O melhor curso de SQL e Tableau: do zero ao herói

1. Introdução do curso do SQL: Olá e bem-vindo a este curso de SQL muito exclusivo. Envergonho ou renuncio arquitetos de soluções de TI com mais de uma década de experiência em projetos de TI. Vou colocar tudo o que sei sobre SQL em um tutorial de 4 h. Neste curso, você aprenderá tudo o que precisa sobre uma das habilidades mais procuradas, o SQL, dos tópicos básicos aos avançados. Portanto, ao final do curso, você poderá escrever consultas SQL com muita facilidade. Podemos trabalhar com uma das versões mais populares do SQL, MySQL, usando as sintaxes e as habilidades que você aprenderá neste curso. Ele pode ser usado em qualquer outro banco de dados ou aplicativo usando SQL Eu criei este curso para levar você do zero ao herói. Então, se você é iniciante, não se preocupe com isso. Vou explicar tudo do zero, passo a passo. Então, agora, se você me perguntar o que torna seu curso muito especial em comparação com os outros cursos. Neste curso, você não apenas aprenderá como escrever consultas SQL, mas também aprenderá os conceitos de SQL por trás delas e, especialmente, como o SQL processa as consultas nos bastidores. E isso pode ajudar você a entender por que escrevemos consultas SQL. E isso vai deixar você mais criativo com suas declarações de consulta. Neste curso, você terá muitas práticas, dicas e truques nítidos que coletei nos últimos anos. E teremos muitas tarefas de SQL e depois as resolveremos juntos, passo a passo. E eu fornecerei muitos materiais gratuitos. Todo o conteúdo deste curso também está disponível nos dados do meu site com borrow.com. Você pode usá-lo posteriormente como referência. Também fornecerei a você o SQL, que ela conseguiu, onde você pode encontrar todas as tarefas e sintaxes do SQL para que você não precise memorizar todas elas. Também preparei um banco de dados para este curso. Onde vamos usá-lo em todas as nossas tarefas e exemplos durante os tutoriais e também todas as representações e conceitos de SQL feitos neste curso. Então, agora vamos entrar e começar. 2. Visão geral do currículo do curso: Tudo bem, pessoal, agora eu gostaria de mostrar a vocês o roteiro de todo o curso de SQL para iniciantes, esse curso de SQL é dividido em nove capítulos. Primeiro, vamos começar com o básico, onde você pode aprender os conceitos básicos sobre SQL, como o conceito de bancos de dados, o conceito de tabelas SQL, os comandos básicos do SQL e os principais elementos do SQL declarações. No próximo capítulo, começaremos a preparar seu ambiente para que você possa praticar comigo. Vou guiá-lo pelas etapas de download e instalação do MySQL. Em seguida, faremos um rápido tour pela interface e adicionaremos o final. Vamos instalar o banco de dados do nosso curso. E, finalmente, você começará a usar a sintaxe SQL para consultar o banco de dados e as tabelas que acabou de criar na seção anterior usando as instruções select. Depois disso, você aprenderá a filtrar seus dados usando a cláusula where e aprenderá alguns operadores SQL. No próximo capítulo, vamos subir de nível. Onde aprenderemos como combinar nossas tabelas SQL usando junções e união? Depois disso, aprenderemos muitas funções SQL importantes, como agregações e funções de string. Então, no próximo capítulo, vamos elevar o nível novamente aprendendo tópicos avançados em SQL, como agrupar por meio de subconsultas. Em seguida, aprenderemos como modificar nossos dados dentro nossas tabelas usando inserir, atualizar e excluir. E no último capítulo deste curso, aprenderemos como definir nossos dados usando SQL, como criar, alterar e eliminar tabelas. Então, esses são todos os tópicos que abordaremos neste curso. Tudo bem, pessoal. Então, com isso, eu poderia dizer, vamos começar nosso curso de SQL. Tudo bem, então vamos começar com o primeiro capítulo. Aqui. Vamos falar sobre os conceitos e conceitos básicos do SQL. E vamos começar agora com uma introdução ao SQL. 3. Introdução ao SQL: Tudo bem, então começaremos com os conceitos básicos de SQL, os termos que você ouvirá durante os tutoriais, por exemplo, o que são dados? Dados são fatos ou estatísticas armazenados em algum lugar ou circulando pela rede. Geralmente, eles são como matérias-primas, por exemplo, se você pedir algumas coisas on-line, muitos dados serão gerados. Por exemplo, o ID do cliente, o número do pedido, a data do pedido, as datas de envio e assim por diante. Outro termo que temos é informação. Então, com os dados que temos, poderíamos reprocessá-los ou traduzi-los para uma nova forma chamada informação, que tem um significado mais lógico. E poderíamos usá-lo na análise, por exemplo, se agregarmos as datas dos pedidos ao longo dos anos, poderemos ver como a empresa está crescendo ao longo dos anos. Isso significa que convertemos os dados brutos em informações significativas. Tudo bem, então nosso banco de dados é um atalho dB. Por definição, um banco de dados é uma coleção de dados estruturados e relacionados que são armazenados ou organizados de forma que os dados sejam facilmente acessados e gerenciados. Atalhos, é uma forma de armazenar seus dados. Você lidará com bancos de dados todos os dias e em qualquer lugar. Por exemplo, se você pedir algo on-line, mesmo que armazene sua foto na galeria do smartphone. Esta galeria é um banco de dados. Temos vários bancos de dados diferentes. O mais famoso deles é o que vamos aprender os bancos de dados SQL relacionais. Outro é o banco de dados NoSQL. Temos bancos de dados distribuídos, bancos de dados em nuvem, armazéns de dados e assim por diante. Agora vou explicar os SQL e NoSQL porque eles são os mais famosos. SQL ou relacionais. Eles armazenam os dados dentro de tabelas. As tabelas são como contêineres com uma estrutura fixa e geralmente estão relacionadas entre si por meio de relacionamentos. É por isso que temos o nome de bancos de dados relacionais. Portanto, se você é muito estruturado e fácil de entender, seria bom usar bancos de dados SQL para armazenar seus dados. Por outro lado, não temos bancos de dados SQL, ou não apenas bancos de dados SQL. E aqui você tem diferentes tipos de opções. Como você vai armazenar seus dados? Por exemplo, você tem os métodos de valores-chave quais definirá as chaves e o valor dentro delas. Você tem o armazenamento gráfico, você tem o armazenamento de colunas, o que é ótimo para big data. Algumas ferramentas, como o Tableau para visualização de dados, usam esse método para armazenar os dados porque ele oferece excelente desempenho e análises. E você também tem o documento. Portanto, se você estiver em projetos em que os requisitos estão mudando muito ou os dados são difíceis de entender. Eles não têm estruturas claras e assim por diante. Seria muito bom usar os bancos de dados NoSQL para armazenar seus dados, usar um desses métodos. Mas em muitas empresas, muitos projetos estão armazenando os dados dentro do Banco de Dados SQL porque eles são fáceis de entender e muito usados. E em nossos tutoriais, nos concentraremos nesses tipos de bancos de dados, bancos de dados relacionais SQL. Agora, para gerenciar todos esses bancos de dados, reutilize o software chamado sistema de gerenciamento de banco de dados ou DBMS. É como um aplicativo com uma interface na qual você pode fazer login e começar a fazer algo dentro do seu banco de dados. Você pode fazer coisas como criar novas tabelas ou alterar seus dados, consultar seus dados e assim por diante. E atualmente temos quase 380 DBMSs diferentes acordo com a pesquisa do Stack Overflow para este ano. Vou deixar o link na descrição. Você pode ver aqui uma classificação dos principais e mais usados bancos