a revisar primero
la tabla de sintaxación. Es muy similar a los
demás. Se ve así. Fecha troncal, luego se
especifica la parte de fecha. Entonces la fecha en la que quieras manipular la salida esta
vez, no será un
número o una cadena, va a ser fecha y hora. La mejor manera de
entender esta función es tener algunos ejemplos. Digamos que especificamos
en la fecha parte al día, y luego tenemos nuestro tiempo y día por aquí. Entonces,
¿qué puede pasar? ¿Qué le estás diciendo a los puntos de
Tableau? Las informaciones del tiempo son
realmente detalladas para mí, y solo me interesa ver esta pieza de información
a nivel de día. Sólo me interesan las informaciones
del día. No me interesa el tiempo. Entonces, ¿qué puede pasar en
la salida de puntos? Tableau puede regresar,
la misma información, pero esta vez, va a
restablecerlo todo en su momento. Se puede ver que estamos manteniendo toda la información
sobre el año, mes y día, pero cualquier cosa
por debajo del día, va a
restablecerla a cero. Como dije, es como
redondear números. Estás redondeando la
información a un nivel específico. Ahora pasemos al siguiente nivel donde dices, ¿sabes qué? Me interesa
el nivel mes. Se especifica en la
fecha parte de un mes, entonces vamos a tener la
misma información por aquí. Lo que le estás diciendo
a Tableau es que no
me interesan
los detalles en el día, me gustaría ver mi
información a nivel de mes. Que vamos a
conseguir el 1 de agosto en 2025. Ahora vamos a dar un paso más donde
vamos a decir, nos interesa sólo
a nivel año. Entonces, si vas y
especificas la parte de fecha, el año, ¿qué va a pasar? Díselo a Tableau, no me
interesa nada más. Sólo me interesa el año. Entonces creo que ya lo tienes. ¿Qué puede pasar? Todo
se puede restablecerlo. Entonces cualquier cosa por debajo del año. Entonces el mes, el día, el tiempo se puede restablecer a
uno sobre año que a
cero en los momentos, y solo podemos tener
el valor 2025 Entonces eso es todo para esta función. Es muy útil en
muchos cálculos usar el tronco de fecha. Entonces ahora vamos a comparar todas esas funciones
lado a lado. Tenemos aquí como
rosa, la parte de la fecha. Entonces tenemos año, trimestre,
mes, día, y así sucesivamente, y luego tenemos
aquí en las columnas, esas diferentes funciones. No incluyo aquí las funciones de día
mes y año porque es muy similar
a la parte de fecha. Entonces lo primero que hay que
entender eso, la salida de la parte de fecha
va a ser un número. La salida del nombre de fecha
va a ser cadena. La salida del tronco de fecha puede
ser fecha y hora. Y podemos trabajar con
el mismo ejemplo. Por lo que tenemos la
siguiente información sobre la fecha y hora. Entonces ahora vamos a
ver la salida de esas funciones y esos diferentes niveles
en la parte de fecha. Entonces ahora comencemos con
el primer nivel el año. Si usted dice, me gustaría tener la parte de fecha de
esta información, obtendrá 2025, lo mismo para
la fecha y hora. Pero esta vez para
el baúl de la fecha, vas a
restablecerlo todo. Por debajo del año. Por lo que
obtendrá el 1 de enero de 2025. Entonces pasemos al siguiente
nivel. Tenemos el trimestre. La fecha parte trimestre
de esta fecha
, van a ser tres. Lo mismo para el nombre de la fecha, van a ser tres, pero
esta vez es interesante, bien, porque en
fecha y hora no
tenemos normalmente las informaciones del
trimestre. Entonces esta vez se va a reajustar al primer mes
del trimestre. Va a ser el
mes número siete. Entonces pasemos al siguiente que
estamos a nivel de mes. Entonces, si usas la
parte de fecha, obtendrás ocho. Si usas el
nombre de la fecha, obtendrás el nombre completo
del mes, agosto, y si usas el baúl de fecha, vas a restablecer
todo por debajo del mes y obtendrás el
primer día de agosto. Pasando a la fecha, si
usas la parte de fecha,
obtendrás un número 20. El nombre de la fecha
obtendrá un valor de cadena 20, y esta vez en el tronco de fecha, está reiniciando todo
el tiempo Pasando al siguiente, tenemos alternativa para el día, y aquí vamos
a conseguir el día de la semana, el número de días dentro de una semana Entonces aquí vamos a
conseguir el número cuatro de la parte de fecha
porque es miércoles. Entonces, si estás usando
el nombre de la fecha, obtendrás el nombre completo
del día miércoles, y para el baúl de la fecha,
nada va a cambiar. Nosotros solo vamos a restablecer
la hora también. Y ahora si te estás
mudando en detalles, si extraes la hora para la parte de fecha y el
nombre de la fecha, obtendrás nueve. Y aquí como puedes ver,
estamos reiniciando ahora solo el minuto y el segundo porque no te
interesa Así que pasando
al siguiente minuto, obtendremos 45 y
fecha nombre de la fecha de la parte. Y aquí estamos reiniciando
sólo los segundos. Como puede ver, sólo los
segundos son cero. Ahora, pasemos
al nivel más bajo de la jerarquía.
Tenemos el segundo. Entonces vamos a obtener 21, 21, y la salida va a ser exactamente el mismo
valor en la entrada. Para que puedas ver
el panorama general usando esas tres
funciones y cuáles son las principales diferencias
entre ellas y lo que vas a
esperar si las estás usando. Así que ahora volvamos a Tableau y comencemos a practicar
esas funciones. Bien, entonces ahora vamos a
ir a nuestra fuente de big data. Vamos a las órdenes, y estaremos manipulando
la fecha del pedido Entonces llevémoslo a la vista. Mesa va a convertirla
inmediatamente a un año. Entonces no estamos viendo
los datos originales. Estamos viendo solo la
parte del año a partir de la fecha del pedido. Porque T quiere que se le permita
hacer visualizaciones,
y por supuesto, tiene
sentido
tener años en lugar de todas las fechas dentro de
nuestra fuente de datos Pero para ahora mostrar todos los datos como
en nuestra fuente de datos, vamos a ir
por aquí y volverlos a cambiar a la fecha exacta. Así que vamos a hacer clic en él, y Tabla
convertirlo a continuo. Pero me gustaría
ver todos los valores. Entonces vamos a
cambiarlo a discreto. Ahora, como puede ver,
obtenemos todos los valores exactamente igual que el sistema fuente. Entonces tenemos alrededor de
cinco años de datos. Entonces ahora vamos a ir
a practicar extrayendo las partes de la fecha. Vamos a empezar
con el año. Así que vamos a extraer esos años. Vamos a ir a crear
un nuevo campo calculado. Llamémoslo orden fecha año. Entonces aquí tenemos muchas formas para poder obtener
esta información. Podemos usar la
parte de fecha, el nombre de la fecha, el tronco de fecha o incluso la función
año. Todo bien. Entonces ahora vamos a
comenzar con la parte de la fecha. Y como puedes ver
acepta dos argumentos, pero el tercero es opcional. Aquí puedes definir cuál
es el inicio de semana. Pero normalmente lo dejo vacío. La parte de fecha que
queremos extraer ahora es el año. Entonces la fecha que queremos
manipular es la fecha del pedido. Eso es. Como puede ver eso, el cálculo es válido. Vamos a golpear k a medida que aprendemos, la salida de la
parte de fecha puede ser un número. Por eso mesa va a crear una nueva medida continua. Pero me gustaría que la
indivisualización para ver es
valores distintos de los años Voy a ir y
convertirlo a una dimensión. Entonces ahora, como pueden ver,
salta a las dimensiones, y lo tenemos ahora como
una dimensión discreta. Pongamos a la vista
y verifiquemos los resultados. Como podemos ver ahora, tenemos todos los años exportados, extraídos de las fechas del pedido. Entonces ahora vamos a
probar los otros métodos. Reemplacemos la
parte de fecha por un nombre de fecha. Aquí es muy importante
entender eso. El tipo de datos va a cambiar. Entonces aquí lo tenemos como un número, y si
lo cambiamos a nombre de datos, lo
vamos a obtener como una cadena. Así que vamos a cambiar
nuestro cálculo. En lugar de partes de fecha, voy a tener nombre de fecha. Así que vamos a presionar aplicar,
y como se puede ver, inmediatamente, el tipo de datos va a cambiar al valor de cadena. Pero en la vista, vamos a obtener exactamente
el mismo resultado, correcto. Entonces nada va a cambiar
solo el tipo de datos. Ahora, vamos a pasar
a la más fácil, la más rápida es
usar la función año Entonces, en lugar de
todo sobre la oreja, podemos escribir un año, y no tenemos que
especificar la parte de fecha. Por eso estamos
recibiendo un arar. Solo necesitamos nuestra fecha
que queremos modificar. Entonces, eso es todo. Vamos a aplicar. Además, nada puede
cambiar en la vista, pero el tipo de datos
puede cambiar a número porque la salida de estas
funciones es un número. Entonces ahora podrías preguntarme,
bien, ¿cuál debo usar? Te recomiendo que siempre uses
el rápido, claro. Pero lo que es más importante
es el tipo de datos. El número de tipo de datos
siempre es más rápido que
la cadena de tipo de datos. La cadena de tipo de datos
es la peor. Es el
tipo de datos más lento de todos los demás. Por lo que siempre tratamos de evitar la cadena de tipo de datos
en las visualizaciones, no tener un mal
rendimiento en nuestras vistas Entonces, si estás pensando en
esas tres funciones, siempre
evitaría
ese nombre de fecha. Entonces ahora nos quedamos
con dos funciones, date part y la función
quick. Yo siempre iría
con el rápido escribe porque es
más fácil escribir. Entonces preferiría que
esta situación
tuviera año o la fecha como la
estoy mostrando en la vista. Pero claro, en muchas
situaciones, se quiere mostrar, por
ejemplo, el nombre del día o el
nombre del mes. Entonces
depende realmente del requisito, pero si puedes evitarlo,
no uses nombre de fecha. Eso dice, estas son
mis recomendaciones para ti y lo que suelo hacer. Ahora vamos a cerrar esto y extraer otra parte
de las fechas. Vamos a tener el cuarto. Aquí nuevamente, tenemos
las tres opciones y las tres entregan la
misma información. Iría y crearía un
nuevo campo calculado. Vamos a llamarlo fechas de pedido, trimestre, y esta vez, voy a usar
también, la rápida. Fechas de pedido trimestrales. Es
muy sencillo, ¿verdad? Ahora tenemos de nuevo una
nueva medida continua. Me gustaría que Re Tau aquí cree de inmediato una dimensión. Voy a ir y
convertirlo de nuevo a dimensión porque lo uso
en la vista como dimensión. Vamos a revisar los resultados
y podemos ver que tenemos ahora el número del trimestre
que es correcto. Todo bien. Entonces ahora
vamos a extraer otra formación
de nuestras fechas. Vamos a conseguir
el mes. Así que vamos a crear de nuevo,
nuevo campo calculado. Vamos a
llamarlo fechas de pedido. Mes. Ahora, esta vez, podemos usar una función de mes y nuestra fecha de pedido de campo.
Es muy sencillo, correcto. Así que vamos a darle bien y vamos a
convertirlo de nuevo a dimensión. Y traerlo a la vista. Entonces con eso, estamos extrayendo la información del mes
a partir de la fecha del pedido. Entonces todo se ve bien aquí. Tenemos septiembre,
agosto, y ya está. Y aquí solemos estar en
esta situación donde a los usuarios les
gustaría ver el
mes como nombre completo. Entonces, en lugar de tener
el número de mes, nos gustaría
tener el nombre del mes, que realmente estoy de acuerdo
porque es más
fácil leer el
nombre del mes que el número. Entonces para ahora cambiarlo, podemos usar la función de
nombre de fecha. Así que vamos a
cambiar nuestra cculación. Así que vamos a comérsela. Ahora en vez de mes,
solo puedo quitarlo. Vamos a tener el nombre de la fecha. Entonces la parte puede ser mes. Y luego tenemos nuestras
fechas de pedido. Así que vamos a golpear. Y ahora, por supuesto,
lo que pasó, cambiamos el tipo de datos, y también, los valores
dentro de este campo. Entonces ahora estamos obteniendo el nombre
completo del mes. Entonces tenemos enero, febrero, y así sucesivamente. Entonces, eso es todo. Es así como podemos extraer las diferentes partes
de fechas de nuestro
campo original, la fecha. Entonces ahora la pregunta
es cómo usar esas nuevas informaciones
en nuestros puntos de vista. Bien, así que ahora vamos a ir
a crear una vista a partir de tres informaciones,
categoría, fecha del pedido Y ventas usando mapa de calor
o tabla resaltada. Ahora bien, lo primero
que me gustaría
hacer es eliminar la fecha del pedido. Esto es un montón de detalles.
No lo necesitamos en la vista. Entonces vamos a
tener las filas el año. Voy a
dejarlo, pero voy a llevar el trimestre a las columnas
y también el mes. Por supuesto, lo que
falta ahora es llenar esas tapas
usando una medida. Nuestra medida van
a ser las ventas. Vamos a arrastrarlo y frotarlo por aquí. Ahora para
convertirlo en un mapa de calor, tenemos que agregarlo como colores. Entonces volvamos a tomar las ventas
y ponerlas en los colores, o puedes mantener el control
y arrastrarlo a los colores, vamos a obtener
los mismos resultados. Ahora, ya casi estamos ahí. Me gustaría tener
en lugar de texto, me gustaría tener cuadrados para obtener el mapa de calor. Entonces con eso, tenemos un mapa de calor, podemos cambiar los
colores si quieres. Entonces vamos a los colores, a los colores, y me
gustaría tenerlo como azul. Entonces bien. Entonces con eso, hemos creado nuestro mapa de calor usando solo
un campo la fecha del pedido. Entonces tenemos los años
a partir de la fecha del pedido, tenemos los meses
a partir de la fecha del pedido, y como con el trimestre. Entonces como puedes ver, esas
partes que extraemos de la fecha son realmente
útiles para hacer visualizaciones Entonces ahora podemos ir y sumar el toque
final en esta vista, y es decir haciendo
abbroviaciones a partir del nombre del Como pueden ver aquí
el febrero es realmente grande para la
celda de aquí, así podemos hacerlo más corto. Para hacer eso,
podemos usar la función de elevación. Así que vayamos a nuestro
campo calculado y editémoslo, y ahora antes
vamos a agregar un ascensor. Entonces al final,
podemos agregar tres me gustaría obtener sólo tres personajes de cada mes. Vamos a pegarle el cuidado. Perfecto. Ahora, tenemos
abreviaturas para cada mes, y la vista se ve
más profesional Ahí está esa cosa
que tenemos que añadir, te prometo la última. Es la categoría.
Nos olvidamos de ello, así que vayamos a las categorías y simplemente arrástrela
antes del año. Entonces con eso conseguimos muy
bien esas categorías, y podemos ver dentro de ella cómo esas categorías se están
desarrollando a lo largo del tiempo. Con eso, conseguimos un mapa de calor
muy bonito con todas esas informaciones
de la fecha. Ahora tenemos en nuestra fuente de datos
mucha información nueva sobre la fecha del pedido donde podemos usarla en casi todas partes. Tenemos otro caso de uso muy
común para esas nuevas informaciones, donde podemos usar
esas partes de fecha
como filtro. Déjame
mostrarte a lo que me refiero. Volvamos a ir a nuestros pedidos, y vamos a
ir al mes, hacer clic
derecho sobre él y
mostrarlo como filtro. Lo mismo que
vamos a hacer para el año. Da click derecho sobre él y
así, muéstralo como filtro. Ahora podemos ver esas
informaciones en el lado izquierdo, y el orden lógico
es muy importante. Entonces primero un año, luego un mes, y como el mes
tiene muchos valores, vamos a cambiarlo a un menú desplegable con
múltiples valores. Ahora usando esos filtros, los usuarios pueden ir y especificar cuál es el alcance para esta vista cambiando los valores
del año y
también para el mes. Entonces este es un caso de uso muy común para las partes de datos en Tableau. Entonces eso es todo para
esas funciones. Ahora pasemos al último. Tenemos el tronco de datos. Bien. Ahora para ver el
efecto del tronco de fecha, vayamos a la fuente de big
data y llevemos todas las demás
fechas a la vista. Me gustaría ver
la fecha exacta. Vamos a cambiarlo a fecha exacta, y llegué a discreto
para ver los valores. Bien, entonces a continuación,
vamos a llevar las ventas a la vista también. Y con eso, se puede ver,
estamos viendo todos los días, toda la información que
tenemos en el lado
la fuente de datos, y tenemos muchos detalles. Ahora, digamos que no me
interesan los días. Me gustaría ver una
fecha por cada mes. Por lo que nos gustaría tener esta
fecha a nivel de mes. Para ello,
vamos a
ir a crear un nuevo campo
calculado, y vamos a usar
el tronco de fecha. Así que vamos a hacer eso. Vamos a llamarlo fecha de
pedido, y luego tronco. La sintaxis puede ser así, tronco de
fecha, y
acepta dos argumentos. El primero va
a ser la parte de fecha, qué nivel
queremos ver en la vista, queremos tener el mes. Especificemos aquí mes. Entonces la fecha que
queremos manipular, que es la fecha del pedido. Eso y el cálculo es
válido. Vamos a golpear. Y como puedes ver
ahora en el lado izquierdo, tenemos una nueva dimensión con el tipo de datos
fecha y hora. Entonces, lo que vamos a hacer
ahora, vamos a ir a reemplazar la fecha del pedido
con este nuevo campo. Así que ponlo encima. Y nuevamente, aquí tenemos que
hacer lo mismo. Así que derecho haga clic en él, cámbielo a fechas exactas, y luego otra vez
al discreto ahora tenemos un nuevo campo de fecha donde todo a
nivel mes. Así que siempre tenemos el
primero del mes. Entonces tenemos el 1 de enero, 1 de febrero y así sucesivamente. Entonces como puedes ver ahora la lista es corta justo porque
ahora tenemos una fila por cada mes antes de que tuviéramos
una fila por cada día. Entonces ahora no me interesan
esos ceros en la vista. A mí me gustaría deshacerme de ellos. Para ello,
podemos cambiar el tipo de datos. Entonces vayamos a nuestro baúl muerto. Y vamos a cambiarlo de
fecha y hora a fecha. Así que vamos a hacer eso.
Entonces como puedes ver ahora, tenemos un campo de fecha, y
todo el tiempo está fuera. Entonces ahora digamos eso,
me gustaría tener una fecha sólo a nivel de año. Entonces no me importan
los días y el mes. Me gustaría tener
una fila por cada año. Entonces para hacer
eso, vamos a
ir a editar nuestro campo
calculado. Ahora montaje,
vamos a ir a cambiar el valor de mes
a año. Eso es. Vamos a presionar Aplicar y
vas a ver por aquí que ahora tenemos una
fila por cada año. Ahora tenemos un campo siempre a nivel
de año y nos
dieron alrededor de cinco años. Como puede ver con
el tronco de fecha, podemos controlar el nivel
del campo de fecha. Digamos que hoy
queremos cambiarlo. Vamos a ir a
cambiar el año hoy, y ahora con eso,
vamos a conseguir todos los detalles. Tenemos una fila por cada fecha. Y con eso, tenemos
muchos detalles. Así que estamos de vuelta como la fecha de orden de campo
original. Así es como trabajamos con
el tronco de fecha en Tableau. Hay otra manera para visualizar el efecto
del tronco de fecha. Entonces déjame mostrarte cómo hacerlo. Primero cerremos
esta cosa aquí, y luego podemos cambiar el tronco de fecha de pedido al campo
continuo.
Vayamos y hagamos eso. Ahora vamos a
voltear todo, así que vamos a tener
la fecha del pedido y las columnas y la suma
de ventas en las filas. Y en vez de tener
par, vamos a tener una línea. Entonces ahora en las visualizaciones,
tenemos muchas marcas. Entonces, si pasas el mouse
sobre esas informaciones, puedes ver que tenemos
una marca por cada día. Y eso es porque
hemos definido en el baúl de fecha de pedido que
estamos a nivel de día. Y puedes ver aquí en
los detalles que tenemos alrededor 1,800 marcos en esta única vista Entonces, si dices, esto
es un montón de detalles. Vamos a cambiarlo a mes. Así que vayamos a nuestro campo
calculado, edítelo y simplemente
muévelo por aquí arriba. En lugar de día,
vamos a tener un mes. Vamos y pulsemos Aplicar. Permítanme cerrar
esto desde aquí, y vamos a comprobar la vista que tenemos ahora para cada mes una marca. Entonces estamos a nivel de mes, y las marcas están
totalmente reducidas. Entonces solo tenemos 60 en vez
de miles de marcos. Con esto, no
vemos muchos detalles. En la vista, tenemos una
marca por sólo un mes. Entonces este es el poder
del tronco de fecha. Digamos que queremos ir
a los años, y creo que ya ustedes cuántas marcas
vamos a conseguir, vamos a conseguir
sólo cinco marcas. Así que cada punto, cada marca
puede representar un año. Este es el poder
del tronco de fecha para controlar su vista y de qué
detalles estamos hablando. Entonces eso es todo para
esas funciones, son realmente
geniales para extraer
parte específica de una fecha. Y como puedes ver,
son realmente útiles para las visualizaciones. Así que ahora hemos usado muchos
campos calculados. Como puede ver en el lado izquierdo, tenemos muchas fechas nuevas en
nuestra fuente de datos,
que es globalmente. Eso significa que si voy a cualquier
otra hoja de trabajo o incluso a cualquier otro libro conectado
a mi fuente de datos, voy a ver los campos
exactos que se crean usando el campo
calculado Puedo ir de inmediato y empezar a reutilizarlos en
mi visualización, lo que va a
ahorrar mucho tiempo haciendo formateo y así sucesivamente Así es como extraer las partes de fechas usando
campos calculados para ser globalmente. A continuación, vamos a empezar a
hablar de cómo hacerlo rápidamente localmente
para una sola vista formateando el campo. Bien, ahora vamos a
empezar desde cero. Vamos a ir a
nuestra fuente de big data. Vamos a los pedidos y llevemos el campo original sobre la fecha del
pedido a las columnas, y nuevamente, llevemos
las celdas a las filas. Ahora, como puedes ver, Tableau
siempre lo trae como un año. Eso es porque
quiere visualizar
solo una pequeña cantidad de
datos al inicio, y luego decides
lo que necesitas. Entonces aquí podemos ir y manipular la fecha del pedido
directamente en la vista cambiando el
formato en lugar de ir y crear campos
calculados. Ahora, para
formatear la fecha, vamos a dar click
sobre la dimensión misma, dar click derecho sobre ella. Y ahora tenemos aquí
dos secciones importantes. Entonces la primera sección
es una sección discreta, donde va a usar
la parte de fecha de función, y la otra sección es
una sección continua, donde va a
usar el tronco de fecha. Y él siempre del lado
derecho, se puede ver, tenemos esos
ejemplos grises para
mostrarle qué formato se puede
presentar en las visualizaciones Por ejemplo,
no hay diferencia entre este año y este año. Pero aquí tenemos el trimestre Qq. Pero aquí tenemos el
trimestre más el año. Para que puedas ver los
formatos que Tableau puede usar en la
presentación en la vista. Ahora, vamos a
comprobar las diferencias entre este mes y este. Entonces comencemos con el
primero. Vamos a hacer clic en el mes. Entonces, como pueden ver, nuestras pistas de
estancias de campo significan que es discreto, y tenemos esos valores, enero, febrero,
marzo, etc. Entonces lo tenemos como texto. Y si
quieres saber cómo lo creó Tableau, puedes ir
aquí en el mes, hacer
doble clic sobre él, y
puedes ver el formato. Entonces Tableau está usando fecha parte
mes luego las otras fechas. Así podrás ver la
sintaxis que
está usando Tableau para
formatear rápidamente tu vista. Entonces ahora pasemos al siguiente. Podemos tener el mes
como campo continuo. Así que haz clic derecho a conectar de nuevo, y ahora podemos tener
el mes más el año. Vamos a hacer clic. Ahora, ves que nuestro
campo es continuo, y si haces doble clic en él, puedes ver que Tableau
está usando el tronco de fecha. Ahora vemos los años en
el eje y cada marca, cada punto de ese
personal es un mes. Entonces como puedes ver,
es muy fácil. Solo estamos dando click
y estamos cambiando todo el
formato de nuestras fechas. Lo que suelo hacer voy y selecciono diferentes
formatos hasta que estoy convencido
del formato correcto que puede representar mis datos. También hay muchos
formatos diferentes. Entonces déjame mostrarte
vamos a la fecha del pedido. Como pueden ver
tenemos un es un año, trimestre de mes, pero aquí
tenemos la opción de más. Puedes ver que tenemos
un número de semana, un día de la semana y
obtienes más opciones. Si vas a la costumbre, ahora aquí vas
a obtener una lista de todos los formatos posibles
que podamos usar para cambiar la
estructura de nuestras fechas. Lo mismo, por supuesto,
para el campo continuo. Si vuelves a ir
a lo continuo, Se tenemos aquí también más. Da clic en el personalizado y
también puedes cambiar
los diferentes formatos. Por supuesto, cualquier decisión que esté tomando ahora sobre la vista, se va a quedar
sólo en esta vista. Si cambias a alguna
otra hoja de trabajo, no
encontrarás lo que ya
has formateado Esta es la única desventaja de muchas
decisiones en una hoja, entonces no la tendrías en las siguientes hojas. También hay más opciones sobre cómo formatear los campos. Por ejemplo,
vayamos al día o, intentemos hacer clic en él y escojamos este mes
como nombre completo. Entonces sólo voy a cambiar esas columnas con las filas. Ahora podemos ver que
en la cabecera, tenemos el
nombre completo del mes. Pero podemos ir y cambiar
el formato de esos encabezados solo hacer clic derecho sobre él
y luego ir al formato. Después en el
lado izquierdo, podemos cambiar el formato
de visualización del encabezado. Por ejemplo, en esta o
las fechas. Si haces clic en él, obtendrás diferentes opciones como aquí, por ejemplo, abreviatura.
Una vez que hagas clic en él, puedes ver ahora tenemos una abreviaturas del nombre del mes O podemos obtener la
primera letra de cada mes si
realmente queremos que sea pequeña, así podemos ir por aquí y
cambiarla al primer mes, con eso, vamos
a conseguir el primer personaje de cada mes. Y claro, esos formatos no
son sólo para el mes. Tomemos, por
ejemplo, el día de la semana. Entonces vamos a ir por aquí, luego cambiarlo al día de la semana Tenemos aquí el
texto completo del día. Entonces para que
sea abreviaturas, vamos a ir de nuevo por
el lado izquierdo y cambiarlo a abreviatura Y con eso vamos a conseguir atajo para el día de la semana Entonces, como puedes ver, con
solo hacer click, vamos a cambiar
y manipular los valores de las fechas dentro de nuestra fuente de datos sin
escribir nada sin escribir ninguna sintaxis ni crear
nuevos campos calculados. Así que solo podemos hacerlo
rápidamente en una sola vista. Pero aquí, si te encuentras
que estás repitiendo el mismo formato una y
otra vez en diferentes hojas. Te recomiendo ir y crear un nuevo
campo calculado para eso para almacenarlo en la fuente de datos y usarlo una vez que lo
necesites. Bien, Kay Entonces eso es todo para
esas funciones y cómo formatear las
fechas. Bien, Kay. Entonces sí hemos
aprendido a extraer una parte de fecha específica
de nuestro campo de fecha. A continuación, vamos a
hablar de dos funciones, fecha anuncio y fecha d
101. Udemy 4 2 Añadir sub: Entonces ahora vamos
a aprender a sumar y restar fechas en Tableau, usando las dos funciones
date add y date div Pero como de costumbre, entendamos el concepto, entonces
podemos practicar. Todo bien. Entonces ahora
vamos a hablar de la función date add. Podemos usarlo para realizar operaciones
matemáticas
en nuestro campo de fecha. Entonces, por ejemplo,
podemos sumar tres días a nuestras fechas o podemos
restar por ejemplo, dos meses de nuestras fechas Así podemos manipular
nuestras fechas sumando o restando
intervalos específicos de nuestras Entonces ahora veamos la
sintaxis en Tableau y tomemos algunos ejemplos para
poder entenderla. Es comenzar con la
fecha agregar como teclado, entonces necesita tres argumentos. Primero, la parte de fecha que nos interesa manipular. El intervalo es
como, cuántos días, cuántos meses quieres agregar, entonces tenemos el campo de fecha en sí que queremos cambiar. La salida, el resultado
puede ser un campo de fecha. Por ejemplo,
digamos que queremos
sumar tres años a nuestra fecha. Entonces especificamos en la
fecha parte años, luego el intervalo va a
ser tres, y luego nuestra fecha. Qué puede pasar,
Tu va a ir y sumar tres años a
nuestro campo de fecha. que estemos sumando tres años a esta
pieza de información, el año y el resto, los meses y el
día se va a quedar como está. Sigamos adelante. Digamos que queremos sumar tres meses en lugar
de tres años. Lo que vamos a
hacer podemos especificar un mes en la parte de fecha, luego tres como intervalo, luego nuestra fecha también. Entonces, qué va a
pasar, vamos a cambiar sólo esta
pieza de información. En lugar de tener agosto, vamos a tener noviembre. Para que estemos cambiando
sólo el mes. Ahí se va a quedar como está. Y ahora podemos pasar
al último al día. Nos gustaría agregar tres días. Creo que ya
lo tienes. ¿Qué puede pasar? Vamos a sumar tres días, así que vamos a tener
el 23 en lugar de 20. Y es cambio sólo
a nivel de día. Eso se va a quedar igual. Entonces con esto
puedes ver, podemos agregar diferentes intervalos a
diferentes partes de fecha
en nuestro campo de fecha. Y en nuestros ejemplos, estábamos trabajando con números positivos. Pero en Tau, también podemos
usar los números negativos. Entonces con eso,
vamos a restar los intervalos de la fecha.
Entonces tomemos un ejemplo. Digamos que
queremos restar tres años a nuestra fecha Entonces vamos a tener
aquí el intervalo como un tres negativo, así menos tres, y la salida que tendremos en lugar
del año 2025. Conseguiremos 2022. Por supuesto, lo mismo
podemos hacerlo en el día, así que nos gustaría restar
tres días de nuestra fecha Entonces, en vez de tener el día
20, vamos a tener 17. Entonces, como puedes ver,
podemos usar el
sumar de fecha para
sumar nuevos intervalos, pero también para
restar intervalos Es una
función muy importante
en Tableau para poder comparar
cosas juntas como. Podemos comparar este año
con el año siguiente, así que vamos a ir y
sumar un año a nuestro campo. Y con eso, vamos
a conseguir dos campos el campo con el año en curso y el
campo con el año siguiente. Eso lo veremos
en los siguientes ejemplos. Eso es todo para la fecha add. Pasemos a la fecha. La función date dif en
Tableau tiene una tarea muy sencilla, y es decir restar
dos fechas distintas Por ejemplo, digamos
que tenemos dos fechas, la fecha del pedido y la fecha de envío
en nuestra fuente de datos. Digamos que ordenó
algo en esta fecha, 2025 en noviembre y recibió su pedido
al día siguiente de febrero. Ahora bien, si te pregunto cuánto tiempo
tardó en enviar tus
productos a tu casa, vas a restar
esas dos fechas para darme el número Y esto es exactamente lo que hace la diferencia de
fechas en Tableau. La sintaxis va a
estar pareciendo así. Fecha diff entonces tenemos
tres informaciones. Qué fecha de parte te
gustaría restar. Entonces tenemos la
fecha de inicio en este ejemplo, la fecha del pedido, y luego la fecha de
finalización, la fecha de envío. La salida va a
estar siempre en número. Como es habitual, vamos a tener ejemplos
para poder entenderlo. Aquí le vamos a preguntar a Tableau, cuántos años tardó en
entregar para shep este producto Aquí nos
interesa cuántos años. Nos
interesa la parte del año. Entonces la fecha de inicio va a ser la fecha del pedido y la fecha de finalización va a ser la fecha de envío. Si haces eso, en Tableau,
vas a conseguir uno. Se tardó un año en
arrojar el producto. Aquí estamos platicando
a nivel año. Obtendrás uno. Ahora,
pasemos al siguiente nivel. Digamos, ¿cuántos meses se tarda en hacer el envío? Entonces aquí estamos especificando
en la fecha parte de un mes, tenemos también la
misma información para la fecha de inicio y finalización, y esta vez vas
a conseguir tres meses. La respuesta va a ser que tardó tres meses en sorber el
producto a los clientes. Todo bien. La siguiente
pregunta va a ser, cuántos días se tarda enviar el producto
a los clientes, y esta vez
va a ser el 68. Entonces ahora estamos hablando
a nivel del día. Entonces el resultado va
a ser que tardó 68 días en arrojar el producto Fecha del pedido a la fecha de envío. Ante esta situación, tiene
sentido usar la fecha porque
siempre queremos entender cuántos días
tardó exactamente en enviar el producto
a los clientes. Porque si tienes un año, vas a
pensar que tookes
todo el año para enviar el envío Eso es. Así es como funciona
esta función. Es muy sencillo y muy
útil en las visualizaciones. Ahora volvamos a Tau y empecemos a practicar
esas dos funciones. Todo bien. Ahora vamos a ver cómo podemos crear
eso en Tableau. Podemos quedarnos en la fuente de datos
P. Vamos a las órdenes y
podemos manipular la fecha del pedido. Vamos a traer a la vista por aquí y vamos a
mostrar la fecha exacta. Entonces vamos a
ir y cambiarlo a fecha exacta para
ver todos los detalles, y me gustaría
tenerlo como discreto para ver todos los valores
dentro de nuestra fuente de datos. Ahora es realmente sencillo,
digamos que me gustaría agregar un año
a la fecha de mi pedido. Para ello,
iban a ir
a crear un nuevo campo
calculado. Entonces vamos a llamarlo fecha de
pedido más un año. Entonces vamos a usar
la función date add,
y necesita tres argumentos, la parte de fecha, así que
vamos a sumar un año. La parte de fecha puede ser de un año. El intervalo va a ser uno, y la fecha que se debe manipular es la fecha del pedido Es muy sencillo. Como
puede ver esas tablas, el cálculo es válido. Digamos bien y
comprobemos los resultados. Como puede ver,
tenemos un nuevo campo en nuestra fuente de datos con el tipo de
datos fecha y hora. Comprobemos los resultados. Podemos agarrarlo a la vista, pero me gustaría ver
también los detalles. Me gustaría ver
la fecha exacta. Y nuevamente, tenemos que
cambiarlo a discreto
para poder ver los resultados. Cambiémoslo a discretos. Ahora, como pueden ver,
tenemos fecha y hora. Si quieres
deshacerte del tiempo, podemos lanzar el campo a la fecha. Para ello, vayamos a nuestro panel de datos.
Este es nuestro campo. Haga clic en el icono
del tipo de datos y
cámbielo de fecha y hora
a fecha. Hagámoslo. Y como se puede ver ahora
el tiempo sí desapareció. En los resultados, vemos que
todo es más un año. Tenemos aquí 2018, en el resultado 2019.
Podemos consultar otras fechas. Si vimos esto como descendente, podemos ver que el valor es 22, y aquí lo tenemos como 2023. Entonces, eso es todo.
Es así como podemos crear un nuevo campo con más un año. Agreguemos un
mes. Ahora vamos a editar nuestro nuevo campo
calculado. Entonces haga clic derecho, edite y cambiemos como
nombre de año en mes. Y ahora en vez de la fecha
parte año, podemos tener mes. Es muy fácil cambiar, y si seleccionas aplicar. Entonces ahora podemos ver que estamos sumando un mes a los datos. Si lo vuelvo
a ordenar al viejo, se
puede ver aquí que
tenemos enero, y ahora lo tenemos como febrero. Podemos hacer lo mismo si
lo cambias hoy. Si quieres agregar solo un día, Así que vamos a aplicar y
sumar los resultados, puedes ver que estamos agregando
en todas partes más un día. Por supuesto, podemos sumar a los
intervalos números negativos. Digamos que nos gustaría
tener menos un día. Apliquemos y
verifiquemos los resultados. Como podemos ver en los resultados
en el nuevo campo calculado, siempre
está un día detrás del campo
original en las fechas del pedido. Así es como podemos trabajar con los agregados de fecha.
Es muy sencillo. Bien, así que ahora
vamos a ir
a crear una nueva vista para analizar el promedio de días
para enviar la subcategoría peer Es muy importante para la gestión de
inventario, optimización de operaciones asignaciones de
recursos, etc. Así podemos crear eso usando
la inmersión de fecha en Tableau. Pero primero,
llevemos muchos datos a la vista para
entender cómo funciona esto. Nos vamos a quedar
con una fuente de big data. Vamos a las órdenes, y aquí necesitamos nuestras dos fechas. El primero va
a ser la fecha del pedido y el segundo va
a ser la fecha de envío. Y agreguemos también el ID de
pedido al frente. Sí, vamos a sumar
todo para ver los resultados. Como tabla habitual lo
muestran como un año, nos gustaría ver
todos los detalles. Por eso vamos
a ir y
convertirlo a fecha exacta. Para el primero,
vamos a hacerlo, fecha exacta. Podría tomar un poco tiempo porque
tenemos muchos
datos y los tenemos
ahora como un continuo. Me gustaría ver
todos los valores distintos. Vamos a convertirlo a discreto y hacer lo mismo para
la fecha de envío. Vamos a convertirlo
también a fechas exactas, y luego a discreto. Entonces vamos a ir y
moverlo a discreto. Todo bien. Ahora tenemos toda la
información que necesitamos. Tenemos para cada pedido una fila. Ahora vamos a ir
a crear nuestro nuevo campo
calculado para encontrar las diferencias
entre
la fecha del pedido
y la fecha de envío.
Vamos a hacer eso. Vamos a ir a crear
un nuevo campo calculado llamado days two ship, y vamos a usar
la función date death y necesita tres argumentos. El primero es la parte de la fecha. Por supuesto, ya que estamos
diciendo días para enviar, estamos interesados en los días. Cuántas fechas tardó en
realizar el envío a los usuarios. Para que podamos entrar aquí día. La fecha de inicio va
a ser, por supuesto, la fecha del pedido, y la fecha va a
ser la fecha de envío. Lo tenemos así y
comprobemos la validación. El cálculo es válido. Todo está bien.
Vamos a golpear. Y como la salida
puede ser un número, Tableau sí lo creó
como medida continua. Vamos a tomarlo y ponerlo en nuestra opinión y
comprobar los resultados. Tomemos,
por ejemplo, este pedido, el cliente hizo el pedido el 7 de
diciembre y después de cuatro días, el cliente sí
recibió el envío. Entonces con eso, se puede
ver que las diferencias entre esos dos
días son cuatro días. Entonces todo se ve bien.
Tomemos otro valor. A lo mejor algunos pedidos recientes. Entonces voy a ordenarlo
descendiendo a partir de la fecha del pedido. Y como puedes ver
aquí, los clientes sí hicieron un
pedido el
último día de 2022, y después de 24 días, el cliente
recibió los envíos. Entonces podemos ver aquí los
días para enviar son 24. Así es como funciona la fecha d. Ahora vamos a ir
a crear nuestro visual. Por lo que queremos mostrar
la categoría promedio de días para enviar par. Entonces ahora queremos deshacernos de todos esos detalles.
No los necesitamos. Y solo necesitamos nuestra medida. Ahora necesitamos la subcategoría. Vamos al producto y pongamos la subcategoría por aquí, y luego vamos
a tomar nuestra medida y ponerla en las columnas Pero ahora lo tenemos como suma, nos gustaría
tenerlo como promedio. Haga clic en la medida, luego
vaya a la suma de la medida, y aquí tenemos el promedio.
Cambiémoslo a eso. Ahora vamos a agregar
algo más de información. Agreguemos una etiqueta, y también,
cambiemos los colores. Vamos a llevar el
promedio de días para enviar, controlar, luego
ponerla en los colores. Y como es malo, vamos a cambiar
los colores al rojo. Así que vamos a los
colores de aquí. Edita colores. Ahora
en vez de automático, vamos a cambiarlo a rojo. Todo bien. Vamos a hacer clic en Bien, y luego vamos a ir
a ordenar la lista así. Ahora vamos a revisar los datos. Como puedes ver la
peor subcategoría que tenemos en nuestros datos
son las cobars Se tarda más tiempo
en ser entregado a los clientes en comparación con
las otras subcategorías Ahora la pregunta es,
tenemos cinco años de datos dentro, Nuestra fuente de datos, siempre
fue así que los años de cala fueron los peores o algo de
intercambio con el tiempo. Entonces ahora, para poder
comparar los años, vamos a sumar los años a la vista para poder
comparar esas informaciones. Entonces ya tenemos el año
preparado desde la última vez, así que tenemos la fecha del pedido año. Solo llevémoslo a
la vista a las columnas. Entonces ahora si revisas los datos, es muy interesante
si vuelves a
enfocarte en los cobars,
puedes verlo En 2018, 2019, la
actuación fue realmente buena. Aunque fue una de las
mejores prestaciones en 2019. Se pone este rojo claro Pero
algo cambió en 2020. Entonces, a partir de 2020 y adelante, se
puede ver que
siempre es rojo oscuro. Hay cambio en tal vez los recursos o en
la gestión de inventario, podemos ver que es uno de los peores resultados en comparación con las otras subcategorías Con eso, también se pueden comparar
los años juntos para entender si siempre fue así o si algo cambió. Como puedes ver usando
las visualizaciones, la coloración y
también aquellas funciones que tenemos en Tableau
para manipular las fechas, podemos descubrir esas
tendencias dentro de nuestros A lo mejor es realmente difícil
encontrarlo a partir de la derecha de los datos sin procesar. Pero si traes todo con colores y todo
en las visualizaciones, va a ser
realmente fácil de detectar Entonces este es exactamente el poder de las visualizaciones
en esas funciones Muy bien, todo el mundo.
Entonces con eso, hemos aprendido a sumar y
restar fechas en Tableau A continuación, vamos
a hablar de dos funciones hoy y ahora.
102. Información actual de Udemy 4 3: Ahora vamos a aprender
sobre dos funciones geniales en Tableau hoy y ahora para obtener la fecha actual o la fecha
y hora actuales. Vamos. Muy bien, chicos. Uno de los casos de uso
muy famosos de la función today en Tableau es hacer algo así. Se pueden hacer
individualizaciones destacadas sobre la
fecha actual en la vista, así podemos ver aquí
como un separador en i visualizaciones con
la fecha actual de hoy,
y con eso, sus
i visualizaciones con
la fecha actual de hoy,
y con eso, puede
llamar la atención de
los usuarios resaltando
una de los usuarios resaltando
una Ahora vamos a entender rápidamente lo que es hoy en día la función. Entonces tenemos esas
dos funciones hoy y ahora son las funciones más fáciles y las más simples en Tableau que no manipularán
ni transformarán nada. No hay ningún concepto detrás de ellos. Simplemente entregarán por usted las informaciones actuales de fecha y
hora medida que las ejecute. Entonces, por ejemplo, tenemos
el primero que hoy en día, no necesita ningún argumento, como pueden ver,
es muy sencillo. La salida puede ser una fecha. Por lo que obtendrá la información de fecha
actual. Ahora estamos como estoy grabando
al final de mi 2023. Pero si te
interesa tener
también la información del tiempo, tienes que ejecutar ahora, sin argumento dentro de ella. Obtendrás fecha y hora. Entonces como estoy grabando, son las 6:00 P.M. Diez 42nd Eso es. Se trata de
las dos funciones. Volvamos a
Tableau y comencemos a practicar cuando los uses. Bien, ahora vamos
a ver cómo podemos usar función de
hoy en
nuestra visualización. Lo primero es crear
el campo calculado. Vamos a crear
uno nuevo y hoy lo llamamos. Entonces necesitamos la función
que se llama hoy también. Como puedes ver, es muy fácil. No necesitamos
agregar nada más. Por cierto, este es siempre el primer cálculo que
siempre creo en cada
nueva fuente de datos. Sin conocer el
requisito ni nada, solo
voy a crear
este porque estoy seguro de que termino
usando esta función. Es realmente una de las cosas
justas que suelo hacer por cada
nueva fuente de datos. Vamos a golpear bien,
todo está bien. Como puedes ver,
lo conseguimos en el lado izquierdo como una nueva dimensión con
el tipo de datos fecha. Comprobemos la información
actual, para que podamos llevarla a la vista. Tabla puede convertirlo a un año, así que siempre tengo que
cambiarlo a
fecha exacta y luego a discreto
para poder ver el valor. Como pueden ver, estamos
al final de mi 2023. Es muy interesante en
qué año ahora estás revisando el video y
siguiéndome en esos pasos. Así es como podemos crear la función de dos días en Tableau. Ahora vamos a usarlo
en una línea de referencia en una sola vista para mostrarte cuán poderosa
es esta función. Podemos crear una vista
sobre el número de
pedidos a lo largo de la fecha de envío. Vamos a
crearlo. Voy a quitar eso hoy de aquí, y luego podemos agregar la fecha de
envío a partir de los pedidos. Las columnas, y luego tomemos el número de órdenes.
Los pedidos cuentan. Vamos a llevarlo a las filas. Y ahora en vez de
tener los años, me gustaría tener meses. Entonces voy a hacer
ahora un formato rápido. Así que vamos al campo, y luego vamos a ir
a recoger este mes. Así que vamos a hacer clic en él, y el tipo de visualización también se
ve bien. Así que ahora vamos a crear
una nueva línea de referencia. Para ello, vamos a ir
al eje de aquí, dar click
derecho sobre él,
y luego tenemos aquí la opción de agregar línea de
referencia. Aquí lo más importante a personalizar es el valor
de la línea de referencia. Me gustaría tener
el valor de hoy como línea
de referencia para indicar la información actual,
la fecha actual. Pero si vas a los
valores de aquí, verás que
puedo o crear un nuevo parámetro o puedo
usar solo la fecha de envío. Y eso es porque nuestro nuevo campo hoy en día aún no está en lo visual. Entonces tenemos que
agregarlo a lo visual. Para hacer eso,
podemos cerrar esto primero, luego lo tomamos hoy y lo
arrastramos y soltamos en los detalles. Pero aún no estamos ahí porque Tableau sí
lo convierte a un año, y me gustaría tener
en la línea de referencia la fecha
exacta de hoy. Entonces para hacer
eso, vamos a convertirlo a fecha exacta. Haga clic derecho sobre él, y
tenemos aquí la
opción fechas exactas. Para que este sea el requisito para agregarlo en la línea de referencia. Vamos a sumar de nuevo
la línea de referencia, y vamos a los valores. Vamos a revisar. Sí.
Obtuvimos el valor de hoy. Así que vamos a seleccionarlo
y luego darle bien. Entonces ahora aquí del lado
derecho, tenemos una línea de referencia muy bonita que indica el
día de hasta la fecha. Pero aún así hay como un problema correcto porque todos los datos están detrás de la línea de referencia porque los datos son
un poco viejos. Entonces ahora, para que
sea más interesante, voy a agregar dos años a la fecha de envío para que lo visual
se vea mejor. Para ello,
como aprendimos antes, podemos ir y crear un
nuevo campo calculado. Vamos a llamarlo
fecha de envío más dos años. Aquí podemos agregar una fecha add. Primero, necesitamos la parte de fecha, entonces estamos diciendo más dos años, estamos hablando de años, el intervalo va a ser dos y la fecha va a
ser la fecha de envío. Bien, así que con
eso, terminamos. El cálculo es
válido. Vamos a hacer clic. Entonces tenemos ahora del lado izquierdo. Y lo que vamos a hacer, podemos
reemplazarlo por el viejo valor. Así que vamos a quitar la vieja fecha de astillado y
llevemos la nueva a la rosa Vamos a hacer
los mismos pasos. Así que vamos a
convertirlo de nuevo a mes. Hagámoslo. Ahora, como pueden ver,
tenemos valores para 2024, 2025. Entonces agreguemos nuevamente
la línea de referencia, haga clic
derecho en el eje,
agregue línea de referencia. Pasemos a los valores y
seleccionémoslo hoy mismo. Así que ahora tenemos un
corte muy agradable en nuestro visual entre nuestros datos para mostrar el pasado de
hoy y el futuro. Así que ahora podemos ir y agregar un
poco las personalizaciones solo para que se vea mejor Entonces, por ejemplo, como pueden ver, tenemos una etiqueta por aquí
para la línea de referencia, dice mínimo hoy. Me gustaría mostrar de inmediato el valor de la fecha actual. Para ello,
derechazo da clic en la línea y
luego ir a ediciones, y luego tenemos que cambiar
la etiqueta por aquí Entonces, en lugar del cómputo, cambiémoslo al valor Con eso, como puede
ver del lado derecho, obtenemos de inmediato el valor
actual de hoy. El siguiente paso, me
gustaría agregar algo de coloración a
la línea de referencia, hacer clic
derecho sobre la línea de
referencia, y vamos a formatear. Entonces tenemos aquí tres
informaciones para personalizar. El primero es
la propia línea. Después rellena arriba, eso significa toda la información del
lado derecho, rellena abajo va a ser toda la
información del lado izquierdo. Por ejemplo,
comencemos con la línea. Me gustaría tener un
punteado y también rojo, La oposidad sólo voy
a llegar a los 100 Entonces ahora el siguiente valor va
a ser el relleno anterior, me gustaría
resaltarlo con verde. Así que vamos a elegir el
color verde por aquí. Y luego el siguiente
va a ser el flujo. Puedes dejarlo como blanco
o puedes hacerlo como gris para mostrar que
esto es historia. Entonces con eso, como
puedes ver, lo visual puede parecer más profesional, así que estamos resaltando
el futuro, y la historia es como
una gran salida. Entonces, eso es todo. Con una pequeña función en tau
como la función Today, puedes crear increíbles paneles e imágenes, para tus usuarios Y este es uno de los casos de uso
más comunes de la función today en Tableau
para resaltar los datos. Bien, uno, así que eso es todo
por hoy y w funciones. Con eso, hemos
aprendido todos los casos de uso para las
funciones de fecha en Tableau, hemos cubierto alrededor de
diez funciones en Tableau. A continuación, vamos a
saltar al siguiente grupo. Podemos aprender sobre
las funciones nulas.
103. Udemy 5 NULL: Entonces ahora nos vamos a
centrar en otro grupo de funciones bajo los
cálculos de nivel de fila de categoría, las funciones nulas. El propósito principal de
las funciones nulas en Tableau es manejar y manipular los valores que faltan
en nuestros datos, los nulos Podemos tener valores faltantes como en
todas partes en texto, fechas, números y campos
en nuestra fuente de datos, pueden tener valores como faltantes. Entonces por qué manejar los valores
faltantes, manejar los nulos es un paso muy importante
en el análisis, y eso es por
dos cosas En primer lugar, la precisión del cálculo. Los valores nulos pueden afectar los cálculos y las
agregaciones en los resultados Entonces, si tenemos valores nulos en
nuestros datos y los
ignoramos, no hacemos nada al respecto. Qué puede pasar,
vamos a tener cálculos
incorrectos
y resultados corruptos. La segunda razón es mejorar la calidad de los datos y
lograr la integridad, identificar la
brecha de datos que están mal en la entrada de datos y
tener problemas en la recolección de datos puede ayudar a la calidad general de los datos en nuestros datos y también puede
mejorar la integridad en las visualizaciones de
datos Por eso los
fallos de funcionamiento en Tableau son muy importantes para
tener un análisis preciso y
correcto en las visualizaciones de datos Entonces, como de costumbre,
entendamos el concepto, entonces podemos practicar. Vamos. Bien. Entonces ahora vamos a entender
esas tres funciones, Z n f null es nulo
para poder manejar nuestros valores faltantes. Como de costumbre, vamos a ir
con el ejemplo porque es la mejor manera de
entender esas funciones. Bien, entonces ahora
vamos a tener cuatro clientes y sus ventas. Como puedes ver, solo María tiene un valor faltante
en las ventas. Entonces tenemos aquí un nulo. Para manejar este nulo, tenemos la primera
función en tau, la Z. Z N significa cero nulos Puede sustituir los valores nulos por cero. Entonces es muy sencillo. Si usas ahora la
función Zn para las ventas, Por el primer valor,
no cambiaremos nada, ¿verdad? Obtendremos exactamente
el mismo valor. Pero para el siguiente
ya que es un nulo, va a reemplazarlo
automáticamente por un cero. Los dos siguientes clientes, obtendremos valores
exactos porque no
son nulos Entonces como puedes ver, muy sencillo, apenas
estamos reemplazando los valores
nulos por un cero. Entonces esta es una forma muy rápida de
reemplazar los nulos. Pero aquí, el problema es que no
tenemos control a lo que
estamos reemplazando. Entonces aquí no podemos
especificar otra cosa. Siempre conseguiremos un cero. Para ahora
especificar nuestro valor, podemos usar la segunda función que tenemos en
tableau, si Null. Si Null puede reemplazar el valor nulo con
un valor específico de nosotros. Entonces, si usas esta
función en las ventas, puede tener la siguiente sintaxis. Se necesitan dos argumentos, el valor que queremos
manipular y el
valor que especificamos. Ejemplo, voy a
especificarlo como cero. No tiene
sentido porque podemos usar Z N. Pero solo
para mostrarte eso, vamos a obtener
los mismos resultados, así puedes ir por aquí
y poner lo que quieras. Entonces, para el primer cliente,
vamos a obtener exactamente
los mismos resultados. Para el segundo cliente, vamos a conseguir de nuevo cero
porque lo especificamos. Nosotros tenemos el control
sobre eso. Y luego para los dos últimos clientes, vamos a obtener resultados
exactos. Y aquí, la salida
es un número porque el campo que queremos
manipular es un número. Pero digamos que tomamos otro campo que es una cadena, la salida va a
ser así como string. Entonces aquí está exactamente la
diferencia entre Z y NL. Z in solo acepta números, pero el PNal acepta cualquier
campo de su fuente de datos Entonces, por ejemplo, digamos
que tenemos los países. Entonces John no tiene valor
en el país. Lo mismo para Martin, solo
tenemos para María y George información
dentro del país de campo. Aquí no podemos ir
y usar la
función Zi in porque
no es número, es cadena. Entonces para manipular esos valores o para
reemplazar los valores nulos, vamos a ir
a usar el PNL Entonces la sintaxis puede
verse así. Si país nulo, entonces tenemos la abreviatura
de no aplicable. Entonces la salida aquí va
a ser un valor de cadena. Para los primeros clientes, vamos a sustituir
el nulo por A. El siguiente
va a permanecer igual porque
no hay nada que reemplazar. El tercero lo vamos a
conseguir también, no aplicable, y para el último,
vamos a conseguir Francia, así que no hay que cambiar nada. Entonces esta es exactamente las
diferencias entre la función nula y la función
Z in en Tableau. Ahora vamos a ir a
la última función es nula. A veces podríamos estar en una
situación en la que queremos
comprobar si el campo
tiene valores nulos o no. Entonces aún no queremos
hacer ninguna acción. Sólo estamos comprobando, ¿verdad? Entonces hay
tableau nulo que va a devolver verdadero si el valor es nulo
y falso de lo contrario. Entonces eso significa que si no
hay valor, si tenemos valor faltante,
nos vamos a hacer realidad. Si hay un valor,
nos pondremos falsos. Entonces la salida de esta
función va a ser con el tipo de datos lingotes
con solo dos valores, ya sea true o false Así que vamos a comprobar el ejemplo
o el cuadro de sintaxis. Sólo va a aceptar un argumento, el país, y ya está. Entonces la pregunta para el primer
cliente, ¿es nula? Sí, son nulos, aunque por
eso nos
vamos a hacer realidad Para el siguiente cliente, ¿es un nulo en el país? Bueno, entonces nos
vamos a poner falsos. Lo mismo para el tercero
vamos a hacer realidad, y el último
vamos a ser falsos porque tenemos un
valor en el país. Eso es todo para el es nulo. Entonces tenemos tres funciones, tres herramientas para manipular o para verificar los valores nulos
dentro de nuestros campos, y son realmente
útiles para mejorar la calidad y la integridad
de tus visualizaciones Así que ahora volvamos a Tableau y empecemos a practicarlos. Bien, entonces esta vez,
vamos a
ir a la pequeña fuente de datos. Vamos a revisar la información del
pedido, así que vamos a
tomar el ID de pedido, y vamos a tomar
esta vez la ganancia. Arrastre y suelte las ganancias en el ABC para
ver los valores. Ahora bien, si revisas nuestros datos, puedes ver que el pedido siete no tiene ninguna información de
ganancias, y también, el pedido
diez no tiene nada. Entonces tenemos aquí
datos faltantes. Tenemos nulos. Ahora hagamos algo al
respecto y arreglarlo. En lugar de tener nulos, tenemos que tener ceros Entonces aquí tenemos dos
funciones para hacerlo. Empecemos por el primero, el Z N cero nulos Ahora vamos a
arreglarlo y crear un nuevo campo calculado. Vamos a llamarlo ganancia. Y la sintaxis empieza
a la función z n, y solo necesita un argumento, el campo que necesitamos arreglar. Van a ser las ganancias. Eso es todo con eso estamos cambiando todos los valores
nulos a cero. Nuevamente, en esta
fracción, no tenemos control para cambiar el
valor a otra cosa. Va a ser siempre cero. El cálculo es válido. Todo está bien. Vamos a hacer clic. Como de costumbre, vamos a
obtener una nueva medida ya que la salida va
a ser también, la información de ganancias. Arrastre y suelte esta nueva
información a unos pocos. Ahora podemos ver en los resultados, todos esos valores van
a permanecer igual, solo que estamos
manipulando los nulos Estamos sustituyendo los
nulos por cero. Aquí también para el
número de pedido diez, tenemos null. Ahora tenemos un cero. Así que es
realmente fácil y rápida solución. Todo bien. Entonces ahora
podrías decir, ¿sabes qué? Por qué estamos haciendo
todos esos esfuerzos para reemplazar esos
valores faltantes por cero. Entonces, ¿cuál es el problema? Podría simplemente dejarlo como nulo, y los usuarios podrían aceptarlo. Entonces, ¿por qué estamos haciendo esto? Bueno, no solo lo
visual puede ser mejor, sino que además tener
valores faltantes va a traer agregaciones equivocadas e
inexactas Entonces déjame mostrarte a lo que me refiero. Simplemente eliminemos
el número de pedido. Y ahora puedes decir, bien, tenemos los mismos números, ¿verdad? Obtuvimos la misma agregación, así que todo es
preciso y bien. Bueno, no exactamente. Esto
es sólo por la suma. Entonces ahora vamos a
cambiarlos a ambos a la media. Entonces vamos a ir por aquí
y cambiarlo a promedio, y vamos a hacer lo
mismo para el corregido. Ahora, voy a
hacer que los encabezados sean un poco más amplios
para ver los valores. Ahora como puedes ver ahora estamos
obteniendo diferentes valores. Entonces con la Z en función, obtuvimos un promedio diferente al
de los datos originales. Y eso es porque
en esta media, no
estamos contando las órdenes
con los valores faltantes. Con la Z adentro, estamos contando ahora las órdenes con
los valores faltantes. Entonces eso significa reemplazar los valores
faltantes por ceros, obtendremos resultados precisos a la media en las agregaciones en
comparación con la anterior Entonces es exactamente por eso que vamos y reemplazamos
los valores faltantes por ceros, especialmente para agregaciones
y cálculos Bien, así que
por eso lo hacemos. Ahora, vamos a probar
otra función. Vamos a usar el
I null para
reemplazar los valores nulos por ceros Ahora solo voy a
traer el ID de pedido a la vista para ver
todos los pedidos. Vamos a crear el
nuevo campo calculado, y vamos a
llamarlo beneficio nulo y el centax comienza con nulo, y necesita dos informaciones El primero va
a ser el campo que queremos manipular. Entonces va a ser la ganancia. Nuevamente, y para la
siguiente información, tenemos que especificar qué
valor puede reemplazar al nulo. En este ejemplo, nos vamos
a quedar con el cero. El cálculo es válido, vamos a golpear ok. Y
tenemos de nuevo, nuestro nuevo campo calculado. Llevémoslo a la vista
y verifiquemos los resultados. Como pueden ver
es idéntico a la Z n. Así que para el número de
orden siete, en lugar de nulo, vamos a cero, lo mismo para el diez, nosotros cero. En esta situación, si queremos
reemplazarlo por ceros, yo iría con la Z n ya que simplemente es
más rápido escribirlo Ahora pasemos
al siguiente escenario. Queremos sustituir los
nulos por el valor uno. Esta vez no podemos
usar el Z n porque Z n puede
convertirlo automáticamente a cero. Nos vamos a quedar
con el nulo. Vamos a editar
nuestro cálculo. Y en lugar de cero aquí, podemos especificar uno. Vamos a golpear. Ahora
podemos ver en vez de tener cero,
tenemos el valor uno. En lugar de nulo, tenemos uno. Esta es la ventaja
del If Null. Podemos controlar qué valor puede ser el reemplazo
del nulo. Todo bien. La siguiente ventaja
del Nulo es que podemos sustituir no
sólo los valores numéricas, podemos sustituir también,
cualquier otro tipo de datos. Tomemos un ejemplo.
Vamos a ir a los clientes y
llevemos el
correo electrónico del cliente a la vista. Y como pueden ver, aquí
tenemos algunos nulos. No tenemos todos los
correos electrónicos de todos los clientes, pero ahora la tarea es reemplazar
esos nulos por desconocidos Vamos a crear un
nuevo campo
calculado para reemplazar
esos valores. Llamémoslo correo electrónico del cliente si es nulo y la sintaxis
nuevamente, si es nula. Acepta dos argumentos, el campo que
queremos manipular, va a ser el correo electrónico del
cliente. Este de aquí, y qué valor
vamos a usar para reemplazar los nulos, va a ser
lo
desconocido. Eso es. El cálculo es válido, por lo que podemos reemplazar todos los
nulos con este valor Vamos a golpear.
Y ahora tenemos nuevo aquí una nueva dimensión
en nuestra fuente de datos. Vamos a agarrarlo a la vista
y comprobar los valores. Ahora bien, si solo comparas esas
dos columnas, ya puedes ver. En lugar de null, nos
estamos volviendo desconocidos, lo mismo aquí y el
tercero por aquí, los demás no se verán afectados porque tenemos un valor
dentro del campo. Como puedes ver, es una forma
realmente agradable y rápida reemplazar esos
nulos de pad en la vista Eso es todo por el nulo. Ahora vamos a comprobar el
último que tenemos el nulo. El nal no reemplazará
los valores con nada. Es sólo para comprobar si
hay un nulo o no. Entonces digamos que
queremos comprobar si en el campo beneficio,
tenemos animales. Para ello,
vamos a ir a
crear de nuevo un nuevo campo
calculado. Llamémoslo nulo de ganancias, y la sintaxis para
eso es muy fácil. SN acepta sólo un argumento. Va a ser el campo
que queramos comprobar. Entonces estamos comprobando
el campo de ganancia. El cálculo es
válido, y eso es todo. Es muy sencillo.
Estamos comprobando si este campo contiene
algún nulo dentro de él. La salida puede ser verdadera
o falsa. Va
a ser un polón Digamos o como puedes
ver en el lado izquierdo, tenemos un nuevo campo con
el tipo de datos polon porque solo tenemos
verdadero y falso Vamos a arrastrar y ponerlo
en la vista de aquí. Y aquí podemos ver rápidamente, todas esas órdenes es una falsa porque tenemos un valor
dentro del propit Pero aquí tenemos un nulo.
Por eso nos estamos haciendo realidad. Aquí de nuevo, tenemos un verdadero. Que podamos verificar de
inmediato, si
tenemos nulos dentro de
nuestros datos o no Vamos a mostrarlo
como filtro. Esto es
lo que suelo hacer. Si veo que hay verdad, me interesa
ver esos valores, así puedo ver que tenemos dos órdenes donde tenemos nulos
dentro del valor beneficio Esto es realmente rápido para verificar si
tenemos algún problema,
algún nulo dentro de nuestros campos para hacer plan
lo que podamos hacer al respecto Pero aquí en la
pequeña fuente de datos, es realmente fácil ver
individuales como todos los pedidos, solo
tenemos diez pedidos,
pero imagina que tienes miles o millones de
pedidos dentro de tus datos. Individual, puede ser
muy difícil de ver. Tomemos un ejemplo
en la fuente de big data. Entonces vamos a ir por
aquí, tomar de nuevo el ID del pedido, y también, vamos a revisar
esta vez las ventas. Arrástralo y suéltalo en la vista. Como puede ver,
es muy difícil
verificar ahora en la vista si
tenemos nulos o no En lugar de eso,
podemos hacer un chequeo. Vamos a ir a crear
un nuevo campo calculado. Llamémoslo ventas es nulo. Ahora podemos usar la
función es nula. Esta vez, el campo
va a ser ventas. Estamos comprobando las ventas.
Vamos a darle una K, y ahora vamos a mostrar
este campo como filtro. Ahora en el filtro, podemos
ver de inmediato que
solo tenemos un valor cae.
Entonces no tenemos verdad. Eso significa que no
tenemos nulos dentro de nuestros datos. Entonces esto es muy rápido verificar dentro de nuestros datos para
ver si
son nulos en lugar de simplemente como desplazarse hacia abajo y
verificar todos los pedidos Por eso necesitamos
la función isnull. Entonces con eso hemos cubierto
todas las tres funciones que acerean y maneja
con el null. Esto es muy importante para
mejorar la calidad de tus visualizaciones y para traer datos
precisos en
las agregaciones Bien, así que con eso
hemos cubierto todo sobre cómo manejar
el valor faltante, los nulos en tau A continuación, vamos a
pasar a otro grupo de funciones, las funciones
lógicas.
104. Calc 6 1: Entonces ahora vamos a
hablar del último grupo de funciones bajo la categoría, cálculos de nivel de
fila
en Tableau. Tenemos las funciones lógicas. El propósito principal de las funciones
lógicas en Tableau es tomar decisiones lógicas
basadas en condiciones. Y aquí tenemos dos casos de uso. El primer grupo son las operaciones
condicionales. Aquí tenemos F, LF,
caso win, y así sucesivamente. El enfoque principal aquí es
crear lógicas condicionales y tomar decisiones basadas en esas condiciones
para manipular los datos Y el segundo grupo son
los operadores lógicos. Aquí tenemos tres
operadores y o no. El objetivo principal de este
grupo es evaluar y compbine múltiples
condiciones en Tableau Ahora vamos a centrarnos en el primer grupo, las operaciones
condicionales, y como de costumbre, primero tenemos que entender el
concepto detrás de ellas, luego podemos practicar
en Tableau. Vamos. Bien, todos. Entonces ahora
vamos a hacer D dive en esas
funciones lógicas para entender cómo funcionan y cómo van
a ser ejecutadas. Y ahora vamos a comenzar
con la forma simbolista de la declaración F donde solo
tenemos una condición Y en este ejemplo,
la condición puede ser si las ventas son superiores a 1,000, entonces queremos que el valor sea alto. De lo contrario, terminamos,
no puede pasar nada. Y ahora veamos
los diagramas de flujo sobre cómo se puede ejecutar esto. Entonces empezamos primero con la
comprobación del estado. Aquí tenemos siempre dos formas, ya sea falsa o verdadera. Si se cumple la condición, si las ventas son
superiores a 1,000, entonces vamos por este camino, donde vamos a tener
el valor alto. Entonces, si es verdad, vamos
a conseguir el valor alto, y entonces todo termina. El otro camino, si las ventas no
son superiores a 1,000, entonces es falso, entonces
vamos a saltarnos todo. Entonces eso significa que no
puede pasar nada. Tengamos el
siguiente ejemplo. Digamos que las ventas
tienen el valor 1,200. Entonces ahora, primero, vamos
a verificar el estado. ¿Las ventas son
superiores a 1,000? Bueno, sí, es verdad. Entonces qué puede pasar,
podemos ejecutar el alto, y va a
saltar hasta el final. Y si estamos mirando al
gráfico de aquí, primero, estamos haciendo la pregunta, ¿ las ventas son superiores a 1,000? La respuesta va a ser cierta. Entonces estamos tomando el camino verde. Éste donde
podemos ejecutar, alto. Tomemos otro ejemplo
donde las ventas equivalen a 700. Entonces volvemos a empezar por aquí. Nosotros hacemos la pregunta, son las
ventas superiores a 1,000. Esta vez, no es cierto, por lo que no cumple con
la condición, y vamos a ir con
un camino del lado derecho. Entonces, ¿qué puede pasar,
nada puede pasar? El alto valor
no será ejecutado. Y en la salida,
vamos a obtener el valor null porque no hay
nada que se pueda ejecutar. Entonces es realmente simple, correcto. Siempre estás haciendo la
pregunta que podría
responderse con sí o
no, verdadera o falsa. Siempre tienes dos caminos
para cada condición. Entonces esta es la
forma más simple de la declaración F. Pasemos al siguiente nivel, donde vamos a
tener declaraciones if L. Entonces ahora nos vamos a quedar
con la misma condición. Si se cumple, entonces vamos a conseguir
el valor alto. Pero digamos que esta vez, si no se cumple, es falso, me gustaría
obtener un valor en lugar de nulo. Entonces aquí podemos agregar
la palabra clave L. Entonces lo que vamos a
hacer podemos sumar entre f y y L declaración para decir, Bien, si no se cumple, dame el valor bajo. Entonces vamos a revisar el diagrama de flujo cómo va a quedar. Empezamos primero con la
comprobación del estado. Si es cierto, el primer camino, tenemos el valor alto. Pero si esta vez no es cierto, en lugar de simplemente saltar
inmediatamente al final, me gustaría obtener el
valor bajo usando el LS. Eso significa que la salida
de las declaraciones FL, va a ser siempre un valor, ya sea alto o bajo. Nunca obtendremos un nulo.
Tomemos un ejemplo. Digamos que las
ventas son mil 200. Va a cumplir con
nuestra condición, así que vamos a conseguir el valor alto y el programa puede terminar. Del lado derecho también, lo
mismo, qué puede pasar, vamos a comprobar
la condición,
y el sentido es cierto, vamos a conseguir el valor
alto y el programa termina. La salida va a
ser el valor alto. Entonces aquí es como el último. Pero ahora, si las
ventas equivalen a 700, no se cumple
la condición, y ahora en vez de saltar
inmediatamente al final, va a saltar
al estado de cuenta L. Entonces ahora vamos a comprobar
otro valor donde las ventas equivalen a 700. No
se cumplirá la condición, por lo que va a fallar
porque las ventas no son superiores a 1,000. Entonces, ¿qué puede pasar esta vez, vamos a ejecutar
la sentencia L. No vamos a saltar
inmediatamente a los extremos, así que vamos a ir a los Ls y luego podremos ejecutar los ls. Entonces en el gráfico,
comprobamos el estado y tomamos el
camino correcto donde es falso. Entonces ahora una vez que estemos
en la declaración L, no
es como la F. Aquí no vamos a
tener ninguna condición. Tenemos un solo baño, así podemos ejecutar la ley y
el programa puede salir. Entonces, qué puede pasar, solo vamos a bajar el valor y terminaremos. Entonces la salida puede ser el valor bajo en lugar
de tener nulos. Por lo que ls siempre se ejecutará si no
se cumplen las condiciones. Entonces eso es todo por
las declaraciones L. Es muy sencillo.
Ahora vamos a pasar al siguiente nivel donde queremos agregar múltiples
condiciones en nuestras declaraciones. Entonces ahora vamos a
hablar de las declaraciones de LSF. Podemos usarlo para agregar
múltiples condiciones
a nuestros estados de cuenta. En lo que va de los ejemplos anteriores, trabajamos sólo con
una condición. Estamos comprobando con ella. Las
ventas son superiores a 1,000. Y si estás usando
las declaraciones F L, vamos a conseguir
ya sea alta o baja. Digamos que queremos
introducir otra condición en nuestros estados de cuenta para obtener
el valor del medio. Ahora, nos gustaría agregar
una nueva condición entre F y LS exactamente después de
las declaraciones F. Pero ahora no podemos ir y volver a
usar F como palabra clave. En lugar del anuncio,
cualquier cosa después de la F, podemos comenzar a usar
las declaraciones LSF para agregar más condiciones Por ejemplo, podemos agregar la siguiente
condición en el medio. Se llama LSF. Las ventas son superiores a 500, entonces podemos obtener
el valor medio. Eso significa que en todas las
declaraciones podemos tener solo una F y solo una Ls, pero podemos tener múltiples LSF en el medio si queremos
agregar múltiples condiciones Ahora, veamos cómo va a quedar el
flujo de trabajo. Comenzamos como de costumbre con la primera condición
en las declaraciones F. Si es cierto, qué puede pasar, vamos a conseguir
el valor alto, y todo puede terminar. Ahora si la condición no se
cumple en la primera F, vamos a saltar a
otra condición en la LSF Aquí tenemos otra condición
donde vamos a comprobar si las ventas
son superiores a 500. Aquí tenemos de nuevo,
dos formas de salir de esto. O va a ser cierto,
o se puede cumplir, lo que puede pasar,
vamos a conseguir el valor medio, y luego termina. El otro, si la condición
también no se cumple, entonces vamos a ir a
ejecutar las declaraciones L. Como es habitual, el enunciado L
no tiene condición alguna. Simplemente va a ejecutar
el valor y termina. Veamos algunos ejemplos para entender
cómo funciona esto. El primero va a ser
las ventas equivalen a 1,200. Estamos comprobando ahora
la condición F. Como pueden ver, se
va a cumplir. Podemos conseguir el valor
alto, y eso es todo. Entonces qué va a
pasar, sólo
vamos a saltarnos
todo hasta el final. Si estás revisando
el flujo de trabajo, entonces vamos a verificar
la primera condición, y tomaremos este pase. Entonces todo lo demás
va a ser ignorado y
no se ejecutará, solo
vamos a obtener el
valor alto en la salida. Bien, ahora
tomemos otro valor. Las ventas equivalen a 700. Entonces estamos en la
primera condición. Fallará, por lo que
no vamos a obtener el alto valor. En lugar de eso, vamos a
saltar a la siguiente declaración de LSF Así que ahora estamos en el camino correcto. El verdadero camino puede
ser desactivado. Entonces tenemos aquí otra
vez otra comprobación. Entonces estamos comprobando ¿las
ventas son superiores a 500? Bueno, esta vez, se
puede cumplir. Entonces, ¿qué puede pasar, iban
a obtener el valor medio, y luego el programa puede saltarse. Entonces con eso,
estamos en este camino, conseguimos el valor
medio como salida. Esto significa nuevamente
que la sentencia L no
será ejecutada. Todo bien. Pasando al siguiente ejemplo, donde las ventas equivalen a 350. Nuevamente, estamos en
la primera comprobación. 350 no es superior a 1,000. Por eso esto puede fallar. Entonces vamos a
saltar al siguiente para
comprobar si va
a cumplir con esta condición, y las ventas también
aquí no superiores a 500. Esto también puede fallar. Entonces como ahora
ambos están fallando, ¿qué puede pasar,
vamos a ir al default? El valor predeterminado es el Ls. Esto puede saltar a los Ls, y obtendremos el bajo valor de nuestras declaraciones. Y
esto se puede ejecutar. Comprobemos el
lado derecho en el flujo de trabajo, como puedes ver, somos la
primera condición, falló. Vamos a la segunda
, falló también. Entonces vamos a la última opción que tenemos a
las declaraciones L, obtendremos el valor de bajo. Eso es todo sobre
las declaraciones de LSF. Si tienes una tercera condición, solo
puedes agregarla después
del LSF o antes de él. Con eso, puedes agregar múltiples condiciones a tus estados de cuenta. Comprender el flujo de trabajo
lógico detrás esas declaraciones es muy importante para entender
esas funciones. Todo lo que estás haciendo
aquí es que estamos evaluando diferentes condiciones y en
base a las evaluaciones, obtendremos en la
salida diferentes valores. En este ejemplo, tenemos
tres valores posibles, alto, medio y bajo. Bien, la declaración del caso
gana. Es muy similar
a la declaración F. Aquí también vamos a
evaluar
múltiples condiciones lógicas, y en base a nuestra evaluación, obtendremos un valor de salida. Tomemos un ejemplo
para entender la sintaxis. Comienza siempre con caso luego el campo que
queremos evaluar. Ahora vamos a
ir a evaluar
los valores dentro del país. La primera condición puede ser
así. Podemos escribir ganar. Entonces si el valor es
Alemania dentro del país, entonces la salida puede ser D
E. Aquí estamos tratando de
hacer como en
las abreviaturas de salida de los países Ahora vamos a ir a
hacer otra condición para otro valor
dentro de esta dimensión. Para que podamos evaluar
el valor de Francia. Si es igual a Francia, entonces la salida puede ser F R. Luego pasando a
la siguiente condición, podemos evaluar el
valor de Estados Unidos dentro de esta dimensión. Si es igual a este valor, entonces la salida debería ser US. Como puedes ver,
usando el caso win, estamos evaluando a los miembros o los valores de una dimensión. Entonces aquí estamos evaluando
aquí en esas condiciones, estamos evaluando un escenario. Entonces, ¿qué puede pasar si el valor del país
es Alemania y así sucesivamente Hasta el momento tenemos
tres condiciones. Y si has terminado, y
te gustaría tener un valor por defecto si no
se cumple ninguna de esas condiciones. Entonces, si
el valor del país no cumple esas tres
condiciones, qué puede pasar, vamos a ir a
ejecutar las declaraciones L, y al final,
vamos a tener también, y se puede ver que es realmente simple y fácil de leer
y también fácil de escribir. Todo bien. Ahora vamos a
tener un ejemplo para entender cómo se puede hacer
la ejecución. Digamos que tenemos el valor de
Alemania
dentro del país. Ahora, como se
puede ejecutar el código, podemos comenzar de arriba a abajo. Eso significa que primero podemos
evaluar el primero, va a ser cuando
Alemania, luego DE. Como los valores coinciden, obtendremos el valor
DE en la salida. El código va a
saltarse todo lo demás. No verificaremos
Francia, Estados Unidos, y así sucesivamente. El código va a ir hasta el final, y como salida,
vamos a obtener DE. Es muy similar
a la declaración de FL, Tomemos otro
ejemplo donde tenemos Francia en el país. Entonces aquí empezamos a movernos
de arriba a abajo. Así que de nuevo, la primera condición se
puede verificar cuando Alemania, luego D E. Esta vez
no tenemos partido. Entonces aquí tenemos a Francia
y aquí a Alemania, así que va a fallar.
Nos pondremos falsos. Eso significa lo que puede pasar. Vamos a saltar
a la siguiente condición para verificar y evaluar
el siguiente valor. Entonces aquí vamos
a comprobar de nuevo cuando el valor es Francia, luego F R, esta vez, tenemos un partido, así
vamos a obtener un verdadero. Y con eso, la
aplicación va como Skip other conditions
to the end. Eso significa que en el
resultado, vamos a
ver a F R. Ahora pasemos
al último ejemplo donde podemos evaluar el valor
españa en el país. ¿Qué va a pasar de
nuevo y de arriba hacia abajo? Esta vez, ninguna de esas condiciones
se puede cumplir correctamente. De la primera,
vamos a
saltar a la segunda
porque tiene caídas también de la segunda
a la tercera, es falsa. Eso significa que vamos a
ir a ejecutar los Ls. Los ls se pueden ejecutar si no se cumplen todas
las condiciones. En la salida, obtendremos
la A, no aplicable. Por lo que es muy similar
a las declaraciones de F L. Ahora vamos a ir
a comparar todas esas cosas lado a lado. Entonces ahora vamos a ir a
comparar tres funciones, declaraciones
F, IF, Twin. Sé que no
hablamos del IIF, pero ahora vamos a comprobar
la sintaxis para entender las
diferencias entre éste y la sentencia F. Entonces comencemos con
el primero de aquí. La sintaxis, tenemos
múltiples condiciones. Entonces tenemos dos condiciones. Tenemos ventas F
superiores a 1,000, entonces las ventas
altas de LF son superiores a 500, luego medias, LS bajas
Así que con eso
estamos evaluando múltiples
condiciones en un solo comunicado. Ahora pasemos al
siguiente. Tenemos el IIF IIF es muy similar
a las declaraciones de FL. Obtendremos la misma salida, pero la escribimos en una sintaxis diferente
y más fácil. Entonces veamos la sintaxis como
puedes ver es muy pequeña. Se inicia con el IF, luego la condición misma, las ventas superiores a 1,000. Aquí tenemos dos salidas, ya sea falsa o verdadera. El primero es sobre lo verdadero. Si se cumple la condición, obtendremos un alto valor. Pero si no
se cumple la condición, obtendremos el valor bajo. Aquí vamos a escribir lo que
puede pasar si es falso, y aquí
vamos a escribir lo que puede pasar si es verdad. Si comparas con
las declaraciones FL, es más fácil de escribir
y también más corto. Aquí no tenemos palabras clave como LS o al final,
no tenemos la palabra clave. Así que es realmente corto
y rápido de crear. Pero, claro, solo podemos
evaluar una condición. Entonces ahora podemos pasar
al triunfo del caso. Como aprendimos antes,
puede evaluar los valores de los miembros
de una dimensión. Entonces aquí vamos a
evaluar al país. Entonces tenemos
múltiples condiciones. Si ninguno de ellos se cumple, vamos a ir a
las declaraciones L, y entonces tenemos un final. Entonces ahora aprendamos las principales
diferencias entre ellos. El primero es
sobre si
va a soportar
múltiples condiciones. Como puede ver en
las declaraciones F L, podemos agregar muchas
condiciones como queramos. Por lo que soporta
múltiples condiciones. El I IF soporta
solo una condición. El caso gana también soporta
múltiples condiciones. Bien, ahora pasemos al
siguiente del que vamos a
hablar de si va a
soportar múltiples campos. Las declaraciones FL pueden
soportar múltiples campos, por lo que podemos tener en la
condición no solo la s, sino algo más como
el país también. Por lo tanto, las declaraciones FL
admiten múltiples campos. Lo mismo para el IIF
también soporta, múltiples campos. Pero en el caso ganar solo
soporta una dimensión. Aquí no podemos evaluar múltiples dimensiones en un
mismo caso de reintegraciones Entonces aquí sólo estamos
hablando del país. No podemos agregar ningún otro campo
dentro de estas declaraciones. Entonces aquí tenemos una limitación en las reintegraciones del caso en
comparación con las Ahora hablemos de
apoyar los tipos de datos, las declaraciones FL y
el IIF ambos,
ellos soportan y el tipo de datos Por eso dije aquí,
puede evaluar múltiples campos. Entonces aquí podríamos tener
una medida de dimensión, Cualquier campo de datos que
tengas en tu fuente de datos, podría ser evaluado
dentro de esas condiciones. Pero el caso ganar aquí
tenemos otra limitación, podemos evaluar solo
valores de cadena, solo dimensiones. Entonces aquí no podemos
ir a evaluar, por ejemplo, las ventas
o ganancias o una cantidad. Una medida, no podemos usarla dentro del caso ganar declaraciones. Debe ser exactamente una cuerda. Ni siquiera podemos usar por ejemplo, una fecha, la fecha del pedido. Aquí, el campo debe
ser un valor de cadena. Ahora vamos a comprobar la
principal ventaja de cada método. El primero es,
como pueden ver, que no tenemos ninguna limitación. El IIF aquí, la ventaja
es fácil y rápida de escribir. En el caso ganar
aquí, tenemos de nuevo, la ventaja de
fácil escribir y de leer. Entonces, si nos fijamos en las
declaraciones de casos ganados y a
las evaluaciones de FL, puede ver que el
triunfo del caso está organizado. Es fácil de leer. Tiene como un flujo comparado con el FLS Aquí, tenemos muchas palabras clave
diferentes, y no es tan fácil
como el caso gana. Entonces aquí mi recomendación
para ti es si estás evaluando solo una condición con la salida de dos valores, entonces siempre usa IIF Es muy rápido de crear. Pero ahora, si tienes
múltiples condiciones y quieres evaluarlo, entonces piensa en el caso ganar. ¿Es como cadena de tipo de datos? ¿Estás evaluando
solo un campo? Si ese es el caso,
entonces use case win, es más fácil de leer
y también escribir. Pero si estás
hablando de múltiples campos y no solo de valores de cadena, entonces tienes que ir
a las declaraciones FL. Siempre empieza con el
IIF luego gana el caso, y luego si no
tienes otra opción, ve a los estados de FL Bien, así que eso es todo
acerca de esos métodos. Ahora
vamos a ir a practicar en Tableau. Todo bien. Ahora vamos
a la pequeña fuente de datos, vamos a ir
a nuestros clientes. Tomemos el nombre de pila a la vista y también las informaciones del
país. Ahora la tarea es crear abreviaturas de
país, atajos a partir de los valores
originales que tenemos dentro del país Para hacer eso,
podemos usar las declaraciones FL, y lo vamos a hacer
paso a paso. Vamos a crear el primer campo calculado
nuevo. Vamos a llamarlo país. Ahora vamos a usar la
palabra clave si y después de eso, tenemos que especificar
nuestra condición. La primera condición
va a ser si el país es igual a Alemania, entonces la abreviatura va
a ser D E. Vamos a crear eso. Si el campo país cuales
al valor de Alemania te
hace escribirlo
exactamente como nuestros datos porque para
aquí es sensible a
mayúsculas y minúsculas Ahora qué pasa si el
país es igual a Alemania, nos gustaría ver en
la salida la palabra DE. Si es cierto, vamos a
conseguir D E. Si no es cierto, entonces escribamos el
primero que acabamos de salir. No tenemos ninguna declaración L ni ninguna otra condición. Eso es. Entonces esta es la
forma más simple de las declaraciones F. Vamos y golpeemos
OK. Ahora, como de costumbre, vamos a obtener una
dimensión discreta en el pan de origen de datos con la cadena de tipo de datos
porque la salida es cadena. Tenemos las abreviaturas. Vamos a arrastrar y soltar en nuestra vista para ver los valores. Todo bien. Así que ahora vamos a comprobar los valores para el primer cliente. Se puede ver que el valor no
es igual a Alemania. No está cumpliendo con
los requisitos. Obtendremos Null
lo mismo para John también USA, no cumpliendo con los requisitos. Entonces nos pondremos nulos bien. Para los dos siguientes clientes, ves que cumplen con los
requisitos y la condición. Por eso vamos a obtener el
valor DE para ambos. Para el último golpeteo del cliente, puede ver que el valor no está
cumpliendo con la condición Tenemos que ponernos nulos.
Como puede ver, estamos obteniendo
solo un valor DE. De lo contrario, va a
ser nulo. Bien, chicos. Ahora pasemos al siguiente paso, y me gustaría
deshacerme de esos nulos Quiero ver un valor real
en las visualizaciones. Entonces, si no
se cumple la condición, quiero ver el valor
no aplicable en A. Ahora para hacer
eso, tenemos que
usar las declaraciones L
en nuestro cálculo. Ahora vamos a nuestro campo, y en lugar de cambiar el cálculo
dentro de este campo, me gustaría
duplicarlo y hacer uno nuevo. Vamos a duplicarlo y
luego editar el nuevo. Sólo voy a
llamarlo si más, Ahora vamos a volver a tener
la misma condición. Si el país es igual al alemán, se
puede obtener D E. De lo contrario, no
saltaremos. De lo contrario, podemos agregar
las declaraciones Ls. Entonces va a ser
siempre antes del final. Y después de eso, no
agregamos ninguna condición, solo
tenemos que agregar el valor. Por lo que el valor, si la
condición no es válida, va a ser no
aplicable. Eso es. Eso quiere decir que si es verdad,
vamos a conseguir la E, si no lo es, entonces vamos
a conseguir la no aplicable. Vamos y hagamos clic en
Bien, y
vamos a ir a verificar los
valores también en la vista. Solo hazlo un
poco más grande para ver. Los de formaciones. Y ahora, como puedes ver,
en lugar de tener nulos, estamos teniendo ahora un valor, que es realmente mejor
para las visualizaciones, y también para que la experiencia
de
usuario tenga valor en lugar de Nalss siempre feo en las vistas. Con eso, vamos
a controlar qué valor se puede presentar a los usuarios finales si no se cumplen las
condiciones. Ahora bien, como recomendé antes, si solo tiene una condición donde la salida es de
sólo dos valores, entonces la mejor manera es hacer IIF Vamos a
crearlo. Vamos a crear un nuevo campo
calculado. Vamos a
llamarlo país. IAF Veamos la sintaxis. Es
comenzar con la palabra clave IIF Y aquí, como pueden ver,
necesita tres argumentos. La prueba, va
a ser la condición. ¿Qué puede pasar si se cumple la
condición? Entonces tenemos que especificarlo
en el segundo argumento. En la tercera, ¿qué puede pasar si no
se cumple la condición? Entonces la condición es si
país es igual a Alemania. Entonces esta es la condición, ¿qué puede pasar si esto es cierto? Entonces vamos a tener el
Entonces el siguiente paso es
definir qué pasará si no
se cumple la condición. Entonces el país no es
Alemania. Va a ser A. Así que puedes ver que es muy
rápido y muy rápido crear tal condición y
comparado con el final FLS y así sucesivamente Entonces esta es la forma más rápida para crear
tal condición Así que vamos a golpear una K
y comprobar los resultados. Entonces con eso, de nuevo,
vamos a conseguir una nueva dimensión. Vamos a arrastrarlo y soltarlo por aquí en la vista para
verificar los resultados. Sólo voy a hacer que sea
un poquito de selección. Entonces como pueden ver,
vamos a obtener el resultado exacto como
las declaraciones F L. Entonces los dos primeros
países no están cumpliendo con la condición,
vamos a conseguir A. El texto dos clientes,
ellos son de Alemania, vamos a conseguir la E, y el último cliente no es de
Alemania, que somos conseguir. A. Esta es la magia del IIF. No mucha gente lo usa. En realidad, no es tan
común que se use, pero es una forma muy agradable de crear rápidamente
condiciones en Tableau. Te recomiendo totalmente que lo
uses. Bien, chicos. Entonces ahora vamos a
pasar al paso más donde vamos a
agregar otra condición. Entonces no tenemos sólo uno. Podemos tener múltiples condiciones. Por eso
no podemos usar el IIF. Tenemos que volver a
las declaraciones de FL. Entonces veamos cómo
podemos crearlo. Voy a ir a duplicar
otra vez, uno de esos campos. Así que vamos a hacer eso y
luego vamos a editarlo. Sólo voy a
llamarlo declaraciones F. Nos vamos a quedar con
la misma información. El primero estamos
comprobando la Alemania, así que esta es la primera condición
y Ls va a ser una A. Ahora vamos a ir a agregar una nueva línea entre
la F y la Ls y vamos a
agregar una nueva condición agregando la palabra clave LSF Es como las declaraciones F, podemos escribir nuestra condición. Si el país Esta vez equivale a,
digamos, Francia. Entonces qué puede pasar,
podemos tener la abreviatura F R. Eso es que hemos
agregado nuestra segunda condición. Como es habitual, iniciamos la
ejecución de arriba a abajo. Entonces, la primera condición
a verificar es si el país
es igual a Alemania, si no es correcto, entonces puede saltar a la
siguiente condición. Entonces vayamos y golpeemos OK
para verificar los resultados. Vamos a tomarlo del pin de datos y
colóquelo en la vista. Y ahora podemos ver que hay un cliente con los nuevos datos. Como pueden ver,
George, de Francia, tenemos la abreviatura de FR. Eso es porque el país
igual a Francia y con eso estamos cumpliendo
la segunda condición. Estados Unidos para John y Bitter, todavía no cumplen con
ninguna de esas condiciones. Siempre se ejecutará desde los
Ls María y Martín se puede ejecutar desde la
primera condición donde los s van a
ser DE. Eso es. Ahora vamos a ir a
sumar el paso final donde podemos agregar la tercera condición
para el país USA. Porque todavía
estamos obteniendo los que no son aplicables para
esos dos clientes. Voy a ir al
mismo campo. Esta vez,
no lo duplicaré. Vamos a editarlo, y sólo
tenemos que añadir
una condición más. Así que solo voy a
copiar esas cosas, y luego como siguiente condición, va a ser también,
país LSF igual a esta vez USA. Entonces, ¿qué puede pasar si
esta condición cumple? Vamos a conseguir
esa abreviatura US es muy sencillo agregar una condición
más en el LSF Vamos y a K. Así que ahora
podemos ver en los resultados, todos esos clientes
que vienen de USA, ahora
tienen la abreviatura
estadounidense. Y con eso, hemos cubierto todo con condiciones, y ninguno de esos clientes
puede ser ejecutado desde el LS, así que no tenemos la A
en ninguna parte de la salida, lo cual
es realmente agradable. Y ahora podemos ver muy bien en
la vista cómo empezamos con
la forma simplista de las declaraciones F y
terminamos con una forma completa
de las declaraciones F. Ahora, a continuación, vamos a resolver la misma tarea pero esta vez, usando las
declaraciones de case win. Todo bien. Así que ahora vamos a crear
unos nuevos campos calculados. Vamos a
llamarlo país caso ganar. Entonces la sintaxis
comienza con el caso. Entonces tenemos que
especificar el campo que queremos evaluar. Va a ser el país. Una vez que hacemos eso, comenzamos a
definir ahora nuestra condición. La primera condición va
a ser el valor de Alemania. Entonces, cuando el valor
es igual a Alemania, entonces qué puede pasar,
vamos a tener la abreviatura
DE. Eso es. La siguiente condición va a ser cuando país iguale a Francia, luego la abreviatura
va a ser F R, y vamos a ir
a la última condición cuando el país iguale a USA, luego el valor va a ser US. Para que veas lo rápido que
definimos tres condiciones
usando el caso win. Es muy lógico y también, muy fácil de crear, ¿verdad? Entonces ahora, si no se cumple ninguna de esas
condiciones, vamos a conseguir el aplicable
y tenemos que terminarlo. Entonces eso es todo. Como puedes ver, el cálculo es válido, y es muy
fácil de leer mientras escribimos. Entonces es todo
como estructurado. Me gustó mucho usando declaraciones de
casos ganados y
comparados con el FLS Entonces eso es todo. Vamos ahora y dale a k para comprobar los resultados. Y ahora tenemos
una nueva dimensión como costumbre a partir del campo calculado. Pongámoslo en la vista
para verificar los resultados. Entonces como pueden ver, vamos
a obtener los mismos resultados. Pero ante esta situación
para esta tarea, voy a recomendar
que uses el caso win. Ya que como puedes ver, es muy fácil de escribir y también
ajustar más tarde o agregar más
condiciones si es necesario. Entonces con ¿hemos
aprendido a usar
todas esas operaciones
lógicas para crear unas
nuevas condiciones lógicas? todas esas operaciones
lógicas para crear unas
nuevas condiciones lógicas Muy bien, todos,
voy a mostrarles un caso de uso muy común
que podrían encontrarlo en muchos proyectos donde
van a ir y crear los colores de
los QBs usando
las condiciones cgical Vamos a la fuente de big data, y necesitamos la subcategoría de los productos como de
costumbre a las filas, y luego necesitamos las
ventas de los pedidos Pongámoslo en las columnas, y después vamos a ordenarlo. Vamos a agregar las etiquetas. Y ahora necesitamos los
colores para este QBI. Vamos a crear nuestros
nuevos campos calculados. Vamos a
cotejar los colores QBI, y la lógica puede
ser la siguiente Si la suma de ventas
es superior a 200 s, me gustaría ver
el color verde. Cualquier cosa entre 200 k
y 100 k va a ser del color naranja y cualquier cosa por debajo de los 100 k,
va a ser rojo. Ahora tenemos que
decidir el método que queremos utilizar
en nuestro cálculo. Como te recomiendo siempre
comienzas con el IIF. Ahora en la lógica, tenemos múltiples condiciones, no
podemos usarla. IIF solo es adecuado si tenemos una
sola condición. La IAF está lejos. El siguiente vamos a
hablar del caso ganar, Pero como las condiciones se
basan en la suma de ventas,
es entero, no podemos usar el caso win porque case win puede aceptar solo valores de cadena. Esta es también una forma, nos
quedan sólo con las declaraciones de
FL. Por eso en este cálculo, vamos a construirlo con base en el FLS. Vamos a hacerlo. Podemos iniciar el contexto
por aquí con la F, y luego tenemos que especificar
nuestra primera condición. Cualquier cosa superior a 200
s, debe ser verde. Ahora estamos
hablando de las ventas de campo pero en la suma porque la
individualización, tenemos la suma de ventas Si la suma de ventas
es superior a 200 s, Entonces qué puede pasar,
vamos a tener el color verde. Entonces eso es todo para la
primera condición. Ahora tenemos que especificar la
condición para la naranja. Entonces cualquier cosa entre
200 k y 100 k, debe ser naranja. Entonces vamos a concretar eso, F. De nuevo, vamos
a tener el mismo campo, suma de ventas superior a 100 k Entonces va a ser naranja. Ahora podrías decir,
¿sabes qué? En la condición de
que usted acaba de decir, tiene dos límites, ¿verdad? Superior a 1,000
e inferior a 2000. Bueno, el primer límite, lo
tenemos ya con las
primeras comprobaciones de condición. Entonces, si es superior a 200 k, va a ponerse verde,
y esto se puede omitir Entonces cualquier cosa que se vaya a
verificar en este caso, va a ser inferior a 200 K. Por eso especificé aquí, sólo el límite inferior. Entonces eso es todo para la naranja. El último va
a ser si la suma de ventas es inferior a 100 K, lo que va a pasar,
nos vamos a poner rojos. Entonces vamos a concretar que
vaya a tener otro LSF. Suma de ventas e inferior o igual 100 k Entonces
va a ser roja. Para que hayamos cubierto
la tercera condición, el tercer color, y
cubrimos todo. Cubrimos todos
los valores posibles que pudieran suceder. Por eso no
tiene ningún sentido hacer declaraciones de una L. Simplemente no podemos ir y terminarlo. Ahora vamos a comprobar
que todo está bien. Ahora tenemos un error porque creo que me perdí
aquí para cerrarlo. Ahora vamos a comprobarlo de nuevo. El cálculo es válido. Eso es. Tenemos tres
condiciones a tres colores. Vamos a golpear. Ahora tenemos
nuestra dimensión por aquí. Lo vamos a usar
para la coloración. Rastreemos y dejémoslo
sobre los colores de aquí. Ahora, como puede ver, nuestros
colores están dividiendo la vista. Mesa lo consiguió casi correcto. Tenemos un rojo anaranjado, pero éste no es azul.
Vamos a cambiarlo. Vamos a ir a los
colores, luego a los colores idiotas. Ahora en vez de verde como azul, podemos tenerlo como un verdadero verde. Vamos a golpear k. Para que
consigamos los colores de nuestro KPI. Como puedes ver, todas esas subcategorías
con las ventas son superiores a 200 K.
Todas son verdes como se supone que deben ser Ahora cualquier cosa entre
200 k y 100 k. puedes ver todos ellos son
naranjas y cualquier cosa de abajo es roja. Como podemos ver, podemos hacer mucho usando esas condiciones
lógicas. Podemos usarlo para
crear la coloración en Tableau. Podemos usarlo para crear una
nueva información como en el país abreviaturas que son muy necesarias de
entender Bien, hasta ahora
hemos aprendido a crear
lógicas condicionales en Tableau y cómo las
evaluamos para
manipular nuestros datos en función de las decisiones A continuación, podemos empezar a hablar los operadores lógicos
y o no.
105. Operaciones de Udemy 6 2: Así que ahora vamos
a aprender a compinar cómo evaluar múltiples condiciones en Tableau usando los
operadores lógicos y o Entonces podemos conocer
sobre el operador. Vamos a entender
el concepto. Entonces podemos practicar. Vamos. Bien. Entonces ahora comencemos con el
fin u operador. Tengamos el
siguiente escenario. Digamos que tenemos
una condición donde estamos comprobando si las
ventas
son superiores a 100, y una segunda condición
donde estamos comprobando si el país es Alemania. Ahora bien, si quieres ir a
evaluar ambos, quieres combinar
esas dos condiciones
juntas para que
funcionen juntas, podemos usar el extremo u
operador en el medio. Entonces aquí podemos usar esos
dos operadores para coine la condición A con
la condición B y la salida puede
ser así como de costumbre, pan true y false Entonces nuestros dos operadores
y o son operadores
lógicos que se utilizan para combinar
múltiples condiciones. Entonces ahora digamos
que los vamos a usar en declaraciones FL. Veamos cómo puede verse la
sintaxis. Empecemos hasta el operador final. Entonces como pueden ver, tenemos
aquí las declaraciones F. Entonces tenemos nuestras dos condiciones, y entre ellas,
tenemos al operador final. Por lo que la condición puede acine a
ambos en una sola declaración. Entonces, si las ventas son superiores a
1,000 y el país es igual a Alemania, entonces vamos a conseguir el
valor alto si es cierto. De lo contrario, va a
terminar, y nos pondremos nulos. Lo mismo para el
operador, estamos diciendo aquí, si las ventas son superiores 1,000 o el país
igual a Alemania, entonces vamos a
conseguir el valor alto. Como puedes ver,
es realmente sencillo, vamos a ver un
ejemplo para entender cuáles son las
diferencias entre y o. Así que ahora tenemos en nuestra mesa cuatro clientes con sus informaciones de ventas
y los países. Entonces la primera condición va
a comprobar si las ventas son superiores a un k Así que ahora vamos a comprobar los
primeros clientes. Vamos a ser
verdad porque las ventas superiores a 1,000, y las dos últimas
van a ser falsas porque está por debajo de 1,000. Esta es la información
de la primera condición. Entonces la segunda
condición que tenemos, vamos a comprobar si el país es igual a Alemania. Entonces el primer cliente es de Alemania.
Por eso es cierto. El segundo no lo es.
Lo tenemos falso. Entonces el siguiente
es Alemania cierto, y el último es falso. Ahora, como puede ver, estamos
evaluando primero la tabla con el
fin de obtener el resultado
para cada condición individual. Pero ahora lo que podemos hacer
es ir y compeinar
esas dos condiciones para
generar nuevos resultados Entonces ahora si vas y
usas el operador final, puede devolver true solo si ambas condiciones son verdaderas
y cae de otra manera. Entonces ahora vamos a compilar esas dos condiciones juntas
usando el operador final. Comprobemos al primer cliente. Tenemos la condición A es verdadera condición B
es cierto también, por lo que estamos cumpliendo con el
requisito para que sea cierto. Entonces, para el primer cliente, vamos a conseguir que
la salida sea verdadera. Para el siguiente cliente María, tenemos en la
condición A, verdadera, pero en la condición B falsa, no cumple con
el requisito. Ambos deben ser
ciertos para que sea verdad. Por eso
va a ser falso. Para el siguiente, Martin,
va a ser lo mismo. La condición A es falsa. La condición B es verdadera. Ambos deberían ser ciertos. Por eso nos
vamos a poner falsos. El último de todos modos,
ambos son falsos, así que vamos a conseguir falsos. Como puede ver el
operador final es muy restrictivo. Ambas condiciones deben ser ciertas para que se hagan realidad. De lo contrario, de inmediato,
obtendrás una falsa. Así es como trabaja el
operador final. Pasemos al siguiente
tenemos al operador. O operador puede devolver true, si al menos una
condición es verdadera, lo contrario,
va a ser falsa. Eso significa que necesitamos al menos una verdadera para ser verdad en la salida. Vamos a revisar de nuevo
el ejemplo. Para el primer cliente, estamos cumpliendo con
el requisito. Tenemos más de uno,
b de ellos son ciertos. Por eso en la salida,
nos haremos realidad. El siguiente tenemos
verdadero en la condición A, falso en la condición B. Al menos tenemos uno, entonces estamos cumpliendo con
los requisitos. También va a ser cierto. El tercero es el mismo. Entonces tenemos al menos uno
verdadero y la condición B. Por
eso para Martin,
vamos a hacerlo cierto. Pero para el último cliente, George, ambos son falsos. Entonces necesitamos al menos
una verdadera para ser verdad. Por eso la salida
va a ser falsa. Entonces, como puede ver, el operador es
menos restrictivo que el final. Necesitamos al menos un trow
para hacerse realidad en la salida. Entonces así es como funciona el fin
y el operador en Tableau con el fin de combinar
múltiples condiciones. Una cosa más a
notar aquí también, que si estás usando end y
estamos evaluando el
resultado final de la condición. Por lo que no estamos evaluando
la mesa en sí. Estamos evaluando aquellos resultados que obtuvimos de las condiciones. Bien, entonces ahora
vamos a hablar del tercer operador,
el operador de nueces. Entonces tomemos un ejemplo. Vamos a tener
la siguiente tabla, y tenemos nuestra condición donde las ventas son superiores a 1,000. Por lo que no usaremos el operador de tuerca para combinar
dos condiciones juntas, como con el extremo u operador. Pero esta vez vamos a revertir los resultados
del padecimiento. Entonces el operador Nut es un operador lógico
inverso. Va a devolver verdadero si el resultado de la
condición es falso, y va a devolver falso
si la condición es verdadera. Si le dices que vaya a la derecha,
va a ir a la izquierda, si le dices que vaya a la izquierda,
va a ir a la derecha. Va a hacer
exactamente lo contrario. Veamos qué
va a pasar si decimos esta condición. Si usas el operador
para el primer cliente, obtendrás false porque
el valor es verdadero, lo mismo para el segundo
cliente obtendrás false. Pero para los próximos dos clientes, te volverás cierto
porque la salida de esta condición es falsa. Puedes ver el resultado,
vamos a voltear la verdad, vamos a conseguir exactamente
lo contrario si usas. Se va a quedar así en el cálculo en Tableau. Aquí nuevamente, tenemos nuestra
declaración F, nuestra condición. Pero justo antes de la condición, vamos a ir y poner n, y con eso, lo estás
invirtiendo todo. Ahora lo que está diciendo
aquí en esta condición, si las ventas no son
superiores a las mil, entonces vamos a
conseguir el valor bajo. Eso significa cualquier cosa igual a 1,000 o menor que 1,000,
va a ser baja. Estamos invirtiendo los
resultados. Eso es. Así es como trabaja el
operador de tuerca. Ahora volvamos a tableau y practiquemos esos tres operadores. Todo bien. Entonces ahora vamos a ir
a nuestra fuente de big data. Vamos a agarrar la información de
los clientes a la vista. Entonces vamos a
obtener la identificación del cliente, el país de nombre
y las puntuaciones también, pero me gustaría mostrar los valores
discretos de las puntuaciones. Cambiémoslo a discreto, y luego necesitamos una medida. Vamos a los pedidos y consigamos las ventas.
Ponlo en las coms. Como puedes ver ahora,
tenemos para cada cliente, el total de ventas
que ordenó. Ahora la tarea es no
mostrar todas las ventas
de todos los clientes, queremos enfocarnos en un
grupo específico de clientes. Ahora queremos mostrar las
ventas solo para clientes que vienen de Alemania y
su puntaje es superior a 50. Con eso, tenemos dos
condiciones y podemos ir a usar el extremo u operador
para combinarlos. Como de costumbre, vamos
a ir a crear nuestro nuevo campo calculado, y vamos a llamarlo ventas y vamos a comenzar
con las declaraciones if. Ahora necesitamos escribir
nuestras condiciones, así que la primera
condición, el país debería ser igual a Alemania. El campo del país, lo
tenemos por aquí debe ser igual a Alemania. Ahora como estamos diciendo en la tarea va
a estar aquí también, y con el fin de conectar
la segunda condición. La segunda condición es que la puntuación debe
ser superior a 50. El puntaje de campo, debe
ser superior a 50. Ahora tenemos nuestras dos condiciones. Ambos están conectados
con el operador. Ahora bien, si ambos son ciertos, qué puede pasar, vamos
a mostrar el valor de las ventas. A continuación, vamos a decir entonces ventas y de otra manera,
va a ser nulo. Eso, vamos a ir
y terminar las declaraciones. Con eso, podemos ver
que el cálculo es válido, todo está bien. Vamos a probar
lo que puede pasar. Vamos a dar clic en
Bien. Ahora tenemos nuestro nuevo campo en la
base de datos del lado izquierdo. Va a ser una medida
continua porque la salida puede ser ventas. Ahora vamos a ir a comprobar
los valores. Pero primero, me gustaría
deshacerme de esos diagramas par. Yo solo voy a mover las
ventas a los detalles y luego moverlas nuevamente a la
vista de aquí en el APC. Entonces ahora tenemos esos valores. Consigamos nuestras nuevas ventas con el operador final y
pongámoslo también a la vista. Solo hagámoslo un poco más grande para ver los
encabezados. Todo bien. Entonces ahora vamos a
revisar algunos clientes. Tomemos al
cliente número dos. Se puede ver el
país igual a Alemania. Entonces tenemos la primera verdad. El puntaje también
superior a los 50. Tenemos otra verdad. Con eso, vamos a
hacer realidad la salida. Por eso estamos
viendo el valor de las ventas en la salida. Pasemos al siguiente,
tenemos al cliente número tres. Se puede ver que el país
no es Alemania,
tenemos aquí a Francia, entonces la primera condición va a ser falsa, e inmediatamente, la salida va a ser falsa porque ambas
deberían ser ciertas. Pero podemos comprobar
el segundo valor. Se puede ver que la
puntuación es también, no superior a 50. Ambos fallan y la
salida también puede fallar. Por eso estamos recibiendo T. No
estamos recibiendo las
ventas. Todo bien. Entonces ahora pasemos a
otro cliente número 23. Se puede ver que los clientes
vienen de Alemania. Entonces se cumple la primera condición
. Tenemos nuestro primer verdadero, pero el puntaje no es superior a 50. Entonces la segunda condición falló. Por eso no
obtuvimos ningún resultado. Entonces como puedes ver el
operador final es muy restrictivo, todo debe
ser cierto para poder obtener sus resultados. Entonces eso es todo. Así es como trabaja el
operador final. Pasemos al siguiente
ejemplo donde queremos mostrar las ventas solo para los clientes que vienen de Alemania, o el puntaje es superior a 50. La lógica es muy simple, bien. Pero aquí tenemos que cambiar
al operador sobre cómo estamos compbinando esas dos condiciones Vamos a tener
lo mismo. Por eso voy a ir
a las ventas y vamos a duplicarlo, y luego vamos a editarlo. Entonces vamos a
cambiar el nombre a, y tenemos las mismas condiciones
si el país
es igual a Alemania, pero esta vez, el puntaje
es superior a 50. Entonces por eso voy
a ir por aquí, y
cambiémoslo a u operador. Entonces ahora me gustaría
mencionar algo que esas funciones lógicas están muy cerca del idioma
inglés. Entonces, si acabas de leer este código, es como si estuvieras diciendo
una oración en inglés. Entonces lo que estás haciendo
aquí es si el país es igual a Alemania o el
puntaje es superior a 50, entonces muestra las ventas. Eso es. Entonces ves que es como traducir la frase en inglés a un código, y también es muy fácil de
escribir y leer Entonces es realmente lógico. Ahora empacemos nuestro cálculo.
Se puede ver que es válido. Vamos y a.
De inmediato, podemos ver en la opinión que
con nuestro operador, estamos obteniendo más valores que la d porque la d
es muy restrictiva. Ahora vamos a
revisar algunos clientes. Se puede ver el
primero. al país no igual a
Alemania. Así que vengan de Francia. La primera condición falla. Entonces, tengamos esperanza
para el próximo. Pero el puntaje es superior a 50. Eso significa que este cliente va a cumplir con
los requisitos. Basta con tener una
sola verdad. Por eso tenemos las
ventas en la salida. El siguiente cliente cumple ambas condiciones
provienen de Alemania, superior a 50, por eso
tenemos las ventas como
el operador final. Pero el tercer cliente,
como puedes ver, la primera condición falló
porque Francia y el segundo también fallaron porque el puntaje no es superior a 50, por
eso ambos fallaron y no
tenemos ningún resultado. Tenemos que tener al
menos una verdadera para conseguir algo en la salida. Eso es. Así es como trabaja
el operador. Bien, ahora tenemos
la siguiente tarea para ti es mostrar las ventas solo
para clientes que o vienen de
Alemania o Francia Puedes rebotar el video ahora para
completar la tarea, y una vez que hayas terminado,
puedes reanudarlo. Bien, entonces veamos
cómo podemos hacer eso. Puedes ir y crear un
nuevo campo calculado. Podemos llamarlo país de ventas. Y vamos a comenzar
con las declaraciones F. Entonces tenemos las dos condiciones. El cliente debe ser
de Alemania o Francia. Entonces el primero va a ser
el país igual a Alemania y el operador
va a ser o Así el cliente podría ser ya sea
de Alemania o Francia, país igual a Francia. Qué puede pasar si se cumple una de esas
condiciones, vamos a tener
las ventas, luego las ventas, y eso es todo. Vamos a terminarlo. Como puedes ver, muy sencillo. Vamos a darle una K. Como de costumbre, vamos a ir a
comprobar los valores. Vamos a arrastrarlo y soltarlo por aquí en la vista.
Lo tenemos aquí en el medio. Hagámoslo un poco
más grande y veamos a los clientes. Ahora estamos comprobando
sólo un campo, pero en dos condiciones, ya sea el país
Francia o Alemania. El primer cliente que podemos ver viene de Francia,
vamos a conseguir el valor. El segundo también,
vamos a obtener el valor de
ventas, Francia. USA no vamos a recortar ningún valor porque no es
parte de la condición. Como puedes ver ahora,
estamos recibiendo las ventas de todos los clientes que vienen
ya sea de Francia o bien. Entonces ahora voy a
mostrarte rápidamente algo. Volvamos a nuestro país
calculado de ventas de campo y vayamos a editarlo. Entonces ahora, en vez de tener, vamos a usar el operador. Entonces ahora lo que estamos diciendo
es que el cliente debe venir de Alemania y
al mismo tiempo de Francia. Entonces suena raro, ¿verdad?
Vamos a probarlo. Vamos a golpear y comprobar los resultados. Se puede ver que el
país de ventas está completamente vacío. Entonces no vemos ningún valor
porque en nuestra situación, el cliente solo debe
venir de un solo país. Entonces no podemos tener
esta condición. Entonces, lógicamente, desde
la perspectiva de los datos, esto no es posible.
Bien, chicos. Entonces cuando eso hayamos aprendido
el fin u operador, pasemos al lado
del operador Nat. Ahora tenemos la siguiente tarea, mostrar las ventas de todos los clientes que no vienen de Alemania. Si el cliente viene de
cualquier otro país, vamos a ver las
ventas y la vista. Pero si el cliente de
Alemania, debería ser nulo. Ahora vamos a crear
un nuevo campo calculado. Vamos a
llamarlo ventas no Alemania. Y vamos a tener
también, las declaraciones F. Ahora tenemos dos formas de hacerlo. La primera opción y la larga donde vamos
a ir y crear una condición para cada valor dentro del país al
lado de Alemania. Vamos a hacer
algo así. País igual a Estados Unidos. Entonces vamos a decir o
país es igual, por ejemplo. Italia, y luego para el
siguiente o país igual Francia. Como pueden ver, estoy
creando una condición para cada valor de
ese país de dimensión. Por supuesto, si tienes una
larga lista de países, vas a
terminar haciendo muchas condiciones también, qué puede pasar si un nuevo país ingresa dentro de tu fuente de datos, qué puede pasar, siempre
puedes ir
al cálculo y
agregarlo como condición. En esta opción, estamos incluyendo todos los valores que
queremos ver en la vista, pero hay mejor
manera de hacerlo, donde vamos a
excluir sólo a Alemania. Vamos a quitar todo. Desde aquí. Entonces vamos a decir si el país es igual a Alemania. Y esta vez, antes de
la condición, vamos a agregar
la tuerca del operador. Entonces aquí vamos a ir
y revertir todo. Entonces, si los clientes no vienen de Alemania, ¿qué
puede pasar? Vamos a mostrar las ventas
luego las ventas y eso es todo. Como puedes ver, es
muy corto y sencillo. Sólo estamos excluyendo
uno de los valores. No tenemos que
sumar todos los valores. No tenemos que
preocuparnos por si
hay un nuevo valor de país
dentro de la fuente de datos. Cualquier cosa que no sea Alemania,
vamos a mostrar las ventas. Vamos a comprobar los valores.
Voy a ir a golpear. Como de costumbre,
vamos a obtener un nuevo campo
calculado y
nuestra fuente de datos. Arrastremos y dribt a la
vista para verificar los valores. Sólo agrandar un
poco la cabeza para leerla. Después desplácese hacia arriba y los primeros
clientes vienen de Francia. Vamos a obtener
la información de venta la siguiente de Alemania. Tenemos Nulo. Aquí
tenemos también, el cliente cinco de Alemania, seis, así de Alemania. No tenemos ninguna información
de ventas. Para que podamos ver que
todos los clientes que no vienen de Alemania tenían
las ventas en este campo. Entonces también, podemos verificar eso
ordenando los países, y está ordenado así, y todos esos
valores de Francia, vamos a obtener siempre información de
ventas. Y si vamos a Alemania, verá que todos los clientes
de Alemania no tienen ninguna información de ventas
en este campo. Entonces digamos, vamos a
conseguir de nuevo los valores. Entonces, como puedes ver, es
muy fácil de usar y muy útil hacer
filtros, etc., y también enfocarnos en un grupo específico de
clientes en nuestras vistas. Entonces eso es que se trata de
los tres operadores, son muy agradables de
usar. Bien, todos. Entonces eso es todo para los operadores
lógicos. Y con eso, hemos cubierto, las ocho
funciones lógicas en Tableau. Son funciones realmente
importantes, ya que nos va a ayudar
a tomar decisiones impulsadas por
datos
en el análisis. Y con eso, hemos
cubierto el último grupo de funciones bajo los cálculos de nivel de
fila de categoría. Aprendimos alrededor de 40
funciones tau, y Next, vamos a aprender sobre los cálculos
agregados
en Tableau.
106. Udemy 7 1 Agregación: Todo bien. Entonces ahora
vamos a hablar del segundo tipo de cálculos
que tenemos en tableau, los cálculos agregados, y divido las funciones
en dos grupos. El primer grupo
va a agregar las medidas en nuestra fuente de datos. Entonces tenemos el conteo
promedio de la suma y así sucesivamente. Y el segundo
grupo donde podemos agregar las dimensiones
de nuestra fuente de datos. Y aquí
sólo tenemos una función. Tenemos los atributos. Entonces ahora, nos vamos a
centrar en el primer grupo, cómo agregar las
medidas en tableau. Todo bien. La
primera pregunta es, ¿qué son
los cálculos agregados en Tableau? Si usas esos cálculos, vas a agregar
las filas de la fuente de datos y poner el resultado en el
nivel de visualización de los detalles. Eso significa que la dimensión
que estás usando en la vista va a controlar la
granularidad de la medida Tengamos un ejemplo
rápido para entenderlo. Digamos que
tenemos la tabla de pedidos dentro de nuestra fuente de datos, y nos gustaría encontrar las ventas totales por los productos. Y en este ejemplo,
las ventas son una medida y el producto
es la dimensión. Entonces, para encontrar
las ventas totales, podemos usar la
función sum en la tabla. Entonces va a quedar así. Podemos usar la suma de ventas. Y a la vista, podemos tener
una dimensión, los productos. Es el que controla el nivel de detalles
en la vista, y luego tenemos el resultado
de la función sum. Entonces vamos a poner aquí los resultados de las agregaciones. Entonces ahora con esta tabla
se puede ir y agrupar las filas de los pedidos,
por los productos. Entonces como puedes ver,
el primer grupo se basa en el
producto número uno. Entonces tenemos el
segundo grupo para el producto número
dos, tres y cuatro. Entonces, como pueden ver, los pedidos
ahora se dividen en grupos. Y en los niveles de visualización, vamos a tener exactamente una
sola fila por cada grupo. Entonces eso significa que para
el producto uno, solo
podemos tener una fila, y luego TLO puede ir a resumir todas las ventas
dentro de este grupo Entonces al final del resultado, podemos tener el valor de 40. Se puede ver que los cálculos
agregados están agrupando las filas de
la fuente de datos y se presentan como una fila en las
indivisualzaciones de salida Entonces tabla puede pasar al
siguiente grupo para el P dos, podemos tener sólo una fila y el resumen de las
ventas va a ser 50 Y lo mismo va a
pasar para el producto tres, tenemos aquí dos filas y el resumen de
eso va a ser 45, y también para el P cuatro, tenemos también
indivisualizaciones de una fila, con sólo 15 como ventas totales Como puede ver el cálculo
agregado
va a ir y
agrupar las filas de
la fuente de datos y presentarlo como un valor en
las visualizaciones, y el nivel de
detalle va a depender de la dimensión
que se utilice en la vista Por eso decimos que
los cálculos agregados van a llevar los datos al nivel de
visualización de los detalles. Y no es como
las funciones en los cálculos de nivel de fila
donde hemos conmutado cada valor
en la misma Entonces no agrupamos nada, el número de filas se va a
quedar exactamente como antes. Así es como funcionan
los cálculos agregados, y no tenemos una
sola función. Tenemos aquí múltiples funciones. Entonces el primero tenemos la
suma que acabamos de aprender, puede devolver la suma total
de todos los valores dentro de un campo, y luego tenemos
otro, el promedio. Se va a devolver
el promedio de todos los valores. Entonces
tenemos los recuentos. Se va a contar el número
de valores dentro de un campo. Entonces tenemos otra función
muy similar llamada count D. Esta vez vamos a
contar el número de filas únicas dentro de un campo. Entonces tenemos el max y min. Se va a devolver
el valor máximo o el valor mínimo
dentro de un campo. Si revisas la sintaxis de
esas funciones agregadas, va a ser la más fácil
si se compara con cualquier
otra función. Todos siguen
el mismo patrón. Por lo que siempre comienzan con el nombre de las
funciones, por ejemplo, el recuento promedio de la suma y así sucesivamente, y todos aceptan
solo un campo. Entonces como puede ver,
tenemos la suma de ventas, promedio de ventas y así sucesivamente. Entonces solo tenemos un argumento,
y es muy sencillo. Así que ahora vamos en
Tableau y comencemos a practicar esas funciones
agregadas. Bien, así que volvamos a nuestra
pequeña fuente de datos. Vamos a los
productos, y como siempre, vamos a conseguir la categoría y también, el nombre del producto. Entonces ahora esas dos
dimensiones van a definir el nivel de detalles, y el nombre del producto va a ser el que está controlando. Entonces aquí tenemos los cinco
productos dentro de nuestra fuente de datos. Y ahora para crear cálculos
agregados en
tabla, hay dos formas. O vas a hacerlo
localmente directamente solo para esta vista o globalmente
creando un nuevo campo calculado, y va a estar disponible
para todas las demás hojas de trabajo Entonces ahora vamos a
revisar los primeros métodos. Camino vamos a ir y crear un cálculo agregado rápido. Entonces vamos a
ir a los pedidos, y vamos a
tomar las ventas. Así que solo
arrástralo y frótalo aquí en la vista. Ahora, como
ya habrás notado que Tau siempre intentó agregar los
datos en las visualizaciones, y para ese tableau
van a usar las funciones agregadas Entonces, como pueden ver,
tenemos las ventas, pero antes de ello, tenemos
la suma de ventas. Entonces eso significa que Tableau está usando la función sum para
agregar datos en la vista, y este es el método predeterminado de Tau. Agregar los datos. Entonces eso significa que en tableau, el tipo predeterminado de
cálculos que se va a usar en la medida son los cálculos
agregados, y la función predeterminada
que
se va a usar siempre es la suma. Ahora para
cambiar la función que se usa en
las agregaciones, podemos ir a la medida por
aquí, hacer clic derecho sobre ella Y aquí vemos
que nuestro campo es una medida y usando
la función sum. Para cambiar eso,
vayamos a la medida, y podemos encontrar aquí una lista de todas las diferentes funciones
agregadas que tenemos en tableau. Entonces tenemos la suma, la media, la cuenta, la cuenta distinta. Mínimo, máximo, y así sucesivamente. Entonces ahora, por ejemplo, podemos ir por aquí y
cambiarlo a la media. Entonces ahora en lugar de suma de ventas, tenemos promedio de ventas, y a la salida,
vamos a obtener los promedios. Entonces, como puedes ver,
es muy sencillo. Nosotros solo un clic, cambiamos la
función de agregación, y además, no
necesita muchas
configuraciones como vamos a ver más adelante
en los cálculos de tabla, por
ejemplo, o las expresiones
LOD Entonces esta es realmente fácil. Si quieres
cambiar la función, solo tienes que ir a la medida, hacer clic
radical sobre ella, y luego aquí tienes una lista de todas las funciones que
puedes configurar. Por supuesto, cualquier cosa que
elija ahora de
esas funciones no
afectará a ninguna otra hoja y no afectará a
nuestra fuente de datos. Aquí todavía tenemos las
ventas. No tenemos ningún campo llamado
las ventas promedio. Va a estar disponible solo
localmente para esta visualización. Eso nos lleva
al segundo método donde podemos crear una función
agregada que está disponible globalmente para todas las demás hojas de trabajo o libro de trabajo conectado
a la fuente de datos Todo bien. Ahora,
digamos eso, me gustaría tener un campo
extra dentro mi fuente de datos para encontrar
el total de ventas. Para ello,
vamos a ir a crear nuevos campos calculados.
Es muy sencillo. Vamos a
llamarlo ventas totales. Y luego para poder ver las funciones
agregadas en Tableau, podemos consultar las
documentaciones por aquí Entonces vamos a ir a todos y luego vamos a elegir agregados,
y con eso, puedes encontrar todas las
funciones agregadas en Tableau dentro de él, puedes encontrar también,
las expresiones LOD Entonces tenemos aquí la
solución incluir y así sucesivamente. Entonces, para poder encontrar
las ventas totales, vamos a tener
la función sum. Y como puedes ver
necesita una expresión, van a ser las ventas, así que va a
ser un solo campo. Entonces vamos a tener
las ventas, y eso es todo. Entonces como puedes ver, se
valora
el cálculo , y vamos a golpear. Y con eso, conseguimos una
nueva medida continua dentro de nuestra fuente de datos. Pero aquí, la diferencia entre los cálculos
agregados y
los cálculos de nivel de fila, eso es Esos cálculos
van a suceder sobre la marcha donde el
cálculo del nivel de fila va a almacenar los datos
dentro de la fuente de datos. Eso significa que si vas y
revisas los datos de la fuente de datos, o si ves los
datos desde aquí, puedes ver que no tenemos ninguna información sobre
el total de ventas. Entonces ahora si navegas por los datos, no
tenemos ningún
campo extra llamado ventas totales. Entonces, debido a que esa
información no se
calculará previamente a partir de Tableau y se almacenará dentro de la fuente de datos, puede
suceder sobre la marcha a medida que lleva el campo a
la visualización. Entonces eso significa que Tableau no
irá inmediatamente y ejecutará los cálculos agregados a
medida que
los esté creando y luego pondrá el
resultado en la fuente de datos. Tableau lo hará sobre la marcha. Y eso es porque
Tableau no conoce el nivel de detalles que
necesitas en las visualizaciones Como saben, la fuente de datos tiene el nivel de fila de detalles. Entonces es por eso que solo un
tipo de cálculos,
los cálculos de nivel
de fila pueden ser pre ejecutados y almacenados
dentro de la fuente de datos, y el resto puede
permanecer sobre la marcha. Eso significa que nuestro nuevo campo
calculado usando las funciones agregadas no
almacenará dentro de la
fuente de datos ningún dato. Los datos van a
ser calculados una vez que los arrastre y
suelte dentro de la vista. Entonces se va a quedar vacío
siempre y cuando no lo uses. Así que vamos a cerrar
esto por aquí, y vamos a arrastrarlo y soltarlo a la vista para
comprobar los resultados. Y ahora en esta vista, obtuvimos las ventas totales por los productos. Porque el
nombre del producto va a controlar el nivel de detalles. Digamos que en esta vista le
gustaría tener las ventas totales por
categoría. Tienes que quitar el nombre de
su producto. Para ello,
vamos a ir y eliminar su
nombre de producto de la vista. Y con eso, conseguimos las ventas
totales para cada categoría. Eso significa que
los cálculos agregados o la granlidad de las medidas
van a depender del nivel de detalles
de las visualizaciones La dimensión puede controlar todo para controlar el
nivel de detalles que vemos. La vista. Así que ahora
vamos a entender cómo Tableau trajo esos
números a la vista. Bien, entonces en la fuente de datos, tenemos 15 pedidos, y en las visualizaciones, dijimos, Bien, nos
gustaría tener la categoría Entonces Tableau va a ir y obtener la categoría a
las visualizaciones. Y ahí dentro,
hay dos valores. Entonces vamos a conseguir los
accesorios y los monitores. Entonces vamos a tener
con eso. Sólo dos filas, entonces podemos tener las
ventas, las ventas totales. Entonces Tableau va a ir y agregar las ventas
para cada categoría. Entonces como pueden ver,
Mesa va a ir y dividir las órdenes
en dos grupos, el uno con la categoría, accesorios, y el otro
con el monitor. Ahora, para encontrar las
ventas totales de los accesorios, Tableu va a ir
simplemente y agregar todos esos valores de las ventas y poner el resultado
en la salida Entonces el primero puede
tener como alrededor 2377, Y para el siguiente grupo, table puede hacer lo mismo, así que vamos a ir por
todos esos pedidos debajo del monitor de categoría e ir y agregar
todos esos valores Entonces con eso vamos
a conseguir alrededor de 4,129. Así como se puede ver
tabla puede ir y dividir sus filas por la dimensión que se utiliza en
las visualizaciones Y en este ejemplo,
va a ser por categoría. Entonces va a
dividirlo en dos grupos y luego va a ir a aplicar
las funciones agregadas. Bien, así que pasemos
al siguiente, nos gustaría encontrar las ventas
promedio para cada categoría. Para ello,
vamos a ir a crear nuevos campos calculados. Y lo vamos a
llamar ventas promedio, y la función es muy sencilla, entonces es el AVG, el promedio. Y entonces podemos tener nuestras ventas de
campo y eso establece. Es bastante simple. Entonces
vamos a golpear acre. Como de costumbre, vamos a
obtener un nuevo campo vacío dentro de la fuente de datos. Pero una vez que lo arrastramos y lo
frotamos en
la vista, el cálculo
va a suceder. Hagamos eso. Para que podamos encontrar el promedio de
ventas para cada categoría. Y cómo T hizo los
cálculos es muy sencillo. Para ir a dividir de nuevo las filas dentro de las
órdenes en dos grupos. El primer grupo para
los accesorios. Entonces va a ir y sumar todos esos valores
dentro de las ventas, y luego se va
a dividir por el número total de pedidos
dentro de esta categoría. Entonces aquí tenemos
alrededor de ocho órdenes, así que el valor final
va a estar alrededor de 297. Lo mismo va a
pasar para el segundo grupo. Mesa va a ir y
sumar todos esos valores, luego dividirlo por siete, porque sólo tenemos siete
órdenes para el monitor, y vamos a obtener 590 como resultado. Entonces aquí podemos
volver a ver que la categoría
dimensión está decidiendo cómo puede suceder el cálculo y como nosotros cómo se pueden dividir los
datos. Entonces eso es todo para la función
promedio. Pasemos al
siguiente. Tenemos el conteo. Digamos que nos
gustaría encontrar el número de pedidos
para cada categoría. Para
ello, podemos ir y crear nuevo campo
calculado, y vamos a
llamarlo número de pedidos. Y la función
es realmente simple, así que vamos a
usar los recuentos, y dentro de ella, solo
necesitamos un campo. Esta vez, vamos a
ir a contar los números de pedido. Entonces para hacer eso,
podemos usar el
ID de pedido, y eso es todo. Entonces estamos contando
cuántos ID de pedidos tenemos dentro de nuestra fuente de datos. El cálculo es válido. Vamos y en K. Como de costumbre, vamos a obtener una
medida continua en nuestra fuente de datos. Vamos a dejarlo caer a la
vista y verificar los resultados. Podemos ver que en
los accesorios, conseguimos ocho órdenes, y en el anitor tenemos siete Entonces ahora veamos cómo lo está haciendo
Tableau. Es muy sencillo. Nuevamente, nuestros datos se
dividen en dos grupos, y Tableau va a comenzar
simplemente a contar las filas Entonces, ¿cuántas filas tenemos
dentro de los accesorios? Van a ser ocho filas. Entonces tenemos aquí ocho órdenes. Y si cuentas las
filas del monitor, también
obtendrás, siete órdenes. Entonces la función count, simplemente
estamos
contando las filas. Entonces eso significa que en
los accesorios, tenemos ocho filas
y en el monitor, tenemos siete órdenes. Hay una
cosa más especial sobre el conteo. Digamos que eso está dentro de
nuestros datos, tenemos nulos. Digamos que no tenemos
ningún ID de pedido. Está vacía. Es nulo. Entonces, qué
puede pasar aquí, Tableau no lo contará. Entonces en este ejemplo, Tableau va a ir y contar sólo seis. Entonces aquí en vez de siete,
vamos a conseguir seis. Y esto también va a afectar a la función anterior, a
la media, ya que prestamos antes de
ir a sumar todos esos valores, y luego se puede dividir
por el número de órdenes. Entonces digamos que
tenemos aquí un nulo. Esta tabla de tiempos
no se dividirá por siete. A ir a ir y
dividido por seis. Aquí de nuevo, un recordatorio que tenemos que manejar
los nulos dentro nuestros datos como
aprendimos antes de usar el Z n o nulo nulo y así sucesivamente Si lo dividimos en seis, va a ser
diferente a dividirlo por siete, lo cual es más correcto. Aquí tenemos siete
órdenes y seis órdenes. Eso ha sido prestar atención si sientes que estás haciendo los
agregados encima de él, ya sea que tenga nulos o no, porque al tener un nulo aquí, vamos a obtener resultados
inexactos No tenemos seis órdenes. Tenemos siete órdenes dentro
del monitor. Todo bien. Eso es todo por esta función,
el conteo. Todo bien. Ahora vamos a pasar a
una función muy similar en Tableau llamada el
conteo D. Va a devolver el número de valores
únicos o distintos dentro de un campo. Suena muy parecido
a los recuentos, pero aquí tenemos una
diferencia entre ellos donde estamos contando
sólo los valores distintos. Tengamos un ejemplo
para entender la diferencia. Nos gustaría ahora
mostrar el número de productos para cada categoría. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Vamos número de productos. Esta vez, voy a
empezar primero con los recuentos de
funciones para mostrarte
las diferencias entre ellos, y vamos a usar
el ID de producto de campo. Vamos a seleccionar
eso y luego obtener. Nuevamente, tenemos un
nuevo campo calculado. Vamos a mostrarlo en los resultados, y podemos ver que los resultados son muy similares
al número de pedidos. Aquí nuevamente, tenemos
ocho productos para los accesorios y siete
productos para el monitor. Ahora, ¿qué pasó aquí? revisas los datos dentro del pedido, solo
obtuvimos dos productos con los accesorios
y también, solo dos productos
para el monitor, por qué obtuvimos ocho y civil, y eso es porque
Table va a ir y contar el número de filas. Ya sea como duplicados
o no, no importa. Mesa va a ir a contar, aquí tenemos ocho filas. Eso significa que tenemos
ocho productos. Por eso no podemos usar la función count
para esta tarea. Tenemos que usar otra
cosa donde vamos a usar el conteo D.
Vamos a cambiarlo. Voy a ir a los campos
calculados, puntos Solo agrega una D después del conteo para usar
la siguiente función. Contamos con
ID de producto de conteo. Vamos a golpear. Como puedes ver ahora en
el resultado, tenemos dos para
los accesorios y dos para el monitor. Tengamos trabajo de mesa aquí. Tabla puede contar los valores distintos o únicos
dentro del campo. Esta vez, mesa puede prestar atención al
contenido del campo. Puedo empezar a contar, aquí
tenemos el ratón USP, este es uno Entonces el siguiente, tenemos
la misma información. Mesa no lo contará en
absoluto, lo mismo para el tercero. Entonces para el cuarto pedido, tenemos un nuevo producto. Aquí tenemos un nuevo valor,
el teclado lógico. Aquí tenemos dos. Entonces
pasar a las mismas cosas, aquí tenemos los mismos valores, T no los contará. En la mesa auxiliar sí contaba aquí, A valores únicos.
Entonces aquí tenemos dos productos para
los accesorios. Por eso Table puede
ir en la salida y poner dos para
la siguiente categoría, así empezamos a la misma. Contamos con el
monitor LG full HD. Este es un producto. El segundo es
el mismo valor, no lo
vamos a contar luego
pasar al tercero. Como puedes ver, son nuevos
productos, nuevo valor, así que va a contar
dos, y el resto
no contará nada
porque también se duplica Mesa puede ir y contar. El número de
valores únicos dentro del campo. Por eso vamos a
tener también aquí también. Lo cual es más preciso.
Tenemos solo dos productos para los accesorios y solo dos
productos para el monitor. Esta es la diferencia
entre count y count D. Count simplemente irá ciegamente y contará cuántas filas tenemos
dentro de cada categoría Pero contar D va a ir
y comprobar el contenido, y va a contar
sólo los valores únicos y distintos. Todo bien. Entonces ahora vamos a
pasar a los dos últimos. Tenemos el max y min. Hay
funciones muy simples en Tableau. El máximo puede encontrar el
valor más alto dentro de un campo, y los hombres pueden encontrar el valor
más bajo dentro de un campo. Vamos a ver
cómo puede funcionar. Entonces, digamos que nos
gustaría mostrar las mayores ventas
para cada categoría. Para ello,
vamos a ir
a crear un nuevo campo
calculado. Vamos a llamarlo ventas más altas. Y entonces podemos usar
la función max. Tenemos las ventas.
Es muy sencillo. Siempre necesita un campo. Entonces eso es todo. Vamos a golpear. Y vamos a revisar los resultados. Pongámoslo a la vista. Por lo que podemos ver las mayores ventas dentro de los accesorios
es el 525, y las ventas más altas para
el monitor son las 1691 Entonces veamos cómo funciona esto. Como es habitual, nuestros datos se
dividen en dos grupos. Empezamos con el primer grupo, así que Tablo va a ir a
comprobar todos esos valores ¿Cuáles son los valores más altos? Dentro de esas ventas,
va a ser el 525. Tau
lo va a presentar en el resultado. Entonces vamos a pasar
al segundo grupo. Tableau va a tomar todos
esos valores y
compararlos entre sí para
encontrar el valor más alto. Y va a ser
este pedido número dos como las ventas más altas dentro nuestros datos para el monitor de
categoría. Así, así es como funciona la
función max en Tableau. Pasemos al siguiente para encontrar
las ventas más bajas
para cada categoría. Entonces vamos a
hacer las mismas cosas. Vamos a tener nuevo campo
calculado, las ventas más bajas. Y esta vez,
vamos a usar la función men y
luego nuestras ventas de campo. Para que los conjuntos hagan clic en Aceptar. Vamos a presentar el resultado también para compararlo,
así podemos encontrar las
ventas más bajas en los accesorios es 56 y la más baja también
para el monitor es 40. Lo mismo, T
va a ir y comprobar todos esos valores
para el primer grupo. ¿Cuáles son las ventas más bajas? Como puedes ver, va a ser esta orden número de orden diez, va a ser el valor más bajo. Después va a ir a
verificar esos grupos de valores para
encontrar el valor más bajo. Va a ser
éste, el 39. T es sólo redondear los números. Por eso tenemos aquí 40. Pero en realidad,
es 39.97. Eso es. Así es como funciona el max y
main en Tableau. Como puede ver, las funciones
agregadas en Tableau son muy simples. Esas funciones como
creo que este es mi tutorial más fácil que
hice en la
serie Tableau. Bien, chicos. Entonces eso es todo por
estas seis funciones
con el fin de agregar las
medidas de nuestra fuente de datos. A continuación, vamos a
hablar de cómo agregar las dimensiones usando la
función muy confusa, el atributo.
107. Atributo de Udemy 7 2: Entonces ahora vamos a
hablar de otra función
agregada en Tableau, pero esta vez, esta función
va a ser muy especial, y es muy confusa. Mucha gente se confunde acerca de la
función de atributo en Tableau. Entonces primero, como siempre, podemos entender el
concepto detrás de él, y luego podemos
practicar en tableau. Anteriormente, hemos aprendido que la
función agregada va a ir y agregar los números, las medidas dentro de
nuestra fuente de datos. Esto tiene sentido derecho a tener las
ventas totales en la vista. Pero ahora qué tal
agregar los valores
de las dimensiones, por ejemplo, los clientes
o los productos. Cómo agregar esos valores, no
podemos ir y usar
la función sum. Para agregar
las dimensiones, podemos ir y usar la función de
atributo. Entonces la
función de atributo en Tableau va a ir y
agregar los valores de las dimensiones de
la fuente de datos y presentar el
resultado en la vista. Pero esta vez, me
gustaría ir y agregar los valores de los
clientes por los productos. Entonces para hacer
eso, podemos usar los atributos de función
para los clientes, y en la vista,
podemos tener dos valores. Entonces primero, tenemos los productos de
dimensión. Este vamos
a definir el nivel de detalles de esta vista. Y aquí tenemos otro
campo donde vamos a tener el resultado de
agregar a los clientes Entonces el atributo
del cliente. Aquí tenemos dos opciones. El primero, si
todos los valores son iguales, entonces va a devolver un
solo valor, el mismo valor. O si tenemos múltiples valores, entonces puede devolver el riesgo. Esto puede sonar muy confuso o complejo, pero no
te preocupes por ello. Sólo sigamos el ejemplo. Entonces nuevamente, aquí, ya que estamos agrupando los datos
por los productos, Mesa va a ir y agrupar los pedidos por los productos. Entonces el primer grupo para
el producto número uno, el segundo grupo
para dos y así sucesivamente. Y en las visualizaciones, vamos a tener
solo una fila para cada grupo como cualquier otra función
agregada Entonces ahora para el primer grupo, vamos a tener
una fila, la paga una, y mesa va a ir
a verificar los valores dentro de los clientes
para este grupo. Entonces como pueden ver, tenemos la misma información
en esas tres filas, así tenemos a John John, John. Entonces tenemos el mismo valor. Entonces estamos en las primeras opciones. Si todos los valores son iguales, entonces devuelve un solo valor. Por eso mesa puede
regresar en la salida John. Entonces con esa mesa sí
implementó la primera opción. Pasemos al siguiente
grupo, el P dos. Como puedes ver en los
clientes y la P dos, aquí
tenemos valores diferentes. Entonces el primero es Juan, el segundo es María María. Entonces no tenemos los mismos valores correctos. Tenemos diferentes valores. Es por eso que Table puede ir y ejecutar la segunda
opción porque
tenemos múltiples valores y retorno de
tabla como riesgo. Entonces por eso tenemos
aquí y Strik a resultados. Entonces así es como funciona la
función tributo en Tablea. Pasemos a
los siguientes productos. A ver que
tenemos la P tres. Y como pueden ver, tenemos aquí de nuevo dos valores distintos, Juan y María. No
son lo mismo. Por eso se
va a activar la segunda opción y Tabla va a tener los resultados del
asterisco Para el producto
cuatro, vamos a comprobar, tenemos a María y María. Entonces tenemos el mismo valor. Es por eso que Table va
a ir y ejecutar la primera opción donde
todos los valores son iguales, y luego vamos a obtener
el mismo valor en la salida. Por eso tenemos a
María. Entonces eso es todo para la función de atributo. Es realmente simple, correcto.
Una vez que tengas un ejemplo, entonces todo
va a quedar claro. Nuevamente, si los valores
son los mismos, como aquí, John, entonces
vamos a obtener el mismo valor. Y si los valores son diferentes, entonces tienes múltiples valores, entonces Tableu va a
tener el astérix Y ahora podría preguntarse qué significa este astérix en la vista ¿Lo usará como resalte
o advertencia para ti? Para te dice que hay más detalles en este campo
dentro de los clientes. Y el astérix puede
ayudarte también a entender la relación
entre dimensiones,
entre, por ejemplo,
los clientes y los productos Como puedes ver para
el producto dos, tenemos múltiples valores. Entonces es como uno
para relacionarse. Pero para el producto uno,
tenemos una relación uno a uno. Por lo que solo tenemos un cliente
para un solo producto. Y con eso,
se puede entender la relación
entre dimensiones. Bien, así que con eso,
lo hemos entendido. En Tableau, podemos, por supuesto, agregar las medidas como en la función sum, pero también, podemos ir y agregar las dimensiones dentro
de
la fuente de datos usando la función de
atributo en tableau. Entonces esta es la tarea principal
que solemos usar la función de atributo para
agregar las dimensiones. Así que ahora
volvamos a Tableau para
poder practicar esta función. Bien, así que te voy a
mostrar un ejemplo muy rápido de cómo crear los
atributos en Tableau. Así que sigamos con
la pequeña fuente de datos. Vamos esta vez
a los clientes. Vamos a
llevar a los países y a las ciudades
también a la vista. Y ahora me gustaría que
este ejemplo fuera y agregara la dimensión
ciudad dentro de esta vista. Entonces para hacer eso,
podemos usar el atributo function. Hay dos formas de hacerlo
a nivel global y
local como de costumbre,
localmente, solo para esta vista
globalmente para todas las
demás hojas de trabajo Entonces veamos el rápido
, el local. Para hacer eso,
vamos a la ciudad por aquí. Escribe un click sobre él,
y luego podrás encontrar esta opción entre las
dimensiones y medidas. Esta vez, tenemos
los atributos. Nuevamente, esta no es
la tercera opción de los metadatos que aprendimos antes de las dimensiones y medidas. Esto es simplemente una función
agregada que Tau acaba de ponerla entre
esas dos opciones. Entonces no es la tercera opción. Es una función agregada. Así que vamos a hacer clic en eso. Entonces ahora podemos ver por
el nombre del campo, tenemos el atributo de función
aplicado en el campo ciudad. El nivel de detalles en nuestras visualizaciones
ya no es la ciudad como antes Ahora es el país. La ciudad puede tener un valor
agregado. Para Francia, tenemos París. Para Alemania y Estados Unidos,
tenemos el riesgo S. Veamos rápidamente cómo lo hizo
Tableau. Aquí es muy especial sobre la función de
atributo en Tableau. No es como todas las demás funciones
agregadas donde partimos de
la fuente de datos. Aquí partimos de
las visualizaciones. Depende del nivel
de
visualización de los detalles que
tengamos dentro de la vista, vamos a hacer el cálculo. Entonces aquí tenemos
las visualizaciones, el país y la ciudad Entonces va a enfocarse sólo
en esas dos dimensiones. Y al inicio,
tenemos Francia, Pare, y tenemos dos
valores para Alemania y dos valores para Estados Unidos. Dado que el país es la
única dimensión que
tenemos en la vista y la
ciudad puede ser una agregación, el nivel de detalle
va a ser el país. Eso significa que solo podemos
tener tres filas, sólo tres valores. Entonces Tableau nos va a mostrar como podemos ver aquí del
lado izquierdo, que tenemos a Francia,
Alemania y Estados Unidos. Ahora como aprendimos, T va
a ir a comprobar los valores. Si todos los valores son iguales, vamos a obtener
el mismo valor. Para Francia,
solo tenemos un valor. Va a tener el mismo valor. Tu vas a
ponerla en las salidas. Después la siguiente, Alemania, tenemos este grupo de filas, tenemos dos filas,
Berlín y Stuttgart. Tenemos dos valores diferentes. Por eso Table
va a ir y poner el astrisk en la salida,
lo mismo para USA. Como puede ver, tenemos
aquí dos valores diferentes. Tenemos múltiples valores, y para eso también
el riesgo en las salidas. Por eso tenemos
aquí solo París para Francia y dos trisk para
los otros dos países Se puede ver esto es muy sencillo. Pasemos a otro ejemplo
para entender el caso de uso de los atributos.
Bien, todo el mundo. Entonces ahora podríamos preguntar, bonito. Ahora podemos agregar
las dimensiones, pero donde
lo uso en mis dashboards Entonces, ¿cuál es el caso de uso real de
las funciones de atributo en Tableau? Bueno, normalmente suelo usar las funciones
de atributo
en dos casos de uso. El primero dentro de la
punta de la herramienta donde quiero mostrar a los usuarios más detalles
sobre las agregaciones Déjame mostrarte
cómo suelo hacerlo. Vamos a la fuente de big data, y luego vamos a
ir a los clientes. Tomemos por ejemplo,
el país, la ciudad, toda la información sobre toda
la ubicación, y también el código postal. Como es habitual, nos gustaría
mostrar las ventas y formaciones. Vamos a los pedidos y
llevemos las ventas a las columnas, y vamos a
mostrar las etiquetas y también el color de las ventas. Ahora podemos ver que el
nivel de detalles de nuestra visualización va a estar basado en el código postal, ya que nos va a llevar al nivel más bajo de detalles. Digamos que los
requisitos quiere que tengamos el nivel de detalles de la
ciudad y no el código postal. Hay dos formas de
hacerlo. O podemos ir y eliminar el código postal
de la vista de aquí. Con eso, conseguimos el
nivel de detalles. Ciudad. Pero ahora veamos
que todavía quiero llevar las informaciones del código postal a este visual como
detalle para los usuarios. No puedo simplemente arrastrar
y tratar de ponerlo aquí. Se va a dividir bien
los datos. Se puede ver aquí París. Tenemos dos valores.
En lugar de eso, podemos usar las
funciones de atributo en Tableau, si aún necesitamos presentar las informaciones del código postal
en esta visualización. Como aprendimos antes
podemos ir por aquí y
cambiarlo rápidamente a atributo, o podemos hacerlo globalmente para reutilizarlo en
diferentes hojas de trabajo Vamos a elegir eso. Vamos a ir a crear
un nuevo campo calculado. Voy a llamarlo
atte código postal. La función es muy sencilla. Va a ser el at spute
y aceptar solo un campo. Va a ser
el código postal, y debería ser una
dimensión. Entonces, eso es todo. El cálculo es
válido. Vamos a golpear. Para que tengamos
un nuevo
campo calculado , una nueva dimensión. Vamos a llevarlo a la vista y eliminar
el código postal. Ahora podemos entender
rápidamente desde el punto de vista que el
código postal y la ciudad, están casi al
mismo nivel de detalles. Como puede ver, siempre
tenemos valores, pero sólo dos países
donde tenemos el asterisco Entonces tenemos el París
y el Portland. Entonces con eso entendemos
la relación entre el
código postal y la ciudad. Están casi
al mismo nivel, pero a veces
tenemos más detalles. Entonces en París, tenemos aquí, dos valores diferentes para el código postal y
también para el portland. Ahora bien, para mostrar esos
detalles a los usuarios, o podemos dejarlo como un campo por aquí como
encabezado o una mejor manera para guardar algunos espacios en las visualizaciones y no
mostrar muchos encabezados,
podemos mostrarlo en la punta de la herramienta Para ello,
vamos a arrastrar nuestro campo y
soltarlo sobre los detalles. Y luego tenemos por
aquí esta opción para configurar nuestro tooltip.
Vamos dentro de él. Ahora, como puede ver,
tenemos para información, ventas
ciudad país
y nuestro nuevo campo, el atributo código postal. Pero me gustaría
renombrarlo
para que sea más fácil para
los usuarios leerlo. Van a ser las codeformaciones
postales. Vamos a golpear. Y ahora agregue los usuarios están el mouse flotando
sobre esas informaciones Se puede ver que tenemos
más detalles sobre la ciudad. Tenemos las
conformaciones del código postal dentro de él. Y si tenemos múltiples
valores como en París, vamos a tener el como riesgo. Normalmente me explicaba
para los usuarios. Si encuentras el riesgo como, significa
que tenemos más detalles
sobre las agregaciones Lo que puede despertar la curiosidad
para que los usuarios realicen análisis
más detallados sobre los códigos postales
en lugar de las ciudades. Y con eso estamos presentando las informaciones del código postal, aunque ese es nuestro nivel de detalles en
las visualizaciones es la ciudad Por lo que este es un
caso de uso muy común para el atributo donde puede presentar más detalles
para las visualizaciones, incluso si tiene un dato
agregado muy alto en la vista Y para eso usamos la función de
atributo en Tableau, pero a veces
terminamos como en la mayor parte de la situación en la que los usuarios quieren ver esas informaciones. Quieren ver
esos códigos postales, Y la
información de ventas para ellos. Para ello,
hacemos lo siguiente. Vamos y creamos unas nuevas hojas. Y esta vez, vamos
a crear una vista donde el código postal sea
el nivel de detalles. Entonces lo que necesitamos es
el código postal, y también las ventas. Así que arrastra y suelta las
ventas a la vista. Hagámoslo un
poco más grande para ver las
informaciones del encabezado. Entonces, eso es todo. Llamémoslo ventas
por códigos postales. Por lo que esta vista ahora se puede
incrustar en la vista original. Para ello,
vamos a volver a
nuestra visión donde tenemos a la
ciudad como nivel de detalles. Ahora, queremos hacer una hoja de trabajo
incrustada esta vista
dentro de la tibe de la herramienta Así que vamos a la punta de la
herramienta por aquí. Vamos a tener una nueva
línea, y luego
vamos a ir a este menú de
aquí, los insertos. La primera opción,
tenemos las sábanas. Mesa nos va a mostrar todas las hojas que
tenemos en este cuaderno de trabajo Va a ser el
último, ventas por códigos postales. Vamos a darle un golpe a eso. Ahora hemos incrustado
otra hoja de trabajo dentro de la vista
usando la información sobre herramientas Entonces ese conjunto es muy sencillo. Vamos a golpear. Ahora vamos a pasar el ratón
sobre esas ciudades. Como puede ver,
ahora tenemos una mesa o una vista, pequeña vista dentro de la descripción. Si vas ahora a París, vemos ahora los dos códigos postales, y esto será la venta
de esos códigos postales. Así es como suelo hacerlo como siguiente paso si los usuarios
quieren ver más detalles. Pero claro, esto necesita
más cálculos y más recursos en Tableau para
poner una vista en otra. Si los usuarios están
contentos con el trex, entonces quédate con el atributo, pero si necesitan más detalles, entonces tienes que
crear otra vista y luego meterla
dentro del tubo de la herramienta Todo bien. Eso es todo
para el primer caso de uso. Usamos el atributo para mostrar más detalles para los
usuarios si tenemos una alta agregaciones en la vista
y la usamos generalmente
en el tubo de la herramienta Muy bien, chicos. Así que
ahora pasemos al segundo caso de uso
donde suelo usar las funciones atrate
en mi proyecto es
verificar la calidad de los datos
dentro de las fuentes de datos Por lo general, si estás
trabajando con los datos, tienes algunas expectativas
sobre la calidad de los datos. Y si tienes alguna suspicacia, podemos usar las funciones de
desgaste
para investigar la situación Por ejemplo, digamos
que las expectativas en nuestros datos de tener un solo
país para cada cliente. Los datos no deben
permitir por alguna razón tener múltiples países
para cada cliente. Si eres escéptico
sobre esta información, o queremos verificar la calidad
de los datos que obtenemos,
podemos usar las funciones de desgaste así. Entonces podemos ir por ejemplo
y tomar el ID de cliente. Podemos tomar el
nombre, apellido. Pero ahora nos gustaría comprobar la calidad del país. Pero como tenemos muchos
datos dentro de nuestra fuente de datos, ahora puede ser muy
difícil simplemente verificando los valores para
entender si
tenemos múltiples valores para cada cliente o si es
una relación uno a uno. En lugar de eso, podemos ir y agregar el país usando
la función de atributo. Entonces hagámoslo esta
vez por la manera rápida, así que haga clic derecho en el país, y apliquemos la función de
atributo. Al inicio, tal vez veas
bien, no cambia nada. Pero ahora en lugar de
validar rápidamente los datos, podemos demandarlos como filtro. Haga clic derecho en el país
por aquí y muestre el filtro. Por lo que ahora del
lado derecho, mesa para mostrarnos todos los valores posibles que
pudieran pasarle a esta vista. Entonces aquí tenemos el Ask. Tenemos Francia, Alemania,
Italia y Estados Unidos. Por supuesto, lo que es
interesante es el primero, así que sólo voy a quitar todo y
seleccionar el asterisco Ahora, podemos ver como seleccionamos el Astrik no obtenemos
ningún dato. Esto es perfecto. Eso significa que la calidad de los datos
dentro de nuestros datos es perfecta, y tenemos exactamente un
país para cada cliente. Pero si empezamos a obtener
datos del asterix, significa que tenemos
múltiples valores para cada cliente y podemos
investigar esta situación Entonces este es un análisis único para nuestros datos para verificar
la calidad de los datos. Pero digamos que al
día siguiente o al mes siguiente, tenemos muchos clientes nuevos y siempre queremos
verificar esa información. Podemos ir y hacer dashboards de
calidad de datos para nosotros o para que los usuarios verifiquen si nuestras expectativas
son correctas Sólo seleccionando el Asterix,
y eso lo podemos explicar. Esperamos que este punto de vista
vaya a estar siempre vacío. Si esta vista no está vacía, entonces tenemos un problema de
calidad de datos. Y podemos agregar esta
información en el título. Podemos llamarlo verificación de
calidad de datos. Entonces se trata de los
múltiples países. Y se espera
que esto esté vacío. Entonces, si está vacío, entonces
todo está bien. Entonces eso es todo para
el segundo caso de uso para la
función Agree en Tableau. Como puede ver, es muy
útil que
los derechos de los proyectos comprendan sus datos
para realizar verificaciones de calidad de los datos, etc., o también para mostrar más detalles para los
usuarios dentro de la descripción. Bien, así que eso es todo para la función Abate en
Tableau, y con eso, hemos cubierto muchas funciones
importantes bajo la categoría, cálculos
agregados A continuación, podemos empezar a hablar los cálculos de LOD en Tableau Son realmente interesantes
e importantes de entender.
108. Udemy 8 1 LOD: Muy bien, todos. Entonces ahora
vamos a hablar del tercer tipo de cálculos de
tableau. Tenemos las expresiones LOD
o cálculos LOD. Es otro tipo con el
fin de agregar los
datos en Tableau. Y aquí tenemos sólo
tres funciones. Hemos arreglado,
incluimos y excluimos. Como es habitual, primero, tenemos que
entender el
concepto detrás de ellos, luego podemos tener suficientes
ejemplos en Tableau. Así que vamos. Muy bien, chicos. Así que ahora podemos
entender cuándo
necesitamos expresiones LOD en Tableau, usando este ejemplo muy sencillo Entonces digamos que estamos construyendo
una vista donde tenemos la información de la categoría
y el nombre del producto, y ahora estamos mostrando las ventas
totales de cada producto. Ahora mirando a
esas dos dimensiones, puede entender que
el nombre del producto está controlando el nivel
de detalles en nuestra opinión. Entonces tenemos cinco productos, y con eso, tenemos cinco filas. El nombre del producto está dividiendo
las filas de esta tabla. Pero ahora llegamos al tema, si quieres mostrar
en la misma vista en las mismas
dimensiones y configuración, quieres mostrar el total de
ventas para cada categoría. Bueno, no podemos hacer eso
siempre y cuando tengamos el nombre del
producto dentro esta vista porque
el nombre del producto está dividiendo la vista
en productos. Entonces para mostrar, ventas
totales para cada categoría, o bien hay que quitar el nombre
del producto de la vista. Así que con solo arrastrarlo
y soltarlo. Ya puedes ver que tenemos el
total de ventas para cada categoría. Pero si dices, espera, espera, necesitamos tener la información del
producto en la vista, no podemos dejarla caer. Así que vamos a
traerlo de vuelta por aquí. Entonces, si necesitas tener el nombre
del producto y aún
quieres tener las
ventas totales para cada categoría, tenemos que usar las expresiones
LOD Exactamente en esta situación,
donde necesitamos la ayuda de expresiones
LOD para controlar el nivel de detalles
de nuestras agregaciones Ahora vamos más allá y
entendamos cómo funciona LOD. Entonces ahora podemos tener datos rápidos
sobre los cálculos de LOD Primero, el cálculo de LOD
va a ir y agregar las filas de la fuente de datos en
el nivel de dimensión que especificamos dentro
del cálculo Eso significa que la dimensión de las visualizaciones no
controlará el nivel de detalles Esta vez vamos
a tener el nivel de
detalles de las expresiones LOD, y los cálculos LOD,
como los cálculos agregados, Ta va a ir a la
fuente de datos para consultar los datos allí y luego llevar el resultado a
las visualizaciones El cálculo puede
ocurrir sobre la marcha. Eso significa que Tableau puede ejecutar el cálculo solo
si lleva el campo a
las visualizaciones Tableau no recalculará y
almacenará la información
dentro de la fuente de datos Entonces nuevamente, cómo funciona, las visualizaciones pueden enviar
consulta a la fuente de datos,
y la fuente de datos puede
responder con sus resultados Entonces así es como T ejecuta
las colecciones lógicas. Muy bien, todos.
Hablamos del nivel de detalles muchas veces
durante los tutoriales. Pero ahora
entendamos a qué nos
referimos exactamente con el
nivel de detalles. Digamos que usamos en Tableau solo la medida
sin ninguna dimensión. Con eso, vamos
a estar en el nivel uno, y obtendremos, por ejemplo, las ventas totales si estás
usando las ventas de medida. Entonces Tableau va a ir a
resumir todas las ventas dentro la fuente de datos y
presentarlo como solo uno, un valor Sin utilizar ninguna dimensión, obtendremos el
nivel más alto de agregaciones. Pasemos al siguiente nivel. Digamos que usamos una
dimensión como la categoría. En nuestra pequeña fuente de datos, solo
tenemos dos valores. Entonces Table puede dividir este
valor en dos valores. Así que aquí podemos ver más
detalles sobre nuestras ventas. No es sólo un valor. Ahora lo tenemos como dos valores. Entonces eso significa que esta
dimensión va a dividir nuestra vista en dos filas. Pasando al tercer nivel, digamos que
usas el país. Dentro de la fuente de datos,
tenemos tres países. Eso quiere decir que íbamos
a tener tres filas. Y
ahora tenemos más detalles sobre las ventas. Entonces como pueden ver las
ventas se van a dividir en tres filas. Entonces eso significa que el
nivel de detalles de la categoría es
diferente del país. En la categoría,
tenemos dos filas. En el país,
vamos a tener tres filas. Pasando al último nivel, si llevas el ID de pedido
a las visualizaciones, obtendrás el
nivel más alto de detalles Es exactamente el
nivel de detalles que tenemos dentro de
la fuente de datos. No tenemos en nuestro modelo de datos ninguna dimensión que se
vaya a romper. Esto se elevó a más detalles. Ahora estamos en la parte inferior en
el nivel más alto de detalles, y vamos a
tener exactamente 15 filas porque tenemos 15 órdenes. Eso significa que cada una de esas
dimensiones va a ir y romper las visualizaciones en
diferentes niveles de detalles La categoría lo va
a dividir en dos países tres nombre de producto, cuatro ID de pedido, va a
dividirlo en 15 filas. Eso significa que el nivel de detalles es el más alto
en el ID de pedido. Y va a
ser el más bajo
si no usas ninguna dimensión. Y lo contrario, si estás hablando de las agregaciones, el nivel más alto
de agregaciones, si no usas ninguna dimensión, y vas a obtener el nivel
más bajo de agregaciones, si vas a usar una
dimensión como el Entonces con eso entendimos, cada dimensión nos lleva a un nivel diferente de detalles. Entonces esto es a lo que nos referimos con el nivel de detalles en Tableau. Muy bien, chicos. Ahora
vamos a ir a entender las
funciones de LOD en Tableau Pero primero, podemos dividir esas tres funciones,
en dos categorías. El primero va a
ser los cálculos estáticos donde solo tenemos una
función. Es lo fijo. El segundo, tenemos
los cálculos dinámicos. Y aquí tenemos las dos
funciones incluir y excluir. Entonces, si quieres tener un cálculo
fijo o estático, vas a usar fijo,
pero si necesitas más dinámico, entonces tienes que usar
include y excluye. Las dimensiones dentro de
nuestras visualizaciones o en las expresiones ED, Definir el nivel de detalles, y cada dimensión tiene
diferente nivel de detalles Por ejemplo, la categoría
tiene sólo dos valores. Eso significa que el nivel de detalles
aquí es muy bajo en
comparación con el ID de pedido donde
tenemos el
nivel más alto de detalles. Entonces digamos que
nuestro nivel actual de detalles dentro de la
vista es el país. Entonces tenemos el nivel tres. Podemos usar las
expresiones LOD para
llevar los cálculos a un nivel inferior de detalles, y podemos usar la función excluir o la función fija
para llevarla por ejemplo al nivel
dos, la categoría Pero ahora, para presentar
los cálculos en
la vista actual, lo que puede suceder los valores pueden ser, duplicados o replicados Como hemos visto en el caso del
año pasado donde tenemos las tablas y duplicamos o replicamos todos los valores, o podemos usar las
expresiones LOD para llevarnos a un nivel superior de detalles como usar el include o fixed Pero ahora, si
queremos traer de vuelta los cálculos a
la vista actual, tenemos que hacer agregaciones, como hemos hecho
el número promedio de clientes para cada categoría Ya que los clientes tienen un nivel de detalles
superior al de la categoría. que prestar atención
a las dimensiones
que está utilizando dentro de
los cálculos LOD Se va a llevar
las agregaciones a un mayor nivel de detalles, entonces tienes que enfocarte las funciones
agregadas
que estás usando en las funciones
agregadas
que estás usando para llevar el resultado al nivel actual de
detalles en la vista Eso significa que siempre tenemos que
agregar datos para
volver a un nivel inferior de detalles o a un
nivel superior de agregaciones Siempre aquí, tenemos que usar
funciones agregadas para volver al nivel
actual de detalles. Pero si estás arriba, es fácil simplemente va a duplicar los datos
y replicarlos Espero que haya quedado
claro. Este es uno de los
conceptos más complicados que tenemos en tableau si se compara con todos
los demás conceptos. Muy bien, chicos. Ahora
vamos a ir a entender la sintaxis de las expresiones
LOD Comienzan con
el nombre de la función, así que o bien va a ser el
fijo, incluir o excluir. Después de eso, tenemos
los puntos dobles. Entonces tenemos que definir
las agregaciones. Es como los
cálculos agregados, algo así como suma de ventas, promedio de ventas,
maximin, etc. Pero la
agregación más habitual que usamos aquí es la suma de algo.
Tengamos algunos ejemplos. Podemos ir con
lo siguiente como digamos, fijo, entonces no
especificamos ninguna dimensión. Después especificamos
las agregaciones. Entonces tenemos en este
ejemplo, la suma de ventas. Ahora, piense en
las expresiones LOD mientras construye una
vista en Tableau Siempre hay que especificar las dimensiones y medidas
de las agregaciones. Entonces aquí le estamos diciendo a
Tableau que haga la suma de ventas sin considerar
ninguna dimensión. Ahora, vamos a agregar unas dimensiones dentro
del cálculo, como, por ejemplo, la categoría. Aquí otra vez, la misma analogía. Es como si estuvieras
construyendo vista desde la categoría de dimensión y
la suma agregada de ventas. Por supuesto, puedes ir y
agregar más dimensiones como la categoría y el
nombre del producto, la misma analogía Tenemos dos dimensiones en la vista, categoría nombre del producto, y luego tenemos
la suma de ventas. Ahora, por supuesto,
podemos ir y agregar más dimensiones como el nombre del producto de la
categoría. Entonces la misma analogía, estamos agregando dos dimensiones de la categoría vista
y el nombre del producto, y la agregación
es la suma de ventas Por supuesto, podemos ir y
usar otras funciones como la incluir o excluir
en esos ejemplos, u otras agregaciones como el promedio de ventas y así sucesivamente Entonces, como puedes ver, construir una expresión LOD es muy similar ya que estás
construyendo cualquier vista Siempre hay que definir las dimensiones y como serán las agregaciones
a partir de las medidas Así que eso es todo acerca de la sintaxis
de las expresiones LOD.
109. Udemy 8 2 Fijado: Bien, entonces hay dos
tipos de nivel de detalle LOD. El primero es el que
definimos dentro de nuestras
visualizaciones. Lo llamamos LOD vis, y al otro que
definimos dentro de los cálculos, lo
llamamos expresiones LOD Ahora, digamos eso dentro de
las visualizaciones. Tenemos dos dimensiones categoría y país, y
tenemos las ventas. Ahora en el
lado derecho en el LOD, si vas y usas
la función fija Entonces digamos que tenemos la suma de ventas de categoría
fija. Lo que hemos hecho
aquí es exactamente como usted está construyendo
cualquier otra vista. Se necesita siempre una dimensión, y como nosotros una agregación. Con eso, Tableau puede ir y digamos internamente
va a crear una vista oculta con la categoría de dimensión y
la suma de agregación de ventas. Aquí ya que decimos que
es una función fija, Tableau ignorará
la dimensión que tenemos en la vista, por lo que puede funcionar completamente independiente de las dimensiones que se presentan en la vista. Eso significa que el cálculo
va a ser muy estático y no importa lo que
vayas a hacer en
las visualizaciones, nada va a cambiar
en el cálculo
de la expresión LOD.
¿A qué me refiero realmente? Digamos que en la vista, se ha agregado una nueva dimensión. Digamos el
producto. Ahora has hecho un cambio en
las visualizaciones. Ahora tenemos tres dimensiones, categoría de
producto y país. Pero la expresión LOD no
cambiará en absoluto. Va a obtener exactamente
los mismos resultados. Puedo tener la categoría
y las ventas agregadas. Este es el propósito principal de
la función fija para hacerla independiente de las dimensiones que tenemos dentro de la vista. Todo va a ser estático y esta es exactamente
la principal diferencia entre esta función y las otras dos incluyen y excluyen. Como puedes ver construyendo las
expresiones LOD , es muy fácil Es muy similar ya que estás construyendo visualizaciones
en Tableau, ya que estás arrastrando las
dimensiones y Aquí en cambio, hay que definirlo dentro
del cálculo, y siempre hay que definir las dimensiones y agregaciones Es muy sencillo una vez
que lo entiendes. Ahora pasemos
al siguiente a la exclusión. Muy
bien, todos. Así que ahora volvamos a nuestra
opinión donde tenemos el nombre del producto en
las visualizaciones, y no podemos usar los cálculos
agregados para mostrar la categoría Pi de
ventas totales Para resolver esto,
vamos a usar
las expresiones LOD usando
la función fija Así que vamos a crear unos
nuevos campos calculados. Entonces lo llamaremos
ventas categoría pi. Ahora vamos a usar
la función fija, así que comencemos a dar propina fija
y utilicemos esta
sugerencia desde aquí Ahora a continuación, tenemos que
definir la dimensión. Ya que decimos ventas por categoría, entonces necesitamos la categoría. Vamos a agregar la
categoría de dimensión y luego doble punto y la agregación
puede ser la suma de ventas. Y al final, tenemos que
cerrar los paquetes. Entonces como puedes ver,
es muy sencillo, tenemos que definir
la dimensión y también la agregación que necesitamos en las visualizaciones Así que vamos a golpear ok. Pero como es habitual, obtendremos un nuevo campo
calculado sobre la medida, y se va a calcular
sobre las moscas a las que Twins D no
irá ahora y almacenará los
resultados en la fuente de datos. Así que vamos a
revisar los resultados, arrástralo y suéltalo a
la vista de aquí. Entonces ahora vemos en los resultados, tenemos las ventas
por categoría. Estamos ignorando el nombre del producto de la
dimensión. Se basa completamente en
la categoría de dimensión. Normalmente trabajo con
las expresiones LOD. Para entenderlo,
siempre me imagino que
Tau está creando una vista separada para calcular las expresiones LOD, luego agregarla a la vista actual Déjame mostrarte lo que
quiero decir con eso. Vamos a abrir de nuevo
nuestro campo calculado, y en el lado derecho, tenemos por aquí, el sentido de información de la
fuente de datos Tableau puede ir a
consultar esos datos. Estamos diciendo categoría fija. Eso significa que podemos agarrar
la categoría de dimensión, y dentro hay dos valores. Tenemos los accesorios
y el monitor. Entonces, a continuación, tenemos la suma de ventas. Estas son
las agregaciones. Mesa va a agarrar las ventas y empezar a hacer
las agregaciones. Entonces va a
ir a resumir todos esos valores para las primeras secciones para
los accesorios, y obtendremos las
ventas totales de los accesorios Entonces Tabla va a ir a resumir todas las ventas
para la segunda categoría, y con eso obtendremos
el total de ventas por monitor El resultado de nuestro cálculo, la expresión LOD puede
verse algo así, ya que se puede ver el
nivel de detalles en la expresión LOD, completamente
diferente a la Entonces aquí tenemos sólo dos filas, y en la vista,
tenemos cinco filas. La siguiente tabla de pasos puede ir y fusionar esos resultados a la vista. Tenemos los tres primeros productos pertenece a la
categoría accesorios. Por eso estamos
viendo los valores, las ventas totales del
accesorio en la vista, y luego los dos siguientes productos pertenecen al monitor de categoría. Por eso estamos viendo las ventas
totales por parte del monitor. Así es como suelo
hacerlo para entender las expresiones LD si las
cosas se complican. Ahora, una cosa más sobre
los cálculos fijos, decimos que es estático, es fijo, no importa lo que esté
presentando en la vista. Siempre obtendremos
los mismos resultados y nada cambió
en la expresión LD. A lo que me refiero con eso, vamos a cambiar algunas cosas. Vamos a quitarle el nombre del
producto. Se puede ver que seguimos
obteniendo los mismos valores. Vamos a sumar, por
ejemplo, el país. A la vista. Entonces vayamos a las delecaciones y
solo sumemos los países Como pueden ver, nada
va a cambiar. La expresión LOD puede tener
exactamente los mismos valores, y es estática,
bien, chicos Así es como funciona la
expresión LOD fija en Tableau. Bien, como tenemos
el siguiente caso de uso, me gustaría
crear un histograma para medir la lealtad del
cliente Eso significa que me gustaría
tener las distribuciones de datos
del número de clientes distribuidos por el
número de pedidos Entonces me gustaría
entender aquí, cuál es el número
de pedidos que la mayoría de mis
clientes están ordenando. Entonces eso significa que me
gustaría entender el comportamiento de mis clientes. Entonces eso significa que
para construir tal cosa, necesitamos dos medidas, el número de clientes
y el número de pedidos. Bueno, antes hemos
aprendido a construir histogramas, pero sólo a partir de una medida Entonces, si tienes dos medidas, esta vez tenemos que ir a
crear expresiones LOD Entonces ahora hagámoslo
paso a paso para aprender a construir Tal
visual. Muy bien, chicos. Entonces primero, entendamos
los datos que tenemos. Vamos a mostrar el número de
pedidos para cada cliente. Así que vayamos a los
clientes de aquí. Estamos en la fuente de big data. Entonces tomemos, por
ejemplo, el ID de cliente. Con eso, podemos tener una lista de todos los clientes dentro de
la fuente de datos, y luego vamos a ir a los pedidos y tomar los recuentos de pedidos. Con eso, conseguimos el recuento
de pedidos para cada cliente. Ahora, vamos a ordenar los datos. Así podemos ver que
solo tenemos un cliente con el mayor
número de pedidos, 29. Entonces tenemos tres clientes que ordenaron la misma cantidad. Entonces tenemos 28, tres veces. Por lo que tres clientes
ordenaron la misma cantidad. Entonces tenemos un cliente
que ordenó 26. Entonces tenemos por
aquí cinco clientes que ordenaron la misma cantidad. Entonces tenemos 25 pedidos para
esos cinco clientes. Entonces ahora, como
tenemos dos medidas, el número de pedidos y
el número de clientes, tenemos que convertir uno de
ellos a una dimensión. Entonces voy a estar trabajando
ahora con el número de órdenes para convertirlo
en una dimensión. Entonces queremos esos valores, el 29, 28, 26 25. Para ello,
podemos ir y crear expresiones LOD usando
la función fija Así que vamos a crear
un nuevo campo calculado. Podemos acumular
número de pedidos. Por cliente. Vamos
a ir a construir algo muy
similar a esta vista usando las expresiones LD. Entonces vamos a comenzar
con la función fija, entonces nuestra dimensión va
a ser el ID del cliente, como en la vista, y luego nuestra agregación va a
ser el recuento de pedidos. Puedes ir con ese
distinto si no estás
seguro de si están duplicados dentro de los pedidos, pero yo me quedaré
con las cuentas, y luego vamos
a tener el ID del pedido, y luego vamos a ir a clóset. Con eso, el
cálculo es válido. Así que simplemente construimos
exactamente como esta vista. Vamos y a. ahora con eso
tenemos nuestro nuevo campo,
aquí, el número de pedidos. Vamos a revisar los
resultados Va a ser exactamente los mismos
datos que tenemos. Dentro de nuestra vista. Pero
esta vez tenemos una expresión LOD donde
tenemos más control
en esta medida Ahora vamos a dejar
todo desde la vista. Solo necesitamos los nuevos campos
calculados, y ahora vamos a
cambiarlo a dimensión para tener valores distintos y luego moverlo a discreto. Con eso,
tenemos algo muy parecido al benz correcto. Aquí tenemos unos valores distintos
a partir del número de órdenes. Ahora bien, lo que falta
es, claro, aquí el número de clientes
para poder tener histograma Vamos a los
recuentos de clientes por aquí y simplemente
déjalo caer en las filas. Con eso, tenemos
exactamente lo que queremos, las distribuciones de datos
del número de clientes Como puedes ver por
aquí, por ejemplo, tenemos tres clientes
que ordenaron cuatro veces. Y aquí de nuevo, solo
tenemos un cliente que ordenó 29 veces. Si recuerdas el ejemplo, y entonces tenemos aquí
esos tres clientes que ordenaron 28 veces. Para que puedas
entender rápidamente el comportamiento de los clientes
con solo verificar la vista, podemos entender que la mayoría de nuestros clientes están
ordenando 11-16, lo cual es realmente bueno
como que no tenemos muchos
clientes que están
ordenando solo una vez, así que el lado izquierdo de
aquí es realmente bajo, lo
cual es muy bueno Por supuesto, ahora estamos
resumiendo todos los datos que tenemos dentro de la
fuente de datos a los cinco años Ahora puede que tengas la pregunta, ¿el comportamiento del
cliente cambia con el tiempo? Para poder responder a
esta pregunta, hay
que traer el tiempo. Entonces tenemos que traer
la fecha del pedido. Vamos a arrastrarlo y soltarlo
a las carreteras de aquí. Ahora podemos ver muy rápidamente
que el comportamiento de los clientes no va
cambiando con el tiempo. Entonces como pueden ver los histogramas
se ven idénticos, a la derecha. Así que la mayoría de los
clientes están ordenando 11-15 y eso es a lo largo de los años No podemos hacer tal análisis
sin las expresiones LOD, así se puede ver el poder de LOD
110. Udemy 8 3 Exclusión (Coreect): Bien, entonces en las visualizaciones, vamos a tener
exactamente la misma vista con las dos dimensiones,
categoría y país Pero ahora en las expresiones
D amarillas, vamos a usar las
excludes donde vamos a tener excluyen categoría,
suma de ventas Entonces ahora lo que le estamos diciendo a
Tableau es ir y excluir la categoría dimensión
de la visualización. Entonces eso significa que en la expresión
DD amarilla del lado derecho, vamos a obtener
todas las dimensiones de las visualizaciones Y vamos a excluir
ahora la categoría. Entonces vamos a eliminar la categoría de
las dimensiones. Y eso significa que en la
expresión LOD ahora en este ejemplo, tenemos el país
que puede controlar el nivel de detalles en
las expresiones LOD, y Tableau puede
volver a
hacer las agregaciones dependiendo Entonces eso significa que la
función de exclusión siempre
eliminará las dimensiones que se especifican en el cálculo. Y aquí, la gran diferencia entre la exclusión
y la fija, Excluir es dependiendo las dimensiones que
tengamos en la vista. Digamos que hemos agregado en la vista otra dimensión. Entonces ahora tenemos
categoría de producto y país. Qué puede pasar con
las expresiones LOD, Tableau va a tomar
todas esas dimensiones y sólo excluimos
la categoría Eso significa que el
cálculo ahora va a depender únicamente del
producto y del país. Entonces como puedes ver es muy dinámico y
depende de las visualizaciones La exclusión siempre reaccionará a las dimensiones
que se especifican en las visualizaciones
y va a eliminar las dimensiones que
especificamos en el cálculo Bien. Pasando a la segunda función D que
tenemos, la excluir. Digamos eso, me
gustaría tener las ventas totales dentro de la vista, pero me gustaría ignorar
la categoría dimensión. Para ello,
podemos usar la exclusión. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Vamos a llamarlo ventas
excluyen categoría. Comenzamos con la
función excluye. Vamos a eso, y luego
vamos a tener que especificar la dimensión
que se debe excluir. Va a ser la categoría. Después de eso, como es habitual, tenemos que definir el
cálculo agregado. Va a ser
la suma de las ventas. Cerremos los paquetes. Entonces es muy sencillo le
estamos diciendo a Tableau que ignore siempre la categoría
de los cálculos. Entonces todo es válido.
Vamos a golpear. Y como es habitual,
obtendremos nuestro nuevo campo
calculado
en el cerebro de datos. Vamos a trotar en la vista para verificar los resultados Entonces, si revisas
los nuevos resultados, puedes ver que tenemos números
diferentes de las ventas por categoría
o las ventas originales. Entonces, ¿qué está pasando por aquí? Ahora como estamos usando la función de
exclusión en Tableau, el cálculo de LOD
va a ser dependiendo de las
dimensiones de la vista Así que volvamos a abrir
nuestro campo calculado, y veamos qué va a hacer
Tableau. Tabla depende las dimensiones que
tengamos dentro de la vista. Entonces tendremos en
los cálculos LOD, el país y la categoría Pero ya que estamos
aquí diciendo: Bien, ve y excluye, ve y
quita la categoría. Tabla puede eliminar la categoría de
dimensión, y con eso nos queda sólo con el país de dimensión. Entonces como aquí tenemos Dublicates solo
tenemos tres países Entonces al final en
las expresiones LD, tendremos tres filas. Entonces ahora lo que T va a hacer va
a ir a buscar las ventas, las ventas totales
para cada país. Y los datos así lo
van a dividir en tres grupos por
cada país, uno. Entonces tenemos a Francia,
Alemania y Estados Unidos. Eso significa que
vamos a ir
por ejemplo por Francia
e ir a resumir todas las ventas para
esos tres pedidos y tanto los resultados
a la salida, luego va por lo
mismo también para Alemania y tomar
todas esas ventas, Alemania y tomar
todas esas ventas,
resumirla y obtener también, y los resultados las ventas
totales para Alemania, y luego tenemos para
USA esos cuatro pedidos, todas las ventas para
esos tres pedidos
y tanto los resultados
a la salida,
luego va por lo
mismo también para
Alemania y tomar
todas esas ventas,
resumirla y obtener también,
y los resultados las ventas
totales para Alemania,
y luego tenemos para
USA esos cuatro pedidos,
y nosotros vamos a ir a
resumir las ventas para eso Con eso, la salida de la expresión
LOD va
a quedar así Tenemos el país y las ventas
totales de los países. Ahora bien, si
comparas con
la vista con los resultados que
tenemos, como puedes ver, como excluimos la categoría, vamos a tener las
ventas totales para cada país. Aquí Francia, tenemos 172, para la segunda categoría,
tenemos a Francia, vamos a obtener exactamente
el mismo total y lo mismo va
a pasar para Alemania, así que tendremos exactamente los mismos valores en ambas categorías. Entonces, para Alemania, obtendremos
este valor, y también, para el monitoreo en Alemania,
obtendremos este valor. Como puede ver,
una vez que entienda lo que sucede
en el fondo, comprenderá los
números en la vista. Como decimos que la
exclusión es dinámica. No es como lo fijo. No vamos a obtener
siempre esos resultados. Realmente va a depender las opiniones sobre las dimensiones
que tenemos en la vista. Tomemos por ejemplo,
agreguemos otra dimensión
a la vista. Vamos a buscar a los clientes. Vamos a ver a los clientes, tomar el nombre de pila, y
vamos a dejarlo por aquí. Ahora bien, si miras de
cerca los datos, puedes ver esos números, nada cambió en su interior,
porque siempre está fijo
a la dimensión de categoría. Pero excluyen esta vez,
tienen números diferentes. Entonces, si vas y
comparas lo que tenemos
al inicio en las
ventas totales para países, esos números,
ya no lo encuentras en las ventas de aquí. Y eso es porque hemos
agregado unas nuevas dimensiones. No tenemos sólo el país. También tenemos la primera
am de los clientes. Entonces eso significa que ahora tenemos en las expresiones LOD
dos dimensiones El país y el nombre de pila. Entonces el resultado, la salida de la expresión LOD
puede verse así Tenemos dos dimensiones, país y el nombre de pila. No tenemos la
categoría, la excluimos, quitamos de la vista, y luego tenemos las ventas totales para esta combinación
de dimensiones. Entonces las ventas totales para
George desde Francia, las ventas
totales para María
desde Alemania y así sucesivamente, y esos números son exactamente los mismos que
estás viendo en la vista. Entonces, como puede ver, la
función de exclusión es dinámica y depende de las dimensiones que se presenten
dentro de la vista. Entonces así es como funciona. Muy bien, todo el mundo.
Ahora en este caso de uso, queremos comparar las
ventas de todas las categorías con las ventas de una categoría específica como aquí la seleccionada
, las tablas. Para entender
cómo le están haciendo las ventas de las otras categorías
a esta categoría específica. Para construir tal visión, tenemos que usar el poder
de las expresiones LOD Esta vez podemos
usar la exclusión. Aprendamos paso a paso
cómo crear tal vista. Todo bien. Entonces ahora comencemos con
el primer paso donde
queremos mostrar las
ventas por subcategoría Esta es la
más fácil. Vamos a agarrar la subcategoría
a las filas, y llevemos las ventas
las columnas y
luego vamos a
ir a ordenar las ventas Vamos a hacer
eso. Ahora, nuestra tarea es ir a buscar
las diferencias entre cada subcategoría con una subcategoría específica
de las tablas Por ejemplo, vamos a
ir a encontrar la diferencia entre las ventas de teléfonos
y las ventas de mesas. Eso significa que para poder
encontrar las diferencias en cada fila,
necesitamos dos medidas. La primera medida
va a ser las ventas de la categoría actual,
como por ejemplo, las ventas del
teléfono, y la segunda medida necesitamos las
ventas de las mesas. Aquí necesitamos que las ventas de
las mesas estén también en la misma fila En la primera
medida, la tenemos ya, tenemos aquí las ventas
para cada categoría, pero la segunda, aún no la
tenemos, así que
necesitamos tener para cada fila, las ventas de las mesas. Para ello,
vamos a ir a crear un nuevo campo calculado
para tener estas tareas. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Llamémoslo ventas de mesas. ¿Qué quieres comprobar ahora
es si la subcategoría, la actual son las tablas En caso afirmativo, entonces muestra las ventas. Entonces vamos a
usar las declaraciones, entonces queremos verificar
la subcategoría Si es igual a tablas, deberías escribirlo exactamente igual los datos que tenemos
dentro de la fuente de datos. Entonces, ¿qué puede pasar?
Queremos mostrar las ventas. De lo contrario, no hacer nada. Entonces queremos tener nulos. Si la subcategoría no
es tablas. Entonces lo que estamos haciendo ahora es aislar las ventas de
las tablas de subcategorías Así que vamos y eso, y vamos a traerlo
a la vista de aquí. Para que como
veas, hayamos aislado las ventas de las tablas
en esta en nueva medida, pero aún tenemos el
problema de que nos gustaría repetir este
valor para cada fila. Entonces como puede ver, la
tenemos sólo
si la subcategoría
equivale a dos tablas Entonces ahora, para repetir
este valor para todas las filas, aquí viene el truco o la magia de la
expresión LOD excluir Como ya aprendiste
antes, la exclusión va a ir y
repetir los valores, para que podamos ir y usar este truco. Lo que le vamos a
decir a tableau es eso. Imagínese que en este punto de vista, no
hay subcategoría Entonces, qué puede pasar, esta medida se va a
repetir para todas las filas. Vamos a hacer eso. Vamos a crear un nuevo campo
calculado. Por lo que podemos llamarlo
excluir subcategoría. Entonces ahora tenemos que usar
los cálculos anidados porque si pones todo
en un solo cálculo, va a ser
realmente complicado Entonces ahora queremos decirle a tableau, imagina que no tenemos
subcategoría en nuestra opinión Entonces excluimos la subcategoría, y la agregación
va a ser la suma, pero esta vez de la nueva medida que creamos para las tablas Entonces ventas de mesas, Entonces
tenemos que cerrarlo. Algo como esto. Le
estamos diciendo a Tableau, excluir la subcategoría de la vista y hacer
las agregaciones Veamos qué puede pasar y arrastrar y soltar a
la vista de aquí. Como puede ver, ya que tenemos un
solo valor y estamos ignorando completar
la subcategoría Obtendremos el mismo valor
repetido para cada rosa. Ahora tenemos todo lo que
necesitamos para encontrar las diferencias. Tenemos las ventas de cada categoría y las ventas de categoría específica,
las tablas. Ahora vamos a pasar
al último paso donde va a ser la parte
más fácil donde
queremos encontrar las diferencias
entre esas dos medidas, vamos a ir
y restarlas. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Vamos a llamarlo diferencia. Bien. Y entonces podemos
restar el primer valor Va a ser simplemente
la suma de las ventas. Este puede ser el primer valor
que tenemos por aquí. Entonces con nuestra nueva medida, va a ser la suma
de nuestras funciones de exclusión. Excluir subcategoría,
y eso es todo. Vamos a golpear y dejémoslo
caer a la vista. que resolvamos la tarea, tenemos las diferencias
entre las ventas de cada categoría y las
ventas de tablas específicas. Por supuesto, se puede ver que la tabla va a ser cero por
aquí porque estamos restando la suma de ventas
con exactamente las mismas Es un poco
complicado, pero si
entiendes cómo funciona la expresión
LOD, realmente
puedes hacer tales análisis Ahora vamos a dejar
todo desde aquí. No necesitamos esos sub pasos. Yo sólo los voy a quitar. Ahora, por supuesto, podemos agregar
la coloración por aquí. Vamos a la medida del lado derecho y
llevemos la medida a
los colores y con
eso podemos ver muy bien las diferencias entre
las
subcategorías y las tablas Ahora bien, si quieres
destacar las tablas, ya que es nuestra categoría principal donde comparamos
todas las demás con ella, podemos hacer uso de
las ventas de mesas. Cambiemos a
esta medida de
aquí a la suma de
ventas y las marcas, y luego tomemos las ventas de mesas y pongamos en los colores, y con eso, estás
resaltando la subcategoría principal Con eso hemos hecho análisis
realmente complicados utilizando las expresiones LOD
111. Udemy 8 4 include (CorrecteD): Muy bien, así que ahora pasemos
a la función include. Es exactamente lo
contrario de excluir. Entonces vamos a tener
el mismo ejemplo. Indivisualizaciones, tenemos la
categoría de dos dimensiones y país Y ahora vamos
a decirle a Tableau, incluir la dimensión del cliente, y vamos a tener
la misma agregación, la suma de ventas. Entonces ahora lo que
le estamos diciendo a Tableau con este cálculo es agregar
una dimensión más a las visualizaciones para agregar dimensión clientes a
las otras dos dimensiones que tenemos dentro de
las visualizaciones Entonces aquí, de nuevo,
es muy dinámico. Tableau go toma las dimensiones que se presentan en
las visualizaciones, la categoría y el país Y agregarle una nueva
dimensión, los clientes. La función include es muy
similar a la de excluir. Es dinámico.
Es dependiendo las dimensiones que tengamos
dentro de las visualizaciones. Nuevamente, el mismo ejemplo, si vamos y agregamos
una dimensión más, los productos,
terminaremos teniendo tres dimensiones en
las visualizaciones, y tabla en las
expresiones LOD podemos agregar una dimensión más
a la expresión donde vamos a tener
al final cuatro dimensiones,
categoría de producto
clientes, y país Eso significa en
función include, estamos diciendo, hacer las agregaciones y todas las dimensiones que
tenemos dentro las visualizaciones más
una dimensión más que proviene del cálculo Es muy fácil, ¿verdad?
Entonces ahora para resumir, la función fija
es muy estática No le
importan las dimensiones que tenemos dentro de
las visualizaciones. Es completamente independiente, lo que puede permanecer igual medida que estás cambiando
las visualizaciones Pero las excluyen e incluyen, están dependiendo de
las visualizaciones, excluyen van a ir y
eliminar una cotas
de las dimensiones que se presentan indivisualizaciones, donde incluyen ir
a ir y agregar más
una dimensión más a más
una dimensión más a las dimensiones que se presentan Con eso,
ahora tenemos entendido cómo
funcionan esas tres funciones en Tableau. Así que ahora vamos a
volver a Tableau para poder practicar
esas tres funciones. Vamos. Todo bien. Ahora necesitamos más atención
sobre esta función para incluirla es
más difícil que la excluir y fija. Tomemos un poco de
café. Vamos. Como aprendimos antes,
que cada dimensión tiene diferente nivel de detalles. Por ejemplo, el nombre tiene más detalles que el
país o la categoría. Ahora se trata del
tema, si quieres
eliminar esos detalles
de las visualizaciones, entonces quieres eliminar los nombres
del cliente, y quieres quedarte solo con la categoría y el país, pero aun así quieres introducir una agregación que tiene que
ver con los clientes con una dimensión que tiene
muchos detalles Por ejemplo, queremos traer aquí una agregación que muestre el promedio de ventas de clientes para cada
país y categoría. Pero sin mostrar a
los clientes la información como una dimensión. Vamos a quitar el
nombre de aquí. No tenemos aquí ninguna información de
clientes, pero aún así queremos
llevar las agregaciones al nivel
del cliente
calculando las
ventas promedio de los clientes En este caso, si tu
agregación se basa en unas dimensiones con un alto nivel de detalles como los
clientes o el otro ID, entonces tienes que usar
la función include. Veamos cómo podemos
hacer eso. Vamos a crear un nuevo campo
calculado, y podemos llamarlo
ventas promedio de clientes. Vamos a usar
la función include. Entonces, seleccionemos el include. Ahora tenemos que decirle a Tableau, qué dimensión se puede
incluir en la vista. Por lo que actualmente, tenemos la
categoría y el país. Nos gustaría
agregar el nombre, o puedes agregar el
ID de cliente, no importa. Vamos a agregar el primer nombre, y después tenemos que
agregar la agregación. Entonces esta vez vamos
a usar la suma de ventas. Ahora podría preguntarse, ¿por qué
tenemos la suma de ventas? Estamos
hablando del promedio. Bueno, el promedio va a ser la segunda agregación que vamos a hacerlo
encima de esta expresión D. Primero, tenemos que resumir los valores que tenemos
dentro de la fuente de datos, y luego vamos a hacer
el promedio encima de ella Entonces vamos a
hacerlo paso a paso. No te preocupes por ello. Entonces
tenemos que cerrar los corchetes. Así. Como puedes ver ahora, el cálculo es válido. Vamos a golpear. Con eso, como es habitual, obtenemos un
nuevo campo calculado. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo a la vista. Todavía no estamos
ahí porque aquí tenemos las
ventas promedio de los clientes, pero la función que se
utiliza en Tableau es la suma. Tenemos que ir y cambiarlo
a la función promedio. Vamos a hacerlo. Con eso, conseguimos el promedio de ventas de clientes para cada
categoría y país. Ahora vamos a
ver paso a paso cómo Tableau hizo la
ejecución del cloude El incluir va a depender las dimensiones de la vista. Tenemos aquí la categoría
y el país. Eso significa que Taba puede comenzar
algo así. Tener la categoría
y el país. La siguiente tabla de pasos puede ir
y verificar la función LOD. Vamos a abrirlo de nuevo. Entonces le estamos diciendo a Tau ahora, vaya e incluya el primer nombre a las dimensiones que
se muestran en la vista. Así Tableau puede ir y
tomar esas informaciones, el primer nombre y
presentado en la salida. Entonces tendremos
tres dimensiones, nombre, categoría
y país. Para que podamos tener
algo como esto. Entonces ahora si comparas
el número de filas de las expresiones LOD
con la vista, puedes ver que
ahora tenemos más detalles en las expresiones LOD desde que
agregamos el primer nombre Entonces aquí tenemos
alrededor de ocho filas, pero en la vista,
tenemos seis filas. Por lo que el nivel de detalles de las expresiones LOD es
mayor que la vista Mesa puede ir al
siguiente paso y decir, Bien, tenemos que tener
la suma de ventas. Así podemos tener las ventas
también por aquí, y Para ir a empezar a
agregar las filas Entonces por ejemplo, primero, tenemos George accesorios son Francia. Va a ser sólo
esta fila por aquí. No lo tenemos en ningún otro lado. Para que podamos tener el 91. Entonces tenemos
accesorios Maria Alemania. Y para eso,
tenemos tres filas. Para ir a ir y agregar esas tres filas en las salidas. Vamos a conseguir algo
como esto, y así sucesivamente. Entonces Tao va a ir
y comenzar a resumir esos valores en base
a esas tres dimensiones Al final, vamos a entrar en la salida, algo así. De manera que Sabo calculó la
suma de ventas al incluir el primer nombre a las dimensiones que se presentan en
la visualización Aquí llegamos al
tema donde tenemos en las expresiones LOD más
detalles que la vista Entonces, para llevar esos
resultados a la vista, tenemos que agregarlo nuevamente, así que tenemos que
resumirlo o hacer el promedio y así sucesivamente Entonces no podemos traer esos detalles por aquí sin hacer
ninguna agregación. En este ejemplo, queremos
encontrar el promedio de clientes para cada
categoría y país. Por eso hemos utilizado
la función promedio. Entonces eso significa que si estás
usando la función include o tienes más detalles
en las expresiones LOD, tenemos que agregar los datos para llevarlos a
las visualizaciones Pero en cambio, si
estás usando excluir o fijo, y la salida de
la expresión LOD tiene menor nivel de
detalles que la vista, entonces qué puede pasar,
vamos a tener kits dobles Por ejemplo, puedes ver por
aquí, ventas por categoría. Se puede ver que tenemos kits dobles. Entonces no importa
qué función vamos a usar
resumir o promedio, siempre
obtendremos
ese Dublicates Lo mismo para la exclusión, tuvimos menor nivel en
detalles en las expresiones en
comparación con la vista. Por eso se pueden
ver duplicados. Tenemos los mismos números
por aquí, las tres filas, son como repetido
aquí para la segunda categoría. Este es el efecto de
las expresiones LOD. Si el nivel de detalles en la expresión es
mayor que las visualizaciones, entonces tenemos que
agregar los datos, pero si el nivel de detalles en las expresiones LOD es
menor que la vista, entonces lo que puede pasar,
podemos obtener dobles Volviendo a nuestro ejemplo, T va a ir y encontrar el promedio
de esos valores. Entonces el primer valor
va a permanecer igual porque
lo tenemos sólo como una fila. Entonces se va a quedar igual. Pero ahora para esas dos filas, como puedes ver, accesorios
alemanes, T va a ir y
encontrar el promedio de esos valores de t, obtendremos 954 Entonces para la siguiente fila,
tenemos accesorios USA. En la salida, solo
tenemos una fila. Por eso el promedio
puede ser exactamente el mismo. Lo mismo ocurre con el monitor
Francia, el mismo valor. Pero el siguiente valor,
tenemos monitor a Alemania. Aquí tenemos dos valores. T puede ir y encontrar el promedio de esos dos valores y
obtendremos 433. Y para el último solo
obtuvimos un valor. Por eso conseguimos
exactamente el mismo número. Como puedes ver, si
obtienes más detalles como resultado de las expresiones
LOD, las cosas se complican más, y hay que tener cuidado con qué agregaciones estás
usando en las visualizaciones Bien, para que
hayamos aprendido a ejecutar esas tres
funciones paso a paso.
112. Udemy 9 1 Introducción de Tableau Calc: Todo el mundo. Ahora vamos a
hablar del último tipo de cálculos que
tenemos en Tableau, los cálculos de tabla. Aquí tenemos diferentes funciones
como la ventana de ejecución, rango, primer último bloqueo de índice. Vamos a
hablar de todas esas funciones en este tutorial. Como es habitual, primero,
podemos entender el concepto detrás de los cálculos de la
mesa. Entonces vamos a
volver a Tableau para comenzar a
practicar.