de dados entre os desenvolvedores. Então você pode ver aqui que minha escala é a número um, depois Chris e assim por diante. Temos outros sites de classificação. É chamado de ranking do mecanismo de banco de dados. Se formos até lá, você encontrará a lista ou classificação dos DBMS mais abusados ou mais populares e da ala Eles estão usando critérios diferentes para calcular isso. Mas você pode ver aqui que meu SQL está entre os três primeiros da lista. Em nossos tutoriais, usaremos o MySQL e o aprenderemos, que é o banco de dados mais famoso e usado atualmente. Agora, finalmente, o que é SQL? É a sigla para Structured Query Language. Então, por definição, SQL é a linguagem de consulta que usamos para recuperar, gerenciar, manipular e armazenar dados em bancos de dados. Resumindo, o SQL é a linguagem que você precisa dominar para conversar com bancos de dados. Então, agora na Internet, há uma batalha sem fim sobre como pronunciá-lo. Alguns desenvolvedores chamam isso sequências e outros colegas, como eu, de SQL. Realmente depende do país de onde você vem ou do projeto em que está trabalhando. No meu projeto, todos o chamam de SQL. Então, depende realmente de você qual deles você vai usar. Tudo bem, você pode me perguntar agora, empreste como o SQL funciona. Vamos verificar isso. No lado direito, temos nosso banco de dados relacional, onde você armazena seus dados dentro de tabelas. E aqui temos nosso DBMS gerenciando nosso banco de dados. Então, a primeira coisa que você vai fazer é fazer login no DBMS para interagir com ele. Ou, se você estiver criando aplicativos, precisará conectá-los ao DBMS. Depois disso, você começa a escrever algumas instruções SQL, algumas instruções e, em seguida, aperta o botão Executar. Depois disso, o DBMS iniciará o processamento fará um pouco de mágica e o enviará para o banco de dados. Depois que o banco de dados recebe essa consulta, ele começa a ser executado. Algumas operações estão procurando os dados que você solicitou. Quando estiver pronto, o banco de dados responderá ao DBMS com o resultado desejado. Tudo bem, pessoal, é por isso que é uma introdução rápida ao SQL. Em seguida, vamos começar a falar sobre por que o SQL é importante e por que você deve aprendê-lo. 4. #2 por que aprender o SQL?: Agora, eu só queria motivar rapidamente por que você ainda deveria aprender SQL. Aqui estão alguns fatos. Sql é, SQL tem 47 anos, ou seja, 14 anos mais velho que eu. Você pode fazer as contas. Então, o SQL é o avô do mundo da programação. Existem mais de 700 linguagens de computador que você pode aprender. Você também pode falar aqui sobre o movimento NoSQL, que todo mundo diz que NoSQL vai matar os bancos de dados SQL. Então você pode perguntar agora, por que ainda usamos SQL? Por que eu deveria aprender é qu'il, y é escalonado. Ele não morreu como muitos outros idiomas, como o básico ou o Pascal. Bem, a resposta rápida para isso é que o SQL ainda funciona. Ele faz o trabalho e você não pode pedir mais do que isso. Aqui estão quatro razões pelas quais você ainda deve aprender SQL. A razão número um é que a escala é a tecnologia mais usada em todo o setor de tecnologia. Se verificarmos agora, aqui está uma pesquisa sobre stack overflow deste ano. Vou deixar o link na descrição. Neste gráfico, podemos ver as tecnologias mais usadas. E você pode ver aqui SQL é classificado como a tecnologia mais usada por todos os desenvolvedores. Isso significa que o SQL ainda está na moda. O motivo número dois é que o SQL está em alta demanda. A maioria das empresas de todos os setores usa algum tipo de banco de dados SQL para armazenar seus dados. Isso significa que eles sempre precisarão de alguém com habilidades em SQL para criar, gerenciar, analisar e entender seus dados. Então, agora vamos fazer uma verificação rápida na plataforma Java, como Indeed, para pesquisar a palavra-chave SQL. Sal, encontre empregos. Vamos ver os resultados. Então você pode ver aqui que mais de 170.000 empregos estão procurando por um desenvolvedor de SQL ou alguém com habilidades em SQL. Isso significa que suas habilidades escalonadas são realmente muito procuradas. E isso porque as análises de dados estão se tornando uma parte muito importante em muitos trabalhos. A terceira razão é que o SQL está em quase toda parte. Se você estiver em projetos e estiver trabalhando com dados, por exemplo, mineração de dados, engenharia de dados, ciência de dados ou visualizações de dados. Você acabará usando muitas ferramentas de big data. Sou linguagens de programação. E a maioria deles tende a oferecer lugares para escrever algum tipo de instrução SQL, por exemplo, se você estiver usando o Tableau, é uma ferramenta de visualização de dados muito famosa. Há lugares em que você precisa escrever alguma instrução SQL para preparar os dados. Ou se você estiver em projetos em que está fazendo streaming de dados usando o Kafka, por exemplo, lá você encontrará muitas funções modelos em que você precisa escrever algumas instruções SQL. Eles fazem isso para facilitar as coisas. Então, isso significa. Com o tempo, você verá que quase em cada ferramenta você pode usar instruções SQL e habilidades de SQL. Então, agora, pela última razão, ao contrário de outras linguagens, o SQL é simples e fácil. É fácil de aprender, fácil de escrever, fácil de ler, porque as sintaxes SQL são baseadas em palavras simples em inglês muito comuns, por exemplo, selecione uma tabela Curia onde e assim por diante. E o SQL Managed tenta, francamente esconder de você todos os processos complicados. É por isso que muitas pessoas tendem a aprender SQL porque é muito fácil. Tudo bem, então agora vamos resumir. O SQL tem as melhores combinações. O SQL é muito procurado e, além disso, é fácil de aprender, que faz com que o aprendizado seja sempre uma jogada inteligente e uma das melhorias de carreira mais impactantes que qualquer desenvolvedor de TI pode desbloquear. Tudo bem, então esse foi meu principal motivo pelo qual você deveria aprender SQL. Em seguida, falaremos sobre os conceitos de banco de dados. 5. #3 os conceitos do banco de dados: Tudo bem, agora vamos entender como bancos de dados SQL são organizados. É muito importante entender isso porque, quando você começa a escrever instruções SQL ou consultas SQL, é muito importante entender os termos que são comumente usados em bancos de dados ou como navegar em seu banco de dados ou como encontrar seus dados. Se você deixar claro no início, isso tornará o processo de aprendizado de escrever instruções SQL muito mais rápido. Ok, agora, só para facilitar a compreensão, pense na seguinte analogia. Um banco de dados é como a biblioteca da sua cidade. Temos em Stuttgart, uma biblioteca muito bonita. É realmente incrível. Passei muito tempo lá. Eu simplesmente gosto disso. Então, sim, o banco de dados é como bibliotecas. As bibliotecas geralmente são divididas em categorias como ficção científica, romance, história, esporte e assim por diante. Portanto, a categoria ajudará você a encontrar rapidamente os materiais que você está procurando. Portanto, as categorias são como agrupar esses livros semelhantes sob a mesma categoria, também temos o mesmo conceito em bancos de dados e os chamamos esquemas ou Shamata, escolha o que você gosta. E, claro, nas bibliotecas também temos livros. Temos coisas semelhantes em bancos de dados e as chamamos de tabelas, onde elas contêm os dados reais. Então, como você viu nos exemplos, os bancos de dados estão organizados aqui RC, vamos ver meu SQL, como eles organizam os dados, porque nem todos os bancos de dados estão seguindo os mesmos conceitos de como organizar os dados. Então, no começo estava minha tela. Temos o servidor do banco de dados. É como uma máquina contendo software e hardware para executar nossos DBMSs e bancos de dados, geralmente servidor de banco de dados, é como um computador de última geração com muitas CPUs e rams. Mas em nossos tutoriais, instalaremos um servidor de banco de dados em nosso computador ou laptop local e o chamaremos de servidor local. Dentro do servidor, você pode criar vários bancos de dados para eles. Em meus bancos de dados e esquemas SQL, eles são sinônimos. Portanto, um esquema, por definição, é como contêineres lógicos que contêm tabelas semelhantes. Com isso, você obtém muitos benefícios. Por exemplo, imagine que você tenha um grande banco de dados com muitas tabelas, agrupando essas tabelas semelhantes sob esquemas. Isso facilitará o gerenciamento do usuário, por exemplo, ou o gerenciamento das tabelas. Reduza a complexidade. Além disso, se você tiver duas tabelas com os mesmos nomes, poderá armazená-las em esquemas diferentes. Portanto, é uma ótima maneira de organizar o banco de dados dentro do esquema. Então teremos mesas diferentes. As tabelas são o objeto mais importante em todo o banco de dados porque é o local onde você pode armazenar seus dados. Sem tabelas, não temos banco de dados. E dentro das tabelas você terá pelo menos uma coluna ou colunas diferentes. Vou entrar em detalhes explicando essas tabelas como uma próxima etapa. Ok, agora eu só queria mostrar rapidamente como outros bancos de dados, como o Microsoft SQL Server ou scripts de inicialização SQL, organizam os dados em comparação com o MySQL. Então, como você pode ver aqui, a principal diferença é que eles dividem o banco de dados a partir de esquemas. Então, um banco de dados aqui é como o contêiner principal, uma unidade discreta por si só, onde você pode ter registros, trabalhos , dados do esquema, e você pode fazer backups, esquemas aqui está como uma pasta dentro do banco de dados. É como uma camada lógica contendo tabelas diferentes. Na minha opinião, o MySQL é um pouco como enganar ou confundir desenvolvedores. Por exemplo, se você criar um esquema, o DBMS do MySQL criará um banco de dados. Acho isso um pouco confuso no início. Tudo bem, então isso era tudo sobre os conceitos de banco de dados. Em seguida, vamos começar a falar sobre os conceitos da tabela SQL. 6. Conceitos de tabela de SQL #4: Tudo bem, agora vamos falar sobre tabelas SQL porque elas são muito importantes nos bancos de dados e, para compreendê-las, isso ajudará você a escrever instruções SQL melhores. O problema é que temos cerca de 380 bancos de dados diferentes e eles usam termos diferentes nas recomendações. Outro aspecto é que usamos termos diferentes em bifurcações de áreas diferentes, por exemplo, se você for um desenvolvedor de banco de dados, começará a usar termos como tabelas, colunas e linhas. Mas se você não estiver na universidade, ouvirá sobre relações, tuplas. E à medida que os dados, a modularidade começará a ver entidades e atributos. É por isso que eu gostaria de dar uma breve visão geral desses termos para simplificá-los. Tudo bem, agora temos aqui um exemplo muito simples de tabelas SQL. Em nosso banco de dados de tutoriais, temos uma tabela chamada clientes. Esta tabela contém todos os dados sobre nossos clientes. Outro nome que temos em quatro tabelas é objetos, entidade e relação. Ok, em seguida, temos colunas. As colunas são o grupo vertical de células que descrevem um tipo de informação. Em nosso exemplo, temos quatro colunas. ID do cliente, nome, sobrenome e país. Cada coluna tem duas informações. O nome da coluna, por exemplo, aqui temos o FirstName e os valores dentro dela, como Maria desenhada e assim por diante. Tudo bem, então a seguir temos linhas. As linhas são o grupo horizontal de células que descrevem um tópico individual e também estão relacionadas entre si. Então, por exemplo, aqui temos o ID do cliente 2 que pertence a John, e John mora nos EUA. Nesta tabela, temos cinco estradas. Outros nomes para linhas são registros e tuplas. Agora, nas interseções entre colunas e linhas, esse dado é chamado de célula. Outros nomes são itens de dados, valor da coluna, é um único valor. Outro exemplo é o número quatro, ou Alemanha ou George e assim por diante. O último componente que temos é a chave primária. A chave primária é uma coluna ou conjunto de colunas que pode identificar de forma exclusiva cada linha na tabela e pode ser usada como um link em outras tabelas. Em nosso exemplo, temos o ID do cliente e essa é nossa chave primária. Você pode ver que ele tem um valor único para cada cliente. Outro nome para isso é chamado de campos-chave. Tudo bem, esse é o principal componente das tabelas SQL. Tudo bem, então esses eram os conceitos e os principais componentes das tabelas SQL. E a seguir, vamos começar a falar sobre os diferentes tipos de comandos SQL. 7. #5 principais comandos do SQL: Tudo bem, então agora vamos falar sobre comandos SQL. Em SQL, temos cerca de 12 comandos principais e 900 palavras-chave diferentes. É claro que não vou explicar todas elas. Em vez disso, em nossos tutoriais, vou me concentrar nos comandos e instruções SQL mais usados que usei em meus projetos nos últimos dez anos para facilitar nossa vida Os comandos SQL são divididos em diferentes grupos, dependendo de seus propósitos. Tudo bem, vamos começar com a primeira linguagem de definição de dados de grupo, DDL. Como o nome sugere, aqui você encontrará todos os comandos que permitem definir seu banco de dados, como criar tabelas, eliminar colunas, alterar tabelas, qualquer coisa que mude a estrutura do seu banco de dados. Abaixo desse grupo, você pode encontrar comandos como create, que ajudam você a criar algo novo no banco de dados, como criar uma nova tabela, criar uma nova visualização, procedimentos armazenados e assim por diante. Mais uma vez, temos aqui os comandos drop que permitem excluir um objeto do seu banco de dados. E o último altera. Ele ajuda você a editar a estrutura do seu banco de dados, como alterar uma tabela para alterar uma coluna ou adicionar uma nova coluna. Ok, agora, para o segundo grupo, temos a linguagem de consulta de dados DQL. Ele contém apenas um comando, e isso é suficiente. É chamado de comando select. Selects ajuda você a recuperar seus dados do seu banco de dados. A esquerda é o comando mais importante que temos em SQL e aquele que você precisa dominar para ser bom em SQL. Em meus tutoriais, explicarei tudo sobre as instruções SQL select porque se você começar a trabalhar com SQL, acabará escrevendo toneladas de instruções de seleção. Não se preocupe com isso. Tudo bem, então vamos agora para o próximo grupo. Temos a linguagem de manipulação de dados, DML. Dml contém todos os comandos SQL que você pode usar para manipular seus dados dentro do seu banco de dados. Portanto, temos comandos como inserir, para inserir novos dados dentro de suas tabelas. Ou excluímos para excluir alguns dados de suas tabelas ou atualizações para atualizar o conteúdo dos dados existentes nas tabelas. Então, como você vê, é muito fácil. O nome encerra tudo. Tudo bem, agora temos dois grupos de comando que são realmente mais para administradores de banco de dados SQL. Na próxima, temos a linguagem de controle de dados, DCL. Dcl contém comandos SQL. Isso permite que você dê acesso a um usuário específico ao seu banco de dados, ou duas tabelas ou esquemas e assim por diante. Então, aqui temos dois comandos, concessões, você pode usar concessões para dar alguém acesso aos seus objetos em bancos de dados ou revogar para remover esse eixo de um usuário específico. Ok, agora para o grande