Vamos. La primera pregunta es, ¿qué
son los cálculos de tabla? Bueno, hay cálculos que se van a ejecutar o realizar después de que
se haga la agregación en las visualizaciones Entonces van a agregar las agregaciones en Tableau Y es importante entender
el nivel de detalles, va a ser
dependiendo de las visualizaciones Entonces eso significa que aquí, nuevamente, las dimensiones en la vista pueden controlar el
nivel de detalles. Y ahora a la gran
diferencia entre los cálculos de tabla
y los demás, los cálculos se
pueden realizar sobre los datos que
vemos en la vista. Por lo que Tableau no irá a la fuente de datos y
equiparará los datos Tableau y equiparar los datos que se presentan en la vista Entonces eso significa que la vista puede
estar consultando la vista misma. Se va a enviar una consulta a los datos dentro de
las visualizaciones, y la vista va a devolver el paquete de resultados a
la propia vista Entonces no vamos a volver
a la fuente de datos. Todo va a ser
consultado dentro de la vista. Y los otros tres tipos de cálculos como los cálculos
agregados, LOD y cálculos de nivel de rol, siempre
van a
consultar los datos de la fuente de datos y llevar
el resultado a la vista Sólo este tipo de cálculo va a consultar los
datos en la vista. Bien, chicos, para poder
crear cálculos de tablas, tenemos que definir dos cosas. Primero, el alcance, segundo, tenemos que definir
las direcciones. El alcance significa qué datos
se pueden incluir en un cálculo. Por ejemplo, tenemos
la siguiente vista. Parecía una mesa derecha, así que tenemos aquí filas, y
tenemos múltiples columnas. Pero aquí podemos ver que nuestros
datos están divididos por grupos. Cada grupo puede ser definido
por el trimestre de dimensión, así que tenemos la Q uno, dos, y. La primera opción que
tenemos es toda la mesa. Eso significa que el cálculo puede incluir todo
dentro de esta tabla. Ignorará cualquier partición que tengamos dentro de esta tabla. Va a comenzar
desde el primer valor y va a
terminar por el último valor. Pasando al siguiente alcance o a la siguiente opción,
tenemos el dolor. Esta vez, el
cálculo se va a centrar en un alcance menor. Esta vez nos
vamos a centrar en la partición o
el grupo de datos, que está definido por el trimestre. Eso significa que el
cálculo de la tabla
se va a hacer para cada
grupo por separado. Podemos tener para esas
tres filas cálculos. Entonces podemos pasar
al segundo grupo al tercer grupo, y así sucesivamente. Pasando a la última
copa, tenemos la celda. Va a ser solo un
valor dentro de la vista, el alcance va
a ser muy pequeño, incluyendo solo un valor
individual. Aquí tenemos que
definir para tableau, el alcance de los cálculos. ¿Va a ser toda la
tabla o solo el pino solo el grupo de datos o
solo una celda? Todo bien. Lo siguiente que esa
tabla necesita de nosotros es la dirección
de los cálculos, cómo se va
a mover el cálculo por nuestra tabla. Entonces aquí tenemos cuatro opciones
diferentes. El primero va a estar abajo. Eso significa que vamos a
empezar desde el valor máximo, y vamos a movernos hacia abajo
hasta llegar al fondo. Y esto, claro, ir
a depender del alcance, ya sea que estemos ejecutando toda
la tabla o sólo un grupo de valores
como los que tenemos en el panel. Y en este ejemplo,
tenemos la mesa abajo. Eso significa que estamos procesando todos los valores en un
cálculo de arriba a abajo, luego se va a restablecer y
pasar a la segunda columna, y podemos hacer
lo mismo para el próximo año. Eso significa que esta vez
los cálculos se mueven a través de las
columnas de una sola vez. Por lo que comienza desde el primer año y termina con
el año siguiente, luego puede reiniciarse y comenzar
para la siguiente fila y así sucesivamente. Nos estamos moviendo de
izquierda a derecha. Esos dos métodos
son los básicos, o puedes moverte hacia abajo
o bien puedes moverte a la derecha. En las siguientes dos direcciones, va a estar mezclando
esos dos métodos. El primero va a
estar abajo luego al otro lado. Eso significa que primero tenemos que
bajar por la mesa, y luego tenemos que cruzar. Se va a empezar desde arriba primero, luego ir a la parte inferior. Pero esta vez no se restablecerá y pasará a
la siguiente columna. Se va a seguir
haciendo las agregaciones. Va a ir
al otro lado derecho. Entonces va a ir moviéndose de
nuevo de arriba a abajo
allá de arriba a abajo hasta
llegar al último valor. Eso significa que aquí
no tenemos ningún reseteo. Se va a continuar
los cálculos a
través de todos los valores. No es como los
dos primeros métodos donde tenemos reinicios para cada fila de
aquí o para cada columna Esta vez, el
valor inicial va a ser la parte superior izquierda y el último valor
va a ser el ptom derecho Pasando a la última
dirección que tenemos, creo que ya la tienes, es exactamente
lo contrario. Primero, lo hacemos a través, luego vamos a hacer abajo. Aquí de nuevo, no hay reinicios. Podemos comenzar con el primer
valor en la parte superior izquierda, y después vamos primero a
la derecha. Entonces saltamos a la siguiente fila. Después vamos a la
derecha, saltamos hacia abajo derecha hasta llegar al último
valor en el ptom derecho Entonces eso significa que el cálculo primero se va a mover a la derecha, y luego va a
saltar a la siguiente fila. Bien, para que veas,
no es tan difícil una vez que lo consigues. Tenemos cuatro direcciones
diferentes y tres alcances diferentes que Slo necesita de nosotros para
crear cálculos de tablas Muy bien, chicos. En tabla, tenemos diferentes
métodos de cómo crear cálculos de
tabla
dependiendo de la dificultad. Los primeros métodos que tenemos son los cálculos rápidos de tablas. Entonces como su nombre lo dice, es muy
rápido y fácil de crear. Entonces aquí tenemos una lista de
diferentes cálculos de tabla, y no tienes que
configurar nada. Sólo tienes que hacer click en
la función que necesites, y mesa puede hacer el resto. Entonces aquí tenemos una tabla muy
común de cálculos como el total acumulado, la diferencia, el rango, la media
móvil, y así sucesivamente. El segundo método, no
va a ser tan rápido. Tenemos que configurar
algunas cosas, pero aún así no estamos escribiendo. Cualquier función o
cualquier cálculo. Aún así estamos dando vueltas. Pero aquí tenemos más
opciones y más control para configurar los cálculos de
tabla si comparaste con
el primero. El primero es simplemente seleccionar la función y eso establece. Aquí de nuevo, tenemos funciones
muy similares. Tenemos el rango ejecutando cálculos de movimiento
total, y luego podemos definir diferentes
opciones como el alcance, qué dimensiones pueden controlar los cálculos de
la tabla
y así sucesivamente. Pasando al último método sobre cómo crear cálculos de
tabla, podemos hacerlo creando un
nuevo campo calculado y luego usar las funciones que se utilizan para los cálculos de
tabla. Aquí tenemos una lista
de muchas funciones que puedes usar
para hacer cálculos de tablas. Pero son un poco
más difíciles si se comparan con los dos primeros métodos
para crear cálculos de tablas. Como puedes ver, a medida que te
mueves de izquierda a derecha,
las cosas se ponen más difíciles,
pero con eso, estás obteniendo el
control total y las opciones completas. A continuación, volveremos a Tableau para probar
esos tres métodos, y vamos a probar
algunas funciones que
tenemos dentro de los cálculos de la
tabla. Bien, y. Así que volvamos a Tau, vayamos a la fuente de big data. Vayamos a los productos
y consigamos las cosas habituales, así que vamos a
obtener la categoría, subcategoría y las ventas como de costumbre a las ventas de aquí Te voy a mostrar
los diferentes métodos cómo crear cálculos de
tablas, y vamos a empezar
con el primero, tenemos los cálculos rápidos de
tabla, que es el más fácil. Para hacer eso, lo
vamos a hacer en la vista, por lo que va a estar
disponible solo localmente para esta vista. No es como crear
un nuevo campo calculado. Entonces vamos a
ir a nuestra medida por aquí, haga clic derecho sobre ella. Y entonces aquí
tenemos dos opciones. El primero dice, agregar cálculos
de tabla. Uno va a ser Cálculos rápidos de
tabla. El primero es
el medio que te
mostré anteriormente
en la presentación, donde tienes que
configurar diferentes cosas, pero el segundo es el
más fácil y el más rápido donde podemos crear cálculos de
tablas
con un solo clic Ahora vamos a revisar los cálculos
rápidos de la tabla. Si vas por aquí,
encontrarás una lista de diferentes cálculos de tabla, y podemos repasar
aquí, y vamos a verificar, por
ejemplo, el
total acumulado. Haga clic en eso. Y aquí, hay dos
cosas que hay que notar. Primero, los números
aquí cambiaron porque aquí tenemos diferentes funciones de
agregación, y también tenemos aquí un
nuevo icono y la medida. W quiere que
identifiquemos rápidamente si la medida está utilizando cálculos
agregados
o cálculos de una tabla. Entonces, si ves el triángulo, eso significa que esta medida está
usando cálculos de tabla. Entonces como puedes ver
con un solo clic, hemos creado cálculos de
tabla. Aquí tenemos corriendo total. No te preocupes por ello.
Voy a explicarlo paso a paso después. Ahora
podrías decir, ¿sabes qué? No definimos
nada, el alcance, las direcciones para los
cálculos, cómo podemos hacer eso. Si vuelves a nuestra medida
a los cálculos de la tabla, ticcula y
puedes encontrar ahora
tenemos más opciones
una vez que lo convertimos a cálculos de
tabla
y exactamente aquí la computación usando,
tenemos esas Aquí podemos definir el alcance, tabla, el dolor, la célula, y
también las direcciones. Además, se puede
ver que tenemos diferentes opciones como cálculos de tabla
claros. Si desea eliminarlo nuevo a los
cálculos agregados. Una vez que haces eso,
puedes ver que
recuperamos nuestra suma de ventas
sin el ícono. Bueno, eso significa que ya no estamos usando los cálculos de la
tabla. Estamos utilizando ahora los cálculos
agregados. Eso es todo por los
primeros métodos, cómo crear rápidamente
cálculos de tablas en Tableau, pero no tenemos muchas
opciones para configurar. Por eso tenemos el
segundo método donde
tenemos más opciones para controlar los cálculos de
la tabla. Pero nuevamente, vamos a
crearlo localmente solo para estos pocos, por lo que no estará disponible
para la fuente de datos. Todo bien. Antes de
mostrarles cómo hacerlo, vamos a conseguir una
dimensión más a nuestra vista. Consigamos los años
de la fecha del pedido. A mí me gustaría tener
sólo tres años. Voy a
mostrarlo como filtro. Sólo voy a quitar
los dos primeros años para tener menos
datos en la vista. Ahora para crear cálculos de
tabla solo para
esta vista con más opciones, vamos a volver a nuestra
medida la suma de ventas. Actualmente, es un cálculo
agregado, pero queremos convertirlo a cálculo de
tabla tan
radicalmente con y esta vez, vamos a movernos para agregar cálculos de
tabla
para la primera opción Se puede ver que tenemos este
pequeño icono indicar. Este es el cálculo de tabla,
haga clic en eso, y obtendremos una
nueva ventana aquí para configurar nuestros
cálculos de tabla. Entonces, ¿qué tenemos aquí? Lo primero que
tenemos que definir es el tipo de cálculos. Entonces tenemos aquí un menú de diferentes funciones para
los cálculos de la tabla. Nuevamente, aquí, están
corriendo totales, las diferencias de rango, y así sucesivamente. Entonces, sigamos con el
primero, las diferencias con. Entonces aquí tenemos que definir
para mesa dos cosas, el alcance y las direcciones, y siempre están juntas. No están
divididas como opciones. Entonces el primero va a ser, Table across, y table here hicieron realmente un gran trabajo al resaltar cómo
va a funcionar el cálculo. Como puedes ver tabla aquí resaltando con
el color amarillo, cómo se
va a realizar el cálculo, solo para ayudarte a entender cómo va a funcionar.
Es realmente genial. Tenemos la mesa enfrente
de izquierda a derecha. Entonces tenemos la mesa
abajo de arriba a abajo, y luego tenemos la opción
off al otro lado de abajo. Como puedes ver,
va a afectar a toda
la mesa ya que nos
movemos de la parte superior izquierda
a la inferior derecha. Entonces podemos definir
el otro alcance, como por ejemplo, el pin down. Como puede ver ahora,
el alcance es más pequeño en comparación con la tabla
abajo. Ahora la tabla abajo, incluye todo
en esta columna, pero el pin down puede
incluir sólo a este grupo. Entonces, como puede ver, nuestra
vista se divide en tres grupos
en función de la categoría. Entonces tenemos el primer
grupo por aquí, el segundo y el tercero, y T está destacando
al primer grupo. Entonces es como una partición. Otra opción,
tenemos la celda donde Tu puede resaltar solo un valor, o podemos definir dimensión
específica para hacer los cálculos. Aquí tenemos una lista de todas las dimensiones que
tenemos dentro de la vista, y puedes ir y seleccionar
cuál va a ser el alcance, ya sea la subcategoría, o el año de fechas del pedido Entonces cada función que
tenemos tiene más especificaciones. Por ejemplo, aquí, ¿cuáles son los valores que son relevantes
para este cálculo? Nuevamente, no te preocupes por ello.
Voy a explicar cómo funciona
la diferencia
también en Tableau. Entonces aquí sí tenemos que
definir si es brevo siguiente, primero, y así sucesivamente Entonces cada función en Tableau
tiene diferentes opciones. Entonces, por ejemplo, si vas
al rango, lo
encontrarás por aquí. No tenemos ahora esos nicks
anteriores y así sucesivamente. Pero en cambio, tenemos
diferentes opciones para configurar el rango. Entonces, cada función de
cálculo de tablas aquí tiene diferentes conjuntos de
opciones a configurar. Bien, así que eso es
todo por este método. Como puedes ver,
obtuvimos más opciones en comparación con la primera. Vamos a cerrar esto. Y digamos que
se nos confía tener este cálculo para
todas las demás hojas de trabajo así que queremos reutilizarla. Para ello, vamos a
ir a nuestra medida y simplemente arrastrarla y soltarla sobre los
datos en y con eso, obtuvimos un nuevo campo calculado. Esta vez estamos usando
el rango de ventas, así puedo ir y
renombrarlo Tran y ventas. Y con eso, conseguimos un
nuevo campo sobre nuestra prohibición de datos y podemos reutilizarla en diferentes hojas de trabajo.
Muy bien, sí. Ahora podemos pasar a
los últimos métodos en cómo crear
cálculos de tablas en Tableau. Vamos a ir a crear un nuevo campo calculado
y usar funciones. Vamos y hagamos eso. Comenzaremos con el índice de la función. Vamos a crear nuevos campos
calculados. Podemos llamarlo índice, y la sintaxis es muy sencilla, comenzar con el índice
y eso establece. No necesitamos especificar
nada para esta función. Para que veas que el
cálculo es válido. Vamos a hacer clic, y con eso, tenemos una nueva medida, un
nuevo campo calculado. Vamos a revisar los resultados. Entonces solo voy a arrastrarlo
y soltarlo en la vista. Entonces, lo que
hace esta función es que va a devolver el número
de posición del valor actual. Eso significa que la primera
posición en esta vista puede ser la primera fila a medida que nos
movemos de arriba a abajo. Esta puede ser la
posición número uno, la posición número dos, tres, cuatro, y así sucesivamente. Hasta que obtengamos el último valor como
última posición. Ahora podrías notar que estamos calculando todas las
filas de la tabla, así que estamos usando el
alcance de la tabla. Podemos comprobar que si vamos
por aquí a nuestra medida erráticamente y podemos ver que
el comute que usa
es la Digamos que nos
gustaría tener un índice para cada grupo,
no para toda la tabla. Así que vamos a
cambiarlo al pin abajo. Ahora, como puede ver, el
cálculo va a depender del dolor,
no de toda la tabla. Para el primer grupo,
tenemos la primera fila. POCSEs luego el segundo
tercero cuarto y así sucesivamente, luego va y restablece
para el segundo grupo Entonces en el segundo
grupo, va a ser esta fila va a
ser el número uno y la última posición o el
índice en este grupo va a ser los suministros y no
la última, las fuentes. Entonces como puedes ver siempre
se restablece para cada grupo porque hemos especificado el alcance
solo para el dolor. Ahora bien, si vas y
cambias a la celda, así que vamos a hacer
ese desplazamiento usando celda, puedes ver que cada celda va a
ser el primer valor Entonces el número de posición para
cada fila va a ser uno. Entonces así es como funciona con el alcance en
tableau. Todo bien. Entonces ahora vamos a
cambiarlo de nuevo a una mesa. Así que computando usando tabla hacia abajo. Entonces, como puedes ver,
es muy sencillo. Vamos a probar otra
función en tableau. Vamos a usar esta
vez la primera función. Entonces llevémosle un
nuevo campo calculado. Vamos a llamarlo primero, y la función va a
ser también muy fácil. Va a ser primero, y eso es todo. Es
como el índice. No es necesario especificar nada dentro del cálculo. Por lo que se valora el cálculo. Vamos a golpear K y comprobar el resultado
también en la vista. Así que intentemos
dejarla caer por aquí. Ahora podemos ver eso a asignar la primera fila con
el valor de cero Y a medida que vamos
bajando con los valores, como puede ver los
números van disminuyendo. Esos números van a
ser, cuántos pasos
tenemos hasta llegar de nuevo a
la cima al cero. Aquí, por ejemplo, necesitamos tres pasos hasta
llegar a la primera fila, y también aquí, tenemos -11 hasta llegar al valor máximo Entonces aquí tenemos una distancia
entre cada fila, y la primera fila. En tableau, hay otra función donde hace exactamente lo contrario. Va a ser el último.
Vamos a probarlo. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Va a ser
la última función, no en este tutorial,
puede ser última, también, no necesita
ningún campo dentro de ella. Eso es todo. El cálculo es válido. Vamos a golpear o. Vamos a arrastrarlo y soltarlo
en la vista de aquí. Ahora podemos ver que tiene exactamente el
efecto contrario del primero. Tabla puede ir y asignar el último valor en nuestra
opinión con el cero, y a medida que se va
moviendo hacia arriba, los valores pueden aumentar. Aquí nuevamente, tenemos
la distancia o cuántos pasos
tenemos hasta llegar a los últimos valores. Bien, chicos, tenemos una
función más que es muy similar
al último primer índice donde nos
da el
número de posición de las filas. Tenemos la función rank. Vamos a crear
nuevos campos calculados. Vamos a llamarlo rango. Y es comenzar con
el rango de palabras clave. Como puede ver, tenemos
cinco funciones diferentes y cómo clasificar los datos. Vamos a
empezar por el más fácil, el primero.
Seleccionemos rango. Aquí podemos especificar
dos cosas para mesa. La primera puede
ser la expresión o las funciones agregadas. En esta vista, tenemos
la suma de ventas. Vamos a definir
esa suma de ventas. La segunda información
que Tableau necesita como opcional, va a ser cómo
ordenarla ascendente o descendente. Si lo dejas vacío,
tabla va a usarlo por defecto, los métodos
descendentes. Quedémonos con los
impagos. Eso es todo. El cálculo es válido. Vamos y golpeemos OK. Con eso, tenemos un nuevo campo
calculado. Vamos a arrastrarlo y soltarlo a la
vista para verificar los resultados. Entonces ahora podemos ver que
Tableau va y clasifica, las subcategorías basadas en
las ventas, suma de ventas Podemos ver por aquí
que los teléfonos tienen las ventas más altas, y lo tenemos como rango uno. Entonces las segundas ventas más altas, tenemos por aquí como un dos
para las sillas. Todo bien. Entonces, si miras esas cuatro
funciones y los resultados, puedes ver que son muy similares entre sí bien. Van a definir
el número
de posición de las filas usando
diferentes métodos. Ahora podría preguntarse, ¿cuáles son los casos de uso de
esas cuatro funciones? Bueno, en general,
hay dos casos de uso. Primero, podemos usarlo como
filtro en las visualizaciones, y segundo, podemos usarlo
en otro cálculo Para el primer
caso de uso, por ejemplo, vamos a elegir el rango y mostrarlo como un filtro
a los usuarios, van y especifican, por
ejemplo, las cinco subcategorías principales
en lo visual Ya sabes que
existen diferentes métodos y cómo mostrar el producto superior o las subcategorías principales
indivisualizaciones, y este es uno de los métodos
y cómo hacerlo O podríamos estar en una
situación en la que tengamos unas visualizaciones muy grandes,
muchas filas Me gustaría
mostrar para los usuarios sólo las primeras cinco filas. Sin especificaciones
ni ranking ni nada, solo
podemos ir y mostrar
las primeras cinco filas. Para ello,
iremos al primero y lo mostraremos como filtros. Vamos a restablecer el rango. Para que podamos ir por aquí
y definir, bien, me gustaría ver
las primeras cinco filas. O lo contrario, queremos
mostrar las últimas cinco filas, que podamos ir a la última
y mostrarla como filtro. Vamos y restablecemos el primero. Entonces ahora podemos ir por
aquí y decir: Bien, me gustaría ver las últimas
cinco filas dentro de mi vista. Entonces este es el
primer caso de uso para estas funciones de
cálculos de tablas muy simples. Podemos utilizarlos como
filtro. Muy bien, chicos. Pasando al segundo
caso de uso para estas funciones, suelo
utilizarlas en otros cálculos para
generar una línea de referencia. Tengamos un ejemplo rápido. Vamos a crear
una nueva hoja de trabajo. Vamos a llevar
la fecha del pedido a las columnas y también
las ventas a las filas. Esta vez, también vamos a
tener al monss. Cambiémoslo
de año a mes, me gustaría
tenerlo como diagrama parcial. Como de costumbre, quiero
mostrar las etiquetas y también los colores
de la medida. La tarea ahora es
mostrar una línea de referencia basada en el primer
valor del diagrama. Tenemos el primer
valor de 21,000, me gustaría
tenerlo como referencia para poder comparar los
otros meses con él Podemos hacer eso usando primero
la función, pero tenemos que agregarla en
otros cálculos. Ahora bien, para que sea
más sencillo ver cómo funciona esto, sólo
voy a ir a
duplicar esta vista. Ordena que sea como una mesa. Vayamos al show de
aquí y lo cambiemos a una mesa, y luego voy a llevar
al monss a las filas Ahora tenemos una mesa muy bonita. Quisiera ahora
tener el primer valor como nuevo campo calculado. También me gustaría agregar a esta vista los valores
de la primera función. Vayamos a buscar
el campo que
ya creamos y
déjelo caer en la vista. Se puede ver que la primera fila en esta tabla va a
ser el de enero de 2018. Tenemos el valor de cero, me gustaría mostrar ahora las
ventas solo para esta fila. No me interesan
las otras filas. Sólo para la primera fila,
tenemos que mostrar las ventas. Para ello,
tenemos que ir a crear un nuevo campo calculado. Llamémoslo primeras ventas. La lógica puede ser así. Podemos verificar la primera
función igual a cero. Si estamos en la primera fila, como pueden ver, tenemos el valor
cero, ¿qué puede pasar? Queremos mostrar las ventas. Va a ser entonces que
podamos tener las ventas de campo. De lo contrario, no
queremos mostrar las ventas. Eso significa que podemos ir y
terminar las declaraciones F. Con eso, como puedes ver, si el número de posición va a
ser cero como el primero, entonces muestra las ventas, de lo contrario,
no muestres nada. Vamos a tomar k. Y con eso como de costumbre,
cortamos nuestra nueva medida. Vamos a arrastrarlo y soltarlo
a la vista de aquí. Como se puede ver tabla puede mostrar las ventas sólo si la
primera es igual a cero. Si no, como pueden ver, no
tenemos nada. Con eso, conseguimos el
primer valor en las ventas, y ahora podemos ir y
usarlo como línea de referencia. Para ello,
vamos a
volver a nuestras hojas originales, y vamos a agregar nuestro nuevo campo
calculado a los detalles, luego vamos al
eje a las ventas. Haga clic en él y agregue línea de
referencia. El valor puede basarse en
nuestro nuevo campo calculado. Así que vamos a cambiarlo
al primero de ventas, y podemos ir también y cambiar la etiqueta de
cómputos a personalizados, y podemos decir, bien,
esta es la primera Así que eso establece, vamos a golpear. Ahora, como puedes ver, obtuvimos
nuestra nueva línea de referencia y el valor de esta línea de
referencia puede basarse siempre desde
el primer valor. Entonces, como pueden ver,
van a ser 21 mil. Así podemos ir ahora y comparar los otros valores con
nuestra línea de referencia. Y además, esto
puede ser muy dinámico. Entonces eso significa, por ejemplo, vayamos y agreguemos un
filtro a nuestra vista. Vamos a la
fecha del pedido y mostremos el filtro. Ahora qué puede pasar si
deseleccionamos el 2018, el primer valor va a
ser a partir de enero de 2019 Aquí vamos a conseguir los
47 mil como línea de referencia. Con eso, podemos entender el poder de los cálculos de tablas, se basan en
las visualizaciones, no en base a la fuente de datos Cualquier cosa que cambies individual, el cálculo de la tabla
va a reaccionar ante ello, lo
que la hace muy dinámica. Este es otro caso de uso
para esas cuatro funciones, primer último índice,
rango y así sucesivamente. Por ejemplo, puedes ir y decir, hagamos la
línea de referencia basada en
el último valor de la mesa
para que puedas ir y cambiarla. Eso es todo para esas
cuatro funciones.
113. Udemy 9 2 Total de ejecución: Chicos, ahora vamos a
hablar de
cálculo de tabla
muy importante y muy común en Tableau, es el total acumulado. El total corriente
va a ir y sumar todos los valores a medida que vayan
avanzando a lo largo del tiempo. Por ejemplo, en esta visión, podemos rastrear el desempeño
de nuestro negocio, donde podemos ir y comparar las tres
categorías diferentes de nuestros productos, donde podemos ver aquí
el desarrollo o el progreso de los clientes
y también los pedidos. Con el fin de
entender rápidamente si nuestro negocio está
creciendo o disminuyendo. Ahora bien, si comparas en esta
vista, esas tres categorías, puedes ver que el material de
oficina está creciendo muy rápido si
comparas con las otras dos. Puede ver que
el uso del total acumulado en nuestra opinión nos ayuda a
comprender el progreso, el desempeño de nuestro negocio. Ahora vamos a entender cómo
funciona esta función en Tableau. Bien, chicos, cómo funciona el cálculo
total corriente, va a ir
y agregar cada valor a la suma de todos los valores
anteriores. Tengamos un ejemplo
para entender. Tenemos por aquí los meses
y las ventas también, y queremos construir
la suma corriente. Entonces comenzamos con
el primer valor, por lo que actualmente estamos
en la primera fila. Y como no tenemos ninguna suma
previa de valores, va a ser
exactamente el mismo valor. El cálculo va a ser el total corriente corriente que va a ser igual
al valor de ventas. Eso significa que en la salida, vamos a obtener exactamente
el mismo valor 2607 Pasando al
mes siguiente al mes de febrero. Por lo que actualmente estamos en este
nivel en las ventas 523, y el total acumulado anterior va a ser el
anterior a partir de enero. Ahora para obtener el total
corriente para febrero, va a ser simplemente
sumando esos dos valores. Por lo que estamos sumando el valor de ventas más la corrida total anterior. Y con eso vamos a conseguir 2 mil 590. Entonces, como puede ver, simplemente
estamos sumando las ventas actuales con el valor corriente
anterior. Entonces pasemos al
mes siguiente. Tenemos una nueva corriente. Tenemos los 6,422,
y vamos
a agregarlo de nuevo año al total
circulante anterior Entonces tenemos de nuevo
la misma fórmula. Y con eso,
vamos a conseguir 9,013. Entonces como puedes ver,
solo estamos sumando las ventas actuales con el
total acumulado anterior del mes anterior. Para que podamos proceder y avanzar nuestra mesa hasta
llegar a la última, va a ser
exactamente la misma. Por lo que actualmente estamos en diciembre, y este es nuestro valor actual. Vamos a ir y agregarlo al total
anterior corriendo
de los meses anteriores, noviembre hasta que vamos
a obtener el último valor. Con eso, tenemos el
valor final para la tirada total. Como puedes ver,
construimos un avance o desarrollo de las
ventas sobre el monss Así es como funciona el cálculo
del total circulante. Volvamos a Tableau para aprender a
crearlo y construir la visualización
usando el total acumulado. Empecemos por la fuente de
big data y vayamos a los actos amplios. Aquí vamos a llevar
nuestra categoría a las filas, y luego necesitamos la fecha. Vamos a obtener
las fechas de pedido de los pedidos de mesa y
ponerlos en las columnas. Lo necesitamos como un mes
continuo. Derecha haces clic en él, y luego vamos a cambiarlo a
esta opción por aquí. Ahora necesitamos las
medidas porque
estamos rastreando el
progreso de los clientes. Queremos el recuento de clientes. Vamos a ir a los clientes de
aquí y tomemos esta medida que los clientes cuentan
y la pongamos en la vista. Ahora vamos a ir a cambiar el visual de línea a barra. Vamos a ir a las marcas
y cambiarlo a bar. Entonces ahora tenemos aquí
el número total de clientes por cada mes. Todavía no tenemos
el total corriente. Para hacer eso,
es muy sencillo. Podemos ir y usar los cálculos
rápidos de la tabla. Es la más fácil. Entonces, haga clic derecho sobre los
clientes de aquí, y luego agreguemos
cálculos rápidos de tabla y simplemente aquí, el total acumulado.
Vamos ahí. Ahora podemos ver esa
tabla convertida en totales
corrientes para cada categoría, y podemos ver de inmediato
que el progreso de los clientes en los
suministros de oficina es el mejor Como puedes ver,
es muy sencillo. Lo que nos falta ahora es el recuento de pedidos,
el número de pedidos. Vayamos a buscar
nuestra segunda medida. Va a ser
el conteo de órdenes. Vamos a agarrarlo y ponerlo cerca de
los clientes de aquí. Pero puedo ver que ambas
medidas son muy similares, así que tenemos que cambiar lo
visual para los órdenes para entender las diferencias entre
las dos medidas. Entonces cómo hacer eso, si
vas a las marcas de aquí, puedes ver que tenemos
tres secciones. El primero es todo. Eso significa cualquier cosa que
voy a configurar aquí, va a afectar a todo, a las
dos medidas. Pero como queremos cambiar visual solo para los pedidos, vamos a cambiar
las marcas a las órdenes. Así que vamos a hacer clic en los puntos. Y esta pestaña ahora,
estoy configurando el total corriente de los pedidos. Entonces, en vez de bar, me
gustaría tenerlo como línea. Si vamos a los
colores de aquí, podemos agregar esta línea
punteada para ver las diferencias entre los ncs y puedo reducir como con la opacidad en
esta línea. Todo bien. Ahora el siguiente paso,
vamos a ir a cambiar los colores porque
ambos son azules. Entonces vamos a ir a todos y vamos a
agarrar desde el lado izquierdo. Los nombres de la medida. Vamos a ponerla por
aquí en los colores. Lo siguiente que
podemos hacer es fusionar esos dos ejes para cada
categoría en uno solo. Por lo que me gustaría
tener sólo un eje. Para ello,
vayamos a los pedidos, derecho a dar click sobre
él, y aquí tenemos una opción llamada eje dual. Entonces lo que va
a hacer, va a
fusionar esos dos ejes en uno. Vamos a dar click en
él. Ahora como puedes ver, solo
tenemos un eje
para cada categoría. Ya no tenemos de
la división entre dos ejes. Entonces ahora lo tenemos
sólo en una vista. Entonces ahora podemos ver que
solo tenemos un eje para cada categoría. Ya no tenemos
de la división entre las dos medidas,
todo en uno. Podemos ver que los ejes están la izquierda y a la derecha. El siguiente paso lo
que solemos hacer es, pero no siempre es ir y
sincronizar esos ejes Derecha para dar click sobre
él, y tenemos aquí la opción de
sincronizar eje Nosotros, ambos ejes
están al mismo nivel. Podemos ir ahora y esconder el
correcto porque es inútil tener la
misma información dos veces a la izquierda
y a la derecha. Iré y esconderé el
encabezado por el lado derecho. A lo mejor podemos ir y deshacernos de esas informaciones que
tenemos en el eje, ir a editar la x y podemos
ir a quitar el título. Entonces eso es todo, está cerca. Solo estoy minimizando
la información que tenemos dentro de una
vista. Entonces, eso es todo. Como puedes ver, ahora podemos rastrear el progreso de los
clientes y pedidos por categoría usando
la función que se usa muy comúnmente
el total acumulado.
114. Udemy 9 3 diferencias: Bien, todo el mundo. Entonces,
vamos a hablar de la última función de
cálculo de tabla. Tenemos la diferencia. La
diferencia es muy sencilla. Se va a encontrar
la diferencia entre dos puntos de datos. Y hay muchos
casos de uso para esta función, pero el más famoso
es comparar dos cosas, por ejemplo, comparar
periodo a periodo. Una muy común es
comparar las ventas o
ganancias mes a mes
o año tras año, fin de descubrir patrones de estacionalidad
o Entonces ahora vamos a entender
cómo funciona esta función. Todo bien. Ahora para entender
cómo funciona el cálculo. Vamos a tener los
siguientes ejemplos, donde tenemos las
ventas sobre el monss En los cálculos,
digamos que actualmente
estamos en los meses de mayo. El valor actual
puede ser este valor, y para Tableau
para crear la diferencia, siempre
necesita dos puntos de datos. El primero siempre puede
ser el valor actual. En este ejemplo, van a ser las ventas actuales de MI y
los segundos puntos de datos, aquí tenemos más
libertad donde podemos seleccionar qué valor se puede
comparar con el valor actual. En Tau, tenemos cuatro opciones
diferentes. Al primero
podemos ir y comparar el mes actual con
el mes anterior. En este ejemplo, podemos
comparar la M con abre. Entonces si lo defines
así con el anterior, Tableau va a
ir y simplemente encontrar las diferencias entre el
actual y el anterior. Tableau va a ir y simplemente
restar esos dos valores. Esta es la primera opción. La segunda opción
que tenemos es
comparar el valor actual
con el mes siguiente. Entonces en este ejemplo,
vamos a comparar el mes de mayo, el actual, con
el mes de junio. Entonces Tableau va a
ir y simplemente encontrar las diferencias entre el
actual y el mes siguiente, y va a ir y
restar los valores Ahora pasando a
la tercera opción, podemos comparar el
mes actual con El primer mes, el primer valor que
tenemos dentro de esta tabla. Entonces eso significa que en este ejemplo, si definimos para
Tableau, el primero, eso significa que Tableau
va a ir a buscar las diferencias entre
las ventas actuales, pueden ser las ventas
de M con la primera. Entonces lo tenemos como enero,
para luego ir y
restar los valores Entonces ahora pasando
al último, creo que ya lo tienes. Vamos a comparar
el mes actual, la M con el último mes, el mes de diciembre. Entonces Tableau va a
seguir adelante y encontrar las diferencias entre
el valor actual de M con el último valor dentro de las visualizaciones
de diciembre, para que pueda ir y
restar los dos Como puedes ver, tenemos aquí cuatro opciones distintas en las que valoramos
comparamos con la actual. Ya sea el valor anterior, el siguiente valor, el primer
valor o el último valor. Eso significa que en Tableau,
obtenemos un control realmente excelente, qué puntos de datos se pueden
comparar entre sí. Ahora volvamos a
Tableau para
comenzar a practicar
para esta función. Muy bien, todo el mundo.
Entonces ahora vamos a ir
a crear una
vista con el fin de
comparar las ventas a lo largo
del tiempo a lo largo de los años. Entonces vamos a ir con
la fuente de big data. Vamos a los pedidos y llevemos la fecha del pedido a las
columnas para tener los años. Entonces nos gustaría
tener las filas, el monss y el cuarto Así que mantén el control y simplemente
duplicarlo como dos veces. El primero va
a ser el trimestre, así que cambiemos el formato a trimestre y el segundo
va a ser para los meses. Así que vamos a
reemplazarlo también al mes. Ahora me gustaría hacer la
propina un poco más grande, así que solo la voy
a estirar desde las filas y también
desde las columnas. Ahora lo que falta,
claro, nuestra medida. Vayamos a buscar las ventas
y ponerla en la vista. Ahora tenemos las
ventas agregadas por los monss y esparcidas
por los años Ahora tenemos que crear
las diferencias entre esos años. Para ello,
vamos a ir a nuestra medida,
dar clic en ella, y esta vez,
vamos a ir a usar esta opción para tener más
control sobre el cálculo. Agregar cálculo de tabla.
Hagámoslo. Ahora tenemos que
configurar algunas cosas. Primero, tenemos que elegir
el tipo de cálculo. Va a ser la
diferencia de. Como defecto es correcto. Y también, el uso de la computación, qué alcance, qué
dirección queremos. Entonces queremos la dirección
de izquierda a derecha. Queremos comparar los años,
que actualmente es correcto. No queremos comparar
los meses juntos. Si quieres comparar eso,
podemos cambiarlo a tabla abajo. Entonces con eso ahora estamos
comparando a los monss juntos. Pero ahora queremos
comparar los años. Para ello, vamos a
seleccionar la tabla a través, y luego tenemos que especificar
para tableau relativo a, y aquí tenemos
que definir una de las cuatro opciones que
aprendimos antes, así tenemos la anterior
siguiente primera y última. Ahora en este ejemplo, queremos
comparar el año en curso
con el año anterior. Entonces nos vamos a quedar
con la anterior. Entonces eso significa, por ejemplo, escojamos este
valor de nuestro año. Van a ser las diferencias
entre las ventas de 2022, enero y el año anterior
con el mismo mes. Entonces va a ser la
diferencia entre este año y el año de 2021, enero. Y por eso para
todo el año de 2018, no
tenemos ningún valor
porque en esta visión, no
tenemos 2017. No tenemos un año anterior. Va a ser el primer año. Por eso está
completamente vacío. Para que hayamos creado
los cálculos de la tabla. Pero como es habitual, vamos
a ir a cambiar la visión que actualmente estamos
presentando para los usuarios. Lo que haría
ahora, reduciría el número de años
a sólo dos años. Vamos a aplicar un filtro, mostrar filtros, y yo
elegiría los últimos dos años. Me gustaría agregar a la vista
el total de ventas por cada mes. Para hacer
eso, vamos a
agarrar las ventas y dejarlas caer a la vista. Ahora del lado izquierdo, tenemos
las diferencias en las ventas, y luego tenemos el
agregado de ventas. Ahora podemos ver muy fácilmente de
dónde vienen esos números, son las diferencias entre
esos dos años. Todo bien. El siguiente paso,
vamos a reemplazar esos números por
visuales con pars Para ello,
vamos a tomar nuestras medidas y
ponerlas en las columnas. Esta es la primera
y la segunda. Entonces cambiemos lo visual
en lugar de línea a barra. Vayamos a las marcas por aquí y digamos que nos
gustaría tener las barras. Aquí, como puedes ver
todas las medidas teniendo la misma coloración. En lugar de eso, me gustaría
cambiar la coloración
de las diferencias. Vamos a la suma
de las ventas por aquí. Como puede ver, tenemos el
icono de cálculos de tabla. Entonces vamos a arrastrar y
soltar la suma de los cálculos de la tabla al
color manteniendo el control. Cambiemos los colores
de la primera medida. Cambiemos la suma de
ventas, las agregaciones. Y ve a los colores, y
escojamos cualquier color de mi parte,
como por ejemplo, el azul. Entonces esa es Esa
información proviene de las ventas totales de los cálculos
agregados, y esta viene de
los cálculos de la tabla, y es muy sencillo de
crear y con eso, podemos ir y comparar
los años para las ventas. Ahora bien, si quieres analizar las diferencias entre
esos dos años, puedes ver en
enero, por ejemplo, no
hay gran
diferencia entre el año 2021 y 2022,
hay como un crecimiento pequeño. Pero si vas, por
ejemplo, a febrero, puedes ver que
hay grandes diferencias entre los dos años que hemos hecho muchas ventas
en este mes. Y otra cosa a notar
aquí es que en noviembre, hicimos
menos ventas que el año anterior. Entonces como puede ver podemos encontrar muy rápidamente las diferencias entre esas ventas en 2022 y las ventas
del año anterior. Entonces este es el poder de
la función de diferencia. Nos va a ayudar a
comparar dos cosas como los años o tal vez las
categorías mes y así sucesivamente. Bien, así que eso es todo
por la función de diferencia en Tableau. Muy bien, todo el mundo. Entonces eso es todo lo que hemos cubierto los cuatro tipos de
cálculos de tableau, y con eso, has aprendido alrededor de
60 funciones diferentes en Tableau para que tengas suficientes herramientas
para crear nuevos campos en tu fuente de datos y también
para manipular tus datos. Y con eso,
has completado la sección,
cálculos de tableau. Y ahora en la siguiente sección, las cosas van a ponerse realmente interesantes a dónde
vamos a ir y construir alrededor de 63 tablas gráficas. Vamos a comenzar
con los
gráficos básicos como los gráficos par, y vamos a progresar a gráficos
más complejos en Tableau.
115. #13 Introducción a la sección | Gráficos de Tableau: Salta de inmediato al comenzar a
construir gráficos en Tableau, y vamos a
cubrir alrededor de 63 gráficos. Entonces, echemos un vistazo a algunas visualizaciones y gráficos que se van a
cubrir en este Entonces comenzarás por crear algunos gráficos básicos como
diferentes gráficos de par. Tenemos sorteos de columnas, gráficos de par de
pila. Y luego después de eso,
vas a aprender a crear diferentes gráficos de líneas, y también,
vamos a tener gráficos. Entonces vamos a aprender a combinar diferentes
tipos de gráficos,
como, por ejemplo, un gráfico de barras y un
gráfico de líneas. Y avanzando, estaremos creando diferentes
mapas en Tableau, y luego pasarás al
siguiente nivel donde vas a comenzar
a construir gráficos
como diagramas de dispersión, gráficos
descuidados, gráficos de parble, gráficos de
poleas, gráficos poleas Entonces después de eso,
vamos a ir
al último nivel a
las gráficas avanzadas. Por ejemplo, tenemos gráficos
reto, gráficos de cascada, mariposa o tornado, gráficos cuatriones y gráficos de
embudo Entonces, como pueden ver,
vamos a cubrir muchos cuadros de cuadro y
visualizaciones en este curso Así que no saltes y empieces.
116. Udemy 0 Múltiples medidas: Ahora, antes de empezar
a aprender a construir gráficos en Tableau, tenemos que entender algunos
conceptos básicos, como, por ejemplo, cómo agregar múltiples medidas
en una sola vista. Vi a muchos
desarrolladores nuevos de Tableau que se
confunden sobre cómo agregar una segunda medida a
la visualización. Porque en Tableau,
tenemos diferentes lugares y diferentes métodos sobre cómo
agregar múltiples medidas
en una sola vista. Y aquí en Tableau,
tenemos tres métodos. El primero es usar ejes
individuales para cada medida. El segundo método consiste en utilizar
un solo eje compartido, utilizando valores de medida
y nombres de medidas. Y el tercero es
usar doble eje en Tableau. Ahora vamos a
ir a aprender esos métodos paso a paso, y vamos a aprender
también las ventajas y desventajas
de cada método. Vamos. Bien, chicos. Ahora vamos a comenzar
con los primeros métodos. Tenemos el
eje individual para cada medida. Entonces veamos cómo podemos
crearlo y cómo
va a quedar. Vamos, por ejemplo,
a nuestra fuente de big data. Escojamos la
fecha de orden a las columnas, y ahora para crear ejes
individuales
para cada medida, vamos a arrastrar y soltar las medidas en las
filas o en la columna. Por ejemplo, vamos a tomar las ventas y
ponerlas en las filas, y vamos a tomar también las ganancias y arrastrarlas y
soltarlas a las filas también. Y ahora podemos ver
en nuestra opinión que cada medida tiene su propio eje. Entonces por eso lo
llamamos
eje individual para cada medida. Entonces podemos ver por las ventas, tenemos este eje que inicia 0-1 millón, y para el beneficio, inicia 0-100 k Y
esos dos ejes para
esas dos medidas
están completamente
separados entre sí. esos dos ejes para
esas dos medidas están completamente
separados entre sí No hay superposición
ni nada. Ahora, claro,
tenemos dos medidas. Podemos ir y agregar un
tercero, cuarto, y así sucesivamente. Por lo que no hay limitaciones en cuanto cuántas medidas podemos
agregar a nuestras visualizaciones Entonces podemos ver ahora
tenemos cuatro medidas. Y se puede ver que cada una
de esas medidas tiene diferentes ejes
con diferente rango. Y ahora, me
gustaría entender algo muy importante
en Tableau, eso es. Una vez que esté agregando múltiples
medidas a las vistas, obtendrá varias
páginas en las marcas. Las marcas en Tableau es el lugar donde
vas a ir y personalizar las visualizaciones para personalizar los gráficos que tenemos
aquí en nuestra opinión Y como tenemos
múltiples medidas, obtendremos varias
páginas en las marcas. Así que vamos a comprobar lo que
tenemos por aquí. Entonces tenemos el primero es todo. Entonces tenemos una marca
individual para cada medida que
tenemos dentro de nuestra vista. Entonces ahora vamos a entender
cómo funciona esto. Empecemos con el
primero, el todo. Ahora bien, en esta página, cualquier cosa
que cambies en la configuración, se puede reflejar para todas
las medidas para todos los gráficos. Por ejemplo, en lugar de tener la línea, me
gustaría tener la barra. Pero ahora si lo cambio
a barra como pueden ver, todas las medidas se pueden
cambiar a gráficos de barras. O si vas por
aquí, por ejemplo a los colores y lo cambias a
negro, puedes verlo. Todas nuestras medidas ahora son negras. Y así sucesivamente, si vas a
la talla, reduce la talla, podrás ver el tamaño de todas nuestras medidas se
va a reducir. Entonces cualquier cosa que esté
cambiando en el todo, se puede reflejar para
todas las medidas en la vista. Pero ahora, como tenemos
eje individual para cada medida, podemos ir y personalizar cada una de esas cartas
individualmente. Entonces, por ejemplo, digamos eso, me gustaría cambiar
sólo las ventas. Puedo ir al máximo
de ventas por aquí, así que pasemos a la
página de suma de ventas. Y entonces en vez de tener barra, me gustaría
tenerla como línea. Entonces ahora podemos ver
que hemos cambiado el tipo de gráfico sólo
para las ventas. Todo lo demás puede
quedarse como gráficos de barras. Y lo mismo
para el beneficio, puedes ir aquí a
las ganancias y decir, en lugar de placa, me
gustaría tenerla, por
ejemplo, como azul. Entonces como se puede ver, esta
personalización se va a hacer sólo para esta medida,
sólo para las ganancias. Lo mismo para
las otras medidas. Si dices bien
para la cantidad, me gustaría cambiar el tipo de
gráfico en lugar de par. Vamos por
algo así como zona. Cambiemos la cantidad, y luego vayamos a
la zona de aquí. Con eso, hemos
cambiado solo el tipo de
gráfico para la cantidad. Puedes ver que esas marcas
son realmente útiles para personalizar
nuestros gráficos, y puedes ir y hacerlo
individualmente para medir, o puedes ir a todas
las medidas por aquí y luego hacer los cambios para
todas las medidas juntos. Entonces eso es todo por las marcas. Son muy
importantes para personalizar los gráficos dentro
de nuestras visualizaciones Una cosa más que es importante
para entender los puntos, tenemos aquí cuatro toques dentro de las marcas porque
tenemos cuatro medidas. Bueno, porque tenemos medidas
continuas. Por ejemplo, para los años, no
tenemos ninguna
pestaña para personalizar los años
porque es discreto. Por ejemplo, vamos a
cambiar la suma de
ventas de medidas continuas a discretas. Haga clic derecho sobre él
y vaya a discreto. Con eso, se puede
ver que la suma de ventas desaparece de la marca. Eso significa que
ya
no podemos personalizarlo porque es discreto. Vamos a cambiarlo de
nuevo a continuo
y con eso, lo
vamos a conseguir de
nuevo en las marcas. Para que
solo puedas personalizar campos continuos.
Bien, chicos. Ahora como puedes ver
para estos métodos, podemos ir y personalizar nuestros gráficos individualmente
y como queramos. Y otra ventaja
que podemos ir y agregar tantas medidas como queramos
dentro de nuestras visualizaciones Pero la desventaja de que
tenemos eje separado, que es en algunas situaciones, es muy difícil
comparar las medidas juntas si son
como divididas así. Por eso tenemos tablo
diferentes métodos para combinar y fusionar el eje
y los gráficos juntos Así que eso es todo por los
métodos gordos donde vamos a tener eje individual
para cada medida. Bien, chicos, pasando
a otro método
para combinar múltiples
medidas en una vista, y eso es compartiendo
el mismo acceso. Podemos hacerlo usando los nombres de las medidas y los valores de las
medidas. Si toma el panel de datos en
cada fuente de datos en Tableau, siempre
encontrará dos campos. Siempre tendremos
nombres de medida y valores de medida. Esos dos campos, los nombres de las
medidas y los valores, se
generan automáticamente a partir de Tableau. No provienen de la fuente
original de tus datos. Entonces, ¿qué son esos campos? Los nombres de las medidas son una dimensión
discreta que contiene los nombres de todas las medidas que tenga
dentro de su fuente de datos. Por otro lado,
tenemos los valores de medida. Es una
medida continua que contiene los valores de todas las medidas que tienes dentro de
tu fuente de datos. En la tabla, hay dos formas para usar los
nombres y valores de las medidas. El primero es simplemente arrastrar y soltar desde la base de
datos a la vista. Tomemos por ejemplo, los nombres de las
medidas a las filas. Como puede ver, actualmente no se seleccionan valores de medida porque no tenemos
nada en la vista. Ahora, lo que vamos a
hacer, vamos a ir a los valores mayores y vamos arrastrarlo y soltarlo
al texto de aquí. Y ahora puedes ver en la vista todas nuestras medidas que tenemos
dentro de nuestra fuente de datos. Entonces el conteo de clientes, conteo de pedidos, descuentos, ganancias, ventas, y así sucesivamente. Entonces esas son todas las medidas
disponibles que Tableau puede encontrar
dentro de su fuente de datos. Entonces aquí, nuevamente, el nombre mayor va a ser el nombre
de la medida. El recuento de clientes, el
recuento de pedidos, esa información
proviene de los nombres de las medidas, y los valores de esas medidas van a provenir
de los valores de medida. puede ver, es muy sencillo,
los nombres de las medidas, el recuento de clientes,
descuento y befit. Esos nombres provienen de
los nombres de las medidas, y los valores que
tenemos dentro esta vista provienen de
los valores de medida. Entonces aquí puedes controlar las cosas. Por ejemplo,
puedes ir y quitar cualquier medida que no
quieras ver dentro de nuestra vista. Entonces, por ejemplo, vayamos y eliminemos la suma del precio unitario. Así que solo arrástralo y
suéltalo en algún lugar afuera. Y como puedes ver, tcated
inmediatamente filtra. Entonces, si vas por aquí sobre
los filtros y lo editas, verás una lista
de todas las medidas que tenemos dentro de
nuestra fuente de datos. Y además, si quieres
quitar algunas medidas puedes ir y desactivar o anular la selección de las medidas que no
quieras ver, dentro de nuestra vista, vamos
y pulsemos ok. Y con eso, hemos reducido el número de medidas dentro de
la vista dos cuatro. Y una cosa más
que podemos hacer aquí que podemos ir y cambiar el tipo de
medidas dentro de nuestra visión. Entonces, por ejemplo,
tomemos el recuento de clientes desde arriba
y lo pongamos en la parte inferior. Para que veas, simplemente cambiamos el orden de las medidas
dentro de la vista. Bien, así que esta es
una forma usar los
nombres de las medidas y los
valores de medida dentro de las visualizaciones simplemente
arrastrándolos y
soltándolos dentro de la Pero hay otra manera
rápida en orden. Para usar esas informaciones.
Déjame mostrarte a lo que me refiero. Yo sólo voy a ir
me quito todo de nuestra opinión y luego
empieza de cero. Llevemos la
fecha del pedido a las columnas, y tomemos, por ejemplo, las ventas a las filas. Hasta el momento, tenemos una
sola medida en nuestra opinión, todo es normal. Pero ahora, digamos
eso, me gustaría agregar otra medida a la opinión. Antes de que nos enteremos de eso, tomamos la ganancia y la ponemos
cerca de las ventas. Pero con eso hemos
aprendido que la mesa puede ir y crear dos ejes
individuales. No queremos eso, así que
déjame quitarlo. Quisiera tener un eje
para ambas medidas. Entonces para hacer eso, podemos usar los
valores de medida y los nombres. Y para generar eso
rápidamente, tomemos las ganancias. Muy despacio, solo vamos a
arrastrarlo al eje de las ventas, y como se puede ver, ahora,
Tableau vaya a mostrarnos, dos líneas verticales verdes. Entonces con eso, le estamos diciendo a
Tableau que me gustaría
compartir el mismo eje para
dos medidas distintas. Así que vamos a
dejarlo caer sobre el eje, y aquí Tableau va a
ir y convertir todo. Entonces ya no tenemos
aquí, la suma de ventas. Ahora tenemos los valores de medida. Y en los filtros,
tenemos los nombres de las medidas, Dentro de ella, vamos a obtener sólo
dos medidas y las ventas. que puedas ver a Taplic
preparar todo para nosotros, y esta es una
forma rápida de usar múltiples medidas usando los valores de medida
y los nombres Y podemos ver también aquí en los valores de medida que solo
tenemos esas dos medidas. Entonces ahora vamos a comprobar lo visual. Como puede ver, sólo tenemos
un eje para dos medidas. Entonces el verde van a ser las ventas y el gris
pueden ser las ganancias. Entonces eso significa que esas dos medidas están compartiendo el mismo eje. Y claro, podemos ir y sumar más medidas a nuestra opinión. No sólo dos, podemos tomar
por ejemplo los descuentos. Podemos ir y dejarlo caer dentro de
los valores de medida hasta el último, por ejemplo, y con
eso, conseguimos tres líneas. Tres medidas están
compartiendo el mismo, eje. Así que es una manera realmente
agradable y compacta para
poder comparar múltiples
medidas usando el mismo eje. Pero claro, hay que prestar atención a la
escala del eje. Por ejemplo, la
escala de las ventas, como puedes ver la verde
es realmente enorme 0-1 millón Ahora bien, si te llevas el descuento, como puedes ver todo
como casi cero porque la escala comparada con
las ventas es muy pequeña. Por eso para estos métodos, tiene sentido usar
múltiples medidas en mismo eje si tienen
una escala de datos similar. Pero si hay gran
diferencia en las escalas, lo visual no tendrá
sentido para poder
compararlo con las medidas. Este ejemplo
realmente no tiene sentido usar los descuentos dentro de
estas visualizaciones porque
realmente no podemos compararlo Tiene realmente pequeña escala. Una desventaja más de este método que si
revisas las marcas de aquí, puedes ver que
solo tenemos una pestaña para todo. No tenemos
marcas individuales para cada medida. Eso significa que no podemos ir y personalizar cada
medida como queramos, como vimos antes
en el método uno, donde queremos usar en
un caso, por ejemplo, el diagrama de líneas
y otra medida podemos usar el
diagrama de barras y así sucesivamente. No podemos ir y personalizar
individualmente cada medida. Pero en cambio, todas
esas medidas están compartiendo la misma configuración
para las visualizaciones Eso quiere decir, vayamos por ejemplo y vayamos a cambiar de bando. Si hacemos eso, va a
afectar a todas las medidas
dentro de la vista, y no puedo
cambiarla individualmente. Todo lo que estás haciendo aquí o cambiando de individuo, va a afectar a
todas las medidas. Por ejemplo, vamos a
cambiarlo a diagrama par y así sucesivamente. Lo único que
puedes ir y personalizar son los colores. Si vas a los colores de
aquí y editas colores, puedes asignar para cada
medida. Valor diferente. Pero eso es todo, así que no podemos ir a personalizar los
gráficos como queramos. Si usas valores de
medida y nombres de medidas, presta atención, no
tienes la libertad de cambiar las imágenes
de tus gráficos Pero sigue siendo muy
útil en muchos casos, donde se quiere tener
múltiples medidas compartan un mismo eje único. Todo bien. Entonces con eso,
espero que quede más claro ahora, ¿por qué tenemos
valores de medida tableau y nombres de medidas? Bien. Bien, uno. Entonces ahora pasando a los
últimos métodos con el
fin de compine múltiples
medidas en una sola vista Podemos usar el eje dual. Los ejes duales son realmente una gran
manera y muy útiles en muchos escenarios donde puedes ir y comparar dos
medidas juntas. Entonces veamos cómo
funciona esto en Tableau, y hay dos formas de cómo crear ejes dobles en Tableau. El primero que les
voy a mostrar ahora es que
llevemos, por ejemplo, la fecha del pedido a las columnas, y luego llevemos las ventas
y formaciones a las filas. Y ahora, me
gustaría obtener otra medida dentro de nuestra opinión. Entonces tomemos la ganancia
y solo
pongámosla en las filas una al
lado de la otra cerca de las ventas. Entonces aquí estamos de vuelta
al método uno. Donde tenemos dos medidas separadas con dos ejes
individuales. Ahora como pueden ver,
esas dos medidas están separadas entre sí, me gustaría llevar
esas dos imágenes encima de las de la otra Entonces, ¿cómo hacerlo?
Volvamos a nuestras medidas. Sí, puede ver que
tenemos dos medidas, las ventas y las ganancias. Vamos a ir a la ganancia a la del lado derecho, derecho haces clic sobre
ella, y aquí tenemos la opción de doble eje. Vamos a dar click en eso. Ahora, como puede ver, esos
dos gráficos ahora están uno
encima del otro
usando doble eje, el acceso para las ventas y el eje de las
ganancias lado a lado. Y podemos ver
también, la forma de esas medidas el cambio. Entonces ahora en lugar de
tener dos pastillas verdes, ahora
tenemos una
píldora verde de dos medidas,
las ventas y las ganancias. Ahora si revisas las
escalas de esos ejes duales, puedes ver que las ventas
como de costumbre 0-1 millón y las ganancias 0-200 k Ahora
aquí tienes dos opciones. O puedes
dejarlo como está con dos escalas diferentes o
puedes ir y hacerlas
similares entre sí. Y esto es lo que hacemos
en la mayoría de las situaciones. Vamos y sincronizamos
esos dos ejes. Para ello, vayamos a la ganancia de
aquí en este eje, haga clic
derecho sobre él,
y aquí tenemos la opción de sincronizar eje Vamos a seleccionar eso.
Como puede ver ahora, la escala de ganancias tiene exactamente
la misma escala de las ventas. Arranca 0-1 millón. El marcado o el visual sí se
ajustaron también a
las nuevas escalas. Entonces como puedes ver ahora, lo
tenemos en la parte inferior antes, lo
teníamos cerca de las ventas. Ahora podrías preguntarte ¿sabes qué? ¿Por qué se utiliza doble eje? Solo puedo ir y usar los mejores valores
como el método dos, y puedo agregar tantas medidas
como quiera a la vista. Entonces, ¿por qué tenemos doble eje? Bueno, hay dos
razones para nosotros. Primero, aquí tienes
la opción de decidir si quieres
sincronizar el eje o no Entonces, si vas al método
uno con los mejores valores, puedes ver que todo está sincronizado y solo
tienes un eje. Y no podemos cambiar eso. Pero si volvemos
al eje dual, siempre
tenemos la opción de
sincronizar el eje o no Entonces este es un beneficio. El mayor beneficio de
doble eje que puedo ir ahora y personalizar
cada medida como quiera. Entonces, si revisas las marcas, nuevamente
tenemos una pestaña
para cada medida. Así que de nuevo, el todo va a personalizar ambas medidas. Pero si vas a
la suma de ventas, podemos ir y decidir la configuración
visual de esta medida. Entonces, por ejemplo, puedo ir por
aquí y cambiar el tamaño, o puedo ir a la suma
de ganancias y decir, en lugar del diagrama de líneas, me gustaría
obtener un diagrama de barras. Entonces aquí está exactamente
la ventaja
del eje dual donde podemos ir y personalizar el
gráfico o las medidas, individualmente, pero aún
usando el mismo eje. Y no tienes
esta opción si estás usando los valores de medida porque tienes que
tomar una decisión o una configuración para todas las medidas. Pero esa desventaja
aquí que es de doble eje, sólo dos medidas. Pero sigue siendo una
gran manera de comparar dos
medidas en Tableau. Me gustaría mostrarles ahora
el segundo método sobre cómo
crear rápidamente doble
eje en Tableau. Así que vamos a
quitar esas cosas, y luego
volvamos a tomar las ventas. Ahora para la segunda medida, en lugar de arrastrarla
y pintarla
aquí cerca de las ventas y
luego cambiarla a dual Lo que vamos a
hacer vamos a
ir a lo visual por aquí, y si lo mueves
hacia el lado derecho, puedes ver que
tenemos una línea vertical. Ten cuidado si lo
mueves al eje, tienes dos líneas verticales
donde vas a tener los mejores valores y mejores
nombres. Eso no queremos. Queremos un eje dual. Entonces solo muévelo hacia
el lado derecho, el lado opuesto del eje, y se puede ver que tenemos
una línea verde vertical. Si lo dejas caer, tableau
va a ir y crear inmediatamente doble eje
entre esas dos medidas. Entonces así es como puedes crear doble eje y tableau rápidamente. Y un último punto sobre
el eje dual es
entender que el orden de las medidas tiene un
efecto en lo visual. Entonces déjame mostrarte a lo que me refiero. Voy a ir ahora
al beneficio y
cambiarlo de diagrama de barras
a diagrama de líneas. Y como se puede ver, la línea roja de la ganancia
es como al frente, Las ventas. Entonces eso significa que
las mayores ventas están en la parte de atrás y la
ganancia está en el frente. Si quieres cambiar a
ese individuo, lo que vas a
hacer, solo vas a cambiar el orden
del doble eje. Entonces, si tomamos las ventas
de izquierda y solo ponemos a la derecha,
y como pueden ver ahora, el diagrama par en el frente y el diagrama de líneas
en el fondo, que en esta situación, no
es realmente genial tener la línea
detrás de las piezas. Entonces ahora vamos a
cambiarlo de nuevo, así que la ganancia en el lado derecho. Para que lo vamos a conseguir en el frente y las
ventas en la parte de atrás. Bien, así que eso es
todo para el eje dual. Ahora, por supuesto, lo
puedes ir y mezclar todos esos métodos
juntos en una sola vista. Entonces aquí tenemos doble
eje en este ejemplo. Puedo ir ahora y agregar los valores de medida
en lugar de la ganancia. Entonces, en lugar de
tener las ganancias, podemos tener los
valores de medida, el método dos. Para hacer eso,
tomemos por ejemplo,
esa cantidad, y vamos a
rastrearla y dejarla caer sobre
el eje de la ganancia. Así que vamos a dejarlo caer por aquí, y como se puede ver
tabla
cambiar inmediatamente la suma de ganancias
para medir valores. Pero aún del
lado izquierdo, tenemos ventas. Entonces ahora estamos haciendo un doble eje entre las ventas y
un montón de medidas. Entonces ahora podemos ir y agregar más medidas a
los valores de medida. Tomemos el precio unitario
y lo agreguemos aquí. Podemos agregar los descuentos. Pero ahora solo cambiemos los colores para
que quede más claro. Entonces ahora estoy en la pestaña
de los valores de medida. Haga clic en los colores, se colorea. Y ahora la cantidad,
voy a
darle verde. Precio unitario. Vamos a darle descuentos grises. Es color y eso es todo. Entonces con eso como puedes ver,
tenemos líneas diferentes, pero todas son líneas, no
podemos cambiar eso
porque es un valor mayor, así que todas ellas están
compartiendo la misma configuración. Y en el fondo, tenemos la suma de ventas
desde el doble eje. Entonces eso significa que puedes ir
y combinar esas cosas. Y claro, podemos ir
y agregar el método uno. Así que tomemos el recuento de los pedidos y simplemente arrastrémoslo y soltarlo a los
rollos por aquí. Entonces con eso se puede ver que
Tableau sí fue y creó un eje individual para
el conteo de órdenes. Entonces eso significa que si miras ahora a nuestras medidas y esta vista, la primera, la suma de ventas, estamos usando el eje dual, este par, diagrama, el azul, y luego en el
lado derecho del eje dual, tenemos punch o
bundle, de medidas. Entonces aquí tenemos la suma de ganancia cantidad
precio unitario y descuento. Entonces tenemos un grupo de
medidas como parte del eje dual usando
los valores de medida. Cuenta de orden, está completamente separada y no compartiendo
el eje con los demás. Entonces lo tenemos como
eje individual usando el método uno. Todo bien. Como puede ver,
puede mezclar cosas, y este es exactamente
el poder de Tableau, donde tenemos altas
personalizaciones sobre cómo visualizar nuestros datos Bien. Bien, todos. Entonces ahora vamos a tener
un resumen rápido. Para combinar múltiples
medidas en una sola vista en visualizaciones individuales en Tableau, tenemos tres métodos El primero es
usar ejes individuales. Eso significa que podemos
tener para cada medida un eje
independiente separado diferente. Y la ventaja de este
método es que podemos ir por cada medida y decidir
sobre las imágenes, qué tipo visual podemos usar, los colores, el
dimensionamiento y así sucesivamente Entonces. La personalización de las medidas va
a ser independiente Y el segundo beneficio de eso, podemos ir y agregar tantas medidas
como queramos dentro de una sola vista. Pero el punto débil en
este método de
eso, es realmente difícil comparar
esas medidas juntas. Por eso tenemos
los segundos métodos donde podemos ir y comparar todas esas medidas juntas usando un eje compartido o único. Y podemos crear
tales visualizaciones usando los nombres de las medidas
y los valores de las medidas Entonces tenemos un solo
eje y podemos tener múltiples medidas
compartiendo el mismo eje. Bueno el principal beneficio de nuestro es que podemos agregar tantas
medidas como queramos, y también podemos comparar esas medidas
mejor que el método uno. Ya que comparten el mismo eje. Pero la desventaja en este
método es que no podemos ir y personalizar cada una de esas
medidas de manera independiente. Entonces eso significa que todas esas
medidas van a compartir las mismas configuraciones
de las visualizaciones Entonces no podemos usar aquí una línea luego una parte y luego
cambiar otra cosa. Siempre tenemos que usar
las mismas visualizaciones. Para todas las medidas. Y por
eso tenemos el tercer método tableau
para usar el eje dual. Entonces, el principal beneficio
del doble eje de puntos, podemos comparar dos medidas
estrechamente entre sí. Podemos definir si podemos
sincronizar el eje o no. Y aquí, la ventaja
comparada con la anterior, el eje único de puntos, podemos personalizar los visuales para cada medida de forma independiente Entonces aquí tenemos un diagrama de líneas junto con un diagrama de barras. Sólo desventaja de
este metodopuntos podemos comparar sólo dos medidas.
Bien, chicos. Entonces esos fueron los diferentes
métodos sobre cómo agregar múltiples medidas en una sola vista y
cuándo usarlas. A continuación, vamos a empezar a
construir gráficos básicos, y primero, vamos a
tener los gráficos a la par.
117. Gráficos de barras de Udemy 1: Todo bien. Así que ahora vamos a empezar
con las cosas fáciles donde vamos a construir
un gráfico de barras en filas. Entonces comencemos con
la fuente de big data, y llevemos la
subcategoría a las filas. Y entonces tenemos que medir. Tomemos las ventas y
pongamos en las columnas. Ahora con eso conseguimos
las ventas por categoría. Ahora para que sea más grande, sólo
voy a ir por aquí. En lugar de estándares,
tomemos la vista completa. Ahora como pueden ver,
tenemos barras en las filas. Table puede usar
gráfico de barras como predeterminado, pero en caso de que tengas
algo más, puedes ir a las
marcas de aquí. En lugar de automático,
puedes moverlo a una barra. Vamos a dar click en
eso. Nada va a cambiar porque actualmente
es un gráfico de barras. Y solemos utilizar
los gráficos de barras y filas
para hacer ranking. Entonces para hacer eso,
vayamos a las ventas
y ordenemos nuestros datos. Entonces con eso, conseguimos un ranking muy
agradable en nuestras listas. Una cosa más que
suelo añadir es la coloración. Entonces tomo la medida,
la suma de ventas, mantiene el control, y la
pongo en los colores. Bien, así que eso es todo
por los gráficos de barras y las filas. Bien. El siguiente tenemos los gráficos de
barras en columnas. Es muy fácil y muy
similar a las filas. Acabo de duplicar
las hojas de trabajo. Ahora aquí en vez de tener
la dimensión en las filas, tenemos que moverla
a las columnas. Entonces tenemos que cambiar entre la medida y la dimensión. Para hacer eso,
es muy sencillo. Vamos al menú rápido de
aquí y simplemente cambiarlo. Lo que nos dieron los
pars ahora en las columnas. Y a ver que es muy
sencillo, usualmente
usamos esto también para el ranking. Por supuesto, ahora la
pregunta es cuándo
usar columnas y
cuándo usar varillas. Si tienes dimensiones con baja cardinalidad como nosotros
tenemos la subcategoría, puedes ir y usar las columnas Pero si tu dimensión tiene una cardez alta, muchos valores, puedes ir y usar las filas para tener una lista larga
y puedes desplazarte hacia abajo Siempre es mejor desplazarse
hacia abajo que desplazarse hacia
los lados derechos. Si tienes muchos valores
dentro de tu dimensión, ve con las filas de barras. Pero si tienes bajo número de valores dentro de tu dimensión, ve con las barras de columna. Bien, pasando a
otra tabla de parch, tenemos las partes lado a lado En los gráficos de partes anteriores, hemos utilizado sólo una dimensión. Esta vez vamos a
ir a usar dos dimensiones. Así que vamos a construirlo. En primer lugar, me gustaría llevar la dimensión país
a las columnas. Y luego
vayamos a conseguir nuestra medida, las celdas a las filas, que consigamos los gráficos parciales
normales. Pero ahora, si vas y agregas otra dimensión
a las columnas, obtendrás gráficos de partes
lado a lado. La segunda dimensión van a ser los años de fechas de orden. Arrastre y suelte las
fechas del pedido en las columnas. Como puede ver, tau d
convirtió a gráficos de líneas. Eso no queremos.
Queremos gráficos de barras. Por eso vamos a las marcas por aquí y en vez
de automático, vamos a
cambiarlo a barras. Nuevamente, aquí, me
gustaría hacerla vista entera. Ahora tenemos muchos
datos dentro de la vista, así que tenemos cinco años de datos. A mí me gustaría tener
sólo dos valores. Me gustaría comparar
los dos últimos años. Arrastremos los años
a los filtros. Entonces voy a
filtrar usando los años. Seleccione los años siguientes. Y vamos a tener sólo
los dos últimos años. Haga clic en Aceptar. Y lo último que me gustaría
añadir es la coloración. Ya que tenemos dos años, me gustaría tener para
cada año un color. Entonces tomemos los años, mantengamos el control y
pongámoslo en los colores. Y eso es todo tenemos ahora separaciones
muy bonitas
entre los valores Entonces ahora, como puedes ver,
tenemos barras lado a lado, y es realmente
útil para comparar múltiples valores
en cada categoría. Entonces con eso, realmente
podemos
comparar fácilmente los dos últimos
años en cada país. Y aquí en este tipo de gráficos, tratar de no tener muchos datos. Entonces va a ser muy
difícil comparar datos. Entonces, como puede ver,
solo tenemos un filtro en los datos para poder comparar
sólo los dos últimos años. Entonces eso es todo para los gráficos
lado a lado. Todo bien.
Pasando al siguiente, tenemos el gráfico de barras a lo largo del
tiempo. Es una muy famosa. La puedes encontrar casi
en cada tablero. Entonces veamos cómo lo
vamos a construir. Vamos a ir
a las fechas del pedido. Pongámoslo en las columnas. Como siempre, vamos
a tener los años. Vamos a conseguir nuestra medida las ventas y
ponerla en las filas. Y aquí como tabla por defecto
para mostrarla como una línea. Vamos a cambiarlo a las barras ya que estamos
trabajando en los gráficos de barras. Entonces con eso conseguimos muy bien
las ventas a lo largo de los años. Pero solemos agregar más detalles porque esos
datos son muy agregados. Así que vamos a agregar otro. Dimensión de fecha
para hacer eso, vamos a desglosar los años. Da click en este signo más, y con eso conseguimos la
segunda dimensión, el trimestre, y aquí podemos ver más detalles sobre cómo van
cambiando las ventas a lo largo del tiempo. El principal caso de uso de este gráfico de
partes es mostrar cómo los datos están cambiando
con el tiempo, para mostrar tendencias. Si tiene tal requisito, vaya con el
gráfico de piezas a lo largo del tiempo. Bien, pasando al siguiente, tenemos los gráficos de barras apiladas. El requisito para
éste va a ser similar
al lado del otro. Podemos usar dos dimensiones
diferentes. Entonces ahora vamos a construirlo. Me gustaría ver
el total
de ventas de cada mes para este año. Entonces para hacer eso,
llevemos la fecha del pedido
a las columnas, y llevemos las
ventas a las filas. Y ahora voy
a ir a cambiar los años a meses, hacer clic
derecho sobre él, y vamos a seleccionar los formatos,
el mes para que
consigamos esas partes que representan el total de ventas para
cada mes y este año. Pero ahora, nos gustaría
agregar más información a esta vista para poder comparar
también, las categorías. Entonces ahora vamos a
buscar las categorías, pero aquí siempre está la pregunta donde la
vamos a colocar. Si lo pones en las columnas,
lo que vas a conseguir, obtendrás
barras lado a lado. Eso no queremos. Queremos obtener gráficos de pila.
Para poder hacer eso. Tomemos la
categoría y pongamos solo en los colores. Así
que vamos a hacer eso. Y con eso, conseguimos
esta información, esta dimensión como un
color dentro de cada barra. Y con eso, vamos a
tener los gráficos de barras apiladas. Entonces ahora, como puedes
ver, el propósito principal del gráfico
de barras apiladas es, Primero, tener el total
de ventas a lo largo del tiempo. Así podemos comparar los meses y cómo se están
desarrollando las ventas a lo largo del tiempo. Entonces la segunda tarea, que no es la tarea principal es ir
a comparar
las categorías para ver cómo las categorías están contribuyendo en las
ventas totales de cada mes. Así que eso es todo por los gráficos de barras
apiladas. Bien, ahora
tenemos un
gráfico muy similar al anterior Tenemos el gráfico de piezas
apiladas completas, o a veces lo llamamos, gráficos de piezas
100% apiladas. Entonces ahora solo doblé
la anterior,
y como se puede ver en los gráficos de partes apiladas
normales,
cada parte comienza y termina de manera diferente
de mes a mes Las ventas totales son naturalmente
importantes en los gráficos. Lo importante ahora es
comparar las subcategorías a lo largo del tiempo Muy buena manera para hacer eso es tener la parte apilada
completa. Eso significa que cada parte nuestras visualizaciones puede tener
exactamente la misma longitud, y comienza de 0% a 100% Para hacer eso, vamos a la suma de ventas,
derecho haces clic sobre ella, y luego vamos
a
los cálculos rápidos de la tabla y
tengamos el porcentaje de A que obtuvimos el porcentaje de total en lugar de las ventas
totales como valor, pero seguimos sin
estar ahí porque esas partes no están
teniendo la misma longitud. Para hacer
eso, volvamos a la suma de ventas, haga clic
derecho sobre ella, y vayamos a editar
los cálculos de la tabla. Vamos a entrar. Ahora bien, lo que vamos
a hacer aquí, en lugar de tener mesa cruzada, podemos tener dimensión específica. Vamos a encender eso
y vamos a seleccionar solo la categoría ya que nos
estamos enfocando sólo
en la categoría. Eliminemos el mes
de la fecha ordenada. Ahora como puedes ver, obtenemos de
inmediato un stack completo. Vamos a cerrar esto. Ahora como puedes ver,
todas esas partes
tienen exactamente la misma longitud. Todos empiezan con un 0%
y terminan con un 100%. Llamamos a este tipo de
gráfico como parte a todo. Eso significa que me gustaría
ver y entender cómo cada categoría se
relaciona con todas las ventas
de cada mes. Ahora vamos a resumir rápidamente
cuándo usar qué gráfico. Si quieres enfocarte en
comparar las categorías a lo largo de los tiempos, entonces ve con los gráficos de barras
100% apilados completos. Pero si es más importante
mostrar las ventas totales
de cada mes, luego compare las categorías, luego vaya con los gráficos de barras
apiladas normales. Todo bien. Pasando
al último tipo de barras, tenemos los pequeños gráficos de barras
múltiples. Muchos gráficos de barras dentro de
nuestras visualizaciones, y podemos hacerlo agregando
más de dos dimensiones Entonces comencemos con
la primera dimensión. Vamos a ir a
los países desde el panel de datos. Pongámoslo en las columnas. Y con eso conseguimos los valores de los países como columnas. Ahora me gustaría agregar
filas de la categoría. Entonces vamos a obtener la
segunda dimensión, las categorías a las filas. Y ahora me gustaría
llenar esas informaciones para poder ver algunos datos. Así que vayamos a buscar nuestras
medidas, las ventas. Arrástralo y
suéltalo a las filas de aquí. Entonces ahora como puedes ver, nuestras
barras no son realmente pequeñas, así que aún tenemos grandes
partes dentro de nuestra vista, y siempre podemos ir y verificar cuántas marcas o cuántas barras tenemos dentro de nuestra vista. Al revisar esta
información por aquí, podemos ver que
tenemos 12 marcas. Entonces ahora vayamos a buscar
nuestra tercera dimensión. Va a ser la fecha del pedido. Pongamos la
fecha del pedido a las columnas. Ahora fuimos 12-16 marcas
o 16 puntos de datos. Ahora, Tableau lo cambia a líneas. Me gustaría
traerlo de vuelta a los bares. Entonces vayamos a las marcas,
cámbielo a barras. Pero aún así nuestros bares
no son realmente mini ni pequeños. Entonces para ir más en
detalles dentro de nuestra visión, en lugar de usar los años, vamos a ir
con el mes. Así que vamos a
cambiar el formato, hacer clic
derecho sobre él, y
vamos a elegir este formato, el continuo, el mes. Ahora bien, si revisas de nuevo,
fuimos 60-707 marcas. Mini barras dentro de nuestra vista, me gustaría agregarle
también algo de coloración. Vamonos y llevemos al
país a los colores. Entonces eso es todo con eso. Tenemos
pequeños gráficos de barras múltiples. Como puede ver, a medida que está agregando más dimensiones
a la vista, está dividiendo la medida
a más y más detalles.
118. Bar de Udemy 2 en un bar: Bien. A continuación, tenemos
la barra en gráfico de barras. Anteriormente, hemos comparado dos dimensiones dentro de nuestra vista, pero ahora qué tal comparar dos medidas en nuestras
vistas usando barras. Entonces veamos cómo podemos hacer eso. Como es habitual, vamos a llevar nuestra subcategoría a las filas Y luego tomemos
la primera medida. Van a ser las
ventas a las columnas. Entonces ahora con eso conseguimos
nuestros gráficos de barras estándar. Vamos a
ordenarlo por las ventas. Ahora necesitamos nuestra segunda medida. Entonces vamos a tomar la cantidad y ponerla
también en las columnas. Entonces ahora con eso
conseguimos
eje individual para cada medida, y podemos ir y
comparar los datos. Pero es mucho más mejor si
tienes dos medidas y
quieres compararlas es usar el doble eje como aprendimos antes en
el material anterior. Así que vamos a
usar el eje dual. Vamos a ir a la
cantidad erráticamente con ella, y vamos al eje dual Ahora, aquí Tableau sí decidió
ir con otras visualizaciones, ya que tenemos automáticas En lugar de eso, me gustaría volver a cambiarlo a
barras, y como saben, el eje dual, obtendremos diferentes pestañas dentro de nuestras marcas. Entonces ahora como ambos
van a ser barras,
vamos a ir a todos Luego seleccione en lugar de automático, vamos
a tener las barras. Pero ahora se puede ver, todavía no
estamos ahí. Es como la parte apilada, pero en realidad no está apilada. Para cambiar eso,
lo que vamos a hacer, vamos a ir por
cada medida individual y cambiar la configuración. Pero primero, me gustaría
cambiar el color. No me gustan esas informaciones
actuales. Vamos a la cantidad, hazla naranja, las
ventas van a ser. ¿Azul? Está bien. Entonces ahora, lo que vamos a hacer
para tener barra en barra, vamos a ir a cambiar
el tamaño de la cantidad. Así que vamos a la
cantidad de aquí. Ve a la talla y solo
hazla un poco más pequeña. Entonces ahora podemos ver
en el fondo, la gran barra azul,
y en el frente, tenemos esta pequeña barra naranja. Entonces con eso conseguimos algo
así como barras en gráfico de barras, ¿
cuál es realmente genial
para poder comparar? Medidas utilizando doble eje. Entonces, si por ejemplo, si
revisas la categoría arte, puedes ver que la cantidad
es realmente enorme, pero estamos generando
muy pocas ventas. Comparado, por ejemplo,
con los cubres, tenemos menos cantidad
que se pide, pero tenemos ventas enormes Entonces es una manera muy agradable para
poder comparar medidas.
119. Código de barras Udemy 3: Bien, el siguiente
va a ser divertido uno donde vamos a crear gráficos de códigos de
barras Normalmente lo usamos para mostrar más detalles
dentro de cada barra. Entonces veamos cómo podemos hacer eso. Como es habitual, vamos a
obtener la misma información, subcategorías a las filas
y ventas a las columnas Creo que ya
lo tienes. Vamos a ordenarlo. Y ahora, lo que me gustaría
traer es una dimensión con alta cdonalty
como el nombre del producto Entonces vamos a traerlo, por ejemplo, a las
filas de aquí. Como puede ver, Tableau
nos advierte y
nos dice que hay muchos miembros
dentro del nombre del producto. Y ahora, si
vas y dices, Bien, agrega todos los miembros,
¿qué puede pasar? La vista se va a romper, y no es realmente informativa. Pero en lugar de eso, podemos tomar el nombre del producto y
ponerlo en los detalles. Así que vamos a hacer eso. Y ahora con eso hemos
construido algo así como códigos de barras, donde tenemos la
información del producto dentro de cada barra, lo que a veces es
útil para mostrar todos esos detalles en una sola vista Entonces así es como
construyes gráficos de códigos de barras.
120. Gráfico de líneas de Udemy 4: Bien, así que ahora
podemos empezar a
hablar de los
gráficos de líneas en Tableau Hay muy básicos y muy estándares para
mostrar el cambio a lo largo del tiempo. Así que ahora vamos a construir un gráfico de líneas
muy simple en Tableau. Ya que estamos diciendo
cambio con el tiempo, eso significa que necesitamos una fecha. Vamos y llevemos la
fecha del pedido a las columnas, y las carreteras necesitamos nuestra
medida suma de ventas. Ahora como predeterminado como de costumbre, Tableau va a mostrar los años. Pero en vez de eso, para que sea
más interesante, vamos a ir y
cambiarlo a meses. Vamos a cambiar el formato a mes continuo,
haga clic en eso. Y ahora con eso,
conseguimos nuestros gráficos de líneas. Por alguna razón a tu final, no
estás obteniendo gráficos
de líneas. Para cambiar
a gráficos de líneas, vamos a las marcas, y luego en lugar de automático, vamos a elegir la línea. Una vez que hagas eso, obtendrás exactamente como por
mí, un gráfico de líneas. Este es el gráfico de líneas más
básico en Tableau que muestra los
cambios de nuestro tiempo. Bien, entonces a continuación, me
gustaría mostrarles los diferentes visuales que
podemos agregar a nuestra línea Entonces para eso, pongamos
más medidas a nuestro juicio. Por lo que actualmente, tenemos
la suma de ventas. Consigamos todo como
el descuento, las ganancias. Y tenemos venta de pedidos. Tomemos el precio unitario, y también, los pedidos. Entonces ahora, como saben, como
tenemos cinco medidas en nuestra opinión, también
obtenemos cinco
pestañas en las marcas para
configurar individualmente lo visual. Entonces para la suma de ventas, vamos a dejarlo como es
como un gráfico de líneas estándar. Pero para el siguiente,
lo que voy a hacer, vamos a cambiar el camino
o lo visual de la línea. Entonces, si vas por aquí en
el pase y haces clic en él, obtendremos diferentes
tipos de líneas. Entonces el primero va
a ser el estándar, el lineal, pero el segundo
va a ser un paso. Así que vamos a seleccionar puntos. Entonces ahora si revisas el
descuento por aquí, no
tenemos
gráficos lineales como las ventas. Tenemos ahora como escalones, como que es tonta arriba, y
luego tenemos escalones hacia abajo. Bien, así que pasemos
al lado de la ganancia por aquí. Entonces cambiemos la
pestaña a la ganancia. Así que ahora podemos ir de
nuevo al camino. Y aquí tenemos dos secciones, el tipo de línea y
el patrón de línea. Entonces en el patrón de líneas, tenemos la línea sólida o
podemos hacer una línea discontinua Así que vamos a
seleccionar la línea de trazos. Y como pueden ver
ahora, los individuos, tenemos muy bien, línea de
trazos en Tableau. Entonces esta es una forma más
para poder presentar las líneas en Tableau. Pasemos a la
siguiente a la siguiente medida, tenemos el precio unitario.
Vamos a cambiar ahí. Y ahora podemos hacer por aquí para cada punto de datos que
tengamos en los gráficos, podemos hacer un marcador
o como círculo pequeño. Entonces para agregar los marcadores,
lo que vamos a hacer, vamos a ir a
los colores por aquí, y luego aquí
tenemos los efectos. Entonces el primero es automático. El segundo en tener marcas y el último en no
tener marcas. Así que vamos a cambiar
todo a marcas. Y ahora con eso,
se puede ver el gráfico de líneas en el precio colgado tiene como pequeños
círculos, pequeños puntos de datos. Este es un efecto visual más
sobre las líneas en Tableau. Pasemos al
último, el conteo de las órdenes, así que
cambiemos ahí. Ahora bien, lo que podamos
hacer, podemos cambiar el tamaño de las líneas
depende de los valores. Para hacer eso,
tomemos el recuento de pedidos, así es controlar arrastrarlo y
soltarlo y ponerlo a los lados. Ahora si tomas la última línea, vamos a ver un efecto
muy bonito. Si los valores son pequeños, tendremos una línea delgada, pero si los valores son altos, obtendremos una línea pesada. Lo cual realmente se ve bien. Muy bien, chicos. Como puede ver, Tau es muy rico en
las visualizaciones, y con pocos clics, podemos cambiar las
representaciones visuales de las líneas Bien, ahora
vamos a construir el gráfico de líneas
múltiples en Tableau Siempre estoy duplicando
las hojas para no construir todo
desde cero cada vez Entonces ahora anteriormente en
la línea estándar, podemos ver los
cambios a lo largo del tiempo, pero a veces queremos
agregar más información. Queremos comparar los valores de una dimensión dentro de esta vista, y podemos hacerlo
teniendo múltiples líneas. Entonces digamos eso,
me gustaría
comparar los valores
dentro de la categoría. Vayamos a las categorías en nuestros bots Y ahora
pongámoslo en los colores. Así que
arrástralo y suéltalo a los colores. Y como se puede ver
al hacer eso, Table puede ir y
trazar tres líneas por cada valor dentro de
esta dimensión. Entonces con eso conseguimos múltiples
líneas dentro de una vista. Y ahora podemos ver
que no es realmente informativo porque
tenemos muchas líneas y muchos zigzags para
reducir eso vamos
a cambiar de formato,
digamos, por ejemplo, un cuarto Entonces ahora, es un
poco más limpio
para ver cómo los datos están
cambiando con el tiempo, y se pueden comparar los
valores de una dimensión. Entonces el número de líneas
realmente depende los valores dentro de
esta dimensión. Una cosa más sobre cómo
crear esas tres líneas. No hay que
tenerlo siempre en los colores. Si mueves la categoría de los colores y la
pones en los detalles, vas a obtener los
mismos efectos donde
va a ir Tableau y crear
múltiples líneas para cada valor, pero esta vez sin colores. Entonces este es otro método sobre cómo crear diferentes
líneas en tableau, pero creo que tiene
más sentido tenerlo en los colores para tener
color subvertido para cada Entonces así es como podemos
crear múltiples líneas en Tableau usando dimensión. Todo bien. El siguiente,
podemos tener gráficos de líneas duales. Esta vez vamos a ir
a comparar dos
medidas diferentes en una sola vista. Así que vamos a crear
para cada medida una línea. Entonces ahora me voy
a quedar con la misma vista donde tenemos la suma de ventas y el trimestre
para las fechas del pedido. Entonces ahora, nos gustaría
comparar en esta vista, dos medidas, la suma de
las ventas y la ganancia. Así que tomemos la ganancia y la
pongamos lado a lado por las ventas. Y con eso, tenemos dos líneas distintas
para cada medida, pero me gustaría
tenerla encima de la de la otra. Entonces para hacer
eso, vamos a ir
a usar el eje dual. Entonces vayamos a la ganancia, haga clic
derecho sobre él,
y aquí tenemos la opción de doble eje. Con eso, como puedes
ver, es muy sencillo, tenemos un gráfico de doble línea, y aquí puedes agregar más cosas. Por ejemplo, puedes
ir y sincronizar esos dos ejes yendo al BFITRD dar
click sobre él,
y aquí, podemos ir
y O por supuesto, podemos ir y
configurar cada línea de manera diferente. Vayamos al
buf que está por aquí, vamos al camino, y
hagamos que sea una línea de trazos A medida que aprendemos brevemente
usando el eje dual, obtuvimos la libertad de cambiar la visual de cada
medida individualmente, y esta es una manera
realmente genial para comparar dos medidas Bien, pasando al siguiente, tenemos los gráficos de
líneas acumuladas. Por lo que actualmente en los gráficos de líneas
estándar, estamos usando el mes
y la suma de ventas, y podemos ver el total de
ventas para cada mes. Pero a veces nos
gustaría entender cómo la cosa se está desarrollando
o creciendo con el tiempo. Entonces ahora si queremos ver
el crecimiento a lo largo del tiempo, tenemos que usar unos gráficos de líneas
acumulativos. Para ello,
vamos a ir a la suma de ventas. Y en lugar de tener suma de ventas como funciones agregadas, vamos a ir a crear cálculos
rápidos de tabla, tener el total corriente. Vamos y cambiemos de puntos. Como puede ver, vamos a obtener muy bien gráficos de líneas
acumulativos, donde se puede ver cómo
van creciendo las cosas a lo largo del tiempo. Pero claro, para hacer
las cosas más interesantes, vamos a agregar más
información a nuestra opinión. Vamos a buscar la categoría y generar diferentes líneas. Así podemos dejarla caer sobre los colores. Ahora podemos ver cómo
van creciendo las
diferentes categorías a lo largo del tiempo. Lo que podemos agregar también a la línea acumulativa es el punto
final de cada línea. Para ello,
vamos a
ir a las marcas a las etiquetas. Al hacer clic en las etiquetas, se
muestran las etiquetas Marcar. Pero como pueden ver,
tenemos para cada mes, una etiqueta, no queremos eso. Queremos sólo el
final de cada línea. Entonces para hacer
eso, vamos a cambiarlo de todo al final de línea. Entonces ahora si revisas nuestras líneas, puedes ver al
inicio y al final, tenemos esta información, pero el punto de partida
no es realmente interesante, así que podemos ir y desactivarlo. Etiquetar inicio de línea, vamos y deshabilitarlo. Y con eso, vamos
a tener las ventas totales de cada categoría
al final de la línea. Entonces con eso,
podemos ir y analizar el crecimiento a lo largo del tiempo
para cada categoría. Bien, ahora vamos a ir
a crear pequeños gráficos de líneas múltiples. Como hemos hecho para
los gráficos de barras, vamos a hacerlo
ahora para las líneas. Entonces ahora lo que vamos
a hacer, vamos a traer al menos
tres dimensiones a la vista para
descomponer las ventas a líneas más pequeñas. Así que vamos a hacer eso.
Vamos a obtener como de costumbre, la fecha del pedido a nuestro juicio. Consigamos la suma de
ventas a las filas. Y entonces vamos a
conseguir otra dimensión, la categoría a
las filas también. Entonces como pueden ver ahora, a medida que
estamos agregando más dimensiones, estamos dividiendo las líneas. Vayamos a buscar los países y ponérselo también
a las columnas. Ahora con eso
tenemos más gráficos, pero Table lo va a
mostrar como barras. Ya que lo tenemos como automático. Así que vamos a
cambiarlo a líneas. Y ahora lo tenemos
como una línea discreta. En lugar de eso,
consigamos una línea continua. Para ello,
vayamos a esa fecha y cambiemos a algo así
como el mes como continuo. Entonces cambiemos los formatos. Y con eso, como pueden
ver, obtenemos gráficos de
múltiples líneas
muy interesantes. Y me gustaría agregar
los colores también. Vamos a buscar el país, por ejemplo, y
agregarlo a los colores. Ahora solo para realzar lo visual. Vamos a quitar la rejilla. Entonces haz clic derecho por aquí, y luego vamos a los formatos. Entonces podemos ir
aquí a las líneas, y luego tenemos la pestaña de fila. Entonces vayamos a las
líneas de la cuadrícula y pasemos a ninguna. Entonces con eso eliminamos
esas líneas de cuadrícula, lo cual es realmente molesto
tener muchas de ellas. Y luego lo último
que podamos hacer con eso, podemos tener las
ventas totales del último punto. Para ello,
consigamos la suma de ventas, mantengamos el control y
arranquemos a las etiquetas. Y luego vamos a ir
a las etiquetas por aquí y vamos a seleccionar media máxima. Lo vamos a tener antes
de la fecha del pedido. Así que vamos a cambiar de
automático a mes, y vamos a tener sólo
el valor máximo. Así que vamos a eliminar
el valor mínimo. Entonces con eso
conseguimos para cada gráfico como las ventas
totales del último mes. Entonces con eso hemos
creado
gráficos muy bonitos, pequeños, de múltiples líneas en Tableau.
121. Udemy 5 resaltado: Bien,
pasando al siguiente,
tenemos los gráficos de
líneas resaltados en Tableau. Esto es especialmente
importante si tienes varias líneas en
una sola vista, y hay diferentes
métodos sobre cómo hacerlo. Voy a mostrar una rápida y
una profesional. Empecemos por el rápido. Vamos a tener múltiples
líneas en nuestros gráficos. Voy a tomar
esta vez el país y ponérselo en los colores. Con eso conseguimos una línea por cada valor dentro de la dimensión
país. Me gustaría dar
la posibilidad de que
los usuarios resalten
uno de esos valores. Para
ello, es muy sencillo, ve al país por aquí, da clic
derecho sobre él, y
vamos al resaltador Entonces aquí tenemos la opción
de mostrar resaltador. Haga clic en eso. De modo que,
si revisas el lado derecho, vamos a tener
viruela para resaltar los valores
dentro de los países, que los usuarios puedan ir por aquí y seleccionar uno
de esos valores Por ejemplo, Alemania,
y como puedes ver, Tableau puede ir y
resaltar la línea de Alemania y puede
appure todas las demás líneas Esta es una manera realmente agradable
para ir y resaltar diferentes valores en Tableau para enfocarse en un valor. Esta es realmente una gran
manera para ir y resaltar una línea, especialmente si tienes muchas líneas
múltiples. Eso fue todo. Así es como puedes crear rápidamente un gráfico de
líneas resaltado en Tableau. Bien, entonces ahora
vamos a hablar
del segundo método sobre cómo
crear gráfico de líneas resaltadas, pero esta vez de
manera más profesional. Entonces ahora solo dupliqué el viejo gráfico de líneas donde
tenemos el trimestre, algunas de las ventas y los
países en los colores. Pero esta vez,
vamos a
deshacernos de este resaltador, así que sólo voy a
ir a quitarlo Ahora tenemos que dar a los usuarios una lista de todos
los países para poder seleccionar y este país seleccionado va a ser resaltado
en la vista. Para ello, vamos a ir
a crear un parámetro. Así que vamos a ir a los datos
braguen un clic por aquí, luego crear un parámetro. Aquí le vamos a dar
un nombre, seleccionar país. Dado que los
valores de país son cadena, el tipo de datos también puede
ser cadena. Ahora a continuación, vamos a
ir a crear una lista de todos los países que tenemos
dentro de las dimensiones. Entonces aquí tenemos cuatro valores. Tenemos a Francia. Ten cuidado de
que tengamos el caso exacto. Entonces el primer personaje está mayúscula y
el resto es pequeño Entonces tenemos a Alemania, Italia, Y el último es Estados Unidos. Eso es todo por nuestro parámetro.
Vamos a golpear. Para que obtuvimos nuestro
nuevo parámetro en el lado izquierdo ticly connect
and show parámetro Para poder verlo aquí del
lado derecho. Ahora los usuarios pueden ir por aquí y seleccionar uno de
esos países. Pero como pueden ver, nada
está cambiando en la vista porque aún no nos hemos
conectado con nuestra visión. Ahora, para
conectarlo a nuestra vista, tenemos que ir y crear
un nuevo campo calculado. Volvamos al pin de datos. Crear campos calculados. Llamémoslo país
destacado. Y aquí podemos tener una condición muy sencilla
donde vamos a decir país, igualar
nuestro parámetro. Entonces nuestro yo voy a
ser país selecto. Entonces aquí lo que estamos diciendo es que si el
país seleccionado de los parámetros es igual al valor del país, entonces
vamos a tener verdad. De lo contrario,
va a ser falso. Entonces, por ejemplo, ahora actualmente
tenemos el valor de Francia
seleccionado en el parámetro. Eso significa que el país
Francia va a ser cierto y todos los demás
países pueden ser falsos. Vamos y golpeemos OK. Entonces ahora vamos a ir
a trabajar destacando el país seleccionado. Para ello,
comencemos con la coloración. Entonces actualmente, tenemos la
coloración en el país. Voy a ir y
moverlo a los detalles. Entonces eso significa que ahora los
países solo están creando las líneas y no son
responsables de la coloración de las líneas. Ahora, para
traer la coloración, vamos a conseguir nuestro
nuevo campo calculado, el país resaltado, y
pongámoslo en los colores. Entonces ahora se puede ver que tenemos sólo dos colores porque
tenemos falso y verdadero. Entonces, si es verdad,
va a ser naranja. Si es falso,
va a ser azul. Pero me gustaría cambiar esos colores para hacer el efecto de
resaltado. Así que vamos a los
colores que colorea. culpa va a ser gris, y la verdad va a ser
digamos , por ejemplo, el azul. Digamos, bien. Entonces ahora
obtenemos un efecto de resaltado. Todas las demás líneas son grises, y sólo la que
seleccionamos va a ser Plue. Pero ahora, vamos a
probar nuestros parámetros. Así que tenemos aquí Francia
seleccionada actualmente. Seleccionemos Alemania.
Y como puedes ver, y como puedes ver
ahora esa
línea seleccionada va a ser Alemania. Tomemos Italia, y Estados Unidos. Ahora como puedes ver, nuestro
parámetro ahora está funcionando. Ahora aquí tenemos un
pequeño tema donde la línea resaltada está
detrás de las líneas grises. Para poder cambiar eso,
me gustaría tener el
resaltado en la parte delantera
y el gris en la parte posterior. Sólo vamos a ir
a la leyenda por aquí. Si no lo tienes,
puedes ir al análisis. Y luego aquí
tenemos la opción de las leyendas y asegúrate de
seleccionar los colores. Por lo que actualmente es
seleccionado por mí. Lo que vamos
a hacer nosotros solo para cambiar esos dos valores. Tomemos la verdad
y pongámosla encima. Para que hayamos ordenado
esos dos valores, y como se puede ver
en los gráficos,
el color azul en la parte delantera y el color gris en la parte posterior. Ahora el siguiente paso
para crear este efecto de resaltado
en puntos tabled, vamos a cambiar el tamaño Para ello,
vamos a utilizar nuestro nuevo campo calculado. Entonces la
línea resaltada, arrástrela y suéltela en el tamaño
manteniendo presionado el control. Y ahora con eso
tenemos diferente tamaño para la línea resaltada
en comparación con las otras, pero aquí tenemos el efecto
contrario. Pero eso no queremos. Queremos que el resto va a ser delgado y lo más destacado
va a ser pesado. Entonces para hacer eso,
vayamos a la leyenda de aquí. Haga doble clic aquí. Ahora como se
puede ver que a través de delgado, las caídas son pesadas. Para poder cambiarlo,
vamos a ir al revés. Vamos a hacer clic en eso. Está bien. Con eso, puedes ver que
la línea resaltada es mucho más pesada que el resto, puedes cambiar el tamaño si no
te gusta
así, así podemos reducir un poco el tamaño y ahora va
a ser más agradable. Eso es todo sobre cómo crear líneas
resaltadas en Tableau, más profesionalmente que los
briefs sobre dónde tienes más control sobre el
tamaño y la coloración, los usuarios pueden ir por aquí y comenzar a cambiar el
valor y con eso, estamos resaltando una línea en comparación con las
demás. Eso es.