grupo que temos, a Linguagem de Controle de Transações, TCL. No TCL, você encontrará os comandos SQL que ajudarão você a gerenciar as transações do banco de dados para manter a integridade de seus dados. Então, aqui temos comandos como commits para salvar as alterações em seu banco de dados, reverter para restaurar o banco de dados. A última confirmação ou até o último ponto salvo. Se você tiver alguns erros, poderá usar esse ponto seguro. Você pode definir os mesmos pontos nas transações, que podem ser usados posteriormente para reverter. Tudo bem, então agora sobre esses nomes, eu fiz QL, DCL, TCL e assim por diante. Você não precisa memorizá-los. Talvez a única coisa importante seja a LA, às vezes aqui no projeto. Então, se alguém disser que vou criar alguns scripts de DDL, isso significa que ele ou ela, vou criar um estadista de escala para mudar a estrutura do banco de dados, como criar uma nova tabela ou deixar cair alguma coisa. Tudo bem, então, em nossos tutoriais de SQL, vamos nos concentrar nos três primeiros grupos dos comandos SQL. Começaremos com a mais famosa, as instruções SQL select. E depois disso, vamos lidar com todos esses roteiros. E, finalmente, vou explicar, inserir, excluir e atualizar. Tudo bem, então esses eram os principais tipos de comandos SQL. Em seguida, você aprenderá os limites básicos das instruções SQL. 8. #6 Os elementos das declarações do SQL: Tudo bem, agora vamos começar com o básico que eu quero que você entenda desde o início, os elementos básicos dentro de cada instrução SQL. Temos aqui declarações de seleção muito simples. Não se preocupe com o conteúdo. Eu explicarei isso mais tarde. Então, todo o texto que será enviado para o banco de dados, vamos chamá-lo de instruções SQL, ou às vezes chamamos consulta se for uma instrução selecionada. Portanto, não importa se você está recuperando dados do banco de dados , criando uma nova tabela ou atualizando conteúdo, sempre chamaremos isso de instruções SQL. Ok, agora vamos falar sobre os componentes dentro da nossa instrução SQL. Vamos começar com a primeira linha aqui, a verde, que chamamos de SQL, iniciou o comando SQL. Você pode escrever o que quiser e clicar em Executar ou em todas as instruções SQL, o banco de dados simplesmente as ignorará. Isso significa que nada vai acontecer. Há alguns benefícios dos comandos SQL. Poderíamos usá-lo para descrever nosso código. Então, mais tarde, será mais fácil lê-lo. E como o banco de dados vai ignorá-lo e nada vai acontecer, reutilize-o para desativar parte do nosso código, por exemplo, se eu não quiser usar esse filtro aqui, eu poderia fazer isso como um comentário e o banco de dados não o executará. Ok, agora as instruções SQL geralmente são divididas em partes diferentes. Nós as chamamos de cláusulas. Cada parte é responsável por uma ação específica. Em nosso exemplo aqui, temos três cláusulas, select from e where clouds, e cada uma delas tem sua própria função exclusiva, por exemplo, em select, você pode listar os nomes das colunas que você quero entrar de. Você chamará as tabelas onde definirá os filtros. Então, como você pode ver, SQL é muito bem dividido após as funções, o que o torna muito fácil de ler e escrever , além de tornar toda a linguagem SQL muito fácil. Ok, então a seguir, como você já deve ter notado, temos essas palavras azuis, que as chamamos de palavras-chave. Em nosso exemplo, temos quatro palavras-chave, selecione de onde, e essas palavras-chave são predefinidas e reservadas em SQL, que significa que você não pode usá-las como nome de tabela ou nome de coluna. No meu SQL, temos mais de 900 palavras-chave. Não vamos passar por todos eles. Vou me concentrar apenas nos tutoriais sobre as palavras-chave mais usadas. No link na descrição, você verá uma lista de todas as palavras-chave que temos no MySQL. Tudo bem? Ok, então agora vamos pegar o próximo elemento. Temos identificadores. Identificadores são qualquer nome que você dá a qualquer objeto em seu banco de dados, por exemplo a. Nome da tabela, nome da coluna até mesmo o próprio nome do banco de dados, é identificador em nosso exemplo, aqui temos quatro nomes de colunas. Nome, sobrenome, país e pontuação. E também temos aqui o nome da tabela chamado clientes. Todas essas coisas, são identificadores. Tudo bem, agora, até o último elemento que temos, os chamamos de operadores. No SQL, há muitos operadores diferentes. Eles têm formas e formas diferentes, por exemplo , podem ser simples, como o que temos aqui é igual a menor, ou podem ser palavras-chave, por exemplo, e nós o chamamos de operador. Então, como eu disse, no SQL, existem diferentes operadores SQL, como há operadores aritméticos mais e menos. Como nosso exemplo, existem operadores de comparação, iguais e menores e assim por diante. Tudo bem, então é por isso que são os elementos básicos dentro das instruções SQL. Então, drama, aqui, temos o texto inteiro. Chamamos isso de instruções SQL, as verdes, chamamos de comentários. Em SQL, temos classes diferentes, partes diferentes. A azul, elas são as palavras-chave. Nós temos nosso nome. Então é isso que aparece no banco de dados. Nós os chamamos de identificadores. E, no final, temos operadores em nossas declarações. Tudo bem pessoal, então com isso, terminamos o primeiro capítulo do curso de SQL. Agora temos muito conhecimento sobre os conceitos e conceitos básicos do SQL. No próximo capítulo, começaremos a preparar seus ambientes para que possamos começar a praticar SQL. E começaremos baixando e instalando o MySQL. 9. #7 Baixe e instale o MySQL: Agora, se você ainda não tem o MySQL Install, pode me seguir. Vou te mostrar passo a passo, como vamos baixar e instalar o MySQL no Windows? Isso é muito importante para que você possa praticar e executar os tutoriais em seu computador. Vamos começar baixando minha tela. Ok, vamos ao nosso navegador. Iremos ao site oficial do MySQL, mysql.com. Você encontrará seus downloads. Clique nele e, em seguida, role para baixo até encontrar os downloads da comunidade MySQL. Clique nele. Você terá vários instaladores. O que precisamos é MySQL Installer para Windows. Vamos lá. Aqui você tem duas opções, uma menor e uma maior. Então, o pequeno, é como se tivesse baixado alguns pacotes à medida que você instala o MySQL. Ou você pode baixar o pacote completo logo no início. Então eu recomendo que você escolha o maior. Portanto, baixamos tudo desde o início. Clique em baixar esta página. Ele solicita que você faça login para criar novas contas. Não é necessariamente para o tutorial, então você pode pular isso. Então, eu vou sem bolsas. Basta iniciar meus downloads. Isso agora vai começar a baixar o instalador. Mas como eu já fiz isso, não quero perguntar agora no momento, mas vou fazer os downloads e começar a instalação. Ok, vamos começar agora o instalador, vou clicar nele. Pressione sim. E agora estamos na primeira etapa das instalações. Antes de prosseguirmos, vou lhe dizer que haverá muitas etapas. Acho que vamos pressionar Iniciar, Avançar, Concluir. Sim, e assim por diante. Não mudaremos muitas configurações. Talvez coloquemos alguma senha, mas é isso. Então, é muito fácil. Vamos começar com a primeira etapa. Vou nos dizer, por exemplo, desenvolvedor, servidor ou cliente e assim por diante. Continuaremos com um padrão de desenvolvedor. Então clique em Avançar. Depois disso, vamos verificar o caminho. Vamos ficar com os padrões. Próximo. Sim, tenho certeza. Então, aqui ele vai verificar os requisitos. Eles farão várias etapas como essa, verificando os requisitos. Portanto, mantemos os padrões do SES. E agora vou mostrar todos os pacotes que serão instalados para que não