122. Udemy 6 Bump: Todo bien. A continuación,
tenemos uno divertido donde vamos a
construir un gráfico de bombas usando líneas para hacer una clasificación entre
diferentes valores. Ahora, por ejemplo,
me gustaría
clasificar a los países a lo largo del tiempo. Para ello,
vamos a tener la
misma vista donde
tenemos el trimestre y las
ventas, y tenemos una línea. Ahora, lo primero
que vamos a
ir a agarrar el país y ponerlo en los colores para crear esas
diferentes líneas. Ahora como el análisis
es sobre el ranking, no el total de ventas. Para construir eso,
vamos a ir a la
suma de ventas por aquí y vamos a ir a crear una
tabla rápida de cálculos. Aquí tenemos la función rank. Vamos a seleccionar eso.
Entonces ahora tenemos un ranking que depende de toda la
mesa en toda la vista. No quiero eso.
Me gustaría clasificar entre sólo cuatro valores. Entonces para hacer eso,
vayamos a la suma de
celdas de aquí,
escribamos un click sobre ella, y
editemos los cálculos de la tabla. Así que vamos adentro. Y ahora en vez de
tener mesa
cruzada, voy a ir a
especificar una dimensión. Ahora nos gustaría
tener un ranking solo usando el país. Entonces vamos a tener
sólo cuatro valores. Yo solo voy a ir también
y seleccionar las fechas del pedido. Entonces vamos a cerrar esto. Entonces ahora tenemos algún tipo de
efecto de la tabla de bombas, pero aún no estamos ahí. Como pueden ver las
filas como arranques de abajo hacia arriba, me
gustaría revertirlo. Para ello, haga clic con el botón derecho
sobre el eje, edite la x y luego
vamos a invertir. Eso es todo. Vamos a cerrar esto. Como puedes ver ahora, tenemos
el rango superior en la parte superior, y luego el inferior,
tenemos el rango más bajo. Ahora, para tener
estos efectos de bomba, tenemos que tener círculos
dentro de nuestro visual. Podemos hacerlo muy
fácilmente si vas a ahora para
tener los efectos de bombeo, tenemos que tener líneas, ya lo
tenemos, pero también, tenemos que tener
círculos en los puntos de datos. Hay una
manera fácil para hacerlo. Vamos a los colores y cambiemos los marcadores dos círculos. Ahora, como puedes ver,
tenemos nuestros pequeños círculos en cada punto de datos y
obtenemos los efectos de la bomba. Pero ahora, a veces vamos
más avanzados en los gráficos donde podemos hacer nuestras propias personalizaciones para
esos círculos Donde queremos
hacer esos círculos,
esos puntos de datos
un poco más grandes y dentro de él, el rango. Ahora para hacer
eso, primero
ocultemos esos pequeños círculos.
Eso no queremos. Así que vayamos a los colores y solo tengamos una línea
sin marcadores. Ahora bien, para tener círculos, tenemos que volver a tener la misma
medida en nuestra opinión. Entonces tomemos la suma de las ventas, mantengamos el control y
pongámosla del lado derecho. Entonces con eso, tenemos dos
gráficos para cada medida. Pasemos al segundo a
la suma de ventas por aquí, y en vez de tener líneas, movamos a moverlo dos círculos. Entonces cambia las marcas
aquí a un círculo. Entonces como pueden ver ahora tenemos muy bien esos círculos, y ahora podemos ir y cambiar
los lados de esos círculos. Bien, así que eso se ve bien. Ahora el siguiente paso es
eso, vamos a ir
a ponerla encima
de los demás, y podemos hacerlo
usando el eje dual. Entonces vayamos a la suma de
celdas del lado derecho, derecho para hacer clic sobre ella, y
seleccionemos el eje dual. Entonces ahora con eso
tienes muy bien esos círculos
encima de nuestra línea, pero los colores aún
no son correctos porque esos dos ejes no
están sincronizados. Entonces vamos al
lado derecho, derecho para dar click sobre él. Sincronizar eje. Ahora conseguimos esos círculos
perfectamente en nuestras líneas. Me gustaría ocultar
el eje derecho, hacer clic
derecho sobre él, y
vamos a ocultar el encabezado. Ahora el siguiente paso podemos ir y sumar números en esos círculos. Voy a seguir
con la segunda medida en esos círculos. Vayamos a las etiquetas
y mostremos la etiqueta. El siguiente paso, me
gustaría agregar esos números dentro del círculo. Ve a la alineación por aquí, y luego a la vertical, y vamos a hacerla al centro. Entonces con eso conseguimos esos
números dentro de los círculos, y podemos ir también y cambiar el color y
las fuentes por aquí. Hagámoslo blanco. Y ahora con el siguiente paso,
me gustaría ir a
cambiar de nuevo el dimensionamiento
de esos círculos. Así que vamos a hacerlo un poco de discusión
hasta que se vea bien. Bien, así que
ya es suficiente, y con eso, tenemos una tabla de bombas realmente
profesional, y estamos controlando el
tamaño de esos círculos Ahora podemos ir y muy bien comprobar las filas de
esos países. Como puede ver, Francia estaba
en los primeros puntos de datos, el rango número uno,
luego bajó a dos, luego a tres, luego de vuelta a uno, y podemos ver el desarrollo de esas ventas
entre países. Y podemos ver muy
bien que Italia es siempre el rango más bajo en
las ventas en nuestro negocio. Bien, así es como podemos
crear un cuadro de diagrama de bomba.
123. Udemy 7 Sparkline: Bien, así que ahora
vamos a aprender a crear un
gráfico de líneas de chispa en Tableau. Los gráficos de líneas Spark son realmente como visuales
compactos
para mostrar la tendencia, los cambios a lo largo del tiempo, y lo vas a
encontrar en muchos
cuadros de mando para mostrar KB Entonces ahora, digamos que podemos crear
eso. Es muy sencillo. Entonces ahora vamos
a tomar una dimensión como el país y ponerla en las filas para simplemente dividir esas líneas a menor tamaño. Entonces ahora en las líneas de chispa, es muy importante tener la información de las ventas. Al inicio y al final de cada línea. Así
que vamos a hacer eso. Tomemos la suma de ventas, arrástrela y colóquela en las etiquetas aquí, manteniendo el control. Por lo que ahora tenemos la
información de ventas
de cada trimestre en
cada punto de datos. Eso no queremos. Así que
vamos a las etiquetas de aquí. Y ahora vamos
al min y max. Vamos a seleccionar puntos. Entonces ahora podemos ver que
tenemos para cada línea, dos valores, el mínimo
y el máximo. Pero aquí
depende realmente de la suma de ventas. Entonces en vez de eso, me
gustaría que el mínimo y el máximo dependan del valor
de la fecha del pedido. Vamos a cambiar
eso. Podemos ir al campo por aquí,
en vez de automático. Seleccionemos el trimestre. Entonces ahora, como pueden
ver con eso, obtuvimos exactamente nuestras líneas de chispa. Tenemos el valor inicial y el valor final de cada línea. Pero ahora, por lo general las líneas de chispa son visuales realmente compactas Son líneas realmente pequeñas. Para cambiar eso, pasemos de la vista completa a la estándar. Y ahora vamos a ir con
mucho cuidado hasta el final de nuestro eje hasta que obtengamos
el tamaño de nuestro ratón. Ahora, vamos a reducirlo
por completo. Para que consigamos nuestras líneas
compactas, también
me gustaría eliminar
esas líneas en nuestros gráficos, escribir un click sobre ella por
aquí e ir a formatos. Después del lado izquierdo, vamos a ir a las líneas. Estamos en las filas, me
gustaría quitar esas filas. Asegúrate de seleccionar
las puñaladas de fila y quitando esas líneas
cuadradas, iban a ir por
aquí y seleccionar ninguna Con eso, conseguimos líneas de chispa realmente limpias
sin ninguna calificación, y también, podemos ir a ocultar esa información
sobre las ventas. Así que vamos a hacer clic derecho
sobre él y mostrar encabezado. Vamos a desactivarlo. Entonces, eso
es todo. Ahora, estoy contento con eso. Tenemos un gráfico de líneas de
chispa muy agradable en Tableau, y como puedes ver, son visuales compactos con el
fin de
identificar rápidamente las tendencias, que solemos
usarlo dentro de los ojos de KB
124. Udemy 8 Barbel: Bien, así que ahora
vamos a ir más avanzados en la creación de
visualizaciones en Tableau Podemos aprender a crear gráficos de
piples en Tableau. Los gráficos ppable son realmente
increíbles para comparar dos puntos de datos y encontrar las
diferencias entre ellos. Es como antes y después, y funciona perfectamente
si tienes categorías. Ahora, nos gustaría comparar dos años 2021 y 2022
por las categorías. Entonces ahora comencemos
primero con tomar la subcategoría en esa categoría para tener más valores Ahora, a continuación, necesitamos dos medidas. El primero para el año
2021 y el segundo para 2022. Para ello,
tenemos que ir a crear un nuevo campo calculado. Volvamos a ir a los datos, haga clic aquí, cree
un nuevo campo calculado. Ahora voy a llamar al
primero ventas 2021, y la firma o va
a ser muy fácil. Entonces vamos a usar la
condición F si las fechas del pedido. Pero ahora estamos hablando
del año de la fecha del pedido, pasemos a año. Entonces, si el año de la fecha del
pedido es igual al 2021. Ahora, ¿qué puede pasar si
la condición es correcta? Vamos a mostrar las ventas. Entonces las ventas y de otra manera,
van a ser nulas. Eso establece Vamos a terminarlo. Ahora en este campo calculado, obtendremos las ventas
solo si el año es 2021. Vamos a copiarlo porque lo
necesitamos para el siguiente, eso es luego golpear ok.
Y con eso conseguimos en los datos por en nueva
medida calculada para las ventas, 2021, vamos a crear
para el próximo año. Van a ser
las ventas de 2022, pega el mismo cálculo, pero ahora vamos
a decir si el año es 2021, luego mostrar las ventas. Entonces, eso es todo. Vamos a ponernos bien. Entonces con eso, obtuvimos
nuestra segunda medida para las ventas de 2022. Ahora queremos comparar ambas
ventas en nuestra opinión. Así que llevemos las ventas
de 2031 a nuestras columnas. Y ahora en las
cartas moradas, podemos tener círculos y entre ellos alinear para
encontrar las diferencias. Entonces primero, comencemos
con los círculos. En lugar de tener barras, vamos a ir
a las marcas de
aquí y cambiarlo a círculo. Entonces, lo que
tenemos en nuestra opinión, el primer círculo
para el año 2021. Lo que falta ahora
es el segundo círculo. Entonces para hacer eso,
vamos a ir
a conseguir nuestras ventas 2022, moverlas al eje para generar los mejores valores
y nombres de medidas. Así que solo arrástralo y
frótalo por aquí. Y ahora con eso,
conseguimos nuestro segundo punto. El primero, el
azul es para 2021, y el segundo
es 2022. Todo bien. Entonces con eso hemos
construido la primera parte de los gráficos de parble donde tenemos el punto de partida
y los puntos finales Entonces ahora, para
mostrar las diferencias o la distancia entre
esos dos valores, tenemos que tener un
gráfico de líneas entre ellos. Entonces eso significa que necesitamos ahora otro tipo de gráfico
dentro de nuestra vista. Para ello,
vamos a ir a
duplicar los valores principales,
mantener el control, arrastrarlo y
soltarlo y simplemente ponerlo al lado. Ahora con eso,
tenemos los mismos datos la izquierda y a la derecha. A la derecha, vamos a
tener ahora diferente visual. En lugar de círculos,
vamos a tener una línea. Vamos a la pestaña de aquí en las marcas a la segunda. Ahora vamos a ir y cambiar lo visual de círculo a línea. Entonces con eso conseguimos nuestras líneas, pero aún no estamos ahí. Me gustaría tener una
distancia entre dos valores. Para hacer eso,
vamos a tomar nuestro mejor nombre de los colores, y vamos a ir
y ponerlo en el camino. Así que arrástralo y suéltalo en el camino. Y con eso, conseguimos
exactamente lo que queremos. Tenemos ahora como una línea
entre dos puntos. Bien, entonces ahora el paso
final de eso, vamos a ir a fusionar
esos dos gráficos en uno Entonces para hacer
eso como aprendimos, vamos a usar
el eje dual. Entonces vayamos a los
valores de medida de aquí
en el lado derecho. Haga clic derecho sobre él y doble
eje. Seleccionemos eso. Entonces ahora tenemos una
línea perfecta para mostrar la distancia, la diferencia entre el punto de
partida y
el punto final. Pero ahora todavía tenemos pequeños
problemas en las imágenes. A mí me gustaría hacer esos
círculos un poco más grandes. Cambiemos a los
círculos y vayamos a los lados por aquí y
hagámoslo un poco más grande. Bien, así que ya es suficiente. Y ahora como puedes ver la
línea está encima de los círculos, lo cual es naturalmente correcto. Para que quede atrás, tenemos que ir y cambiar el
orden de esos ejes duales. Entonces vamos a tomar la derecha
y ponerla a la izquierda. Todo bien. Con eso, tenemos un
gráfico de parble perfecto en Tableau, y podemos ir a analizar
las diferencias entre dos puntos de datos entre las
ventas de 2021 y 2022, y tenemos esta línea
muy bonita para indicar las
distancias entre ellos Entonces se puede ver, por
ejemplo, en los sobres, no
hay cambio en las
ventas entre esos dos años. Pero si vas a los
teléfonos de aquí, puedes ver un
cambio enorme en las ventas entre esos dos
años y los individuos, realmente indica
esas informaciones. Eso dice, así es
como creas y por qué creamos
gráficos de parber en Tableau
125. Barra redondeada de Udemy 9: Todo bien. Entonces ahora
vamos a ir a construir gráficos de barras redondeadas. Anteriormente, hemos
aprendido a construir gráficos de barras estándar, pero ahora vamos
a ir avanzados y construir gráficos de par redondeados, y usaremos líneas
para hacer eso. Sé que suena un
poco extraño, pero vamos a construir eso. Primero, vamos a
ir y conseguir como de costumbre, las subcategorías para
poder hacer un rango Voy a seguir
con toda la vista para tener
toda la vista por aquí. Entonces vayamos a buscar la suma de ventas a las
columnas de aquí. Así que ahora puedes ver esto es
muy agradable los gráficos de barras estándar. Entonces ahora, en lugar de tener
esas barras clásicas, vamos a tener barras de borde
redondeadas al inicio y al final. Entonces, ¿cómo vamos a hacer eso? Vamos a ir y tener como un valor ficticio
promedio del cero Entonces ahora lo que vamos a hacer, vamos a ir a fusionar esas dos medidas
en un solo eje. Entonces para hacer eso,
arrastremos el promedio y lo pongamos
encima de las ventas por
aquí para generar los principales
valores y nombres. Entonces ahora vamos
a ir y conferir el gráfico de barras a un gráfico de líneas Entonces vayamos a las marcas de
aquí a la línea. Y entonces lo que vamos
a hacer, vamos a tomar el nombre mayor y
ponerlo en el camino. Entonces ahora ya casi estamos ahí. Lo que vamos a hacer, sólo
vamos a ir y aumentar el tamaño
de esas líneas. Así que vamos a hacerlo más grande. Y con eso, como
puedes ver,
conseguimos gráfico de partes redondeadas en Tableau. Y además, vamos a
obtener un efecto de color muy bonito si tomamos los valores principales,
mantenemos el control, y luego lo
arrastramos y soltamos
a través de los colores. Y con eso, conseguimos muy bonito
parchart redondeado en tableau Bueno, si preguntas por
ahora el caso de uso, es exactamente como tener gráficos de piezas
estándar. Por ejemplo, aquí, podemos hacer una lista de clasificación de
las subcategorías Simplemente cambiamos lo
visual fuera de él. Entonces así es como puedes construir parchart
redondeado en tableau.
126. Udemy 10 Slope: Bien, chicos, ahora
vamos a aprender
a construir
gráficos descuidados en Tableau Los gráficos de Slobby son perfectos
para mostrar cómo el ranking está cambiando con el tiempo para
diferentes categorías Entonces veamos cómo podemos hacer eso. Desde el ranking a lo largo del tiempo, eso significa que necesitamos
las fechas del pedido. Vamos a traer las
otras fechas a nuestro punto de vista. Entonces el siguiente paso, como de costumbre, vamos a conseguir nuestra medida
las ventas a las filas. A ver, queremos comparar
los dos últimos años. Para ello,
vamos a filtrar los datos. Así que mostrar filtro para los años, Y vamos a seleccionar
los dos últimos años. Entonces ahora tenemos que decidir qué categoría quieres comparar. Se puede ir por las categorías de
frontera. Podemos ir con los países. Así que vamos a escoger el país y
ponerlo en los detalles. Entonces ahora, al siguiente,
voy a ir a hacerlo un poco más grande
para poder comparar esos dos años. El siguiente paso en eso
vamos a ir y poner la categoría o el
país en los nombres. Entonces controlemos
el país y
lo dejemos caer en las etiquetas. Entonces ahora podemos ver
el nombre del país al final de cada etiqueta, pero me gustaría
tenerlo también
al inicio para
obtener el gráfico descuidado Entonces vayamos a las etiquetas. Entonces ahora lo que tenemos que
hacer es poner las etiquetas en los extremos de línea. Entonces, en lugar de tener gol, cambiémoslo a
extremos de línea, y vamos a cerrarlo. Entonces ahora podemos ver que
cada línea comienza con el nombre del país y termina
también con el nombre del país. Y ahora el último paso que hace, queremos agregar para cada
línea como círculo pequeño. Para hacer eso como
aprendimos antes,
vamos a los colores. Y ponemos los marcadores. Entonces ahora tenemos un pequeño círculo al inicio y
al final de cada línea, y esta es la forma
más fácil para construir un
gráfico descuidado en Tableau Entonces nuevamente, el caso
de uso del gráfico descuidado que podemos ver cómo
van cambiando los rangos con el paso del tiempo Por lo que en 2021, se puede ver
Francia lejos como una primera, Estados Unidos Alemania y
el último fue Italia. Y ahora podemos ver el cambio a
lo largo del tiempo en el 2022. Alemania pasó del
lugar número tres al lugar número uno, y luego Francia
pasó al número dos, Estados Unidos pasó al número tres, y como se puede ver
Italia, nada cambió. Entonces este es el poder
del gráfico descuidado para ver cómo está cambiando el
ranking El tiempo. Por supuesto, en Tableau, podemos ir más
avanzados donde agregamos cosas
más complicadas para tener más
personalizaciones Por ejemplo,
dices, ¿sabes qué? Me gustaría tener círculos
más grandes. Para ello, tenemos que
tener dos gráficos, uno para la línea y
otro para los círculos. Déjame mostrarte cómo
podemos hacer eso. Tomemos la suma de ventas, mantengamos el control y doblémosla. El primero van
a ser las líneas y el segundo van
a ser los círculos. Vamos a cambiar por
el segundo compás, y en vez de automático, vamos a seleccionar
aquí el círculo. Es dos vías grandes para nuestro visual. Vamos a ir al tamaño por
aquí y solo
reducirlo para tener círculos
más pequeños, y también un poquito más Así que eso establece. Ahora, lo que
vamos a hacer, vamos a traer
esos dos gráficos en uno. Así que vamos a
fusionarlo usando el eje dual. Entonces voy a ir al
segundo por aquí, click
derecho sobre él, y luego
vamos al eje dual. Entonces si miras de cerca, esos ejes no están
100% sincronizados. Entonces, lo que vamos a hacer
podemos hacer clic derecho sobre aquí y luego
sincronizar el eje Entonces ahora tenemos los círculos exactamente en el
lugar que necesitamos. Entonces como tenemos dos ejes que tienen la misma información, voy a ir a esconder uno
de ellos. Así que vamos y deshabilitemos el encabezado del programa. Y ahora tienes las
personalizaciones completas del gráfico. Se puede decir, ¿sabe
qué? Para las líneas, me gustaría
tener otro color. Por ejemplo, vamos a
tener un color gris. O se podría decir,
hagamos una línea de trazos, así que vamos al baño por aquí
y lo movemos a la línea de trazos. Así que eso es que obtenemos
personalizaciones completas en nuestro gráfico. Pero por lo general para
los gráficos descuidados, tenemos una línea sólida entre ellos Entonces así es como podemos crear un gráfico
descuidado en Tableau.
127. Línea y barra de Udemy 11: Bien, ahora podemos
aprender a combinar diferentes tipos de gráficos
en una sola vista. Y aquí vamos a mezclar
los pars con las líneas. Existen diferentes
métodos de cómo hacerlo
dependiendo del caso de uso. El primero es usar
la línea promedio. Entonces primero, vamos a construir una línea de barras estándar a
lo largo del tiempo. Para ello,
pongamos
las fechas de los pedidos a las columnas y también las ventas a las filas luego
cambiemos los años a
un mes continuo. Cambiemos los formatos. Y ahora en lugar de
tener la línea, vamos a ir y
cambiarla a gráficos de barras. Vamos a las marcas
y cambiémoslo a barras. Entonces con eso,
tenemos nuestro gráfico de barras, el segundo paso
es agregar una línea. Esta línea va a
ser la línea promedio. Para hacer eso en
tau, es muy sencillo. Vamos a la analítica. Y aquí tenemos la
opción de línea promedio, vayamos y
bajémosla a nuestro punto de vista. Entonces va a ser para
toda la mesa. Y eso es todo. Como puedes ver, es
muy fácil con eso, conseguimos una bonita línea promedio
combinada con las gráficas par. Bien. Pasando
al siguiente método, vamos a ir a
combinar las partes y líneas usando el eje dual, y aquí vamos
a ir a comparar dos medidas diferentes. Esta vez, como cambio,
vamos a ir a comparar el número de pedidos junto con el
número de clientes. Ahora vamos a
buscar la fecha
del pedido para poder ver
los cambios a lo largo del tiempo. Y luego
lo siguiente que vamos a
ir a conseguir el pedido, el conteo de a las filas. Ahora vamos a
cambiar el formato de la fecha del pedido a meses, luego cambiar también, el gráfico 2 barras. Para que obtuviéramos nuestro primer
gráfico, el gráfico de barras. Vamos a conseguir
nuestra segunda medida, y la vamos a
tener como líneas. Para ello, vamos al recuento de
los clientes, ponlo cerca de las filas. Para que dividamos nuestra
visión en dos gráficos. Vamos a cambiar la
segunda una dos líneas. Entonces vamos a ir a las
marcas, cambiar esta página. Y luego ahora en vez
de tener barras, vamos a
cambiarlo a línea. Entonces ahora tenemos nuestros dos gráficos, el gráfico de barras y
el gráfico de líneas, y como de costumbre, queremos ir y fusionarlos
en una sola vista. Para ello,
vamos a utilizar el eje dual. Vamos a ir a los clientes, derecho a hacer clic en él, y
luego elegir doble eje. Entonces con eso, como pueden ver, tenemos un gráfico de barras junto
con unos gráficos de líneas. Y claro, con
el eje dual, podemos ir al lado derecho
y sincronizar esos dos Pero por ahora, no tiene sentido. Y claro, ahora podemos
agregar más personalizaciones, por ejemplo, para la línea
podemos hacer los marcadores Así que vamos a los
colores de aquí, y vamos a agregarle
las marcas. Entonces ya
podemos ir y comenzar comparar el número
de pedidos junto con el número de clientes en una sola vista usando dos tipos de gráficos
diferentes.
128. Udemy 12 Bulletchart: Bien, ahora vamos a construir el gráfico educado en Tableau Aquí, vamos a
volver a compinar partes con líneas. Los gráficos de pollet son realmente
importantes para comparar el valor actual
con el objetivo o comparar el actual
con el año anterior Ahora vamos y pongamos como de costumbre, nuestra subcategoría a las filas Y ahora me gustaría comparar la corriente con
el año anterior. Así que llevemos las ventas de 2022 de nuestro panel de datos de
aquí a las columnas. Y ahora vamos a
ordenarlo por el eje. Entonces tenemos un rango, y luego vamos a ir
a
compararlo con las ventas de 2021. Entonces lo que vamos a hacer,
vamos a llevar el 2021 a los detalles, y luego vamos a ir
a agregar una línea de referencia. Vamos al eje
a las ventas de 2022, haga clic
derecho sobre él y
agreguemos una línea de referencia. Ahora vamos a llevarlo un
poco hacia el lado derecho y también para ver esas líneas de
referencia. Lo que vamos
a tomar en lugar de la suma de ventas 2022, vamos a tener ese
2021. Vamos a lamer eso. Y ahora tenemos una
línea para el promedio. Eso no queremos.
Queremos tener el total de ventas para
cada subcategoría Entonces, para cambiar eso,
vamos a ir y decir, en lugar de pan de pares, vamos a tenerlo
venta por pares. Así que vamos a cambiarlo. Entonces ahora tenemos una línea para
cada barra, lo cual es genial. Pero vamos a personalizar
esas informaciones. No quiero ver ninguna etiqueta. Entonces vayamos a las etiquetas
y cambiemos a ninguna. Y luego vamos a formar esas líneas. Vamos
a ir por aquí. Y tomemos, por
ejemplo, el color naranja. Y luego vamos a
cambiar la transparencia al 100% para tener una línea completa. Y luego vamos a hacerlo más pesado
para poder ver las líneas. Yo sólo voy a
ir con el lleno. Entonces, eso es todo. Así que
vamos a cerrar esto. Y como se puede ver con
eso, tenemos muy fácilmente una tabla de polletas en
tableau donde se puede comparar el año actual de las barras con las líneas
del año anterior Entonces así es como podemos crear un gráfico de pollitas muy agradable
combinando barras y líneas
129. Udemy 13 Lollipop: Bien, así que ahora
vamos a aprender a crear una
tabla de piruletas en Hay dos tipos de dardos
horizontales y verticales. Podemos usar este
tipo de gráficos
componiendo las partes
y los círculos Entonces es como stick, y al final,
tenemos círculo grande, y usamos el
círculo para resaltar un valor de datos.
Vamos a crear eso. Es muy sencillo. Llevemos las subcategorías a las filas Entonces nuestra medida va a
ser las ventas como de costumbre. Pongámoslo en las columnas. Entonces con eso
ya tenemos nuestros gráficos de barras. Si no, entonces ve a las
marcas y cámbiala. Vamos a ordenarlo para tener un rango. Entonces como es lo pop, podemos tener palos. Así que vamos a tener barras más pequeñas. Vayamos al tamaño por aquí
y solo reduzcamos el tamaño. Entonces ahora lo que falta en la
piruleta es el círculo final. Entonces con el fin de hacer
otro gráfico. Lo que vamos a hacer, también
podemos tomar la suma de ventas
y duplicarla. Así que mantén el control, Sólo tienes que arrastrar
y soltar la suma de ventas. Entonces con eso,
tenemos nuestras dos medidas, y lo que vamos a hacer a continuación, vamos a ir a
cambiarlo dos círculos. Entonces vayamos a las marcas a
la segunda suma de ventas. En lugar de automático,
vamos a tener los círculos. Así que tenemos muy bien esos círculos, pero
son realmente pequeños. Así que vamos a hacerlo más grande. Un poco más pequeño. Bien,
entonces tal vez esto esté bien. Entonces, ¿cuál es el siguiente
paso para fusionar dos gráficos juntos
en una sola vista? Como es habitual, vamos
a utilizar el eje dual. Entonces vayamos a la
segunda suma de ventas. Escríbelo haga clic en él, y luego
vayamos al eje dual. Entonces como puedes ver
las cosas se destruyeron, no
tenemos
más de las barras, y eso es porque en la primera medida de
la suma de ventas, no
especificamos para
Tableau que es bar. Era un automático,
y con eso, Tableau iba a ir
y hacer conjeturas sobre el visual adecuado
para los datos actuales, que es algo
que está mal Entonces lo que vamos a
hacer, vamos a ir a la primera medida y decir para Tableau, no es automático. Queremos que siempre sea como
bar. Así que vamos a cambiarlo. Entonces con eso, como
puedes ver,
ya tenemos la forma
de la piruleta Tenemos que hacer algunas cosas
que no son gran cosa. Entonces nos olvidamos de
sincronizar el eje. Así que vayamos al segundo
, haga clic derecho sobre él, y vamos a sincronizarlo solo para asegurarnos de que todo
coincida correctamente Y ahora tengo esos dos ejes que tienen exactamente la
misma información. Así que sólo voy a
ir a uno de ellos. Y esconder esa información
para tenerla sólo una vez. Ahora lo clave
del lopop es mostrar información al final en
el círculo Aquí podemos poner cualquier cosa
como cualquier medida. Por ejemplo, podemos tener las ventas totales o el
número total de pedidos y así sucesivamente. Pero en este ejemplo, me
gustaría tener el texto de la subcategoría en esos
círculos. Eso lo podemos hacer. Vamos a ir
al círculo por aquí, y vamos a
poner en las etiquetas,
la subcategoría control biodect y poner las
subcategorías en las Ahora, como pueden ver, tenemos ahora las informaciones de encabezados
en esos círculos. Entonces, lo que podamos hacer, podemos ir ahora y esconder esas informaciones. Haga clic con el botón derecho y muestre el encabezado. Con eso, hemos eliminado
esas informaciones y
ahora tenemos las informaciones de cabecera o las subcategorías
en los círculos Una cosa más que podemos hacer, podemos ir y agregar coloración. Tomemos la suma de las ventas
y pongámosla en los colores. Entonces con eso
tenemos un gráfico de
rangos muy agradable para las
subcategorías Bien, entonces ahora veamos
rápidamente el segundo tipo. Podemos tener unas tablas de
piruletas verticales. Acabo de duplicar
el anterior, y todo lo que vas a hacer, vamos a ir al menú
rápido de aquí y cambiar todo entre
las filas y las columnas. Todo bien. Entonces ahora tenemos
todo vertical, pero tenemos círculos realmente grandes. Así que vamos a cambiar eso. Vamos a la segunda suma
de ventas y vamos a la talla. Tratemos de reducir
las cosas por aquí, y podemos reducir
también los palos. Vamos a la
primera suma de ventas. Al tamaño también, intentemos reducir los palos. Entonces ahora se ve muy bien, pero aún así tenemos un
problema con las etiquetas. Entonces volvamos a ir
a los círculos. Ve a las etiquetas, y
vamos a cambiar las alineaciones de
automáticas a arriba Entonces vamos a ir
a cambiar el s. Así que ahora tenemos las etiquetas
encima de esos círculos. Pero aún así, no
tenemos todas las etiquetas porque el tamaño del
texto es realmente grande. Así que vamos a los
teléfonos de aquí. Cambios 10-8. Falta
uno de ellos. Puedes ir y reducir
el tamaño de los círculos. Entonces, eso es todo. Así
es como puedes crear
gráficos de piruletas en Tableau Y aquí puedes ver
el poder de Tableau. Podemos ir y combinar diferentes tipos de gráficos
en una sola vista. Como aquí estamos combinando
el círculo con las barras. Eso significa que tenemos
infinitas combinaciones, y esto abre las
innovaciones en Tableau donde puedes crear gráficos e imágenes
increíbles Y esta es exactamente
la magia del tableau.
130. Gráficos de áreas de Udemy 14 (correcto): Muy bien, entonces ahora
vamos a
hablar de los
gráficos de área en Tableau. Son como los gráficos de líneas. Podemos usarlo
para ver cómo van cambiando
los datos a
lo largo del tiempo. Pero debajo de la línea,
vamos a conseguir un área
de campo para que sea más
fácil visualizar esos números. Entonces ahora vamos
a comenzar con un gráfico de área muy básico en tableau. Dado que es cambio con el tiempo, vamos a obtener la fecha del
pedido a nuestro punto de vista. Y entonces como de costumbre,
vamos a conseguir la suma de ventas a las filas y
en vez de un año, vamos a cambiar
al mes continuo. Ahora aquí la tenemos como
línea porque es automática. Si vas por
aquí a las marcas, puedes ver que tenemos un tipo de
gráfico llamado area. Vamos a cambiarlo. Entonces estos son los gráficos de
área más básicos que
tienes en Tableau. Entonces ahora podríamos
decir, ¿sabes qué? El gráfico de área básico en
Tableau, no tiene una línea. Por lo general, los
gráficos de área tienen una línea, y entre la
línea y el eje, tenemos una brecha de campo. Pero el gráfico de área básico en Tableau, no tienen este visual. Para recrear este
diseño, lo que vamos a hacer,
vamos a ir
a crear una línea en la parte superior de nuestras gráficas de área Entonces aquí podemos tener
dos tipos de gráficos, la línea y el área. Así que vamos a crear eso. Vamos a tomar
la suma de ventas y duplicarla manteniendo el control. Entonces ahora tenemos nuestros dos gráficos. El primero se va a
quedar como gráfico de área. El segundo va
a ser un gráfico de líneas. Entonces vamos al segundo
de la suma de ventas. En lugar de área,
vamos a tener una línea Y creo que
ya sabes el siguiente paso. Tenemos que ir a fusionar esos dos gráficos en
una sola vista. Entonces, ¿cómo vamos a hacer
eso, usando el eje dual? Pasemos a la
segunda suma de ventas,
derechazo haga clic sobre ella, y
escojamos doble eje. Ahora el siguiente paso,
vamos a ir al gráfico
de área y simplemente
reducir la obcidad Vamos a los colores, y ahora vamos a ir y solo
reducir la opcidad con eso, vamos a conseguir un gráfico de
área perfecto en Tableau, donde tienes una línea y
entre la línea y el eje, tienes una brecha de campo, que es mucho mejor que
el gráfico de área básico en Tableau. Todo bien. Pasando al
siguiente, vamos
a tener los gráficos de área apilados. Es como las listas de partes. Podemos agregar más información a nuestras visualizaciones agregando las dimensiones a los colores. Entonces ahora tenemos el gráfico
básico de área al inicio donde
tenemos
la suma de aleles y el mes a
lo largo del tiempo Entonces ahora vamos a
ir a agregar una dimensión. Tomemos la categoría
y pongamos a los colores. Entonces con eso conseguimos tres gráficos de
área apilados uno
encima de los otros porque dentro de estas dimensiones,
tenemos tres valores. Entonces, lo que podemos hacer
aquí sobre el diseño, podemos ir a los colores de
aquí y aumentar la opacidad Entonces realmente, eso
establece, así es como
podemos crear un gráfico de área apilada en Tableau. Todo bien. A continuación, vamos a ir a
construir gráficos completos de pila 100%. Aquí, si el total de las
ventas no es importante, pero lo importante
es ir y comparar esas diferentes
categorías juntas, podemos ir y usar los gráficos de stack
completo. Veamos cómo podemos
hacer eso. Vamos a ir
a la suma de ventas, y podemos cambiar a cálculos de tabla
rápidos
por ciento del total. Vamos a dar click en eso. Aún no estamos ahí. Como pueden ver, tenemos el porcentaje por
aquí en el lado izquierdo. Queremos tenerlo 0-100. Para ello,
vamos a
ir de nuevo a la suma de ventas radical en ella y editemos los cálculos de
la tabla. Ahora lo que vamos a
hacer, vamos a
cambiarlo a dimensión específica, y esta dimensión
va a ser la categoría. Entonces deseleccionemos los meses de edad
ordenada y
vayamos a cerrarlo. Entonces con eso, puedes
ver el ahora empiezas 0-100 y
lo tienes como una cuadra Ahora podemos ir y
comparar muy fácilmente las tres categorías
diferentes. Y aquí podemos ver
muy claramente cómo cada categoría se relaciona con el conjunto con el total de
ventas de cada mes. Así es como podemos
crear muy fácilmente un cuadro de
gráfico completo o 100% stack. Todo bien. Entonces ahora vamos a ir
a crear pequeños gráficos de áreas múltiples
agregando múltiples dimensiones. Ahora vamos a conseguir
la primera dimensión. Va a ser el
país a las columnas. Vamos a conseguir las
fechas de pedido también a las columnas, y luego a las
filas, vamos a
ir a obtener las categorías. Esas son nuestras tres dimensiones, y luego voy
a ir los interruptores de estándar a toda la vista. Ahora vamos a sacar los
números dentro de nuestra vista. Entonces va a ser
la suma de las ventas. Pongámoslo en las filas. Como tabla por defecto, va
a mostrarla como líneas. Vamos a cambiarlo
a áreas a las marcas. Para que obtengamos nuestros mini gráficos de
área en Tableau. Pero ahora agreguemos más detalles donde queremos ver los meses. Vamos al año tras
año y cambiemos el formato a mes continuo.
Vamos a cambiarlo. Después siguiente, vamos a
ir a agregar el colorante. Controlemos y arrastremos y soltemos el país
a los colores. En tales visualizaciones, no tiene sentido tener
esa información de cuadrícula Haga clic derecho sobre él, vayamos
a los formatos a las líneas. Asegúrate de seleccionar las filas, y luego la línea de la cuadrícula por aquí y hacerla Entonces, qué hace, hemos creado pequeños, múltiples gráficos de área en Dublo Es muy similar a las
líneas o a las barras.
131. Udemy 15 Scatterplot: Bien, entonces ahora
vamos a aprender a crear las
gráficas de dispersión en tabla. Las gráficas de corte son una de
las gráficas fundamentales para comprender
la relación entre dos medidas continuas. Entonces eso significa que la
tarea principal de las gráficas de dispersión es encontrar correlaciones
entre dos campos continuos Y además, otra tarea
del diagrama de dispersión es
encontrar a los outliners
dentro de tus datos Así que vamos ahora a crear
unas gráficas de dispersión muy básicas en la tabla. Y como dije, necesitamos dos
medidas para lograrlo. O dos medidas van a ser
las ventas y la ganancia. Consigamos las ventas
a las columnas. Y también la
ganancia a las filas. Entonces con eso
conseguimos nuestros dos ejes, y va a representar
una gráfica bidimensional. Ahora lo que
falta son, por supuesto, nuestros datos, los puntos de datos. Entonces aquí vamos a
ir con el ID de cliente. Entonces tomemos el ID de cliente, y ahora vamos a ir
y ponerlo a los detalles. Y aquí está el poder de tableau en comparación con
cualquier otra herramienta, donde Tableau puede ir y
trazar todos los puntos de datos que tenemos dentro de nuestros datos
sin ninguna restricción. Entonces con eso podemos ver
la correlación entre las ventas y el beneficio y también para encontrar a los outliners Por ejemplo, esos puntos que lo
tenemos como stand alone. Bien, para que
hayamos creado las gráficas de dispersión muy básicas en Table. Todo bien. Entonces, a continuación,
vamos a ir y agregar más cosas al diseño
de las manchas de dispersión, donde vamos a
cambiar los colores, el tamaño, agregar
círculos, y así sucesivamente Entonces ahora vamos
a ir a cambiar el tamaño de cada punto de datos, pero va a
depender de una tercera medida, el conteo de órdenes. Entonces ahora vamos a ir a
los recuentos de pedidos y
arrastrarlo y soltarlo al tamaño. Cada cliente va
tiene diferentes tamaños, y eso va a depender cuántos pedidos hicieron
estos clientes. Entonces esto es una cosa que
podemos agregar a nuestras manchas de dispersión Otra cosa
podemos agregar coloración. Entonces aquí tenemos diferentes
formas de cómo agregar coloración, ya sea podemos agregar una dimensión
o podemos hacer un cluster. Entonces ahora, por ejemplo,
vayamos a buscar la dimensión país y
colocarlo en los colores. Y aquí en los puntos de datos, podemos agregar también diferentes
formas en nuestro visual. Entonces actualmente tenemos el
círculo para todo. Podemos llevar al país arrastrarlo
y soltarlo a las formas. Y ahora podemos ver
en el scatter blot, no sólo que los países
tienen diferentes colores, sino que tienen también,
diferentes formas. Pero lo que solemos ver en
las gráficas de dispersión en eso, Cada punto de datos puede
representarse como un círculo relleno Eso significa que vamos a
ir a cambiar lo visual. Vamos a las
marcas de aquí y luego cambiarlo de
formas a círculos. Ahora como pueden ver,
tenemos todo como un círculo lleno, pero aún no estamos ahí. Vamos a hacer la
talla un poco más grande. Ahora qué tenemos por aquí,
tenemos muchos puntos y lo que solemos hacer, vamos
y reducimos la opacidad
de los colores Así que vayamos a los colores de
aquí y vamos a reducirlo. Y con eso, se puede ver
muy bien, por ejemplo, esos dos puntos, hay
como superposición entre ellos. Una cosa más que
podemos agregar a esos círculos, podemos tener como un
borde forrado para cada círculo. Entonces para hacer eso,
vamos a ir de nuevo a los colores, y aquí tenemos un
efecto llamado border. Entonces en vez de automático, vamos a tener algo como
este color o el gris. Entonces con eso
se puede ver, tenemos un borde muy bonito
para cada punto de datos. Bien, entonces esas son
algunas opciones diferentes sobre cómo personalizar los gráficos
de dispersión
132. Gráfico de Udemy 16 puntos: Bien, entonces ahora
vamos a crear el dot blot en Tableau. Dot blot es un
gráfico de una dimensión con el fin de
ver la distribución de sus datos entre
diferentes categorías, y cada punto puede
representar un punto de datos. Entonces ahora vamos a ver las
ventas por la fecha del pedido, y luego podremos tener el ID del
pedido como detalle. Entonces vamos a llevar la fecha del
pedido a nuestras filas. Entonces ahora vamos a ir a ver
la distribución
de los ID de pedido por la fecha. Esta vez llevemos la fecha del pedido
a las filas. Vamos a cambiarlo a
un mes como continuo. Entonces vamos a ir
a llevar nuestra medida a las columnas. Y ahora como defecto, lo
tenemos como línea. En lugar de eso, vamos a ir y hacerlo como un círculo. Entonces ahora no estamos ahí todavía. Tenemos que agregar más
detalles a la vista y eso moviendo el
ID del pedido a los detalles. Entonces ahora como tenemos muchos
pedidos dentro de nuestros conjuntos de datos, Tabla puedo preguntarnos, ¿de
verdad quieres hacer puntos? Bueno, sí, sumar todos los miembros. Entonces ahora, como pueden ver,
tenemos una parcela de puntos muy bonita. Podemos agregar más informaciones
como, por ejemplo, tomemos la categoría
y pongamos a los colores. Y además como
hay mucho solapamiento, podemos ir a los colores. Y reducir la opacidad. Entonces ahora con eso,
cada punto de datos, cada círculo puede
representar un pedido, y ahora se puede ver
muy clara y muy rápido qué pedidos
tienen más ventas. Entonces así es como puedes
crear un cuadro de trama de puntos.
133. Línea de tiempo de círculo de Udemy 17: Bien, entonces ahora
vamos a aprender a construir una línea de tiempo de círculo o
burbuja Usualmente usamos la línea de tiempo del
círculo para analizar los
cambios a lo largo del tiempo, y generalmente la usamos para mostrar los distintos valores de diferentes círculos en
múltiples categorías. Entonces veamos cómo
podemos construir eso. Ya que decimos que es cambio
con el tiempo, necesitamos una fecha. Entonces vayamos y llevemos la fecha del
pedido a las columnas, y luego necesitamos
una dimensión más. Tomemos por ejemplo, las
subcategorías a las filas. Y entonces necesitamos nuestra medida.
Van a ser las ventas. Pero ahora en vez de
dejarla caer a las columnas o a las filas, vamos a
caer sobre el tamaño. Ya que cada punto de datos
puede tener diferente tamaño. Entonces Para ir a mostrarlo como cuadrados. Vamos a
cambiarlo a círculos. Y ahora, para tener
más puntos de datos en nuestra opinión, vamos a ir a cambiar
los oídos. Tomemos, por ejemplo, el trimestre como continuo. Así que vamos a hacer clic en puntos. Entonces ahora voy a ir a
cambiar el tamaño de nuestra vista. Sólo voy a
ir al encabezado y hacerlo un poco más grande. Entonces vamos a ir
al eje y simplemente hacerlo un poco más pequeño
para tener algo de superposición. Entonces ahora vamos al tamaño y aumentemos el tamaño o
lo hagamos un poco más pequeño, y luego vamos a ir a los colores y
reducir la opacidad Y ahora podemos agregar más
personalizaciones sobre el diseño. Por ejemplo,
tomemos la suma de ventas y la pongamos a los colores, y luego aumentemos como un poco la opacidad,
así se ve mejor Además, depende de
cómo te guste. A lo mejor puedas ir y
agregar algunas fronteras. Entonces vayamos a las
fronteras por aquí. A mí me gustan los oscuros. Entonces tal vez sólo
voy a ir
y hacerlo más gris. Cruza aquí, puedes
ir y personalizar diferentes cosas, por ejemplo. Puedes ir y usar dos medidas. Entonces, por ejemplo, en lugar de tener la suma de
ventas en los colores, podemos ir y obtener
la suma de ganancias. Así que vamos a conseguir la suma
de ganancias en la coloración. Entonces ahora podemos ver
en este gráfico, podemos ver muchas cosas,
el cambio con el tiempo. Podemos ver también
la coloración entre dos medidas
para entender la relación entre
ellas donde el lado que va a indicar las ventas y el color va a
indicar las ganancias. Esto es realmente potente
y muy grande análisis inter blo usando
la línea de tiempo del círculo
134. Udemy 18 Pie y Donut: Todo bien. Entonces ahora
vamos a hablar del gráfico circular en Tableau. Es una manera muy fácil y
común para analizar o mostrar la
parte a datos enteros. Digamos que podemos
construir eso sobre tau. Hay una manera fácil o de láminas
para hacer eso, si vas al show me por aquí y luego haces clic
en los gráficos circulares No vamos a hacer eso. Lo
crearemos por nuestra cuenta. Para que entendamos
cómo funciona Tableau. No tomemos los atajos.
Sólo voy a cerrarlo. Entonces, para construir primero un gráfico
circular en la tabla, vamos a ir a las marcas de aquí, cambiarlo de dos
automáticos. Un Pi. Entonces con eso obtenemos un
pequeño icono llamado ángulo, y aquí vamos a ir y dejar caer nuestros campos encima de él. Entonces en este ejemplo, vamos
a construir un gráfico circular a partir de las ventas y luego
dividirlo por país. Tomemos las ventas y
pongamos en el ángulo. Y con eso conseguimos
nuestras listas justas. Es como un círculo y
aún no está dividido. Cambiemos de la vista
estándar a la vista
completa para obtener un gráfico pi
más grande. Entonces el siguiente paso,
vamos a ir a
dividir los gráficos pi
en secciones. Entonces nuestra dimensión va
a ser el país. Vamos a codificar a los clientes. Entonces agarra el país y
pongámoslo en los colores. Para que nuestro Pi esté dividido en múltiples secciones, y el tamaño de cada sección pueda indicar las ventas
del país. Este tipo de gráficos
se utiliza con el fin analizar la parte a todo. Por ejemplo, aquí,
podemos analizar cómo Estados Unidos está contribuyendo o
relacionando la totalidad de las ventas. Entonces, como puedes ver, es
realmente fácil de construir y se usa
muy comúnmente
en muchos dashboards Podemos ir por aquí, por
ejemplo y agregar algunas etiquetas y
cambiar el diseño, por
supuesto, de estos gráficos circulares. Y una cosa más
que me gustaría
mostrarles que a veces
en los dashboards, se
puede ver que
hay múltiples gráficos circulares en uno dashboards en una vista Para
ello, simplemente agarras cualquier dimensión y la pones a
las filas o a las columnas. Entonces, por ejemplo, tomemos esa categoría y
pongámosla en las columnas. Y con eso
conseguimos de inmediato, Tres gráficos pi bajo esas
tres categorías diferentes. Entonces así es como solemos
tratar con los gráficos circulares. Tenemos una dimensión
que divide los gráficos circulares y otra que está
duplicando esos gráficos circulares Bien, y. Así que eso es todo
por los gráficos circulares en Tableau. Bien, así que ahora
pasando al siguiente, tenemos los gráficos de donas El gráfico Dona es muy
similar al gráfico Pi. Todavía tienes este
análisis de parte a todo. Tienes un círculo y
tienes diferentes segmentos. Pero mucha gente prefiere
usar el gráfico Du, y eso es porque podemos agregar una información extra
al círculo. Todo bien. Entonces ahora, para construirlo, necesitamos dos gráficos. El primero van
a ser los gráficos de Pi. El segundo va a ser el espacio
vacío en el medio. Entonces comencemos con
los gráficos circulares como aprendimos anteriormente, tenemos que cambiar los gráficos
automáticos a un Pi. Entonces tomamos nuestra medida, va a ser la suma de
ventas al ángulo. Y luego a continuación vamos
a tomar el divisor, puede
ser el país
a los colores, y con eso
conseguimos nuestros gráficos Pi. Bien, entonces ahora siguiente, voy a cambiar de vista estándar
a vista completa. Entonces esto es para el primer gráfico. Ahora, para obtener el círculo
vacío en el medio, tenemos que crear otro
gráfico dentro de esta vista. Entonces ahora vamos a ir
a crear nuestra medida vacía solo
para tener un segundo gráfico. Entonces para hacer eso,
vayamos a las columnas de
aquí en promedio de cero. Entonces ahora seguimos en las marcas, solo
tenemos un visual
para conseguir un segundo, iremos a duplicarlo. Entonces ahora con eso,
conseguimos nuestras dos medidas, una para los gráficos circulares, y la segunda puede
ser para el espacio vacío. Entonces ahora lo que vamos
a hacer, vamos a ir
a fusionar esas cosas en un solo lugar porque solo tenemos que
tener una rosquilla. Haga clic derecho sobre la media y
vayamos al eje dual. Como de costumbre, vamos a
ir a sincronizar cosas. Así que vamos a
sincronizar el eje. Y ahora vamos a deshacernos
de ellos. Nosotros no los queremos. Así que mostrar encabezado de distancia.
También desde abajo. Entonces ahora tenemos los dos
gráficos en una sola placa. Es un poco
pequeño. Vamos a hacer
las cosas un
poco más grandes. Vamos a las tallas y solo hazlo más grande en el
medio. Todo bien. Entonces ahora vamos a hacer el espacio
vacío en el medio. Cambiemos al
segundo marcado por aquí. Ahora el segundo gráfico, no
va a ser un Pi, va a ser como un círculo. Vamos a
cambiarlo a un círculo, y vamos a deshacernos de
toda esa información. Ahora bien, si
revisas nuestra vista, no vemos los gráficos pi y eso es
porque tenemos superposición. El por gráfico está
detrás de nuestro círculo. Ahora para mostrarlo,
lo que vamos a hacer, vamos a ir al círculo. Ir a la talla, y
ahora vamos a empezar a reducir los lados
del círculo. Como pueden ver, ahora estamos
consiguiendo la forma de donas. Pero nuestro doute tiene en el
medio un color blanco. Vamos a cambiar el color del
círculo a blanco. Perfecto. Ahora tenemos las formas
dou en nuestra opinión. Pero ahora vamos a
deshacernos de todas esas líneas. Haga clic derecho sobre aquí y el espacio
vacío, vaya al formato. Entonces vayamos al lado izquierdo. Empecemos con las
líneas de aquí. La línea cero,
vamos y cambiemos a ninguna. Entonces todavía tenemos la
columna una línea más. Cambiemos a las columnas. En lugar de la línea de la cuadrícula, vamos a moverla a ninguna. Y luego para
deshacernos de esas fronteras, cambiemos a las fronteras. Entonces vamos al
divisor de filas, hazlo ninguno, y también para los divisores de
columna ninguno, y con eso conseguimos formas de donas muy
limpias en Tableau Ahora, agreguemos algunas etiquetas y algunos datos a nuestras gráficas de donas Vayamos primero al gráfico circular. Aquí vamos a obtener
la información de esas secciones. Entonces,
¿qué vamos a hacer? Vamos a
llevar, por ejemplo, al país a las etiquetas. Y también, podemos ir a
obtener la suma de ventas, como Hold control y arrastrarlo y soltarlo en
las etiquetas también. Ahora podemos ir y cambiar
el formato de fuente, claro, si vamos a las etiquetas de aquí y luego damos click en
los tres puntos. Entonces hagamos, por ejemplo, la suma de los
pools de ventas, y comencemos. Hasta el momento, no hay nada nuevo
en comparación con los gráficos circulares. Apenas estamos mostrando las
informaciones de cada sección. Pero ahora aquí viene el
poder de los gráficos de donantes, podemos dar una información
aquí dentro del círculo del sitio, y puede ser generalmente el total de la medida,
el total de ventas. Ahora vamos y cambiemos
al círculo de aquí. Vamos a buscar la suma de ventas y ponerla en las etiquetas. Se puede ver la suma de
celdas aquí extrañamente en el lado derecho porque aún
no la personalizamos Entonces vayamos a las
lapolas entonces vayamos a la alineación de aquí y hagamos todo
a la mitad Con eso, como
puedes ver, tenemos el total de ventas en el medio. Vamos a
personalizar un
poco el texto . Vamos a entrar. Entonces lo que podamos hacer, podemos escribir las
ventas totales al inicio. Y entonces podemos hacer
todo como tirado para el número real, los valores reales, y
hagamos todo un
poco más grande. 16 y haga clic. Entonces
ahora, como pueden ver, tenemos ahora otra
información a los gráficos de barras donde tenemos la suma total
de ventas en el medio, y luego podemos ver muy bien las diferentes secciones
alrededor de este número. Entonces así es
como puedes crear gráfico
Da en Tableau,
y este tipo de gráfico, es mucho
más usado que el gráfico circular, ya que puedes agregar una
información extra en el medio.
135. Udemy 19 Heat y Treemap: Bien, entonces ahora tenemos otro
gráfico con el fin de analizar la parte a todo
usando el mapa de árbol. Normalmente trabajamos con los
tres mapas para
mostrar los datos jerárquicos
dentro de nuestros conjuntos de datos Entonces veamos cómo
podemos construir eso. Empecemos primero
con las marcas. Vamos a
cambiarlo a cuadrados. El siguiente paso,
vamos a ir a las ventas y podemos
ponerlo en la talla. Con eso, conseguimos
un cuadrado azul para las ventas totales
dentro de nuestros datos. Ahora, claro,
queremos ir y dividir esta plaza en
múltiples informaciones, y aquí vamos
a trabajar con la jerarquía de los productos. Entonces comencemos con la primera
dimensión, la categoría. Rastreemos y
dejémoslo a los colores. Y como pueden ver,
ya tenemos ahora un mapa de árboles. Por lo que los colores de los tres mapas se deciden a partir de la categoría, y el tamaño de esos bloques se
puede decidir a partir de las ventas. Ahora, por supuesto, en
este mapa de tres, queremos representar
la jerarquía. Entonces la siguiente dimensión va
a ser la subcategoría. Pero esta vez no lo vamos a
mover a los colores, lo
vamos a mover a los detalles. Así que vamos a hacer eso. Entonces ahora como se puede ver cada uno de esos bloques se
dividen en más bloques, donde tenemos las informaciones de la
subcategoría Entonces eso significa que los datos
seguirán dividiéndose en el mapa de árbol, cuantas más dimensiones
agreguemos de la jerarquía. Entonces, por ejemplo, vamos a
agarrar el nombre del producto, y pongámoslo a los detalles. Y ahora podemos ver
que tenemos muchos mini bloques que representan
el nombre del producto. Entonces con eso,
hemos representado nuestra jerarquía de los productos, individuales en un mapa de árbol. Y podemos ver que cada
categoría, por ejemplo, el rojo se divide en
múltiples subcategorías,
y cada subcategoría se divide para los
dos productos Pero claro, la desventaja
aquí de que cuantos más
detalles añadas, más difícil va a ser
leer esta visualización. Por lo que no
te recomiendo ir con el nombre del producto en
tales visualizaciones Debería ser suficiente con la categoría y
la subcategoría Y por supuesto, como cualquier otro gráfico en
nuestras visualizaciones, podemos tener múltiples mapas de
árbol en una vista agregando una dimensión a columnas
o filas Como por ejemplo, vayamos conseguir fecha de pedido a las carreteras, y así obtendríamos múltiples mapas de
árboles divididos por las orejas, lo cual es realmente inútil
tener tal visualización, así que vamos a eliminarlo Bien, ahora vamos a
hablar del mapa de calor. Es como una matriz donde
tienes colores dentro de ella, y usualmente la usamos
para hacer coloraciones entre
dos categorías Veamos cómo podemos construir eso. Necesitamos dos categorías. Eso significa que necesitamos
dos dimensiones. Digamos que el primero
va a ser el país, vamos a arrastrarlo y
soltarlo a las columnas. Entonces la segunda
dimensión va a ser, por ejemplo, la subcategoría Vamos a arrastrarlo y
soltarlo a las carreteras, y con eso,
conseguimos nuestra matriz. Cambiemos a la vista completa. Entonces tenemos varillas,
tenemos columnas. Ahora lo que falta,
claro, es nuestra medida. En. Entonces ahora, para crear
el efecto del mapa de calor, vamos a tomar
la suma de sellos, y pongámosla a los colores. Y ahora con eso,
tenemos nuestro mapa de calor, y podemos ver por los
colores la coloración entre los países
y las subcategorías, donde podemos ver de inmediato
que los sellos más altos, donde tenemos el color oscuro Entonces por ejemplo, tenemos
sellos altos del país,
Francia, y también, de la subcategoría
Y las ventas más bajas, lo
podemos ver,
por ejemplo, aquí, en los sobres e Italia Donde aquí podemos volver a ver, el poder de las visualizaciones, donde podemos leer ahora las tendencias y
las
coloraciones entre nuestros datos, que es mucho mejor que
tener solo números Pero claro, si quieres
agregar algunos números en esta matriz, podemos ir a las
etiquetas de aquí, showmrks y si quieres
llegar al medio, vamos a las alineaciones, y hagamos todo
en Entonces eso es todo, como puedes
ver, es realmente un símbolo, y así es como podemos
crear mapa de calor en Tableau
136. Udemy 20 burbujas: Gráfico de burbujas en Tableau, son realmente
una gran
manera de agregar muchas dimensiones y
medidas en una sola vista. Entonces
los gráficos de burbujas son como círculos, y podemos definir muchas
cosas en el círculo, como los colores, el tamaño
que podemos poner dentro del texto. Entonces, vamos a tener un ejemplo. Vamos a empezar
con la marca. Entonces en vez de automático, vamos a cambiarlo a círculos ya que las
burbujas son círculos. Entonces comencemos con
la información de la barda. Vamos a ir a
buscar las ventas de la medida. Pongámoslo en la talla. Con eso conseguimos nuestro
pequeño pupple o círculo justo, déjame cambiarlo a toda la vista Entonces ahora tenemos una información, el total de ventas dentro de nuestros datos. Agreguemos otra
información como dimensión. Vamos a sumar las
subcategorías dentro de nuestra vista. Entonces voy a tomar
esta dimensión, y pongámosla en los detalles. Ahora como pueden ver,
tenemos más ppples y ahora
vamos a conseguir una burbuja para
cada subcategoría Todo bien. Entonces ahora
sigamos agregando más información a nuestros títeres. Digamos que me gustaría
agregar la coloración para
el pupple y esto debería
provenir de otra medida Tomemos las ganancias. Pongámoslo a los colores. Ahora con eso,
conseguimos diferentes colores depende de los valores
de la ganancia. Ahora estoy a punto de agregar
una información más dentro de esas burbujas. Digamos la categoría. Vayamos a buscar la categoría
dimensión, y ahora
pongámosla en las etiquetas. Ahora podemos ver la categoría de cada burbuja de
cada subcategoría Como puede ver, tenemos
cuatro informaciones distintas que tenemos dentro de nuestra burbuja. El primero es que los colores de las burbujas indica
las ganancias, y luego el tamaño de las burbujas nos muestran
la información de
ventas, y luego el número
de esas burbujas se decide a partir de
la subcategoría Tenemos todas esas
subcategorías dentro de nuestros datos, y finalmente, el texto dentro de la burbuja viene
de la categoría Este es el poder
del gráfico de burbujas donde se encuentran
las performaciones de Atum en una sola vista Bien, entonces ahora tenemos
otra divertida llamada tablas
pubbles apiladas Entonces aquí vamos a agregar muchas dimensiones en los detalles. Digamos que podemos construir eso. Pasemos a automático como de costumbre, luego cambiemos a círculos. Tomemos la suma de las ventas
y la pongamos en el tamaño. Sólo estamos creando de nuevo
nuestras ppples esta vez, vamos a ir
a por el país y pongámoslo a los colores Hasta el momento, tenemos esos cuatro
colores para cuatro países. Ahora bien, si traemos unas
dimensiones a los detalles, va a dividir
estos títeres en títeres más pequeños y esa es la curva sobre la cardinalidad
de las Por ejemplo,
tomemos la categoría. Tiene una cardinalidad muy pequeña, y con eso
conseguiremos apenas unos títeres Si vamos y lo quitamos,
tomemos la subcategoría. Ahora como puedes ver,
estamos consiguiendo mucho más ppplesque
la categoría, y eso es porque
tenemos más datos dentro de la Ahora vamos con cadty más alto vamos a eliminar
las subcategorías,
y vamos a conseguir, por ejemplo, el nombre brodac Una vez que lo hagas,
obtendrás muchos pubbles
pequeños y todos
están apilados juntos Por supuesto, puedes ir y
ordenar las pbbles de manera diferente. Si vas al
país por aquí, derecho das clic en él,
y vamos a ir a ordenar. Déjame moverlo un poco hacia el lado
izquierdo, y si cambias el
tipo como puedes ver, el color va
a cambiar también. Entonces aquí puedes ir y ordenar
el pupple como quieras. Y claro, podemos ir
con más detalles si
tomamos el nivel más bajo de
detalles, el ID de pedido. Así que dejemos caer el nombre
del producto, y vamos a
obtener el ID del pedido. Y con ese WSS, ¿realmente quieres
todos esos datos Sí, agregue todos los miembros. Y ahora
obtendrás por cada pedido una pequeña burbuja dentro de
nuestras visualizaciones Bien, entonces esta es otra
forma de representar tus datos en imágenes usando
el gráfico doble de pila Pero si lo miras, encontrarás que se
parece al hijo. Bien, así que eso es todo por
los gráficos de burbujas apiladas.
137. Mapas de Udemy 21: Ahora vamos a hablar
de los mapas de Tableau. Primero, obtengamos los datos
para poder trazar los mapas. Vamos a crear
una tercera fuente de datos. Estoy en una página de fuente de datos. Vamos por aquí en este
pequeño icono, nueva fuente de datos, y luego vamos
al archivo de texto, y luego a los datos
que lo descarguemos. Vayamos a la carpeta grande, y luego tenemos
por aquí las ventas de USA. Seleccionemos este
archivo CSV y hagamos clic en Abrir. Es realmente simple mesa
donde tenemos los pedidos, país región estado y ventas. Eso establece,
volvamos a nuestra vista, y vamos a crear ahora un mapa
muy básico en Tableau. De nuevo, podemos ir a la hoja usando el Show pero vamos a ir y crearlo desde cero. Si echas un vistazo
a nuestro contenedor de datos, puedes encontrar que tenemos dos campos
generados automáticamente, la latitud y la longitud. Son
coordenadas geográficas
con el fin de manchar el
mapa, la Tierra. La latitud se
encarga de trazar las líneas horizontales y la longitud es responsable de
bordear las líneas verticales. Lo que puedes hacer va a ir
y usarlas a las columnas. Tomemos la longitud a las columnas y la
latitud a la rosa. Entonces con eso, se puede ver que Tableau ahora es
capaz de trazar la Tierra. Ahora a continuación, tenemos que
especificar para Tableau, el país, los estados, esas informaciones
geográficas. Entonces llevemos, por ejemplo, al país a los detalles. Y con eso,
se puede ver que Tableau ahora
se está enfocando solo en Estados Unidos
porque
solo tenemos información sobre Estados Unidos. Ahora tomemos
también los estados y
arranquemos hasta los detalles. Ahora como puedes ver,
Tableau se está enfocando ahora con esos puntos
en cada uno de los estados. Todo bien. Ahora el siguiente paso
en vez de tener círculos, me gustaría
tener un gráfico de mapa. Entonces vamos a ir a las marcas, cambiarlo de automático a mapa. Y con eso,
tenemos toda el área cubierta con los colores. Así que ahora podemos ir y añadir coloración dependa de la
dimensión que queramos. Entonces, por ejemplo, podemos ir a la región de aquí y
arrancarla a los colores. Entonces ahora podemos ver
que el mapa
ahora está dividido por las regiones Entonces ahora lo que falta aquí
es la información de ventas. Así que vamos a conseguir las ventas. Pero aquí, tenemos un pequeño
problema de que las ventas son dimensión y discretas
por el tipo de datos. Así que vamos a cambiarlo a un agujero numérico para luego hacerlo continuo o
convertirlo en continuo. Y luego lo último que
tenemos para convertirlo también en una medida
porque sigue teniendo una dimensión. Todo está bien. Vamos a conseguir las ventas a las etiquetas. Y con eso,
conseguimos muy bien las ventas totales para cada estado. Es así como podemos crear un mapa
muy básico en Tableau. Pasando al
siguiente, podemos crear mapas en Tableau con simples. Así que simplemente dupliqué
el anterior. Vamos a cambiar lo visual
de mapa a, por ejemplo,
círculos, y luego el tamaño
del círculo se va a
decidir a partir de las ventas. Tomemos las rebajas y la
arranquemos a la talla. Entonces el siguiente se
vamos a hacer
los círculos un poco más grandes. Y ahora podemos agregar otra
medida a los círculos. Digamos que el número de pedidos que vamos
a tomar aquí, el recuento de las ventas en USA es V. Así que vamos a
llevarlo a los colores. Entonces ahora la escala del color va a definir el número de órdenes y el tamaño
del círculo se puede
definir a partir de las celdas. Entonces esta es una
manera de representar esas informaciones como
los círculos o burbujas. Podemos ir y elegir
diferentes formas. Así que vamos por aquí en las
marcas y vayamos a las formas. Puedes ir por ejemplo fue, digamos lo que
puedes tener por aquí. Vamos con las estrellas.
Entonces como pueden ver, aquí
tenemos muchas opciones sobre qué símbolo se puede
presentar dentro de nuestro mapa. Entonces así es como podemos agregar
símbolos a los mapas en Tableau. Bien, chicos, los mapas en Tableau son muy ricos en
las personalizaciones Hay muchas opciones sobre cómo trazar los
mapas en la vista. Entonces
te voy a mostrar algunas posibilidades cómo soplar los
mapas en Tableau. El primero es sobre
cómo tener un mapa sin ningún ruido de fondo.
Ahora vamos a hacer eso. Si tomas el campo country y simplemente lo frotas
aquí en el medio, D entiendo que estamos
hablando de mapa, y vamos a
obtener automáticamente todo dentro de las
columnas y las filas. Entonces ahora, la siguiente tableta
se toma como de costumbre, los estados por aquí, y luego vamos
a ir a
colorearla con la región
en los colores. Entonces ahora si revisas el mapa,
puedes ver que hay muchas áreas de desnivel dentro del mapa
que no se usa directamente. Entonces, si quieres eliminar
todas esas informaciones, lo que vamos a hacer, vamos a ir
al menú principal. Aquí tienes opciones de mapas, y luego aquí tenemos
un fondo de capas. Vamos a dar click en eso. Y luego en el lado izquierdo, obtendremos muchas opciones sobre
cómo personalizar los mapas. Realmente te recomiendo
que vayas y hagas click. Es muy divertido trabajar
se mapas en Tableau. Entonces ahora la tarea es eliminar todas esas
informaciones de fondo. Lo que vamos
a hacer simplemente
eliminaremos todas esas informaciones
seleccionadas. Así que vamos a quitar todo. Y con eso, como puede ver, hemos quitado el fondo, y solo tenemos dentro de nuestra opinión las
informaciones relevantes . Y hay otra manera de
cómo quitar el fondo. Déjame volver con
todos esos ajustes. Entonces creo que con eso
recuperamos toda la información. Otra forma de quitar la información de
fondo para ir al lavado
y moverlo 0-100 Entonces ahora como puedes
ver el fondo dentro de nuestro mapa sí desapareció. Entonces así es como podemos eliminar la información de fondo
dentro de nuestro mapa y obtener
un mapa realmente limpio para enfocarse en
los datos relevantes. El siguiente es también sobre personalización de los mapas en Tableau Entonces ahora vamos a crear
un mapa de visión nocturna. Es simplemente divertido
trabajar mapas en Tableau. Entonces volvamos a poner
los países en el medio, los estados a los detalles. Entonces ahora en Tableau, tenemos diferentes tipos de
mapas, no solo uno. Entonces si vas al
menú principal por aquí a los mapas, o revisas
el mapa de fondo, así que aquí tenemos los
diferentes modos o si vas de nuevo a las capas de
fondo, y en el lado izquierdo, puedes ver aquí los estilos. Por lo que actualmente es blanco
y gris, son luces. Entonces, si haces clic por aquí, puedes encontrar los
diferentes modelos. Tenemos el normal, y
luego tenemos cosas como calle
oscura al aire libre e informaciones
satelitales. Así que es muy agradable
tener diferentes estilos. Lo que vamos a hacer ahora
ya que es visión nocturna, vamos a ir
con los modos oscuros. Entonces ahora, lo siguiente,
me gustaría reducir algunas informaciones como Estados
Unidos y México. Vamos a sacar esas
cosas del lado izquierdo. Y entonces lo que vamos
a hacer, vamos a ir y añadir alguna
medida a nuestra opinión. Así que vamos a cerrar las capas de
fondo por aquí. Vamos a conseguir las
ventas a la talla. Entonces con eso, estamos
consiguiendo esos bonitos círculos. Hagámoslo un
poco más grande. Y luego podemos agregar las
ventas también a los colores,
así que mantén el control,
votamos sobre los colores. Cambiemos la coloración, así que vamos a editar los colores. Y ahora vamos
al automático por aquí y vamos a
cambiarlo a otro patrón. Por ejemplo, tomemos
el azul verde por aquí. Haga clic en Bien. Bien, entonces ahora
vamos a ir a agregar más personalizaciones
a nuestro mapa Por ejemplo, digamos eso, me gustaría cambiar el color de las fronteras para esos estados. Entonces me gustaría hacerlo rojo para que sea
más interesante. No puedo hacer eso en
la visión actual porque si cambio
algo de la frontera, va a cambiar
la frontera de los círculos y no la
frontera de los estados. Entonces para hacer eso,
necesitamos dos mapas, uno para los círculos y
otro para los estados. Ahora veamos cómo
podemos hacer eso. Vamos a ir a la lgitude y tú vas a
ir a duplicarla Ahora que tenemos dos mapas,
el izquierdo y el derecho. Vamos a configurar
el correcto. Cambiemos las marcas
al segundo mapa. Ahora en vez de tener círculos, queremos tener un mapa. Cambiémoslo a un mapa. Ahora como puedes ver ahora, tenemos dos tipos diferentes de mapas. Pero ahora me gustaría tener
solo la información fronteriza, así que no me
interesa la venta. Vamos a quitarlo
también para el tallaje Ahora como puedes ver
tenemos colores grises que está llenando el mapa. Entonces vayamos a los colores y
reduzcamos la opacidad al 0%. Para que no tengamos
ningún color en el mapa. Lo que necesitamos es el
color de la frontera. Entonces volvamos a ir a los colores. Vayamos a las
fronteras por aquí. Vamos a hacerlo rojo. No estoy
muy contenta con este color. Quiero que sea más rojo, así que vamos a ir a más colores, y vamos a conseguir el re rojo. Ahora la pregunta es cómo
fusionar esos dos mapas en un solo mapa. Bueno, la respuesta para eso,
utilizando de nuevo el eje dual. Así que vayamos a la
derecha por aquí, haga clic
derecho sobre él y
doble eje. Todo bien. Entonces con eso llegamos a un mapa, pero todavía no soy
eso, se puede ver que los círculos están
detrás de las líneas. Para
tenerlo al frente, vamos a cambiar
esas dos medidas. Y ahora se puede ver
que los círculos están al frente. Todo bien. Entonces con eso hemos creado nuestro mapa de visión nocturna y con eso también has
aprendido, cuántas posibilidades
tenemos en Tableau para
personalizar los mapas. Todas esas diferentes opciones
que tenemos dentro de los mapas, realmente te recomiendo que vayas a explorar esas opciones que tenemos dentro de Tableau,
es muy divertido.
138. Histogramas de Udemy 22: Bien, entonces ahora
vamos a aprender a crear histogramas en Tableau Hay dos vías, una
rápida y otra avanzada. La vía rápida, si
tienes una medida, la vía avanzada si
tienes dos medidas. Los histogramas son realmente
una gran manera de mostrar la distribución de tus datos usando gráficos de par.
Veamos cómo podemos hacer eso. Vamos a trabajar con el único
medir la cantidad derecho a hacer clic en él y luego ir a
crerear y luego dos pines Y aquí podemos ir y
configurar nuestros pines. Voy a dejarlo
por defecto como sugiere tableau. Vamos a dar click con lo
que hemos creado. Una nueva dimensión ha sido nueva
en nuestro panel de datos. Entonces ahora lo que podamos
hacer, vamos a
ir a agarrarlo a las columnas. Y aquí podemos encontrar
el tamaño de nuestras plumas, y luego vamos a ir a sacar la cantidad a las filas. Y luego el siguiente y
el último te que podamos hacer, vamos a ir
a la cantidad y
convertirla de
discreta a continua, así que radic pincha sobre ella y
cambiarla a continua Entonces con eso hemos creado un histograma muy sencillo y
agradable para ver la distribución de nuestros datos
usando la cantidad de medida Todo bien. El siguiente
va a ser un poco más avanzado
donde vamos a crear un histograma usando
dos medidas diferentes El número de clientes
por el número de pedidos. Por lo que queremos agrupar a
nuestros clientes en
función del número de
pedidos que hicieron. Ahora para hacer eso,
tenemos que crear nuestras plumas, pero ahora vamos a usar el campo calculado para hacerlo usando las
expresiones LOD fijas Para que podamos hacer eso. Vamos a crear
nuevos campos calculados. Déjame moverlo un
poco por aquí. Entonces lo que vamos a
averiguar es el número de pedidos. Clientes pares.
Para ello, podemos usar la
función LOD fija Comienza con fijo.
Déjame seleccionar eso. Entonces para cada cliente, queremos contar el
número de pedidos. Para los clientes, vamos
a obtener el ID de cliente, y luego la
agregación va a ser el número de pedidos. Eso significa que vamos a
ir a contar el número de pedido. Bien, así que eso
es todo. Vamos a golpear. Entonces esa tabla sí creó
una medida continua, pero me gustaría
convertirla a una dimensión discreta. Tic haga clic en él, y vamos a
convertirlo a dimensión. Y eso es todo. Ahora
vamos a agarrarlo a nuestra vista y
revisar las informaciones. Bien, para que podamos ver que ya tenemos nuestras plumas, y esas son las
diferentes cantidades
de pedidos que los
clientes hicieron pedidos. El siguiente paso necesitamos
nuestra segunda medida, va a ser el
número de clientes. Vamos al
recuento de clientes por aquí, arrastrarlo y soltarlo en
las filas, también,
llevemos a los clientes a
las etiquetas, y con eso, tenemos un histograma muy bonito en tableau usando dos medidas Nuevamente, aquí,
si se quiere construir
histograma a partir de dos medidas
distintas, una de esas medidas
tiene que ser lo básico, las plumas del histograma Y la segunda medida va a ser utilizada
para hacer los recuentos. Así que ahora podemos ver muy rápidamente que la mayoría de nuestros clientes están ordenando entre 13 pedidos
y como 16 pedidos. Bien, entonces esos
son los métodos to sobre cómo crear histogramas, la manera fácil, y la forma un
poco complicada
139. Calender de Udemy 23: Bien, ahora
vamos a aprender
a crear un calendario en Tableau. Ahora vamos a ir a construir este calendario usando
la fecha del pedido. Entonces llevemos primero la
fecha del pedido a las columnas. Ahora en las columnas, tenemos
que tener los días, hacer click
derecho sobre él
para poder cambiar los formatos, y luego ir a más, y después vamos a conseguir el día de la semana Entonces con eso conseguimos el
mandato el martes y así sucesivamente. Entonces necesitamos construir
las filas del calendario, y va a
ser el número de la semana. Vamos y mantengamos control
duplicarlo a las filas. En lugar del día de la semana, volvamos a cambiar los formatos por aquí
al número más y luego, de la
semana. Entonces con eso conseguimos nuestra matriz, nuestro calendario. Pero como pueden ver
tenemos aquí todas las semanas. Me gustaría
reducirlo a sólo un mes. Eso significa que
vamos a ir a agregar algunos filtros a nuestra vista. Tomemos las fechas del pedido, lo
pongamos en los filtros, y el primer filtro
va a ser en los años, vaya y seleccione los años. Y vamos a seleccionar el último año, podemos, por supuesto, ir y ofrecerlo para los usuarios, haga clic
derecho sobre aquí y mostrar el filtro en el lado derecho. Podemos hacer lo mismo
durante los meses. Vamos a tomar la fecha del pedido y ponerla en los filtros. Vamos para el mes que viene, y seleccionemos solo un mes luego ofrecerlo
también a los usuarios. Bien, así que con eso
conseguimos un calendario de un mes. Vamos a buscarlo desde la vista
estándar hasta la vista completa. Entonces ahora, como siempre, necesitamos una medida para poder
llenar nuestro calendario. Va a ser
la suma de ventas, así que arrástralo y suéltalo y
ponlo en los colores. Bien, para que podamos
ver ya que
tenemos un mapa de calor
dentro de nuestro calendario Ahora solo necesitamos
agregar algunas cosas. Por ejemplo, agreguemos un porder blanco entre
esas informaciones Ir a los colores y después
ir al porder y agregar un color blanco para que
obtengamos agradables separaciones
entre los días Agreguemos también el número
del día en cada caja. Para hacer eso,
vamos a ir a las fechas del pedido, ponerlo en las etiquetas de aquí, y luego aquí tabla,
cambiarlo automáticamente a un texto. Vamos a
cambiarlo de nuevo a cuadrados. En lugar de tener los años, tenemos que ir y
formatear nuestras fechas, hacer clic
derecho sobre ella, y
vamos a seleccionar el día. Después el siguiente paso,
vamos a colocar esos números de los días
en la esquina superior derecha. Vamos a las etiquetas, alineaciones, y
vamos a la derecha y luego Todo bien. Así que conseguimos un
calendario muy bonito en Tableau. Por supuesto, puedes ir y cambiarte a otro mes, digamos, por
ejemplo, en febrero o
consultar otro año 2021. Y eso es todo, así
es como puedes crear un calendario en Tableau.
140. Udemy 24 Watterfall: Bien, ahora
vamos a crear en tabla las cartas de cascada Es muy útil para mostrar el flujo del proceso de tus datos y también para mostrar el análisis de parte a todo. Entonces veamos cómo
podemos crear eso. Primero, necesitamos una dimensión
como las subcategorías. Vamos a moverlo a las columnas.
Entonces necesitamos una medida. Esta vez,
tomemos las ganancias, rastreemos y bajemos a las filas, y luego cambiemos de
estándar a vista completa. Ahora para tener una
cascada dentro de nuestra vista, necesitamos el total corriente. Para hacer eso,
vayamos a la ganancia de aquí, haga clic
derecho sobre él y
hagamos cálculos de tabla rápidos. Vamos a cambiarlo
a total corriente. Para que puedan ver, tenemos ahora un total corriente de nuestros datos, pero aun así no es una cascada. Para ello, tenemos que
cambiarlo de los clásicos pars Entonces vayamos a las marcas de
aquí a los pars de arma. Bien, para que tengamos lo
básico para nuestra cascada, pero ahora el tamaño de cada línea
puede depender de las ganancias. Así que vamos de nuevo y agarremos
la ganancia al tamaño. Pero si lo revisas de cerca, podemos ver que esos
pars no están haciendo la cascada porque están
en sentido contrario Nos gustaría que estuviera
empezando desde cero desde arriba. Entonces, para
hacer este efecto, vayamos a la suma
de ganancias por aquí, haga
doble clic en
ella, y luego
hagamos que sea menos. Haga clic en eso. Y ahora exactamente
conseguimos lo que queremos, así que es empezar de
abajo a b y con eso, estamos formando la
forma de cascada. Entonces ahora tenemos que
añadir un poco de colorante, vamos a conseguir el beneficio,
ponlo en los colores. Ahora lo que queremos
hacer con los colores, si los números son positivos, entonces se va a quedar azul. Pero si es negativo,
debería ser rojo. Para hacer eso,
vayamos a los colores, y editemos colores. Y ahora vamos a hacer
la siguiente configuración. Así que vamos por aquí y
hagamos solo dos pasos. Y luego vamos
a avanzar por aquí y asegurarnos de que
todo en el centro, así es cero por
aquí. Y eso es todo. Así que vamos a golpear
ok. Y con eso, podemos ver muy fácilmente, dónde están los valores negativos en nuestra cascada y dónde
están los valores positivos. Por supuesto, puedes
hacerlo como verde y rojo. Entonces ahora lo último
que tenemos que agregar a nuestra cascada es el total.
Para hacer eso, simple. Vayamos a los
análisis en el menú principal, y luego vamos a
los totales de aquí y agreguemos los totales generales de Show
Row Al hacer eso, obtenemos nuestro
total en el lado derecho, y con eso, obtenemos
gráficos de cascada
perfectos en Tableau.
141. Udemy 25 Pareto: Ahora tenemos el gráfico de Perreto. Es gráfico muy famoso
en las estadísticas, y este gráfico se basa en el principio de Pareto donde
utilizó la regla de 80 20 Y el principio dice que el
80% de los resultados se generan a partir
del 20% del trabajo o esfuerzos. Y una forma de visualizar
los gráficos de Pareto, podemos usar dos gráficos diferentes El primero va a
ser el gráfico par y el segundo va a ser
el gráfico de líneas. Para que podamos construir eso en tableau. Primero, podemos comenzar con
la subcategoría dimensión, arrastrarla y soltarla en las columnas, y luego necesitamos nuestra medida Comprobemos la venta arrastrando y
soltando las ventas a las filas. Ahora bien, para tener
los efectos pareto, tenemos que ordenar los
datos descendentes Entonces primero, deberían venir los
datos con las ventas más altas, y luego vamos descendiendo
a los lados derechos. Entonces, lo que vamos a
hacer, vamos a ir a las ventas por aquí y ordenarlo. Perfecto. Ahora tenemos
los gráficos par. El siguiente paso que queremos hacer
es construir los gráficos de líneas. Para ello,
vamos a ir a
obtener la suma de ventas
y duplicados, mantener el control y
duplicar estos campos. Y con eso,
tenemos nuestros dos gráficos. Entonces como el segundo gráfico puede ser un gráfico de líneas,
vamos a cambiarlo. Entonces voy a cambiar la
suma de ventas a la segunda. Y en vez de automático, lo
vamos a
tener como línea. Y además, voy a cambiar el color a naranja, perfecto. Como es habitual, tenemos que ir a fusionar esos dos gráficos juntos. Entonces vamos a la suma de ventas, derecho a clickon y doble eje Y aquí, nuestro gráfico está roto porque el primer
gráfico es automático. Así que vayamos al
primero aquí y volvamos a cambiarlo a pars Bien, así que aún no
estamos ahí porque tenemos que
trabajar en la línea. La línea debe ser el
porcentaje del total acumulado. Entonces para poder hacer eso en
Tableau, es realmente fácil. Vamos a la suma
de ventas por aquí, derecho a clicont
y vamos a agregar cálculo de tabla Bien, entonces ahora
vamos a ir a configurar nuestros cálculos de tabla
para la segunda medida, y como dije, aquí, tenemos que hacer dos cosas Primero, tenemos que calcular
el total acumulado, y luego tenemos que
aplicar el porcentaje. Entonces para hacer
eso, vamos cambiar el
tipo de cálculo a un total acumulado. Así que vayamos y seleccionemos eso. Y con eso, como se puede
ver en el fondo, tenemos un total acumulado, pero el principio
aquí se basa en el porcentaje
del total acumulado. Entonces tenemos que ir y cambiar
esto a un porcentaje. Para ello, podemos dar
click aquí y decir, añadir un segundo cálculo. Vamos a hacer clic en eso.
Entonces con eso obtenemos un cálculo primario y
secundario. El primero se puede
ejecutar como un total acumulado, y luego encima de eso, queremos obtener el porcentaje. Entonces vamos a cambiarlo
de diferencia de secundario a porcentaje del
total. Vamos a hacer clic en eso. Y eso es todo para los cálculos de la
tabla. Vamos a clóset. Y con eso, hemos
facturado nuestras cartas partográficas, pero vamos a entender lo que
está pasando por aquí Ahora bien, para poder leer esto
fácilmente, voy a ir al
segundo a la línea, y pongamos las
etiquetas encima de ella. Y claro, el
principio dice 80 20. Eso significa que 20% de esas subcategorías
deben cubrir el 80% Y como pueden ver, no podemos decir que eso está en este negocio. Entonces, si tomaste nuestras subcategorías en este ejemplo, puedes ver, no
es 20% tenemos alrededor de nueve subcategorías
para llegar al 80% Entonces en este ejemplo, nuestro negocio no sigue este principio. Es 80% de las ventas están cubiertas por 20% de
las subcategorías Bien, entonces este
es un método sobre cómo crear partográfico en tau, y así es como puedes leerlo. Bien, así que ahora vamos
a aprender otro método sobre cómo crear
gráfico Pardo en Tableau. Esta vez,
vamos a ir a usar dos medidas diferentes
usando una sola línea. Entonces veamos cómo podemos hacer eso. Ahora tenemos la
pregunta de negocios y es preguntarnos, hacer el 20% de los productos
constituye el 80% de las ventas. Entonces ahora vamos a obtener
la respuesta de los datos. Para hacer eso, vamos a
conseguir primero nuestra primera medida. Va a ser
la suma de ventas, arrástralo y suéltalo a las filas. Y ahora vamos a
conseguir nuestra segunda medida. Va a ser el
recuento de productos. Entonces para hacer
eso, llevemos,
por ejemplo, el
nombre del producto a las columnas. Y T ACA aquí, tenemos muchos miembros,
así que agregue todos los miembros. Entonces ahora como pueden ver,
tenemos una dimensión, pero queremos contar
cuántos productos. Tenemos dentro de nuestros datos, así tic, y vamos a ir a la medida, y luego vamos a seleccionar
contar distinto. Entonces con eso conseguimos
nuestras dos medidas. Una cosa más que
necesitamos dentro los detalles para poder
hacer los cálculos, necesitamos también el nombre
del producto para estar
en los detalles para poder usarlo. Bien, así que voy
a ir por aquí y cambiarlo a la vista completa Entonces vayamos a la
primera medida, haga clic
derecho sobre ella, y
agreguemos el cálculo de tabla. Aquí, de nuevo, tenemos
las mismas cosas. Podemos cambiarlo a
un total acumulado, y luego vamos a ir a agregar un cálculo secundario. El
cálculo secundario va a ser el porcentaje del total, también, vamos a especificar
la dimensión. Vamos a especificar la
dimensión al nombre del producto, la misma también para
los lados derechos. Va a ser
el nombre del producto. Bien, para que tengamos
todo listo para
el primer cálculo. Vamos a cerrarlo.
Y ahora, como pueden ver, ya
tenemos ahora el porcentaje del total corriente
para los productos. Hagamos lo mismo
para las ventas. Entonces haga clic derecho sobre las ventas y luego vamos a agregar el cálculo de
tabla. Vamos a correr total, especificar la dimensión,
el nombre del producto. Vamos a sumar el cálculo
secundario. Va a ser el
porcentaje del total. Entonces las mismas cosas,
tenemos que ir a la dimensión específica y especificar el
nombre del producto. Todo bien. Para que lo hayamos preparado todo para el
segundo cálculo. Vamos a cerrarlo.
Ahora tenemos que ir a cambiarlo de nuevo a línea ya que lo
tenemos como automático. Tableau decidió
ir con las formas. Vamos a cambiarlo a línea. Ahora con eso ya casi
estamos ahí, tenemos el total corriente de p de las medidas.
Tenemos nuestra línea. Pero como pueden ver, la línea
está un poco nerviosa, y eso es porque aún no
hemos ordenado los datos. Es muy importante
para los gráficos de Pareto que ordenemos los datos, como lo hemos hecho
en el método uno Ahora vamos a ordenar su nombre de producto por sus
ventas para hacer eso, haga clic
derecho sobre
aquí y vaya a ordenar, y luego podemos
ordenarlo por las ventas. Cambiémoslo a un
campo
y vamos a seleccionar las ventas del nombre
del campo de aquí. Conviértelo,
hagámoslo como descendente. Perfecto. Ahora tenemos exactamente
el gráfico partográfico que necesitamos. Ahora tenemos que comprobar
si es cierto que el 20% de nuestros productos. Conforman el 80% de nuestras ventas. Así que ahora para poder comprobarlo rápida y fácilmente en la vista, podemos agregar el soporte
de las líneas de referencia. Así que vamos a agregar
algunas líneas de referencia. Vamos a la
analítica por aquí. Tomemos aquí una línea de
referencia. Vamos a arrastrarlo y soltarlo
primero al primer valor. Y ahora podemos hacer en lugar
de tener el promedio, vamos a
cambiarlo a constantes Y ahora aquí, vamos
a comprobar si el 20%, así que va a ser 0.2. Y ahora con eso,
vamos a conseguir una línea de referencia exactamente sobre el 20% de los productos.
Vamos a cerrar eso. Entonces con eso como puedes ver,
tenemos una línea muy bonita indica exactamente el
20% en los productos. El siguiente paso para eso,
vamos a ir a agregar otra
línea de referencia para las ventas. Así que tomemos una línea de
referencia arrastrándola y soltándola exactamente encima
de la suma de ventas. Y ahora vamos a
hacer las mismas cosas. En lugar de promedio,
cambiémoslo a una constante. Y como necesitamos el 80%, va a ser cero ocho. Con eso, tenemos exactamente
el 80% de las ventas. Perfecto, ahora tenemos
nuestro gráfico de parto, y podemos responder fácilmente a estas
preguntas a partir de nuestros datos, así podemos decir, sí, 20% de nuestros productos están
cubriendo el 80% de las ventas, que es exactamente coincide con
la regla de 80 20, el principio del parto. Bien, entonces estos son los
dos métodos sobre cómo crear partogramas en tau y
analizar tu negocio.
142. Udemy 26 Butterfly: Bien, ahora tenemos
la carta de mariposas o llamamos a veces
las cartas tornado Es un gran gráfico con el
fin de analizar dos medidas diferentes
por dimensión específica. Entonces, por ejemplo, si
quieres comparar el número de clientes con el número
de pedidos por categoría, entonces el
gráfico mariposa es tu gráfico. Entonces, qué necesitas
primero, la dimensión, va a ser como
siempre, la subcategoría, vamos a moverla a las filas Y entonces como siempre, voy
a moverlo como vista entera. Entonces necesitamos nuestras dos medidas. El primero va a
ser el conteo de clientes. Vamos a moverlo a las columnas. Entonces el segundo va
a ser el conteo de órdenes. Bien, entonces con eso, tenemos nuestras dos medidas y
la subcategoría Ahora bien, para formar la
forma de la mariposa, tenemos que tener la dimensión
exactamente en el medio. Y luego en el
lado derecho, tenemos una medida, y en el lado izquierdo,
podemos tener otra medida. Entonces para hacer
eso, vamos
a usar el lugaretero, el promedio de cero. Así que vamos a tenerlo por aquí. Y vamos a colocarlo
exactamente en el medio. Entonces ahora con eso, tenemos
la medida a la izquierda, medida a la derecha, y
algo vacío en el medio. Y luego vamos a
configurar estos gráficos. Va a ser el medio
, el promedio de cero. Y vamos a
cambiarlo a un texto. Ahora lo siguiente que
tenemos que ir y sacar la dimensión al
texto Y con eso, pueden
ver, ya tenemos
el lomo de la mariposa. Vamos a hacerlo un
poco más atrevido. Voy a ir por aquí
y simplemente hacerlo polos. Pero ahora tenemos que
tener las dos alas justo a la derecha y a la izquierda se puede ver que el lado derecho está bien, así que lo
tenemos como ala. Vamos a ordenar
los datos por cierto. Pero el ala izquierda aún no
está en lo correcto. Para ello, vayamos al recuento
de clientes
por aquí en el eje. Vamos a la x, y
vamos a invertir la escala. Para que obtengamos exactamente lo
contrario en la escala. Vamos a
cerrarlo. Y como puedes ver ahora, lo conseguimos perfecto. En el lado izquierdo, el
ala de los clientes, y en el lado derecho,
tenemos el pedido. Ahora el siguiente paso
es lo que solemos hacer es agregar algo de
coloración, por ejemplo, quedemos en los clientes de
aquí y arrastremos el control de retención, el recuento de clientes
a los colores. Y también, podemos ir a los pedidos de
aquí y arrastrar y soltar los pedidos manteniendo el
control a los colores. Pero claro,
podemos ir y personalizar el lado derecho con el uso de
diferentes colores. Entonces vayamos a los
colores de aquí y cambiemos el patrón,
tal vez a naranja. Digamos, también, podemos ir y hacer el
texto en el medio, un poco más grande. Entonces vayamos al medio, y luego hagamos que
tal vez sea algo así como 15. Ahora podemos ver
esas subcategorías en el medio muy claramente Pero como
lo tenemos en el medio, no lo necesitamos del
lado izquierdo. Vamos a ocultarlo, haga clic
derecho sobre él. Y luego vamos y
deshabilitemos, show header. Y también, podemos
ir al eje por aquí y también,
desactivar los encabezados. Por supuesto, podemos
agregar más formato para eliminar esas cuadrículas. Haga clic derecho sobre aquí en el espacio
vacío al formato. Y luego podemos ir a la pestaña de
columnas y también, quitar la línea de rejilla. Con eso, tenemos unos gráficos
limpios que representan una mariposa o un tornado
depende de cómo lo veas, dónde puedes ir y comparar dos medidas diferentes
por dimensión específica. Bien, entonces ahora en el Mito dos, vamos a unir
esas dos alas Para ello,
vamos a obtener exactamente la
misma información. Vamos y llevemos las
subcategorías a las filas. Y luego como de costumbre,
cambiar a la vista completa. Vayamos a buscar nuestras medidas. El primero va a ser
el conteo de clientes. Y luego el segundo va
a ser el conteo de órdenes. Pero tenemos que ponerla ahora
encima de los demás. Y como estamos usando
el mismo tipo de gráficos, vamos a usar los mejores
nombres y valores de medida. Así que toma los recuentos de pedidos y
arrástralo y suéltalo encima
del eje por aquí para generar los
nombres y valores de las medidas. Bien, entonces tenemos
esas informaciones. Ahora vamos a ir a
tomar los nombres a medida. No lo necesitamos en las carreteras, así que arrástralo y sumételo a
los colores de aquí. Y solo para asegurarme de que
todo quede como bares
voy a ir de aquí y
cambiarlo de automático a bar. Y ahora el siguiente paso, vamos a ir
a ordenar los datos, hacer clic en el eje de aquí
y luego ordenar los datos descendiendo ambos valores o las alas están en
los lados derechos. Entonces ahora para tener el
efecto de izquierda y derecha, no
tenemos aquí dos ejes. Lo que vamos a
hacer, vamos a hacer un truco muy pequeño. Para ello, vamos a ir
a los clientes de aquí, doble clic en
él y simplemente ir al frente antes de los
recuentos y poner un menos. Entonces vayamos y golpeemos enter. Entonces con eso, volvemos a llegar, el efecto de la
mariposa donde
tenemos juntas las alas izquierda y
derecha. Pero claro, lo que
falta aquí es la columna vertebral, la dimensión, la subcategoría Entonces para hacer eso,
vamos a hacer lo mismo. Entonces vamos a ir
y tener el promedio de cero como marcador de posición Lo tenemos ahora
del lado derecho. Vamos a cambiar a él, y luego podemos
cambiarlo a un texto ya que queremos tener un
texto de la subcategoría Entonces el siguiente paso,
vamos a ir a buscar el texto. Va a provenir de
la subcategoría arrastrarlo y soltarlo encima del texto Y con eso, conseguimos los valores o la espina dorsal de la mariposa. El siguiente paso es que
vamos a ir a
fusionarlos en unos gráficos
¿Qué vamos a hacer? Vamos a ir a
usar el eje dual, hacer clic
derecho sobre la media, y luego aquí
usamos el eje dual. Pero como puedes ver, esos valores aún no
están en el medio, y eso es porque no hemos
sincronizado el eje. Vaya al promedio por aquí y luego seleccionemos el eje de
sincronización Y con eso, conseguimos la
columna exactamente en el medio. Pero no está muy
claro porque es de color rojo. Vamos a cambiar
esos colores. Vamos al promedio de
aquí, haga doble clic en él y seleccionemos el
blanco completo. Vamos a hacer clic. Y ahora el siguiente paso, como de costumbre, vamos a ir y
empezar a esconder cosas porque toda esa información
no es necesaria. Entonces el promedio por aquí, vamos a esconderlo. Y eso es nosotros no necesitamos la información de cabecera porque tenemos ya
en el medio. Así que haz clic derecho sobre aquí
y desactiva el encabezado del espectáculo. Y con eso, conseguimos unas cartas de
mariposas muy elegantes y bonitas en Tableau donde ambas
alas juntas. Y ahora podemos ir a analizar
la coloración entre el número de pedidos
y el número de clientes por categoría. Bien, así es como
podemos crear butterfly an charts en Tableau
usando dos métodos
143. Udemy 27 Quardants: Bien, así que ahora
vamos a ir a aprender a construir
gráficos de cuadrantes en Tableau Este tipo de gráficos va
a ir y presentar muchos puntos de
datos en una sola vista
usando dos medidas, y luego vamos a comparar esos diferentes puntos de datos en
función de su posición
en el cuadrante Después vamos y dividimos el gráfico en cuatro cuadrantes distintos Este tipo de gráficos es
realmente genial para hacer planeación
estratégica o para hacer gestión de
riesgos o
también para encontrar algunas tendencias Ahora vamos a ver en
Tableau cómo podemos construir eso. Lo primero que necesitamos
son dos medidas distintas. El primero va
a ser, tomemos el descuento y
lo pongamos en las columnas. Y luego vamos a buscar
el promedio del descuento, haga clic
derecho sobre él, y vamos. El promedio en lugar de suma. Entonces esta es nuestra primera medida. Ahora necesitamos otra medida esta vez va a ser
la relación de ganancias. No lo tenemos en nuestros datos, así que vamos a crearlo
rápidamente. Así que crea un nuevo
campo calculado, ratio de beneficio. Y es muy sencillo, así
que va a ser la suma de ganancias dividida por
la suma de ventas. Bien. Entonces eso. Vamos a golpear y luego
vamos a traerlo a nuestras filas. Para que conseguimos nuestros dos ejes, pero me gustaría
tenerlo como porcentaje. Vamos a cambiar los formatos. Vamos primero a
la relación de ganancias. Y luego en lugar de números, vamos a
cambiarlo a porcentaje. Y luego vamos a
quitar esos decimales. Lo mismo, hagámoslo
por el promedio de descuentos. Vamos a darle formato también. Dos por ciento. Voy a
quitar esos decimales Bien, así que eso es
todo por el eje. Lo que necesitamos ahora son los
clientes como puntos de datos. Entonces para hacer eso,
vayamos a obtener el ID de cliente, y pongámoslo en los detalles. Por lo que ahora, como puede ver, cada uno de nuestros clientes se
presentan como un punto de datos. Vamos a cambiar
la visual de eso. En lugar de formas.
Vamos a tener círculos. Y vamos a reducir la opacidad para ver el solapamiento
entre esos puntos Y también, podemos ir y
hacerlo un poco más grande. Ahora necesitamos dos
valores para poder dividir este gráfico en
cuatro cuartales diferentes Y ahora aquí como tenemos
la dinámica titlezed, queremos
ofrecerla a los usuarios como parámetros para poder
especificar esos dos valores Así que ahora vamos a crear dos parámetros en el panel de datos. Para que podamos crear el primero. Digamos seleccionar descuento. Entonces se va a
quedar como flotador y la pantalla puede ser
como porcentaje. Redujamos los decimales. Y luego digamos que el
valor por defecto va a ser 0.15. Entonces con eso vamos
a conseguir el 15%. Entonces eso es todo. El primero, vamos
a hacer exactamente lo mismo para el segundo para
obtener la relación de ganancias. Vamos a crear otro parámetro. Y lo vamos a llamar
select profit ratio. Vamos a tener
las mismas cosas otra vez. Entonces vamos a
tenerlo como porcentaje, reducir los decimales, y
vamos a tenerlo como un 10%, uno Entonces eso es todo para éste. Vamos a cerrarlo
y mostrarlo en nuestra opinión. Mostrar parámetro y
mostrar parámetro. Ahora lo tenemos
del lado derecho. A continuación, tenemos que crear
ahora una separación en nuestra opinión para mostrar
cómo se dividen los datos. Para ello,
vamos a agregar dos líneas de referencia. Comencemos con
la relación de ganancias, haga clic
derecho sobre él y
agreguemos línea de referencia. Y entonces el valor
va a depender, por
supuesto, de nuestros
nuevos parámetros, seleccionamos Pfitratio luego
vamos y hagamos que la etiqueta Y luego podemos ir y cambiar el formato en lugar
de tener una línea. Tengamos uno discontinuo,
y luego tengamos
la placa y luego
aumentemos la opacidad Y eso es todo. Vamos bien y hagamos lo mismo también
para el descuento. Entonces haga clic derecho sobre el
descuento, agregue línea de referencia. Necesitamos nuestro parámetro. Va a ser descuentos selectos. Retira la etiqueta y
nosotros haremos las mismas cosas. La personalización, para que
podamos tenerla como
discontinua y también, tenerla clara en nuestra opinión Ahora vamos y eso o. Ahora, como puede ver,
ya tenemos nuestros gráficos de cuadrantes donde hemos dividido nuestros datos en cuatro secciones diferentes Por supuesto, ya podemos
ir y cambiar esos divisores usando
los parámetros Consigamos la relación buft
y cambiémosla a 0.2. Con eso, lo movemos al 20%. Ahora, claro,
lo que falta en nuestro cuadrante son los
colorantes de esos puntos. Entonces cada sección
debe tener sus propios colores. Y para ello,
tenemos que ir a crear otro campo calculado
para tener esos cuatro valores. Vamos a crear uno. Vamos a llamarlo cuadrante. Color. Entonces ahora tenemos que
ir e identificar la posición de cada
punto de datos dentro de nuestros cordones Así que déjame moverlo
un poco por aquí. Para ello,
podemos usar las declaraciones FL. Empecemos primero identificando los puntos en la parte superior derecha. Entonces todos esos puntos en la parte superior derecha. Entonces, ¿cómo lo
vamos a hacer? Vamos a decir si el ratio de beneficio al valor
del parámetro que se
selecciona de los usuarios, entonces vamos a decir select
y luego el ratio de ganancia. Eso significa que estamos
comprobando si el usuario en la sección superior, y ahora tenemos que comprobar si
está a la izquierda o a la derecha. Entonces vamos a
hablar ahora del descuento y los descuentos promedio también, mayores o iguales al valor
seleccionado del parámetro. Entonces vamos a
seleccionar y descuentos. Entonces ahora estamos apuntando a todos los clientes
en la parte superior derecha. Entonces, ¿qué puede pasar si se cumple la
condición? Vamos a decir
arriba a la derecha. Todo bien. Entonces ahora vamos a ir a hacer lo mismo para las
otras tres secciones. Así que vamos a
copiarlo de aquí. Y entonces vamos a decir SF. Entonces vamos a pegarlo. Déjame que sea literleitqigger,
para poder verlo. Ahora vamos a
hacer, vamos a ir
y apuntar a la parte superior izquierda. Para ello,
tenemos que ir y cambiar el descuento a menor. Ahora estamos diciendo
si el descuento es menor que el
valor seleccionado en el medio. Entonces eso significa que estamos del
lado izquierdo. Lo que pueda pasar, simplemente
iremos y
lo marcaremos con el siguiente
valor. Parte superior izquierda. Entonces tenemos que hacer lo
mismo para, digamos, Así que ahora
vamos a ir y apuntar a
la parte inferior derecha. Vamos a llamarlo fondo. Para la parte de descuento, no
es correcta. Vamos a moverlo así para tener
la sección correcta. Y para la proporción,
para estar en el fondo, esta vez va
a ser menor. Entonces con eso estamos
del lado derecho, y para el último tramo, para apuntarlo,
no tenemos que ir a especificarlo. Diríamos simplemente otra cosa porque si ninguna de esas
condiciones se cumple, acabaremos por la última. Entonces vamos a llamarlo.
Abajo a la izquierda. Bien. Eso es todo. Vamos a terminar
nuestras declaraciones FL y el cálculo es
válido. Vamos a golpear. Y con eso, conseguimos nuestro
nuevo campo calculado. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo a los colores. Entonces, como puedes ver,
tenemos un color dedicado para cada una de las diferentes secciones
dentro de nuestro ardiente. Por supuesto, si el usuario va por aquí y cambia los
valores de los parámetros, la coloración también reaccionará. Ya que tenemos los parámetros
dentro de nuestro campo calculado. Por ejemplo, en vez de 15, vamos a tenerlo como 0.25. Entonces como puedes ver
las líneas de referencia van al
lado derecho al 25%, y así, se
ajustará la coloración. Entonces, eso es todo. Así
es como puedes crear un gráfico de
cuardan dinámico muy agradable en Tableau
144. Udemy 28 BoxPlot (correcto): Ahora vamos a hablar de
la trama de caja inter golpe o a veces lo llamamos tramas de
caja y bigotes Este tipo de gráfico te
va a ayudar a entender
las distribuciones de datos de tus conjuntos de datos Este gráfico tiene una caja y dos bigotes en la
parte superior y en la parte inferior Y luego en el medio, tenemos la mediana y los
bordes de la caja para que obtengamos cinco números
diferentes en cómo se distribuyen nuestros datos. Veamos cómo
vamos a construir ese golpe inter.
Es muy fácil. Empecemos como de costumbre
con las ventas. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo a la fila. Entonces vamos a
ver cómo se distribuyen los sub de categorías
en esas celdas. Primero llevemos la subcategoría
a los detalles, y luego tenemos que cambiar
lo visual a círculos. Vayamos a las marcas de
aquí y cambiémoslo a círculos. Ahora para tener
diferentes gráficos, me gustaría agregar la categoría a las columnas de aquí, y luego vamos a hacerlo un poco más grande a
la mitad de aquí. Ahora vamos a reducir un
poco
esos círculos para
tenerlo más claro. Con eso, tenemos
la primera parte de las manchas de caja donde
tenemos círculos A continuación, tenemos que
conseguir esos números o la forma de la
caja y los bigotes Para ello, tenemos que
añadir una línea de referencia. Entonces vayamos a las
ventas por aquí, conectemos
radicalmente y
agreguemos una línea de referencia Y aquí, todo está
preparado desde Tableau, si vas a la boxplot
de aquí, y eso es todo Vamos a hacer clic. Y
eso es todo, en realidad. Con eso, conseguimos una
poxplot en Tableau. Entonces ahora, si vas y pasas el
mouse sobre los gráficos, obtendrás los cinco valores
diferentes, el batidor superior el inferior
w la mediana y así sucesivamente Bien, entonces ahora, la pregunta es cómo leer las gráficas de caja Bueno, hay mucha
información por aquí, pero lo primero
que puedes hacer es comparar la posición de
la mediana de cada caja. Si tienes un loover
aquí, puedes ver que esas dos cajas están
al mismo nivel, por lo que son categorías muy
similares Pero si revisas el
material de oficina que
puedes ver la mediana
o la propia caja, está por debajo de esas otras
dos casillas. Esto puede
indicarnos que el mobiliario y la tecnología tienen la
misma distribución, pero el material de oficina
tiene uno diferente. Otra cosa que puedes verificar es el tamaño de la caja en sí. Si la caja es alta o las
longitudes de la caja son largas, entonces eso significa que las
subcategorías dentro esta categoría no son realmente similares y están muy
lejos entre sí Pero si revisas
el material de oficina, puedes ver que
la caja es más corta. Por lo que los eslabones de
esta caja son más pequeños en
comparación con los otros dos. Eso nos va a dar la
información o el indicio que las subcategorías
de esta categoría, el material de oficina
tiene unas ventas similares Entonces eso significa que si
tenemos una caja más corta, los miembros de esta categoría van a tener un comportamiento
similar. Pero si tienes una caja de peaje, eso va a sugerir que los miembros de esa
información van a tener diferentes ventas. Pero si tenemos una caja
grande o alta, eso significa que los integrantes de esta categoría van a tener un comportamiento
diferente. Y, por supuesto, este
tipo de gráficos pueden ayudarnos a encontrar los valores atípicos, especialmente en los bigotes superiores
e inferiores Bien, así que eso es todo sobre
la trama de caja en Tableau.
145. KPI de Udemy 29: Bien, entonces ahora
vamos a hablar los gráficos de KPI, indicador clave de
rendimiento Usualmente lo usamos para analizar el desempeño
de nuestro negocio, ya sea que esté teniendo éxito
o fracasando. Todo bien. Así que ahora vamos a
construir un KPI con el fin rastrear el desempeño de
nuestras ventas en nuestro negocio Así que vamos a hacer
eso. Como es habitual, vamos a ir a sacar las
subcategorías a las filas Tomemos
también las ventas para ver los números. El siguiente paso,
digamos que queremos
verificar la suma de ventas
para cada país. Vamos a agarrar el
campo campestre a las columnas. Entonces el siguiente paso,
tenemos que definir el núcleo del QBI, la regla Cuando la venta va a ser
considerada como un éxito y cuando se va a
considerar como fracaso o tal vez en el medio. Lo que tenemos que hacer
ahora es ir a crear un nuevo campo calculado
para definir la regla QBI Entonces ahora vamos a
llamarlo colores QB. Entonces ahora comprobando los datos, digamos que si la suma de
ventas es superior a 50 K, entonces va a ser
considerada como un éxito. O si estamos hablando de
colores, va a ser verde. Vamos a trabajar
con los estados de FL, así que vamos a comprobar
si la suma de ventas es superior a 50,000. Entonces,
¿qué va a pasar? Vamos a decir que es verde. Entonces ahora el siguiente paso tenemos que
definir la segunda regla. Digamos que si las ventas
están entre diez k y 50 K, esto puede ser mediano
o digamos naranja. Así que vamos a construir
eso usando LSF suma de ventas menor o igual a 50 k y la suma de ventas que
estamos haciendo como un rango es superior a diez k Déjame hacerlo
un poco más grande. Entonces, ¿qué puede pasar?
Va a ser rango. Todo bien. Entonces
tenemos la tercera regla. Si no está en el medio o
no es superior a 50,000, entonces va a
ser menor o igual a diez k Lo que
vamos a hacer al final, vamos a decir L
va a ser rojo. Eso es. Vamos a terminarlo. Esta es nuestra regla KB para realizar un seguimiento del
desempeño de las ventas. Vamos y golpeemos ok
con eso tenemos una dimensión aquí del lado
izquierdo, los colores QBI Vamos a agarrarlo y
ponérselo en los colores. Entonces el siguiente paso, vamos
y asignemos el color correcto, doble lo consiguió casi correcto. Vamos a agregar los colores,
la rabia es naranja, rojo es rojo, pero el verde es azul. Vamos a cambiar eso. Y con eso podemos
rastrear de inmediato el desempeño
de las ventas, donde podemos ver de inmediato dónde estamos desempeñando bien, así podemos ver esos números
verdes o nos estamos desempeñando mal
por los números rojos. Pero si viste algún dashboard de
KBI, verás que están
usando muchas formas Entonces ahora en lugar de esos números, vayamos a obtener formas
asignadas a esos tres valores. Entonces eso significa que
podemos ir a las marcas aquí y
cambiarlo a formas. Ahora, las cosas son feas actualmente. Así que vamos a llevar la suma
de ventas a los detalles, y luego vamos
a tomar el color KB para definir la forma
de nuestro visual. Entonces con eso conseguimos
diferentes formas para cada nivel de nuestro KBI Pero me gustaría cambiarlo. Entonces vamos a ir a las
formas de aquí, y luego vamos a ir
al valor predeterminado y luego
cambiarlo a QBI Entonces ahora tenemos mejores
íconos para nuestro KBI. Vamos a cambiar cosas. Tan verde, va
a ser este ícono. Naranja va a ser esto, y luego el rojo,
va a ser el rojo. Bien, entonces eso dice,
Vamos a golpear o K. Y ahora podemos ir por aquí
y hacerla vista completa. Y además, cambia
el tamaño de nuestro KBI. Y con eso, tenemos un
buen KPI donde podemos ver inmediato dónde estamos haciendo el bien y dónde
estamos haciendo pads. Entonces así es como podemos
crear KPI en Tableau.
146. Udemy 30 barras de KPI: Bien, ahora
vamos a aprender a combinar un QBI junto con cualquier otro tipo de gráficos como por ejemplo,
los gráficos par Entonces ahora vamos
a ir a construir vista para poder comparar dos años. Para hacer eso,
vamos a conseguir las mismas cosas. Entonces vamos a llevar las
subcategorías a las filas. Y entonces aquí tenemos
las ventas de 2022. Muévelo a las
columnas de aquí. Entonces con nuestros gráficos par, pero me gustaría moverlo de automático a par para que todo
sea estable y
no más tarde se rompa todo
sea estable y en
nuestra visualización. Entonces el siguiente paso,
me gustaría
ir y agregar también el colorante. Entonces tomemos la suma de ventas 22 y pongámosla en los colores. Y ahora el siguiente
paso, tomemos el 2021 como referencia
dentro de nuestra visión. Entonces vamos a moverlo a los detalles, y luego vamos al eje, derecho haga clic en él, y
agreguemos línea de referencia. Entonces aquí nos gustaría
tener el valor de 2021 para cada categoría. Así que vamos a cambiarlo a por celda, y luego seleccionar el 2021. Y luego vamos a
esconder las etiquetas. Esto es solo personalizaciones. Entonces vamos a moverlo a una línea un
poco más pesada y luego aumentar la opacidad y así cambiarlo a naranja. Eso es. Vamos a golpear. Ahora para ver mejor
los datos, cambiémoslos de la vista
estándar a la vista completa. Y con eso, obtuvimos una referencia
del año anterior, y las partes son
el año en curso. Eso se puede ver
rápidamente, las diferencias entre los dos años, pero aún no hemos terminado. Esto es sólo los gráficos de barras. Ahora tenemos que ir y
agregar un KPI para ello. Aquí tenemos que
definir la regla
del KPI y esta vez
va a ser fácil Si el año en curso es menor que el año anterior,
entonces va a ser rojo. Si es más o igual,
va a ser verde. Vamos a definir esta regla. Como de costumbre, vamos a ir a crear un nuevo campo calculado. Podemos llamarlo KPI. Colores. Ahora vamos a ir
a definir la regla, usamos también,
las declaraciones FL. Si la suma de ventas
de 2021 es mayor o igual a la suma de ventas
de 2021, entonces estamos a salvo. Va a ser verde. Déjame hacerlo un
poco más grande
para poder verlo todo. Pero si no se
cumple la condición , ¿qué
va a pasar? Tendremos un mal desempeño, así que va a ser L,
rojo, y luego termina. Entonces esta es nuestra regla.
Vamos a golpear OK. Entonces ahora para el QBI, necesitamos otro gráfico dentro de esta vista Pero como es
como una dimensión, si la llevamos a la vista, no
se dividirá en
dos visuales diferentes Entonces para generar
otro gráfico, usaremos el truco de
usar el promedio de cero. Entonces tenemos que crear un
marcador de posición, promedio de cero, y con eso, como puedes ver, obtendremos un nuevo gráfico
en el lado derecho En esta medida,
iremos y configuraremos nuestro KBI. Vamos
a cambiar a estas marcas, y ahora vamos a
cambiarlo de barras, a formas. Es como si estuviéramos
construyendo cualquier otro QBI iré y me desharé
de esas informaciones Ahora vamos a ir a conseguir
nuestro nuevo campo calculado, la regla de BI y
ponerlo en las formas. A continuación, vamos a ir a
definir las formas de nuestro KBI. Vamos a hacer clic en las formas. Digamos que si es verde, entonces va a subir y si es rojo,
va a bajar. Eso establece para las
formas, haga clic en Aceptar, también, queremos cambiar
el color de esas cosas. Tomemos los colores KPI, mantengamos el control y
pongámoslo en los colores, y vamos a asignarlo Así que dit colores, verde puede ser
verde y rojo puede ser rojo. Entonces eso es todo. Haga clic en Bien. Entonces ahora tenemos nuestro KPI
en el lado derecho. Podemos ir y
hacerla un poco más grande para poder
ver las formas. Entonces ahora tenemos dos gráficas
distintas. El siguiente paso, vamos
a ir a usar el eje dual. Y eso es porque
tienen diferentes formas. Entonces vamos a los lados derechos. Y tener el eje dual. Como es habitual, vamos a ir a sincronizar el eje
y eliminar uno de ellos. Vayamos
también a la media y luego vayamos y deshabilitemos. Mostrar encabezado con
eso, lo ocultamos. Con eso, conseguimos a los dos
QB uno encima del otro. Pero aún aquí tenemos un
problema, como pueden ver, los íconos de los QBs están exactamente en la parte superior
del borde de las barras Eso es porque
todo va
a partir de cero y tenemos
aquí el promedio de cero. Ahora lo que vamos a hacer
vamos a moverlo un poco hacia el lado izquierdo usando
los valores negativos. Pasemos al promedio
de cero y
lo cambiemos de cero a menos diez k Para que podamos ver que nuestro KP está perfectamente en el lado
izquierdo de las barras, y podamos ver de inmediato
donde estamos haciendo bads Entonces aquí podemos ver
que casi todas
las subcategorías
están haciendo calificaciones Entonces tenemos todos
esos íconos verdes, pero sólo dos los sobres y las máquinas están haciendo bads. Y eso es porque las
ventas del año en curso son menores que las ventas
del año anterior. que hayamos
aprendido a cobine los gráficos de KPI con
cualquier otro gráfico, no
debería ser un gráfico de barras Podría ser un área
o un gráfico de líneas.
147. Prohibiciones de Udemy 31: Bien, entonces ahora vamos
a crear prohibiciones en Tableau. Están esos grandes
números que
puedes ver generalmente en
KBs o en dashboards, donde vas
a ver el total de
algo como el total de ventas,
los
totales de ganancias, los
totales de ganancias, cuántos clientes
tenemos dentro Por lo que es muy común y se puede ver casi en cada tablero. Así que vamos a crearlo. Entonces, lo que vamos a hacer primero, tenemos que ir y cambiar. Nuestro visual de
automático a un texto. Ya que estamos trabajando con texto, no
hay gráficos
ni visuales. Entonces tomemos las ventas
y pongámoslas en el texto. Entonces ahora con nosotros, conseguimos un
número sin ningún gráfico. Sólo un gran número, el
total de ventas de nuestros datos. Ahora podemos ir y dividirlo por
una dimensión como un país. Entonces tomemos el país, arrancarlo en las columnas. Por lo que ahora podemos ver las
ventas totales de cada país. Entonces ahora como estamos
hablando de cacerolas, esos números deberían
ser realmente grandes. Entonces, para cambiar eso, vayamos al texto de aquí, clic en esos tres puntos, y luego vayamos a las ventas. Hazlo realmente grande. Entonces vamos a ir a la
talla por aquí. Tomemos, por ejemplo, 22 y hagamos que se agrupe. Y luego puedes comprobarlo
golpeando aplicar. El tamaño de esos
números, se ven bien. Ahora vamos a golpear, y hagamos las
alineaciones correctas. Tengamos todo centrado en lo horizontal
y lo vertical. Ahora, Dex dijo que podemos ir a cambiar el formato
de esos números Vayamos a la suma de ventas
por aquí y pasemos al formato. Entonces podemos ir a los números aquí para poder
cambiar el formato, Vamos por costumbre. Entonces no hay
decimales. Hagamos un cero. Y luego digamos que
vamos a mostrar la unidad como 1,000 como k. Y luego podemos agregar el signo de dólar en el briefix aquí. Así que
vamos a hacer eso. Entonces eso es todo acerca de los formatos. Vamos a ir a los closets desde aquí. Y ahora con eso, hemos
creado sartenes realmente bonitas. Para nuestro tablero,
podemos ir y hacer un
poco más grande. No ver esos números. Y ahora podrías
decir, ¿sabes qué? A mí me gustaría
tener esos textos. Debajo de los números,
no encima de él. Inder para hacer eso es lo que
vamos a hacer, vamos a tomar
el país de nuevo, y vamos a ponerlo al texto Y con eso, vamos
a conseguir el texto debajo de él. Pero claro, tenemos
que hacerlo realmente pequeño. Pasemos al texto de aquí, luego a los tres puntos, y luego vayamos
al país, quitemos el pleado y lo
movamos por ejemplo, como 12. Todo bien. Ahora vamos a darle una línea a fin de
comprobar los formatos. Entonces, como pueden ver, tenemos esos pequeños textos
debajo de esos números, pero podemos ir y
así reducirlo a diez. Para que sea realmente pequeño
debajo de esos números de cerdos. Así que ahora vamos a golpear bien. Y con eso, tenemos
muy bonito texto pequeño debajo de nuestros números. Pero todavía tenemos un problema donde tenemos las informaciones del encabezado. Para eliminarlo, solo tienes que ir a cualquier valor como
Alemania por aquí, haz clic
derecho sobre él y
desactiva el encabezado del espectáculo. Y con eso,
conseguimos unas sartenes muy bonitas donde el texto está
debajo de los números de cerdo. Entonces como puedes ver aquí,
no usamos ningún tipo de gráficos. Acabamos de usar el texto en tau.
148. Gráfico de embudos de Udemy 32: Ahora podemos aprender a construir
un gráfico final en tableau. Los gráficos finales son realmente
geniales para mostrar el progreso de tus datos
a través de diferentes etapas. Veamos cómo podemos construir eso. Tomemos los sellos
y lo pongamos en las filas, y ahora queremos
ver cómo
están progresando los sellos a través de las
diferentes subcategorías Tomemos las
subcategorías de los productos y
pongámoslo a los colores. Ahora, el siguiente paso, nos
gustaría cambiar el tamaño de esos bloques en
función de la suma de ventas. Entonces para hacer eso,
tomemos la suma de ventas manteniendo el control
y ponerla al tamaño. Y ahora vamos a
cambiarlo de estándar a vista
completa para ver
el tamaño de cada bloque. Y ahora necesitamos formar
la forma del embudo. Para hacer eso,
vamos a ir y así los datos descendentes. Entonces el más grande
va a estar arriba, y luego vamos a los pequeños. Entonces para hacer eso,
vayamos a la subcategoría
de nuestro aquí, radicalmente con y
vayamos a ordenarlo Y luego tenemos que cambiar
el sort pie a un campo Luego moverlo a descender. Y eso es todo, como pueden ver, desde el fondo,
ahora tenemos la forma del embudo. Ahora el siguiente y, también, el paso importante
en el gráfico final, queremos mostrar el porcentaje
de total para cada bloque. Para ello,
tomemos también la suma de ventas y
pongámosla al texto. Y con eso
conseguimos las ventas totales para cada subcategoría,
pero no queremos eso Queremos el porcentaje del total. Para ello, conéctate
radicalmente y vayamos a cálculos rápidos en
tablas Entonces escojamos el
porcentaje del total. Genial. Entonces ahora tenemos esos
porcentajes en los embudos, lo cual es muy bonito
en las listas finales Vamos a agregar también, el texto de la subcategoría Tomemos la subcategoría
y la pongamos en las etiquetas. Entonces ahora podemos ir a personalizar nuestro punto de vista un poco
donde decimos, Bien, pongamos el texto de la subcategoría
encima de las ventas, así que cambia el pedido Y luego vamos a
cambiar las etiquetas
y hacer que la subcategoría sea un
poco más grande y encuestada Digamos, también, podemos ir y eliminar
esas líneas de cuadrícula, clic
derecho sobre
aquí a los formatos. Vayamos a las
líneas, y luego
vamos a los ceros por
aquí y no lo hagamos ninguno Bien, así que eso está más limpio. Lo que podemos hacer, podemos agregar
la categoría al filtro. Entonces vayamos a la categoría, muéstrala como filtro. Y con eso,
podemos ir y seleccionar categoría
específica para
poder ver los datos. Entonces con eso, obtenemos
menos bloques dentro del gráfico final o puedes ir y
agregarlos todos. Entonces, eso es todo. Es así como podemos crear el
gráfico final en Tableau con el
fin de rastrear y verificar el
progreso de sus datos.
149. Barra de progreso de Udemy 33 (correcto): En nuestro KBI sale, podemos agregar cosas
como una barra de progreso Veamos cómo podemos
construir eso en tableau. Ahora vamos a llevar una dimensión como el país a las filas, y luego vamos
a ir a rastrear el progreso de nuestras
ventas como barra de progreso. En cada barra de progreso,
tienes como 2 barras, la de
fondo para el 100%, y luego tu progreso real. Eso significa que necesitamos
dos gráficos de barras. Sigamos con
el primero y cambiémoslo a bar, y también. Vamos a mostrar ese texto. Pero ahora en lugar de
las ventas totales, vamos a cambiarlo
al porcentaje del total. Vamos a cambiar nuestras ventas a una tabla rápida
cálculos 2% del total. Ahora lo siguiente,
vamos a ir a
agregar la barra de fondo. Entonces para hacer eso,
vamos a agregar nuestro marcador de posición. Va a ser el
promedio de uno. Entonces ahora tenemos nuestros antecedentes en el lado derecho y
en el lado izquierdo, vamos a obtener
el progreso real. Vamos a
fusionarlos usando el eje dual. Haga clic derecho sobre el derecho y luego muévelo a doble eje. Bien, así que como de costumbre,
vamos a ir a sincronizar esos dos ejes, y vamos a
hacerlo un poco más grande para poder ver las barras Entonces ahora podemos ver
que el promedio el fondo está al frente. Para cambiar eso, vayamos al eje
de la media, dicli sobre él, y luego
aquí podemos decir, mover marcas hacia atrás.
Todo bien. Entonces ahora en el siguiente
paso para obtener el efecto de
la barra de corredores, tenemos que cambiar la
coloración del fondo. Entonces vayamos a los colores, editemos, y luego
seleccionemos el promedio y tomemos el azul. Seleccionemos algo más ligero. Entonces tomemos un azul claro. Aplicar. Bien. Bien, entonces con nosotros, obtenemos el
efecto de la barra de progreso. Vamos a esconder
algunas cosas como, por ejemplo, la x de aquí. Y además, vamos a esconder esos
números en el fondo, así que vamos a ir a las
etiquetas y esconderlas. Bien, así que eso es todo.
Así es como podemos crear una
barra de progreso realmente agradable en Tableau donde puedes ponerla
dentro de tus dashboards
150. Grupos visuales de Udemy 99: Bien, así que
aprendimos a construir 63 gráficos en Tableau y
cuáles son sus casos de uso. Pero es posible que aún te
sientas abrumado con todas esas opciones y todos
esos gráficos en Tableau Y todavía no está tan claro
cómo responder a la pregunta. ¿Cómo sabemos qué gráfico, qué visualizaciones tenemos
que elegir Entonces por eso vamos a ir ahora
a resumir y agrupar todos esos gráficos
bajo diferentes categorías Entonces tenemos el cambio a lo largo del tiempo, magnitud, parte de todo, creaciones, ranking,
distribución, espacial y flujo. Y cada una de esas
categorías va a enfocarse en una pregunta específica, problema
específico
para poder responderla mediante
visualizaciones Entonces ahora vamos a repasar
todas esas categorías una por una
para entenderlas. Bien, así que ahora vamos
a empezar con la primera
y la categoría más básica que tenemos, el cambio a lo largo
del tiempo, o a veces la llamamos
tendencias a lo largo del tiempo Esta categoría nos va
a mostrar las tendencias o
los patrones a
lo largo de un periodo
continuo, suele responder a la pregunta, ¿cómo
cambian los datos con el paso del tiempo? O otro, ¿
hay alguna tendencia o patrón que podamos descubrir a
partir de los datos a lo largo del tiempo? Tienes este tipo de preguntas, entonces estás hablando la categoría, cambias con el tiempo. Y el mejor gráfico
de la categoría, tenemos los gráficos de líneas. Porque el gráfico de líneas
se enfoca solo en una cosa, los cambios con
el tiempo,
las tendencias a lo largo del tiempo. Porque principalmente el gráfico de líneas se enfoca solo en los
cambios a lo largo
del
tiempo, las tendencias a
lo largo del tiempo, nada más , también, visualmente, hace que
sea realmente fácil detectar tendencias. Como aprendimos antes,
tenemos múltiples gráficos que cubren el tema del cambio a lo largo
del tiempo. Por supuesto, todos los gráficos de líneas suelen ser cambiados con el tiempo. Entonces tenemos el gráfico de líneas
como el perfecto. Entonces tenemos también los gráficos
de líneas de chispa. Podemos usarlo si
quieres tener
gráficos compactos para el análisis de
tendencias a lo largo del tiempo, o podemos usar los gráficos
descuidados para ver cómo los rangos
están cambiando con el tiempo, o también podemos
usar gráficos de par Así
también podemos usar las piezas para
analizar los cambios a
lo largo del tiempo y también para ir y comparar diferentes periodos de
tiempo juntos. No solo los gráficos par,
podemos usar cualquier tipo de gráficos, por
ejemplo, el gráfico de área. Aquí tenemos
diferentes casos de uso. Una de ellas es el
cambio a lo largo del tiempo, y también ir a comparar diferentes categorías juntas. Y también, podemos ir a
usar el gráfico de calendario o
la línea de tiempo de pupple circular para
visualizar
el cambio a lo largo del tiempo Como puedes ver, si quieres
tener solo un caso de uso dentro tu visualización para mostrar el cambio o la
tendencia de nuestro tiempo, entonces ve con los gráficos de líneas. Si quieres ir y cubrir múltiples casos de uso en un gráfico, entonces puedes ir y usar
el gráfico de barras del gráfico de área o los gráficos de tiempo de círculo, porque no se
enfocan en un solo caso de uso, pueden cubrir
múltiples casos de uso, y uno de ellos es
el cambio a lo largo del tiempo. Bien, entonces ahora tenemos
la categoría de magnitud o a veces la
llamamos categoría de tamaño, y usa el tamaño
para comparar valores, por lo que podríamos usar valores relativos o absolutos
en esta categoría. Entonces, por ejemplo, si tienes la siguiente tarea o pregunta, averigua las ventas más altas y las más bajas
de las categorías, o tenemos que ir a comparar las diferentes categorías
por ventas en un gráfico. Si tienes esas
preguntas o tarea, entonces estamos hablando de
la categoría, magnitud, y el mejor gráfico para esta pregunta es el gráfico de
barras porque lo hace muy
fácil y limpio en visualizaciones
para poder comparar valores Se pueden comparar muy fácilmente
los datos comparando la longitud de las barras
de cada categoría. Bajo esta categoría,
podemos encontrar múltiples gráficos, y la mayoría de ellos son gráficos a la par. Podemos usar el
gráfico de barras sin procesar como principal o podemos usar
columnas de gráfico de barras, como aprendimos antes. Si tienes una dimensión con alta cardinalidad,
puedes ir con una fila Pero si tienes un gráfico
con baja cardinalidad, entonces ve con una columna Dos tablas de manguera solo
cubren una dimensión, pero si tiene
varias dimensiones, entonces puede ir con las barras lado a lado o los gráficos de
barras apiladas o también, los gráficos de barras apiladas completas. Entonces tenemos diferentes
gráficos bajo esta categoría como
las listas pop, las gráficas pupple y
las gráficas de dispersión Podría preguntarse por qué el diagrama de dispersión
y Y pupplechart porque el tamaño del pubble
se puede utilizar Por lo que podemos ver de inmediato
que la tecnología y los muebles tienen las mayores ventas desde el
tamaño del pupple La cosa va por las parcelas. Aquí de nuevo, realmente
depende de cuántas preguntas quieras cubrir en
una sola visualización. Si es solo un caso de uso
para ir a comparar los datos, entonces vaya con el gráfico R par
o los gráficos columbares Pero si la comparación de tallas
no es solo el caso de uso
que quieres cubrir, quieres cubrir
múltiples cosas como agregar múltiples
dimensiones y medidas, entonces puedes ir con los otros gráficos
bajo esta categoría. Bien, ahora tenemos la
categoría parte a entera. Muestra cómo un todo o valor se descompone en sus componentes, y cómo cada componente contribuye al
todo al total, y va a mostrar cómo cada componente contribuye
al todo al total. Entonces, si tienes una
pregunta como, cómo contribuye el valor
al total, entonces estamos hablando de
parte a toda la categoría. Y el mejor gráfico a visual, la respuesta son los gráficos Pi porque visualmente es
muy fácil y además, muy efectivo mostrar
cómo cada rebanada
del Pi contribuye
a toda la pila. En esta categoría,
la parte a todo, tenemos diferentes tipos de gráficos. Como dijimos, el principal
son los gráficos circulares, pero podemos ir y
usar los gráficos de dona. Sobre todo si
quieres mostrar la información del conjunto, el total, para que puedas presentarlo en
el medio y alrededor de él, vas a tener las rebanadas. O podemos ir y
usar el gráfico de piezas, por ejemplo, el gráfico de
partes apiladas completas o las gráficas de área, las gráficas de área apiladas completas , también, puedes ir
al mapa de árbol, si quieres analizar no
solo la parte a todo, sino también, quieres
mostrar los datos jerárquicos Y también, podemos
ir a la cascada para mostrar parte
a todo y también, el flujo de los datos. Aquí de nuevo, si solo
quieres enfocarte en la parte a todo el caso de uso,
ve con los gráficos pi. Pero si quieres
agregar más información y analizar diferentes casos de uso, entonces puedes ir con
otros. Todo bien. Ahora vamos a hablar de categoría
muy importante. Tenemos las correlaciones. Se va a mostrar la
relación entre dos o más medidas
en una sola visualización. Esta categoría puede
responder preguntas como, hay alguna relación
entre dos medidas o qué tan fuertemente relacionados están dos
variables o dos medidas Si tiene tales
preguntas, entonces estamos hablando de la correlación de
categorías, y el mejor gráfico
para que sea visual, la correlación es
la gráfica de dispersión. El diagrama de dispersión es
muy efectivo para mostrar la relación
entre dos medidas. Y cubre muchos casos
de uso como descubrir los valores atípicos.
Es muy flexible. Podemos agregar mucha información
a cada punto de datos, y también, puede
ayudarnos a construir clústeres. Pregunta para mostrar la relación
entre dos medidas, el mejor gráfico es
usar el gráfico de dispersión. Y debajo de esta categoría, podemos encontrar diferentes
tipos de gráficos, no solo el diagrama de dispersión, sino que el lote de dispersión es
el favorito. Entonces tenemos los gráficos quadan. Podemos usarlo también para analizar dos medidas
y también para agrupar nuestros datos o
dividirlos en cuatro secciones. O podemos ir a usar
los gráficos de líneas duales. Si quieres ver también los cambios a lo largo
del tiempo, no solo la delación sino también
puedes ver las tendencias Entonces podemos ir y usar
dos líneas
para analizar la coloración
entre dos medidas, o podemos ir y usar gráficos de una
línea y 1 barras. Color y además, podemos
ir a comparar los tamaños de cada uno Pasando a
otra tabla que es muy bonita para poder
ir a comparar dos medidas. Podemos usar las cartas de mariposas
o tornados. El último, también
puedes usar el histograma
para encontrar la correlación entre dos gráficos
y también para mostrar la distribución
de tus datos Nuevamente, si solo quieres
enfocarte en la correlación, nada más, puedes ir
y usar las tramas de dispersión Pero si quieres ir y
agregar diferentes casos de uso como el cambio a lo largo del tiempo o la distribución o
comparar los tamaños, entonces puedes ir y
usar los otros. Al seguir adelante, tenemos otra
categoría llamada ranking. Utilizamos esta categoría si lo
más importante a mostrar es la posición
del ítem en una lista ordenada. Por ejemplo, si quieres
mostrar el ranking de clientes,
los diez mejores clientes
por las ventas, o los diez
productos más bajos por las ventas, entonces podemos usar la categoría
de
ranking para resolver esas tareas. Los gráficos en esta categoría
son los gráficos de par. Los gráficos de Be par son realmente
increíbles con el fin de construir una lista y también para ir a comparar diferentes rangos
juntos. Todo bien. Para mostrar el ranking, tenemos diferentes
tipos de gráficos, el básico como vimos, tenemos el gráfico par,
ya sea crudo o columnas. Entonces tenemos diferentes
gráficos si desea agregar más información o más casos de
uso en un gráfico. Por ejemplo, los gráficos de Lolipp, donde puedes ir y poner
una información extra dentro de los círculos o
puedes usar los gráficos descuidados Aquí, no sólo estamos viendo
las filas entre países, sino que podemos ver cómo
van cambiando con el tiempo. Tenemos otros gráficos
como el gráfico final o los gráficos de bombas también, aquí podemos mostrar los rangos, cómo van cambiando a lo largo del tiempo
El último,
podemos usar también, la mariposa para mostrar el ranking
de las categorías, por
ejemplo, aquí, y también, la coloración
entre dos medidas. Nuevamente, como es habitual, si
quieres enfocarte solo en el ranking, solo en esto, puedes ir
y usar las tablas de par. Pero si quieres ir y cubrir múltiples casos de uso
en un visual, entonces puedes ir y
usar los otros gráficos. Todo bien. Ahora tenemos la categoría
de distribución. Podemos usarlo
para mostrar los valores de
los conjuntos de datos y la
frecuencia de su ocurrencia. Si tienes la
siguiente pregunta como, ¿cuál es la distribución de la edad de los clientes o si
la pregunta es, cuál es el
tiempo más ocupado en la jornada laboral Si tienes ese
tipo de preguntas, entonces estamos hablando de la categoría de
distribución y
el diagrama de palmaderías para visual
esas preguntas y las respuestas es usar
el histograma.Los histogramas son una manera increíble para
mostrar los patrones usando bolígrafos, y va a
hacer que sea muy fácil entender la
distribución de los datos Bajo la categoría de distribución, podemos encontrar diferentes
tipos de gráficos. El principal va
a ser el histograma. Podemos ir y usar
diferentes tipos de
parcelas como las parcelas de caja
para ver la distribución de datos
también para la
gráfica de puntos a lo largo del tiempo. Además, podemos ir a usar
las gráficas de dispersión o
las gráficas de cuadrantes fin de ver la
distribución de nuestros datos, y también para mostrar la
coloración entre dos medidas. Podemos ir y usar
también los gráficos de códigos de barras. Por ejemplo, aquí podemos
ver la distribución de cada producto en
cada subcategoría Además, el
gráfico en papel consideró como un gráfico de distribución. Nuevamente, si solo quieres
enfocarte en la distribución, entonces ve y usa el histograma Pero si quieres cubrir
múltiples casos de uso en una vista, puedes ir y usar
los otros gráficos. Avanzando, tenemos
la categoría espacial. Úsalo cuando el patrón
geoespacial de tus datos sea lo más importante que
quieres mostrar Si tienes preguntas
o tareas que impliquen información
sobre la ubicación, como país, ciudades, estados ,
como, por ejemplo,
quieres mostrar qué ciudad tiene las
mayores ventas, entonces vamos a ir con esta categoría, la categoría
espacial. Por supuesto, los gráficos que vas a utilizar en este tipo de visualizaciones es
el Y en este curso, hemos construido cuatro mapas
diferentes El primero, el mapa de campo o lo
llamamos mapa de corolitos Entonces, como puedes ver los estados
están llenos de colores, o podemos ir y usar
siplas aquí estamos usando la estrella para
mostrar las ventas para cada estado Después hemos aprendido
a personalizar los mapas. Por ejemplo, aquí hemos
creado el mapa de visión nocturna. Todo bien. Entonces ahora
vamos a hablar del último tipo de categoría.
Tenemos el flujo. Vamos a usarlo para
visualizar los movimientos o
el
flujo de nuestros datos. Si tienes alguna pregunta
como cómo se están
moviendo los datos de un punto
a otro punto, entonces estamos hablando de
la categoría de flujo. Un gráfico muy común con el
fin de mostrar el flujo de los datos o
el proceso de los datos, podemos ir y usar los gráficos de
cascada. Con este gráfico,
podrás ver el movimiento de datos o el flujo del
proceso de tus datos. Además, podemos analizar
aquí la parte a Todo bien. Entonces, ¿qué hemos cubierto las ocho categorías diferentes, y mapeamos
diferentes gráficos que has aprendido en este
curso a esas categorías Como puedes ver, el
proceso es realmente sencillo. Para entender
qué tabla de visualizaciones
necesitas en tus proyectos,
primero, tienes que entender las preguntas que
deben ser respondidas Una vez que entendiste la tarea
o la pregunta de negocio, puedes ir y mapearla a una
de esas ocho categorías. Y después de eso,
vas a ir a elegir
los mejores gráficos dentro cada categoría
para poder responder a la pregunta. Y con eso, has
aprendido el proceso de elegir la
visualización correcta, el gráfico adecuado
para la pregunta. Asegúrate de revisar
la descripción. Dejo su enlace para la hoja de
visualización. Y también,
encontrarás el archivo de tabla, donde he ordenado todos esos gráficos bajo
las ocho categorías. Bien, así que con eso
hemos aprendido a elegir el gráfico adecuado
para sus requerimientos, y con eso, hemos completado
la sección de gráfico de tablas Ahora en la siguiente
sección de nuestro plan, vamos a
aprender a crear y diseñar nuestros dashboards
en Tableau
151. Panel básico de Udemy 1: Un tablero de instrumentos. Ahora podemos aprender
los principios básicos sobre cómo estructurar nuestro gráfico
dentro de los dashboards en Tableau, y vamos a
centrarnos en los contenedores para estructurar
nuestro tablero Entonces, una vez que construimos todos
esos hermosos gráficos, podemos ir y agruparlos en un solo lugar usando el
tablero de Tableau. Así que vamos. Bien, así que si creas
un nuevo dashboard, obtendrás diferentes
opciones sobre
cómo personalizar y diseñar
tus dashboards Entonces, por ejemplo,
solemos ir y empezar a cambiar el tamaño de nuestro
tablero de instrumentos de este espacio en blanco. Entonces para hacer eso, si
vas a la talla del lado izquierdo, tenemos aquí tres opciones
diferentes, tamaño
fijo, rango automático. Lo que suelo hacer,
voy a la talla fija. Así que aquí podemos ir y personalizar
el ancho y la altura. Entonces por ejemplo, vamos a
s con el ancho con 1,200 y para la
altura con cien. Y luego debajo de eso,
tenemos una lista de todas las hojas de trabajo que tenemos dentro,
nuestros dashboards Y luego aquí,
es
muy importante son los objetos que
tenemos en Tableau. Entonces aquí tenemos una lista de diferentes objetos
como contenedores, extensiones de
texto, imágenes,
espacios en blanco y así sucesivamente. Esos objetos,
puedes usarlos para construir tus
dashbards en tableau Y los
objetos muy importantes aquí, tenemos los contenedores en
tableau y son realmente confusos si eres
nuevo en esta herramienta. Por lo que nos estaremos
enfocando en cómo trabajar con los contenedores para construir la estructura
de nuestros dashboards Entonces la primera pregunta
es, qué son los contenedores. Los contenedores en tableau pueden
permitirle agrupar diferentes objetos
de tableau en un solo lugar. Los objetos podrían ser
cualquier cosa como hojas de trabajo, imágenes de texto
en blanco o
incluso otro contenedor Una vez que tengas todos esos objetos
diferentes en un solo lugar, puedes
hacer muchas cosas, como, por ejemplo, moverlos todos juntos usando el contenedor de una posición
a otra. Entonces, vamos a tener un ejemplo rápido. Tomemos uno de
esos contenedores. Tomemos el contenedor
horizontal y lo dejemos caer al medio. Y aquí está
lo primero que hay que notar que esa es la
coloración en el cuadro. Como pueden ver, ahora
tenemos un
borde azul oscuro alrededor de este espacio. El borde azul puede indicar
que se trata de un contenedor. Ahora podemos ir y dejar cualquier cosa
dentro de este contenedor. Podría ser una hoja de trabajo. Podría ser un texto.
Plank cualquier cosa. Vamos con cualquier sábana. Por ejemplo, tengo
uno preparado, arrastrarlo y soltarlo exactamente en
el medio del contenedor. Ahora podrías notar
que ya no tenemos el
color azul, el borde azul. Ahora tenemos un borde gris. Eso significa que en
Tableau, actualmente, estoy seleccionando un objeto
que no es contenedor. Ahora podemos ir y agarrar cualquier cosa, como, por ejemplo, un texto. Tomemos este objeto y arrastrémoslo y soltémoslo
encima de estos gráficos. Y aquí,
escribamos cualquier cosa como los dashboards de ventas y solo hagámoslo un
poco. Más grande. Él. Entonces ahora con esto, se
puede ver, tenemos otro objeto que
contiene sólo un texto, y también,
tiene un borde gris. Entonces eso significa que
tenemos un objeto con borde
gris y
otro con borde gris. Entonces ahora la pregunta
es cómo seleccionar el contenedor que tiene
esos dos objetos. Hay muchas
maneras para hacer eso. Entonces, por ejemplo, digamos que
estamos seleccionando el texto. Si vas por aquí a esas dos líneas y haces doble clic sobre ella. Entonces una vez que hacemos eso, como
pueden ver ahora, tenemos, nuevamente, este borde azul, eso significa que ahora
estamos seleccionando todo
el contenedor. Entonces eso significa que al hacer doble clic sobre este pequeño icono de aquí, vas
a regresar al contenedor que está
agrupando esos objetos. Hay otra manera
para seleccionar el contenedor. Ahora vamos a entrar en él y sólo dar clic en las
hojas de aquí. Nuevamente, tenemos este borde gris. Ahora si vas a esta
pequeña flecha por aquí, vamos a obtener más opciones, y luego aquí
tenemos la opción de seleccionar contenedor contenedor
vertical. Una vez que hagamos eso,
volveremos de nuevo a los contenedores, donde tenemos esos
objetos dentro de él. Esta es otra forma de
seleccionar el actual Todo bien. Entonces ahora, podrías
preguntar, ¿sabes qué? Por qué estamos seleccionando
el contenedor, Bueno, por la siguiente razón. Por ejemplo, si
solo estás seleccionando estos gráficos, puedes ir por aquí,
y obtendrás diferentes opciones
sobre las hojas de trabajo Entonces, por ejemplo, puedes mostrar
los títulos, los filtros,
los aspectos más destacados, y solo puedes configurar estas hojas de trabajo Esas opciones sólo están
relacionadas con estos objetos. Pero ahora, si quieres ir y configurar todo el contenedor, tienes que ir al contenedor. Entonces, por ejemplo, vamos y Dublilis si vas a
las opciones de aquí, obtendremos una lista de opciones completamente
diferente Y cualquier cosa que estés
seleccionando aquí puede
reflejarse para todos los objetos
dentro de este contenedor. Por ejemplo, en el contenedor
actual, tabla puede mostrarnos todavía queda espacio dentro de este
contenedor para llenarlo. Entonces no
se usa todo el espacio de aquí , lo cual
es naturalmente bueno. Y como puedes ver,
tenemos los objetos de texto es mucho más pequeño que el objeto de
hoja de trabajo, cual ahora está bien, pero lo puedes hacer en Tableau es eso, puedes ir y dividir
todo de manera uniforme. Entonces, si vas a las opciones de
contenedores, puedes ver por aquí,
distribuye los contenidos de manera uniforme. Entonces, si vendes
así, qué puede pasar, como puedes ver Tableau
puede ir y automáticamente, dividir el tamaño del contenedor de
manera uniforme para todos los objetos. Esto es realmente
útil si tienes diferentes gráficos
en un contenedor. Entonces Ta vamos a ir y dividir el espacio de manera uniforme
para todos los objetos. Entonces, como puede ver, las
opciones de los contenedores pueden afectar a todos los objetos
dentro de los contenedores. Y una cosa más a
notar en Tableau que Tableau es contenedor de llaves de rodilla
siempre en los lados derechos. Este contenedor es uno
especial donde Table puede poner todos los
filtros, leyendas, resaltadores, y como
parámetros siempre encima de los demás en
los lados derechos Entonces, por ejemplo, en
las subcategorías, tenemos el filtro
de la fecha del pedido, e inmediatamente
Tableau puede crear un contenedor especial
en el lado derecho y puede colocar el
filtro dentro de él Entonces, por ejemplo, si tomas alguna otra tabla que
contenga esas informaciones, tomemos esta de aquí
y pongamos en la parte inferior. Verás que Tableau
inmediatamente va a ir y agregar los filtros dentro de las hojas de trabajo
debajo de la primera Entonces aquí tenemos el filtro de
las categorías que viene, De los gráficos. Y si tomamos la siguiente, las distribuciones de
clientes, como puedes ver,
obtendremos muchos filtros en Tableau en el
lado derecho, y también las leyendas Entonces aquí tenemos
los lados de las ganancias, aquí tenemos los
colores del país y así sucesivamente. Así que todos los parámetros, todas las leyendas o filtros van a ser
empaquetados en el lado derecho. Y claro, si
quieres personalizar el contenedor que esa mesa
crea en el lado derecho, puedes ir a cualquier objeto
y luego hacer doble clic sobre él, y luego puedes ir
y personalizarlo. Entonces, por ejemplo, puedo
ir por aquí y
dividirlo todo de manera uniforme. Todo bien. Avanzando sobre los
contenedores en D, tenemos dos tipos diferentes, el contenedor horizontal
y el contenedor vertical. Empecemos por el
primero, el contenedor horizontal. Si usas este tipo,
qué puede pasar, todos los objetos dentro de tu contenedor
horizontal van a estar uno al
lado del otro. Entonces probemos eso. Tomemos
el contenedor horizontal, arrástralo y suéltelo
a nuestros dashboards, y luego tomemos una
hoja, por ejemplo, la subcategoría de aquí, y luego tomemos otra Así que una vez que puedas
seleccionarlo, como puedes ver, Table te puede ofrecer ya sea para ponerlo a la izquierda
o a la derecha. Por ejemplo, vamos a
dejarlo caer a la derecha. Y con eso, tenemos
dos gráficos uno al lado del otro
cerca uno del otro usando
el contenedor horizontal. Por supuesto, si vamos
y agregamos algo, va a ser
también, ya sea a la izquierda o a la
derecha o en el medio. Entonces, una vez que lo sueltes, también lo
conseguirás , lado a lado. Entonces así es como funcionan los
contenedores horizontales en Tau. La próxima vez que tengamos
el contenedor vertical, ¿qué puede pasar aquí? Todos los objetos dentro de este
contenedor van a estar uno encima del
otro como la pila. Entonces, vamos a tener un ejemplo rápido. Tomemos el contenedor
vertical, lo
dejemos caer en el tablero, y luego tomemos cualquier gráfico, y lo dejaremos caer por aquí. Y ahora, una vez que
seleccionemos otro, podemos ponerlo, por ejemplo, debajo de él y el tercero ya sea abajo en el
medio o en la parte superior. Entonces dejémoslo en la parte superior. Entonces, como pueden ver los contenedores
verticales, estamos poniendo esos objetos o esos gráficos encima
de los de los demás. Para que estemos apilando los objetos uno encima
de los demás, y así es como funcionan los contenedores
verticales. Una cosa más sobre el tipo de contenedores, lo cual
es muy confuso. Starter en Tableau, que
puedes decidir el tipo de contenedor a medida que vas
soltando los segundos objetos. Entonces déjame mostrarte a lo que me refiero. Tomemos por ejemplo, el contenedor
horizontal arrastrarlo y soltarlo en nuestros dashboards, que ahora podamos ir y soltar diferentes hojas junto
a los derechos de cada uno Entonces tomemos el
primero como de costumbre. Pongámoslo por aquí. Y ahora llegamos a
la segunda hoja y nuestra expectativa es que la
podemos poner ya sea
a la izquierda o a la derecha porque tenemos contenedor
horizontal. La segunda hoja o el segundo
objeto es especial. Se puede utilizar para cambiar el tipo
de contenedor. Entonces tomemos por ejemplo,
este de aquí, ya ves que podemos ponerlo a
la izquierda, podemos ponerlo bien. Pero también, podemos ponerlo
en la parte superior o en la parte inferior. Así que una vez que lo deje caer al fondo, lo que puede pasar mesa
va a ir y convertir el tipo de este contenedor
en un contenedor vertical. Entonces ahora no podemos ir y cambiar de opinión. Se
va a arreglar. Este va a ser un contenedor
vertical. Entonces, por ejemplo, si
tomo el tercero, t cambiar de opinión
poniéndolo a la
izquierda o a la derecha. Lo puedo poner sólo en la
parte superior o en la parte inferior, para que pueda quedar como vertical, y el tercero no
cambiará el tipo de contenedor. Aquí lo puedo dejar caer por
ejemplo aquí en la parte inferior. En las segundas hojas, todavía
tenemos la opción de cambiar opinión para que sea contenedor
horizontal o
vertical. Depende de cómo te vayas
dejando caer las sábanas. Pero después de eso, para
las terceras hojas, ya no
tienes
esas opciones. Se puede dejar caer solo
depende del tipo de contenedor. Bien, entonces ahora,
cuanto más cosas
ponemos dentro de nuestro contenedor, las cosas se
complican más
para poder controlar la estructura
de nuestros dashboards Por lo que habrá muchos
contenedores anidados uno encima
de los demás, y perderá el
control con el tiempo
si está construyendo un contenedor
complejo Y para eso, table sí brindó una visión de la
estructura actual de nuestro dashboard. Entonces ahora estamos actualmente en los dashboards
para poder ir a la vista, vayamos al layout Entonces cambiemos eso.
Y entonces aquí en el pton tenemos algo que
se llama item arch Entonces aquí veremos la
estructura de nuestro dashboard. Entonces comienza con las inclinaciones. Por lo que si haces clic en eso,
podrás ver tabla puede ir inmediatamente y seleccionar.
Los objetos actuales. Entonces verá la estructura
de nuestro dashward y empieza con todavía ya que
estamos usando estos métodos Entonces si haces clic en eso,
la tabla va a ir y seleccionar el
objeto actual en la jerarquía. Entonces este es el
contenedor más alto donde
tenemos todo en nuestro
dashward dentro de él. Así que vayamos y
ampliemos nuestra jerarquía. Entonces se puede ver que luego se divide en contenedor
horizontal. Y que lo veas con claridad, tenemos un contenedor para todas esas leyendas de filtros y así sucesivamente. Y en el lado izquierdo, tenemos un contenedor para
toda nuestra hoja de trabajo, y lo puedes ver al igual
que
moviendo este deslizador por aquí. Entonces como se puede ver,
el primer objeto es contenedor horizontal. Después dentro del contenedor
horizontal, tenemos dos contenedores verticales. Entonces el primero va a ser este contenedor para el gráfico, y como pueden ver, las cosas se apilan una
encima de la otra. Entonces este es nuestro primer contenedor
vertical. Y si haces
clic en el segundo, ahora estamos seleccionando el
contenedor del lado derecho, y también es un contenedor
vertical, como puedes ver,
todos esos filtros y cosas encima unos de otros. Y luego, claro,
podemos ir y ampliar esos contenedores
para ver el contenido. Entonces como pueden ver
tenemos aquí tres hojas dentro del primer contenedor, y en el segundo
tenemos tres filtros, y luego tenemos
esas dos legiones Entonces teniendo este artículo aquí una clave, nos puede ayudar
con muchas cosas. Por ejemplo, puede ayudarnos a comprender la estructura
de nuestros contenedores, cómo se anidan las cosas entre sí y otro
uso también para entender si hemos hecho algún error al construir
los contenedores Entonces, a medida que deja caer cosas
dentro de sus paneles, pueden suceder cosas
raras
en Tableau, donde está creando muchos más
contenedores de los que necesita Y nos puede ayudar
también a seleccionar cosas, por ejemplo, si me gustaría seleccionar el contenedor horizontal. Puede ser un poco más difícil haciendo doble clic en ambos objetos
diferentes. Va a ser más fácil
si voy por aquí a la jerarquía de artículos y simplemente clic en el contenedor
horizontal. Así que puede ver, es
muy fácil ir y seleccionar cosas dentro de
la jerarquía de elementos. Y también aquí, podemos
ir y tener opciones. Por ejemplo, vamos a ir a las
subcategorías de aquí, hacer clic
derecho sobre ella,
y con eso, obtendremos todas las opciones
de las hojas de trabajo, o si vamos a los contenedores, obtendrás la opción de
contenedores Por lo tanto, la jerarquía de ítems
es realmente importante para
estructurar nuestros cuadros Bien, avanzando,
vamos a ir a aprender a dejar caer objetos
dentro del contenedor Ahora, solo para facilitarme las cosas, solo
revisé
todas las hojas de trabajo Quité todos los filtros,
leyendas, y así sucesivamente. Sólo para mantener las cosas simples. Entonces, por ejemplo, vamos y
comencemos con el contenedor
horizontal, arrástrelo y suéltelo
a las hojas de trabajo Entonces ahora tomemos un objeto como la hoja y
arrástrelo a la vista. La tabla puede mostrarte
diferentes visuales para indicar qué puede
pasar si la dejas caer. Entonces por ahora, todo
es gris y tenemos un borde claro
del contenedor. Eso significa que ahora estamos dejando caer los objetos dentro
del contenedor. Así que una vez que lo libere por aquí, qué puede pasar si
vamos a la maquetación, se
puede ver que el contenedor
horizontal contiene las hojas de trabajo. Entonces eso significa que con esta acción, colocamos los objetos
dentro del contenedor. Comprobemos otras opciones. Vayamos al tablero de
aquí y tomemos otras hojas. Entonces ahora si lo arrastras, y a medida
que vas moviendo el mouse, encontrarás diferentes
formas y cosas diferentes. Entonces, por ejemplo,
si mueves un poco
el mouse al elevador, puedes verlo. La línea gris está
en el lado izquierdo, y el contenedor, el contenedor
azul está marcado. Esto va a
significar que si lo dejas caer, Tau puede agregarlo dentro del
contenedor hacia el lado izquierdo. Si lo mueves a la derecha, puede pasar el mismo
camino cosas hacia el lado derecho. Entonces, mientras Tau esté resaltando el
color azul oscuro para el borde, significa que estamos dejando caer los objetos dentro
del contenedor. Pero ahora revisa esto. Si sigues moviendo el mouse
hacia los lados derechos, verás que la
mesa puede cambiar el color de
azul oscuro a azul claro. Eso significa que ahora estamos dejando caer los objetos fuera
del contenedor. Así que vamos a
hacer eso. Sólo lo voy a dejar caer a
los lados derechos. Y ahora vayamos
a la maquetación para entender
lo que sucede. Como puede ver, la primera lámina está dentro del contenedor
horizontal, pero la segunda lámina está completamente fuera
del contenedor. Entonces, si solo lo
minimizas por aquí, puedes ver que no está dentro del contenedor horizontal. Eso significa que hay que tener mucho
cuidado de cómo
estamos dejando caer los objetos
dentro de los paneles Tabla puede reaccionar de manera diferente
depende de las formas. Ahora vamos a
arrastrar un tercero. Tomemos la distribución
del cliente. Ahora como estamos arrastrando, aquí se puede ver que la
tabla está resaltando el contenedor porque el
ratón está dentro del contenedor Aquí lo podemos dejar caer ya sea a la izquierda, a la derecha, de abajo hacia arriba. Pero si muevo mi mouse
completamente afuera
, lo dejas caer fuera
del contenedor. Por ejemplo, puedo ponerlo a la izquierda a la
derecha a la parte inferior. Todas esas cosas
no están dentro del contenedor. Ahora volvamos
a nuestro contenedor. Lo dejaré caer hasta el fondo.
Vamos a hacerlo. Por supuesto, para comprobar
lo que pasó, vamos
a ir al layout para
verificar la jerarquía de
ítems. Ahora como puedes ver tabla lo
cambia de contenedor horizontal a vertical porque lo
hemos dejado caer abajo, y puedes ver
que este objeto, esta hoja está dentro
del contenedor. Eso establece, ten cuidado de
cómo estás arrastrando y soltando cosas
dentro de los daps de mesa Pasando al
siguiente, en mesa, tenemos dos
opciones diferentes sobre cómo organizar nuestros objetos
dentro de los dashboards, y tenemos los
mosaicos y flotantes Por defecto, la tabla va a usar opción en
teselas para
todos nuestros objetos, pero puedes ir y
cambiarla a flotante. ¿Qué significan esos objetos? Empecemos por la
primera, la opción de azulejos. Si utiliza esta opción de mosaicos, mesa va a ir
y
organizar automáticamente su objeto
como un diseño de cuadrícula. Eso significa,
por ejemplo, si vas y cambias el tamaño del dashboard, mesa va a ir y cambiar
automáticamente el tamaño de todos los objetos dentro de
los contenedores y dahard Así que
tomemos un Ahora estamos seleccionando la inclinación, y si tomas algo como las hojas por aquí y la
colocas dentro de nuestros dashboards Mesa ir para ir y
usar automáticamente todo el espacio. Entonces eso significa que la hoja de trabajo
va a tomar el tamaño
de los dashboards, porque Tab va a decir, bueno,
tenemos muchos espacios Vamos a usar todo. Pero la otra opción, tenemos el flotante en la otra mano. Aquí si lo seleccionas,
aquí tienes la libertad, la flexibilidad sobre cómo
personalizar los objetos. Y otra ventaja
del anuncio flotante, podemos ir y hacer solapamientos entre los diferentes objetos. Pero la desventaja
de los anuncios flotantes, lleva mucho tiempo, y
hay que hacer todo manualmente. Comprobemos cómo funciona esto. Asegúrese de seleccionar
el flotante. Tomemos otra sábana y simplemente
déjala donde quieras. Como puede ver,
ahora tenemos cuadro gris que indica el lugar donde estamos
poniendo las cartas. Así que dejémoslo por aquí. Y ahora tenemos el control total donde colocar los objetos. Por ejemplo, vamos a tener
este icono por aquí y simplemente colóquelo
encima del viejo. Entonces como pueden ver, ahora solo
estamos superpuestos o podemos
cambiar el tamaño como queramos, así solo puedo hacerlo así. Entonces, como pueden ver, estamos
teniendo el control total de esta tabla de estos objetos
sin ninguna limitación. Ahora la pregunta es, ¿
debo usar flotación o inclinación? Bueno, en los proyectos de mesa, puedes terminar
usando ambos. Y normalmente usamos flotación para los contenedores grandes dentro del diseño del tablero
y la inclinación para todos los objetos que tenemos
dentro de esos contenedores grandes. Bien, entonces esas
son las principales opciones sobre cómo trabajar con los
contenedores en tableau Pero claro, la
mejor manera de entender los contenedores en tau que
para tener proyectos reales. Y es por eso que como siguiente, vamos a tener
unos mini proyectos para entender
cómo diseñar y construir el despidos de nuestros dashboards usando Bien, así que eso fue lo básico sobre
los dashboards de
tableau y cómo
lidiar con los contenedores A continuación, vamos a construir
un tablero simple y aprender el proceso de
desarrollo del tablero.
152. Ejemplo de panel de Udemy 2: Bien, entonces la tarea
o el proyecto es crear un dashboard
para las ventas. Y uno de los primeros pasos
que solemos hacer para planificar nuestro dashboard es
crear primero un skitch Entonces vamos a ir a dibujar un skitch muy sencillo para
los dashboards de ventas,
donde primero, por ejemplo,
tenemos el título de los dashboards,
como
el como
el Y luego debajo de él, podemos tener tres números p o tres juegos de palabras Entonces tenemos las ventas totales, las ganancias totales y
la cantidad total. Y luego debajo de eso,
vamos a tener tres gráficos
diferentes. El primero de la izquierda
que vamos a tener, gráfico
P para mostrar el ranking o las mejores ventas por categoría. Y luego del lado derecho, vamos a tener dos gráficos. El primero va
a ser un gráfico de líneas, donde vamos
a ir y comparar las ventas con el desempeño, y por debajo de eso,
vamos a mostrar las ventas por categoría usando gráficos Pi. Entonces con eso tenemos un boceto, tenemos un plan sobre cómo visualizar nuestra información
dentro del tablero. Ahora, en el siguiente paso,
tenemos que ir a planear la estructura
de nuestros dashboards, yo tableau usando contenedores Entonces, si vamos
a ir a traducir este boceto a contenedores, vamos a tener un contenedor vertical
grande que tenga tres objetos uno
encima del otro. Tenemos el título, luego las
cacerolas, y después las tablas. Y como están uno
encima del otro, vamos a usar el contenedor
vertical. Entonces ahora vamos a ir en más detalles sobre cada información. Entonces comencemos con el
primero. Tenemos el texto. En el texto, no tenemos ninguna otra información como
debajo de él o lado a lado. Por eso no vamos a
utilizar ningún contenedor aquí. Y luego pasando a la
siguiente información a las sartenes, como se puede ver,
están lado a lado. Eso significa que podemos ir aquí
y usar el
contenedor horizontal . Eso significa que
el contenedor horizontal está dentro del contenedor
vertical. Pasando al
siguiente, tenemos las listas, y aquí va a
ser un poco complicado. Entonces primero, si
revisas el boceto, tenemos gráficos lado a
lado, izquierda y derecha. Eso significa que vamos a ir a usar el contenedor horizontal. Nuevamente, aquí, este contenedor
horizontal
va a estar dentro del contenedor vertical
grande. Ahora bien, si revisas el lado derecho, puedes ver que en
el lado derecho
tenemos dos gráficos
encima de la de la otra. Entonces eso significa que en el lado derecho, podemos ir y usar el contenedor
vertical para cubrir
esas dos cartas. Entonces este
contenedor vertical va a estar dentro del contenedor
horizontal, y ambos van a estar
dentro de un contenedor
vertical grande. Entonces, como puedes ver,
todo tiene sentido, si estás organizado
y empiezas a bosquejar y planificar
tus dashboards Entonces ahora tenemos una planta suficiente. Vamos a Tau y comencemos a
crear esta estructura. Bien, así que ahora vamos
a empezar desde cero. Tenemos un tablero vacío. Y ahora vamos a seguir
nuestro plan donde primero, vamos a tener
el contenedor principal, el contenedor vertical. Así que vamos a tomarlo de los objetos, el contenedor vertical arrastrarlo y soltarlo en los dashboards Ahora, como puedes ver,
si no seleccionas nada, va a ser
todavía una página en blanco. Con el fin de tener
un identificador para este contenedor y
que sea más
fácil de ver durante el diseño. Lo que voy a
hacer, vamos a ir al layout por aquí, seleccionar el contenedor, y luego vamos a
tener un borde para ello. Así que vamos a la frontera
por aquí, que sea una línea, y luego vamos a
hacerla un poco pesada y darle
el color naranja. Entonces ahora, si I D selecciona, verás que tenemos un contenedor
grande, el naranja. Y esto
me puede indicar, esto es una vertical Y además, lo que
podemos hacer, podemos ir
al ítem aquí una llave por
aquí y darle un nombre. Vamos a darle un nombre. Ahora, llamémoslo el contenedor vertical
principal. Todo bien. Lo que tenemos dentro de este
contenedor, tres informaciones. El primero puede ser un texto, el título del tablero. Vamos al tablero de
aquí y agarremos nuestros objetos de texto y colóquelos
dentro de este contenedor. Vamos a llamarlo
rendimiento de ventas y pktle bit pk. Hagámoslo 2022, audaz Esa es la primera información. La segunda información, que
vamos a ir a agregar un contenedor horizontal
para las diferentes sartenes. Vamos a los objetos
de aquí y agarremos el contenedor horizontal y simplemente ponlo debajo del texto. Entonces ahora, con eso,
tenemos un contenedor horizontal, y vamos a hacer
un identificador para eso. Vamos a la
maquetación, hagamos un borde, y ahora
te vamos a dar el color del azul. Entonces ahora podemos ver que tenemos un contenedor plue dentro
del contenedor naranja, y podemos ir y
darle un nombre Vamos a la jerarquía. Y vamos a darle el nombre de sartenes. Ahora, ¿qué
vamos a hacer? Vamos a ir a agregar
tablones dentro de este contenedor para tener un marcador de posición
para las sartenes reales En nuestro plan, vamos
a tener tres sartenes. ¿Qué vamos a hacer? Vamos a ir al
tablero. Vamos a sumar tres tablones. Como puedes ver ahora, lo tenemos muy pequeño ya que es tablón Hagámoslo un
poco más grande, y vamos a
agregar el segundo
al lado derecho
y otro. Al lado derecho. Entonces
ahora lo que podemos hacer, vamos a ir
a la maquetación e ir a revisar la
estructura por aquí. Entonces como puedes ver,
todo está bien. Esos tablones están dentro
del contenedor horizontal. Bien, así que eso es todo por
el contenedor para los pantalones. Ahora, siguiente información,
vamos a tener los gráficos. Así que de nuevo, aquí,
vamos a ir a agregar como nuestro plan contenedor horizontal
debajo de este de aquí. Como es habitual, podemos ir
a la maquetación y darle un color y
además un borde. Entonces ahora, como pueden ver, tenemos un contenedor debajo de
otro contenedor, y ambos son contenedores
horizontales. Así que vamos a darle un nombre. Vamos a llamarlo gráficos. Ahora vamos a ir
y agregar los tablones a
los marcadores de posición para los gráficos Entonces lo que vamos
a hacer vamos a agarrar una tabla por aquí Se va de nuevo, pequeño.
Es fumar más grande. El segundo
al lado derecho, y con eso conseguimos
la izquierda y la derecha. Entonces ahora, como siempre, vuelve
al layout y comprueba
si todo está bien. Así se puede ver que esos dos tablones están debajo del contenedor
horizontal Ahora, como pueden ver,
siempre estoy volviendo a la jerarquía para comprobar si
todo está bien. Y aquí está exactamente
mi propina para ti. Siempre a revisar, y no
dejarlo hasta el final. Así que no revises el ítem
harchy al final, después de que dejes caer todo
en las gráficas Te prometo que
aquí verás cosas que no planeaste. Así que siempre mientras estás dejando caer cosas
nuevas en el tablero, ve y revisa la jerarquía de artículos si todo está bien. Bien. Así que ahora sólo en
el lado derecho por aquí, vamos a tener dos gráficos
encima de la de la otra. Entonces eso significa que vamos a
tener un contenedor vertical, solo del lado derecho. Así que vamos al
tablero de aquí. Y ahora voy a ir a
quitar la tabla correcta, porque en vez de
eso, vamos a tener el contenedor vertical Así que vamos a hacer clic en esta tabla de
aquí y dejarla caer, y luego vamos a buscar
nuestro contenedor vertical Y solo ponlo
al lado derecho. Así que asegúrate de que esté colocado
en el lado derecho, y seguimos dentro del contenedor fuera del contenedor
horizontal. Así que vamos a dejarlo caer. Y
ahora se puede ver que tenemos algo a la derecha
y algo a la izquierda. Así que vamos a hacerlo un
poco más grande a la
mitad por aquí. Volvamos al diseño
y comprobemos que todo está bien. Entonces puedes ver que
tenemos el
contenedor horizontal , este principal, y luego dentro de él a la izquierda, es tablón y a la derecha, tenemos el contenedor vertical Entonces vayamos al
lado derecho y le demos un color, entonces va a ser un borde, y esta vez va
a ser naranja. Y dentro de este contenedor, vamos a tener dos gráficos. Así que voy a volver a ir con
las tablas y
ponerla aquí dentro
debajo de la de la otra. Ahora volvamos a la maquetación. Y como pueden ver, tenemos esos dos tablones
para los gráficos en el lado derecho y un
tablón grande para el izquierdo Ahora al siguiente lo que
vamos a hacer, vamos a ir y
asegurarnos de que todo esté distribuido de manera uniforme. Comencemos con el contenedor del
lado derecho por aquí, haga clic
derecho sobre él y hagamos clic en distribuir los
contenidos de manera uniforme. Entonces pasemos al siguiente al contenedor horizontal
para los gráficos, clic
derecho sobre él, y
distribuyamos el uniformemente. Y luego vamos a pasar
al siguiente, conectar
radicalmente y distribuir
las cosas también de manera uniforme Ahora para el último
para el contenedor principal. Yo no haría eso
porque las cosas aquí tienen diferentes tamaños, por lo que el texto puede ser
más pequeño que las cacerolas y la tabla va a sacar
el máximo provecho del espacio. Bien, con eso,
como puedes ver, hemos construido lo básico
para nuestros dashboards, y hemos
implementado nuestro plan Ahora el último paso
vamos a ir y llevar el contenido dentro de
nuestros contenedores. Vayamos a los
dashboards de aquí. Empecemos con las sartenes. Tomemos las ventas de la sartén. Después las ganancias
y la cantidad. Y lo que vamos
a hacer, vamos a
ir a quitar esos tablones, ya que ya no los
necesitamos. Ahora las cosas aquí
no se ven muy bien porque aquí
tenemos títulos. Así que vamos a quitar los
títulos de cada uno de ellos. Además, nos gustaría tener todo
en el centro
para poder hacer eso, dar clic en los objetos e ir lugar de estándares
a la vista completa. O por ejemplo, si
vamos por aquí a esas opciones más caben
y luego vista completa, y por la cantidad,
vamos a ir y
cambiarla a vista completa. Con eso, tenemos nuestras
tres sartenes como plantas. A lo siguiente
vamos a tener las gráficas par en el lado izquierdo. Para mostrar algún ranking, vayamos a agarrar
nuestras tablas de par. Y lo que podamos hacer,
vamos a ir a quitar el
marcador de posición, el plan Entonces el siguiente paso
vamos a ir a
sumar los dos últimos gráficos. Entonces primero, tenemos
los gráficos de líneas, van a ser ventas versus
ganancias por aquí. Y también voy a
ir a quitar la tabla, y la última
va a ser la gráfica Pi. Ventas categoría Pi. Así que vamos a dejarlo caer por aquí
y quitarle su tablón. Ahora el siguiente paso vamos a ir y asegurarnos de que todo tenga vista entera, lo
mismo para el Pi. Bien, como pueden ver, ya
que tenemos una estructura sólida. Todo lo demás
va a ser fácil. Solo estamos arrastrando y soltando
cosas y quitando los tablones. Ahora con eso lo
tenemos todo, vayamos y
eliminemos
esos porders vamos al layout
y vayamos al primero Vamos a quitar el porder a la horizontal,
vamos a quitar esto Y todos nuestros contenedores retirados. Bien, para que tengamos nuestro
dashboard, y claro, podemos ir y agregar muchos
diseños y muchas personalizaciones Por ejemplo, podemos agregar un borde
para todos esos pantalones Así que vamos a entrar en
ello rápidamente. Por lo que podemos agregar un gran borde para cada uno de ellos
con el fin de separarlos. Y con eso, hemos construido
unos dashboards muy organizados y
sencillos en mesa utilizando el
poder de los contenedores Como puedes ver, es
muy fácil una vez que
organizas tu staff y lo
haces paso a paso. En lugar de apresurar
las cosas y dejar caer tus gráficos inmediatamente
al tablero sin ningún plan, va a ser muy difícil
de controlar, y también, el aspecto y la sensación de tus paneles
pueden ser realmente malos Especialmente si quieres
agregar más elementos con el tiempo, va a ser muy difícil
extender tu dashboard. Disminuya la velocidad, haga un plan y luego
impleméntelo usando los contenedores en Tableau y al final,
traiga su contenido. Bien, así que eso es todo
acerca de los dashboards en Tableau. Bien, así que con eso, tenemos una base sólida sobre los dashboards
de Tableau En la siguiente sección,
vamos a hacer un verdadero tableau projects donde vas a
aprender a ejecutar proyecto de
tabla paso a paso.
153. #14 Introducción a la sección | Proyecto de Tableau: Proyectos. Ahora podemos
trabajar juntos para implementar proyectos de
Mesa. Pero lo especial de
este proyecto es que no solo aprenderás
a trabajar con Table, sino que también aprenderás cómo suelo implementar proyectos
en empresas porcinas. Actualmente estoy liderando proyectos de
big data e
inteligencia de negocios en Marcedes Pens. Entonces eso significa que ahora estoy compartiendo
con ustedes un conocimiento de las habilidades de la vida
real sobre cómo
implementamos al personal
en proyectos reales. No es solo otro en línea Así que te voy a llevar en los proyectos desde
el punto de partida, los requisitos del usuario,
y vamos a terminar por tener un tablero de
mesa maravilloso. Entonces el primer paso,
vamos a ir a
analizar los requerimientos del usuario. Vamos a diseñar y
dibujar maquetas de tablero. Y luego el primer paso
en las implementaciones, vamos a preparar
nuestra fuente de datos. Y después de eso, vamos a
empezar a construir los
diferentes gráficos. Y una vez que tengamos todos los gráficos, vamos a comenzar a planificar
nuestros contenedores de tablero, y vamos
a comenzar a construir y diseñar el tablero. Entonces comencemos primero
entendiendo las fases, los pasos de cualquier
proyecto de mesa. Entonces ahora, vamos.
154. Pasos del proyecto de Udemy 1: Los proyectos son como
cualquier otro proyecto, por ejemplo, construir una casa. Lo primero que hace,
tenemos que sentarnos con los usuarios y entender los
requisitos y sus deseos. Entonces eso significa que tenemos que
analizar los requerimientos del usuario. Y luego antes de comenzar a
construir la casa, el arquitecto puede ir a
crear un plano y el trazado definiendo la estructura de la casa
y sus habitaciones. Y entonces, todo está plantado, se pueden crear
los cimientos de la casa, y este es un
paso muy crucial en la construcción. Y ahora, una vez que la cimentación
esté finalmente estable, la construcción va a comenzar construyendo los pisos, paredes, techos, y así sucesivamente. Y la última fase, son los toques finales
al agregar puertas, agregar electricidad, elegir los colores de pintura
y las decoraciones. Por lo que las
fases del proyecto de construir una casa son muy similares
a los proyectos de mesa. Te voy a mostrar
ahora las diferentes fases que suelo tener
en cada hacer proyectos. Entonces, la primera fase
de cada uno hacer proyectos, vamos a comenzar
con la recolección y el análisis de los requerimientos. Entonces primero, tenemos que entender
los requisitos del usuario, luego tenemos que ir
y decidir qué tipos de
gráficos vamos a
usar para cada requerimiento. Y luego junto
con los usuarios, vamos a ir a
dibujar el primer mocap de nuestros dashboards y así
decidir los colores Entonces después de haber
entendido los requisitos, podemos ir y comenzar a construir
cosas en Tableau y comenzamos con el primer
paso preparando la fuente de datos. Aquí tenemos los siguientes
pasos. Primero, tenemos que conectar nuestros datos. Entonces tenemos que
construir un modelo de datos. Entonces el último paso de eso
vamos a ir a entender el modelo de datos y los datos
dentro de nuestra fuente de datos. Entonces, una vez que tengamos una fuente de datos
sólida, podemos comenzar a
construir nuestros gráficos. Y aquí tenemos
diferentes pasos. Primero, tenemos que
verificar si tenemos todos los datos dentro de
la fuente de datos, o tenemos que crear
nuevos campos calculados. Y luego una vez
que creamos esos campos calculados, tenemos que ir a probarlos primero antes de comenzar a
construir cualquier gráfico. Entonces después de eso, una vez que tengamos
todos los datos que necesitamos, podemos comenzar a
construir los gráficos. Y luego una vez que tengamos
los gráficos básicos, vamos a ir
y comenzar a
formatearla agregando colores, quitando calificaciones, editando los
encabezados a . Y ahora
una vez que estemos construyendo todos nuestros gráficos usando
las hojas de trabajo, vamos a pasar a
la última fase donde podemos comenzar a construir
nuestros dashboards Y ahora para esta fase, hay
que reducir la velocidad
y comenzar a planear
todo paso a paso, y apresurarse en esta fase
no le ayudará en absoluto Entonces primero, comenzamos a planear toda
la estructura
del tablero planificando los contenedores. Y una vez que tenemos un plan, entonces pasamos al
siguiente paso donde comenzamos a construir
los cimientos. Empezamos a construir los
contenedores del tablero de instrumentos. Y una vez que tengamos una estructura
sólida, vamos a ir
y comenzar a agregar el contenido al dashboard. Y después de eso, podemos tener el paso donde podamos encargarnos de los filtros y la interactividad
dentro de nuestro tablero, y luego el último paso
de construir un tablero Vamos a tener
el toque final
agregando íconos como
iconos para el logotipo, iconos para los filtros o para navegar
entre dashboards Bien, entonces esas
son las fases principales de la construcción
de un cuadro de tablero Y claro, mi recomendación es llevarlo paso a paso, y no apresures las cosas. De lo contrario, vas
a terminar por el caos. Y también puede ser muy difícil mantener el
tablero más tarde. Así que no se apresure a construir
los cuadros de mando. Tómese siempre tiempo para
analizar los requisitos, comprender los datos, planificar la estructura,
planificar los moko ups Y por eso, te prometo que vas a entregar un trabajo
profesional.
155. Análisis de requisitos de Udemy 2: Bien, así que
voy a empezar con el proyecto
de Tableau desde cero, donde voy a
mostrarte paso a paso cómo suelo implementar
proyectos usando Tableau. Y empezamos ahora mismo. Todo bien. El primer paso en cada proyecto que
hagamos con eso, vamos a ir a
sentarnos con los usuarios para entender los
requisitos, sus deseos. Y solemos documentar el requisito en algo
llamado historia de usuario. Ahora vamos a
pasar por estos requisitos. Voy a dejar el
enlace en la descripción, y luego vamos a
ir y comenzar a elegir los gráficos adecuados para
cada requerimiento. La historia de usuario o el proyecto
trata sobre el desempeño de ventas. Y aquí en la introducción, dice
que tenemos que ir y construir dos dashboards diferentes usando Tableau para ayudar a los gerentes, a los stakeholders con
el fin de
analizar el rendimiento de ventas
y también a analizar el rendimiento de ventas los
clientes Eso significa que vamos a ir y construir dos dashboards dentro Entonces comencemos con el
primero, el tablero de ventas. El objetivo principal de este
panel es proporcionar una visión general de las
métricas y tendencias de ventas. Y aquí lo dice
con el fin de analizar un año tras año el desempeño
de ventas. Entonces eso significa que aquí estamos
comparando dos años juntos. Comprobemos los
requisitos clave en los dashboards. El primero es que para proporcionar una visión general del
KPI donde tenemos que
mostrar un resumen del beneficio total de
ventas y cantidad El año en curso y en
comparación con el año anterior. Entonces eso significa que en el tablero, no
tenemos que
presentar todas las ventas. Tenemos que presentar
únicamente las ventas
del año en curso y
también de los años anteriores. Y ahora vamos a
decidir qué tipo de gráficos tenemos que presentar
para estos requisitos. Podemos ir con las bandas. Las bandas son muy útiles
para mostrar la matriz principal, como la
cantidad total de ganancias de ventas y los grandes números. Para este requisito,
vamos a
ir a crear bandas para ello. Pasemos al siguiente.
Tenemos las tendencias de ventas. Aquí tenemos que presentar
los datos de cada QBI. Eso significa la cantidad total de ganancias
de
ventas mensualmente. Entonces aquí estamos
hablando de cambio a lo largo del tiempo, tanto
para el año
en curso en comparación con
el año anterior. Y además, aquí
quieren que identifiquemos
los meses con las ventas más altas
y las más bajas. Entonces eso significa que ahora
tenemos que elegir un gráfico que presente
cambio a lo largo del tiempo. Por supuesto, discutirlo
con los usuarios y
mostrarles diferentes tipos de
gráficos como nosotros antes. Entonces por ahora, voy a
ir con los gráficos de líneas. Y precisamente,
vamos a ir a usar
los gráficos de líneas de chispa
para resaltar los valores
máximo y mínimo. Bien. Pasando a
los terceros requisitos, tenemos la comparación de
subcategorías de productos Entonces aquí tenemos que
comparar las ventas de diferentes subcategorías
para el año en curso y también, el año anterior Y dice también,
tenemos que incluir
también en la comparación, las ganancias. Entonces aquí estamos comparando
múltiples cosas. Primero, las subcategorías
entre sí. Tenemos dos medidas, las ventas del año en curso,
el año anterior. Y también, las ganancias. Entonces aquí podemos
entender que estamos comparando a los miembros
de las subcategorías, y para eso, podemos
usar los gráficos de barras Y como tenemos dos valores, el año en curso y
el año anterior, podemos usar, por ejemplo,
barras en gráficos de barras. Entonces para el segundo
punto
a fin de comparar las ventas
con la ganancia, podemos presentar también otro gráfico de
barras lado a lado a las ventas con
el fin de mostrar la información de ganancias Bien, así pasando al
último, tenemos las tendencias semanales para
ventas y ganancias Entonces con las ventas de requerimiento, tenemos que presentar
los datos semanales de ventas y ganancias
del año en curso. Entonces aquí estamos
hablando de cambio lo largo del tiempo porque
tenemos los aspectos de tiempo, y tenemos que mostrar también
los valores promedio semanales. Tenemos que destacar las
semanas que están por encima y por debajo del promedio
para entender las
tendencias en nuestros gráficos. Entonces aquí, de nuevo, estamos
hablando de cambio a lo largo del tiempo, pero semanalmente, lo
tenemos antes como mensual. Entonces aquí podemos ir también
con el gráfico de líneas para
poder comparar las ventas
y ganancias. Todo bien. Entonces con eso hemos cubierto
los principales requisitos
de los dashboards de ventas, y también, tenemos
un plan sobre qué gráficos usar para
qué requisitos Bien, ahora vamos
a pasar a otro tipo de requisitos Tenemos los
requisitos de interactividad. Entonces aquí dice
que el dashboard debería permitir
a los usuarios, verificar los datos históricos al permitirles seleccionar cualquier año
deseado y no limitado solo
al año en curso
o al último año. Entonces eso significa que el dashboard
debe ser dinámico, donde los usuarios seleccionen
el año que
quieran compararlo con
el año anterior, por lo que no debe ser siempre
el último año en curso. Y para eso,
podemos usar parámetros para resolver esta tarea. Entonces tenemos ese
segundo requisito. Dice que tenemos que brindar
a los usuarios la posibilidad de
navegar por el dashboard
muy fácilmente. Y para eso, solemos aptoms dentro de nuestros dashboards
para alternar, ir y
venir entre
los dashboards, y el siguiente requisito
sobre interactividad, el usuario debería poder filtrar los datos
usando los gráficos Y para eso, podemos
usar filtros de dashboard. Y ahora pasando
al último, se trata de filtros de datos. Por lo que debemos permitir a los
usuarios filtrar los datos por información
del producto como
categoría y subcategoría, y también por la ubicación
como región estados, y ciudad Entonces eso significa que también tenemos que proporcionar todos esos filtros dentro todos esos filtros dentro de
nuestro tablero.
Bien, chicos. Entonces con eso, hemos cubierto
los dos primeros pasos dentro nuestros proyectos donde entendimos los requisitos
del usuario, y también hemos decidido y elegido los gráficos adecuados
para cada requerimiento Pasemos al tercer
paso donde vamos a construir un mocap para nuestro dashboard Todo bien. Entonces así es
como suelo dibujar un mocap para un
dashboard en Tableau Como es habitual, comienza
con el título. Entonces va a ser el tablero
de ventas. Y podemos poner también en el título qué año
se selecciona actualmente, por lo que puede ser, por ejemplo, el año en curso 2023. Y ahora por debajo de eso,
podemos tener nuestras sartenes, ¿no? Entonces podemos tener tres secciones o tres sartenes para el total de ventas, beneficio
total y cantidad total. Ahora en cada uno de esos bloques, vamos a mostrar las
siguientes informaciones. Primero, tenemos que
mostrar del total. Entonces vamos a mostrar el
total de ventas como un número grande, y luego por debajo de él,
vamos a mostrar la diferencia en porcentaje. Al año anterior. Y como estamos hablando de KPI, siempre
tenemos que mostrar
un símbolo para
mostrar el desempeño
del año en curso Entonces va a ser arriba
o abajo. Para que hayamos cubierto
el primer requisito. El segundo requisito es
presentar los datos
mensualmente y comparar el año en curso
con el año anterior. Y para eso, vamos a usar la línea de chispa para mostrar las curvas y también
el progreso de cada línea. Entonces vamos a
tener dos líneas, una para el año anterior y
otra para el año en curso, y vamos a
mostrar los valores máximo y mínimo usando como círculo que podamos
posicionarlo en las líneas. Entonces con eso hemos cubierto también, los segundos
requisitos, y vamos a hacer lo
mismo para cada KBI Entonces vamos a hacer lo
mismo para el beneficio, también, para la
cantidad. Todo bien. Pasando a los
terceros requisitos, tenemos que presentar la comparación de
subcategorías, vamos a ir
a usar la
barra en los gráficos de barras para poder comparar la corriente con
el año anterior Para eso, vamos a
tener la barra
de fondo para poder presentar
el año anterior, y el año en curso va
a ser el del frente. Lo que falta
aquí es la ganancia, así que vamos a presentar
la ganancia lado a
lado de las ventas
al lado derecho y
además usando los gráficos de barras y la ganancia podría
ser más o menos. La siguiente información que
podemos presentar en este gráfico es la ganancia
lado a lado por las ventas, y también, va
a ser un gráfico de barras, donde va a tener valores
más y menos. Bien, pasando a
los últimos requisitos, vamos a tener
las tendencias semanales de ventas y ganancias Y aquí, también, podemos usar el gráfico de líneas ya
que está cambiando con el tiempo, y podemos tener dos secciones. Uno para las ventas y
otro para las ganancias. No los uniremos
en uno porque queremos mostrar la
línea promedio para cada métrica. Entonces eso significa que podemos
tener una línea de referencia para mostrar el promedio de las ventas y también, otra para las ganancias. Y luego tenemos que ir y
resaltar usando los colores
los datos que están por encima la línea y por debajo de
la línea promedio. Bien, entonces los puntos,
hemos cubierto todas las cartas dentro de nuestra cabina Por supuesto, tenemos que agregar
diferentes cosas como un filtro. Entonces ya que tenemos
muchos filtros, y no habrá espacio
dentro de nuestros dashboards Estoy seguro de los puntos,
vamos a ir y tener un icono para mostrar
y ocultar los filtros. Entonces eso significa que
vamos a tener una sección
dedicada
donde podemos poner todos nuestros parámetros
y filtros como
los filtros de producto y
los filtros de ubicación. Y los usuarios pueden ir
y golpear el botón para mostrar u
ocultar esta sección Y ahora llegamos a parte
muy interesante del diseño de nuestros puntos
dashboarter, tenemos que decidir
sobre la coloración Es muy importante decidir la coloración al inicio de los proyectos para
que no tengas que ajustar muchas cosas después. Tienes que decidir sobre
el color a medida que vas creando los mocaps
junto con los usuarios Lo que suelo hacer, uso máximo de cuatro colores
dentro de los dashboards Los dos primeros colores
son los colores básicos, y realmente dependen
del color de fondo del tableau. Si estás usando
el color blanco como fondo dentro de
los dashboards, entonces suelo ir
con un gris
claro muy oscuro . Entonces esos
dos colores son los conceptos básicos que suelo usar en cada tablero
que creo, y los otros dos colores realmente dependen de las preferencias del
usuario. Puedes llevar a los usuarios a
decidir sobre esos dos colores o puedes tomarlo también
del icono de su logotipo. Como puede ver en el
MCA no estamos diseñando solo los tipos de gráficos y la posición de los gráficos
dentro del tablero, sino también la coloración
del tablero Ahora tenemos el brindis
final que
podemos agregar a nuestro Mapa dah. Podemos agregar un logo para los
dashboards, y también, podemos agregar esa
dinámica donde podemos cambiar a otro
dashboard usando ptoms Entonces como dice el requisito
tenemos dos dashboards. Tenemos los dashboards de ventas
y los dashboards de clientes, y podemos introducir en el
encabezado del dashboard dos botones para
alternar entre esos
dos El usuario hace clic
en los clientes, va a cambiar a los paneles de control
del cliente Pero si el usuario
vuelve a hacer clic en las ventas, va a volver a cambiar
a los paneles de ventas Bien, no diseñaremos ahora el panel de control del cliente. Te lo
voy a dejar. Con el fin de practicar. Nos estamos enfocando únicamente
en la primera parte de los requerimientos de
los dashboards de ventas Bien, chicos. Entonces ahora tenemos un mocap. Tenemos un blueprint, y si los usuarios están de acuerdo en
estos blueprints, podemos ir y
ejecutar nuestro plan y podemos comenzar a construir
eso en Tableau, y comenzaremos preparando
la fuente de datos de tableau
156. Udemy 3 construye una fuente de datos: Muy bien, hasta el momento, hemos entendido
los requisitos, y también, tenemos un
mocap para nuestro tablero El siguiente paso que haga,
vamos a ir a Tableau y comenzar a construir
cosas. Muy bien, chicos. Entonces el primer paso es
preparar nuestra fuente de datos, y te prometo que comienzas
desde cero. Por eso vamos a iniciar nuestro público de Tableau como un vacío donde no
tenemos nada dentro de él. Entonces ahora, lo primero
son, por supuesto, nuestros datos. Dirígete al enlace en
la descripción y descarga los datos que ahí
levento para los proyectos. Entonces vamos a
ir a conectarlo. Para hacer eso,
vamos a ir al lado izquierdo por aquí. Así que asegúrate de estar en la página de inicio o en la página de
inicio de Tableau. Entonces vayamos al archivo de texto. Y luego anteriormente trabajamos con la PC y la
pequeña fuente de datos. Ahora vamos a trabajar
con los proyectos de Tableau, panel
de ventas.
Vamos dentro de él. Y aquí obtenemos archivos, que tiene información
similar a la de
las antiguas fuentes de datos. Vamos a seleccionar algo
por aquí y dar clic en Abrir. Ahora estamos en la
página de fuente de datos, y como puede ver, ahora
hemos conectado nuestros
datos a Tau. Todo bien. Entonces, el siguiente paso en eso,
vamos a ir a crear nuestro modelo de datos dentro de
la fuente de datos. Entonces aquí tenemos que ir
a entender nuestros datos. Yo sólo voy a ir a
sacar esto de aquí para tener todo
desde cero. Entonces tenemos que entender nuestros
datos dentro de esos archivos. Para saber qué es la
dimensión y qué es el hecho. Así que vayamos por los clientes aquí y hagamos clic en ver datos. Y como puedes ver aquí, solo
tenemos dos columnas, ID de
cliente, nombre del cliente.
Esta es la dimensión. No tiene. Hechos. Entonces eso significa que la
mesa del cliente es una dimensión. Vamos a clóset y vayamos al siguiente,
tenemos las ubicaciones. Vamos adentro y
comprobemos los datos. Como puede ver, tenemos ciudad, región
del país,
estados, y así sucesivamente. Esa información también es información
dimensional, porque no tenemos
ningún evento dentro de ella. Entonces no son realmente hechos.
Vamos a cerrar. Comprobemos el
tercero, los pedidos. Entonces ahora podemos ver por aquí, tenemos algunos ID como
el ID de cliente, ID pedido, ID de producto. Entonces tenemos algunas fechas,
como, por ejemplo, aquí, las fechas del pedido,
tenemos las fechas de envío. Y también algunos
números como las ventas, cantidad, ganancias, etc. Entonces este es un indicador de
que esta tabla es e hecho porque
tenemos muchas medidas, y también, tenemos fechas, lo que puede indicar que
esta tabla contiene eventos. Entonces, una vez que veas tal configuración
donde tienes identificaciones, fechas y medidas, este es un gran indicador de que
esta tabla es eficaz. Entonces las órdenes son hechos. Pasemos al
último a los productos. Entonces podemos ver que
tenemos la categoría
ID del producto,
nombre del producto, etc. Esas informaciones
son una dimensión. Entonces eso significa que esta tabla, los productos es una tabla de
dimensiones. Bien, para que
ahora tengamos una visión general de nuestros datos, y podamos comenzar a modular
en la fuente de datos de la tabla Lo primero que podemos comenzar es arrastrando y
soltando los hechos. Entonces eso significa que
vamos a ir a buscar los pedidos y ponerlos en
el modelo de datos de aquí. Y luego después de eso,
comenzamos a traer todas las demás dimensiones
al modelo de datos. Entonces tomemos a los clientes, por ejemplo, arrastre y suelte
aquí como relación. Ahora, como puedes ver, la tabla
puede crear una relación, es muy importante
verificar la relación. Entonces, como puede ver,
tenemos el ID de cliente igual al
ID de cliente, que es correcto. Dejaremos todas las
demás opciones por aquí en la actuación
por defecto. Como no nos ocupamos ahora
del rendimiento, primero tenemos que
construir cosas, y luego verificar si el
rendimiento es malo o bueno. Al inicio, deja
todo por defecto. Pasemos al siguiente, obtenga la ubicación, arrastre y
suelte también por aquí. Y vamos
a revisar también. La relación, va
a ser el código postal, igual al
código postal como clave. Y la última, vamos
a obtener la última dimensión, los productos y
dejarla caer al modelo de datos. Y además, vamos a
revisar la relación. Entonces, como puede ver,
tenemos el ID del producto igual al
ID del producto. Todo bien. Entonces con nosotros, tenemos nuestro modelo de
datos donde tenemos un hecho y todas las dimensiones están conectadas a este hecho. Ahora al siguiente que,
voy a ir y empezar a cambiar
los nombres alrededor. Entonces, por ejemplo, vamos a cambiar el nombre nuestra fuente de datos a fuente
de datos de ventas. Y luego vamos a
ir a los nombres de las tablas y eliminar el CSV. Haga clic con el botón derecho y cambiemos el nombre. Vamos a quitar. Las extensiones
y también para todo. Sólo para tenerlo agradable
en el modelo de datos. Con eso, tenemos muy
bonito naming en las mesas. Bien, Esto es
sobre el cambio de nombre. El siguiente paso en eso
vamos a ir a verificar
los tipos de datos para los campos, sean correctos o no. En ocasiones, si tienes mala
calidad de datos de las fuentes, obtendrás tipos de datos extraños, lo que puede hacer más tarde
muchos problemas si no verificas la
calidad de los datos al principio. Rápidamente, vamos
a ir a los bots. Y como puedes ver, aquí
todo, tenemos caracteres, y
el tipo de datos es string. Entonces todo está bien
a los productos. Vayamos a las localizaciones. Ahora podemos ver que
todas esas informaciones
son informaciones geográficas,
y como pueden ver, todos los tipos de datos son correctos al lado de la región de aquí, así que podemos ir y
cambiar a una región. Vamos a hacer clic en dos e
ir al rol geográfico. Y aquí tenemos el tipo de región país.