mudemos nada. Vamos fazer o download de tudo. Agora, vou clicar em Executar e ele começará a instalar todos esses componentes talvez um por um. Tudo bem, agora temos todos os produtos instalados. Vamos clicar em Avançar. Em seguida, temos algumas configurações do produto. Basta clicar em Avançar. E agora você pode ver mais sobre a rede. Bem, o mais importante aqui é saber que temos o seguinte número de porta ou nosso banco de dados local, mas não mudaremos nada. Você vai deixar assim. Em seguida, clique em Avançar. Vamos manter as configurações recomendadas para as autenticações. Clique em Avançar. E agora temos que configurar, finalmente, a senha do nosso usuário rod, ou chamá-lo de usuário administrador do banco de dados. Isso é muito importante para memorizar ou secar em algum lugar. Então, agora vou dar ao nosso usuário administrador a próxima semana de senha. Então, a seguir, continuaremos com suas coisas elogiadas, sem mudar nada. E podemos clicar agora em executar para aplicar nossas configurações. Ok, depois que todas as configurações estiverem concluídas, podemos clicar em Concluir. Depois disso, haverá mais configurações. Próximo. Não mude nada. Vamos ficar com essas configurações. Vamos clicar em Concluir. Depois disso, mais algumas configurações ou finalize, ok, agora vamos testar nossa conexão com o servidor do banco de dados. Você vê aqui que o nome de usuário é root e vamos digitar a senha que fornecemos anteriormente para o usuário administrador. Então, vou dar aqui as senhas e clicar em verificar. Então, se você entender como aqui, a conexão foi bem-sucedida. Isso significa que estamos conectados com sucesso ao nosso banco de dados SQL e está tudo bem. Então, vamos clicar em Avançar, como configurações k, x ao cubo. Então, tudo é verde. Clique em Concluir. Temos mais configurações. Adivinha o que vem a seguir? Tudo bem, instalação concluída. Então, vamos clicar agora para finalizar mais uma vez. Depois que a instalação for concluída, ela começará como o MySQL Workbench para você e também como outros scripts de shell. Vamos conferir aqui. Portanto, não precisamos desse , você pode fechá-lo. Vamos ficar com o MySQL Workbench. Isso é exatamente o que precisamos para os tutoriais. Então você pode ver aqui instância local pode gritar que este é o seu banco de dados local em sua máquina. Então, vamos fazer o login e tentar ver se está tudo bem. Você vê aqui as estradas do usuário administrador e digitamos a senha que fornecemos na instalação. Isso é meu. Clique em Ok. E agora estou dentro do meu banco de dados. Se você não está exatamente nessa etapa, significa que você baixou, instalou e bloqueou seu banco de dados com sucesso. Então, parabéns. Tudo bem, então, com isso, baixamos e instalamos o MySQL com sucesso em nosso sistema. Em seguida, vou te levar em um tour muito rápido na interface do MySQL. 10. Tour #8 na interface do banco de trabalho do MySQL: Gostaria de lhe dar agora uma visão geral rápida da interface do MySQL Workbench. Porque eu me lembro de quando comecei a usar esses aplicativos de banco de dados, era um pouco confuso avassalador ter todos aqueles painéis, opções e barras de ferramentas. Mas, na verdade, não era aquele coração. Não vou explicar todos os detalhes, mas, em vez disso, darei uma visão geral da interface. Se você precisar de mais detalhes sobre a ferramenta, visite meu manual de SQL. Vou deixar o link na descrição. Então, agora vamos começar a explicar as seções principais no MySQL Workbench. Tudo bem, vamos começar do lado esquerdo, temos aqui seções muito importantes chamadas Navegador. E no navegador você pode ver duas guias, esquemas e administração. Como padrão, você entrará no esquema. Assim, você pode ver no esquema que ele permite que você navegue ou navegue pelos objetos do banco de dados. Por exemplo, eu posso ver aqui, eu tenho três bancos de dados como padrão. Nós o obtivemos da instalação. Então, se eu quiser ver dentro desse banco de dados chamado word, vou clicar duas vezes nele e ver as tabelas, visualizações, procedimentos e funções armazenados. Além disso, eu posso rotear, quero ver o que está dentro das tabelas. Veremos que temos três tabelas, cidade, país e idioma do país. Então eu posso começar, ok, eu tenho três tabelas no banco de dados. Vamos ver agora quais colunas contêm essas tabelas. Eu posso clicar na cidade e expandir. E eu vou ver, ok, eu tenho as seguintes colunas, ID, nome e assim por diante. Portanto, com o navegador de esquema, você pode navegar pelo seu banco de dados para entender o conteúdo dele. Vamos agora para a segunda guia “administrações”. Aqui você encontrará muitas informações, muitas ferramentas para gerenciar seu SQL Server, por exemplo, você pode verificar o status do servidor, clicar duas vezes nele, você verá o lado direito aqui. Vários status estão em execução ou você pode gerenciar as conexões, muitos usuários e assim por diante. É interessante se você quiser ser como administrador de banco de dados para entender todas essas coisas, agora estamos aprendendo SQL e esse é um tópico diferente. Agora, vamos voltar ao esquema em que podemos navegar em nossos bancos de dados. Tudo bem, vamos fechar esse aqui. Eu não preciso disso. Vá embora. Certo? Em seguida, temos a barra de ferramentas. Temos duas barras de ferramentas. O primeiro chamado barra de ferramentas principal. É como as funções usadas com mais frequência no SQL, por exemplo, para criar uma nova instrução SQL ou criar um novo esquema ou banco de dados, cria uma nova tabela e você visualiza novos procedimentos armazenados e assim por diante. Portanto, oferece um acesso rápido para criar coisas novas na barra de ferramentas principal. A barra de ferramentas está aqui. É a barra de ferramentas de consulta. Ele contém todas as ações relacionadas à consulta que você está escrevendo no Editor de consultas. E o mais importante é a execução. Então, depois de escrever suas instruções SQL aqui, você clica em execução e elas serão executadas no banco de dados. Você tem outras opções, por exemplo, salvar as instruções SQL ou abrir uma que já esteja salva e assim por diante. Tudo bem, a seguir, temos seções muito importantes. É chamado de Editor de Consultas. Aqui, escreveremos nossas instruções e consultas SQL e assim por diante. É o nosso principal local onde trabalharemos. Por exemplo, vou escrever a seguinte declaração. Selecione uma estrela a partir de terça-feira. Não se preocupe com a sintaxe. Explicarei tudo sobre as declarações selecionadas nos próximos tutoriais. Então, agora vamos começar a correr ou executar. Depois de executarmos a consulta, você verá que temos aqui uma nova seção. É chamado de grades de resultados. Aqui você encontrará os resultados dos dados retornados do banco de dados após a execução da consulta ou das instruções de seleção e os dados são apresentados em forma de tabela. Abaixo disso, você encontrará outras seções. É chamado de saídas. Deixe-me torná-lo um pouco maior. Portanto, nesta seção, você encontrará muitas informações. É como troncos. Assim, você pode ver o tempo de execução, quanto tempo o servidor levou para executar sua consulta. Você também pode ver se foi bem-sucedido ou se você tem alguns problemas e a sintaxe, ou se tem alguns erros. Portanto, você pode vê-lo aqui e a mensagem de erro e assim por diante. Ok, agora, se você for para o lado direito aqui, encontraremos outra seção. É chamado de adições de SQL. É como uma ferramenta do meu SQL que fornece descrições das instruções SQL, sintaxe, seu uso, recomendações e assim por diante. Eu costumo escondê-lo para economizar espaço no aplicativo clicando aqui. Realmente depende de você. São referências à bursa. Tudo bem, é por isso que as seções principais do MySQL Workbench realmente precisam delas nos tutoriais de SQL. Então, espero que ajude. Não se preocupe com isso. Você precisa de mais tempo usando esses aplicativos para entendê-los e navegar por eles. E será menos avassalador. Tudo bem, então, com isso, aprendemos a navegar pela interface do MySQL. E a seguir vamos instalar o banco de dados para praticar. 