Vamos a seleccionar eso. Y podemos ver que son todos
los caracteres contenidos, y son el tipo de
datos de cadena. Entonces todo también y los clientes,
vayamos a los pedidos. Y aquí tenemos
muchos campos. Lo que es muy importante
enfocarse aquí en el campo de fecha. Como puedes ver, la
fecha del pedido y las fechas de envío, ambas tienen
la fecha del tipo de datos, lo cual es realmente perfecto. En muchas situaciones, veo mucha información
como las fechas,
pero el tipo de datos es cadena, y eso es porque
tenemos
datos corruptos dentro de esos campos. Ahora lo siguiente importante
para verificar dentro de nuestros datos, tenemos que ir a
revisar nuestros números. Así que asegurémonos de
que todos nuestros números
tengan el número de tipo de datos. Ver todos nuestros campos tiene
el número de tipo de datos. Esto es muy importante porque
queremos que esos números sean medidas continuas
para construir los gráficos. Eso significa que si
tienes alguna de esas informaciones como cadena, qué puede pasar tabla
creo que esta es una dimensión, y entonces no puedes
usarla en tus visuales para hacer agregaciones como S y promedio
porque es una Por eso es muy
importante comprobarlo. Todos tus números tienen
el número de tipo
de datos para tenerlo como medida
continua. Bien, con eso, tenemos muy buena y sólida fuente de datos. El siguiente paso que
voy y trato de
entender los datos antes de comenzar a construir visualizaciones Déjame mostrarte a lo que me refiero. Vamos a la página de la hoja de trabajo, y comencemos simplemente
verificando aleatoriamente los datos dentro de
la fuente de datos. Todo lo que quiero ahora
es acercarme a los datos al
contenido de esas tablas. Porque normalmente en los proyectos,
tenemos muchas mesas, y si no entiendes
el contenido de las tablas, puede ser muy difícil encontrar tu información y
construir los gráficos correctos. Sé que antes
tienes práctica con la
mayoría de esas
informaciones, pero quería mostrarte cuáles son los pasos que suelo hacer dentro de los proyectos
para construir
visualizaciones realmente agradables Voy por ejemplo y
compruebo, qué es categoría, qué valores están dentro de ella, y con eso, puedo ver
que tenemos tres valores. Eso significa que tenemos baja
cadonalidad dentro de la categoría. Y luego voy a revisar
otro ejemplo. Digamos la subcategoría,
dragón por aquí, puedo ver que es, ahí está la Clave entre
esas dos dimensiones Y luego voy a tomar
algo más como los
segmentos de aquí. Ahora podemos ver
que tenemos muchos duplicados dentro
de los datos, lo que significa que tal vez no
haya relación entre esas dos dimensiones
y los segmentos Si lo arrastro hasta el comienzo, todavía hay como Dublicate, no
hay relación
entre esas informaciones Voy y dejo caer esa información. Puedo ver que tenemos
tres segmentos. Esos son en realidad segmentos de los usuarios y no
para el producto. Como puedes ver, paso a paso, estamos aprendiendo los datos
dentro de nuestra fuente de datos. Entonces el siguiente paso,
lo cual es interesante, ¿tenemos muchos países
dentro de nuestra fuente de datos? Vamos a arrastrar y soltar el país. Como puede ver tenemos un
solo país, estos datos son sobre los datos de Estados Unidos. Entonces interesante, qué regiones
tenemos dentro de los datos, entonces tenemos las cuatro regiones
y estados, y así sucesivamente. Entonces como pueden ver,
solo estoy navegando por los datos. Por lo que este es un paso realmente
importante para entender
el negocio e iniciar discusiones con los usuarios de esos dashboards
que estás creando Leer sus datos,
comprender sus datos antes crear gráficos o
visualizaciones. Todo bien. Entonces ahora, una vez
que hayas terminado de navegar y entender el
contenido de nuestros datos, podemos ir al siguiente paso, donde vamos a ir y
comenzar a construir nuestros gráficos.
157. Prj 4: Bien, entonces ahora
vamos a comenzar a implementar los requisitos
creando los gráficos, y vamos a comenzar
con los primeros gráficos donde vamos a
ir y construir sartenes. El requisito dice, mostrar
un resumen de ventas totales, ganancias y cantidad para el año en curso y
el año anterior. No olvidemos el
requisito de que dice que el tablero
debe permitir a los usuarios verificar datos históricos
ofreciéndoles la opción seleccionar el año deseado
para que sea el año en curso. Entonces ahora comencemos
con el primer pan, donde nos vamos a
centrar en las ventas totales. Entonces ahora vamos a nuestros datos. Vamos a los pedidos y verifiquemos la información que
tenemos dentro de las ventas. Vamos a agarrarlo
al texto de aquí. Y ahora con eso,
tenemos el total de ventas dentro de nuestros datos para todos los años. Pero el requisito
dice que tenemos que mostrar el total de ventas para
el año en curso. Entonces tomemos, por ejemplo, la fecha del pedido y la pongamos
a las carreteras de aquí. Entonces como pueden ver,
ahora, tenemos las ventas para todos los años y no sólo
para el año en curso. Entonces eso significa que necesito
sentir que muestra solo las ventas del
último año para 2023. Para ello,
tenemos que ir a crear un nuevo campo calculado. Así que vamos a hacer eso. Y vamos a
llamarlo ventas del año en curso. Y entonces la función
puede ser realmente fácil. Vamos a comprobar si
el año en curso es 2023. Si es cierto, entonces
vamos a mostrar las ventas. De lo contrario, no mostraremos nada. Y para eso, vamos
a usar las condiciones F. Así que vamos a elegir eso. Y entonces lo que
necesitamos es el año de la fecha del pedido porque la condición se
basa en el año. Entonces, si el año es igual a 2023, entonces qué puede pasar,
obtendremos las ventas bien. De lo contrario, si no es 2023, no
quiero nada, así
que va a quedar nulo. Entonces eso es todo. Vamos a terminarlo. Entonces nuevamente, la lógica
es muy fácil. Estamos comprobando el
año de la fecha del pedido. Si es 2023. Después mostrar las ventas. Si es falso, entonces
no muestres nada. Va a ser nulo. Así
que vamos a golpear bien. Y con eso tenemos
un nuevo campo calculado, las
ventas del año en curso, vamos a ir y agarrarlo a la vista de
aquí para verificar los datos. Entonces ahora, como pueden ver,
este campo ahora
nos está mostrando solo las ventas para
el año en curso 2023. Entonces esto es para los primeros campos. Pero en los requisitos, dice
que también necesitamos mostrar las ventas
del año anterior. Eso significa que tenemos que mostrar
las ventas del 2022. Para ello, tenemos que
crear también, nuevamente, un nuevo campo calculado para
cumplir con este requisito. Entonces vayamos a las ventas del
año en curso y vayamos a
duplicarlo para crear los
nuevos campos calculados. Vamos a editarlo. Ahora lo que vamos a
hacer, es realmente símbolo. En lugar de tener 2023, vamos a ir a
hacerlo un año menos. Puede ser 2022. Bien, así que vamos a golpear. Con eso, tenemos el
año anterior de las ventas. Ahora
vamos a comprobar los valores. Sólo voy a
tomarlo y ponerlo aquí entre
esos dos valores. Y con ese acc, tenemos
el año anterior de ventas. Entonces con eso, tenemos
las ventas de 2022. Entonces ahora tenemos los dos
cálculos principales para este proyecto, tenemos el año en curso y el año anterior para las ventas. Entonces, como hacer que esos
dos als sean dinámicos, podemos ir y usar los
parámetros en Tableau. Antes de crear el
parmeter tenemos que crear un campo calculado más para tener los
años de fechas de pedido, para que sea posterior podamos
usarlo dentro del parámetro Entonces déjame mostrarte a lo que me refiero. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Llamémoslo
fechas de pedido y sean los años. Entonces lo que vamos
a decir, podemos usar la función año y dentro de ella, vamos a tener las fechas
del pedido. Por lo que este campo puede devolver siempre los años
de la fecha del pedido. Entonces eso dice vamos a golpear. Y ahora vamos a ir
a crear nuestro parámetro. Así que haga clic derecho sobre aquí
y cree el parámetro. Ahora tenemos que ir
y darle un nombre. Se va a seleccionar al año. Y el tipo de datos
va a ser entero, ya que van a ser
años, así que no hay flotación. Y ahora tenemos que
definir qué se
permite usar como valor
dentro de este parámetro. Si lo dejas todo, entonces los usuarios pueden ir e
insertar cualquier cosa, lo cual no es realmente bueno porque entonces los
usuarios tienen que ir y adivinar cuántos años
tenemos dentro de nuestros datos. Y en lugar de eso, tenemos que darles una lista predefinida de todos los años que
tenemos dentro de nuestros datos. Y para eso,
vamos a ir a revisar una lista por aquí, y luego los valores dentro este parámetro
van a venir
del nuevo campo calculado que le
llamamos años
para la fecha del pedido. Así que vamos por
aquí, agreguemos valor de, y luego vamos
a ir a elegir nuestro nuevo campo calculado. Esto es realmente bueno primero
porque es automático. No tienes que ir y agregar
manualmente todos esos años. Y segundo, después, tal vez
obtienes un nuevo año dentro tus datos y
no tienes que ir manualmente y agregar
esas informaciones. Se va a
agregar automáticamente a la lista. Entonces estamos casi bien, pero no estoy muy
contento con el formato, como pueden ver, hemos
llegado al punto Sur. Entonces vamos al formato de
visualización. Y lo que vamos
a hacer, vamos a
ir a la costumbre de Número. Eliminemos todas
esas cifras decimales. Además, la unidad de visualización
va a ser ninguna. Eso es. Lo que
vamos a hacer, vamos a ir al
número personalizado por aquí. Eliminemos todas
esas cifras decimales y también eliminemos el separador
1,000. Todo bien. Eso es todo.
Vamos a hacer clic aquí. Entonces como pueden ver, tenemos ahora los años sin ningún separador. Esa cosa que
tenemos que ir y hacer el valor actual
como el último año. Entonces vayamos al valor actual por aquí y seleccionemos 2023. Eso es todo por este parámetro. Vamos a golpear o K.
Y como pueden ver, lo
tenemos del
lado izquierdo ahora, los parámetros. Vamos a
mostrarlo para los usuarios, mostrar parámetro a la vista. Y ahora los usuarios
pueden ir por aquí y comenzar a seleccionar cuál
es el año en curso. Como pueden ver, si estoy
seleccionando los años, nada está cambiando
dentro de nuestra visión, y eso es porque ahora no
hemos vinculado este parámetro
dentro del cálculo. Y este es exactamente
nuestro segundo paso. Vamos a hacerlo. Vamos a las ventas del
año en curso por aquí, y vamos a editarlo. Ahora en vez de
este valor estático, el 2023, vamos a
ir a sumar nuestro parámetro. Entonces escribamos el
nombre del barómetro. Es un año selecto, y eso es todo. Lo
que estás diciendo ahora, El año de la fecha del pedido es igual a la selección por
parte del usuario, luego mostrar las ventas, de
lo contrario, no mostrar nada. Así que vamos y tok.
Vamos a probar eso. Entonces, centrémonos en las ventas del año en
curso, y vayamos y cambiemos
el valor a 2022. Y como se puede ver ahora, el año en
curso para las ventas, es el 2022. Y lo mismo si vas por
aquí y lo haces 2021. Entonces, como puedes ver,
todo es dinámico, y los usuarios ahora pueden ir y seleccionar cuál es
el año en curso. Ahora el siguiente paso con
eso, vamos a ir a integrarlo dentro
del año anterior. Así que vamos al año
anterior editarlo. Y lo mismo.
En vez de 2022, vamos a decir, seleccionar año. Pero ahora como estamos
hablando del año anterior, de
lo que vamos a hacer, vamos a ir a restar
un año. Entonces eso es todo. Vamos y tok. Y ahora
vamos a probar de nuevo. Entonces 2023, todo está bien. Vamos a cambiar el año en
curso a 2022. Entonces hagámoslo. Y ahora podemos ver que ambos de esos dos valores sí
reaccionaron a nuestra selección. Por lo que ahora el
año anterior es 2021, y el año en curso es 2022. Entonces con eso hemos completado
el primer requisito dentro de nuestra historia de usuario
donde los usuarios pueden ir. Y decidir qué año va
a ser el año en curso. Y lo hicimos completamente
dinámico usando los parámetros. Bien, así que con eso, tenemos
nuestros principales cálculos para estos proyectos donde tenemos el año en curso y el año
anterior de las ventas Entonces ahora, el siguiente paso, como
decidimos en el MCP, queremos mostrar las diferencias entre el año actual
y el anterior, y lo vamos a
tener como porcentaje para mostrar el KPI Así que vamos a crear
un nuevo campo calculado, y vamos a llamarlo ventas
por diferencia porcentual. Entonces el cálculo
puede ser realmente fácil. Entonces vamos a
ir a restar el año actual de ventas del
año anterior de ventas Pero ahora, como queremos
presentarlo como porcentaje, tenemos que ir y
dividirlo por el año anterior. Entonces agreguemos
corchetes inicial y final y divídalo
por suma del año anterior. Con eso, obtendremos el
porcentaje de las diferencias entre el año en curso y el
año anterior para las ventas. Así que vamos a
golpear, y con eso, tenemos nuestro nuevo campo
calculado. Y ahora lo que vamos a
hacer, vamos a ir a cambiar el formato
dos por ciento. Entonces, haga clic derecho sobre eso, y luego vayamos a las propiedades
predeterminadas. Formato de número. Y ahora
vamos al porcentaje, y vamos a tener sólo un decimal. Vamos a golpear bien. Ahora
para mostrar esos valores año, vayamos y eliminemos el año. Y ahora vamos a
comprobar el valor de las diferencias entre el año
actual y el anterior. Y con eso, como
se puede ver las diferencias entre el año en curso y el año anterior rondan el 29%. Así que de nuevo, podemos ir a revisar nuestro parámetro para ver si
todo está funcionando bien. Entonces vamos a 2023. Como puedes ver la
diferencia ahora es solo del 20%. Bien, entonces con nosotros,
tenemos casi todo lo que necesitamos para
construir nuestro primer panel Entonces voy a llamar a esta
primera hoja como prueba. Para tan solo probar los datos, así que vamos a crear
una nueva hoja de trabajo. Ventas de KPI, y podemos comenzar a
construir nuestros primeros gráficos. Entonces ahora si revisas nuestro mocap, nuestro KPI tiene dos partes La primera parte van
a ser las cacerolas, donde tenemos los grandes números, y la segunda parte va
a ser la línea de chispa. Entonces aquí tenemos dos opciones. O vamos
a ir a hacer una hoja dedicada
para cada sección, o hacemos todo
en una hoja, como todo el QBI en una hoja. Y
vamos a hacer eso. Entonces lo que vamos a hacer en el título,
va a ser la sartén, así que vamos a poner
toda la información
de la sartén dentro del título, y luego dentro de la vista, vamos a ir a
construir nuestra línea de chispa. Entonces comencemos primero con
las sartenes. Lo que necesitamos para obtener información es el año actual de ventas. Vamos a
agarrarlo en los detalles. Y entonces la segunda
información que necesitamos es la
diferencia de ventas. Así que vamos a agarrarlo también
a los detalles por aquí. Y eso es todo por
ahora, vayamos ahora al título y comencemos a
construir la sartén. Entonces, haga doble clic en el título. Y ahora en la primera
línea, vamos a dar el nombre de la medida, así que va a ser
el total de ventas. Y luego la segunda
información, van a ser años de ventas. Entonces
vamos a insertar por aquí y sumar la suma de las ventas
del año en curso. Y la tercera
información van a ser las diferencias.
Entonces una nueva línea. Y vamos a sumar nuestro cálculo, la
diferencia de ventas. Entonces ahora vamos a dar
una línea para poder
ver la información. Como puedes ver ahora,
tenemos ventas totales. Tenemos el número total
de ventas para este año. Y también en los extremos,
tenemos las diferencias. Entonces ahora vamos a ir y
empezar a formatear este pan. Entonces lo que vamos a
hacer, vamos a ir por aquí al total de ventas. Hagámoslo la fuente Tableau Pook entonces vamos a reducirla un
poco más a 14 Ahora el próximo año vamos
a ir al total de ventas, y podemos hacerlo realmente grande. Así que vamos a seleccionar eso.
Llevemos la fuente a Negrita, así tabla negrita, y luego vamos a
aumentar la fuente a, por ejemplo, 2022 y
hacerla negrita también. Entonces aquí tenemos
que hacerlo realmente grande. Vamos y pulsemos aplicar
solo para verificar los números, ya que puedes ver un
total de ventas pequeñas, luego un número grande,
lo cual es realmente genial. Ahora para el siguiente,
podemos ir y seleccionarlo. Escojamos por ejemplo, el tableau semi negrita y
luego hagamos el tamaño dos 20. Entonces vamos a
ir a sumar que
despega versus año anterior. Bien, así que
vayamos y pulsemos aplicar. Entonces ahora todo se ve bien. Esta información
es realmente relevante para mostrarla muy audaz
dentro de nuestros datos. Así que vamos por aquí y cambiemos las fuentes de nuevo a Tableau pock, Y también, vamos a
cambiar el color también,
algo así como aquí,
realmente gris claro Entonces como puedes ver,
todo se ve bien. Ahora, vamos a
cambiar la coloración y el formato del texto porque esto no es realmente
relevante en la formación. Así que vamos a ir
por aquí y
cambiarlo de nuevo a Tableau Pook entonces vamos a ir a la
coloración y hacerlo como pequeños pedacitos de color gris claro Así que vamos a golpear bien.
Ahora se puede ver eso. Nuestra sartén se ve muy bien. Así que vamos a golpear bien. Lo que voy a hacer, sólo
voy a ir a cambiar el formato
del total de ventas. Haga clic con el botón derecho en el año
actual de ventas, y luego vayamos al formato. Entonces en vez de tener el eje, vayamos al pan por aquí y vayamos al formato de los números. Vamos al número personalizado. Eliminar los números decimales. Tengamos la unidad como miles para que
sea más fácil de leer, y agreguemos ese
signo de dólar en el prefijo. Entonces ahora, las cosas se ven
más profesionales. Entonces tenemos el signo del dólar, y también, el número
se redondea 2000. Bien, entonces ahora el siguiente lo que
falta dentro de nuestro KPI. Si nos fijamos en el MoCap, hemos decidido
agregar el Pi simple Entonces necesitamos un icono para indicar si las ventas
van subiendo o bajando. Para ello,
vamos a ir a las diferencias y
cambiar los formatos. Entonces vayamos a las
diferencias a los formatos. Y luego vamos al
formato de número por aquí, y vamos a ir a la costumbre. Después vamos a ir a agregar el siguiente formato para
poder indicar el KPI Dejaré este formato
en la descripción también
para que lo copies y pegues. Entonces aquí lo que estamos diciendo, si el porcentaje es
un número positivo, va a estar arriba. Si es un
número negativo, puede estar abajo. Por supuesto, si quieres sumar más decimales al porcentaje, puedes ir por
aquí y sumar cero Entonces como pueden ver,
una vez que agrego cero, el formato puede cambiar. Pero ahora para eso, me gustaría
tener sólo un decimal. Bien, así que eso es
todo. Entonces como pueden ver, ahora tenemos una banda realmente
profesional donde tenemos las
ventas totales del año en curso. Y también, tenemos las diferencias
entre
el año en curso y
el año anterior usando
un KPI realmente agradable Por supuesto, podemos
ir a probarlo. Vamos a mostrar el
páramo al lado derecho. Y vamos por
ejemplo, a un 2022. Y como pueden
ver, todo está cambiando perfectamente, 2021, y ahora se puede ver que la
flecha está abajo porque el año anterior fue
superior al año en curso perfectamente. Entonces con eso como
puedes ver, dentro del título, hemos
creado la sartén. Ahora el siguiente paso en
eso, vamos a
ir a crear la línea de chispa. Todo bien. Entonces ahora, vamos a
construir nuestra línea de chispa. Va a estar
basado en los meses. No olvides los requisitos. Es para mostrar las
ventas actuales basadas en el mes. Y luego comparado con las
ventas del año anterior. Entonces primero, vayamos y cambiemos
el parámetro a 2023, y vayamos y llevemos nuestra fecha de
pedido a las columnas. Y ahora lo que vamos a
hacer en vez de tener años. Vamos a
cambiarlo a meses. Y luego vamos a ir
a agarrar la primera medida. Van a ser los
años actuales para las ventas. Vamos a ponerlo a las filas. Y ahora en vez de
tener línea discreta, me gustaría
tenerla como línea continua. Así que vamos a los meses de
nuestro año haga clic derecho sobre él. Y cámbielo a continuo. Ahora lo que vamos
a hacer queremos
compararlo con el año anterior. Para ello, vayamos buscar
los
años anteriores de ventas. Y ahora como ambos
gráficos van a ser gráficos de líneas y van a
estar uno encima de los demás, vamos a usar los nombres y valores de las
medidas. Así que vamos a dejarlo caer sobre
el eje por aquí. Ahora podrías notar que
tenemos brock en nuestra sartén. Entonces tenemos aquí como un rango entre el valor más bajo
y el valor más alto, no
queremos eso, pero lo
arreglaremos más adelante. No
te preocupes por ello. Entonces ahora sigamos enfocándonos
en la línea de chispa. Entonces con eso
tenemos nuestras dos líneas. Ahora, lo que falta
es destacar el valor más alto y el valor más bajo
del año en curso. Ahora para conseguir esos dos
círculos encima de nuestra vista, tenemos que ir y
agregar otra medida Pero primero, tenemos que ir
a
calcularla usando campos calculados. Así que vamos a crear
un nuevo campo calculado, y vamos a
llamarlo min max de las ventas. Entonces ahora vamos a
ir a buscar los valores
más altos y más bajos de las ventas. Entonces para hacer eso,
vamos a ir a verificar una condición usando
las declaraciones FL. Entonces comencemos con
el primero. Vamos a decir si la
suma del año en curso. Y ahora vamos a ir a
comprobar si este valor es el más alto entre todas las
demás ventas actuales. Entonces lo que vamos a hacer
podemos usar la función de Ventana y max, ya que estamos
buscando el valor más alto, y luego dentro de él, estamos comparando todos esos oídos
actuales. Así que año actual de ventas. Entonces ahora solo estamos comprobando si eres
el valor más alto. Si es cierto, entonces qué puede
pasar, entonces mostrar el valor. Entonces algo del
año actual de ventas. Entonces eso significa que si
eres el valor más alto, entonces
muéstrate muestra el valor. De lo contrario, vamos a ir
a buscar el valor más bajo. Entonces LSF, vamos a
tomar las mismas cosas, algunas del año en curso iguales Pero ahora en lugar de Window Max, vamos a usar Window en. Así que sólo voy a ir a
copiar todo desde aquí. Y sustituir el máximo por hombres. Entonces ahora, qué puede pasar si
eres el valor más bajo, vamos a hacer lo
mismo, mostrarte. Entonces vamos a mostrar también el valor de ese
año en curso para las ventas. De lo contrario, no queremos ver ningún valor. Entonces,
¿qué vas a hacer? Vamos a ir
a decir que ya está. El cálculo es
válido. Vamos a golpear. Entonces ahora lo tenemos como campo, pero me gustaría probar el
valor si está funcionando. Entonces, en vez de
tirarlo ahora a lo visual, entremos a otra sábana. Vamos a agarrar el o fecha a
las filas cambiarlo a mes, solo
quiero comprobar
si todo está bien. Vamos a agarrar el
año actual de ventas a la vista. Entonces ahora, con eso, tenemos
las ventas de cada mes. Y ahora vamos a agarrar
el nuevo campo calculado, el mínimo máximo, y
dejarlo caer por aquí. Entonces ahora vamos a revisar la mesa. ¿Cuál es el valor más bajo? Va a ser el febrero. Entonces como pueden ver,
tenemos a los hombres, y cuál es el
valor más alto. Es noviembre. Entonces ahora como pueden ver, este
cálculo está funcionando. Así que elogio para ti si estás creando
algo complicado Siempre ve y prueba sobre la
mesa para ver los números antes de
cambiarlo a círculos o líneas. Porque con esas mesas,
podemos ir y validar a Peter. Así que volvamos
a nuestras ventas de KBI. Tomemos nuestro nuevo valor ventas
Min Max y lo
dejemos caer a las filas. Entonces con eso
conseguimos nuestros nuevos gráficos porque tenemos una nueva
medida por aquí, y también tenemos en la nueva pestaña
max para el minmax. Entonces ahora vamos a esta pestaña. Para configurar
el min max, en lugar de automático,
queremos tener círculos. Y también, vamos a
ir y hacerlo un poco más grande para poder
ver esos círculos. Entonces tenemos aquí el
min y el max. Ahora vamos al primer gráfico, así que vamos a ir
y cambiarlo por aquí y asegurarnos
en vez de automático, es una línea porque
vamos a ir como una x y fusionarnos. Esos dos gráficos en uno. Entonces para hacer
eso, vamos a
ir a usar el eje dual. Así que haga clic derecho sobre el
min max por aquí. Usa el eje dual, el eje del lado derecho, y tal vez solo escóndelo
del lado derecho por aquí. Entonces, como pueden ver, ahora tenemos esos círculos en la parte superior
de nuestros gráficos de líneas. Y con eso, estamos
resaltando el valor más alto y el más bajo
dentro de nuestra línea de chispa. Entonces ahora tenemos nuestra línea de chispa. Pero ahora, volvamos
a nuestra sartén y la arreglemos. Entonces como puedes ver,
tenemos un rango, y eso es porque
dentro de la vista, estamos usando el mes como campos
continuos, y
Tableau va a ir, y hacerlo como un rango. Y
esta es la desventaja de tener todo
en un gráfico que esté relacionado entre sí. Entonces lo que vamos a
hacer es ir a arreglarlo haciendo lo siguiente. Entonces ahora para arreglar esto, vamos a usar
un truco para hacerlo
arreglar y
no le gusta reaccionar ante
las cosas que
tenemos dentro de nuestra vista. Así que vamos a
hacer doble clic en el primero, y vamos a agregar al
final abrir Pracket Entonces vamos a agregarlo al final. Y también a los arranques, y vamos a golpear
k. Y nada se cambia porque
tenemos que ir dentro del título y cambiar cosas. Pero sigamos
cambiando esas cosas. Pasemos al segundo,
doble clic, corchetes abiertos al final. Vamos a agregarlo a los arranques. Vamos a golpear k
Así que ahora el siguiente si que vamos a ir dentro del título y empezar a arreglarlo. Entonces haz doble clic como puedes ver campos
faltantes porque para
Tableau, este es un nuevo campo, uno al lado del otro,
voy a ir a sumar la suma del año
actual de ventas, y luego voy a ir y
eliminar los campos que faltan. Lo mismo para
el segundo. Vamos a ir a
agregar esas diferencias y eliminar el campo faltante. Y también tenemos que ir
a cambiar la coloración nuevamente de rojos porque
era una advertencia, y vamos a agregarla como placa. Para el segundo también. Bien, así que
vamos a golpear bien. Ahora como pueden ver,
todo está empacado a noural y tenemos de
nuevo, nuestra sartén Bien, con eso,
hemos construido nuestro gráfico, y el
siguiente paso es que, vamos a ir y
formatearlo
para que sea un
gráfico hermoso bien Y esto incluye
muchas cosas como quitar las líneas,
quitar las calificaciones, quitar los encabezados, ejes, agregar coloración, simplificar
todo, bien. Entonces comencemos con las cosas
fáciles donde
vamos a ir y eliminemos esas
calificaciones y esas líneas, haga clic
derecho aquí en el espacio
vacío, vaya al formato. Ve al lado izquierdo por
aquí. Vamos a las líneas. Comprobando las líneas
cero a ninguna. Vayamos a las filas, quitemos también la rejilla. Como pueden ver, no
tenemos ninguna línea
aquí en el medio. Vamos a la parrilla por aquí, y vayamos a las sábanas y
empecemos a quitar todo. Una línea debe ser ninguna. Entonces con eso estamos quitando
todo dentro de nuestra grilla. Bien, como pueden
ver, hemos
limpiado todas esas líneas
dentro de nuestras cartas, y todo
se ve realmente limpio. El siguiente paso con
eso, vamos a ir
a trabajar con el
eje y las cabeceras. Vamos a quitar
el eje por aquí, dar clic
derecho sobre él, y
vamos a quitar el encabezado. Entonces ahora podríamos preguntarnos por qué
estamos quitando muchas cosas. Y eso es porque
en los dashboards, si agregas muchas
reformaciones, vas a distraer a
los usuarios y no
van a enfocarse en
lo importante, que es mostrar
las tendencias dentro de la vista Por lo que tenemos que producir
mucha información y solo presentar la información
relevante. Entonces realmente aquí, tenemos que ser muy minimalistas en el diseño. Entonces ahora lo que es ascensor son
los meses de aquí. Entonces derecho a hacer click en eso,
vamos a la DTX. Queremos quitarle
el título. Así que vamos a quitar eso. Y también, vamos a ir
a indicar que esas informaciones
son meses. Así que haz click derecho sobre
eso y formatos, Y luego vayamos a
las fechas de aquí, y vamos a tener un abreviado Entonces como puedes ver ahora
tenemos abreviaturas de cada mes.
Vamos a despejar esto. Entonces ahora el objetivo es
mostrar para los usuarios, esta línea del parque se
basa en los meses, y no queremos mostrar
toda esa información. Por lo que basta con
mostrar sólo unos pocos valores. Por lo que me gustaría ahora mostrar solo enero y diciembre y eliminar toda la
demás información. Entonces, una vez que veas que es
enero y diciembre, inmediatamente entenderás
que esto se basa en los meses. Entonces lo que vamos a
hacer, vamos a ir
a editar la X otra vez y cambiar. La x es. Así que vamos a
las marcas de aquí, y vamos a arreglar. Ahora siguiente, vamos
a ir a cambiar el tick así que va
a comenzar a partir de enero, y va a mostrar
el valor de diciembre. Después del intervalo de 11 valores, va a mostrar
el último mes. Entonces como pueden ver
ahora, estamos mostrando enero y sólo diciembre. Y todo está entre no
se muestra, así que eso es todo. Vamos a cerrarlo. Y
también tenemos esos nulos. Vamos a eliminarlos,
haga clic derecho y oculte los indicadores. Ahora como pueden ver,
tenemos todo
limpiado y solo tenemos
los gráficos de líneas, y aquí estamos indicando
que está basado en el mes. Porque ahora lo que queda es
la coloración de nuestras cartas. Como dije, estoy siguiendo
aquí sólo cuatro colores. Entonces aquí tenemos
nuestros colores básicos, pero ahora vamos a
cambiar esas informaciones. Entonces ahora vamos a hacer, vamos a ir a
cambiar las líneas. Vamos a
las líneas de aquí y empecemos a trabajar en la
coloración. Entonces colorea. Entonces ahora, nos gustaría
que el año actual de ventas sea gris muy oscuro, y el año anterior
va a ser como en el fondo como gris claro. Para ello, vamos
y hagamos doble clic en
el primer valor. Ahora lo que vamos
a hacer podemos agregar nuestros colores dentro de los colores
personalizados de
aquí para
configurarlo solo una vez y seguir usándolo
en todos los demás gráficos. Entonces comencemos a
configurar los colores. Vamos a hacer clic en la
primera celda de aquí. Así que asegúrate de que lo
estás seleccionando. Entonces hagámoslo como
algo así como aquí, un gris muy oscuro. Después al siguiente,
vamos a ir a agregar a colores
personalizados. Así que
vamos a hacer clic en eso. Entonces con eso como puedes ver,
hemos definido el primer color. Y vamos a golpear k. Así que
con eso hemos
definido el primer color. Vamos a las ventas del año
anterior, y también, hagamos nuevo color. Entonces vayamos al sello de
aquí debajo de él. Y hagámoslo
algo así como aquí. Va a ser el gris claro, y vamos a hacerlo más ligero. Bien, algo
así. Agreguemos a colores personalizados y golpeemos ok. Todo bien. Entonces ahora
vamos a golpear o. Y con eso como pueden
ver, el año en curso
va a ser el negro
o el gris muy oscuro. Y en el fondo,
tenemos el año anterior de ventas. Entonces ahora, siguiente,
iban a ir a cambiar la coloración
de esos dos círculos. Así que vayamos al minimax
y a las marcas de aquí, y tomemos las ventas de
minimax
manteniendo el control y ponérselo
a los colores. Todo bien. Así que ahora vamos a
los colores editar colores. Y ahora en vez de automático, vamos a cambiarlo a
costumbre por aquí, el último. Y luego vamos a cambiar los pasos a sólo dos pasos. Entonces ahora vamos a
empezar por el color correcto, donde vamos a
definir el valor máximo. Así que vamos adentro. Y ahora vamos a definir
nuestro tercer color. Vamos a hacer clic en la
celda vacía por aquí, y agreguemos el código de nuestro
tercer color el turquesa. Entonces vamos a agregar a colores
personalizados por aquí. Como puedes ver,
tenemos nuestro tercer color. Vamos a hacer clic aquí. Y ahora tenemos que definir
el color de la izquierda. Va a ser el valor principal, hacer clic en puntos, y
vamos a definir
nuestro cuarto color. Haga clic en la
celda vacía de aquí. Vamos a agregar el código
para el naranja, y luego vamos a
agregarlo a colores personalizados. Y con eso, conseguimos
nuestros cuatro colores que
podemos usar en toda nuestra carta
dentro de estos proyectos. Así que eso se sienta, vamos a golpear y
golpear ok. Y como puedes ver, conseguimos nuestros dos círculos, el valor más alto, el
valor medio usando nuestra coloración. Ahora el último toque que
voy a añadir a este gráfico es reducir la opacidad
de esos dos círculos Así que vamos a ir a los
colores de aquí y reducirlo de 100 a
algo así como 70%. Entonces eso se sienta. Bien, ahora, el siguiente paso después de
formatear nuestros gráficos, lo que vas a
hacer, vamos a ir
a trabajar en la punta de herramientas Se pasa por encima de cualquier parte de las líneas, se
puede ver que
tenemos una punta de herramienta, y no es realmente agradable Como puedes ver, parece cálculos y
no legible por humanos. Lo que vas a
hacer ahora, vamos a
ir a editar esas informaciones. Ahora para hacer eso,
vamos a la punta de la herramienta por aquí en las marcas y luego vamos
a conseguir esta caja. Aquí podemos ver en esta ventana, es muy similar como si estuvieras editando un título o
cualquier texto en tableau. Aquí tienes dos tipos
diferentes de texto, el que no está resaltado, este va a ser estático
y el que se resalta con este fondo gris
claro, va a venir
de los gráficos. Lo que vamos a hacer,
vamos a ir a eliminar todas esas informaciones y
comenzar a crear nuestra punta de herramienta. Empecemos con el
primero, ventas, y luego
vamos a tener apagado, y luego vamos a
ir a sumar el mes. Vamos a ir por
aquí en dos insertos y luego vamos a insertar
el mes o fechas. Aquí vamos a ir a
sumar el año en curso. Podemos ir y usar, por ejemplo, el barómetro para
el año seleccionado, pero vamos a tener un
problema ya que vamos a mostrar las ventas
del año anterior Para eso, para mostrar los
años dentro de la punta de herramienta, vamos a ir a crear
algunos campos calculados. Vamos a cerrar esto y vamos a
volver a ello más tarde. Ahora solo revisa la tabla de herramientas. Se puede ver que
vamos a conseguir ventas de marzo, abril, y así sucesivamente. Entonces no tenemos
muchas formaciones. Pero ahora vamos a crear
un nuevo campo calculado. Ahora vamos a
llamarlo el año en curso. Entonces va a
ser muy sencillo. Va a ser el valor que el usuario seleccionó
del parámetro. Entonces ese es el
año selecto. Está bien. Y como pueden ver, tenemos el
año en curso en la base de datos. Vamos a crear
otro para el año anterior. Año anterior y va
a ser también año selecto. Pero esta vez, podemos
restarle un año. Eso dice Vamos a golpear. Pero ahora, me gustaría
ir y cambiarlos a dimensiones
porque no son medidas. Haga clic derecho sobre el año en curso y
cambiémoslo a dimensión, mismo para el año anterior. Vamos a convertir ambos a
dimensiones. Todo bien. Ahora vamos a ir y tomar toda la información que
necesitamos en la descripción emergente a esta
caja de aquí a la descripción emergente Además, el año anterior, solo arrástralo y frótalo
encima de esta caja de aquí. Vamos a mostrar la
información sobre las ventas actuales y
las ventas anteriores. Y las diferencias
entre ellos. Todo bien. Entonces ahora
tenemos toda la información que necesitamos para el tooltip Vamos dentro de la punta de la herramienta
y comencemos a configurarla. Así que vamos por aquí. Y ahora después del
mes, lo que
podamos hacer, vamos a tener una coma, y luego mencionemos el año Entonces va a ser
el año en curso, este de aquí. Todo bien. Entonces después de eso, vamos a
tener puntos dobles. Y vamos a insertar el inserto ventas
actual y ahora
asegúrate de seleccionar el año
actual de ventas este de aquí
y no el fijo. Entonces es como fijo, pero ahora
nos gustaría mostrar en los dos tip las ventas
del mes en curso. Entonces para hacer eso,
vamos a ir a seleccionar la suma
del año en curso para las
ventas sin ningún fijo. Así que vamos a seleccionar eso. Vamos a ir a
hacer las mismas cosas ahora del año anterior. Ventas apagadas, vamos a
sumar de nuevo el mes. Entonces ahora vamos a ir a hacer
las mismas cosas del año anterior. Ventas apagadas, vamos a tener nuevo el mes
Vamos a agarrar el mes, vamos, y luego
vamos a ir
a sumar el año anterior. Va a ser éste de
aquí, año anterior, puntos
dobles, y luego vamos que consiga las ventas
del año anterior. Ahora la siguiente información,
la siguiente línea va a ser las diferencias
de ventas. Digamos, S diferencias. Entonces puntos dobles, ahora vamos a sumar
esas diferencias. Aquí de nuevo, asegúrate de no usar el fijo que
tenemos dentro del título. Vayamos a buscar
la variable. El que agregamos
a partir del dolor de datos. Esta, la última información
que vamos a mostrar dentro de nuestro tooltip son
los valores máximos de hombres. más altas más bajas Las ventas más altas más bajas, dobles puntos, y
vamos a tomar nuestra medida, van a ser
las ventas de Min Max, así que vayamos a vender así. Bien, así que esa es toda
la información que queremos agregar
dentro de nuestro tooltip Vamos y ok y
revisa los resultados. Entonces, por ejemplo, vayamos
al punto azul de aquí. Ahora podemos ver que las ventas
del año en curso para
el mes, noviembre, tuvo este valor, y también, se puede comparar para las ventas del año
anterior del mismo mes. Y entonces podemos ver
las diferencias de ventas y cuál es el valor más alto
y más bajo. Ahora como puedes ver, como nos estamos
moviendo a diferentes meses, los valores dentro de la
descripción emergente van a cambiar Ahora como puedes ver el
formato y el diseño de nuestro tooltip no es
realmente agradable, ¿verdad Entonces, por ejemplo, tenemos
los miles de puntos, también, todo atrevido, así que no es realmente
fácil de leer, también, la alineación de esas
informaciones no son realmente agradables. Entonces ahora vamos a ir
a formatearlo. Todo bien. Ahora
comencemos primero con formatear el año actual
y el anterior. Vamos al
año en curso y vamos a tener las propiedades por defecto
y luego formatear el número. Vamos a
tenerlo como costumbre. Vamos a reducir los números
decimales. Y además, eliminar incluir mil separador. Todo bien. Así que ahora vamos a golpear
bien vamos a probar. Entonces como puedes ver, 2023,
no tengas ningún punto. Vamos a hacer lo mismo
para el año anterior. Entonces vayamos a las propiedades
predeterminadas y luego al formato numérico. Y además, vayamos
al número personalizado, reduzcamos los decimales y
eliminemos el separador sur Entonces ahora el siguiente,
lo que vamos a hacer, vamos a ir a ajustar
el formato de los números. Como puedes ver el mes en
curso tiene un formato
diferente
al del mes anterior. Ahora para hacer eso,
vayamos a las
ventas anteriores por aquí. Escríbelo haga clic en él,
y volvamos a ir a las propiedades predeterminadas.
Formato de número. Y vamos a volver a ir
al número personalizado. Eliminemos los decimales. La exhibición de la unidad
va a ser de miles, y vamos a
agregar ese signo de dólar. Así que vamos a agregarlo, y luego está bien. Entonces
ahora vamos a revisar de nuevo. Entonces ahora podemos ver ahora ambos números tienen
los mismos formatos de parte. Comprobemos el max y el min. Se puede ver que el Max y el Hombre también
tiene, el mismo problema. Así que vamos al valor minmax así
como a las propiedades
predeterminadas, formato
numérico, y luego vamos a
ir a la costumbre,
eliminar decimales Agrega el signo de dólar, y no olvides agregar la
unidad. Entonces va a ser. El sur y. Vamos y todos nuestros números tienen
exactamente el mismo formato. Ahora lo que vamos
158. Prj 5: Bien, entonces
vamos a empezar a
hablar de construir los cuadros de mando El primer paso de
eso tenemos que planear la estructura y los
contenedores de nuestro tablero. Bien, así que comencemos a esbozar la estructura del
contenedor El primero es, como de costumbre, va a ser el contenedor principal, y va a ser
un contenedor vertical. Y luego vamos a
empezar de arriba a abajo. Entonces primero, tenemos un
título y dos botones. Entonces para eso, podemos incluir un contenedor horizontal donde tengamos el título
y los botones. Avanzando por debajo de eso, tenemos la información
de los KBIDEs Así que aquí tenemos objetos
lado a lado. Nuevamente, podemos ir a
usar otro contenedor, otro contenedor horizontal para tener todos esos
QBI uno al lado del Después pasando por debajo de eso, tenemos los derechos de gráficos. Entonces nuevamente son dos
cartas una al lado de la otra, y usaremos un tercer contenedor
horizontal para ellas. Entonces este es el
objeto principal que tenemos dentro del contenedor
vertical principal. Pero claro, en
nuestros dashboards, tenemos también,
muchos filtros Entonces lo que vamos
a hacer, vamos a construir un contenedor vertical, donde vamos a poner todos los
filtros para los dashboards Pero este contenedor puede estar fuera del contenedor
vertical principal, y usaremos las opciones
flotantes. Y este
contenedor vertical va a estar fuera del contenedor principal,
el contenedor vertical. Y para eso,
vamos a usar la opción de flotar y también, la capacidad de
ocultarlo o mostrarlo. Entonces yo diría que vamos
a ir con este plan, y claro, es un plan. Eso significa que, a medida que estamos
construyendo el tablero, a veces agregamos como un contenedor extra, cosas
organizadas. Entonces no cubriremos
todo en el plan, al 100%, pero
cubriremos las cosas principales. Bien. Entonces ahora con eso, tenemos un plan para nuestros dashboards Vamos a
implementarlo en Tableau. Bien, ahora, vamos a
crear un nuevo dashboards
y peluca llamarlo panel de ventas Entonces ahora, el primer paso que suelo hacer es fijar el tamaño. Entonces vamos por el lado
izquierdo al tamaño, cambiarlo de rango
a tamaño fijo. Y luego vamos al ancho. Yo suelo ir con los
1,200 y por las alturas. Vamos por 800. Bien. Entonces con eso conseguimos suficiente espacio en blanco
para nuestros dashboards Y suelo empezar con
el contenedor principal. Pero como tenemos otro
contenedor que
va a ser ocultado y
mostrado para los filtros, voy a empezar
con eso primero. Entonces para crear
este contenedor vertical, tengo una manera rápida
para atraparlo. Entonces lo que vamos
a hacer, vamos a tomar cualquier hoja de trabajo Vamos por ejemplo, ir
con las ventas de QBI. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo al medio. Entonces como puedes ver, mesa
puede ir y
crear automáticamente un contenedor vertical
en el lado derecho, donde puede poner
todo dentro de él, los parámetros, filtros,
leyendas y así sucesivamente. Y este es el contenedor que podemos usar para nuestros filtros. Entonces vamos a
ir y convertirlo un elemento flotante
o contenedor flotante. Para hacer
eso, mantén los turnos, y luego haz clic en este ícono aquí, y
luego simplemente muévelo. Como puedes ver ahora es como
liberado y déjalo caer en cualquier parte. Ahora vamos a
moverlo aquí hasta el final. Y lo que vamos a hacer, vamos a ir a
quitar este gráfico porque tenemos que ir ahora y
construir el contenedor principal. Vamos y solo quítelo. Y como pueden ver, todavía lo tenemos aquí del
lado derecho. Ahora lo que podamos hacer, vamos a ir a
colorear el contenedor. Asegúrate de seleccionar el
contenedor aquí. Vayamos a los diseños, y luego vayamos al portero, hagamos una línea, y luego
elijamos cualquier color, por ejemplo, el morado. Además, vamos a
ponerle un fondo para ello. Tal vez el morado también. Con eso, podemos ver que
tenemos aquí un contenedor, contenedor flotante
en el lado derecho. El siguiente paso, vamos
a ir a darle un nombre. Entonces tenemos un aquí en
la jerarquía de ítems. Vamos al
contenedor vertical, damos clic en él, y luego vamos a darle el nombre de filtro, filtro de contenedor. Bien, ahora tenemos
nuestro primer contenedor. Volvamos y comencemos a construir el contenedor principal
para los dashboards Volvamos a los
dashboards y vamos agarrar un contenedor vertical
para el principal Dibujemos un aquí en el medio. Y ahora vamos a ir
a agregarle el color para ello. Vamos a los layouts. Vamos a las fronteras. Y vamos a tenerlo como una naranja. Y además, me gustaría
agregar un color de fondo para eso. Así que tomemos también la
naranja. Entonces con eso, tenemos
nuestro contenedor principal. En el lado izquierdo, se
puede ver que tenemos las inclinaciones y luego el contenedor
vertical Vamos a cambiarle el nombre. Sólo voy a hacerlo un
poco más grande por aquí. Entonces vamos a decir que
eres el contenedor principal. Bien, entonces ahora el
siguiente st de eso, vamos a ir a agregar
tablones para tener un marcador de posición para los elementos
dentro Solo vamos a agregar uno, y luego vamos con el primer contenedor dentro del principal. Tenemos el
contenedor horizontal para el título. Entonces tomemos un contenedor
horizontal, arrástralo y suéltalo aquí abajo. Asegúrese de que esté dentro
del contenedor principal. Así que hazlo con cuidado. Todo bien. Entonces tenemos nuestro contenedor
horizontal. Vamos a ponerle
un poco de color. Borde de diseño.
Hagámoslo azul. Y también para el fondo, vamos a tenerlo así como azul. Por supuesto, vamos a
revisar las cosas por aquí. Entonces tenemos el contenedor
vertical. Tenemos nuestra tabla en la parte superior, y luego tenemos el contenedor
horizontal Vamos a cambiarle el nombre. Tú eres el contenedor para.
El título. Todo bien. Entonces ahora vamos dentro de él
y pongamos algunos contenidos. Lo que tenemos, tenemos un texto. Así que vamos a rastrearlo y
dejarlo caer dentro del contenedor
horizontal. Digamos que eres
el tablero de ventas. Vamos a formatear todo
más adelante. Eso es. Vamos y está bien. Ahora como puedes ver nuestro contenedor
puede ser muy pequeño. Hagámoslo un
poco más grande. Y ahora tenemos que ir
y agregar los dos botones. Vamos con las navicaciones. Asegúrate de agregarlo dentro
al lado derecho porque
es contenedor horizontal. Vamos a robarlo y
necesitamos otro. Vamos a robarlo
también al lado derecho
o en el medio. No importa. Todo bien.
Ahora vayamos rápido y revisemos el diseño para asegurarnos de
que todo esté bien. Dentro del título, tenemos un texto y luego dos botones grados. Ahora pasemos a
los siguientes contenidos. Vamos a tener otro
contenedor para los KPI. Volvamos de nuevo a los
dashboards y tomemos contenedor
horizontal
y asegurémonos ponerlo debajo del
primer contenedor Vamos a frotarlo por aquí y
ahora asegurémonos de
darle clic y vamos
a
agregarle el color así que va a ser línea. Así plu, el fondo va a ser
también azul. Todo bien. Entonces ahora, el siguiente paso,
vamos a ir y agregarle de nuevo un nombre para ello. Así que vamos adentro. Tú eres el contenedor
para los Keeves. Bien, ahora vamos a agregar
algo de contenido dentro de
él usando los tablones. Entonces la primera tabla,
asegúrate de
dejarla caer en el segundo contenedor
horizontal Y ahora lo tenemos muy pequeño, así que vamos a extenderlo. Y luego tomemos otro, asegurémonos de ponerlo del
lado derecho. Entonces ahora con eso
tenemos dos tablones, y vamos a agarrar el
tercero al lado derecho Entonces con eso tenemos nuestros tres pedidos de
lugar para los KPI. Y de nuevo, siempre vuelvo a la maquetación para comprobar que
todo está bien. Entonces, como pueden ver,
esos tres tablones están dentro del QBI, así que
todo está limpio Volvamos ahora al
tablero y agreguemos el último contenedor
para los gráficos. Entonces vamos a
ir a agarrar de nuevo, contenedor
horizontal, dejarlo caer por debajo del medio,
y vamos a ir a agregarle un poco de color. Entonces vamos a la maquetación. Agregamos algún borde azul y también, un
fondo para eso. Ahora, vamos a
darle un nombre. Entonces tú eres el contenedor. Para los gráficos. Bien,
ahora vamos a agregar algunos tablones para tener
algún contenido dentro de él. Entonces la primera tabla dentro de ella. Y ahora la tenemos muy pequeña, así que vamos a extenderla y la segunda tabla a los lados derechos Ahora tenemos dos lugares
para nuestras cartas. Vamos a la
maquetación y verifiquemos. Como puede ver,
tenemos los dos tablones debajo de los
gráficos. Todo bien. Con eso, tenemos los tres
contenedores para nuestro contenido. Vamos a quitar
la primera tabla, ya que ya no la necesitamos,
así que la tenemos en
la parte de arriba por aquí Vamos a dibujarlo. Entonces con eso hemos
construido la base, la estructura de nuestro tablero. Entonces tenemos el contenedor
para el título, tenemos los tres QBs, y luego lugar para
los dos gráficos Y además, tenemos
aquí del lado derecho, nuestro contenedor flotante
para los filtros. Todo bien. Entonces como puedes
ver, es realmente fácil, solo hazlo lentamente paso a paso, revisa todo, dale
un nombre. No lo apresures. Bien, así que eso es
todo por este paso. Ahora por fin, vayamos
al paso donde
vamos a
armar todo y poner el contenido
dentro de nuestro dashboard. Bien. Así que ahora vamos a poner todo nuestro contenido dentro de
nuestros dashboards No te preocupes por los filtros, vamos a hacerlo al final. Empecemos a los KPIs, vamos a tomar el
primero, el QBI de ventas Asegúrate de ponerlo
cerca de los tablones. Entonces vamos a agarrar el segundo al lado
y la cantidad también. Junto a ella. Pasemos a la
maquetación para comprobarlo todo. Entonces como pueden ver, tenemos
este contenedor para los KPI, y dentro de él,
tenemos nuestros tres KPIs Ahora,
ya no necesitamos de los tablones. Vamos a empezar a
eliminarlos. Todo bien. Ahora,
sigamos y pongamos los otros gráficos
dentro de nuestros dashboards Tomemos la subcategoría, asegurémonos de estar dentro del
tercer contenedor horizontal Vamos a dejarlo caer por aquí, y entonces el último gráfico
van a ser las tendencias semanales. Dejémoslo uno al lado del otro
por aquí. Vamos a los diseños y
verifiquemos para que puedas ver el contenedor horizontal
para los gráficos tiene nuestros dos gráficos
y los dos tablones Vamos a quitar
los tablones Genial. Ahora puedes
volver a revisar nuestra estructura en la jerarquía de ítems para ver que todo debería
quedar así. Tenemos el contenedor principal donde tenemos dentro de él
tres contenedores horizontales. El título debería tener el
título y los dos botones, y entonces el KPI debería tener los tres KPI y el gráfico
debería tener los dos Si lo tienes así,
eso significa que todo hasta ahora está limpio, y estamos en el buen sentido. Bien, chicos. Eso
es todo para este paso. Tenemos el contenido principal
dentro de nuestro dashboard, y fue muy fácil y rápido. Ahora en el siguiente
paso, las cosas pueden ponerse interesantes donde
podemos comenzar a formatear, colorear, posicionar
las cosas para tener un tablero limpio y
profesional. Bien. Ahora comencemos a
formatear nuestro dashboard. El primer paso en eso vamos a ir
y asegurarnos de que nuestro contenido se
distribuya uniformemente en cada contenedor. Vayamos al contenedor KPI aquí,
asegurémonos de seleccionarlo, y vamos a la flecha
pequeña y hagamos clic en distribuir
contenidos incluso Pasemos al siguiente
como puedes ver, esos dos gráficos
no se distribuyen de manera uniforme. Seleccionemos el
contenedor y vayamos a las más opciones y
distribuyamos de manera uniforme. Con eso, vamos a conseguir una alineación
justa para todos los gráficos. No vamos a hacer eso para el
primer contenedor porque el título debería ser
mayor que los patrones de ificación Bien, entonces ahora comencemos
de arriba a abajo. Empecemos por el título. Vamos dentro del título por aquí y comencemos a
formatearlo. Vamos a
llamarlo cuadros de mando de ventas, y luego vamos a tener un pipeline Entonces tengamos el año,
el año en curso que
el usuario seleccione. Lo que vamos a hacer,
vamos a ir a insertar y
agreguemos nuestro parámetro. Ahora vamos a
cambiar los lados de la fuente. Seleccionemos todo y
hagámoslo, por ejemplo, 24. Ahora vamos a
cambiar la coloración. Vayamos a los colores y
escojamos bien nuestro color. Vamos a elegir el oscuro. Y para el año,
tengámoslo como mesa mediana y escojamos el
otro color que recuse Todo bien. Para que
tengamos nuestro título, vamos a golpear y comprobar
cómo se ve. Sí, creo que se ve bien. Hagámoslo un
poco más pequeño. Eso es todo por esos
dos contenedores. Ahora, vamos a
revisar los patrones. Tenemos
que asegurarnos de que esos patrones tengan exactamente el mismo tamaño, lo cual es realmente
difícil de configurar. Lo que vamos a hacer
vamos a ir a agarrar un mini
contenedor horizontal para poner esos dos buttoms dentro de él y
distribuirlo de manera uniforme Lo que vamos a
conseguir una talla perfecta. Vamos a los dashboards. Y vamos a conseguir un contenedor
horizontal. Asegúrate de dejarla caer
a los lados derechos. Para que tengamos un recipiente
pequeño, hagámoslo un poco. Vamos a verlo. Sólo
voy a quitar cosas. Ahora vamos a ir a
mover esos botones dentro de él. Dejémoslo dentro de él. Como escogeremos el segundo y lo pondremos a los lados derechos. Por supuesto, vayamos rápido y comprobemos que todo está bien. Así que ahora vamos a cerrar
todas esas cosas. Nosotros somos el título. Tenemos nuestro título, y luego
tenemos el mini contenedor
horizontal. Y dentro de ella, tenemos los
dos patrones. Bien, genial Entonces ahora vamos a hacer que
todo se distribuya de manera uniforme. Entonces vayamos al contenedor
horizontal. Déjame
darle un nombre rápidamente. Entonces tú eres el
contenedor horizontal. Para los botones. Perfecto. Y
vamos a distribuir este contenedor de manera uniforme así que
asegúrate de seleccionar el contenedor
horizontal. Vamos a las opciones y
distribuimos el contenido eval. Entonces como puedes ver,
esos dos botones van a obtener exactamente
el mismo tamaño. A medida que estoy reduciendo o
haciéndola más grande, ambos van a obtener
exactamente el mismo tamaño. Vamos a hacerlo un
poco más pequeño. Ahora vamos a cambiar el
diseño de esos botones. Haga clic en el primero.
Editemos el botón. Ahora digamos que el
primer botón va
a ser para los dashboards de ventas Vamos a seleccionarlo. Van a ser los dashboards
de ventas. Ahora vamos a darle un título o un nombre.
Va a ser ventas. Tableros de mando. Ahora vamos a
dar formato a las fuentes. Va a ser blanco,
así que todo está bien. Vayamos a los fondos. Escojamos nuestros colores. Así que vayamos a más colores
y escojamos nuestra llave azul. ¿Qué más? Volvamos a ir a las fuentes y
hacerlo en lugar de 12. Hagámoslo alrededor de las diez. Todo bien. Eso es.
Vamos a golpear. Ahora con eso hemos
configurado el primer patrón. Vamos a la segunda. Vamos a editar el botón. Ahora como todavía no tenemos
este panel de control de clientes, no
podemos ir a seleccionarlo, pero aún así quiero formatearlo. Vamos a las fuentes, que sean diez, y esta vez, voy a hacerla placa. Vamos a darle un
título, va
a ser el panel de control del cliente. Para el fondo,
van a ser los blancos y vamos a ir a agregarle un borde, así puede
ser la línea. Algo así tal vez. Y luego gris. Ahora, agreguemos una propina de peaje. Va a ir al panel de control
del cliente. Comprobemos eso. Como pueden ver conseguimos el
segundo fondo. Sigue siendo gris porque no
hemos seleccionado ningún tablero. Una vez que tengamos un tablero,
va a ser blanco. Ahora vamos a
hacerlo un poco más grande. Seleccione el contenedor.
Sólo hazlo un poco más grande.
Bien, así que eso es todo. visitaremos más tarde una vez que
tengamos el panel de control del cliente. Todo bien. Entonces eso es todo por
ahora para el primer contenedor. Lo que voy a hacer, sólo
voy a ir a quitar la
coloración de fondo del contenedor. Así que vamos a seleccionar el título. Vamos a quitar el
borde y también, el color de fondo. Así que
vamos a tenerlo como ninguno. Bien. Entonces ahora pasemos al siguiente tenemos nuestros KPIs Entonces lo primero
que voy a hacer. Sólo voy a
hacerlo un poco más grande, tal vez al medio
en algún lugar así. Y luego lo que
vamos a hacer, vamos a ir
a agregar el color de
fondo. Entonces como pueden ver
tenemos aquí un color blanco, pero aquí no tenemos ningún
color para ese título. Entonces en no hacer eso, vamos a dar
click en cada una de ellas. Y luego vamos
al fondo. Hagámoslo blanco
luego al siguiente, blanco y al tercero. También va a ser blanco. Bien, entonces ahora
tenemos una tarjeta grande o KPI
grande para toda esa información
para cada uno de ellos. Bien. Entonces ahora el
siguiente paso que, vamos a ir a quitar la coloración de este contenedor. Entonces vamos a quitar el poder. Y quitar también, el
fondo. Todo bien. Entonces ahora comencemos con el
primer contenedor por aquí, lo que voy a hacer. Yo igual de bien, agregaré un color de fondo para esos dos gráficos, van
a ser los blancos. Ahora lo que podemos hacer
para configurar esas cosas, todavía
tenemos este contenedor, lo que realmente me está molestando. Vamos a seleccionar todo
el contenedor. Vamos a moverlo a
la cima por aquí. Y luego vamos
a ir a más opciones, y vamos a
seleccionar esta, agregar mostrar botón oculto.
Vamos a hacer clic en eso. Entonces, una vez
que hagas eso, te volverás pequeño para mostrar y
ocultar todo el contenedor. Lo que vamos a hacer, lo
vamos a esconder. Así que haz clic de nuevo en las
opciones y escóndela. Ahora, todo el contenedor
está dentro de este icono. Simplemente
lo colocaré por aquí para
poder trabajar en nuestras cartas. Todo bien. Entonces el siguiente
que me gustaría ir en cada gráfico y asegurarme de
que se ajuste a toda la vista. Entonces vayamos al primero. Puedes comprobarlo
desde aquí. Se puede ver que es vista completa. El siguiente también. Tercero y como puedes ver,
es estándar. Así que vamos a cambiarlo a la vista
completa y
lo mismo para las tendencias semanales. Es vista entera. Entonces con eso, nos aseguramos de que Tau esté
usando todo el espacio, y podemos hacer que este sea
un poco más grande. Y así como todavía
tenemos un poco de espacio. Así que vayamos al medio
por aquí y hagamos los QB un poco más grandes para poder
usar todo el
espacio en blanco. Todo bien. Entonces con eso, tenemos
un posicionamiento perfecto para cada gráfico. Estoy
muy contento con eso. Bien, entonces ahora el
siguiente paso de eso, vamos a ir
a agregar algunas lindas leyendas a nuestras listas. Entonces ahora para los primeros gráficos, tenemos que dar la siguiente
información para los usuarios, lo que el gris oscuro va a ser El año en curso y
el color de fondo es el año anterior. Entonces ahora voy a ir a
personalizar unas bonitas leyendas. No voy a usar el
que es de Tableau porque
quiero personalizarlo. Entonces para eso,
vamos a ir a crear rápidamente un gráfico para la leyenda. Entonces vamos a crear unas hojas, y todo lo que necesitamos es el texto del año en curso
y del año anterior. Entonces lo tenemos como campo
calculado. Entonces movamos el año en
curso
al texto y también el año
anterior al texto. Entonces ahora vamos a personalizar
esas informaciones. Bien, entonces ahora vamos
a empezar por el lado izquierdo. Entonces los Met hacen la
alineación a la izquierda. Voy a empezar a la primera información, el año en curso. Entonces vamos a decir
el año en curso Ventas. Hagamos lo más grande. Vamos a cambiar las fuentes a algo como
tal vez un medio. Al igual que con la coloración, debe seguir el patrón en la tabla. El año actual de
ventas, era oscuro. Vayamos a escoger nuestro
color oscuro para el año anterior, era el color claro. Entonces hagámoslo. Hagamos que el año en curso sea tan audaz.
Vamos a probarlo. Vamos a aplicar.
Ahora, público para mostrarlo como hashes porque el
tamaño es realmente pequeño, así que vamos a ir y
darle ok y podemos ir a los estándares y
hacerla vista completa Ahora lo podemos ver
por aquí, ventas 2023 versus ventas 2022. Ahora como se puede ver
el año en curso versus el año anterior. Una cosa que
naturalmente estoy feliz por ello,
entremos dentro de ella y quitemos el atrevido. Vamos a darle un nombre. Esto puede ser. La leyenda
de los gráficos de subcategorías Entonces eso es todo. Ahora, vayamos a la parte de atrás al tablero
para poder usarlo. Ahora, me gustaría
tener la leyenda entre el título y las listas.
No podemos hacer eso. Entonces en vez de eso,
vamos a ir a hacer un contenedor extra para
esas tres informaciones. Entonces tenemos un título, leyenda,
y luego los gráficos. Entonces como dije, de nuevo,
no podemos planear todo desde
el inicio. A medida que construya
el tablero, comprenderá las necesidades
y ajustará las cosas. Entonces ahora lo que podemos hacer en lugar
de tener estos gráficos, vamos a tener
un contenedor vertical dentro del contenedor horizontal. Entonces ahora vamos a agarrar un contenedor
vertical. Lo mejor para
hacerlo aquí en el medio. Y lo que podamos
hacer, vamos a agarrar el gráfico y ponerlo dentro de este contenedor así que
asegúrate de dejarlo caer dentro de
este contenedor. Por supuesto, vayamos rápido y revisemos el layout si
todo está bien. Está dentro de los gráficos principales
inclinados. Entonces ahora, en lugar de
los primeros gráficos, tenemos un contenedor vertical. Vamos a
darle un nombre rápido. Tú eres el contenedor.
De digamos gráfico uno. Y dentro de ella, puedes
ver que tenemos nuestras cartas. Entonces ahora nuestro contenedor vertical vamos a
comenzar con un título. Así que vamos a agarrar un
título o un texto en la parte superior. Y ahora te vamos
a dar el nombre, subcategoría
de ventas y ganancias Entonces ahora vamos a
formatear
vas a ser
media de mesa como fuente, y luego el tamaño
va a ser 14 y la tinta de color va a ser la oscura.
Vamos a lamer eso. Bien. Entonces, eso es todo.
Bien. Todo bien. Entonces eso significa que no necesitamos
el título de nuestros gráficos, haga clic
derecho sobre él
y ocultemos el título. Genial. Entonces ahora, finalmente,
podemos ir a agarrar las leyendas. Pero ahora en este gráfico,
me gustaría tener también una leyenda en el lado
derecho para el beneficio. Entonces eso significa que
tenemos una leyenda a
la izquierda y una leyenda
a la derecha. Y para ello,
vamos a tener
otro contenedor para otro contenedor poner esas dos
leyendas una
al lado de la otra. No podemos hacerlo
actualmente porque tenemos un contenedor vertical. Así que vamos a agarrar un contenedor horizontal y sólo ponlo en el
medio por aquí. Yo solo redimensiono te hace
seleccionar el contenedor, y pongamos las primeras
leyendas dentro de él Ahora tenemos un título
para las pequeñas leyendas, vamos a esconderlo genial. Ahora vamos a hacer
todo más pequeño. A que tenemos leyendas
muy bonitas. Donde se lo estamos diciendo a los usuarios, estamos comparando las
ventas de 2023 con 2022. Ahora vamos a configurar
la leyenda correcta. Tenemos que decirle a
los usuarios, esta es información de
ganancias y el color azul
indica para ganancias, el rango puede indicar por pérdida. Para esta leyenda, sólo
voy a usar ese objeto de texto. Arrastremos el texto
Asegúrate de
ponerlo dentro de este mini
contenedor hacia el lado derecho. Primero, indiquemos
el año en curso. Vamos a insertar y
tener el parámetro porque aquí tenemos el beneficio sólo para el año en curso. A continuación vamos a decir, círculo, va a ser ganancias y otro círculo,
va a ser una pérdida. Ahora vamos y
asegurémonos de que la fuente sea un medio de mesa.
Va a ser un nueve. Vamos y asegurémonos de que la coloración que se
usa sea la oscura. Pero ahora vamos a cambiar
la coloración de los círculos. El primero va a ser el azul y la pérdida es naranja. Entonces nuestra naranja. Ahora vamos y está
bien y pruébalo. Ahora, como pueden ver, lo
tenemos realmente grande. Vamos a hacerlo más pequeño. Con esta leyenda,
los usuarios pueden ver inmediato que estamos
hablando de 20:23. El azul pueden ser las ganancias y las pérdidas pueden
ser las naranjas. Todo bien. Estoy muy contento
con los primeros gráficos. Por supuesto, todavía tenemos la
coloración del fondo. Pasemos a la
disposición y asegurémonos que todo esté correcto
de los contenedores. Vayamos al gráfico uno. Como puede ver, tenemos
un contenedor vertical. Tenemos un texto, y luego tenemos un contenedor horizontal
para ambas leyendas. En su interior, se puede ver que
tenemos el gráfico para las primeras leyendas y
el texto de la segunda Y luego por debajo de eso,
tenemos nuestros gráficos. Si lo tienes así, me
estás siguiendo correctamente. Ahora, lo que vamos a hacer
vamos a ir a dar un color de fondo para
todo el contenedor para
los primeros gráficos. Pasemos al fondo por aquí y hagámoslo como un blanco. Entonces con eso el usuario
va a tener la sensación que todo está en
una sola unidad en una gráfica. Todo bien. Esto es
para los primeros gráficos. Vamos a hacer las mismas
cosas por el correcto. Para ello, vamos agarrar un contenedor vertical, y agarrémoslo hasta
el medio por aquí. Entonces ahora con eso
tenemos nuestro contenedor. Vamos a agarrar nuestro gráfico
y ponerlo en el contenedor, el nuevo que
has creado. Entonces ahora con eso, tenemos nuestro gráfico dentro
del nuevo contenedor. Vamos a revisar el diseño. Para asegurarse de que
todo esté bien. Entonces vayamos a las listas. Tenemos el Carrito uno, y el nuevo puede ser
para el Carrito dos. Vamos a cambiarle el nombre. Entonces tú eres el contenedor para el Carrito dos. Bien. Y dentro de él, tenemos nuestro gráfico tan perfecto. Entonces eso significa que
vamos a ir a agarrar un objeto de texto y colocarlo encima de nuestro gráfico
dentro del nuevo contenedor. Llamémoslo ventas y
ganancias, tendencias a lo largo del tiempo. Ahora vamos a ir
y empezar a formatearlo. Vamos a agarrar
la mesa mediana, y también, van a ser 14. Vamos a elegir nuestro color. Va a ser el oscuro. Lo que
vamos a conseguir exactamente el mismo título que el de la izquierda. El siguiente paso, vamos a esconder el viejo título de las listas. Y a continuación vamos a
ir a poner nuestra leyenda. Va a ser
que se necesitan objetos. Pongámoslo en medio entre el título
y las listas. Entonces lo que vamos a
decir en las leyendas. Ingresemos un parámetro. Para mostrar el
año y después de eso, vamos a tener un círculo y vamos a decir que este es el anterior y otro,
va a estar abajo. Ahora, con eso, podemos
indicar si la línea está por encima de la media o
por debajo de la media. Y estamos usando la coloración. El anterior puede un p, el azul, vamos a elegir así, y por debajo puede P el
naranja. Nuestro color naranja. Ahora, lo que puedas hacer,
podemos asegurarnos de que
estamos siguiendo la misma fuente, así que va a ser
el medio de mesa y es un nueve.
Bien, así que eso es todo. Vamos a golpear bien. Creo que nos perdimos la
coloración del 2023. Vamos dentro de él
y asegurémonos de
elegir el color oscuro
para ello. Todo bien. Vamos a golpear bien. Entonces
tenemos una explicación rápida sobre la coloración dentro de
nuestro gráfico en el lado derecho. Ahora lo que vamos a
hacer vamos a ir a seleccionar todo el contenedor, y vamos a cambiar el color de fondo a blanco para tener esta sensación de una
unidad en el gráfico. Así que vamos a maquetación Y
vamos al fondo y escojamos el color blanco. Todo bien. Para que hayamos terminado
con el contenedor de gráficos, y lo que podamos hacer, vamos a ir a
seleccionar todo el contenedor y quitar el borde y
también, el color de fondo. Bien. Entonces ahora, al mirar nuestros gráficos dentro de
nuestros dashboards, todavía
nos falta alguna
información sobre los kips Tenemos que presentar aquí
unas leyendas
que expliquen esos dos puntos y
también la coloración
de esas dos líneas. Entonces tendremos algo muy parecido a las leyendas donde vamos a decir
2023 versus 2022, para poder explicar
esas dos líneas, y luego podremos explicar
esos dos círculos. Entonces para
crear las leyendas, lo que vamos a hacer,
vamos a ir a la leyenda de la subcategoría Vamos a
duplicarlo. Vamos a darle un nombre. Puedes app la leyenda de QBI. Vamos a mover la palabra guión hasta el final para tener todas
las hojas en el lado izquierdo. Pasemos a la leyenda de
BI y empecemos a formarlo. Ahora como tenemos diferentes
KPI, no sólo las ventas, voy a ir a quitar
la palabra ventas en nuestro texto Vamos al texto
a los tres puntos, y luego vamos a
quitar las ventas. Tengamos sólo los años. Entonces vamos a
sumar nuestro círculo, y vamos a
decir, el mes más alto. Y otro círculo
para el mes más bajo. Ahora, como de costumbre,
vamos a ir a empezar a formatear
esas informaciones. Va a ser hacer bajo, medio y nueve, así que
todo está bien. Vamos a cambiar el
color de esos círculos. Entonces el más alto va
a ser el azul, y el más bajo va
a ser. La naranja. Así que vayamos y golpeemos bien
y verifiquemos los resultados. Se ve bien bien, pero creo que
aquí tengo un espacio extra. Entonces volvamos al texto y tengamos
un solo espacio. Todo bien. Vamos a golpear ok.
Ahora vamos a usarlo dentro de nuestros dashboards.
Entonces, ¿qué vamos a hacer? Vas a ir
al tablero de aquí. Vamos a agarrar el KB,
la leyenda KPI. Y dejémoslo
justo debajo del título. Entonces lo vamos a tener
entre dos contenedores dentales. Entonces dejémoslo primero. Y al siguiente,
vamos a ir a quitar el título, así que
vamos a ocultarlo. Entonces ahora, es realmente pequeño
entre esos dos contenedores. Lo que voy a hacer
para seleccionarlo, vamos a ir a la jerarquía de ítems. Y ahora podemos comprobar y ver
tenemos el contenedor
para el título, el contenedor para los KPI, y en el medio,
tenemos nuestros gráficos Todo bien. Entonces ahora, tal vez
vayamos a hacer el título. Es sólo un poco más pequeño. Así, y vamos a
ir a la leyenda K arrastrarla un poco más abajo. Todo bien. Entonces ahora se ve bien, y tenemos una explicación
para los tres KB. Todo eso tenemos todo listo dentro de nuestro contenedor principal. Lo que falta, claro, es el contenedor oculto
donde tenemos los filtros. Pero voy a dejar
eso hasta el final. Ahora lo que vamos a
hacer, vamos a ir al contenedor principal. Vamos a seleccionarlo y
quitar el borde. Y también, los antecedentes.
No tengamos ninguno. Bien, ahora el toque final, el último paso de
formatear los dashboards, vamos a ir y agregar espacios en este dashboard
entre los gráficos Agregar espacios entre
los gráficos va a tener un enorme efecto en la experiencia del usuario
para tus dashboards Como puedes ver, esos dos
gráficos están realmente cerca uno del otro como si
no fueran capaces de respirar bien. Agregar espacio entre
esos dos gráficos no
solo agregará un equilibrio
entre los elementos, sino que también va a
facilitar la lectura para los usuarios. Ahora vamos a empezar a
agregar esas cosas. Lo primero que
vamos a hacer es que vamos a cambiar el color de fondo de todo
el dashboard. Entonces para hacer
eso, vamos al menú principal
de aquí
a los dashboards, y luego vamos a
la opción de formato Y aquí, el valor por defecto
va a ser blanco. Vamos a moverlo
al gris más claro. Así que
vamos a seleccionar eso. Entonces ahora con eso,
estamos separando los gráficos del fondo, y podemos ver de inmediato el espaciado entre los gráficos. Entonces ahora si miras
a los tres KPI, puedes ver que tenemos un espacio
mínimo entre ellos, pero entre esos dos gráficos, no
hay espacio en absoluto Entonces ahora vamos a arreglar el
espaciado de arriba a abajo. Primero, me gustaría
que el color
de fondo de esta leyenda sea un gris. Entonces para hacer eso,
vamos a la sábana, así que sólo voy a
cambiar a la sábana. Y luego pasemos al formato. Pero si no lo
tienes abierto, simplemente haz clic
derecho sobre ese espacio en blanco, ve al formato, y
vamos a sombrear Así que ahora podemos ir y colorear el fondo de la hoja de trabajo. Entonces vamos a
decir que no. Todo bien. Así que ahora volvamos
a nuestro dashboard y como puedes ver para
la leyenda de aquí, no
tenemos coloración. Necesitamos un color de fondo de blanco solo para los
gráficos. Todo bien. Entonces ahora comencemos a trabajar en esos tres QBs con el fin incrementar los espacios
entre ellos. Entonces para hacer eso, vayamos a seleccionar
el primero, cerremos los formatos, y permanezcamos en el layout. Entonces ahora aquí, si vas
a esas dos opciones, tenemos el badd exterior
y el acolchado interior. El exterior es el espacio
entre los objetos, y el interior es el espacio dentro de la propia carta.
Entonces, ¿ahora qué necesitamos? Necesitamos aumentar el espaciado
entre esos tres KPI, y también el espaciado entre
el KPI y los gráficos Bien. Entonces ahora
vamos y comencemos con el bembate exterior.
Vamos a darle un click sobre él. Ahora aquí, a medida que vas
aumentando los números, como puedes ver la bd, espacios entre este gráfico se pueden
incrementar los espacios entre este gráfico
y los gráficos vecinos y como
puedes ver puede aumentar para arriba,
derecha, abajo izquierda. Como puedes ver, todo
está conectado entre sí. Si cambias algo aquí, va a cambiar
para todos los valores, y eso es porque todos los
lados deben ser iguales. Y aquí, es muy importante
entender eso. Tienes que tomar una decisión sobre el espaciado
entre tus gráficos, y tienes que comprometerte con tu decisión para todo
el tablero. Esto es realmente importante. De lo contrario, El tablero
va a ser feo. Entonces ahora vamos
a ir con el valor 20 para todos los gráficos
dentro de estos dashboards Entonces ahora, déjame mostrarte
cómo podemos hacer eso. Vamos a hacer
todo a diez. Y ahora, lo que estamos haciendo este gráfico es tomar
un diez a la izquierda, derecha, botón superior, y
nuestro objetivo es tener un 20. Entonces, si este gráfico del lado
derecho está tomando un diez, y el vecino QBI está tomando también del lado
izquierdo, diez, entonces tendremos un 20 Entonces eso significa que para tener un 20 entre todas nuestras cartas, cada una de ellas
debería tener un diez. Pero ahora solo me importan
los espacios entre las cartas y
no la leyenda de aquí. Entonces lo que podamos hacer,
vamos a
ir al acolchado exterior por aquí, y luego vamos a quitar
todos los lados son iguales. Y desde arriba,
realmente no me importa. Entonces hagámoslo como un cero. Entonces ahora nuestro gráfico no está
llevando ningún espacio a la cima. Estamos tomando solo espacio a
la derecha, abajo y a la izquierda. Entonces ahora vamos a hacer exactamente lo
mismo para cada KBI. Entonces vayamos a las ganancias. Ir al acolchado. Tenemos
que tenerlo aquí como diez. Y ahora vamos a
desactivar todos los lados iguales, y no necesitamos ningún
espacio para arriba. Bien, así que pasemos a
la siguiente, las mismas cosas. Hacer un diez, y vamos a
quitar el tubo. Entonces ahora podemos ver
claramente que hay espacio entre
esos tres KPI, y este espacio es igual a 20 Así que ahora vamos a agregar espacios a los dos
gráficos de aquí. Así que asegúrate de seleccionar todo
el contenedor. Y ahora lo mismo,
vamos a ir al
relleno por aquí, y ahora vamos
a hacer que sea un diez. Esta vez nos importa que el
top sea diez para tener un 20 entre estas
gráficas y el QBI anterior Bien, así que eso es
todo por estas listas, pasemos al
siguiente y hagamos lo mismo Asegúrate de seleccionar todo
el contenedor y moverlo a
diez. Muy bien, perfecto. Vamos y anule la selección. Como puedes ver, todo el
aspecto y la sensación de nuestro tablero se ven más
profesionales y más fáciles de leer. Y esto es exactamente por lo que
agregamos espaciado entre nuestros gráficos.
159. Prj 6: Bien, entonces ahora
espero que hayas terminado construir el panel de control del cliente Ahora, les voy a
mostrar mi versión como lo hice implementada. Entonces ahora vamos a tener una
visión general rápida de los requisitos. Empecemos con los requisitos
clave. Aquí tenemos las mismas cosas. Dice que
tenemos que mostrar KPI, donde el KPI debe
mostrar el número total de clientes, clientes de barra de
ventas y también, el número total de pedidos para el año en curso
y el año anterior Y el siguiente requisito
es sobre la tendencia. Tenemos que presentar los datos. Mensualmente
donde tenemos que
comparar los años actuales
y anteriores, y también tenemos que
identificar o
resaltar los valores más altos
y más bajos. Entonces esos dos requisitos son exactamente como los requisitos
de venta, pero con diferentes medidas. Entonces para el tipo de gráfico aquí, vamos a ir exactamente como los dashboards de ventas donde
podemos tener bandas y también, líneas de
chispa con pequeños círculos Bien, Pasando
al tercer requisito, tenemos la distribución del cliente
por número de pedidos Entonces aquí tenemos que presentar la
distribución de clientes, base en el número de pedidos. Entonces aquí estamos
hablando de distribución de datos. Y para eso, tenemos
un gráfico perfecto. Tenemos el histograma. Bien, entonces ahora para el
último requerimiento, tenemos que mostrar los
diez mejores clientes por ganancia. Por lo que tenemos que mostrar
a los diez mejores clientes con mayor
beneficio, y además, necesitan mucha
información como el rango, número de pedidos, ventas actuales, ganancias
actuales y las fechas de
los últimos pedidos. Entonces aquí en este requisito,
tenemos que presentar muchos detalles sobre
los diez clientes. Y para ello, he
decidido ir con una tabla de símbolos donde
vamos a tener filas y columnas. Bien, entonces
se trata de analizar los requisitos y
decidir el tipo de gráfico Para el siguiente paso,
vamos a
hablar del Mc arriba en la coloración. Vamos a usar
exactamente las mismas cosas como en el tablero de ventas. Y eso es porque
los dos dashboards están en los mismos proyectos, y no tiene sentido crear cada vez para un nuevo
dashboard, un nuevo mokp Entonces aquí tenemos que seguir un Mc arriba para todos nuestros
dashboards
para tener el mismo
aspecto y sentimiento de
nuestros dashboards dentro de estos proyectos Entonces como puedes ver, las cosas van más fáciles para los siguientes dashboards, ahora podemos ir y comenzar a
implementar los gráficos en Tau Al, sa para los primeros gráficos, tenemos los tres clientes
QBis, Ventas por clientes y pedidos Son las
cosas habituales como antes. Es solo copiar y pegar y
cambiar las medidas. Y claro, si te
interesa cómo implementé, voy a dejar el archivo
también en el proyecto, o puedes ir a mi
perfil público y
descargarlo desde ahí. A lo mejor una
cosa interesante para mostrarte cómo
calculé el
par de ventas clientes. Así que vamos por aquí. Y como ahora tenemos mucho que filtrar, podemos ir a
buscar cliente. Para verificar los campos
calculados. Entonces primero, tenemos
que decidir qué clientes hicieron el pedido para el año en curso y
cuál hizo el pedido para el año anterior.
Entonces es bastante simple. Si vamos aquí a los clientes del año en
curso, y vamos a editar. Se puede ver por aquí
tenemos la misma condición. Si el año es igual al
año seleccionado del parámetro, entonces muestre el
ID de cliente. De lo contrario, es nulo. Con el año anterior,
vamos a tener exactamente la misma parte
restando un Entonces este es el primer paso. Entonces el siguiente paso
vamos a ir a calcular las ventas
del año en curso por cliente. Entonces lo tenemos por aquí. Vamos a revisar dentro de él. Entonces para eso, tenemos el cálculo de la
agricultura. Podemos dividir el
año actual para las ventas por el recuento del
valor distinto de los clientes. Y con eso
vas a conseguir las ventas
promedio por cliente. Entonces haremos lo mismo también para el año anterior, y va
a haber como de costumbre, encontrando las diferencias y
encontrando los valores minmax. Entonces eso es todo por las
ventas por clientes. Ahora, vamos a comenzar implementar el
primer gráfico usando el histograma para mostrar las distribuciones de datos
para los clientes Así que vamos a
crear una nueva hoja, y podemos llamarla distribución de
clientes. Bien. Todo bien. Entonces ahora, como estamos
hablando de dos medidas, el conteo de clientes
y el conteo de pedidos, tenemos que ir a usar
las expresiones
LOD para generar las plumas Y lo
expliqué en detalle en las expresiones LOD
usando el fijo Así
que asegúrate de comprobarlo para entender la expresión LOD que vamos a usar ahora Y para eso, vamos a
ir y convertir el número de órdenes en bolígrafos usando campo
calculado. Para hacer eso,
vamos a crear. Déjame simplemente quitar la búsqueda. Crear un nuevo campo calculado. Aquí queremos encontrar
por cada cliente cuántos pedidos realizaron. Por supuesto, estamos hablando
para el año en curso. Para eso,
vamos a ir a usar la función fija de
las expresiones LOD, y luego tenemos que
definir la dimensión Puede ser el
año en curso para los clientes. Aquí tenemos todos
los clientes que hicieron pedidos en el año en curso. Entonces después de eso, tenemos que
hacer la agregación, y puede ser el
número de órdenes. Entonces vamos a ir a
contar distintos así, el año en curso para los pedidos. El año en curso para los
pedidos es como los clientes, todos los pedidos que se realizan
en este año. Todo bien. Entonces eso es todo vamos a cerrar el fijo por
aquí. Todo bien. Entonces nuevamente, lo que estamos haciendo
aquí , por cada cliente, vamos a
encontrar el número de pedidos que se realizan
para el año en curso. Todo bien. Entonces ahora
vamos a golpear. Y ahora lo tenemos por
aquí como medida continua. Vamos a cambiarlo a dimensión. Así que haz clic derecho sobre él. Conviértalo en una dimensión
porque las plumas en los histogramas
suelen ser valores discretos Ahora lo que vamos a hacer, vamos a ir a probar
los valores. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo a la vista. Tenemos nuestra pluma para
el histograma. Pero yo iría a
probar esos datos. Para ello,
vamos a crear una nueva hoja, llamémosle histograma de prueba Lo que podamos hacer, vamos a ir a
revisar a nuestros clientes. Escojamos el nombre del cliente. Ahora también, vamos a
tomar el número de pedido por aquí. Vamos a mostrar todos los valores. Todo lo que necesitamos la fecha,
vamos a recoger la fecha del pedido. Está por aquí
para ver el año. Entonces lo que vamos a
hacer vamos a ir a revisar nuestro nuevo campo calculado. Vamos a dejarlo caer por aquí, y luego vamos a
cambiar a una medida y voy a ir a
dejarlo caer en las etiquetas. Ahora vamos a revisar
uno de esos clientes. Centrémonos en el corazón de Adán. Rradicalmente. Digamos que mantén solamente. Ahora podemos ir a revisar
todos los pedidos de Adán. Como pueden ver tenemos muchos
pedidos en la historia, y ninguno de ellos va
a ser contado dentro de nuestro campo calculado porque nos
estamos enfocando sólo en
el año en curso. Como pueden ver, empezamos a
contar desde 2023. En 2023, tenemos cinco órdenes, uno, dos, tres, cuatro cinco. Se puede ver que la medida está
devolviendo un valor correcto. Podemos ir a probar
los otros años, por ejemplo, vamos a
mostrar el parámetro. Vamos a cambiarlo al 2022. Entonces con eso,
se puede ver en el 2022, sólo
tenemos tres órdenes. Vamos a cambiarlo al 2021, y tenemos aquí solo un pedido. Entonces eso significa que nuestro campo
calculado está funcionando como asistencia, y podemos usarlo ahora
para el Hestograma Esto es lo que suelo hacer una vez que
creo un nuevo campo calculado, sobre todo si es
LOD, voy y lo pruebo Voy y creo una tabla
sencilla para poder ver los
datos y enfocarme, por ejemplo, en
este cliente. En lugar de probar
directamente en el Hestograma porque es muy difícil probar los datos a
los individuos Así que ahora volvamos a la distribución de
nuestros clientes, y consigamos nuestras barras. Para hacer eso, vamos
a ir aquí a las filas. Digamos contar distinto. Y ahora vamos a ir
a contar
los clientes para
el año en curso. Los
clientes del año en curso. Vamos. Y ahora tenemos que ir y cambiar visual a pars ya que
los
histogramas son barras, y con eso
conseguimos nuestro Entonces eso dice, Ahora siguiente, vamos a ir y comenzar a
formatear nuestro histograma Entonces lo primero, como siempre, vamos a ir a
quitar las líneas. Así que vamos a formatear.
Vamos a las líneas. Vamos a las filas y
quitemos la rejilla. Muy bien, así que eso es
todo por las líneas. A continuación, vamos a ir por
aquí y eliminar los encabezados. Y hagamos esos pines
y que sean más legibles. Así que vamos a formatear. A lo mejor voy a ponerla atrevida y cambiar el color. Todo bien. Entonces ahora tenemos el nombre de
la dimensión por aquí. Podemos ir a ocultarlo. Bien. Entonces ahora vamos y
comencemos con la coloración. Mantengamos el control y arrastremos
al cliente a los colores. Y claro, vamos a ir
a usar nuestro colorante. Así que vamos a editarlo. Y escojamos el plu uno. Bien, así que eso
es todo. Eso es. Bien. A continuación, podemos ir y agregar algunos bordes a esas partes. Entonces vayamos a los colores a las fronteras y hagamos que sea
algo así. Todo bien. Ahora el
siguiente paso. Voy a ir
a agregar algunas etiquetas. Así que llevemos a los
clientes a las etiquetas. Y creo que con eso,
ya terminaste con el Hgram podemos ir y probarlo
agregando el parámetro Seleccionemos otro
año como 2023. Y como se puede ver
todo está reaccionando. Y eso es todo para
este requisito. Ahora estamos mostrando para los
usuarios la distribución de clientes por el
número de pedidos. Vamos ahora por el
siguiente requisito, donde vamos
a mostrar los diez mejores clientes por el beneficio. Bien, ahora vamos a
crear una nueva hoja de trabajo. Llamémoslo mejores clientes. Entonces ahora necesitamos a nuestros
clientes a las filas, y ahora vamos a mostrar
solo los diez mejores clientes compran la ganancia para
el año en curso. Vayamos a buscar nuestra medida. Es el
año en curso para las ganancias. Vamos a dejarlo caer en
el texto de aquí. Ahora a continuación, vamos a
ir a hacer el filtro con el
fin de mostrar sólo los diez
mejores clientes. Mantenga el control, arrastre y suelte el nombre del
cliente en los filtros. Ahora aquí, vamos a ir
a la pestaña de arriba y luego vamos a
cambiarlo a campo de compra. Tenemos top ten por las ganancias y la agregación
va a ser la suma. Esto es exactamente lo
que necesitamos. Vamos y eso. Con eso, vamos a
obtener una lista muy simple de los diez mejores clientes
por el beneficio. Vamos a cambiar el formato para poder ver
el número entero. Vamos a formatear donde voy a ir
y retirar la unidad. Eliminar decimales,
vamos a tener el dólar firmado al inicio ahora ya
podemos ver el número entero Vamos a ordenar la
lista por el beneficio. Para ello, dirígete al nombre
del cliente.
Vamos a ordenar. Y vamos a ir a un campo para tener un ranking, vamos a cambiarlo a
ordenar por descendente y
asegurarnos de que tenemos el nombre de
campo
año actual de ganancias. Todo
bien. Eso es todo. Está cerca, y
como puedes ver, el primer cliente en la parte superior, va a ser
el mejor cliente. Ahora el siguiente paso en
eso iban a ir y agregar el rango a esta lista. Para ello,
vamos a usar la función index. Vayamos a las carreteras de aquí. Y solo escribe índice,
y eso es todo. Y luego vamos a
cambiarlo a discreto y solo
ponlo al frente. Y con eso
tenemos un ranking 1-10. Bien, así que ahora
vamos a ir a agregar información adicional para cada cliente como las
ventas del año en curso Entonces vamos a nuestro pin de datos. Y vamos a agarrar el año en
curso para las ventas, arrastrarlo y soltarlo
encima de esos números. Para que podamos ver también, las ventas del año en curso. Vamos a hacerlo un
poco más grande. Ahora la siguiente información
que vamos a ir y agregar es el número de pedidos para el año en curso que se realiza de
los clientes. Para ello, vayamos al valor mayor de
aquí y hagamos doble clic en el espacio vacío y anotemos el
conteo distinto
para poder contar los pedidos,
así que vamos a ir y escribir el año en así que vamos a ir y escribir curso fuera de los pedidos. Digamos, bien.
Y ahora vamos a ver el número de pedidos que cada cliente hizo en
el año en curso. Todo bien. Ahora la siguiente información
que vamos a agregar es la última fecha de pedido que realizó
el cliente. Ahora necesitamos la fecha
del último pedido para poder hacerlo, haga clic
derecho sobre él. Vayamos a las medidas
y obtengamos el máximo. Entonces con eso podemos ver ahora, cuando fue la última vez que hizo nuestro pedido de cliente superior de
nuestro negocio. Todo bien. Entonces con eso conseguimos
toda la información que necesitamos dentro de nuestro gráfico, al siguiente paso vamos a
ir y empezar a formatearlo Primero, vamos a
comenzar con las líneas
y las cuadrículas como de costumbre, click
derecho sobre ella
y pasar al formato Ahora me gustaría
deshacerme de esta línea en el medio entre las
medidas y las dimensiones. Vamos a las rejillas
y vayamos
también al
divisor de columnas y lo retiremos Con eso, no tenemos
la línea intermedia. Ahora el siguiente paso
vamos a ir a deshacernos del color de
fondo gris. Entonces vamos al sombreado, y luego aquí vamos
a ir a las bandas de fila y reducir el tamaño
al mínimo Con eso, como puedes ver, el color de fondo sí
desapareció. Todo bien. Eso es todo por las
líneas acordadas. Vamos a empezar a formatear los ponts y los
colores de nuestros teléfonos Primero, me gustaría
formatear el índice por aquí. Vamos a darle formato. Vamos y asegurémonos de
que estás seleccionando el campo correcto. Sí,
lo estamos seleccionando. Vamos a la sartén. Ahora
vamos a los números de aquí, y me gustaría
añadir un prefijo. Así que eliminemos los decimales
por el número personalizado y agreguemos el briefix de hash
para tener ranking. Eso es. Lo que más podemos agregar
a este ranking es que podemos ir y agregar el color de
fondo para ello. Ve al sombreado
por aquí y hazlo color gris
muy claro. Eso es
todo por el ranking. Pasemos al
siguiente y comencemos a cambiar el color de la fuente. Formato. Vamos a ir a la fuente, que podamos dejarlo
como un poke tableau y podamos ir a cambiar el color a algo así como negro Eso es. Pasemos
al siguiente formato. Y vamos a ir por aquí, hacerlo negro. Todo bien. Estoy pasando a las medidas. Vamos a sacar la
unidad de las ventas. Vayamos a las ventas
por aquí para tapetes, y luego vamos a ir a darle
formato como de costumbre, al número personalizado,
quitar el decimal y agregar el signo de $1. Todo bien. Y por el número de pedidos, vamos a
dejarlo como está. Todo bien. Eso es. Vamos a mantenerlo muy
simple y con eso, tenemos una tabla
detallada muy bonita para mostrar a los diez mejores clientes con información
adicional. Todo bien. Entonces con eso hemos terminado de
construir todas las cartas. El siguiente paso,
vamos a ir y comenzar a construir el tablero. Entonces ahora para crear
el panel de control del cliente, no
vamos a crear
todo desde cero. Vamos a ir a Dublicar el tablero de ventas
para tener la estructura Vamos a los dashboards de
ventas, conectemos
radicalmente y Con eso, conseguimos dos dashboards
idénticos. Pasemos al segundo
y comencemos a formatearlo. Primero, vamos a
comenzar con el naming. Va a ser el cliente. Tablero de instrumentos. Ahora
comencemos de arriba a abajo. Vamos a empezar
con ese título. Repasemos aquí,
cámbielo del panel de ventas a
los paneles de los clientes Entonces como la casin crear el
segundo tablero puede ser muy fácil una vez que tienes una estructura realmente
sólida. Todo bien. Ahora a continuación lo que tenemos,
tenemos los tres gráficos, vamos a ir a
reemplazarlos todos por los nuevos. El primero va
a ser el cliente de KPI. Vamos a
conducirlo a las salidas. Por supuesto, T va
a ir y empezar agregar cosas a
nuestro nuevo contenedor. No te preocupes por ello, vamos a ir
a eliminarlo más tarde. Vamos a buscar el siguiente KPI, par de
ventas clientes y los
pedidos. Bien. Todo bien. Y ahora vamos a
esconder este contenedor. Así que haz clic derecho sobre el icono, y vamos a ocultarlo. Todo bien. Así que ahora
podemos ir y soltar esos viejos KBs de
los dashboards Así que vamos a eliminarlos. Y con eso
conseguimos nuestros tres Vys sigamos moviéndonos
y
agreguemos nuestros gráficos, va a ser el histograma,
así que vamos a
arrastrarlo y soltarlo
debajo de la leyenda por aquí, y podemos ir a
quitar las cosas viejas, así que el viejo gráfico, y también, no
necesitamos las Vamos a dejar caer todo
el contenedor para las dos legiones. Y vamos a
cambiar el título a distribución de
clientes
por número. De órdenes. Bien, digamos bien y eliminemos el título
de las listas. Como puedes ver, este
contenedor sigue apareciendo porque tenemos nuevas
leyendas y cosas nuevas. Vamos a esconderlo de nuevo. Trabajemos en los gráficos correctos. Va a ser la
lista de detalles para los mejores clientes. Dejémoslo por aquí y vamos a ir a
quitar el viejo. Ahora vamos a
pasar a comprobarlo. Todo se ajusta a toda la vista. Vamos a revisar uno por uno, vista
completa, vista completa. Este también.
Todo se ve bien. Comprobemos la última
tabla. Es estándar. Vamos a cambiarlo a la
vista completa para usar todo el espacio. Todo bien. Ahora juntamos todo en un solo tablero. El siguiente paso que
vamos a ir y comenzar a formatear este dashboard. No va a ser tan malo porque tenemos
casi de todo. Empecemos con
el primer gráfico. Hagamos todo
con un fondo blanco. Pasemos al layout y
cambiémoslo a blanco también
para el siguiente QBI Solo para asegurarnos de que lo
hemos hecho por todos. Entonces con eso tenemos una
tarjeta para todo el QBI. El siguiente paso diría, vayamos de inmediato y
empecemos a trabajar con el espaciado entre
esos gráficos. Vamos a hacer clic en el primero. Si recuerdas en
los dashboards de ventas, hemos acordado tener un
20 entre cada gráfico. Vamos al acolchado exterior y hagamos todo como un diez. Pero solo en la parte superior,
no necesitamos este espacio extra, deshabilitemos todos los lados iguales y lo hagamos cero,
solo para la parte superior. Así lo decimos,
el acolchado interior va a ser siempre siete. Tengámoslo así
y hazlo por los demás. Exterior es diez en la parte superior es cero, y el acolchado interior
va a ser siete. Y también para el
último. Entonces tienes diez. Retirarlo por la parte superior y
el entrón va a ser también. Siete. Hagámoslo así. Todo bien. Entonces con eso
estamos hechos para el tapete, los tres B.
Pasemos a las listas Entonces ahora vamos a seleccionar todo
el contenedor. Y como pueden ver tenemos
todo hecho como antes, así que el acolchado exterior es diez, y el acolchado interior es siete. Genial. Vamos a
revisar el correcto. Creo que lo vamos a
tener también correcto. Así podrás ver que las cosas se ponen
muy rápido ya que estás construyendo el segundo tablero
usando una estructura sólida. Ahora vamos a hacer
una cosa más sobre los diez mejores clientes
por ganancias. Como puedes ver, esas informaciones de
brezo o el nombre del campo no
es realmente agradable. Ahora vamos a ir a
eliminar esas informaciones y vamos a construir nuestros
propios nombres de campo personalizados. Déjame mostrarte cómo
vamos a hacer eso. Vayamos a los cuadros de mando
y agarremos un contenedor horizontal
encima de nuestra mesa Aquí vamos a
ir y poner dentro este contenedor los nombres de campo. Vamos a hacerlo un
poco más pequeño. Empecemos a agregar textos. Este es el primer texto.
La primera información va a ser el rango.
Vamos a tener un rango. Cambiemos la
fuente a un medio. Cambiemos el tamaño
a diez y hagamos que sea un poco más claro
para los colores. Muy bien, así que vamos
con esto. Vamos a ponernos bien. Vamos a agregar
otro para el siguiente campo, así que asegúrate de estar del
lado derecho. Clientes. Y vamos
a hacer lo mismo, vas a ser
mediano y de este color, podemos ir y
copiarlo para el siguiente. Vamos y tok. Ahora
vamos y sigamos sumando nuestro campo, así que la siguiente va a
ser la fecha del último pedido. Pegemos el viejo y
podemos llamarlo último pedido. Entonces eso establece, y luego tenemos la
ganancia actual. Vamos a agarrar un mensaje de texto. En lugar de la ganancia actual, voy a ir a
agregar el parámetro, y luego la palabra ganancias. Vamos y asegurémonos de que todo tenga el mismo formato, así que vas a
ser mesa mediana, diez y la misma coloración. Vamos a copiarlo para el siguiente. Entonces vamos a agregar
otro texto para las ventas. Pegar. Vamos a tener una venta, y la última va
a ser el número de pedidos. Entonces vamos a escribirlo así. Pégala quitar la oreja. No lo necesitamos aquí.
Para que como veas, conseguimos nuestros títulos.
¿Qué vas a hacer? Vamos a ir a
quitar los títulos de la tabla original. Ocultemos las etiquetas de campo y también,
ocultemos el encabezado. A continuación, vamos a empezar a trabajar en la alineación entre los títulos y la lista de detalles. Vamos a empezar a
mover cosas por ahí. Primero, voy a ir y
hacerlo un poco más grande. Entonces podemos empezar a mover
esas cajas encima de la información hasta que
todo coincida. El último pedido un
poco hacia el lado derecho, tal vez hacer este campo
un poco más pequeño, y luego vamos a ir a empujar
las ventas un poco hacia el lado derecho y
también las ganancias. Ahora vamos a ir a empujar esto un poco
hacia el lado derecho. Puede ver que no tenemos
más espacios para el pedido. Vamos y solo
llámenlo órdenes. Todo bien. Y
vamos a ir a moverlo de nuevo un
poquito a la cima. Bien, entonces estoy contento con
eso. Todo es perfecto. Y ahora hemos formateado todos los gráficos que tenemos dentro del panel de control del cliente. A continuación, vamos
a ir y comenzar a limpiar la información del
filtro. Entonces vamos a mostrarle al
filtro lo que está pasando aquí. Bien, ahora lo que
vamos a hacer, vamos a ir y eliminar todas las informaciones adicionales que Tableu sí agrego a
nuestro nuevo contenedor No necesitamos toda
esa información. Así que vamos a eliminarlos. Uno a uno, y con eso conseguimos exactamente igual que antes
del mismo contenedor. Por supuesto, podemos ir y comenzar a probar tu tablero nuevamente. Podemos ir y cambiarlo
por ejemplo a 2022. Como puedes ver
todo cambió incluso tenemos un nuevo
top ten clientes. Podemos ir y sumar, por ejemplo, diferentes subcategorías
y todo está reaccionando.
Todo es perfecto. Vamos a poner
todo de nuevo a 2023. Con eso, hemos
arreglado nuestro filtro. Vamos a cerrarlo.
Vamos a ocultarlo. Todo bien. Ahora el siguiente paso de eso
vamos a ir y agregar interactividad
en esas gráficas Asegúrate de seleccionar el histograma
y usarlo como filtro,
y con eso, si van a algún lado
los usuarios y empiezan a seleccionar personal, por
ejemplo, esos dos Y con eso como puedes ver,
el tablero está reaccionando. Anulemos la selección. Todo bien. Entonces ahora hagamos lo mismo
para nuestras listas principales. Vamos a
hacerlo como filtro, y ahora podemos ir y
seleccionar a nuestro mejor cliente, y vamos a
tener un análisis rápido solo para este cliente,
lo cual es realmente agradable. Así que vamos a seleccionar eso. Y con eso terminamos
con la interactividad dentro de nuestro dashboard Ahora pasando al último paso donde vamos a
trabajar con los íconos
para que la navegación por
nuestros dos dashboards sea muy fácil. Bien. Así que ahora vamos a
arreglar este icono por aquí. Así que doble con ello. Y ahora, finalmente, podemos ver que
puede navegar hasta el panel de control
del cliente. Ahora como estamos en el panel de control del
cliente, vamos a mostrar un icono
que es como un icono activo. Para ello,
vamos a elegir el icono. Entonces, como puedes ver,
este puede ser el ícono activo si el cliente selecciona
el panel de control del
cliente. Así que vamos a seleccionar eso. Entonces ahora, todo se ve
bien. Vamos a golpear bien. Y con eso, puedes ver,
tenemos un nuevo ícono que
indica que ahora estamos en
el panel de control del cliente. Bien. Entonces ahora, a continuación,
vamos a ir a arreglar los íconos
del panel de ventas por aquí. Así que vamos dentro de él y naveguemos hasta el panel de control
del cliente. Y escojamos el
que no esté activo. Entonces vamos a ir a seleccionar este icono. Bien,
así que eso es todo. Bien. Entonces ahora vayamos a
los dashboards de ventas de aquí y cambiémoslo
a un icono activo Vamos a elegir
esta de aquí. Tableros de ventas activos. Entonces selecciona eso. Y vamos a
tener un bien. Todo bien. Entonces eso es todo con eso
hemos arreglado los íconos. Entonces se
van a activar los dashboards de ventas. Si vas al panel de control del
cliente, va a ser exactamente el
camino. Bien, y. entonces con eso, terminamos con el segundo tablero
dentro de nuestros proyectos. Vamos a probarlo todo. Vamos a entrar en los modelos de
presentación por aquí y vamos a
comprobar los datos. Todo bien. Entonces ahora estamos
en el panel de control del cliente. Vamos a dar clic en
este contenedor de aquí. Entonces como puedes ver
todo está funcionando. Bonito. Ahora vamos y volvamos al tablero de
ventas. Vamos a hacer clic en este icono. Ahora como puede ver,
volvemos al tablero de ventas. Con eso, los usuarios
no deben ir a los grifos y alternar entre esos
dos dashboards, los usuarios pueden simplemente
ir y hacer clic en esos íconos para
alternar entre esos
dos dashboards Con eso, estoy muy
feliz de anunciar nuestro proyecto está terminado y hemos cumplido con todos
los requisitos. Dejaré este proyecto
dentro de Tablea público, o lo pueden obtener desde
el enlace de descarga Bien, así que con eso,
hemos completado nuestros proyectos de tableau, y recorrimos
todas las fases que suelo seguir
para implementar cualquier proyecto de mesa desde cero
desde los requisitos hasta
la
entrega de los dashboards Y aquí, de nuevo, mi
recomendación de que para no apresurar los proyectos a
donde puedas ir de inmediato empieza a
construir gráficos y dashboards sin tener
un plan claro u organizado Así que hazlo paso a paso
para entregar un trabajo limpio.
160. Proyecto de recursos humanos | Introducción: Amigos, así que hoy,
vamos a ir e implementar un proyecto de
mesa increíble, donde vamos
a ir y construir un tablero H R usando Tableau. Y lo especial de
este proyecto es que, no solo
aprenderás a usar Tableau para
crear visualizaciones, sino que también podrás
aprender cómo suelo implementar proyectos de
mesa profesionales en mi trabajo Si eres nuevo aquí, bienvenido. Mi nombre es Bara, y dirijo proyectos de
Big Data y BI
en Pida S Pens Estoy aquí para compartir
todo lo que sé sobre trabajar con datos. Así que asegúrate de suscribirte
para que no te pierdas nada. En este proyecto de tabla,
voy a guiarte paso a paso, partiendo de los requerimientos del
usuario. Después vamos a ir a dibujar los conceptos y las
maquetas de los dashboards, y al final,
vamos a tener un fantástico
dashboard dinámico usando Tableau Eso significa que al
final de los proyectos, te
voy a dejar con un
tablero de mesa y también, habilidades
reales para la vida sobre cómo
implementar proyectos de mesa. Amigos míos. Antes de saltar al proyecto, me gustaría tomarme un momento
y decir lo siguiente. Todo en este
proyecto es gratis. Y además, te
recomiendo encarecidamente que me
sigas junto con este
proyecto, paso a paso. Porque solo sentarte
y mirar, realmente no va a ayudar, tienes que ensuciarte las
manos. Y, oye, este es tu proyecto, así que siéntete libre de compartirlo
en cualquier plataforma que quieras, como en Linked in o en
Tableau public como portafolio. Entonces eso es todo por ahora, saltemos y empecemos
con los proyectos. Ahora, amigos míos, al
inicio de cada proyecto, primero, decido el color. La primera decisión que
tomo es si queremos
tener un
tema oscuro o claro en el tablero. Y como el último
proyecto de ventas fue un tema ligero, esta vez vamos a
ir con el tema oscuro. Después de eso, tenemos que
decidir sobre los cuatro colores, no más, y
lo dividimos en dos categorías. La primera categoría es
la categoría básica, y aquí tenemos dos colores. Blanco y negro. Por lo general,
voy con la coloración gris, así que tenemos un gris oscuro
y un gris muy claro. Ahora, la segunda categoría, tenemos la categoría personalizada, y aquí tenemos los dos
colores de nuestro propio estilo. Entonces para este proyecto,
voy a ir con el verde y el rosa. Pero espera espera aquí,
tenemos un problema. Mi esposa dijo que esto no es verde. Esto es verde persa, y el otro no es rosa. Se trata de Fuca real. Lo siento mucho. Todo bien. Entonces esos
son los colores que he decidido
para este tablero. Por supuesto, puedes ir
y agregar tu propio estilo. No tienes que
seguir mi coloración. Bien, amigos, los proyectos de
mesa tiene principalmente tres fases. El primero es preparando
nuestros datos donde vamos y
conectamos nuestros datos a Tableau
usando una fuente de datos. Por lo que siempre tenemos
que hacer este paso antes construir cualquier
gráfico o hacer un análisis. En la segunda fase,
vamos a ir a construir muchos,
muchos gráficos y
visualizaciones diferentes en función de los requisitos
del usuario Y en la última fase,
vamos a ir a poner todos los gráficos en un solo dashboards
consolidados En esta fase, incluye
mucho formateo y refinamiento para que
los dashboards sean fáciles de
usar y efectivos Así que comencemos con
la primera fase, donde vamos
a ir y construir una fuente de datos
tableau
para nuestro proyecto.
161. Proyecto de recursos humanos | crea una fuente de datos: Bien, amigos, ahora
vamos a ir a construir la fuente de datos
para nuestros proyectos, y aquí lo que vamos a hacer. Primer paso, necesitamos datos. Vamos a ir a descargar
los datos para el proyecto, y luego vamos a
ir a conectar los datos con Tableau usando
una fuente de datos. Después de eso,
vamos a ir a verificar la calidad de los datos
y los tipos de datos. Y el último paso, tenemos que ir
a entender y explorar nuestros datos antes de
construir cualquier visualización. Bien. El primer paso para construir una
fuente de datos en Tableau, tenemos que ir y obtener un dato. Y a BNS he comprobado muchos proyectos y conjuntos
de datos, y no encontré nada
que sea adecuado
para estos proyectos Por eso he decidido
generar mis propios datos. Por supuesto, tengo un asistente
personal para que
me ayude con esta tarea, y ese es el SGBT Le he pedido al
SGBT que genere un código Python
para generar un conjunto de datos Después de un tiro largo
y dando vueltas, Finalmente, tengo un código muy
bonito en Python usando el faker de la biblioteca con el
fin de generar datos. Si quieres este código
Python que he usado y los prompts
en el SGPT, puedes encontrar todo
en el link del proyecto Amigos, como
puedes ver, aquí SGP, ayúdame a fin de generar
unos conjuntos de datos para practicar Ahora vamos a buscar los datos. En la descripción del video,
puedes encontrar un enlace para esta página donde he recopilado todo lo que
necesitas para estos proyectos. Como puedes ver aquí,
tenemos una carpeta Zip donde tienes todos los
archivos para estos proyectos, y si te desplazas hacia
abajo por aquí, tenemos la historia de usuario
para este proyecto. Aquí vamos a ir y
construir tablero de tablero para los recursos humanos
en función de esos requisitos del usuario. L et's go y descarga la carpeta
Zi, ya está por aquí. Vamos a hacer clic en él, y
podrás tenerlo en las carpetas de
descarga. Ahora la siguiente pestaña, podemos
escribir click sobre ella y extraer todo y luego extraer.
Lo tenemos por aquí. Ahora lo que suelo hacer,
muevo esta carpeta a otro lugar
porque tiendo a limpiar las descargas
y si pierdes la conexión entre
tableau y los datos, obtendrás muchos errores. Vayamos y hagamos
eso. Simplemente lo copiaré y lo pondré
en algún lugar como aquí. Ahora vamos dentro de él y
comprobemos qué tenemos. Qué tenemos por aquí,
tenemos íconos e imágenes. Puedes encontrar todas
esas cosas que
necesitamos más tarde para el tablero. Y también, puedes encontrar
el archivo del proyecto de Tableau, y por supuesto,
puedes ir y
descargarlo desde Tableau Public. Y aquí tenemos nuestros datos, recursos
humanos, CSV. Estos son los datos
de nuestros proyectos, y puedes encontrar las maquetas de
dashboard que he creado usando
el Draw AO. Todo bien. Entonces con eso, tenemos nuestros
datos para este proyecto, y el siguiente paso de eso,
vamos a ir y conectar Tableau a nuestros datos. Todo bien. Entonces, el
primer paso de eso, vamos a ir a
iniciar Tableau Public. Entonces estamos ahora en
la landing page. Vamos a conectarnos a nuestro
archivo usando el archivo de texto. Entonces vamos a ir a
abrir esos datos descargados, recursos
humanos, CSV. Vamos a abrirla. Ahora, por lo general, la siguiente escupida
que vamos a ir y construir unos
modelos de datos a partir de los archivos Pero ahora para este proyecto, sólo
tenemos un archivo. Eso significa que no
tenemos que preocuparnos por las relaciones y las articulaciones
y la unión, y así sucesivamente. Nuestro modelo de datos tiene
solo una tabla, un archivo para todos los proyectos. Ahora el siguiente sib de eso,
vamos a ir a verificar la calidad de
los datos
dentro de esta tabla Lo primero es, por
supuesto, si
estás usando el archivo de texto das, los nombres de las columnas
deben ser correctos Podemos encontrar por aquí que
todo se ve bien, ¿no? Tenemos identificación de empleado, nombre, apellido, género, etapa, etc. Entonces los
nombres se ven bien. Y si no lo
tienes así, tenemos que ir a revisar las
propiedades del archivo. Entonces para hacer eso,
derecho a dar click sobre la mesa. Generalmente en archivos de texto o CSV. La primera fila debe ser el nombre rellenado o
el nombre de la columna. Así que asegúrate de que esto esté marcado, y luego vamos
a ir a esta opción. Propiedades del archivo de texto,
vamos a coincidirlo. Y aquí, es muy
importante para eso. Tienes la configuración como
yo que estoy mostrando ahora. Por lo que el separador lleno
debe ser el punto y coma. Y si por alguna razón ese tableau sí seleccionó
algo más, asegúrese de seleccionar punto y coma Y la tercera opción
es importante, es la codificación del archivo. También debería ser UTF ocho. Entonces, si tienes esas
opciones como esta, deberías estar seguro, así que
vamos a encerrarlo Eso significa que Tau está
leyendo los archivos correctamente y los
nombres de las columnas son correctos. Ahora la siguiente exhibición que
vamos a ir a
verificar para cada campo si Tableau sí asignó
el tipo de datos correcto. Echemos un vistazo. La primera columna entonces blo ID,
es una cadena, y eso es correcto
porque aquí
tenemos un carácter
entre los números, así que no podemos
tenerlo como número Nombre, apellido, género,
toda esa información. Tiene caracteres en su interior, y por
supuesto, es una cadena. Pasemos al lado derecho. Ahora podemos ver que tenemos dos
columnas sobre las ubicaciones. Como puede ver,
Tableau
lo asignó correctamente a
un rol geográfico. Si no lo tienes
así, es muy sencillo. Ir por aquí en este icono, y luego tenemos aquí la opción de rol geográfico y
asegurarnos de que lo asignemos a
la información correcta. Ahora, sigamos
moviéndonos, tenemos aquí, el nivel educativo, que
es correcto. Es cadena. Entonces después de eso,
es muy importante. Tenemos varias fechas. Tenemos la
fecha de nacimiento, la fecha más alta y las fechas de terminación,
y todas ellas tienen el tipo de datos
correcto. Ahora sigamos moviéndonos hacia el lado derecho. Y como veis, tenemos
departamento, títulos de trabajo, todos ellos son cadena,
y tenemos salarios. Entonces las sales es el
único campo dentro nuestros conjuntos de datos que tiene
el número de tipo de datos. El último es el strting
realizador, es string,
lo cual es correcto Como puedes ver, Tableau
hizo un trabajo maravilloso al mapear los
tipos de datos correctos a las columnas, y tener los tipos de datos
correctos es muy importante en tu
proyecto para poder hacer los cálculos correctamente y tener buena
calidad de datos dentro de tu guión. Es tan bueno que hemos
construido nuestra fuente de datos y todo
se ve realmente genial. Ahora el siguiente shibit que antes de empezar a
construir
cualquier cosa, cualquier gráfico, me gustaría
entender los datos
para explorar los datos Lo que suelo hacer, voy a
crear cualquier hoja por aquí, y luego empiezo a
dejar caer formaciones a las hojas
para explorar los datos. Por ejemplo,
¿qué departamentos tenemos dentro de los datos? Como puede ver, contamos con
siete departamentos, atención al cliente,
finanzas, recursos humanos, etc. Entonces lo que es interesante,
por ejemplo, los títulos de trabajo lo
dejan caer por aquí. Y ahora podemos ver
todos esos títulos de trabajo, pero podríamos entender también, hay relación entre los departamentos y
el título del puesto correcto. Entonces, qué podemos hacer por aquí si tienes relación entre columnas en eso, vas
y creas Jerarquía. Vayamos y hagamos eso.
Es muy sencillo. Tomemos el título del trabajo, arrástralo y suéltelo encima
del departamento así. Y entonces hay que
asignarle un nombre. Sólo voy a dejarlo
así. Vamos a hacer clic. Ahora del lado izquierdo,
tenemos jerarquía, donde comienza
con el departamento y termina con el título del puesto, el orden de la jerarquía también
es correcto. Sigamos explorando.
Vayamos a obtener el nivel educativo,
por ejemplo, por aquí, y podemos ver que realmente
no existe una relación entre el nivel educativo
y los empleos y departamento. Voy y voy y
lo dejo caer para ver. En nuestros datos, tenemos
cuatro niveles educativos, tenemos licenciatura,
preparatoria, maestría y doctorado. Como puede ver, solo estamos navegando y explorando los datos. Ahora mi recomendación
es que para inclinar el video y
recorras todos los campos. Sólo después de entender
el contenido de los datos, vamos a proceder
con los siguientes pasos. Ahora espero que ahora tengamos una mejor comprensión
sobre los datos del proyecto, y ahora con eso tenemos
una fuente de datos sólida para comenzar a construir
gráficos en Tableau.
162. Proyecto de recursos humanos | crea gráficos - Part1: Todo bien. Entonces ahora
vamos a ir a construir los gráficos para
el
primer dashboard, los dashboards de resumen, y
aquí lo que vamos a hacer Primero, tenemos que
analizar y entender los requisitos
para decidir sobre los gráficos. Después de eso, solo por una vez, vamos a ir y hacer los pasos
iniciales formateando las hojas de trabajo
para poder utilizarlas como plantillas Después de eso, tenemos que
asegurarnos de que tenemos todas las dimensiones y medidas para construir los gráficos, y si no, tenemos que ir a
crear campos calculados, y sólo después de eso, podemos
ir y construir nuestros gráficos. El último paso, tenemos que
cuidar el formato. Entonces ahora vamos y comencemos con el primer paso
donde tenemos que
analizar y entender
los requisitos y decidir sobre las gráficas. Bien. Entonces el primer paso antes de
construir cualquier cosa que, tenemos que ir a entender
los requisitos. Entonces echemos un vistazo
a la historia de usuario. Entonces, ¿qué tenemos por aquí? Tenemos que ir y
construir un dashboard para los gerentes de RRHH con el fin analizar los datos de
recursos humanos. Y tenemos que
brindarles dos vistas. Uno tiene una vista resumida para obtener información de
alto nivel y otra vista detallada
para mostrar una lista de registros de empleados para analizadores
en profundidad Entonces eso significa que podríamos terminar construyendo dos dashboards,
pero ya veremos Empecemos ahora enfocándonos en la primera sección,
la revisión sumaria. Por lo que la revisión resumida
deberá dividirse en tres secciones principales. Esto
es sobre el tablero de instrumentos. Deberíamos tener una sección de
visión general, demografía y análisis
de ingresos El primer requisito para
el primer gráfico va a ser mostrar el
número total de empleados contratados, activos y despedidos. Parece que tenemos diferente
estatus de los empleados. Tenemos activos y terminados. Ahora en el siguiente
asador, vamos a
ir a decidir sobre
ese tipo de gráfico Ya que estamos hablando del número
total de empleados, es como un número grande que
deberíamos presentar en
los dashboards, para que podamos ir a usar las bandas Las bandas son una excelente
manera de resaltar los grandes números que el cerdo mide dentro de nuestros
datos en el dashward Empacar a tableau, pero ahora
antes de comenzar a implementar cualquier requisito antes de
construir cualquier hoja o gráfico, tenemos que hacer un paso inicial, y es dar formato a
las primeras hojas que se utilizarán como plantilla para todos los demás requisitos
y todas las demás hojas. Eso significa que vamos a
ir a definir el fondo, los colores, las fuentes, todo para estar preparados. Eso por supuesto es mejor que crear las hojas
desde cero cada una Ahora con la primera preparación que
vamos a hacer, vamos a ir al
formato en el menú de aquí, y después vamos
al workwok Ahora vamos a ir
a definir la fuente para todos los proyectos. Vamos por aquí a todos y luego vamos
a la lista Drop. Para este proyecto, he
decidido ir con el tropuh MS.
Vamos a seleccionarlo Ahora todo lo que estoy creando en dashboards y escudos, va a ser usando esta fuente Bien Ahora el siguiente paso que vamos a ir y comenzar agregar los colores que hemos
definido para este proyecto. Vamos a las marcas de
aquí y seleccionemos el color. Vamos a más colores. Entonces ahora vamos a ir a
sumar nuestros cuatro colores. Vamos y comencemos
con el primer ver por aquí, haga clic en él, y luego vamos a agregar los códigos, y con eso, tenemos el color
verde por aquí. Vamos y haga clic entonces,
agregue dos colores personalizados. Esto, por supuesto,
puede ayudarnos a tener e acceso rápido a los colores que definimos
para los proyectos. Ahora vamos a agregar
el segundo color. Nuevamente, los mismos
pasos, seleccionemos la venta debajo de ella
y agreguemos los códigos, y con eso,
tenemos el color del pin. Vamos y haga clic en,
agregue dos colores personalizados. Ahora los siguientes dos
colores van a ser nuestros colores básicos,
seleccione en la venta. Agrégalo y con eso tenemos nuestro gris y luego agregamos
a colores personalizados. Ahora vamos a
sumar el último. El cuarto, va
a ser el gris claro, y además agregar
a colores personalizados. Con eso tenemos
nuestros colores personalizados para ser utilizados en
todos los proyectos, esos cuatro colores.
Vamos a golpear bien. Ahora lo que vamos a
hacer, vamos a definir el color de fuente predeterminado
para todos los proyectos. De nuevo, vamos a ir
a la fuente por aquí, y luego vamos
a ir a más colores, y vamos a elegir el
gris, y luego seleccionar. Entonces eso es todo por los
colores y por las fuentes. Ahora, el siguiente paso que
vamos a ir y definir el color
del fondo. Como decidimos al inicio, este proyecto va
a ser un tema oscuro. Volvamos a formatear
y luego al sombreado, y luego vamos a
ir a la hoja de trabajo por aquí y escojamos
el primer color oscuro Ahora pasemos al siguiente paso. Queremos ir y cambiar la
forma en que la hoja se
ajusta a la vista. Para el dashboard, siempre es bueno tenerlo como vista completa El cuadro predeterminado lo
muestra como un estándar, así que vamos a
cambiarlo a la vista completa. Vamos a hacer clic en eso, con eso, el gráfico puede tomar siempre todo
el espacio que está
disponible en la vista. Ahora tal vez una cosa más
que sea sobre el título. No queremos mostrar ningún
título en nuestros dashboards. Vamos a ir a
crear nuestro propio estilo. Así que haga clic derecho sobre
él y alto título. Todo bien para que hayamos
hecho los pasos iniciales, y ahora tenemos una plantilla para ser utilizada para todas las demás hojas. Ahora yo diría que
vayamos a guardar nuestro trabajo, y esta es una
nueva característica realmente increíble de Tableau. Se les permite ahora en Tableau
Public almacenar y guardar nuestro trabajo localmente en
nuestro BC sin publicar. Vamos a hacer eso.
Esto ahorra mucho tiempo. Vamos a archivar por
aquí y salvarnos, y luego vamos
a ir a los tipos aquí y para asegurarnos de que estamos seleccionando el
paquete de Tableau libro de trabajo TWX Ahora podemos ver por aquí,
tenemos una segunda opción llamada libro de trabajo de Tableau TW También tengo un video dedicado explicando las
diferencias entre ellos, pero iremos con el paquete porque me gustaría
tener todo, los datos, la
fuente de datos, y los visuales. Vaya con la segunda opción, no
guardará los datos. Estarás guardando solo
tu trabajo y te va a ser muy duro si perdiste la
conexión a los datos. Vamos a almacenar todo
en un archivo y elegir el libro de trabajo
empaquetado tableau, y vamos a darle un nombre HR dash palabras
So . Vamos a guardarlo. Y
con eso ya terminamos, comencemos a implementar
los primeros requisitos. Todo bien. Entonces ahora, el primer
paso con eso,
vamos a ir y preguntarnos, ¿tenemos todos los
datos para construir nuestro visual?
Entonces, ¿qué necesitamos? Necesitamos el total de empleados
contratados, empleados activos
totales
y despedidos. Entonces ahora si revisas
nuestros datos por aquí, no
tenemos ninguna información sobre el estado
del empleado, ¿verdad? Entonces eso significa que tenemos que
ir ahora y crear campos
calculados para poder
derivar y generar
esas informaciones. Entonces el primero es empleado
total contratado, que es registros disponibles
en este conjunto de datos. Tenemos esto por
defecto por aquí, pero me gustaría ir
a crear uno nuevo. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Vamos a darle un nombre
llamado Total Hired, y esto va
a ser muy fácil, va a ser la función de
conteo para los ID de empleado. Entonces, eso es todo. Vamos ajá y haga clic. Ahora el siguiente, queremos el número total de empleados
que son despedidos. Ahora tenemos que echar un
vistazo a nuestros datos para elegir una columna
con el fin de construir esta lógica. Tenemos aquí la fecha
de terminación. La lógica puede ser muy simple, si tenemos
fecha de terminación para el empleado, entonces este empleado
es terminado. De lo contrario, el
empleado está activo. Vamos a crear esta lógica. Entonces llamémoslo
total terminado, y ahora vamos a
tener la siguiente lógica. Ya que es lógica, vamos a ir a usar la función si,
si n es nulo, para el término fecha. Entonces estamos diciendo si la fecha de
terminación no es nula. Entonces tenemos un valor dentro de
ella, entonces, ¿qué puede pasar? Después mostrar la identificación del empleado. Y eso es todo, así que
vamos a tener un final. Eso significa que si es nulo, entonces tenemos un
valor nulo dentro de él, también
obtendremos null. Vamos a probar la lógica. Voy a hacer clic en Aceptar. Y claro, para
poder probar cosas, voy a tener
una hoja de trabajo de prueba. Para verificar los datos. Entonces necesito los registros
de los empleados. Consigamos la identificación del empleado, sí, sumemos todos los miembros. Ahora tomemos la
fecha de terminación también por aquí, y nuestro nuevo total de campo terminó también
a las salidas. Entonces ahora como puedes ver por aquí, tenemos todas las identificaciones de empleados. Esto es normal, y luego
tenemos la fecha de terminación. Entonces puedes ver si es nulo, entonces nuestro nuevo campo va
a tener también un null. Entonces como no
tenemos
fechas de terminación para esos empleados, entonces ellos están activos,
entonces tenemos aquí nulos Pero sólo si tenemos una fecha, entonces nuestro nuevo campo
va a mostrar la identificación. Estamos haciendo eso porque
queremos ir y contar cuántas Ds tenemos
dentro de esta nueva columna. Eso significa que nuestra lógica está funcionando. Lo que vamos a hacer ahora,
vamos a ir a editar. Nuevamente, el cálculo,
y vamos hacer encima de él por aquí, solo para contar Así que estamos contando cuántas identificaciones de empleados van a ser utilizadas o mostradas
después de esta lógica. Eso es. Este es
el total terminado, y para obtener el total de empleados
activos que son contratados activamente
y no terminados. Vamos a usar
exactamente la misma lógica pero al revés. Vamos a copiar todo
desde aquí y dar clic en Bien. Entonces claro, vamos
a conseguir uno rojo porque Tableau solía tenerlo
como dimensión y ya
no funciona. Así que vamos a dejarlo caer. En cosa más, como
puedes ver aquí, lo
tenemos como un billete azul,
el total terminado. Vamos a convertirlo a un continuo porque es
una dimensión de tuerca mayor. Ahora vamos a
crear nuestro tercero, así que va a ser
el total activo. Y vamos a tener la misma lógica. Pero antes de que empecemos a contar, solo
quitaré a
esos empleados, me gustaría poner a prueba la lógica. Entonces si es nulo. Entonces, si la
fecha de terminación está vacía, entonces muestre la identificación del empleado. Vamos a
probarlo. Entonces voy a hacerlo. Y lo mismo, vamos a dejarlo caer a la
vista de aquí. Ahora como pueden ver aquí,
tenemos exactamente lo contrario. Si esa fecha de terminación está vacía, entonces muestre el ID del empleado. Y si tenemos un valor como
aquí para este empleado, entonces no muestres ningún valor. Ahora, lo mismo,
vamos a ir
a resumir todos esos valores Así que vamos a editarlo de
nuevo y agregar cuentas. Así y eso. Nuevamente, no va a funcionar por aquí y tenemos que cambiarla
también de una pastilla azul a una
verde a continua. Con eso conseguimos nuestras
nuevas tres medidas que vamos a
usar dentro de nuestras sartenes. Volvamos a nuestras
plantillas por aquí. Dado que la banda es
sólo un número, no
necesitamos ninguna
dimensión en la vista. Vamos a bajar
el nivel educativo. El primero va
a ser el total oculto. Vamos a
dejarlo caer en el texto. Por supuesto, no lo
dejaría como automático. Voy a asegurarme de que siempre
sea un texto, y nuestro número está aquí
en el lado derecho. Vamos a cambiar la configuración. Vamos primero al
texto a los tres puntos, y ahora vamos a ir
a cambiar el tamaño de fuente a 18 y también el color
a nuestro claro oscuro. Vamos a golpear k, y también. Ahora todavía lo tenemos del
lado derecho, pero es mucho más grande que antes. Vamos a las alineaciones y todo al
centro al medio Eso es. Este es el primer
número pico de nuestro conjunto de datos, por lo que el número total de
empleados dentro de nuestro
conjunto de datos es de 8,950 Vamos a darle un nombre también. Va a ser
la sartén de yardas. Entonces terminamos con
el primero, vamos al segundo. Queremos tener
el total activo. En lugar de crear una
nueva hoja desde cero, vamos a ir
a duplicarla. Así que haz click derecho sobre
él y doblicate. Lo que tenemos que hacer es
tomar el total activo, gotearlo sobre la garrapata de aquí, quitar el viejo, y vamos adentro para asegurarnos de que
todo esté bien. Entonces tenemos aquí una nueva
línea al inicio, vamos a eliminarla, y darle. Eso es. Vamos a
darle un nombre. Eres la prohibición de activos. Ahora, vamos a
crear el último. Vamos a duplicarlo otra vez. Eres la prohibición de rescindir. Vamos a conseguir el total terminado dos el
texto por aquí y dejar caer el viejo y así
eliminar la nueva línea. Eso significa que el total de empleados
despedidos dentro de nuestros datos es de
966. Todo bien. Entonces esos son los
tres números pico, los tres pantalones para
el primer requisito, los
empleados contratados activos y despedidos. Todo bien. Pasando al siguiente
requisito en esto dice, visualice el número total de empleados contratados y
despedidos a lo largo de los años. Tenemos que mostrar
cómo se está desarrollando el número de empleados a
lo largo del tiempo, y el mejor tipo de gráficos para este tipo de análisis
son los gráficos de líneas. También puedes ir
con el gráfico de barras. El gráfico de líneas es
el mejor
para visualizar la
tendencia a lo largo del tiempo. Así que volvamos a Tableau, vamos a
crear nuestro gráfico de líneas. Lo que vamos a
hacer al inicio, vamos a ir a duplicar una de esas hojas
para tener el mismo estilo, y luego vamos a cambiarle el nombre. Va a ser contratado por año. Vamos a quitar
la medida por aquí y ahora tenemos
un gráfico vacío. Como es a lo largo del tiempo,
necesitamos un campo de fecha, y esta va a
ser la fecha más alta. Vamos a arrastrarlo y golpearlo a
las columnas de aquí, y luego a la siguiente, necesitamos una medida y va
a ser el total escondido Vamos a frotarlo a las filas. Por supuesto, nuestro gráfico
es un gráfico de líneas. Vayamos a las marcas de
aquí y hagamos una línea. Ahora al mirar a los gráficos, tenemos mucha información
innecesaria por aquí que no necesitamos. Vamos a editar esta x. Vamos a incluir ceros como este Ahora los datos se ven mucho mejor. Ahora, al siguiente sib,
vamos a ir
a editar el diseño
de estos gráficos Primero, vayamos a los colores aquí y escojamos nuestros colores, así que más colores, y
escojamos el verde. El siguiente sib, me
gustaría ir a destacar toda la
zona por debajo de la línea Vamos a obtener un gráfico de
área debajo de él. Es sólo por el diseño. Para hacer eso,
vas a ir a nuestra medida, mantener el control y simplemente
duplicarlo como una segunda medida, con eso, tenemos,
por supuesto, dos gráficos. Uno va a quedarse como línea, pero el segundo va
a ser un gráfico de área. Pasemos al
segundo por aquí y cambiemos el tipo
dos y los gráficos de área. Ahora el siguiente paso con eso
vamos a ir a fusionar esos dos gráficos en
uno usando la x dual. Vamos a la
medida correcta por aquí y usemos el eje dual. Por supuesto, ahora las cosas no
están
emparejando porque
hemos eliminado los ceros Vamos a la derecha, haga clic
derecho sobre él
y sincronicemos xs Ahora el gráfico de líneas
coincide exactamente con los gráficos de área. Ahora podemos ir y deshacernos de
todas esas líneas y esas cosas, así que vamos a quitar los
encabezados del lado izquierdo, y también de los años. Y queremos deshacernos
de todas esas rejillas. Así que haz clic derecho por
aquí y ve al formato. Y ahora vamos a las líneas
y vamos a las filas. Elimino las líneas de rejilla. Hagámoslo ninguno. Pero
ahora mirando a los gráficos, hay como una caja blanca alrededor de nuestras cartas. ¿Qué
vamos a hacer? Vamos a ir a la parrilla
por aquí y luego ir a las sábanas y vamos a quitar
todo de aquí. Así que quita el divisor de filas y
también el divisor de columnas. Con eso, se
ve muy limpio, pero aún así
parece que no es un gráfico de líneas. Parece un gráfico de área.
Vamos a cambiar eso. Vamos al gráfico de área
y vamos a los colores, y vamos a reducir la
opacidad 215, así Una cosa más podemos ir y
reducir el tamaño de la línea. Vayamos a la
fila por aquí y hagamos que sea un
poco más delgado. Estoy contento con eso.
Se ve bien. Con eso conseguimos el total de empleados
contratados a lo largo del tiempo. Ahora necesitamos el mismo gráfico, pero no para los contratados
para ese terminado. Lo que podemos hacer iba
a ir a duplicar esto, y vamos a darle el nombre. Se va a
terminar por año. Y claro, tenemos que ir y cambiar todas esas afirmaciones. Ahora tenemos que ir a sustituir la fecha superior por
una fecha de terminación. Así que vamos a reemplazarlo. Puedes hacerlo encima de él
para reemplazarlo. Ahora tenemos la fecha de terminación en lugar de la fecha más alta, y ahora tenemos que ir a
sustituir también las medidas. Necesitamos el total
terminado encima del primero y lo mismo
encima del segundo. Al mirar los datos,
tenemos aquí en nulos porque tenemos empleados
sin ninguna terminación No necesitamos eso.
Vamos a ocultarlo, haga clic
derecho sobre él
y haga clic en ocultar. No necesitamos eliminar
ningún ceros porque el primer valor es uno y está muy cerca. Estamos
bien con eso. Vamos a esconder toda esa
información a izquierda y derecha y también de aquí
o quitar los encabezados. Ahora vamos a cambiar
también el color de esto. En lugar de verde, podemos tener
un rosa para los terminados. Quedémonos en absoluto y luego
vamos a los colores y a
más colores y escojamos nuestro segundo color por aquí
y damos clic Así estamos aplicando el mismo color en ambos gráficos, la
línea y el área. Todo bien. Ya casi estamos, pero por aquí hay una línea
punteada blanca. Vamos a quitarlo.
Vamos a formatear, y creo que es una línea, y es la línea cero. Vamos a la hoja y quitemos las líneas cero,
y vamos a tener un none. Perfecto. Con nosotros hemos terminado, ahora
tenemos el total de empleados
despedidos a lo largo del tiempo por los años. Con eso, se resuelve el
requisito. Pasemos a la siguiente
tarea y dice, presentar un desglose del
total de empleados por
departamento y títulos laborales. Esto significa que tenemos que ir a analizar
y comparar los valores entre diferentes
categorías, los departamentos. Eso significa que estamos
hablando de la magnitud de categoría, y el mejor gráfico en esta categoría es ir a usar
los gráficos de par. Ahora, amigos míos, si necesitan un conocimiento más profundo sobre cómo
elegir el gráfico correcto, he hecho un
tutorial dedicado sobre este tema, explicando los diferentes
tipos de categorías de gráficos, cuándo usar qué categoría, y cuál es el mejor
gráfico para cada categoría. Entonces ahora vamos a
construir un gráfico par para este requisito.
Vamos a construirlo. Vamos a
duplicar como de costumbre, y vamos a darle un nombre. Van a ser
los departamentos. Y además lo que
vamos a hacer, íbamos a ir a
quitar todo, todas esas dimensiones
y medidas. Ahora, es muy
sencillo. Vayamos a llevar los departamentos a las filas, y necesitamos que el total se
oculte a las columnas. Por supuesto, tenemos que
ir y cambiar las marcas a las partes. Ahora, por supuesto, por
los gráficos anteriores, vamos y cambiamos la
opacidad al 100%, y también, vamos a elegir el color verde para estos gráficos Ahora como estamos
usando el gráfico de Partes, sería bueno que
vayamos a ver los datos. Vamos al eje de
aquí y hagamos clic en ordenar. Con eso es descendente, tenemos el departamento
con los empleados más altos hasta que tenemos el
último es el más bajo. Ahora como estamos
usando un gráfico de par, parece un rango. Estamos clasificando los
departamentos por los empleados. Podemos ir ahora y agregar
como un buen índice, un buen número de rango cerca de
esos departamentos. Para hacer eso, vayamos a las carreteras de aquí
al espacio vacío, haga
doble clic en
él, y ahora podemos ir y usar el índice de función. Podemos usarlo con el
fin de clasificar. Así que vamos a golpear OK, y claro, puede
romperlo todo
porque es una medida. Vamos a
convertirlo en discretos. Ahora como pueden ver, tenemos un buen rango
para esos departamentos, así que tenemos 123 y así sucesivamente. Podemos ir y moverlo
al lado izquierdo a los
nombres de los departamentos, y es como un
indicador rápido para las filas. Eso es ahora vamos a formatear
los gráficos eliminando todas
esas cosas innecesarias. Vamos a ir al
eje, quitar el encabezado. Vamos a este
departamento por aquí, haga clic
derecho sobre él y
ocultemos la etiqueta del campo. Por supuesto, vamos a ir
a quitar todas esas líneas. Vamos a formatear, y ahora vamos al
lado izquierdo a las líneas. Vamos a las columnas y quitemos
las líneas de rasante a ninguna. Todo bien. Entonces, eso
es todo. Ahora podemos ver el número total de
empleados cinco departamentos, y tenemos un buen rango para ello. Bien. Pasando
al requisito nx, dice comparar el
total de empleados entre HQ y las sucursales Y aquí como info,
Nueva York es la sede. Es como el
análisis anterior donde tenemos que
comparar los valores entre
diferentes categorías, la HQ, y las ramas, y el gráfico de barras aquí es el mejor tipo de gráfico
para este análisis. Ahora vamos a
crearlo como de costumbre, vamos a crear
una nueva hoja
duplicando cualquiera de
las anteriores. Vamos a llamarlo ubicación. Y claro, la
primera pregunta es, ¿tenemos la información
en los conjuntos de datos? No tenemos ningún campo sobre
el H Q y las sucursales. Pero sobre las localizaciones, solo
tenemos dos informaciones, la ciudad y los estados. Pero en el requisito,
tenemos una pista donde
dice que el estado Nueva
York es la sede. Eso significa que todos los demás
estados son sucursales. Entonces nuevamente, tenemos que ir
y crear esta lógica. Así que volvamos a
nuestra prueba por aquí, y vayamos y llevemos a
los estados a la lista. Y ahora vamos a
crear una lógica muy sencilla donde estamos comprobando
el valor del estado? Si es Nueva York, entonces es HQ. De lo contrario, es rama. Así que vamos a crear
un nuevo campo calculado. Vamos a darle un nombre de ubicación. Y ahora como estamos evaluando
un valor a partir de una columna, vamos a ir a usar la sentencia de
caso de función lógica. Entonces vamos a decir caso. Y entonces lo que estamos evaluando, estamos evaluando
el estado, bien. Escribamos estado. Ahora vamos a
evaluar el primer valor, que es el de Nueva York, correcto. Asegúrate de escribirlo exactamente como lo tenemos en el conjunto de datos. Entonces la primera
camada capitalina, como vamos aquí. ¿Qué pasa si el
estado está en Nueva York, entonces tú eres la sede,
verdad? Es así. Ahora bien, si el estado no está en Nueva
York, entonces es una sucursal. Entonces vamos a ir a
usar el default se
así y lo que puede ser
la rama. Entonces eso es todo, y no te olvides de
agregar un final como este. Así que vamos a golpear bien. Ahora con eso, conseguimos una
nueva ubicación de código de campo. Vamos a probar, claro, al
lado derecho de por aquí. Ahora podemos ver en este
campo, tenemos sucursales y
cuarteles generales ahora para poder ver todos
los valores de los estados. No quiero ver a
todos los empleados, así que vayamos y eliminemos
todas esas informaciones, y ahora podemos ver
muy bien cómo se mapean
los estados
a la ubicación. Entonces solo la sede de Nueva York, todos los demás estados son sucursales. Ahora tenemos bien el campo que
necesitamos para sus
requerimientos. Volvamos a las
ubicaciones de aquí, y deshagamos de
esas dimensiones. No lo necesitamos. Nos vamos a quedar con el total contratado, pero ahora necesitamos nuestro nuevo campo
calculado a las filas. Ahora, me gustaría ir
a cambiar estos gráficos donde tenemos
las ubicaciones en las filas. Para ir y dar click sobre esto.
Y están cambiados. Eso es, como pueden ver, ahora
podemos ir a comparar el total de empleados entre
la sede y las sucursales. Como puede ver en
la sede, tenemos mucho más empleados que
las otras sucursales. Por supuesto, ahora, el
siguiente paso con eso, vamos a ir a cambiar
los diseños por aquí. Tomemos la
ubicación y
pongámosla a los colores manteniendo el
control, claro. Entonces vayamos a los
colores y editemos colores. Ahora, vayamos al SQ double
connect para conseguir nuestro green y también a las ramas duden y
vamos a conseguir el gris. Para las sucursales. Me gustaría ordenar los
datos a la vuelta. Me gustaría tener la
Q primero y luego la sucursal. Vamos a la ubicación, haga clic
derecho sobre ella. Entonces ve al tipo, y vamos a ir
a ordenarlo manualmente. mí me gustaría tener siempre
la sede del lado izquierdo, así que H Q en la parte superior y
luego las ramas. Ahora vamos a
eliminar algunos encabezados en formaciones de aquí. Por supuesto, como siempre,
vamos a ir a deshacernos de esas líneas blancas, vamos a formatear,
y luego vamos a las líneas y luego
aquí, a los rodillos del eje. Vamos y seleccionemos ninguno. Además, voy a ir
al siguiente uno x seis, y vamos a tener un ninguno también. Ahora en el lado derecho por aquí, se
puede ver que tenemos una leyenda, vamos a ir a
esconderla ya que queremos en el tablero para
diseñar nuestras propias leyendas. Vayamos por aquí a esta
pequeña flecha y escondamos la tarjeta. Entonces eso es todo para
este requisito. Bien, pasemos al siguiente
requisito, y dice, mostrar la distribución de
los empleados por ciudad y estado. Ahora como estamos hablando de
las informaciones de ubicación como los estados y las ciudades, aquí estamos hablando de
los análisis especiales. Y claro, los mapas son los mejores visuales para este
tipo de análisis. Todo bien. Así que ahora vamos a
crear un mapa en Tableau. Vamos a ir a
duplicar las hojas
para tener el mismo diseño.
Vamos a darle un nombre. Mapa estados. y eliminemos todo
para comenzar desde cero. Ahora para trazar
un mapa en Tableau, tenemos que ir a obtener
esas dos informaciones, la longitud a las columnas, y la latitud a la rosa. Con eso, tab va a trazar
la palabra mapa en la vista. Ahora qué necesitamos,
necesitamos las ubicaciones. Vayamos y pongamos el estado
primero a los detalles. Dejémoslo por aquí. Y ahora depende de tu ubicación, vas a obtener
diferentes resultados. Para mí, ya que
ahora estoy en Alemania, va a decir que
tienes ahora ocho nn informaciones. ¿Cómo
vamos a resolverlo? Vamos a ir al
mapa en el menú de aquí, y luego vamos a ir a
esta opción editar ubicaciones. Vamos ahí. Ahora es
actualmente a Alemania, voy a ir y
cambiarlo a USA. Busquemos
USA y eso es todo. Ahora como puede ver, tenemos
todo mapeado correctamente entre mis ubicaciones y las
informaciones de Tableau. Si golpeas k por aquí, las cosas desconocidas
desaparecerán. Vamos a hacer eso. Ahora como puede ver
Tableu entendió la información
y zoom a USA. Pero aquí tenemos partes
muy divertidas en los mapas. No es correcto. Vayamos a las marcas de
aquí y cambiémoslo a un mapa. Ahora como puedes ver
Tableau está resaltando los estados de nuestros datos
con un color verde. Entonces ahora me gustaría ir a cambiar el diseño de este mapa. Vamos al
menú y luego al mapa, y luego vamos a ir a esta opción, capas de fondo. Ya que el estilo de nuestro
tablero va a ser oscuro, voy a ir a cambiar
el estilo de claro a oscuro, y me gustaría
ir a deshacerme de todas esas informaciones
que no necesito. Vamos y deseleccionemos
todo de las capas. Entonces no necesitamos nada. Todo lo que estoy contento, tenemos un mapa muy limpio con solo estados e
información que necesitamos. Ahora vamos a añadir
las cosas que queramos. Lo primero que es,
me gustaría
volver a agregar el nombre de los estados. Así que mantén el control, arrastra y
suelta el estado a las etiquetas. Ahora con eso,
solo obtuvimos los estados de nuestros datos resaltados en el mapa. El siguiente paso de eso, voy
a ir a cambiar también el color en
función de los empleados contratados. Cerremos esto
por aquí y consigamos contratar empleados a los colores. Ahora tableau está usando otros
colores que queramos, vamos a ir a los
colores, editar colores. Ahora en lugar de tener automático, vamos a tener nuestro color
personalizado correcto. Así que vamos al azul
por aquí, haga clic en él, y vamos a tener nuestro
verde otra vez. Eso es. Que conseguimos nuestra coloración. Ahora es realmente blanco,
lo que voy a hacer, voy a volver a ir a
los colores, y vamos a
reducir la opacidad Sólo vamos a
reducirlo y tal vez más. Vamos y reduzcamos más
a tal vez 30. Todo bien. ¿Qué más podemos hacer?
Sólo podemos destacar los bordes de las tarjetas.
Se ve muy bien. Vamos a bordear y
elegir este color por aquí, y con eso tenemos lindas
fronteras entre los estados. Eso es, ahora tenemos el total empleados para cada estado, pero ahora tenemos que tenerlo
también para la ciudad, bien. Vayamos a la ciudad
por aquí y la agreguemos como una nueva capa encima de nuestra ma
Así que vamos a drogarla por aquí Ahora no tenemos suficientes puntos. Lo que vamos a
hacer, podemos agregar
también los estados a los detalles. Ahora con este Du es capaz mapear todas las ciudades
a los estados, y como pueden ver,
tenemos esos pequeños círculos. Ahora vamos a
sumar, por ejemplo, el total contratado a la talla. Si el círculo es más grande, eso significa que tenemos
más empleados, pero me gustaría
aumentarlo un poco más así, puede También, vamos a
agregar la coloración. A lo mejor vamos a ir con
la información de ubicación. Vayamos y pongamos las
ubicaciones a los colores. Eso quiere decir que los
puntos grises son las ramas, y sólo el verde
es el H Q. Ahora, vamos a
cambiar un poco, el diseño de esos círculos. Vamos a los colores. Ahora vamos a agregar
el borde para ello. Usando nuestros colores,
va a ser verde. Entonces vamos a
reducir la opacidad, tal vez algo así vuelta a alrededor de tal vez
30. Todo bien. Estoy contento con eso.
Del lado derecho, como pueden ver
tenemos esas leyendas. Vamos a eliminarlos. Así que escóndete y también escóndete. Hasta el momento, estoy contento
con este diseño. Conseguimos el total de empleados
por los estados y también por las ciudades y
cumplimos con los requisitos.
163. Proyecto de recursos humanos | crear gráficos - Part2: Para que hayamos cubierto
todo el requisito de la sección de visión general. Ahora pasemos al siguiente, tenemos la demografía El primer requisito en
la sección demográfica es presentar la
proporción de género en la empresa. Tenemos que analizar las
proporciones de género en nuestros datos y llamamos a este tipo de
parte de análisis a analizadores enteros Y el gráfico PI es un gráfico maravilloso
para poder hacer este tipo de análisis. Vamos a crear bi
chart en Tableau. Podemos ir a las
ubicaciones de aquí y doblarlo
para usar la misma configuración Muévelo hacia el
lado derecho, y vamos a darle el nombre, género así. Vamos a deshacernos de toda
esa información para empezar Por supuesto, la pregunta es, ¿
tenemos los datos? Bueno, sí, tenemos la
información de género en nuestros datos, así que no tenemos que ir a
crear un campo e calculado. Empecemos con
las marcas. Yo lo
cambiaría de bar a Pi. Ahora para crear gráfico
Pi en tabla, tenemos que ir y
hacer algunos trucos. Vamos a las columnas, haga
doble clic en ella, y seleccionemos el
promedio y el cero. Es marcador de posición para un
visual o gráfico en tabla. Ahora para el gráfico Pi, tengo un video completo detallado sobre cómo
crear un paso a paso. Ahora tenemos que hacerlo
un poco rápido. Para el gráfico Pi,
necesitamos dos círculos, uno para el círculo interno y otro para
el círculo exterior. Eso significa que
necesitamos dos imágenes, y por eso voy a
tener dos marcadores de posición para Así que mantén el control y
un duplicarlo. Con eso, tenemos
dos círculos y ahora vamos a tener un
eje dual para ambos
y asegurarnos de sincronizar el eje y también para
ocultarlo y desde abajo también Ahora tenemos dos círculos uno
encima del otro. Ahora vamos a configurar
esas informaciones. Vamos a todos
primero a la talla. Y hazlo un
poco más grande así. Aquí tenemos dos
marcas. El primero es para el círculo exterior, y el segundo es para
el círculo interno. Para ver la coloración, vamos a ir a
cambiar el círculo interno a algo oscuro también
lo que vas a hacer, vamos a ir a
los lados por aquí y reducirlo para ver,
como puedes ver, ya tenemos un gráfico pi a la derecha. Ahora generalmente en el gráfico Pi, mostramos la
agregación total en el medio, y esa es la hyd total Toma el hyad total y
póngalo en las etiquetas de aquí. Ahora como pueden ver, tenemos
e buen número en el medio. Ahora vamos a configurar
el círculo exterior a la derecha. Vayamos al primer
gráfico de aquí. Por supuesto, queremos dividir
la tabla por el género. Vamos a tomar el género
y ponérselo a los colores. Ahora vamos a editar los
colores, son los colores. Ahora claro, no
voy a ir con rosa y el verde porque
el rosa significa en nuestro tablero
destituyó a los empleados y no podemos usarlo por aquí. Nos vamos a quedar
con el verde. Vayamos a macho por aquí. Vamos a por el green, pero esta vez
voy a hacerlo un poco más oscuro así. Y luego golpeó k Ahora
vamos a la hembra. Vamos a
tomarlo así como verde, pero hacerlo más ligero. A lo mejor algo
así más ligero. Como puedes ver el círculo lo
divide a dos lados. Ahora necesitamos también pocas informaciones en la parte superior
de este círculo. Vamos a buscar el género
o vamos a competirlo desde aquí, mantengamos el control y
ponlo en las etiquetas. Además, necesitamos el
porcentaje de los empleados. Vamos y llevemos el
golpe total a la etiqueta de aquí. Pero no lo necesitamos
como número absoluto. Nos gustaría
que fuera un porcentaje. Escribe el click en la medida, y vamos a tener un cálculo
rápido de tabla. Entonces conseguimos un porcentaje
para hombres y mujeres. A mí me gustaría
redondear esos números. Nuevamente, vayamos a nuestra
medida y formémosla. Entonces vayamos al lado izquierdo por aquí y en vez
de automático, vayamos al porcentaje y
reduzcamos los decimales. Con eso, estamos
redondeando el porcentaje. Entonces como pueden ver en
la tabla tenemos para el macho 54 y para
el femenino, 46. Se ve muy bien y
vamos a ponerla. Ahora bien este cálculo,
creo que lo
vamos a necesitar más adelante
en otras gráficas. Me gustaría
tenerlo en la fuente de datos, para que no tenga que
ir cada vez y
formatear y crear este cálculo de
tabla. Vamos a arrastrarlo y
soltarlo a nuestra fuente de datos. Ahora como se puede ver
en el lado izquierdo, tenemos una nueva medida. Cálculo en frío uno.
Vamos a ponerle nombre, así que vamos a dar el
porcentaje total oculto. Esto es realmente agradable para reutilizar las cosas que ya
hemos creado, y es un nuevo campo
calculado. Para verificar la
fórmula para eso, vamos a editar el
campo, y ya puedes ver. Es muy sencillo, el total
se ocultó dividido entre el total del patio total. Eso es todo para este
requisito. Ahora, tenemos un gráfico
circular muy bonito para poder ver la distribución de los empleados entre géneros Espera, espera. Lo sentimos, cuando
pensamos tenemos que quitar la lealtad,
así que aún no hemos terminado Así que vamos a esconderlo.
Todo bien. Eso es. Pasando al siguiente
requisito y dice, mostrar la distribución
de los empleados entre grupos de edad y niveles
educativos. Ahora tenemos que mostrar
la relación, la correlación entre
dos categorías, dos dimensiones, los grupos de edad
y los niveles educativos. Una de las mejores
gráficas para este tipo de análisis es el mapa de calor fin de mostrar la
relación y correlaciones entre
dos dimensiones Bien, vamos a
construir el mapa de calor. Como siempre, vamos a
ir a duplicar cosas. Vamos a darle un nombre. Voy a
ser edad versus educación. Ahora vamos a deshacernos
de todo así. Ahora bien, la primera pregunta
es, ¿tenemos toda la información en
la fuente de datos? Bueno, tenemos algo
sobre el nivel educativo, así que estamos a salvo con esto,
pero no tenemos edades. Por supuesto, podemos
ir a calcular la edad a partir del cumpleaños. Aquí tenemos las informaciones de
cumpleaños, y podemos utilizarla
para generar las edades. Tenemos que volver a
nuestra prueba para ver si
todo está funcionando bien. Vamos a agregar
nuevamente una identificación
de empleado para tener el
nivel de empleados. Así que vamos y pongamos la fecha de
nacimiento a la vista. Ahora vamos a crear
la lógica de la época. Vamos a ir a crear
un nuevo campo calculado, y llamémoslo una edad. Ahora claro, ¿cómo
calculamos la edad? Es el número de años entre el día del nacimiento y hoy. Vamos a hacer eso. Tenemos que ir y restar
hoy de las fechas de nacimiento, y podemos ir y usar
la función date dif Entonces claro, la edad se
basa en el número de años. Tenemos que especificar
aquí la parte de fecha. Entonces va a ser año. ¿Cuál es el día de inicio? Es la fecha de nacimiento. ¿Y cuál es la fecha de finalización? Hoy va a ser
la función. La función de dos días es
una función de tabla que genera la fecha actual
como estamos hablando ahora. Eso es. Es
muy sencillo, correcto. Vamos a entregarlo bien. Y con nosotros conseguimos una
medida continua de medida porque claro, son edades. Entonces vamos a drup a la salida
para ver los resultados Ahora lo vamos a
tener como medida. mí me gustaría
que lo tuviera como dimensión, vamos a convertirlo a
dimensión y también a discreto
para poder ver los números. Pongámoslo al lado
de las fechas de nacimiento. Ahora tenemos bien las edades. Creo que esta es
la más sencilla. Si revisas a este
empleado por aquí, puedes ver que Bertha es 2000
y tenemos alrededor de 24 años Por supuesto, si estás haciendo
este proyecto en el 2025, obtendrás la edad de 25 años. Como estoy grabando este
video, estamos a las 20:24. Es realmente interesante cuando
estás haciendo este proyecto,
escríbalo en el comentario a continuación. Por supuesto, la tarea dice
que necesitamos grupos de edad, no
necesitamos edades. Para crear grupos de edad, tenemos que ir y volver a crear
un nuevo campo calculado
encima de la edad. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Vamos a darle el
nombre grupos de edad, y vamos a ir a
usar las declaraciones FL para agrupar a los
empleados a un rango específico. Empecemos por el
primero, los empleados más jóvenes. Todos los empleados que su
edad sea menor o menor, 25 van a estar en un rango. Vamos a decir si la edad,
así, es menor de 25 años. Entonces pertenecen al grupo, menores de 25 años así. Ahora vamos a definir
el segundo grupo. Son todos los empleados 25-35. Entonces tenemos diez años en el medio. Todos los empleados donde su
edad es mayor o igual 25, y su edad también es
menor de 35 así, y todos pertenecen
a un grupo, que es 25-34 porque aquí no
estamos incluyendo a los 35 Eso es todo para este grupo.
Pasemos al siguiente grupo. Yo sólo voy a ir a
llorar bate por aquí. Simplemente vamos a incrementar
el número de años 35-45 y lo
mismo aquí 35 y 44. Vamos a sumar otro grupo, va a estar entre
el 45 y el 55. Vamos a aumentar todo con diez años
también por aquí. Ahora pasemos al último grupo
al grupo más agradable
donde tenemos todos los empleados donde son mayores o iguales a la edad de 55 LF edad, es mayor
o igual a 55, entonces vamos
a tener 55 más. Eso es. Ahora hemos cubierto todos los grupos que
tenemos dentro de nuestros datos. Vamos a salir, claro, bien. Todo es válido. Vamos y K. Y con eso tenemos
ahora una nueva dimensión, y que está en la
cima por aquí, los grupos de edad. Vamos a ponerlo en la salida
para verificar los resultados. Qué más voy a
hacer para probar,
Vamos a mostrarlo como filtro, y comencemos con la generación
más joven, los empleados donde
son menores de 25 años. Ahora como se puede ver,
todas esas edades
son menores de 25,
lo cual es correcto. Pasemos también al
último, a los empleados
más antiguos de aquí, como pueden ver, todos
son
distintos de 55 o iguales. Entonces, como pueden ver, también
está funcionando. Vamos a revisar
otro por aquí. Entonces empleados 35-44, y
todo se ve bien. Vamos a revisar este 25-34. Que puedas ver que
todo se ve perfecto. Ahora volvamos a nuestras
sábanas, edad versus educación. Consigamos primero los
grupos de edad a las columnas, y después llevemos los niveles
educativos a las filas. Ahora tenemos nuestra matriz, pero no está ordenada correctamente, así que vamos a ordenar
esas dimensiones. Haga clic derecho en los grupos de edad,
y vamos a ir a clases. Ahora el siguiente
para tener un mapa de calor, vamos a cambiarlo
de Pi a círculos, nada en cambio,
solo para
asegurarnos de que no estamos
hablando de Pi. Ahora claro, lo que controla esos círculos está en el
número de empleados. Vamos a conseguir el
total contratado a la talla. Ahora tenemos nuestro
mapa de calor, pero como puedes ver, esas dimensiones no están ordenadas correctamente. Vamos a ordenarlo. Vamos al grupo de edad
radical en él y vamos a ordenar, y luego queremos
ordenarlo manualmente. El primero es el grupo más joven, luego 25, 35, así que queda
bien, vamos a cerrarlo. Lo mismo para
el nivel educativo, vamos a ordenarlo también. También, Manual. Desde la educación, vamos a comenzar
con la preparatoria, la licenciatura, la maestría y el doctorado. Ahora se ve mejor.
Vamos a cerrarlo. Ahora desde diseños, no
tenemos ninguna salida ni nada. Simplemente iré y
cambiaré los colores porque me gustaría decidir
más tarde en el tablero. Yo diría, vamos con
el gris. Vamos a golpear. Por supuesto, no te
olvides de esta leyenda, vamos a eliminarla, así que escóndela. Verifique los datos. Es
muy interesante. Tienes la mayor cantidad de
empleados en la categoría 35-44 como grupo de edad, y la mayoría de ellos tienen el pasar. Con nosotros, podemos ir a analizar la coloración y relación entre los grupos de edad y los niveles
de educación de los empleados. Pasemos al
siguiente y dice, mostrar el número total de
empleados dentro de cada grupo de edad. Nuevamente, aquí tenemos el análisis de
comparación para comparar
los valores dentro de la categoría, y como es habitual, el
gráfico de piezas es el mejor. Vamos a construirlo como de costumbre, duplicar uno de esos gráficos, cambiémosle el nombre a grupos de edad. Este va
a ser muy sencillo, así que necesitamos los grupos de edad, pero no necesitamos
el nivel educativo. Vamos a quitar
las tallas también. Necesitamos el total oculto como una rosa, y en lugar de círculo, necesitamos pars. Eso es. Es muy sencillo y también, ya está ordenado porque he duplicado el anterior. La clasificación del grupo de
edad es correcta. Vamos a escondernos.
Este eje por aquí, y eso establece para
este requisito. Saltemos al siguiente. Es muy similar. Dice, mostrar el número total de empleados dentro de cada nivel
educativo. Entonces vamos a ir
con el mismo visual, el partot para poder comparar los diferentes valores
dentro de una categoría Bien, vamos a
hacer las mismas cosas. Vamos a duplicar
este de aquí, y llamémoslo niveles
educativos, y tenemos que ir y
sustituir esta dimensión el nivel educativo
así que en vez de grupos de edad. Vamos a tenerlo
así. Pero claro, hemos perdido la clasificación
de esta dimensión. Vamos a ordenarlo de nuevo. Así que vamos a ordenar, y va a ser Manual. Y la preparatoria es primero, Licenciatura Maestría PHD,
lo cual es correcto. Así que de nuevo,
los gráficos de barras son realmente fáciles. Bien, pasemos
al último requisito, y esta sección como dice, presenta la correlación entre los niveles de educación de los empleados
y su calificación de desempeño. Entonces para este requisito,
vamos a ir de nuevo
con el mapa de calor, ya que tenemos que mostrar
la relación entre dos dimensiones,
dos categorías. Bien, entonces construyamos
otro mapa de calor. Entonces, como de costumbre, vamos
a ir a duplicar cosas, y vamos a cambiarle el nombre dos educación
versus rendimiento. Entonces claro, la
primera pregunta, ¿tenemos todas
esas informaciones? Sí, tenemos el desempeño
y también, la educación. Así que no tenemos que ir a
crear ningún campo calculado. Necesitamos las dos dimensiones. La educación, la tenemos
ya por aquí. Vamos a obtener la calificación de
rendimiento, y vamos a comprobar las marcas de partes a tal vez
cuadrados como este. Vamos a conseguir ese
total contratado a la talla. Todo bien. Entonces ahora
comprobando los datos, tenemos que ir a ordenar,
creo que el rendimiento. No es correcto. Vamos a
clasificarlo de nuevo como manual. Comienza con excelente
buena y luego satisfactoria. Eso significa que lo
vamos a tener un paso por encima, necesita mejora. Eso se ve bien.
Vamos a cerrarlo. Ahora, como pueden ver,
tenemos el grupo más alto está entre licenciatura y bueno, lo cual está bien porque
tenemos muchos empleados teniendo el Pahlor
comparado con el doctorado En lugar de tener los números
absolutos, vamos a ir y obtener en lugar
de eso el porcentaje, que va a mostrar
declaración más precisa. En lugar de tener el total
contratado, solo lo voy a quitar. Vamos a conseguir este porcentaje
total. De mayor a la talla. Ahora el porcentaje no
tiene realmente mucho sentido porque aquí
tenemos 72%, 65%. Creo que esto es tabla cruzada, así que vamos a ir a la medida
por aquí al hacer clic en ella, calcular usando la tabla n a través. En lugar de eso,
vamos a cambiar el cálculo a la calificación de
rendimiento. Debido a que nos estamos
enfocando en el rendimiento, vamos y hagamos clic en eso. Ahora se ve más
preciso si vas, por ejemplo, a los empleados
con doctorado, como puedes ver, 48% de ellos tienen excelente calificación, y
luego el siguiente, tenemos buena satisfacción
y también, el último necesita
mejora, solo el 5%. Como puedes ver, el
grupo más alto de empleados con doctorado, teniendo la excelente calificación. Vayamos ahora a revisar
la preparatoria. Aquí podemos ver que este grupo es menor en comparación con el doctorado. Tenemos aquí solo 13% de empleados con educación
secundaria, teniendo una excelente donde
vemos aquí un gran puple, donde tenemos 34% de empleados con preparatoria
que necesita mejora Podemos entender a partir de estos datos que se generan a partir de la IA, que existe correlación entre el nivel educativo y
la calificación de desempeño. El nivel de educación superior podría mejorar y aumentar
la calificación de desempeño. Pero claro, esto no
es una regla, depende de
muchas cosas como el campo de for, las
habilidades, y así sucesivamente. No sólo el nivel educativo va a mejorar
el desempeño, sino que en estos datos, podemos
ver que hay un clado Por supuesto, una
cosa más antes de cerrar, tenemos que ir a esconder bien
la leyenda. Con eso, terminamos
con este requisito. Bien, amigos,
pasemos a la tercera sección y
tenemos los analizadores de ingresos En esta sección, nos
vamos a centrar en la matriz basada en salarios y tenemos aquí
dos requisitos. Primero requisito dice, comparar los salarios a través de
diferentes niveles educativos para ambos géneros para identificar cualquier discrepancia
o patrón En este requisito,
queremos ver las diferencias salariales
entre los diferentes géneros. Esto no es solo correlación, estamos hablando
también de algo llamado Análisis de Gap, y el gráfico Bs, lo visual el análisis de brecha son
los gráficos de parplas Esto es exactamente por lo que voy
con el gráfico de parble en lugar del mapa de calor
porque con el gráfico de parplas, puedo
mostrar muy clara y fácilmente la distancia
entre valores Además, podemos
mostrar la corración entre dos
dimensiones y categorías diferentes Para este requisito,
no iré con el Mapa de Sombreros, ya que no puedo mostrar la
distancia entre valores, iré con las cartas
moradas. Bien, entonces vamos a construir un gráfico
morado en Tableau. Vamos a ir a
duplicar cosas como de costumbre, y vamos a darle un nombre. Va a ser género
versus nivel educativo. Así que ese set y vamos a ir a
limpiar todo desde aquí. Pero todavía vamos a
necesitar el nivel educativo como una rosa porque
ya lo tenemos arreglado correctamente. ¿Qué es una tabla de parábola? Contiene dos puntos y la distancia entre
ellos como una línea. Entonces necesitamos dos gráficos, uno para la línea
y otro para los puntos.
Vamos a crearlo. Necesitamos la información salarial. Como pueden ver, lo
tenemos por aquí. Vamos a
dejarlo caer a las columnas, y no necesitamos
la suma de los salarios. Necesitamos el salario promedio. Vamos a cambiar
el cálculo de la medida de suma a promedio. Ya que necesitamos dos gráficos,
necesitamos dos medidas, y estamos usando
la misma medida, así que vamos a mantener el control
y duplicarlo. ¿Qué tenemos dos gráficos? Como dijimos antes, una
va a ser una línea y otra va a
ser puntos de datos puntuales. Empecemos por el primero. Pasemos por aquí y
cambiémoslo de cuadrado a línea. Ahora como queremos mostrar la distancia entre
los valores de género, tenemos que ir a obtener
la información de género y ponerla en el camino. ¿Qué tenemos como las líneas, la distancia, la
brecha entre puntos? Vamos a hacerlo más grande para
poder ver esas
informaciones al máximo. Ahora pasemos al
siguiente donde vamos a configurar los puntos
de los géneros Vamos a la segunda
marca por aquí. En lugar de cuadrado,
vayamos a buscar las formas. Ahora para las formas,
vamos a tener la información de género. Vamos a arrastrar y soltar
el género a las formas. Ahora como pueden ver
tenemos nuestros dos géneros, pero creo que tenemos
mejores formas para eso Vamos a las formas. En lugar de por defecto,
vamos por aquí y ya
tenemos desde
tableau formas de género. Vamos por aquí. Eso es. Vamos a golpear k Como puedes ver tenemos esos signos,
pero son realmente oscuros. Vamos y pongamos también
el género a los colores. Así que mantén el control y
ponlo a los colores. Como pueden ver en
el lado derecho, ahora
tenemos esos símbolos,
pero son realmente pequeños. Vamos a cambiar
el tamaño de eso, algo así como tal vez
a la mitad. Bien así.
Ahora la siguiente se sienta eso, vamos a ir a
poner todo en una tabla. Ahora
están divididas. Vayamos a uno de esos y usemos el eje dual y
asegurémonos de que también sincronizamos
el eje Ahora, todavía tenemos aquí un enorme
espacio donde no se usa. Vamos a configurar los xs, editar xs y asegurarnos de
eliminar incluir ceros Eso es. Ahora se
ve muy bien. Ahora, por supuesto,
podemos ir y agregar una etiqueta para las ventas promedio. Vamos por aquí,
y consigamos que las ventas promedio mantengan el control
y lo pongamos en las etiquetas. No está muy claro, así que
vamos a cambiar los teléfonos. Vamos a etiquetar
e ir dentro de ella. Vamos a usar
nuestro segundo gris. Vamos a por el gris claro. Ahora podemos ver que los
números son realmente grandes. Vamos a cambiar el
formato del salario. Así que haz click derecho sobre él
y ve al formato. Vamos a los números de
aquí y también
al número personalizado. Vamos a quitar
los decimales, y ahora las
unidades de visualización pueden ser miles Todavía no estoy contento con
los símbolos y el texto. Vamos a las etiquetas
y cambiemos la alineación. Actualmente, es centro medio. Vamos a
cambiarlo a automático. Es mucho mejor. Con eso, tenemos los símbolos y
también los números al lado. Por supuesto, no te
olvides del ach final. Vamos a quitar
todos esos calentadores de arriba y Patton No olvidemos las
leyendas. Vamos a quitarlo. Y ahora tenemos gráficos muy
limpios. Todo bien. Entonces ahora entendamos el
resultado de estas percepciones. Como se puede ver el salario
promedio de hombres y mujeres con educación
secundaria, son de igual derecho relativo. Pero ahora si vas y
revisas la licenciatura, puedes ver que las ventas
promedio para el varón son mucho más altas que las femeninas. Como puedes ver, el
gráfico pabl es realmente increíble. Se puede ver de inmediato la brecha, la distancia entre
esos dos valores. Los varones están recibiendo
mucho
más salarios que la femenina con
el nivel educativo de pas Vamos a revisar otra enorme distancia entre los géneros si revisas
el nivel educativo PD Como puede ver, tenemos una enorme
brecha de distancia entre los géneros. Pero esta vez es el camino. En promedio, las doctoras están ganando alrededor del 25%, más que los médicos varones. Como puedes ver el gráfico público es increíble
para entender la distancia y la brecha entre los puntos de
datos y también para
tener análisis de coloración. Esto es increíble visual y eso es todo por
este requisito. Amigos, ahora vamos
a pasar al segundo requisito del análisis de ingresos y
al último requisito
en
la revisión de suma, y dice, presentar cómo la edad crea con el salario para
los empleados de cada departamento. Esta vez queremos
mostrar el catión, la relación
entre dos medidas, no dos dimensiones, como
el en Mapa, dos medidas. Por supuesto, el mejor tipo de gráfico aquí es el diagrama de dispersión. El diagrama de dispersión es asombroso para mostrar la correlación
entre las medidas. Bien, ahora
vamos a construir un diagrama de dispersión en tableau. Como de costumbre, vamos a ir
a duplicar las hojas, y vamos a
cambiarle el nombre a edad versus salario. Entonces, ¿tenemos esas
informaciones en nuestros datos? Bueno, sí, tenemos
el ge auxiliar. No tenemos que crear
ningún campo calculado. Vamos a limpiar
esas informaciones. Vamos a quitar todo. No necesitamos todas esas cosas. Entonces ahora comencemos
desde cero. Ya que es corración
entre dos medidas, tenemos que ir y sumar
nuestras dos medidas El primero va
a ser el apio. Vamos a
dejarlo caer a las filas, y necesitamos las edades. Así que vamos a
dejarlo caer a las columnas. Por supuesto, no
necesitamos el resumen de sueldo y edades. Necesitamos el promedio.
Vamos a cambiar eso. Vamos a cambiarlo de
resumen a promedio y mismo para la edad
de suma a promedio. Genial. Ahora conseguimos nuestras dos xs, nuestras dos medidas y nos aseguramos de
que estamos usando
las marcas de formas. Lo conseguimos de los gráficos
anteriores. Conoce lo que falta,
necesitamos los puntos de datos, y va a
ser el título del puesto. Vamos a buscar el título del trabajo
y ponerlo en los detalles. Ahora como puedes ver,
conseguimos nuestros puntos de datos, pero aquí tenemos
un enorme espacio desperdiciado, y eso es porque estamos
incluyendo el cero en el eje. Vamos a limpiar eso, editar xs y eliminar el cero y
lo mismo para el promedio. D el eje y quitar
cero así. Ahora digamos vamos a
cambiar la forma. En lugar de circulo, vamos a
conseguirle un Demont lleno como este Ahora a veces tenemos
superposición entre puntos. Sería bueno que redujéramos la opacidad a
algo así como 75 Ahora vamos a agregar etiquetas
para esos puntos de datos, y va a
ser el título del puesto. Mantenga el
título del trabajo de control en las etiquetas. Ahora vamos a reducir tal vez el tamaño de fuente 9-8,
algo así Ahora, por supuesto, para obtener el efecto de las manchas de dispersión, vamos a agregar
líneas de referencia para ambos ejes Vamos al
salario por aquí, haga clic
derecho y
agreguemos una línea de referencia. Así que vamos a revisar
la información. Líneas promedio,
eliminemos la etiqueta, y tal vez podamos tener
información sobre herramientas personalizada como esta media Y vamos a
insertar el valor. Entonces ahora vamos a darle formato. Va a ser
uno discontinuo, uno delgado, y usemos nuestro color
gris así Entonces, eso es todo. Vamos bien. Y con eso tenemos una línea promedio
muy delgada. Hagamos lo mismo para las edades. Así que agrega línea de referencia. Entonces no hay etiqueta, y agreguemos una punta de
herramienta como esta. Promedio. Y el valor y el
mismo formato para la línea, va a ser discontinuo uno delgado y también nuestro color gris Entonces, eso es todo. Eso es, bien. Entonces, lo que hemos creado un gráfico de dispersión
realmente agradable. Entonces ahora si revisas los trabajos, como la mayoría de ellos son gerentes, bien, tenemos al gerente de TI, gerente finanzas, RRHH, y así sucesivamente. Entonces la mayoría de ellos son gerentes, pero tenemos tres tipos de trabajos que están
recibiendo altos salarios, pero no son gerentes
como desarrollador de software, y tenemos aquí administrador de
sistemas y analista de finanzas. Como puedes ver debajo de la línea, tenemos diferentes tipos de trabajos, pero ninguno de ellos son gerentes. Tiene sentido, por supuesto,
los gerentes están recibiendo un salario
más alto que
los otros trabajos, pero aún así hay algunos trabajos que se están poniendo altos en salario. Ahora sólo estamos comprobando el
salario, sólo una medida. Ahora, vamos a comprobar la
coloración entre la edad y el resumen,
pensando en dos cosas. Ahora bien, si echas un vistazo
atrás, tenemos un grupo de trabajos que están centralizados en
el medio, lo cual está bien. Pero aquí tenemos extremos como el gerente de recursos humanos y
el gerente de finanzas Los gerentes de recursos humanos están
recibiendo altos salarios, pesar de que son empleados
jóvenes. Y además, es el
único grupo directivo que tiene corta edad. Si comparaste con los
otros trabajos de gerente, son como alrededor de 40. Entonces este es un
extremo en los datos. Entonces ahora vamos a revisar
el camino arriba a la derecha. Contamos con los gerentes de finanzas. Por lo que están obteniendo en promedio los salarios más altos
dentro de nuestros datos, y también, la
edad promedio es relativamente antigua. Entonces este es un extremo. Y como pueden ver,
tenemos otra posición el gerente de TI es
así como avanzar hacia
esta dirección a la derecha. Entonces, amigos míos,
esto es lo que podemos entender a partir de nuestros datos
de las manchas de dispersión, y eso es todo por esto
Muy bien, amigos Entonces con eso hemos
cubierto todos los requisitos para el
primer tablero, el tablero de resumen, y
construimos también los gráficos. Después de eso, tenemos que
ir y poner todo, todos esos gráficos en un solo tablero de
tableau consolidado.
164. Proyecto de recursos humanos | maqueta de boceto del panel de resumen: Bien, Sara,
vamos a ir a construir el tablero de resumen y
aquí lo que vamos a hacer. Primero, tenemos que crear un plan, donde vamos a ir y
esbozar las maquetas para el tablero y
los contenedores para tener un plano
para el layout Y después de eso,
vamos a ir a crear la
estructura contenedora
del dashboard para poner todos esos gráficos en
una sola vista. Y después de tener todos
los gráficos en un solo lugar, comenzaremos con el proceso de refinación
y afinación fina. Así que vamos a
ir a retocar y torcer muchas cosas
como el texto, los
colores, los iconos, las leyendas, los filtros para que todo se
vea bien Entonces, ¿estás listo,
comencemos con el primer
paso hacia dónde vamos a ir y planificar el tablero
para la vista de resumen A. Para este proyecto, he decidido
tener alrededor de 15 gráficos en un solo tablero. Definitivamente es un reto,
pero no te preocupes por ello. Podemos hacerlo paso a paso. Ahora, por supuesto, no
saltaremos de inmediato creando el tablero porque vamos a
luchar sin un plan. Cualquier profesional en cualquier
proyecto lo sabe. Antes de construir nada,
tenemos que tener un plano. Tenemos que tener un plano. Y claro, queremos
ser profesionales acertados. Por eso tenemos que ir
y planificar el tablero
dibujando el
extremo del contenedor de los dashboards Entonces claro, la pregunta es,
¿cómo lo vamos a hacer? Por supuesto, puedes
ir al estilo antiguo con solo tener un alfiler y papel, y puedes ir a dibujar el
boceto del tablero de instrumentos. Puede ir y usar herramientas digitales como, por ejemplo, PowerPoint, o como lo estoy haciendo aquí,
procrear usando mis tabletas, o puedes ir y usar
herramientas como Figma o DO Así que cualquier herramienta que te ayude a diseñar y a bosquejar la
maqueta de tu tablero, que se adapte a tu fantasía Así que vamos a bosquejar el
mocap de nuestro tablero. El fondo
va a ser gris oscuro, y eso es porque
estamos haciendo un tema oscuro. Entonces ahora podemos tener las cosas
habituales donde tenemos un título para el dashboard, dashboard de recursos
humanos. En sus requisitos de resumen,
tenemos tres secciones, y por eso vamos
a ir ahora y dividir nuestro tablero en
tres secciones principales. Tenemos visión general,
demografía e ingresos. Ahora centrémonos en
la visión general y pongamos todo lo que se requiere
en esta sección. Vamos a empezar con
los números de cerdo, las bandas. El primero van a
ser los empleados activos, y aquí tenemos un gran número, y luego lo vamos a
dividir en dos secciones. El lado izquierdo van a
ser los empleados contratados, y al lado derecho,
vamos a tener otro gran número para
los empleados despedidos. Ahora para tener el efecto del KPI, lo que
vamos a hacer,
vamos a poner
los gráficos de líneas exactamente por debajo de esos grandes números Ahora abajo,
vamos a tener otra sección para
el departamento. Vamos a tener
nuestro ranking de los departamentos usando
las tablas de par. Entonces debajo de él,
vamos a tener la última sección
en el resumen. Tenemos la ubicación.
Aquí tenemos dos gráficos. Tenemos el que tiene el gráfico de partes donde
mostramos el número de mploye en el cuartel general
y las sucursales, y los otros gráficos
aquí, tenemos un Vamos a poner los mapas y
los
gráficos de partes lado a lado
en esta subsección Como puedes ver, no es realmente fácil encajar todo
en un solo lugar. Entonces eso es todo por la visión general. Ahora, vayamos a la sección
correcta a la demografía y aquí
tenemos un gran reto Tienen que encajar en esta sección
cinco gráficos diferentes. La primera sección es
sobre el género, así que tenemos nuestras tablas Pi. Pero ahora para la edad
y las educaciones, tenemos dos tablas de pares separadas Lo que podemos hacer aquí,
podemos integrar todos esos tres
gráficos en un solo bloque. En el centro, podemos
tener el mapa de calor, pero en la parte superior y
final a la derecha, podemos tener esos gráficos par. Con eso, tenemos
todos esos tres gráficos en una subsección Ahora al lado derecho
a la última sección, vamos a tener
el rendimiento y las educaciones y aquí
tenemos otro mapa de calor Pasemos a la última sección
al análisis de ingresos. Es bastante fácil. Tenemos
aquí sólo dos gráficos. El primero, el
género y la educación, podemos tenerlo del lado izquierdo, y del
lado derecho, vamos a tener aquí nuestro scatter blot, el H versus salario. Con nosotros, como puede
ver, en un tablero, estamos mostrando casi
15 gráficos diferentes. Por supuesto, en nuestro dashboard, tenemos que tener una sección en
el lado izquierdo para los logotipos, para las navegaciones,
entre los dos dashboard, el resumen, y
las vistas detalladas Por supuesto, podemos ir y agregar múltiples
funcionalidades sobre la
exportación de los dashboards o iconos donde podemos
poner nuestros enlaces No nos
olvidaremos de los filtros, así que en la parte superior derecha, podemos tener como
un interruptor
para mostrar los filtros
o para ocultarlo. Bien, amigos,
al siguiente paso. Ahora no hemos terminado de
planear nuestro tablero. Tenemos que ir a
bosquejar la maqueta de la estructura del contenedor La construcción de un tablero en
tableau requiere un conocimiento sobre cómo controlar y
administrar los contenedores. Si no tienes
plan,
te prometo que las cosas pueden ponerse caóticas Por eso tenemos que sofocar la estructura
del contenedor, y esta vez
voy a bosquejar el mocap usando el DRoO es una herramienta increíble y
además gratuita para crear gráficos y conceptos
profesionales que suelo hacer
también en mis proyectos Bien, entonces ahora estamos dentro de DO, y acabo de poner nuestro mocap
como referencia para nosotros, y trabajar con DroAO
es bastante sencillo El primer paso que
suelo hacer eso, voy al estilo de aquí
y lo hago como boceto. Ahora lo que esto hace es que
todas las formas que tenemos en el lado izquierdo van a
verse como dibujo a mano. Así que al final de tu
concepto vas a lucir realmente genial y n vertiendo. Ahora, para nuestros
contenedores, vamos a tener tres objetos diferentes. El primero va a ser
el contenedor horizontal. Entonces tú eres la horizontal. Contenedor, y suelo
tener el color de plue. Vamos primer año, quitemos el
relleno y vayamos a los colores. Elige plue y tal vez
hazlo más grueso. Entonces este es el primer tipo. El otro, tenemos unos contenedores
verticales, a la derecha. Entonces contenedor vertical, y vamos a tener
el color naranja. Entonces tal vez vino
algo así. Y la última caja
va a ser nuestros objetos. Podría ser cualquier cosa.
Podría ser un icono, toma una imagen. Entonces me gustaría que Gray. Vamos a tener
algo como esto. Entonces podemos ver que todo
nuestro dashboard lo
divide en dos secciones,
las secciones de la izquierda donde
tenemos los logotipos y los iconos, y luego el resto
al lado derecho. Entonces eso significa que
vamos a comenzar con contenedor
horizontal para todos
los dashboards Entonces vamos a
hacerlo así. Y lo vamos a tener
así tan grande. Bien, entonces
déjame quitar el texto aquí y tal vez
darle un nombre de texto. Este es todo el tablero de instrumentos. Este es el primer paso.
Ahora comencemos con el de la
izquierda donde tenemos
los íconos y los logotipos. Es como una vertical, tenemos todos los objetos uno debajo del otro. Lo que vas a
llevar, vamos a tomar un contenedor vertical
para el lado izquierdo. Vamos a llamarlo Nav
para navegación así, y vamos a hacerlo un
poco más pequeño. En el interior, vamos a
tener diferentes objetos como un logotipo.
Hagámoslo más pequeño. Voy a ir a hacer
una idea de eso, así que vamos a hacer clic en fel
y gris, lo mismo aquí Ahora podemos acercar y agregar más íconos con el fin de
navegar entre el tablero, para explorar el tablero, para poner enlaces, y así sucesivamente. Así que vamos a
tener múltiples enlaces y cosas en la navegación. Esto es todo
sobre la navegación. Ahora, del
lado derecho, ¿qué tenemos? Entonces tenemos primero como título
un filtro, y luego debajo de él, tenemos toda
una sección de gráficos. Eso significa que tenemos dos
objetos uno debajo del otro, y para eso,
vamos a necesitar nuevo un contenedor vertical. Para todo esto por aquí, vamos a tener un contenedor
vertical grande como este, y lo vamos
a llamar header y charts header y charts. Bien, algo como esto. Ahora comencemos con el encabezado. Parece que tenemos un encabezado y al lado de él, tenemos filtros. Por eso vamos a ir con contenedor horizontal a la derecha. Vamos a
tenerlo así y ¿qué tenemos dentro de él? Tenemos el encabezado
y el filtro derecho. Entonces tenemos el título. Y aquí del lado derecho, vamos a tener algunos íconos o tal vez un ícono que veamos. Ahora echemos un vistazo a
nuestros gráficos de aquí. Aquí tenemos tres
secciones a la derecha, pero en realidad están
divididas en dos lados Los lados del ascensor donde tenemos la vista general y el lado derecho, donde tenemos dos secciones. Eso significa que tenemos dos
objetos uno al lado del otro, y para eso,
vamos a tomar otro contenedor horizontal. Hagámoslo así.
Va a ser el divisor principal entre el lado del elevador y
el lado derecho. Empecemos por el lado del ascensor. Como puedes ver, son
objeto uno debajo del otro, y eso significa que vamos a ir
a usar un contenedor vertical. Para el lado del elevador,
vamos a tener un
contenedor vertical como este. Déjame simplemente quitarle
el nombre y
vamos a llamarlo el resumen. Visión general, y tenemos dentro de
visión general, una gran cantidad de gráficos. Podemos tener múltiples gráficos como este y todos ellos están
debajo de los demás. Ahora no vamos a perforar
dentro de cada detalle. Sólo tendremos un
plan aproximado para los contenedores. Ahora vamos a revisar el lado derecho. Ahora del
lado derecho, como pueden ver, tenemos dos secciones principales, tenemos la demografía
y los ingresos Eso significa que
vamos a ir a tener un contenedor vertical. También. Del lado derecho, podemos tener uno
vertical así, y aquí vamos a
quitar el nombre. Ahora vamos a
revisar cada lado. Como puedes ver, primero tenemos
como un título y debajo de él, tenemos diferentes objetos. Nuevamente, aquí tenemos un contenedor
horizontal. Vamos a tener así. Está muy anidado porque es
un poco complicado. Vamos a tener
también para la siguiente sección para los ingresos. Vamos a tener un título y luego gráficos. Vamos
a darle un nombre. Esta es la demografía, y por debajo de ella,
tenemos lo mismo Tenemos una sección
para los ingresos. Qué tenemos
debajo de ese título, tenemos aquí como
gráficos lado a lado. Eso significa que podemos ir y usar contenedor
horizontal
para ese derecho. Vamos a tener contenedor
horizontal debajo él así y dentro de él, tenemos nuestros diferentes gráficos. Tenemos gráficos como este,
vamos a tener tres así. Para los ingresos también,
vamos a tener sólo dos gráficos, vamos a necesitar también
un contenedor horizontal ya que son
objeto lado a lado, y podemos tener nuestros dos gráficos. Muy bien, chicos. Creo que
tenemos un plan, cierto, entonces tenemos un plano
para nuestros dashboards, y tenemos muchas capas
como alrededor de seis capas No te vamos a encontrar ahora, el plan, es
solo un plan rudo. Pero una cosa que tal vez me
gustaría acercar un poco es
sobre cada gráfico. Entonces como puedes ver, por
ejemplo, este, tenemos un título siempre
y debajo de él un gráfico. Lo mismo va
para el género, tenemos un título y una gráfica. Eso significa que tenemos un
contenedor vertical para cada gráfico. Si vamos y acercamos
dentro de esos gráficos, no colocaremos
inmediatamente los gráficos. Vamos a tenerlo siempre
como una vertical como esta, donde el primer
objeto va a ser el título de las gráficas. Entonces así y por debajo de él, entonces podemos tener
ese gráfico en sí. Muy bien, amigos míos. Entonces
ahora tenemos un plan rudo. Entonces ahora vamos a implementar esos contenedores en Tableau. Bien, amigos. Entonces, finalmente, tenemos ahora un
plan aproximado para nuestro tablero de instrumentos. Pero claro, no
contiene todos los detalles, así que seremos como torcer y ajustar cosas mientras estamos
construyendo el tablero Así que volvamos a Tableau para construir el dashboard.
165. Proyecto de recursos humanos | crea el panel de resumen: Bien, amigos, vamos a
crear un nuevo tablero y llamémoslo resumen de RRHH. Así. Ahora, el
primer paso de eso, vamos a ir y definir
el tamaño del tablero. Así que vamos por aquí del
lado izquierdo. En lugar de rango, vamos a
seleccionar un tamaño fijo, y esta vez
iremos con eso con 1,400 y la altura
de 800. Todo bien. Entonces comencemos con
el primer contenedor. Es el contenedor horizontal
para todo el tablero de instrumentos. Lo que suelo hacer, voy por aquí y lo cambio a flotante, porque al tener todo
en un contenedor flotante, agrega más dinámica y podemos ir y cambiar el
fondo como queramos. Asegúrate de
cambiarlo a flotante, tomemos el contenedor
horizontal y lo dejemos caer en el medio. Como puedes ver, es
un poco pequeño. Lo que podamos hacer,
vamos a ir a cambiar el tamaño de la misma para que se ajuste
a nuestro tablero de instrumentos. Vamos a la disposición, y los anchos van a ser
exactamente como el tablero,
1,400, y los 800
para la altura Para la posición,
va a ser cero, cero. Para tenerlo exactamente
en la parte superior de nuestro tablero de instrumentos. Ahora en esta fase
como estamos agregando la estructura de nuestros contenedores, suelo
ir y agregar bordes
a cada contenedor para ver si
estamos haciendo todo correctamente. Ahora
vamos a hacer eso. Vamos a los bordes y agreguemos una línea, gruesa y plu Con eso, podemos ver un contenedor horizontal
Plue. Por supuesto, vamos a
darle el nombre,
así que vamos a cambiarle el nombre
para que sostenga dashward Bien. Ahora
para evitar errores convirtiendo el contenedor
horizontal un contenedor vertical. Voy y le agrego tablones en su interior para que sea como un contenedor
horizontal fijo Vamos a hacer
eso, dos dashward, y ahora volvamos a
cambiarlo a tilt Sólo el primer contenedor principal va a estar flotando, el
riesgo va a ser inclinado. El primer tablón a la mitad. Ahora asegúrate de que el segundo espacio en blanco exactamente en el lado derecho. Volvamos y comprobemos
en la mentira outut. Se puede ver que tenemos tablones
dentro de todo nuestro dashward. Ahora pasemos al
siguiente nivel y comencemos a agregar los contenedores
dentro de todo el dashward, y aquí tenemos dos contenedores
verticales Uno para la Marina,
vamos a hacerlo. Podemos tener un
contenedor vertical por aquí. Como de costumbre, voy y le
agrego tablones en su interior. Vamos a agregar
la primera tabla. Es un poco
pequeño así. Vamos a expandirlo. Vamos a agregar
otra tabla debajo de ella. Asegúrate de que esté debajo de
la primera tabla. Vamos a revisar el diseño. Ahora como puedes ver,
tenemos un contenedor vertical y dos espacios en blanco dentro de
él, lo cual es correcto. Y vamos nombre. Vamos
a darle un nombre de Nav, y podemos ir a quitar
la primera tabla por aquí Ya no lo necesitamos,
así que vamos a eliminarlo. Por supuesto, podemos ir y
agregarle un color de borde para ello. Esta vez va a ser naranja. Este es el contenedor
para el Nav. Ahora vamos a agregar otro para el lado derecho para el resto. Entonces, vamos a tener un contenedor
vertical y dos tablones dentro de él, uno en el medio, y
uno exactamente debajo de él Ahora es muy pequeño.
Vamos a pollar el contenedor vertical y
hacerlo más ancho así. Vamos a darle un nombre ahora. Va a ser encabezado
y gráficos. Así que haga clic. Por supuesto, vamos a
ir a darle un color como este y va
a ser también y naranja. Ahora bien, si estás mirando
al árbol de aquí, tenemos todo un
dashboard y dentro de él, tenemos el nav y
al lado derecho, tenemos la cabecera y los gráficos. Vamos a quitar esta tabla. Ya no lo
necesitamos. A partir de aquí. Ahora no nos
centraremos en el Nav, ya que no tenemos
muchos contenedores, aquí solo
tenemos logotipos
e íconos y así sucesivamente. Nos centraremos ahora en el
header en charts porque aquí tenemos el contenido
real y tenemos muchos contenedores. ¿Qué tienes dentro?
Tenemos dos contenedores, uno para el encabezado y otro
para todas las cartas, y ambos son contenedores
horizontales. Empecemos con el encabezado, así que vamos a ir a
agregar contenedor horizontal. En el medio. Esta vez en lugar
de agregar espacios en blanco, vamos a agregar un texto para el título del tablero. Va a ser
recursos humanos, dashboards. Agreguemos la palabra resumen. Tengámoslo así, y
vamos a tener el tamaño de 20. Ahora vamos a ir a agregar
un espacio en blanco a los lados derechos. Asegúrate de dejarlo caer exactamente hacia el lado derecho dentro de
este contenedor. Vamos a la maquetación y
verifiquemos qué tenemos. Como puedes ver, ahora
tenemos un texto y en blanco debajo del contenedor
horizontal. Vamos a
darle el nombre ahora. Este es el encabezado,
y claro, vamos a ir
a agregarle un color , va a ser el azul. Ahora podemos ir y retirar
esta tabla superior. Así. Ahora vamos a agregar otro
contenedor para los gráficos. Así que también puede ser contenedor
horizontal,
así que deja caer su debajo de él. Como de costumbre, vamos a ir a
sumar nuestros espacios en blanco. Uno aquí. Hagámoslo más grande y
uno al lado derecho. Y vamos a la maquetación
y revisamos cosas. Tenemos dos espacios en blanco dentro
del contenedor horizontal. Ahora vamos a
darle el nombre. Aquí tenemos de todo, el
ascensor y secciones derechas. Bien, y vamos a ir a
sumar las fronteras como de costumbre. Entonces con eso, tenemos
nuestros dos contenedores, y podemos ir a sacar
este porta lugares de aquí. Ahora, sigamos perforando y vamos a enfocarnos
en este contenedor, las secciones izquierda y derecha, y aquí tenemos dos contenedores
verticales. Entonces comencemos con la
sección izquierda, el contenedor elevador. Lo vamos a tener para
la visión general, así contenedor vertical. Y ahora dejemos caer
un texto en lugar
de en blanco y llamémoslo resumen. Y tal vez hagámoslo como 12. Ahora debajo de él otro espacio en blanco con el fin de asegurarse de que este
es un contenedor vertical. Vamos a la
maquetación y verifiquemos. Vertical a contenedor,
tenemos título en blanco, y vamos a darle el nombre sobre ver sección izquierda como esta. Vamos a quitar
esta tabla de
nuestro tablero de instrumentos y no
te olvides del
color del porer Podemos tenerlo naranja. Eso establece, hagámoslo un
poco más pequeño así. Ahora vamos al lado derecho, y podemos tener también un contenedor
vertical, así,
las mismas cosas, una tabla y debajo de ella también otra tabla, y vamos a la
disposición las mismas Tenemos dos tablones y
vamos a darle un nombre, demo y secciones de ingresos Como de costumbre, el pder,
como nosotros anaranjamos, y vamos a ir ahora y quitarle así el
portaplaza Ajustemos los lados,
así que la sección izquierda, la vista general, debería
ser más pequeña así, y luego tenemos
la sección correcta. Con eso, tenemos
todo en el lado izquierdo. Lo que queda es diseñar los contenedores de
esas dos secciones. Aquí tenemos dos contenedores
verticales. Vamos a
hacerlo. El primero, lo vamos a dejar caer
aquí en el medio. Vamos a agregarle texto para ello. Va a ser
la demografía, y el tamaño va a ser 12 Bien. Ahora vamos a hacerlo más grande así. Dejemos caer un espacio en blanco. Asegúrate de
dejarlo exactamente aquí, y vamos a ir al layout
y todo está bien, como puedes ver, solo estoy
pico un poco más grueso Aquí tenemos el
texto y el espacio en blanco. Vamos ahora a darle un nombre. Va a ser
la sección demo. Así, y vamos
a darle también un color. Además, un contenedor vertical. Vamos a quitar
esto, marcador de posición, y tenemos que hacer
exactamente lo mismo para la segunda sección Vamos a agregar un
contenedor vertical, un texto, va a ser el ingreso, 12, y vamos a
hacerlo más grande así. Vamos a traer
también un espacio en blanco. Asegúrate de dejarla caer
dentro del contenedor. Vamos a revisar el diseño,
así que todo está bien. Ahora vamos a
ir y renombrarlo como de costumbre. Sección de ingresos. No olvides el
color así. Y con eso, ya terminamos. Vamos a quitar
la última tabla. Aquí todavía tenemos espaciado. Vamos a ajustar el tamaño, así que la demo va a ser la media y los ingresos van a tomar también todo
el espacio. Bien, chicos, les
prometo el último
desglose, donde vamos
a agregar un
contenedor horizontal para las cartas. Para la demografía,
vamos a tener un
contenedor horizontal aquí dentro Vamos a añadir
unas tablas dentro de ella. El primer tablón pequeño
y al lado derecho. Así que vamos a comprobarlo. Tenemos contenedor horizontal, darle un color de borde. Ahora vamos a
ir y hacer exactamente lo
mismo por los ingresos. necesitamos contenedor
horizontal dentro de él y dos tablones. Aquí. Déjame
hacerlo más grande, y uno exactamente
al lado derecho. Y vamos a
revisar las cosas. Tenemos dos tablones dentro del contenedor horizontal,
dale un nombre Gráficas de ingresos como
esta, dale un color. Y quita el marcador de posición. Entonces vayamos a quitarlo. Bien, amigos, así que terminamos. Vamos a hacer una
revisión final de la estructura. Tenemos todo un
tablero y dentro de él, tenemos la
sección de elevación para el Nav, la sección correcta para
todo cabecera y gráficos, y dentro de él, tenemos dos
contenedores horizontales, uno para el encabezado,
y otro para el elevador y secciones derecha. Vamos a profundizar.
Podemos ver aquí tenemos la sección de ascensor como contenedor
vertical, y luego tenemos una sección correcta para las secciones de demostración e
ingresos, y luego vamos a
dividirla en sección de demostración
y sección de ingresos, y cada una de ellas tiene un título y también contenedor
horizontal. Lo mismo
también para los ingresos Así que si lo tienes
así exactamente igual que yo, podemos proceder. Si no, entonces regresa
y hazlo paso a paso. Bien. Ahora el siguiente paso
que vamos a hacer la primera iteración
en el dashboard, donde vamos a
poner todos los gráficos
dentro de nuestro dashboard No nos van a importar
mucho los diseños. Se trata de colocar las
cartas dentro de los contenedores. Entonces comencemos con la primera
sección de la descripción general, así que asegúrate de seleccionarla. Y voy a decir,
hagámoslo un poco más grande. Entonces vamos a empezar
de arriba a abajo. Vamos a ir al tablero, y vamos a añadir un título. Para el primer pan
, van a ser los empleados activos, empleados
tan activos. Y vamos a
centralizarlo en el medio. Ahora por debajo de este título,
vamos a tener el
pan off activo. Dejemos caer esta tabla debajo de ella. Por supuesto, vamos a
ir a esconder el título. No lo necesitamos.