11. #9 Instale o banco de dados do curso: Tudo bem, até agora instalamos aplicativo MySQL localmente em nosso viajante. Na próxima etapa, criaremos um banco de dados tutorial para essa série SQL. Eu preparei um banco de dados espacial apenas para fins práticos e tutoriais. Neste banco de dados do tutorial, teremos três tabelas com poucos dados. Portanto, todos os nossos próximos tutoriais serão baseados nesse banco de dados de tutoriais. O que você vai fazer, eu vou te mostrar algumas tarefas. E vamos tentar resolver essas tarefas usando códigos SQL no topo do nosso banco de dados de tutoriais como um x Vou mostrar passo a passo como criar nosso banco de dados de tutoriais. Ok, agora o primeiro passo é ir para a descrição do vídeo. E lá você encontrará o link para o meu site. E com isso, você encontrará nosso banco de dados de tutoriais SQL. Então, vai ficar mais ou menos assim. Portanto, esse é um grande código em SQL com cerca de 53 linhas. Portanto, você não precisa entender todas essas coisas no início. Em, depois de terminar a acidez, você entenderá o que fizemos aqui. Assim, você entenderá como criar novas tabelas de banco de dados, como inserir novos dados e assim por diante. Então, o que vamos fazer agora é apenas copiar o roteiro. Então, para fazer isso, você pode ir até aqui e clicar em Copiar ou Gus, selecionar tudo e copiá-lo. Então, uma vez que abordamos nossos scripts de banco de dados tutorial, Reagan deveria acessar nosso banco de dados MySQL e executá-lo. Tudo bem, então, etapa número dois, volte para o meu SQL Workbench. E lá vamos executar nosso código. Então, vamos abrir um novo editor de escala de abas. E aqui vamos colar nosso código. Portanto, são cerca de 53 linhas nos códigos. E vamos clicar em Run. Então, uma vez que corremos, temos que validar se tudo correu perfeitamente. Então, se você verificar o lado esquerdo aqui, você encontrará, ok, temos três bancos de dados. Então, onde está meu banco de dados de tutoriais que acabamos de instalar? Para ver se você vai se refrescar. Depois de clicar em atualizar, você verá, ok, agora temos nosso tutorial Database, DB SQL tutorial. Para agora navegar em nosso novo banco de dados, faremos o seguinte. Basta clicar duas vezes nele e depois ir até as mesas. E lá você encontrará nossas três mesas. Então, aí temos a mesa, os clientes, os funcionários e os pedidos. Ok, agora vamos verificar se temos todos os dados em nosso banco de dados de tutoriais. Para fazer isso, podemos abrir uma nova guia. Basta me seguir com essas etapas, todos os comandos, você pode explicá-los posteriormente nos tutoriais. Então, vou recuperar todas as informações de cada tabela para verificar se temos todos os dados? Portanto, selecione uma estrela dos clientes. Então esse cara recupera os dados dos clientes da tabela. E como você pode ver, temos aqui uma tabela chamada clientes com cinco clientes. Maria se juntou a George Martin e Peter. E nesta tabela, estamos armazenando as informações gerais sobre cada cliente, como nome, sobrenome, país e pontuação. Ok, então agora vamos verificar mais uma tabela. Vamos verificar os pedidos. Em vez de clientes, vou substituí-lo por pedidos e clicar em Executar. Porém, veremos que temos pedidos de tabela que armazenam todos os pedidos feitos para nossos clientes. Então, podemos ver aqui que temos o ID do cliente e temos o ID do pedido, a data o pedido foi feito e a quantidade. Se você quiser ver a formação dos pedidos, vamos verificar a tabela de pedidos. Se vamos ver essas informações sobre os clientes, vamos verificar a tabela de clientes e assim por diante. Então, se você realizou todas essas três etapas e verificou os dados, isso significa que agora você tem nosso banco de dados de tutoriais instalado em sua máquina local. E poderíamos continuar com nosso tutorial. Tudo bem, então com isso temos um banco de dados com dados. E antes de começarmos a escrever nosso código SQL, precisamos aprender como estilizá-lo. 12. Guia de #10 para o estilo de codificação do SQL: Ok, agora, antes de começarmos a trabalhar e você começar a aprender a codificar em SQL. Eu realmente tenho que mencionar isso. Quando você começa a aprender qualquer nova linguagem de programação, não basta aprender a codificá-la. Mas você também precisa aprender muitas outras coisas, por exemplo, como resolver a tarefa em poucas linhas sem complicar as coisas ou como escrever o código que oferece um bom desempenho. E, finalmente, e o mais importante, como escrever um código que tenha boa aparência, que seja fácil de ler e para outras pessoas. Portanto, se você estiver trabalhando em projetos, notará que os desenvolvedores sempre têm opiniões diferentes sobre como estilizar seu código. Mas todos concordarão que o código deve ser legível e seguir algum guia de estilo. Então você pode me perguntar agora, Barra, eu realmente preciso estilizar meu código? Não é suficiente que meu código esteja funcionando corretamente? Bem, não, há duas razões para isso. Se você estiver trabalhando em projetos de equipe, às vezes seu código deve ser revisado por outras pessoas. E se seu código for difícil de ler, você dificultará leitura do seu código e até mesmo acabará reescrevendo seu código para lê-lo. Outro motivo pelo qual, se você descobrir que há alguns erros ou problemas em seu código, terá dificuldade em pesquisar o erro para descobrir em qual linha o problema está . Portanto, especialmente se você for iniciante em SQL ou em qualquer linguagem de programação, no início, não prestará atenção aos guias de estilo. Você apenas se certificará de aprender os códigos e as declarações. Então, meu conselho aqui não desenvolva nenhum mau hábito nas estrelas porque mais tarde será muito difícil abandoná-los. Tudo bem, rapazes e meninas, quero compartilhar com vocês agora minhas três regras de ouro que eu sempre sigo quando começo a escrever códigos SQL. Vamos conferir esse exemplo aqui. São declarações muito simples, consulte, selecione declarações em que, no início, para ser honesto, tive muita dificuldade em entender o que estava acontecendo. Então, vamos tentar torná-la bonita seguindo as três regras. Regra número um: sempre adicione novas linhas para palavras-chave e também para cada coluna. Então, vamos começar a fazer isso. Temos aqui a declaração selecionada. Então, vamos adicionar novas linhas para cada coluna. Eu vou fazer isso. Então, todas essas coisas são novas colunas ou novas linhas para cada coluna. E também porque a temos aqui como uma nova linha, então tudo bem, eu entrei. Também poderíamos adicionar uma nova linha para ele. Então, basta adicionar novas linhas para cada palavra-chave e aqui para o final. Então, como você pode ver, já parece melhor. Eu adicionei novas linhas para cada palavra-chave e para cada coluna. Regra número dois: vamos todas essas palavras-chave em maiúsculas. Então, vamos fazer isso. Selecionar está em minúsculas, vamos colocá-lo em maiúsculas. O mesmo vale para from join. Vamos colocar tudo em letras maiúsculas. Por que fazemos isso? É porque é mais fácil ler o que é palavra-chave e o que são outras coisas que eu não fiz, isso despede operadores e assim por diante. Portanto, é muito mais fácil de ler. Então, a regra número três é que vamos adicionar alguns espaços em branco ao redor. Então, vamos verificar isso. E nas declarações do usuário, gostaríamos de dividir essa condição com espaços em branco. É mais fácil de ler se você também adicionar espaços em branco aqui sob a condição da união, poderíamos adicionar espaços em branco. Então, como você pode ver, podemos lê-lo melhor, pois tudo está grudado. Agora, assim como para as colunas, eu sempre adiciono uma guia para elas. Então, agora é isso. Agora, eu apliquei três regras e você pode ver que é realmente muito mais fácil de ler. Podemos ver aqui ou selecionar a tecla entre unir onde e assim por diante. Eu poderia lê-lo mais facilmente em comparação com o primeiro. Tudo bem, então agora vamos ver os dois roteiros lado a lado. Você consegue ver as diferenças? Qual deles é mais legível? É simples. roteiro com um estilo, tem um formato adequado que ajuda você e outras pessoas a lê-lo com facilidade e também a encontrar problemas e problemas, se você tiver algum. Tudo bem pessoal, então com isso, agora temos meu banco de dados SQL Server e dados em execução no RPC. Então, tudo está pronto para começar a praticar SQL. E agora, no próximo capítulo que você descobrirá, começaremos a usar a sintaxe SQL para consultar o banco de dados e tabelas usando sua famosa instrução select. 13. #11 SELECT de declaração: Tudo bem, agora vamos nos concentrar em iniciar com os comandos de seleção. Então, aqui vai ser nosso foco. Vamos aprender como consultar nossos dados. E isso vai ocupar quase 80% dos nossos tutoriais porque o SQL trata de como consultar nossos dados. Além disso, sobre nossos dados, falaremos sobre as manipulações e definições de dados no final. Então, agora vamos começar com o comando select. Tudo bem, então, antes de começarmos a escrever nossas primeiras declarações selecionadas, quero mencionar o seguinte. E isso está na declaração selecionada. Há muitas cláusulas. Isso não é muito ruim. Isso oferece uma maneira simples, dinâmica e fácil de usar o SQL. E cada uma dessas cláusulas tem sua própria definição e função, o que a torna muito fácil de usar. Portanto, temos a seleção para selecionar nossas colunas, para selecionar as tabelas de que precisamos. para conectar duas tabelas Juntas para conectar duas tabelas, onde, para filtrar nossos dados, GroupBy agrega os dados. Ter é outra forma de filtrar nossos dados. Orderby é para listar nossos resultados e limitar é apenas para limitar nossos resultados. Então, essas nuvens não se preocupe com elas. Vou explicar todos eles passo a passo com exemplos e tarefas e tudo mais e, no final, você pode entender todos eles. Outro aspecto muito importante a ser entendido nas instruções SQL é que a ordem dessas cláusulas é muito importante. Então, por exemplo, I. Não é possível usar no início, a partir de então escrevemos a seleção. Portanto, essa ordem é muito rígida e, se você alternar entre elas, obterá imediatamente um erro no SQL. Então, isso significa prestar atenção à ordem dessas cláusulas. Não perca entre eles. Você precisa seguir essas regras para sua consulta seja executada em SQL sem em euros. Tudo bem, agora a primeira coisa que precisamos aprender é como ajustar nossos dados do banco de dados, como recuperar todos esses registros ou linhas de nossas tabelas. E para fazer isso, usamos as instruções SQL mais fundamentais. Chamamos isso de instruções de seleção ou, às vezes, de consulta de seleção. Então, agora, para entender todas essas instruções SQL, como select where join from, eu vou te dar uma única tarefa. Então, vamos tentar descobrir juntos como vamos resolver isso usando nosso banco de dados de tutoriais? Em nosso banco de dados de tutoriais, temos duas tabelas, clientes e pedidos. Na tabela de clientes, temos cinco clientes. E nos pedidos, temos quatro pedidos. Tudo bem, então vamos começar com a primeira tarefa. Recupere todos os dados e colunas dos clientes. Então, isso significa que nosso foco aqui é na base do cliente e em todos os dados que são médias ou linhas. Então, precisamos de tudo, linhas e colunas. Portanto, agora, antes de começarmos a escrever nossa primeira consulta, precisamos ter certeza de que estamos selecionando o banco de dados correto. Ao instalar o MySQL Workbench, você receberá alguns bancos de dados padrão. E depois disso, instalamos nosso banco de dados para os tutoriais. Então, para ter certeza de que estamos selecionando o correto de que precisamos, você vai clicar duas vezes nele ou pode escrever esta declaração. Então, vamos escrever o tutorial use then the database name, DB SQL. E depois corra. Com isso, garantimos que estamos no banco de dados correto para que não recebamos nenhum erro. Tudo bem, então agora vamos tentar nossa consulta para a tarefa. Portanto, precisamos de todos os dados dos clientes. Portanto, a primeira coisa que especificamos nas instruções SQL para a consulta é selecionar palavras-chave. Depois disso, como dissemos todas as colunas, vamos usar estrela. Estrela significa todas as colunas dentro desta tabela. Depois disso, precisamos informar ao banco de dados de qual tabela precisamos, pois, como precisamos dos clientes, vamos selecionar os clientes da tabela. Então, vamos dizer dos clientes. Então, agora temos a consulta que selecionará todas as colunas da tabela. E aqui não temos filtros semelhantes nem nada. Portanto, essa é a forma básica do SQL. Vamos clicar em Run. E como você pode ver aqui, agora, temos os resultados. Temos todos os cinco clientes da tabela, clientes e não se esqueça, no SQL, a ordem é muito importante. Portanto, ele sempre começa com select e depois vem de cláusulas. Porque se você fizer a volta, você receberá um erro. Portanto, certifique-se de obter a ordem correta ao escrever instruções SQL. Vamos fazer outra tarefa para dizer, ok, quero ver todos os dados dos pedidos. Então, vamos fazer isso. Dados ou colunas antigos, isso significa selecionar uma estrela de. E agora nossa mesa é de pedidos. Então, vou selecionar essas ordens de tabela aqui e depois executar. E como você pode ver agora, podemos ver que o banco de dados recupera pedidos. E isso mesmo, porque isso é tudo o que temos em nosso banco de dados. Tudo bem, então agora você pode estar dizendo que não estou realmente interessado em todas as colunas da minha tabela. Quero especificar algumas colunas da tabela para recuperar. Então, digamos que temos a seguinte tarefa. Recupere somente o primeiro nome e o país de todos os clientes. Então, aqui está a diferença da anterior não precisamos de todas as colunas, precisamos apenas de suas colunas. Então, vamos ver como podemos resolver isso. Vou remover este e começar com Select. E agora não posso usar a estrela porque não quero ter todas as colunas. Estamos interessados no FirstName. Então, escrevemos o primeiro nome e depois a vírgula. O segundo é o país. E agora precisamos dizer ao banco de dados a partir de qual tabela, ou seja, dos clientes. E vamos correr. Como você pode ver aqui agora, temos apenas duas colunas, nome e país, e não vemos aqui as outras colunas como ID do cliente ou pontuação. Então, com isso, selecionamos apenas duas colunas sem usar estrela e resolvemos a tarefa. Ok, agora, só para entender como o banco de dados está reagindo à nossa consulta, vou mostrar passo a passo o que está acontecendo no banco de dados depois de consultar esta declaração? Portanto, o banco de dados começa na tabela. Então, dissemos dos clientes que isso significa que o banco de dados se concentrará na tabela de clientes. Então, ele vai verificar, ok, qual coluna precisamos. Então dizemos primeiro nome, país. E como em nossas instruções SQL não há filtros, ele selecionará todos os dados. Então, ele vai selecionar tudo da tabela. E também para países. E foi assim que o banco de dados implementou nossa consulta. Tudo bem, então, com isso, aprendemos como usar a instrução select. A seguir, falaremos sobre como recuperar valores exclusivos usando o distinto. 