Bonito. Ahora debajo de él, podemos tener dos KBI, la izquierda y la derecha,
y para eso, necesitamos contenedor horizontal Pero antes de eso,
vamos a ir a tener un pequeño separador entre esta sartén y las
dos bandas de abajo. Vamos a tener
un espacio en blanco debajo de él. Vamos a hacerlo
más pequeño así, y vamos a ir a
diseñar las siguientes cosas. Vamos al
fondo, o colores, Escoge nuestro gris y haz que la
opacidad sea algo alrededor de 60 Todo bien. W pensamos, vamos a quitar
la brotación exterior 20 Y vamos a ir a
darle el divisor de nombres. Todo bien. Todo
bien. Entonces, debajo de él, vamos a tener un contenedor
horizontal para los dos KPIs Arrastre y suelte debajo de
él así. Como de costumbre, vamos a
ir a sumar nuestros dos tablones, uno, y el segundo, asegurarnos de que va a estar
exactamente al lado derecho Así que vayamos a la
maquetación y verifiquemos. Entonces aquí tenemos los contenedores
horizontales. Vamos a llamarlo. Vamos a llamarlo sección
QBI así. Por supuesto,
vamos a ir y agregarle pocas fronteras para ello
sólo para verlo. Todo bien. Como puedes ver
ahora, las cosas están destrozadas Vamos a reorganizarlo. Vamos a hacer
este nuevo contenedor un poco más grande así. Ahora vamos a centrarnos en
esos dos KPIs. Ahora, ¿qué
necesitamos para cada QBI? Necesitamos una prohibición de títulos
y gráficos de líneas. Entonces tenemos que tener un contenedor
vertical. Así que vamos a agarrar uno
y ponerlo dentro de él. Empecemos a
agregar cosas de inmediato, así que necesitamos un texto. Va a ser el contratado
y llegar al centro. Debajo de ella, necesitamos el pan, arrastra y suelta el pan, claro, asegúrate de quitar
y ocultar el título. Debajo de eso, necesitamos
los gráficos de líneas. Se contrata por año y la
deja caer exactamente debajo de la sartén. Y escondemos el título. Ahora bien, este es el primer contenedor. Vamos a revisar el diseño. Tenemos aquí, contenedor
vertical, tenemos el título, pan, y también los gráficos de líneas. Vamos a darle el
nombre y ser contratados BI. Así, vayamos y retiremos soporte para
el primer lugar de
la tabla. Así que quítelo. Ahora, no te preocupes por el
tamaño y la coloración. Vamos a hacer una
segunda iteración en el tablero
para hacer un ajuste fino Ahora solo podemos ajustar un
poco el lado del gráfico de
líneas así. Ahora necesitamos en el lado
derecho, nuevamente, el mismo KBI, los mismos pasos Vamos a agarrar un
contenedor vertical hacia el lado derecho, asegúrate de dejarlo caer
dentro del contenedor, y necesitamos un texto. Se va a
terminar en el centro. Entonces, ¿qué necesitamos más?
Necesitamos una sartén así que asegúrate de que esté exactamente debajo del texto y
también, oculta el título. Vamos y esta pequeña zona a este contenedor,
vaya al lado izquierdo. Y además, el espacio en blanco
debería ser más pequeño. Ahora qué necesitamos,
necesitamos el gráfico de líneas. Así que vamos a dejar caer el gráfico
de líneas debajo del pan. Quita el título y
hazlo un poco más pequeño. Ahora vamos a
revisar el layout. Entonces tenemos un contenedor vertical. Tenemos un título, pan, y
también, otro gráfico. Vamos a cambiarle el nombre. Este es el término KPI. Bien. Ahora una cosa más, me gustaría ir
a la esta pieza en blanco, cambiarle el nombre a divisor. Así, vamos a
darle el mismo color. Va a ser el
gris oscuro y también la
lástima 260 así. Vamos a quitar
el acolchado exterior. Ahora, ¿qué tenemos
por debajo de eso? Contamos con el departamento y como
lineas elevadoras y derecha. Para eso, necesitamos un contenedor
horizontal. ¿Qué necesitamos? Necesitamos
un texto en el medio. Voy a ser departamentos, y debería estar en el
medio yft y a la derecha, vamos a ir a agregar
tablones Asegúrate de dejarlo caer
exactamente al ascensor. Y exactamente a la derecha. Vamos a revisar el diseño. Tenemos aquí, er contenedor,
blanco, departamento en blanco. Así que vamos a colorear esas
cosas para poder verlas. Va a ser el d gris y 60 sin ningún cuerpo exterior, lo mismo para el siguiente 60 y sin relleno ao. Podemos ir y
llamarlo título de departamento. Ahora, ¿qué tenemos debajo de él? Tenemos la carta
del departamento. Vamos a colocarlo
debajo de él, y claro, vayamos y quitemos el
título así. Ahora por debajo de eso, podemos
tener el título de ubicación, por lo que puede ser exactamente
igual que los departamentos. ¿Qué necesitamos? Necesitamos
contenedor horizontal. Necesitamos un texto. Vamos a llamarlo ubicación
así y
centralizarlo en el medio Necesitamos dos espacios en blanco
ascensor y derechos, así, y
vamos a los diseños. Tenemos tablón de ubicación de tablones, y podemos cambiarle el nombre
a título de ubicación Y vamos a
diseñar esos tablones, así que hazlo gris,
60, y quita el acolchado. Lo mismo para el siguiente, también, 60, quitar el acolchado. Ahora, debajo de eso,
tenemos dos gráficos, uno, un mapa, y otro
, un gráfico de barras. ¿Qué necesitamos? Necesitamos contenedor
horizontal debajo de él, y necesitamos los dos gráficos. Consigamos la ubicación
al lado derecho,
quitemos el título. Vayamos a conseguir
los mapas exactamente al lado izquierdo, y
eliminemos los títulos. Ahora vamos a revisar
lo que hemos hecho. Tenemos contenedor horizontal
y los dos gráficos. Vamos a cambiarle el nombre, pueden
ser los gráficos de ubicación. Y ahora podemos ir a
quitar la última tabla. Es solo un marcador de posición,
así que quítalo. Eso es todo,
ahora tenemos todas las cosas dentro de la sección de visión general. Como puedes ver si
no lo haces despacio y paso a paso, planeación, todo,
esto pueden ser vacas. Pero con la planeación,
todo va a ser fácil. Ahora pasemos a otra
sección a esa demografía. Aquí tenemos un montón de gráficos.
Hagámoslo paso a paso. Estamos en esta sección por
aquí. ¿Qué tenemos? Tenemos un título, y luego
tenemos múltiples gráficos
uno al lado del otro. Como es habitual, cada gráfico
es una vertical, tenemos un título, y
también el gráfico en sí. Vamos a agregar el primer contenedor
vertical por aquí, y luego necesitamos
dentro de él un texto. Así que asegúrate de dejarlo caer aquí. Este va a ser el género. Y centro. Y debajo de
él, necesitamos los gráficos. Vamos a elegir nuestro
gráfico Pi para el género, arrastrarlo y soltarlo debajo de él. Por supuesto, vamos
a ir a quitar el título. Un gran. Ahora antes de pasar
al siguiente gráfico, vamos a ir a
tener un divisor como este. Vamos a darle los colores. Gris, 60 así y El pudín exterior. Ahora
a los siguientes gráficos, necesitamos también un
contenedor vertical al lado derecho, asegúrate de dibujarlo
directamente al divisor, y aquí necesitamos tres gráficos. Hagámoslo paso a paso.
Primero, necesitamos el título. Va a ser educación
y H al centro también. Debajo tenemos el
primer gráfico de barras, que son los grupos H. Así que arrástralo y colóquelo debajo del título y elimine
el título también Ahora debajo de él, hay
dos gráficos, el mapa de calor, y también, el
gráfico de barras de la educación. Ya que están uno al lado del otro, vamos a ir a conseguir contenedor
horizontal debajo. Así que deja caer el contenedor del presentador
exactamente debajo de él. Entonces ahora las cosas se están
redimensionando, la izquierda o a la derecha, y así sucesivamente, no te
preocupes por ello Lo principal sí,
estamos colocando los gráficos en el contenedor
adecuado. Entonces vamos a conseguir primero H
versus educación y ponerla. En este nuevo contenedor,
quitar ese título, y ahora al lado derecho, necesitamos los niveles educativos, así que asegúrate de colocarlo
al lado derecho y quitar
también el título. Entonces ahora vamos a
cambiar el tamaño de este divisor para tener un
poco de espacio. Así. Ahora tenemos que cambiar
algunas cosas con esos gráficos de partes como
ocultar los encabezados. Por ejemplo, haga clic
en el primero, clic con el botón
derecho en el
encabezado y elimínelo. Ahora para el segundo gráfico, me gustaría cambiar cosas. Así que vamos a entrar en este gráfico
dando clic a esta flecha. Ahora voy a ir a
cambiar columnas filas, y también, vamos a ir
a esconder el encabezado. Vamos a retirarlo y tenemos que volver
a nuestro tablero de instrumentos. Entonces nos vamos a quedar
con esto, pero lo
configuraremos más adelante en
la segunda iteración Ahora echemos un vistazo a la
maquetación para asegurarnos que todo esté
correcto. Entonces vamos a ver. Este es el contenedor vertical
para la educación y la edad. Vamos a cambiarle el nombre. Educación y
tablas de edad como esta. Debería tener un título luego el primer gráfico donde
tenemos el gráfico de parte, y luego plod, tenemos gráficos
horizontales,
donde tenemos dos
gráficos uno al lado del otro, el al Mm y los gráficos de parte Si lo conseguimos así,
entonces podemos proceder. Entonces ahora necesitamos otro
gráfico al lado derecho, donde tenemos el último
gráfico en esta sección, pero necesitamos un divisor
entre ellos. Así que vamos a buscar una tabla y arrastrarla y soltarla exactamente
al lado derecho Así que asegúrate de
soltarlo correctamente. Así que vamos a
revisar el diseño. Tenemos el color
gris y también 60, y el exterior brotando a cero Ahora como puedes ver, nuestra tabla va
después de las tablas de educación
y edad Así que vamos a cambiarle el nombre. Si cualquiera, y como de costumbre,
necesitamos un contenedor, entonces va a ser un contenedor vertical
al lado derecho, y necesitamos un texto. Va a ser educación y desempeño
así en el medio. Y esto va
a ser muy sencillo. Vamos a ir
a conseguir el gráfico justo debajo de él
así, quitar el título. Por supuesto, puedes
ir y hacer que el divisor sea un poco
más pequeño a izquierda y derecha. Bien, vamos a revisar de nuevo el diseño, si
todo está bien. Entonces tenemos un
contenedor vertical para el último gráfico, tenemos un título y debajo de
él, tenemos los gráficos. Bien, ya terminamos
con esta sección. Ahora, pasemos a
la última sección a los ingresos. Entonces,
¿qué tenemos por aquí? Déjame cerrar esto y también esto,
tenemos los ingresos. Entonces tenemos un título y debajo de
él, tenemos un contenedor. Aquí necesitamos dos
gráficos como de costumbre. Tenemos el contenedor vertical para el primero,
y necesitamos un título. Así que vamos a dejar caer
un texto dentro de él. Va a ser
educación y género. Hazlo en el medio.
Ahora necesitamos nuestros gráficos. Vamos y déjalo caer debajo
del título. Quitar el título. Ahora antes de pasar
al siguiente gráfico, necesitamos un separador o divisor. Vamos a diseñarlo como de costumbre. A 60 y el relleno a cero. Ahora necesitamos construir
los últimos gráficos. Como es habitual, obtenemos un
contenedor vertical hacia el lado derecho. Necesitamos un título.
Va a ser la edad versus el apio a la mitad Bien. Y claro,
necesitamos nuestro gráfico. Así que vamos a
dejarlo caer debajo de él. Quita el título y haz que el
divisor sea más pequeño así. Bien, así que eso es todo
para esta sección, y ahora tenemos todas
nuestras cartas dentro nuestros contenedores como
planeamos. Bien, amigos. Entonces con eso
tenemos todos los gráficos en un solo lugar en un tablero, ahora vamos a comenzar
con el proceso de refinación y encontrar unidad
del tablero, donde vamos a
ir y retocar y torcer muchas cosas para tener
un tablero profesional
166. Proyecto de recursos humanos | afinación del panel de resumen: Bien, amigos. Entonces
con eso tenemos todos los gráficos en un solo
lugar en un tablero. Ahora vamos a comenzar
con el proceso de refinación y encontrar uni
del tablero, donde vamos a
ir y retocar y torcer muchas cosas para tener
un tablero profesional Bien, entonces ahora, el
primer paso de eso, vamos a ir a
agregar colores de fondo al tablero como contenedores, y vamos a ir y eliminar todos los colores de fondo de las hojas de trabajo.
Vamos a hacer eso. Vamos a empezar
primero con
todos los dashboards por aquí Entonces vamos a
agregar lo siguiente. Va a ser
como un gris oscuro. Entonces voy a ir con
este de aquí. Entonces tenemos el fondo, un gris oscuro, y luego la
sección va a ser negra. Entonces vayamos al siguiente paso. Vamos a ir a
la marina por aquí. Entonces thenav va a
ser su propia sección. Por eso lo vamos a
tener como un negro así, y luego al lado derecho, no
vamos a tener
todo como negro, solo
tendremos las
tres secciones visión general, demografía, e ingresos Por eso no voy a
cambiar nada por aquí. Vayamos a las secciones, y vamos a comenzar
con la visión general por aquí. Vamos a
tenerlo como un negro. Entonces necesitamos esas dos secciones. Necesitamos la sección demo, va a ser también
placa y también, la sección de ingresos
puede ser placa. Con eso como puedes
ver, estamos consiguiendo ahora el tema oscuro
de nuestro dashboard. El siguiente se de eso,
vamos a eliminar todos los colores de fondo
dentro de nuestras hojas de trabajo Lo hemos agregado
al inicio
para tener una sensación
sobre el tema oscuro, pero ahora no usaremos los colores de fondo
de las hojas de trabajo, vamos a usar
solo los dashboards Ahora tenemos una tarea bórica, donde vamos a
pasar por todas las hojas y vamos a empezar a
quitar el fondo Empecemos por la parte superior izquierda. Vamos a
empezar con el pan, click
derecho sobre él
y vamos a formatear, y luego vamos a sombrear
y vamos a ir
a quitar el
color de la hoja de trabajo. T ninguno. Ahora vamos a repasar todas las hojas de trabajo que tenemos, y vamos a ir a quitar
el color de fondo Podemos hacerlo en el
dashbard aquí o puedes ir a visitar cada una de esas
sábanas una por una Tenemos el último.
Quita así. Ya terminamos. Ahora hemos arreglado los colores
de fondo del tablero y también las hojas de trabajo Todo bien. Pasando
al siguiente paso, íbamos a ir a arreglar
el tamaño de la fuente y el color. Empecemos
por el título de nuestro dashboard. Seleccionemos todo, y vamos a ir a usar nuestro gris claro,
y nos aseguramos de que sea 20, así que lo tenemos como 20, y
hagamos de la primera sección el título en sí como un perno y dejamos
el resumen tal como está. Entonces eso lo establece. Ahora vamos a ir a editar el
título de cada sección. Aquí tenemos tres
secciones, resumen, demografía e ingresos, y vamos a
hacer lo siguiente, vamos a ir al resumen Lo hacemos gris claro. Así, y vamos a
hacerlo como nosotros 14 y audaz. Pasemos al siguiente,
vamos a hacer las mismas cosas. Negrita, cambia el color a gris
claro y hazlo 14, y a la última sección. 14 negrita y, elegimos el color. Las secciones se ven
exactamente iguales. Ahora vamos a ir a editar
los títulos de cada gráfico. Vamos a hacer que
la siguiente lista comience con la agenda por aquí. Vamos a hacerlo
también gris claro, y lo vamos a hacer como 11 para el tamaño de la fuente. Vamos a hacer lo mismo
por cada uno de ellos. Van a ser 11 gris claro. Para el siguiente para el siguiente. 11 por edad y sexo. Todo bien. Y no te olvides de los departamentos de aquí. 11 ands gris y la ubicación. Y 11. Ahora ya terminamos
con los títulos y esas cosas. Ahora, vamos a revisar el tamaño del
teléfono dentro de nuestras cartas, y yo diría que
podemos hacerlo más pequeño. Tenemos que
pasar por eso otra vez. Empecemos por el departamento. Ir a formatos, y en vez de nueve, vamos a
tenerlo como ocho. Vayamos
también por el índice y lo movemos a ocho. Yo diría que vamos a
hacerlo audaz bien. Ahora vamos a este gráfico Pi,
hazlo ocho,
y lo mismo para el mapa, así que haz clic en alguna parte, ve a
ft, y hazlo ocho. Ahora para el gráfico Pi,
entraría dentro de su, y vamos a ir
al círculo exterior. Y ahí vamos
a ir y cambiar el tamaño de fuente a ocho. Pero el gran número dentro, vamos a
dejarlo como está. A lo mejor vamos a
hacerlo un poco aún más grande. Hagámoslo diez. Volvamos a nuestro dashboard, y ahora continuamos
a los siguientes gráficos. Hacer todo como ocho. Lo mismo para la edad. Ahora a la siguiente, las mismas cosas. Y como nosotros ocho por los ingresos, y por las edades y esas cosas. Todo debería ser ocho. Creo que se ve muy bien. Ya terminamos con el
tamaño de fuente y los colores. Todo bien. Ahora el siguiente bit que
vamos a ir a visitar todo el gráfico nuevamente
para mejorarlo,
refinarlo, y tal vez
agregar cosas extra. Ahora echemos un vistazo a
los departamentos de aquí. Lo que podemos hacer,
podemos ir y sumar el estado del empleado
para cada departamento. Podemos mostrar también en este
par el total terminado. Para hacer eso, volvamos
a entrar en el gráfico. Ahora necesitamos como una dimensión de
estado para
poder controlar los
colores dentro de esas barras. Aún no lo tenemos, así que
por eso vamos a ir
a crear uno nuevo. Vamos a llamarlo un estado. Entonces va a
ser la misma lógica. Vamos a tener una
declaración F. F es nulo. Las fechas terminadas, fecha de término, después se emplea. Entonces se contrata al empleado. De lo contrario, terminó así. Vamos a terminarlo, y ahora vamos a
ir a tomar el estatus y ponerlo al
color por aquí. Vamos a asignarle
la coloración, así que el contratado va
a ser el verde y el terminado va a ser el rosa. Ahora, ¿
qué más voy a hacer? Yo sólo voy a ir y cambiar
entre esos dos estatus. Vamos a hacerlo.
Y también me gustaría mostrar el total
contratado dentro de la etiqueta. Vamos a buscarlo, y
podemos ir a cambiar tal vez el color de esta
etiqueta a rejilla ligera, y tal vez hacerla siete, algo así,
y podemos hacer aún más pequeño el índice. Volvamos a nuestras listas. Ahora también podemos ver en
estas partes, el número de empleados
despedidos. Yo diría que hagamos el
índice, un poco más pequeño. Esto. Eso es todo por este gráfico. Pasemos al siguiente. Vamos a
entrar en este gráfico. Yo diría que
agreguemos las
informaciones porcentuales a las columnas. Vamos a conseguir el total más alto y ponerlo
cerca de la ubicación, y luego vamos a
cambiarlo a discreto. Para que tengamos los porcentajes aquí y la
información del encabezado en la parte superior. Lo que vamos a hacer
vamos a ir a cambiar el formato de esos porcentajes. Eliminemos los decimales. Vamos a hacer esas
partes un poco más pequeñas. Iré con
algo como esto. Volvamos y
revisemos el tablero. Se ven bien, a
lo mejor vamos a hacer que
sea de menor tamaño para la fuente. En lugar de nueve,
normalmente tenemos ocho. Y podemos ir y
hacerlo más pequeño. Tenemos más lugares para el
mapa, algo así. Ahora para el mapa,
todo se ve bien, así que no tenemos que
cambiar nada. Pasemos ahora a la información
de género. Ahora, lo que podemos hacer, podemos hacer tal vez dos gráficos circulares
para cada género, y luego podemos mostrar
el porcentaje de empleados
despedidos.
Vamos a probar eso. A lo mejor puede verse bien,
así podemos entrar. Ahora para hacer eso,
necesitamos el género como fila. Por supuesto, ahora, nuestro gráfico
bi sí se rompió, así que vayamos al
círculo exterior y reparémoslo primero. No necesitamos la información
de género. Lo tenemos aquí como una dimensión. Qué necesitamos para los colores, necesitamos el estado del
empleado, y también, necesitamos el total contratado como porcentaje y ponerlo en el
Pi. Algo como esto. Lo que puedes hacer dentro de esos
círculos para los grandes números, podemos cambiarlo
al porcentaje correcto. Vamos a
reemplazarlo por un porcentaje, algo así, y
vamos a darle formato. Entonces a los porcentajes y
eliminar todos los decimales. Se ve bien ahora mismo, podemos ver el porcentaje de
terminados para cada género. Vamos a
echar un vistazo a nuestros dashboards. Ahora,
parece que necesita más espacio, lo que podemos hacer, podemos ir
y rotar las etiquetas primero. Y con eso
tenemos suficiente espacio, tal vez puedas hacerlo
un poco más grande. Vamos a arreglar el
espaciado entre los gráficos más adelante. Una cosa más que
acabo de notar que el círculo íntimo de los bi,
son naturalmente negros. Volvamos a la tabla. Al círculo interno
a los colores, y cámbielo a negro. Volvamos. Que hayamos terminado con la
tabla de género, como pueden ver. Realmente estamos pensando de
nuevo en el gráfico ya que vemos todas las informaciones en
un solo lugar en los dashboards Ahora vamos a llegar
a la divertida donde
tenemos aquí tres gráficos uno encima de los demás. En primer lugar, vamos
a darle más espacio así y tal vez
hacerlo un poco más grande. Ahora que tenemos tenemos
aquí cuatro valores y para la edad tenemos aquí
como cinco valores. Lo que vamos
a hacer primero,
vamos a darle más espacio, y estoy pensando en
tal vez vamos a ir a cambiar esas
dos informaciones. A lo mejor va a
verse más mejor. Volvamos a entrar en el gráfico. Vamos a darle la vuelta así. Volvamos a nuestras listas. Ahora se ve más bonito, déjame hacer esto
más pequeño, algo así. Ahora podemos ver que
la preparatoria está ocupando mucho espacio
dentro de nuestros gráficos, así que podemos ir y editar
el ES para eso,
así que haz clic derecho sobre
él y edita LS. Vamos a tenerlo así
como abreviatura. Bien. Entonces ahora tenemos más espacio. Tenemos que pelear con el
espacio dentro de este tablero. Entonces ahora el siguiente sib
que, me gustaría
ir y resaltar
el valor más alto Entonces como puedes ver ahora
tenemos todo como gris, y si destacamos ahora el valor más alto,
va a quedar muy claro. Entonces, entremos en este gráfico. Y ahora para
resaltar el valor más alto, tenemos que ir y crear
un nuevo campo calculado. Entonces vamos a darle un
nombre resaltado Max. Entonces necesitamos la función
max pero para la ventana. ¿Cuál es nuestra medida? Es el total duro por lo que el total se escondió. Estamos buscando
el mayor valor. Y si el valor actual igual Al valor más alto.
Nos vamos a hacer realidad. De lo contrario, nos
vamos a poner falsos. Vamos y golpeemos k, y usemos esta función
encima de los colores. Ahora vamos a cambiar primero
la coloración. Si es falso,
debería ser un gris oscuro. Si es verdad, lo
queremos como verde. Ahora bien, si revisas la vista,
tenemos múltiples valores como el valor más alto. Nos gustaría
tener un solo valor. Vamos a cambiar la función
agregada, haga clic
derecho sobre ella, y
vamos a editar el cálculo de la
tabla. Entonces ahora vamos a ir a dimensiones
específicas y vamos a considerar
ambas dimensiones, y con eso, solo
tenemos un valor, que es exactamente lo que queremos. Vamos a esconder la leyenda. Aún no lo queremos en
el tablero. Yo diría que vamos a mostrar
también una etiqueta para los más altos. Vamos a tomar esa
altura total como porcentaje. Ponlo en la etiqueta,
y claro, vamos a ir a cambiar
el cálculo de la tabla. Se deben considerar ambas
dimensiones. Así que vamos a cerrarlo, y vamos a ir a
cambiar el formato como de costumbre. No queremos todos
esos decimales. Vamos a eliminarlo, y
vamos a cambiar el formato. Lo que necesitamos,
lo necesitamos vamos con siete, y con un gris claro. No necesitamos todos los valores. Solo necesitamos a los hombres y max. Cambiarlo de todos a hombres y max y eliminar el valor
mínimo, que solo tengamos
por el mayor valor esta etiqueta. Creo que ya terminamos. Regresemos y
veamos cómo se
ve en los dashboards.
Está bien, bien. Ahora vamos a arreglar todas esas
izquierdas y derechos del gráfico parcial Aquí hemos cambiado
las dimensiones. Por eso tenemos que ir
y cambiar esto también. Asegúrate de hacerlo correctamente, así que vamos a bajarlo y el otro debería subir. Lo que vamos a
hacer, vamos a ir
a cambiar también las
dimensiones así. Esto es para el
primer gráfico y también para los siguientes
gráficos como este. Ahora vamos a destacar
también, el valor más alto. Volvamos a estas gráficas. Vamos a tomar el valor
resaltado como un color. Por supuesto, vamos a
ir a esconder la leyenda también. Vamos a quitarlo. Yo diría que vayamos
y reduzcamos el tamaño de esos pars para que
quepan dentro de nuestras cartas Voy a ir algo por aquí. Ya veremos.
Volvamos a nuestras listas, y hagamos las mismas
cosas por las edades. Vamos a ir a obtener el valor
más destacado de los colores, y tenemos que ir a cambiar
los colores por aquí, así que va a ser gris y
cierto, va a ser verde. quitemos las
leyendas y también, tenemos que ir y
reducir el tamaño de esos pars, tal vez
algo así Todo bien.
Volvamos y verifiquemos. Entonces ahora como puedes ver con
los efectos de resaltado, se ve muy bien. Ahora bien, como puede ver,
las piezas no están ajustando exactamente
encima de esos valores. Arreglaremos el espaciado y las posiciones más adelante
como el siguiente paso. Entonces podemos dejarlo
como está por ahora y pasemos a
los siguientes gráficos. Así que vamos dentro de él, y yo diría que vayamos y resaltemos también esos valores. Ahora bien, no podemos ir a usar el mismo resaltador porque
aquí tenemos porcentaje, y nuestro resaltado se
basa en los números absolutos Entonces lo que puedas hacer va
a ir a duplicarlo. Y vamos a volver a
llamarlo dos por ciento. Voy a quitar la b
también de ella. Vamos a editarlo. Ahora en lugar de tener el patio
total que podamos tener, podemos tener el porcentaje
de paseo total de hyrod Vamos a
tomar esta medida. Elimino el
porcentaje de aquí. Vamos a copiarlo y
ponerlo también para la ecuación. Golpea y vamos a
moverlo a los colores. Ahora, por supuesto,
tenemos que ir y añadir también la coloración como de costumbre. Falso es gris y cierto, puedo ser verde, y vamos a esconder
también, las lesiones. Ahora vamos a ir y comprobar
el cálculo de la tabla, si está
configurado correctamente, por lo que dit cálculo de la tabla. Este debería estar basado en la
calificación de desempeño como esta. Ahora yo diría que vayamos y agreguemos
la etiqueta para esos gráficos. Vamos a tomar
la misma medida, mantener el control, y
ponerlo encima de la etiqueta, y vamos a ir a
ajustar el estilo, así que va a ser gris claro. Y lo vamos a
tener como un ocho y no necesitamos
todos esos valores. Tengamos solo el min y max. Ahora tenemos el
valor medio y el valor máximo, pero no quiero el valor mínimo, así que solo podemos tener el valor
máximo así. Eso establece,
volvamos a nuestras listas, y creo que todo
se ve bien. Ahora vamos a la
educación versus género. Creo que aquí en los gráficos, no
agregaría nada.
Se ve muy bien. Pero yo iría y cambiaría
el tamaño de las etiquetas. Nos olvidamos de
eso. Hagamos ocho en vez de nueve. Entonces Doch. Ahora para el último
gráfico de aquí, creo que tenemos que ir a
agregar algunos tots para colorear Así que voy a ir a
agregar nuestro color verde y tal vez reducir la opacidad a
algo así como 50, muy agradable Y tal vez ir y reducir de nuevo, el tamaño de esas etiquetas
a algo así como siete. Ahora me gustaría ir y
agregar para el eje una línea. Vamos a formatear. Entonces vamos a las líneas
por aquí y en las sábanas, vamos a ir a los ejes. Y podemos agregar una línea para ello, y nos aseguramos de que estamos seleccionando nuestro
gris oscuro para eso. Tal vez también reduzca la opacidad a algún lugar como
alrededor de tal vez 60 Volvamos a nuestros gráficos y tal vez vayamos a
cambiar el nombre de esos ejes. En lugar de la edad promedio, vamos a tener sólo la edad y lo mismo
para el salario. Entonces vamos a
tener sólo el salario así. Eso
es todo para este gráfico. Como puedes ver,
acabamos de revisar
todos los gráficos y
agregamos cosas extra, algo de refinamiento y
afinación. Bien, todo el mundo. Ahora en el siguiente paso,
vamos a empezar a trabajar con los píxeles para agregar más espaciado entre todas
esas secciones y contenedores usando el relleno
interno y externo. Ahora la distancia entre
todas esas secciones principales puede ser siempre como un 20.
Empecemos a hacer eso. A por el lado izquierdo
de la navegación. Asegúrese de seleccionar la
navegación por aquí. Ahora, lo primero
que vamos a ir
a deshacernos de todos
esos porteadores. No lo necesitamos. Ahora
tenemos que sumar 20 como espacio entre esta sección
y el salpicadero exterior. Vamos a ir a la ropa de cama
exterior por aquí y solo agregar 20 por todas partes, arriba a la izquierda, abajo a la derecha. El siguiente paso de eso,
voy a ir a hacer un ancho fijo para
este contenedor. Vamos a ir a esta
pequeña flecha de
aquí y editar el ancho, y vamos a
tener el valor de 100. Entonces hagámoslo así.
Ahora, como puede ver, tenemos espaciado entre el contenedor y el
borde del tablero. Ahora vamos al lado
derecho por completo. Entonces vamos a seleccionar
encabezados y gráficos, quitar el borde,
no lo necesitamos. Entonces como puedes ver tenemos muchos espacios en el lado derecho, así que vamos a ir
a editar el ancho. En lugar de este
valor, podemos tener, vamos con 1,300.
Vamos así. Ahora bien, si tomas
todo el contenedor, necesitamos espaciado
desde el lado derecho y exactamente van a ser 20. Vayamos a la ropa de
cama exterior por aquí. Los seleccionamos todos los lados
por igual porque ya
tenemos espacio entre
esas dos secciones. Solo necesitamos
del lado derecho 20. Ahora vamos dentro de
todos esos contenedores y comencemos a ajustar las cosas. El siguiente s es que es el encabezado. Vamos a ir a
quitar el borde, y yo diría que
vayamos y tengamos una
altura fija para eso,
así que cámbielo a fijo. Y también,
digamos los dos fijos, 65, algo así. Tenemos un poco de espaciado entre los gráficos
y el título. Estoy contento con eso. Ahora pasemos a la siguiente sección
a izquierda y derecha. Podemos ver aquí, tenemos suficiente espaciado alrededor del tablero
para todo el contenedor. Vamos a quitar
el borde para eso. Yo diría que
saltemos al siguiente. Pasemos al resumen del
lado izquierdo.
¿Qué necesitamos aquí? En el lado izquierdo, tenemos un 20, así que estamos seguros en la parte superior, en la parte inferior, pero en
el lado derecho, no
tenemos suficiente espacio
entre las secciones. Por eso vamos a ir
a ajustarlo. Pero primero, vamos a
quitar el borde, y después vamos a
ir al acolchado exterior y vamos a
quitar todos los lados iguales, y en el
lado derecho, necesito 20. Ahora podemos ver que tenemos suficiente espaciamiento entre el
ascensor y la derecha. Eso se ve muy bien por ahora. Yo también iría a cambiar el color del contenedor de
esas informaciones. Entonces no tenemos nada. Ahora vayamos a los lados derechos y seleccionemos todo el contenedor. Estamos en la
sección de demostración e ingresos, quitar la frontera. Creo que ya terminamos con esto. Vamos dentro de esas secciones. Vayamos a la
sección de demostración, quitemos el borde. Ahora por supuesto, ahora
necesitamos espaciar entre la demografía
y los ingresos En la parte inferior, necesitamos 20. Vamos a la palmadita exterior, D seleccione y sólo un
fondo, necesitamos 20 Se ve muy bien hasta ahora. Por supuesto, vamos a
quitar todas esas fronteras, para que ya no la necesitemos. O esto también, no
necesitamos fronteras y aquí. Creo que tenemos que
ir arriba así. Si ID selecciona,
todavía tenemos un borde, que es todo el tablero. Entonces es simplemente quitarlo. Como
puedes ver agregando espaciado, es como darle aire
a tu tablero, para que pueda respirar. Ahora vamos a ir
y agregar una adición interna dentro de esas secciones. Ignoraremos por ahora las
deidentificaciones, porque vamos
a tener otra historia sobre los Ahora bien, si revisas esas secciones, puedes ver que la redacción está muy cerca del borde
de la sección derecha. Tenemos que dar
aquí algo de espaciamiento. Eso lo haremos sólo para
las tres secciones principales. Vamos a ir
primero al resumen. Como aquí, y ahora esta
vez vamos a ir a la brotación interior y podemos agregar un siete,
algo así Se puede ver como estamos
alejando los valores de la frontera,
es más fácil de leer. Podemos hacer lo mismo
para la sección de aquí. Estamos en la
sección demo
y vamos a darle siete también. Lo mismo para los ingresos. La sección de ingresos por
aquí, vamos a darle. Siete. En algún momento
podemos ver esos valores, masculino y femenino, no están
en la parte superior de la frontera derecha Ahora vamos a echar otra mirada.
Creo que podemos ir y agregar espaciado entre esos títulos y el título de
la sección derecha. Lo que vamos a
hacer, vamos a seleccionar todo el contenedor. Gráficos de demostración, y podemos
agregar en la parte superior agregando, solo la parte superior, algo así
como cinco a la derecha. Tenemos aquí un bonito espacio. Ahora como puedes ver
en los gráficos de demostración, todavía
tenemos algunos
espaciados abajo a la derecha. Lo que podemos hacer, podemos
ir y e es la altura. En lugar de este valor, podemos ir y aumentarlo. A 300. Para que estemos
usando todo el espacio. Ahora, vamos a la otra
sección a los ingresos, y vamos a seleccionar las tablas de
ingresos de los contenedores, y vamos a
hacer lo mismo, así que vamos a ir
y sumar entre los cinco primeros. Entonces tenemos cierto espaciado entre el título de la
sección principal y esos gráficos. Ahora bien, si nos sentamos y
revisamos las secciones y
los espacios entre
ellos, entonces podemos ver que
todo es perfecto. Tenemos 20 en todas partes, pero sólo aquí tenemos
un problema correcto. Como puedes ver aquí, las tablas lo
muestran como línea hash. Significa que hay un
problema con el espaciado. Entonces tenemos que ir a llenarlo. Entonces qué podemos hacer, basta con hacer clic en Uno de esos gráficos y
simplemente moverlo como a continuación. Entonces solo estamos empujando hasta
llegar al límite correcto. El espaciado entre esas
secciones es perfecto. Eso es todo acerca del espaciado
entre todas esas secciones. Ahora tenemos que ir
y enfocarnos en el espaciado dentro
de cada una de esas secciones y
entre los gráficos. Por supuesto,
vamos a ir a arreglar todos esos divisores
entre los gráficos Yo diría comencemos con esta sección, la demografía Ahora mi regla es lado una sección, podemos tener diez entre las cartas.
Vamos a hacer eso. Vamos a empezar
de izquierda a derecha, así que vamos a seleccionar
el género por aquí, y vamos a
tener el acolchado exterior al lado derecho como cinco. Vamos y seleccionamos así, y luego al siguiente, tenemos nuestro divisor. Nuestros divisores
siempre tiene en la parte superior, tenemos diez acolchados exteriores y
en la parte inferior también diez, y tenemos que ir ahora y
hacerlo realmente más delgado, así que vamos a ir
y en ello con ello, y vamos a tener
solo uno Con eso, podemos tener una
línea muy fina entre los gráficos Ahora pasemos al
siguiente gráfico por aquí. Vamos a tener desde la izquierda cinco y desde
la derecha cinco. Con eso, tenemos un total
de diez entre las listas. Eso es, pasemos
al siguiente. Aquí tenemos un divisor. Como siempre, vamos
a tener diez en la parte superior. Estaño en el fondo, y
tenemos que hacerlo delgado. Entonces vamos a ir y añadir
el ancho a uno. Ahora vamos al
último gráfico de aquí. Entonces todo el contenedor. Desde el lado izquierdo,
vamos a tener un
cinco, y eso es todo. Del lado derecho, no
tenemos que lidiar con eso. Como pueden ver ahora, tenemos una separación
muy agradable entre todos esos gráficos y tenemos suficiente
espaciado entre ellos. Ahora por fin,
podemos ir y ajustar este gráfico medio ya que ahora
tenemos el espaciado perfecto. Lo vamos a hacer
así. seleccionar las tablas superiores, y podemos simplemente reducir el tamaño de la misma un
poco así. Ahora lo que vamos
a hacer, vamos a
ir a exprimir este gráfico desde lift y right hasta
que coincida con los valores. Vayamos al
acolchado exterior por aquí, los electos, y comencemos
con algo así como 4070 Ya casi estamos ahí.
Tenemos que seguir empujando entre esos valores. A lo mejor así, Sí, ya casi
estamos ahí, pero
estamos desplazados un
poco hacia la derecha. Aumentemos la derecha y
tal vez la izquierda y vamos. Entonces ahora lo tenemos perfecto. Para saber si deselecciono, parece que tenemos los
gráficos de partes en la parte superior exactamente
de esos valores Ahora vamos a hacer lo
mismo por el lado derecho. Creo que tenemos que empujar
más desde arriba. Vayamos aquí a la
brotación exterior y luego deseleccionemos Vamos y comencemos con 20. Entonces creo que ya casi estamos ahí. Vamos con 25,
tal vez uno más. T seis. Perfecto.
Entonces ahora lo tenemos exactamente en las filas de las edades. Entonces ahora el gráfico
se ve realmente increíble. Bien, entonces terminamos
con esa demografía. Vamos a los ingresos. Entonces vamos a
hacer lo mismo. Vamos a ir a seleccionar
todo el contenedor de los gráficos, y al lado derecho, vamos a tener
cinco así. Entonces vamos a ir a
editar el separador desde arriba. Vamos a tener diez
de patrón también, diez, y por supuesto, el ancho va a ser uno,
hagámoslo así. Ahora vamos al contenedor
derecho, y vamos a tener
desde el lado izquierdo cinco. Eso es que tenemos un total de diez. Yo diría que podemos empujar un poco esos espaciamientos hacia el
lado izquierdo. A la ptular ahora mismo
con eso, estoy feliz. Mirada final a los ingresos. Yo diría que podemos
ir y aumentar toda
la altura
de esas cartas. Selecciona todo el contenedor y vamos a empujar más
en la altura. Vamos con los 300 otra vez. Terminamos con
la sección de ingresos. Ahora vamos al lado izquierdo. Empecemos con el
primer pan por aquí, y vamos a tener L
cinco entre los gráficos, pero esta vez
lo tenemos como vertical. Aquí lo tenemos cuatro, pero podemos ir y hacerlos cinco para
seguir la regla, y vamos a
hacerlo un
poco más grande para ver la sartén. Entonces tenemos nuestro divisor. Esta vez,
vamos a tener desde la izquierda y la derecha.
Vamos a tener diez. Y vamos a tener como
estatura uno así. Ahora vamos a ir y hacer todo como en el medio. Así que asegúrate de tenerlo
algo así, y tenemos que ir a
cambiar este divisor. Tenemos que tener en el top
ten abajo también diez, y el ancho va
a ser como de costumbre uno. Entonces tenemos que asegurarnos de nuevo que los contenedores
tengan el mismo lado, algo así y
el medio perfecto. Ahora vamos a este
título de aquí. Seleccione todo el contenedor
y agregue en los cinco primeros. Yo diría que como es una línea, vamos a tener
diez de izquierda y diez de derecha como cualquier otro divisor. Vamos a tener aquí
diez y también diez. Entonces ahora como aquí no podemos
ir y editar las alturas. Sólo podemos editar el ancho,
lo que vamos a hacer. Vamos a ir
a exprimirlo de arriba y abajo. ¿Cómo
vamos a hacer eso? Vamos a seleccionar
esos separadores y vamos a ir
al acolchado exterior. Vamos a tener en el top 15, y en el inferior
14 y con eso, conseguimos los efectos de línea. Lo mismo para
el otro separador. En la parte superior 15, En la parte inferior 14. Con eso, tenemos una línea. Aquí, no hay otro espaciado. Vamos al otro título a las ubicaciones. Podemos
hacer lo mismo. En la parte superior,
vamos a conseguir un cinco, no un diez, de izquierda y derecha, vamos a tener un
diez ya que es ahora vamos a hacer las mismas
cosas por los separadores En la parte superior 15, abajo 14,
lo mismo por aquí. Entonces 15 y 14. Bonito. Bien, genial. Entonces ahora echemos un vistazo
a todo el dashboard. Vamos a los modelos de
presentación. Y ahora siéntate y
comprueba si
puedes encontrar algún problema
con el espaciado, desde mi punto de vista,
tenemos un salpicadero perfecto. Así que terminamos con los espaciamientos
entre los contenedores, las secciones
de los gráficos y todo Se ve realmente
profesional bien. Bien, ahora el siguiente paso, vamos a ir a agregar
información sobre herramientas a todos nuestros gráficos, y creo que estarías de
acuerdo conmigo si te digo, agregar información sobre herramientas es un
poco aburrido Pero es proporcionar
información muy agradable para los usuarios. Vamos a hacerlo.
Vamos a empezar con nuestras bandas, así que vamos a empezar
con los empleados activos. Vayamos a las
listas. Ahora vamos por aquí al tooltip, y vamos a
hacer lo siguiente Vamos a decir
el número total de empleados
activos y luego vamos a ir a
insertar nuestra medida. Ahora bien, es muy importante
que siempre sigamos los mismos estándares cuando
estamos usando la descripción sobre herramientas Yo diría que siempre el texto normal no
debe ser negrita. Sólo las palabras que quieras resaltar podrían ir en
negrita, por ejemplo, aquí. Lo importante son
los empleados activos. Por supuesto, la medida
en sí, ya es audaz. Ahora, sobre los colorantes, vamos a usar dos colores grises
diferentes Si vamos al
texto normal por aquí, vamos a la coloración, vamos a ir a
elegir este gris de aquí. Vamos a seleccionarlo.
Entonces para los reflejos, vamos a ir a
usar nuestro gris oscuro. Así y
lo mismo para la medida. Por ahora ya terminamos.
Vamos a copiarlo porque
vamos a ir a
usarlo en el siguiente gráfico. Haga clic y luego volvamos a nuestro tablero y simplemente pase
el mouse sobre él. Se puede ver muy bien el número total de empleados
activos, y tenemos entonces el número. Ahora vamos al siguiente
pan a los empleados contratados. Vayamos al tubo de peaje y sustituyamos todo el
asunto por éste. En vez de activos,
vamos a tener el escondite. Vamos a darle
el color que
usamos habitualmente para el
escondido el verde. Por supuesto, no
usamos el activo total, vamos a ir e
insertar el total hid. Y claro, quita
el activo. Eso es todo, vamos a
copiarlo para el siguiente, y claro,
tenemos que ir a probar. Así que D's co. Como puede ver, el número total de empleados
contratados, y tenemos el número,
pasemos al siguiente. Aquí tenemos el terminado. Entonces vamos a usar
terminado y para eso, necesitamos usar el color rosa. Y aquí, claro,
no tenemos a los contratados, vamos a tener el
terminado Así, está
bien y revisa el
resultado como tablero de instrumentos. Todo es perfecto. Ahora vamos a los gráficos de líneas, y vamos a
ir a la punta de herramienta, pero asegúrate de no seleccionar la punta
de herramienta de ninguna de esas marcas. Asegúrate de seleccionar el todo. Que tenemos la misma
punta de herramienta para ambos gráficos. Quédate en absoluto y ve a Punta de peaje. Ahora vamos a
agregarlo como nueva línea. Vamos y quitamos este,
pero necesitamos el año. Por supuesto, ahora
tenemos un gráfico y dependemos de dónde esté nuestro ratón. Podemos tener el año exhibido. Vamos a hacerlo
más grande como tal vez 11, y también,
hagámoslo verde. Bien, vamos a golpear.
Vamos a probarlo. Como pueden ver,
tenemos aquí 2017, 2020. ¿Sabes qué? Me
gustaría ir y sumar el porcentaje lado a
lado al número. Vamos a conseguir el total contratado y dejarlo caer
en la punta de la herramienta, y luego vamos a ir a la punta de la
herramienta y tener una pipa. Entonces vamos a ir a
insertar el porcentaje. Vamos a probarlo. Ahora, como puede ver,
estamos obteniendo tanto
el porcentaje como
también el número absoluto. Pero me gustaría ir a
deshacerme de los decimales. Hagámoslo desde
la fuente de datos. Haga clic derecho en el campo. Pasemos a las propiedades
predeterminadas y luego al formato numérico y luego eliminemos
del porcentaje los dos decimales,
y luego está bien. Con eso como puedes
ver, no
tenemos decimales con
el porcentaje Perfecto. Ahora vamos a copiar todo
para los siguientes gráficos. Por supuesto, vamos a ir a probarlo en el tablero. Como puedes ver, se
ve muy bien. Pasemos al siguiente. Y lo mismo, asegúrate de
seleccionar el todo y luego ir al tooltip e
insertar todo Ahora en lugar de fechas más altas, necesitamos el año de fechas de
terminación. Así, me quito el viejo. Ahora vamos a
tener eso terminado. Por supuesto, vamos y cambiamos el color al rosa así. Aquí tenemos el mayor equivocado, así que vamos a obtener el total
terminado así, pero asegúrate de seleccionar
el mismo color correcto, entonces es nuestro color oscuro, y tenemos que crear un nuevo porcentaje
para el terminado. Da click por ahora y ya
podemos ir a probarlo. Como puede ver, el total hid
no está funcionando.
Vamos a arreglarlo. Vamos a repasar aquí al id total con el
porcentaje y duplicarlo, y vamos a ir a
editarlo a total terminado. Aquí en vez de hyod, va a ser total terminado, dividido por total
terminado. Así. Vamos y eso y vamos a agarrar el total terminado
a la descripción emergente, y vamos a editarlo Tenemos que ir a
insertarlo y quitar el escondite. Así. Ahora tenemos un buen porcentaje
también en nuestro tooltip Vamos a probarlo
también en el tablero. Se ve bien. Ahora
vamos a los departamentos. Esto va a ser interesante. Vamos a las sábanas. Ahora lo que vas
a hacer vamos a ir
al tubo de herramientas e
insertar nuestra plantilla. Ahora, ¿cuál es la
dimensión principal aquí? Es el departamento. Vamos a insertarlo y
eliminar la fecha más alta. Ahora aquí depende de
dónde esté nuestro ratón, vamos a conseguir ya sea a los empleados
contratados o a los
despedidos. No podemos tenerlo
así como una estática. Vamos a ir a insertar
el estado por aquí. Ahora va a ser dinámico. Vamos a
hacerlo atrevido y
asegurarnos de que tengamos
el color correcto, así que va a
ser el gris oscuro, y creo que podemos dejarlo
así. Vamos a probar. Entonces, vayamos a la
operación por aquí. Como puede ver,
tenemos operativo el número total de empleados
contratados, pero el porcentaje no
está funcionando. Ahora vamos a ir a los
empleados despedidos, y como puede ver es dinámico y cambiar a empleados
despedidos. Hasta el momento está funcionando, pero tenemos que ir y
fijar el porcentaje. Eso es porque no lo
tenemos en los gráficos, así que déjalo caer en la descripción sobre herramientas.
Vamos a comprobarlo. Todavía no funciona. Creo que tenemos que ir e
insertarlo de nuevo. Vamos a insertarlo y
quitar el viejo. Todo bien. Así que vamos a golpear y probar. Ahora está funcionando. Todo bien. Ahora aquí están las mejores
prácticas también. Si su dimensión en su
gráfico tiene jerarquía. Como puedes ver aquí, tenemos
departamentos y título laboral. Podemos ir y agregar
la dimensión que es la siguiente en la jerarquía
como una punta de herramienta. Podemos ir a construir
un gráfico especial para el título del trabajo e
incluirlo en la descripción sobre herramientas Esta es una técnica realmente
increíble para profundizar rápidamente a la siguiente dimensión sin
cambiar todo el tablero. Vamos a hacerlo. Es muy sencillo, lo
que vamos a hacer. Vamos a ir a duplicar los departamentos.
Vamos a hacer eso. Ahora vamos a darle
el nombre de los títulos de trabajo. Ahora lo que vamos a hacer,
vamos a ir a sustituir
los departamentos por el
título del puesto. Vamos a hacer eso. Ahora yo diría que vamos a
ir a reducir un poco, así que no necesitamos el estado en absoluto como color, así que
vamos a eliminarlo. Pero aún tenemos que
ir a ordenar los datos, lo que ahora no es correcto. Vamos a ordenar Entonces vamos a ir con el
campo, descendiendo, y, por
supuesto, ir y seleccionar
el campo correcto, que es el highd total,
167. Proyecto de recursos humanos | construye la mesa: Ahora vamos a revisar
la segunda sección de la historia de usuario
y el requisito. Entonces aquí tenemos la vista de registros de
empleados. Dice que tenemos que
proporcionar una lista de todos los empleados con la
información necesaria como nombre, departamento, cargo, sexo,
edad, educación y salario. Otro punto en
los requisitos sobre las interactividades, que los usuarios
deben poder filtrar la lista en función de
los contras disponibles Aquí no tenemos que
construir visualizaciones ni gráficos
ni nada Tenemos que proporcionar
solo una lista de todos los empleados con formaciones
importantes, y además,
necesitamos filtros. Suena muy
sencillo. Comprobemos cómo podemos construir
listas en Tableau. Comencemos de inmediato a
construir los gráficos. Aquí tenemos dos métodos. O vamos a ir
a construir una lista de símbolos, donde tenemos una
tabla de símbolos en Tableau, donde vamos a ir
y agregar, por ejemplo, digamos el
ID de empleado, ir a agregar ubicaciones. Al igual que como vemos, estamos agregando solo dimensiones una al
lado de la otra. Entonces claro, podemos decir que esta es la lista detallada
de los empleados, y el trabajo está hecho. Entonces no puedo ir y
poner en cada celda como dos informaciones
debajo una de la otra, o no puedo ir y
agregar íconos y así sucesivamente. Entonces es agradable, de manera rápida, pero es muy limitada. Y ahora el otro
método es que, vamos a ir a usar algunos trucos
para personalizar la lista. Es mucho tiempo, pero el resultado final es
realmente agradable en tableau. Entonces como se trata de proyectos avanzados, voy a ir con técnicas
avanzadas. Entonces ahora, ¿qué
vamos a hacer? Vamos a dejar la identificación del empleado. Como arrancador, y
asegúrese de que estamos seleccionando estándar
y no vista completa. De lo contrario, vamos
a tener a todos los empleados en una sola vista. Esto no va a funcionar.
Así que hazlo estándar. Vamos a quitar el encabezado. Y claro, voy
a ir a cambiar el diseño de nuestra hoja de trabajo. Así que vamos a algún lado
aquí y digamos formato, y vamos a
ir al sombreado y vamos a hacerlo plack Por supuesto,
vamos a cambiar eso después una vez que tengamos
todo en el tablero. Entonces, ¿qué vemos aquí primero? Tenemos las Ds de los empleados. Vamos a esconder también
el encabezado. Y vamos a tener la
coloración de esta dimensión. Va a ser nuestro gris claro.
Entonces cambiemos eso. Ahora bien, esta es la única dimensión que vamos
a usar como fila, y el resto, todo
va a ser una columna, y vamos a hacer
el siguiente truco. Entonces vamos a ir por
aquí y decir promedio y -1.0 así Ahora como aprendimos, este
formato va a agregar un marcador de posición para una
forma para una visual Ahora para el
tipo de gráfico, vamos a ir con las formas. Entonces ahora tenemos aquí
como las formas. Ahora aquí tenemos como
círculos por todas partes. Este es nuestro marcador de posición. Voy a ir a cambiar
también el formato de nuestra grilla. Entonces, ¿qué necesitamos
con las líneas? Me aseguro de que todo sea ninguno, solo para asegurarme de que no
tenemos nada. Entonces vamos a ir a las
columnas, quitar la cuadrícula, y vamos a ir a
agregar una línea fina como cruda, pero voy a ir y hacerla muy oscura. Ahora se ve bien. Vamos a escondernos también,
las informaciones del encabezado. Entonces la primera columna
va a contener toda la información
sobre esa demografía Lo que necesitamos, necesitamos el
nombre y el apellido, ya que es lo más básico
de cada empleado. Ahora tenemos el primer nombre
y el apellido separados. Lo que voy a hacer,
voy a ir a crear un nuevo campo calculado. Voy a llamarlo nombre completo. Pero ahora voy a ir a fusionar ambos como concat, ambas informaciones Tenemos el primer nombre, y luego vamos a tener
el plus y luego el espacio entre el nombre
y el apellido, y vamos a
obtener el apellido dentro de nuestro cálculo. Wh que tenemos el nombre completo. Lo tenemos como nuevo campo.
Vamos a dejarlo caer. En las etiquetas de aquí. Entonces como pueden ver, tenemos los nombres completos de los empleados. Ahora, para la forma,
vamos a sumar el género. Entonces vamos a ir y tener
la forma de género por aquí. Aún no podemos verlo
por los colores, así que vamos a agregarlo
también a la coloración. Entonces ahora tenemos las
mismas formas que
hemos utilizado en el análisis de
ingresos. Ahora bien, lo que más queremos
agregar es, por ejemplo, la edad, vayamos y bajemos
la edad también a la etiqueta. Y la última información
sobre la demografía, vamos a tener
el nivel educativo Así que vamos a dejarlo caer
también a las etiquetas. Ahora como puedes ver,
tenemos mucha información que
es naturalmente agradable, y hay
mucha superposición. Entonces tenemos que ir y formatearlo. Vamos primero a las etiquetas. Y vamos a
entrar en él
para personalizar esas informaciones. Todo va a ser
del lado izquierdo como alineación, y luego vamos a
tener la educación HL lado lado y partirlo por una tubería. Sobre el estilo, el primer sorteo, va a ser audaz y
usando el claro oscuro o gris, y el segundo sorteo no
va a ser audaz, pero vamos a ir
a usar nuestro gris oscuro. Este va a ser nuestro
estilo para todas las columnas. Vamos a golpear bien. Ahora como
puedes ver se ve bien. Tenemos el
nombre completo y debajo de él, tenemos algunas informaciones más
sobre el empleado. Pero aún así, como se puede ver
la alineación entre la información y
la identificación no es correcta. Lo que vas a
hacer es ir a una de esas filas y apenas aumentar ligeramente el
tamaño hasta que se ajuste a la pantalla. Voy a ir y
hacerlo también. Voy a ir con
un aumento más. Con eso, como
puedes ver, una fila contiene toda la información, no
hay superposición,
y sigues haciendo eso
hasta que no tienes ninguna superposición entre
los empleados. Como puedes ver, ya se
ve muy bien comparado con tener una lista. Ahora del lado derecho,
tenemos esas leyendas. Sigamos adelante
eliminarlos. No lo necesitamos. Ahora vamos a ir también a
la segunda columna, va a ser un
montón de informaciones. Lo que vamos a hacer,
sólo para copiarlo. Mantenga el control y simplemente
póntelo uno al lado del otro. Ahora como pueden ver,
tenemos como dos columnas ahora. Voy a ir y
también formatear la grilla, donde vamos
a ir a la grilla aquí a las columnas. Y vamos a quitar
el divisor de columnas. Además, voy a ir
a quitar
las filas. Vamos a las filas. Yo lo quito. Se
ve más limpio. ¿Qué vamos a hacer
con la segunda columna? Vamos a sumar toda
la dimensión del departamento
y los títulos de trabajo. Asegúrate de seleccionar
el correcto. El primero es para
la demografía y el segundo va a ser para los departamentos y empleos Vamos a quitar
todo. De ella. Ahora vamos a ir a
dejar caer esas formaciones? Pongamos
primero el título del trabajo a la etiqueta. Es más importante
que departamento. Entonces el segundo va
a ser el departamento, como siempre, vamos
a ir a diseñarlo. Todo al ascensor, la primera fila va a
ser audaz y gris claro. La segunda fila va a ser un gris
oscuro y no negrita.
Eso es. Vamos. Como puedes ver, se
ve muy bien. Ahora la pregunta es, ¿tenemos un ícono para los
departamentos y empleos? Bueno, no tengo a nadie, así que por eso voy
a ir a esconderlo. Si tienes uno,
puedes ir y dit. Lo que voy a hacer,
vamos a ir
al tamaño y
reducirlo por completo. Pero todavía tenemos un punto fino. Tenemos que ocultarlo
por la opacidad. Ahora bien, si lo quito así, ya no lo encontrarás. Este es el truco, y
se ve muy bien. Ahora, vamos a
agregar otra columna. Va a ser por esta
época, la ubicación de la dimensión. Las mismas cosas.
Vamos y cambiemos a él. Voy a ir a
agregar la ubicación como color esta vez y luego
la ciudad en la solapa. Los vamos a conseguir a
los dos como solapa. Ahora vamos de inmediato
y comencemos a formatear. Ambos van al lado izquierdo. Deseo tener primero la
ciudad, después los estados. Como es habitual, la primera
va a ser la luz. Audaz y el segundo
va a ser el oscuro. Bien. Ahora
echemos un vistazo. Todo se ve bien. Voy a ir a cambiar
el diseño de las formas. Se va a llenar círculo y es un poco pico, así que voy a ir a
reducir el tamaño de éste Si es HQ,
va a ser verde, si es gris,
va a ser sucursal. Se puede ver que no es
tan complicado correcto, es fácil. Agreguemos otra información. Creo que ahora podemos ir a
agregar el apio, pero lamentablemente no podemos ir y agregar nada más al salery Entonces tenemos que ir
a usarlo solos. Vamos a agregar el
salario a las etiquetas. Aquí tenemos esos números. Me gustaría formatearlo,
vamos a formatear los números. Vamos a los números, y luego vamos a ir
al número personalizado, reducir los decimales,
y como prefijo, agreguemos el signo del dólar.
El número se ve bien. Vayamos a la
etiqueta y diseñémosla. Aquí tenemos las
informaciones de la anterior.
No lo necesitamos. Tenemos sólo el apio, y como es la primera fila, vamos a
hacerlo gris claro Ya que está en la primera fila, va a ser el
gris claro, y también audaz. Vamos bien. Por ahora, no
tengo ninguna
forma para eso. Por eso vamos a ir
a reducir el tamaño y hacer
la opacidad a cero Ahora a la siguiente columna,
lo que vamos a tener, vamos a tener el
estado del empleado,
la fecha más alta y
la fecha de terminación. El estado del empleado, vamos a
hacerlo como un color. Eso es que tenemos el
gris y el verde, y vamos a hacer el
círculo como un círculo relleno, reducir el tamaño.
Algo así. Ahora me gustaría
agregarlo también a la etiqueta. Ahora lo que necesitamos, necesitamos la fecha más alta
también a la etiqueta, y también la fecha de terminación. Pero aquí lo tenemos como un año, me gustaría tener
la fecha exacta. Vamos a ir
y cambiarlo a fecha
exacta y luego a discreto, lo mismo para la fecha de
terminación a fecha exacta, y luego a discreto. Ahora tenemos toda la información. Vamos adentro y
comencemos a configurarlo. Ahora tenemos aquí el estado
mayor fecha y plazo fecha. Vamos todo
al lado izquierdo, y vamos a poner
la fecha de terminación y luego menos entre ellos, luego ese plazo fechas, vamos a ir a
diseñarlo como de costumbre. Entonces el ondulante va
a ser el oscuro. Bien. Pongámonos bien y verifiquemos. Ahora podemos ver en la salida, tenemos la fecha más alta, y veamos a un empleado
despedido. Como pueden ver tenemos
aquí una
fecha de terminación lado a lado. Bien. Ahora la última columna
va a ser interesante. Vamos a tener un gráfico de barras que indique la
duración del alquiler. Vamos a ir
a calcular en años la duración
del empleo. Vamos a crear un
nuevo campo calculado. Vamos a llamarlo
la longitud de mayor. Aquí tenemos dos cálculos. Si el empleado es contratado
y no terminado, vamos a ir a calcular los años entre hoy
y la fecha superior. Vamos a hacerlo.
Vamos a necesitar una declaración F, y luego vamos a verificar si el empleado es contratado o no usando la
siguiente lógica como de costumbre. Es nulo. Entonces estamos comprobando
las fechas de terminación. Si es nulo, entonces el
empleado aún no está terminado. Entonces, ¿qué puede pasar?
Vamos a calcular las diferencias entre
hoy y la fecha más alta. Date dif, y
vamos a tener un año. Voy a ir a
agregarlo como una nueva fila. Lo que estamos calculando entre la fecha más alta y hoy. Esta es la fórmula para los empleados que no
son despedidos, y ahora vamos
a tener de otra manera se. Vamos a tener
la diferencia de fecha, y ahora no entre hoy
y la fecha más alta, va a ser
entre la fecha más alta
y la fecha de terminación. Va a ser lo mismo año, fecha
superior, y
fechas terminadas. Es muy sencillo. Vamos a terminarlo. Vamos.
Entonces ahora tenemos un nuevo mayor, y me gustaría
ir a probarlo primero. Recuerda las primeras hojas
donde probamos las cosas aquí. Voy a quitar algunas cosas. Necesitamos las fechas más altas, las fechas de terminación y
nuestra nueva columna agradable. Voy a
mostrarlo como discreto. Ahora, claro, depende del año que
estés haciendo el tio, podrías obtener resultados diferentes. Ahora como pueden ver aquí,
tenemos seis años, dos años, dos años, y así sucesivamente. Ya que aquí tenemos
una fecha de terminación, tenemos aquí un cero. Todo está funcionando,
volvamos a nuestra lista detallada. Ahora necesitamos una nueva columna, pero esta vez no vamos a usar el marcador de posición porque ya
tenemos una medida Ya tenemos el
lingth de más alto, vamos a
traparlo y drogarlo lado a lado Ahora tenemos que ir y
configurar el tipo de gráfico. No será una forma. Vamos a usar el par. Ahora tenemos un par en nuestras cartas. Voy a ir a
reducir el tamaño de la misma. Quizá más. Ahora vamos a
agregar contenido a esos pars Empecemos por el estado. Voy a
ponerla en los colores, y necesitamos también la etiqueta, vamos a tomar
también la longitud de mayor a la etiqueta. Ahora vamos a
editarlo, así que vamos a coincidir. No necesitamos toda
esa información. Tenemos aquí el
número de años, así que vamos a
hacerlo atrevido y así cambiar el
tipo de color a gris claro. Después de eso,
vamos a tener años así y quizá no tan atrevidos. Eso es. Vamos a golpear ok. Ahora tenemos años luz
al final de las barras. Pero lo que podamos hacer, podemos
ir y cambiar la alineación completamente izquierda y en
el centro. Bien. Ahora vamos a
revisar los resultados. Como puedes ver en la lista, tenemos los dos colores. Aquí, por ejemplo,
tenemos un año de terminación también aquí. La leyenda está funcionando. Ahora, como pueden ver, las cosas
pueden estar muy apretadas. Lo que voy a hacer,
voy a ir a cambiar el tamaño de
todos esos palos. Vamos a todos y
luego vamos a etiquetar, y luego a la fuente, y hagamos que sea
ocho en lugar de nueve. Que vamos a tener amarga separación entre
esas columnas. Ahora el siguiente sib de eso,
voy a ir a quitar todas esas
informaciones aquí el eje Vamos a quitar a
Shohader, y ya terminamos. Ahora tenemos una
lista muy bonita para los empleados. Nuevamente, esta es la que lleva mucho tiempo,
pero como pueden ver, tenemos bonitas barras,
tenemos muchos íconos, y tenemos múltiples
informaciones en una columna. Es un poco confuso al principio sobre cómo construirlo. Pero una vez que lo entiendas, puedes ir y hacer listas
increíbles. Y claro, tener una lista
sencilla también está bien.
168. Proyecto de recursos humanos | maqueta de boceto del panel detallado: Entonces ahora podemos planear la maqueta
para el segundo tablero, y este puede ser realmente fácil Y tenemos el mismo título, pero al final, vamos
a hacerle un hisopo con los detalles Ahora en el medio,
vamos a tener sólo una sección llamada
la lista de empleados, y aquí tenemos sólo
un tipo de gráficos. Tenemos una lista, así que
vamos a tener múltiples filas y múltiples columnas e
informaciones en cada celda. Ahora, por supuesto, si
tienes una lista detallada, sería bueno que
pudiéramos filtrar la lista. Por eso vamos
a poner encima de cada columna una opción para los usuarios con
el fin de filtrar la información que
podamos ver dentro de las celdas. Al final, como puedes
ver, es muy sencillo. Tenemos solo una lista y
encima de ella, tenemos filtros. Eso es todo para el tablero
Mapa. Como se puede ver. Es muy fácil. Pasemos al segundo mocap
donde íbamos a
planear los contenedores de
regreso a Toyo Ahora tengo una captura
de pantalla de nuestra nueva maqueta, y la tapé muchas cosas
del diseño anterior Ahora vamos a sumergirnos y
ver cómo podemos hacerlo. Nos vamos a centrar en la caja
negra en el medio. Lo que tenemos aquí,
tenemos un título, luego filtros y una lista. Necesitamos un
contenedor vertical para eso. Vamos a hacerlo. Este es el
contenedor vertical principal así. Ahora, ¿qué necesitamos?
Necesitamos un título. Primero, es comenzar
con un título. Va a ser
también por el lado izquierdo. Voy a hacerlo así. Ahora, ¿qué tenemos
debajo de él? Ahora tenemos diferentes filtros
uno al lado del otro. Necesitamos contenedores horizontales. Debajo de él, vamos a tener un
contenedor horizontal como este, y vamos a
quitarlo y dentro de él, vamos a tener
múltiples filtros. Van a ser filtros. Bueno, todos van
a estar uno al lado del otro. Por supuesto, son
mucho más detalles como lo que les estoy mostrando ahora. Y podemos
hablar de ello más adelante aquí, estamos hablando del
diseño rudo de los contenedores. Ahora, ¿qué tenemos
debajo de los filtros? Tenemos nuestro gráfico, la lista. Va a ser solo un
objeto sin ningún contenedor, así que debajo de él, tendremos
una lista pi como esta. Eso es. Ahora vamos a enfocar lo que podamos tener
dentro del filtro. Ahora, acabo de tomar una copia de un filtro y diseñemos
el contenedor para esto. Como puedes ver, es como
algo debajo uno del otro, así que necesitamos un contenedor vertical para todo el filtro así. Ahora dentro de él,
vamos a tener un título y lado a lado con un icono. Para eso,
vamos a ir a buscar un contenedor horizontal. En su interior va a ser como un
contenedor horizontal como este. Vamos a tener un
título para el filtro. Y lado a lado con un icono verde
muy pequeño. Ahora al siguiente,
¿qué tenemos? Tenemos como filtros
debajo unos de otros, y por eso
vamos a ir con un contenedor vertical
para los filtros. Va a ser
así. Y dentro de ella, vamos a tener
múltiples filtros pequeños. Filtra uno y
otro debajo de él. Este es el diseño de cada uno de esos filtros que tenemos en parte superior de la lista. Muy bien chicos. W us tenemos un plan aproximado para la estructura del contenedor y también para el
tablero en sí. Ahora volvamos a Tableau para construir nuestro dashboard.
169. Proyecto de recursos humanos | crea un panel detallado: Ahora, vamos a
ir a crear el dashboard para la lista de detalles. Pero esta vez no
lo haremos desde cero. Vamos a ir a duplicar todo el
trabajo que hemos realizado y solo hacer algunos ajustes
para el nuevo tablero. Va a llevar mucho tiempo solo para el primer tablero, pero una vez que lo tengas,
entonces puedes ir y duplicarlo para el resto.
Vayamos y hagamos eso. Vamos a ir a
duplicar este dashboard, y vamos a ir y
cambiarle el nombre a H R detalles. Entonces ahora el primer paso de eso, vamos a ir a preparar
los contenedores como de costumbre. Vamos a hacer esto más grande, y vayamos a la maquetación. Ahora claro, no vamos
a cambiar el contenedor de la marina. Vamos a ir a trabajar con
el contenedor en el medio. Vayamos a todo el tablero
de aquí y vamos a profundizar, así que va a ser el Nav. Y aquí tenemos la
cabecera y los gráficos. Está bien. Vamos dentro de él. Ahora tenemos aquí el encabezado,
se va a quedar como está, pero este contenedor se va
a dejar caer por completo, haga clic
derecho sobre él y retire. Bueno, sí. Lo que queda
por aquí es esta leyenda. Yo sólo voy a tomarlo
y ponerlo aquí arriba. A lo mejor después la
vamos a usar. Ahora centrémonos en crear
el contenido en el medio. ¿Qué necesitamos? Necesitamos
primero un contenedor vertical. Golpeemos y dejémoslo
exactamente por debajo del título. Entonces como siempre, vamos a ir
a dejar caer algunas tablas. Esta es la primera tabla
y luego la segunda tabla. Podemos ir por supuesto y
marcarlo si queremos. Todo va a ser con la frontera, la naranja. Ahora podemos ir y así
renombrarlo, filtros y lista. Ahora, para el filtro, necesitamos
un contenedor horizontal. Vamos y
déjalo caer aquí arriba. Por supuesto, vamos
a ir a agregar algunos espacios en blanco dentro de él. Esta es la primera tabla.
Lo tenemos en alguna parte de aquí. Después el tablón derecho
para tenerlo como fijo. Selecciona
todo, y vamos
a marcarlo con un contenedor plu Ahora lo que está debajo de los filtros, va a ser nuestra lista. Vamos a los dashboards, y vamos a ir a agarrar
los detalles Dejémoslo
debajo de los filtros. Volvamos a la
maquetación y revisarla. Como puedes ver, tenemos los
filtros y los detalles, cómo podemos ir y
quitar los tablones Ya no lo necesitamos. Entonces,
al mirar a los gráficos, podemos ir y eliminar el título. Se trata de los principales contenedores
para los dashboards. Ahora lo que vamos a
hacer, vamos a ir dentro del contenedor de filtros, y vamos a
construir un contenedor por cada grupo de columnas fin de tener
los filtros para ello. Ahora para los dos primeros
grupos de las columnas, voy a hacerlo
paso a paso lentamente,
pero por lo demás, voy
a acelerar el video. Ahora comencemos con
el primer contenedor para la identificación del empleado.
¿Qué necesitamos? Necesitamos un contenedor, claro. Va a ser
contenedor vertical, y luego dentro de él, tenemos dos plocks, Y asegúrate de
tenerlo debajo exactamente Este es nuestro contenedor. Hagámoslo un
poco más grande, y podemos ir por supuesto y comercializar para
ver las fronteras, va a ser ésta y naranja, y vamos a ir
a cambiarle el nombre así. Empleado, ID. Filtro. Ahora bien, lo que necesitamos dentro de esto son dos contenedores
horizontales. El primero va a ser
para el título del filtro. Vamos a tener
inmediatamente un texto dentro de él. Vamos a llamarlo ID de empleado. Llevémoslo al medio, cambiemos el color a gris claro y tal vez lo hagamos como un
diez por ahora, así que está bien. Ahora al siguiente necesitamos
un segundo contenedor, pero este va a ser uno vertical exactamente por debajo de él. Vamos también y agreguemos
unos tablones dentro de él solo para asegurarnos de
que lo tenemos como contenedor vertical Vamos a cambiar el nombre de las cosas. Este va a ser el título. Y por debajo de ella. Vamos
a tenerlo como filtros. Por supuesto, podemos ir
y sumar las fronteras para
poder verlo todo. Vamos a quitar
esas soldaduras de lugar. Así que quita el tablón
y también el tablón. Ahora el siguiente sib de
eso vamos a ir y agregar un botón para el segundo contenedor se use o se agregue en
el primer contenedor Déjame mostrarte el bronceado.
Asegúrese de seleccionar los filtros, haga clic
derecho sobre él y
agregue el botón Mostrar Ocultar. Ahora tenemos aquí un
pequeño botón por aquí. Tenemos que ir y quitarle
la flotación,
así que aterrice en algún lugar de aquí. Ahora, arrástrelo y póngalo lado
a lado con el título. Vamos a hacer
todo un poco más pequeño. Ahora para entender a
qué me refiero con este botón, vamos a ir
a agregar un filtro dentro del segundo contenedor. Lo que vamos a hacer
vamos a ir a
nuestra lista y a la flecha pequeña, y luego vamos a ir a los filtros, y vamos a agarrar la identificación del empleado. Ahora como puedes ver
nuestro filtro ahora dentro de los filtros contenedor. Es muy importante
asegurarse de que todo esté correcto en
el contenedor correcto. Vayamos a probar. Ahora, ¿por qué tenemos este patom? Echa un vistazo a esto.
Si hago clic en él, no
vemos ningún filtro, así que estamos ocultando los filtros, y si volvemos a hacer clic en él,
podemos ver los filtros. Por eso tenemos que
tener este icono fuera del contenedor para poder controlar la
visibilidad de este contenedor. Este ptom está controlando si estamos mostrando los
filtros o no Ahora, vamos a mejorar
un poco el diseño, así que vamos a entrar en él, y esta vez vamos a ir al pattom, así que
vamos a editarlo Entonces, si se muestra, tengo una imagen para eso. Va a ser esta
flecha, la flecha verde, así que vamos a seleccionarla, y si está oculta, entonces tenemos la
gris así. Así que vamos a golpear. Ahora tenemos
que asegurarnos de que todo el contenedor del título esté fijo. Como puedes ver es
altura fija, lo cual es correcto. Ahora vamos a probarlo. Como puedes ver ahora,
la flecha está inactiva, pero una vez que haga clic en
ella, va a estar inactiva y
tiene un efecto realmente agradable. Ahora tenemos que arreglar algo. Si ven aquí, estoy
ocultando el filtro, pero hay mucho
espacio desperdiciado. Lo que vas a
hacer es hacer las cosas más dinámicas
y flexibles. Si no estoy mostrando ningún filtro, este espacio debería ser
utilizado para la lista. Por lo que actualmente, estamos
desperdiciando mucho espacio. A ver, podemos arreglarlo. Así que volvamos
a nuestros dashboards. Ahora el primer paso de
eso tenemos que asegurarnos que nuestra lista sea flexible. Vamos a esta pequeña
flecha de aquí, y tenemos que asegurarnos de que aquí no haya
nada seleccionado, así que no se
selecciona la altura fija, lo cual es correcto. Ahora el siguiente paso,
vamos a ir al
filtro contenedor por aquí, seleccionar todo y
asegurarnos de que esto también
sin una altura fija. Ve por aquí. Se puede
ver que es de altura fija, así que vamos a sacarlo. Ahora como puedes ver, Tableau
sí usó todo el espacio, así que ahora es más
variable y dinámico. Ahora una cosa más que me
gustaría hacer es ir a los filtros y quitar
todos esos tablones, quitar éste y
éste también Vamos a probar de nuevo. Ahora estamos usando todo el espacio porque no estamos
mostrando ningún filtro, pero una vez que hago clic en el
botón, ¿qué puede pasar? Voy a usar el espacio
para mostrar el filtro. Esto es muy dinámico
y se ve muy bien. Eso es todo para el primer filtro. Vamos a hacer
todo más pequeño. Y voy a ir
a hacer lo mismo
para el segundo filtro. Entonces aquí tenemos un
montón de informaciones, tenemos una ronda como
cuatro informaciones, así que necesitamos cuatro
filtros para puntos. Ahora vamos a ir a hacer
las mismas cosas. Entonces necesitamos un
contenedor vertical lado a lado. Vamos a añadir
unas tablas dentro de ella. Es esta muy pequeña. Voy a ir a
seleccionarlo y tal vez también, cambiar el color de eso Entonces así, sigue siendo
pequeño, así que hazlo más grande. Todo bien. Entonces el
primer contenedor en lado va a ser el contenedor
horizontal. Voy a ir a añadir
para eso, el texto. Esta va a
ser la demografía, va a ser la media
y gris claro, también,
hagámoslo diez por ahora. Ho. Después el siguiente toque,
vamos a ir a agregar otro contenedor
y esta vez
va a ser el
contenedor vertical debajo de él, y aquí vamos a
tener muchos filtros. Vamos de nuevo a nuestra lista. Lo primero que
necesitamos ese nombre completo. Se ha caído por aquí,
vamos a dejarlo donde queramos, y vamos a
cambiarlo a una lista desplegable. Ahora al siguiente spa tenemos que
ir y conseguir el filtro de género. Vamos a buscarlo. Ahora lo tenemos por
aquí, así que arrástralo y suéltalo exactamente
debajo del nombre completo. Voy a ir a
quitar esta tabla. De lo contrario, va
a ir y confundirnos, así que retírelo del tablero, y también el
segundo. Ahora está bien. Vamos a editar el género. Va a ser
una lista desplegable. Ahora el siguiente
necesitamos la edad. Voy a decir,
vamos a buscar
el grupo de edad.
Vamos a los filtros. Aún no lo tenemos porque no lo
tenemos en la lista. Tenemos que ir dentro de
la hoja de trabajo. Vamos a todos y bajemos el grupo de edad
en algún lugar de los detalles aquí. Entonces deberíamos
poder encontrarla. Comprobemos de nuevo a los filtros. Yo ahora tenemos el grupo de edad. Por supuesto, podemos
tenerlo en el primer filtro. Vamos y dejémoslo
exactamente debajo de los demás. Asegúrate siempre de que
estás dejando caer todo dentro de este contenedor
vertical. También
les va a cambiar el nombre. Van a ser los filtros, y el anterior, es el título, y el principal, son los filtros gráficos demo. Volvamos a nuestro filtro,
conviértalo en una lista desplegable, y necesitamos el último. Va a ser el nivel
educativo. También lo vamos a tener aquí,
colóquelo exactamente debajo los demás y una lista
desplegable. Genial. Ahora el siguiente paso que
vamos a ir a los filtros y agregar
un botón para eso. Vamos a
hacerlo, agrega un botón. Lo tenemos por aquí,
cámbialo de flotar a inclinarse. Lo tenemos por aquí. Dejémoslo lado a lado del título. No está funcionando, así que lo
dejaremos caer por aquí, tal vez primero y luego lo
llevaremos cerca del título. Genial. Ahora, vamos a seleccionar todo
el contenedor, hacerlo más suave, y vamos a ir a
trabajar con el icono Usemos el verde como se muestra. Y lo oculto
debería ser el gris. Y podemos ir
por supuesto y probarlo. Entonces ahora ciérrala, y muéstrala. Tenemos que ir a
fijar la altura para no tener
este extraño efecto. Así que arregla la altura, y ahora no la vamos a tener. Escóndelo y muéstralo. Todo bien. Ahora lo que vamos a hacer,
vamos a ir a arreglar el diseño de esos dos filtros, y vamos a
seguir el mismo diseño para todos los demás filtros. Veamos cómo podemos
hacer eso. En primer lugar, voy a ir a
dar un color de fondo para toda la sección. Vamos a revisar toda
la sección, es filtro y lista. Así que vayamos al
fondo por aquí y escojamos el lugar uno. Ahora, el siguiente paso,
voy a ir a quitar el
color de fondo de la hoja de trabajo. Pasemos al
formato y luego al sombreado y eliminemos
el color de
la hoja de trabajo Ahora vamos paso a paso
para esos dos filtros. Primero, voy a ir a
cambiar el título y el icono. Me gustaría tener
el icono a la izquierda, lo mismo de nuestro aquí. Ahora el siguiente paso, esos
íconos son realmente grandes. Vamos a
darle un ancho fijo, y luego vamos a tener
un valor como 25, lo mismo
de nuestro aquí, así que arregla y 25, el siguiente sib, voy a ir
a trabajar con esos títulos Vamos a moverlo al ascensor y hacerlo más pequeño al nueve. Lo mismo aquí en lugar de identificación de empleado, solo tengamos identificación. No tenemos mucho espacio, hazlo nueve y
al lado izquierdo. Ahora al siguiente sibth
eso, vamos a
ir a trabajar con la coloración Pongamos uno de esos filtros entonces para formatear el filtro
y establecer el control. Ahora para el título, vamos a
hacerlo más pequeño a ocho, y con el color,
va a ser el color oscuro. Ahora para el cuerpo,
van a ser también ocho. En este momento, el color
va a ser el gris claro. Parece que el titulo el cambio
otra vez, eso es extraño, vamos a cambiarlo de nuevo
al gris oscuro y gusto. Entonces el color de los
valores está bien y los títulos son
más oscuros. Bonito, genial. Ahora la próxima vez
vamos a ir a colocar el filtro exactamente en la
parte superior de la propia columna. Vamos a hacer eso,
seleccionar todo el contenedor, y presionémoslo para que quede
exactamente encima de las identificaciones, algo así, y
lo mismo aquí. L et's moverlo y
tal vez por aquí. Pero aún tenemos un
divisor entre ellos. Se va a comprobar el diseño. Entonces vamos a
tenerlo siempre así, un filtro y luego un
divisor entre él. Vamos a llamarlo divisor. ¿Cómo vamos a
iniciar el divisor? Va a ser como
siempre, un gris oscuro. Ahora vayamos a
la brotación exterior, hagamos todo como cero Cambia el ancho a uno. Entonces lo tenemos muy delgado,
y luego vamos a
ir a agregar un acolchado exterior
a la izquierda y a la derecha. Tengamos algo
alrededor como 36 al ascensor y
seis a la derecha. Tenemos una pequeña
separación entre ellos. Por supuesto, el último paso,
vamos a ir a quitar todas esas fronteras. Ya terminamos con eso. aquí también una frontera y lo mismo para
el siguiente filtro. Tenemos aquí una frontera.
Ahora podemos ver que todavía tenemos espacio entre los
filtros y la lista, así podemos ir y seleccionar
todo. Solo para asegurarnos de que lo
estamos seleccionando. Vamos a cambiarlo al nivel
educativo. Todo bien. Ahora comprobando que el
divisor no se ve bien. Así que volvamos al divisor
y tengamos también en el top ten y por debajo de
eso también diez. Así que vamos a revisar de nuevo el diseño. Bien, así que terminamos
con los dos primeros filtros. Tenemos que ir a
repetir las mismas cosas para todas las demás columnas. Entonces qué puede pasar,
voy a ir y acelerar el video ya que estoy creando
todos esos filtros. Oh, oh. Oh. H. Oh Fue un montón de filtros
dentro de nuestro tablero de instrumentos. Ahora vamos a probarlo, así tenemos todos esos filtros. Podemos ir a ocultar todos
esos filtros también, pero aún tenemos un problema. No es más flexible. Creo que todavía tenemos
una altura fija. Vamos y arreglemos eso. Vamos a seleccionar todo
el contenedor. Eran los contenedores filtrantes y no se debe arreglar si. Aquí está el tema,
vamos a eliminarlo, y vamos a probar de nuevo. Abrimos el primer filtro,
el segundo tercero. Y ya casi estamos ahí. Todavía tenemos aquí
mucho espacio desperdiciado, así que vamos a revisar
los contenedores. Y no se debe arreglar, así que lo tenemos como arreglado,
así que vamos a eliminarlo. El primero, no está
arreglado, así que está bien. Segundo, quita un fijo, y aquí también, no
está arreglado, bien. Entonces y el último. Genial. Vamos a
hacer las pruebas finales. Si cerramos todo, la lista debería ser más grande. Ahora vamos y agreguemos espaciado
dentro de nuestro tablero de instrumentos. Vamos a hacer eso,
y vamos a
ir a quitar todas esas fronteras. Vamos a seleccionar todos los filtros de
contenedor y la lista. Y vamos a ir
a quitar la frontera. Ahora como puedes ver
en la parte inferior, no
tenemos ningún espaciado, así que tenemos que ir y agregar una adición externa.
Vamos a quitar los dos. Solo necesitamos 20 en la parte inferior. Genial, ahora tenemos espacio. En el lado derecho, se ve bien también en la parte superior,
ahora se ve bien. Ahora vamos a agregar un
espaciado interior y va a ser el número siete
para todos los lados tratar. Vamos a sacar aquí el contenedor
azul. No necesitamos la orden. Vamos a expandir
todo de nuevo para ver si
tenemos alguna frontera. No tenemos ningún color de
borde, genial. Vamos a cerrarlo.
Ahora nos gustaría ir y agregar un título para esta lista. Vamos a tomar un texto y ponerlo
cuidadosamente encima
del contenedor actual. Vamos a decir
lista de empleados y luego un Pie, y luego vamos
a decirle
a los usuarios que hagan clic en las flechas, así que haga clic en flechas para opciones de
filtro. No se sabe que tenemos que ir
a cambiar la coloración. Esto va a
ser un gris claro, un negrita, y debería
ser 14 para la talla. Por lo demás, va
a ser un gris oscuro. Vamos con un ocho. Todo bien. Se ve bien. Ahora, vamos a agregar un espaciado entre esas tres secciones. Tenemos un título, tenemos
los filtros y la lista. Empecemos con el empleado. Voy a ir a agregar un
badd en el botón alrededor como tal vez diez. Se ve bien. Ahora vamos por el
grupo de filtros, seleccionemos todo el contenedor, y vamos con el relleno
al fondo alrededor de las diez. Con eso, tenemos
como espaciado entre todos esos objetos y
se ve mucho mejor. Ahora la próxima vez que vamos
a hablar de las legiones, no
voy a usar
legiones en estos gráficos, y vamos a eliminarlo también, no
necesitábamos ningún filtro
ya que tenemos suficientes filtros, vamos a eliminarlo también Y también este icono. Con eso, terminamos con la parte principal de nuestro dashboard. Ahora vamos a ir a revisar nuestra navegación y el título. Por supuesto, nos hemos
olvidado del título. En lugar de visión general,
se trata de detalles. Vamos a cambiar
el tamaño de esta palabra a 16 y tal vez
algo más oscuro. Voy a ir a
cambiarlo por algo así. Si Se ve mucho
mejor que antes. Voy a ir a tomar
el número del color, y tenemos, por supuesto, para cambiarlo por el
primer tablero. Vamos por aquí, hazlo 16, y también, cambiemos el
color con el mismo color. Es un poco más oscuro
y se ve mucho más bonito. Ahora del lado izquierdo,
tenemos un trabajo fácil. Lo que vamos a hacer,
vamos a ir
al primer icono y
hacerlo desactivado Vamos a editar el botón, y ahora en vez de activo, tenemos que tenerlo como un
desactivado o inactivo Ahora como puedes ver
está inactivo, y para el primer botón, vamos a ir
y hacerlo activo. Esta va a ser
la mesa verde. Por supuesto, ahora
podemos ir a mapearlo. Tenemos este tablero de instrumentos. Vamos a mapearlo a los detalles. Todo bien. Se ve muy bien. Volvamos al
primer dashboard, y por supuesto, tenemos que
hacer el mismo mapeo. Vamos a editar el botón, y vamos a mabarlo a
nuestros nuevos detalles del tablero. Ahora me gustaría ir y
agregar una cosa más agradable para indicar que
este icono está activo. Voy a ir al
tablero a la flotación, y vamos a agarrar una tabla L haga clic en la tabla
y vamos a elegir el color de fondo
del color verde Ahora vamos a ir
a disminuir el tamaño de esto para ser un pequeño
indicador como este, tal vez. Y vamos a
moverlo por aquí. Voy a decir
hagámoslo como la altura 40 y lo coloquemos
exactamente cerca del icono. A lo mejor algo así. Ahora vamos a
picar el salpicadero. Voy a ir a
reducir el ancho de eso, así que vamos a hacerlo más delgado,
tal vez así. Con eso, tenemos
como un pequeño indicador que este icono está activo. Vamos a hacer lo mismo
para el segundo tablero. Nosotros también vamos a agarrar. De nuevo, una tabla y
vamos a hacer el
color de ese verde El ancho va a ser seis y la altura va a ser 40, y ahora vamos
a ir y colocarlo exactamente cerca del icono activo. Algo como esto. Todo bien. Vamos a revisar el diseño. Se ve muy bien. Echemos un último
vistazo a nuestro tablero de instrumentos. Aquí tenemos un bonito filtro
y el tablero principal. Aquí tenemos esta
linda información. Podemos ir y descargar cosas, podemos ir y seguir, y todo
el tablero
es interactivo. Ahora bien, si los usuarios quieren ir y dar click en el
segundo dashboard, todo lo que tienen que hacer es
ir y dar click sobre este icono. Y ahora estamos en la
lista de detalles sobre los empleados, y todo aquí
es muy interactivo. Vamos a esconder toda
esa información, y se ve maravilloso.
170. Proyecto de recursos humanos | bonificación: crea capas de fondo con FIGMA: O. Muy bien, amigos, ahora tenemos una sección bonus, donde vamos
a ir y personalizar una imagen de fondo para el
diseño de nuestro nuevo tablero, y eso va a hacer que
el diseño general de nuestro tablero se vea realmente
genial y profesional. En este momento, vamos a utilizar otra herramienta
para crear los layouts. Vamos a ir a usar
Figma. ¿Qué es Figma Figma es una herramienta de diseño
que es utilizada por muchos diseñadores de UI y UX
para crear conceptos, trapeadores para las interfaces de usuario Y es una herramienta increíble para
poder compartir tu trabajo con los demás para poder trabajar
y colaborar en el equipo. Puedes encontrar el
enlace a mi trabajo con los otros enlaces en los materiales
del proyecto. Por supuesto, no
te preocupes por el costo. Hay un plan gratuito para las estrellas. Ahora no vamos a hacer una
inmersión profunda en cómo usar Figma. Solo
te voy a mostrar cómo suelo usarlo para Tableau. Vamos. Ahora vamos a
empezar con el archivo vacío, y vamos a poner una
captura de pantalla desde nuestro dashboard. Ahora el siguiente paso con
eso necesitamos un marco. Así que vamos a conseguir un marco exactamente en la parte superior de nuestro tablero de instrumentos. Ahora podemos ir a
esconder la imagen. Ahora necesitamos un color
para nuestro tablero, así que va a ser
algo tal vez así. O vamos a
aumentarlo un poco. Ahora lo que vamos a
hacer, vamos a ir a sumar relámpagos desde las esquinas. Para hacer eso,
vamos a tomar la forma de círculo o elipse y lo vamos a hacer
así y tal vez un poco
más grande y a la manada Vamos a cambiar el color de esto y algo aquí
como en el medio. Entonces vamos a
ir a agregar un efecto para tener como un pegamento. Vamos a tener un azul, y vamos a ir
a cambiar el valor a algo alrededor de 1,500. Algunos de ustedes revisan,
tenemos un pegamento o como luz que
viene de esta esquina. Ahora vamos a añadir lo mismo en la otra esquina,
puede hacerlo como aquí. Ahora vamos a
aumentar el tamaño de éste. Algo así. Necesitamos más relámpagos
viene del lado derecho, y aún así tenemos
que tenerlo como más grande y uno más oscuro. Todo bien. Con eso,
tenemos antecedentes. A continuación, vamos a ir a agregar
los colores
de fondo de cada sección. Necesitamos de nuevo nuestra imagen, y ahora tenemos que
ir y hacer zoom. Ahora, lo que necesitamos,
necesitamos un rectángulo, y hay que tener mucho
cuidado de que nos encontremos con los bordes exactos de
nuestros dashboards Así que vamos a conseguirlo así. Voy a ir y reducir
la opacidad a algo alrededor del 50 solo para
ver las fronteras Así que sí. Bonito. Ahora vamos a
ir y aumentarlo a 100, y necesitamos ahora el
color del negro completo. Ahora lo que vamos a hacer,
vamos a ir a usar el gradiente en lugar
del sólido. Entonces
vamos a hacer esto. Ahora vamos a ir a
trabajar con el menor valor. Tenemos que
disminuirlo así, tal vez un poco
más, así. Ahora el siguiente paso,
vamos a ir a agregar una esquina para nuestro contenedor,
tal vez 20, genial. Ahora vamos a
repetir las mismas cosas para los otros contenedores. Lo vamos a tener para
la visión general. A lo mejor reducir de nuevo la
opacidad para ver las fronteras. Entonces así y aquí también. Va a cumplir con
las mismas fronteras. Entonces ahora vamos a copiar
esto a la segunda sección. Así que aumentarlo así, y tenemos que cumplir con
los picor perfectos Vamos a hacer lo mismo para la última sección.
Algo así. Ahora ya terminamos.
Tenemos que ir y aumentar los dos, 100 en todas partes. Por supuesto, vamos a ir
a quitar el fondo. Ya casi estamos ahí. Lo que vamos a hacer
iba a ir a cambiar la coloración de
cada uno de esos contenedores. Vamos al lineal y tal vez vamos a ir a tomar el nivel inferior como
afuera y esto aquí. Va a ir un
poco más oscuro, al siguiente
también al lineal. Lo vamos a tener
en alguna parte de aquí, y el bajo valor
va a estar afuera. Ahora lo que voy
a hacer, voy a tomar esos eclipse y ponerlo en algún lugar como aquí y sigamos trabajando
en esos colores. Pasemos al
siguiente al lineal. Vamos a mover esto a alguna parte de
aquí y comprobar los colores. Podemos ponerlo así
y hasta el último. Es así aquí. Voy a tenerlo aquí como girado. Genial. Ahora vamos a echar un vistazo. Se ve muy bien. Ahora voy a ir a agregar
nuestro segundo tablero por aquí y asegurarme de
colocarlo exactamente encima
de nuestro tablero. Vamos a moverlo aquí
y cerremos algunas de esas informaciones.
Voy a tener sólo el. Ahora necesitamos uno
más para la lista. Vamos a entrar en esto. Le bit. Disminuir la opacidad
para ver a través. Disminuir la opacidad
para ver a través de 40. Vamos a conocer a las Fronteras. Sí. Bien. Eso es. Vamos a ir
y aumentar de nuevo, la opacidad a 100 Ahora para el relleno, vamos a hacer
algo como esto. Y el bajo valor va a
estar un poco afuera. Eso es. Ahora
tenemos que ir a exportar esas imágenes de fondo. Lo
vamos a hacer así. Para el primer tablero,
¿qué necesitamos? Necesitamos a la Marina y
necesitamos a esos dos, y tenemos que ir a esconder
todas las imágenes. Eso es. Da click en el contenedor, y tenemos aquí la
opción de exportar. Vamos a exportarlo.
Ahora tenemos que ir a exportar de nuevo para el
segundo dashboard. Entonces vamos a ir a
esconder esa información. Necesitamos esto y aquello conjuntos, vayamos a exportar de nuevo. Todo bien de vuelta a Tableau. Primero vamos a eliminar todos los colores de fondo de cada contenedor antes de
agregar la imagen de fondo. Vamos a entrar en eso. Empecemos por
todo el tablero. Vamos a eliminarlo,
y después vamos a
ir a seleccionar el nav,
eliminarlo también. Ninguno, y a esa visión general. Ninguno a la siguiente.
Al último. No es ninguno. Con
eso, no tenemos ningún color de fondo
para los contenedores, pero aún se ve aquí
gris y eso
viene del color predeterminado
del tablero. Si vas al tablero de
formato, puedes ver,
lo tenemos por defecto. Esto es lindo, si vas a
los modelos de presentación, vas a tener
todo como gris. Vamos a
dejarlo como está, y ahora vamos a ir a
agregar la imagen de fondo. Vamos a tenerlo como una imagen
flotante a la mitad, asegurarnos de que esté en forma y
centro y luego elija. Vamos a ir con
el resumen de antecedentes. Ahora a continuación, vamos
a ir a cambiar el tamaño a nuestro tamaño de tablero. Y luego la
posición de ser cero. Por supuesto, ahora no estamos viendo nada del contenido y eso es porque el orden
de los objetos flotantes. Ahora como puedes ver está arriba, así que vamos a moverlo
al fondo y con eso, vemos la
imagen de fondo de nuestro dashboard. Creo que es muy agradable. Ahora vamos a
hacer las mismas cosas para el siguiente dashboard. Vamos a hacer
las mismas cosas. Todo el dashard,
va a ser eliminado, se eliminará la V,
y se puede eliminar la lista Con eso, no tenemos
ningún color de fondo. Vamos a agregar nuestra
imagen flotante para el fondo. Centro en forma, y
vamos a tener nuestra imagen. Las mismas cosas, el tamaño, la altura, y la
posición para ser cero. Ahora, claro,
no estamos viendo nada. Tenemos que ir a ordenar
los objetos flotantes. Va a ser
como trasfondo. Bien, así que eso dice, estoy muy
contento con los resultados. Vamos a ir a los modelos de
presentación. Entonces, chicos, qué piensan que
tenemos un tablero increíble, y este es el poder de usar la imagen de fondo
para sus dashboards Entonces tenemos más
opciones de manera para agregar sombras, bordes
redondeados como aquí
y algo de iluminación. Así que vamos a cambiarlo. Como puedes ver,
se ve increíble. Muy bien, amigos míos.
Si aún escuchas enhorabuena, acabas de completar
los proyectos de mesa desde cero desde
los requisitos hasta tener este
increíble tablero Y con eso, has
vivido todas las fases de los proyectos de mesa que suelo hacer en mis proyectos de palabra
real. Entonces, amigos, realmente
no puedo enfatizar lo suficiente cómo es
importante tomarse un
tiempo para planificar los
proyectos antes apresurarme a construir los
gráficos y los cuadros Sin tener un
plan claro para los proyectos, las cosas pueden llevar al caos. Así que tómate tu tiempo
planificándolo paso a paso. Por supuesto, siéntete libre de compartir tu proyecto en cualquier
plataforma que prefieras. L usarlo como portafolio para tu perfil público de mesa
o también en LinkedIn. Y sería amable
de tu parte que compartieras y mencionaras mi canal
para difundir el conocimiento. Entonces, si te gusta este proyecto y quieres que haga
más contenido como este, favor apoye el canal
suscribiéndote , dando me gusta
y comentando Esto realmente ayuda con
el algoritmo de YouTube, y también,
me ayuda a llegar a los demás. Y claro,
no seas extraño. Puedes conectarte y
seguirme en Linked in. Entonces, amigos míos, no
queda nada que decir al lado. Muchas gracias por
ver el tutorial, y los voy a ver en
el siguiente video. Adiós.
171. Curso outro ud: Hola, estoy muy orgullosa de
ti que lo lograste hasta el final. Espero que hayan disfrutado el viaje. Y sé que no fue fácil pasar por todos esos tutoriales
complejos, pero lo hiciste hasta el final. Y ahora puedo decir que
has aprendido todo lo que
necesitas para empezar a hacer
proyectos increíbles en Tableau. Y también, has aprendido todo lo que
sé sobre Tableau y cómo suelo implementar proyectos de la vida
real en Tau. Entonces ahora,
te voy a pedir una cosa más si te ha resultado útil este video, y te ayuda a empezar a
trabajar con Tableau. Te agradezco
mucho que te
guste y compartas el contenido
con los demás. Y claro, si
tienes alguna duda o sugerencia para el siguiente tema que quieras que
cubra en el futuro, o quieres
darme un feedback, asegúrate de usar
el comentario a continuación. Bueno, no queda nada que decir. Muchas gracias por
ver este curso, y los veo en
el próximo curso. Adiós.
Baraa Khatib Salkini, Lead Big Data, Cloud Architecture, Data