14. #12 DISTINÇÃO: Tudo bem, então a instrução select, como padrão, não removerá nenhum kit WE dos resultados. Então, às vezes, você pode estar em uma situação em que tem algumas duplicatas dentro de suas tabelas e deseja removê-las dos resultados. Portanto, removendo duplicatas dos resultados, não da tabela. Para fazer isso, para remover essas duplicatas, reutilize lá as instruções de seleção, uma palavra-chave chamada distinct. Então, para entender isso, vamos fazer as seguintes tarefas. Liste todos os países de todos os clientes sem duplicatas. Tudo bem, então agora vamos tentar descobrir como vamos resolver essa tarefa. Como você pode ver, precisamos dos clientes. Isso significa que vamos nos concentrar nos clientes da mesa. E precisamos de todos os países. Isso significa que precisamos apenas de uma coluna chamada país. Então, vamos fazer uma consulta básica. Vamos começar sempre com a seleção. A coluna que precisamos chama país, mas vamos anotar país. Então, da nossa mesa estão os clientes. Então, agora vamos verificar se há um kit WE e ver os resultados. Então, x ao cubo. Agora podemos ver os resultados. Alemanha, EUA, Reino Unido, Alemanha, EUA. Como você pode ver, há duplicatas. Temos a Alemanha duas vezes e, assim como o mesmo, temos u é duas vezes. Então, agora a tarefa é dizer sem ter nenhuma duplicata. Então, para resolver isso, podemos digitar distinto exatamente após a seleção. Mas vamos usar distinto aqui. E essa palavra-chave sempre vem depois da seleção. Só que fazendo isso, é como palavras mágicas. Isso removerá todas as duplicatas. Então, vamos verificar isso. Então, x ao cubo, como você pode ver, agora a lista contém apenas entradas exclusivas. Temos a Alemanha, apenas alguns, os EUA também e o Reino Unido também. Então, aqui temos uma lista exclusiva de todos os países, de todos os clientes, e resolvemos a tarefa. Tudo bem, agora, para entender o distinto, vou mostrar como o banco de dados está implementando nossa consulta. Então, dissemos em nossa consulta que precisamos dos dados dos clientes. Portanto, o banco de dados se concentrará nos clientes da tabela. E nós também nos sentamos. Precisamos de apenas uma coluna chamada país, para que o banco de dados possa selecioná-la nos resultados. Dissemos, ok, precisamos de todos os dados, mas de forma distinta, sem ter nenhuma duplicata. O banco de dados pode começar, ok , Alemanha, não está no resultado. Vai colocá-lo lá. EUA. Nós não o temos e o resultado vai colocá-lo lá. Reino Unido é o mesmo. Não o temos na lista nem foi inicializado, mas agora ele chega novamente à Alemanha, disse, ok, nós já o temos, então não o incluirá na lista. E o mesmo vale para os EUA. Nós temos o uso da aorta aqui. Não será incluído na lista. E com isso, teremos nossa lista exclusiva de todos os países. Tudo bem, então isso tem tudo a ver com o distinto. seguir, aprenderemos como classificar nossos dados usando a ordem BY. 15. ORDEM #13 POR: Tudo bem, garotos e garotas. Agora, quando você começa a usar instruções de seleção para recuperar seus dados do seu banco de dados, os resultados que você está obtendo não são classificados em nenhuma ordem específica. Isso significa que o DBMS ou o banco de dados está enviando esses dados de volta para você em uma ordem não especificada. Agora, se você quiser aplicar algumas regras ou classificar os resultados, podemos usar o byte de ordem das nuvens. Então, agora, para entender a ordem BY, você vai verificar a seguinte tarefa. Recupere todos os clientes em que os resultados são classificados por pontuação e os menores devem ser os primeiros. Então, agora vamos tentar descobrir como vamos escrever as instruções SQL para resolver essas tarefas. Agora, como precisamos dos clientes, isso significa que estamos nos concentrando nos clientes de mesa. Vamos tentar. Nossa declaração de seleção primeiro. Então selecione, não há nenhuma especificação sobre as colunas. Vou usar uma estrela dos clientes. Então, vamos fazer isso e ver, como você pode ver, que temos todos os clientes. Mas, como você pode ver, ele não é classificado pela pontuação. A tarefa é distorcida pela pontuação mais baixa primeiro, depois pela mais alta. Para fazer isso, usaremos a ordem de palavras-chave BY. Então, vamos ter uma nova linha. Desse modo. Depois disso, precisamos especificar a coluna que usaremos para classificar nossos dados. Ou a tarefa diz que deve ser classificada por pontuação. Isso significa que nossa coluna é pontuação, a pontuação do nome da coluna. Agora temos aqui duas opções, como podemos classificar nossos dados. Temos duas formas: ascendente e descendente. Na tarefa, diz que ela deve ser classificada por pontuação, a menor primeiro. Isso significa que precisamos usar ascendente. Em SQL, temos a palavra-chave ASC. Isso significa que está ascendente. Então, agora temos a cláusula Order By e devemos ficar bem. Vamos executar a consulta. Agora, se verificarmos os resultados, você já deve notar que o resultado está classificado de forma diferente dos conjuntos padrão, o que significa que temos uma classificação diferente agora após a pontuação. Portanto, o primeiro é nulo, porque nulo, nulo é considerado o menor. Inserindo. Depois disso, temos 350, a menor pontuação de todos esses clientes. Em seguida, vem o mais alto e mais alto e assim por diante. Então, agora vamos primeiro reinicializar, decidir como classificar nossos dados e temos a solução para nossa tarefa. Mais uma coisa a notar é que, em SQL, a classificação padrão em ordem por é crescente. Isso significa que se eu acessar aqui e remover a palavra-chave ask this e iniciar a consulta novamente, obterei exatamente os mesmos resultados porque não especifique nada após o nome da coluna, o padrão será ascendente. Ok, agora vamos considerar mais uma tarefa rápida e ela diz quase o mesmo. Recupere todos os clientes e os resultados devem ser classificados por pontuação. Mas desta vez o mais alto deve ser o primeiro. Isso significa que precisamos usar o método de reduzir a tarifa mais alta do que a menor. Isso significa que temos a mesma consulta. Não precisamos mudar nada. Mas agora, depois do nome da coluna, se eu deixá-la vazia, ela será ascendente. Mas, desta vez, precisamos usar o sistema descendente. Então, vamos usar esse disco de palavras-chave, que significa descendente. Então, vamos executar essa consulta. Então, agora vamos verificar o resultado. Já podemos ver que a lista está ordenada ao redor. Então, agora temos as três primeiras cartas com a maior pontuação. John tem 900, e é o mais alto, depois vem o menor e assim por diante. Então, agora estamos classificando a lista ou o resultado de forma decrescente. Tudo bem, então agora usar a ordem BY às vezes fica um pouco mais complicado. Se você estiver usando não apenas uma coluna, talvez colunas diferentes para classificar seus resultados. Especialmente se você tiver muitos filhos dentro de seus dados, usar uma coluna não ajudará você. Você estará em W usando várias colunas na ordem por para entender isso. Então, teremos a seguinte tarefa. Recupere todos os clientes onde o resultado é classificado por país em ordem alfabética e, em seguida, pela pontuação mais alta é o primeiro. Então, vamos tentar descobrir como escrever o SQL para esse passo a passo. Então, agora eu vou remover tudo aqui. Eu escrevo a ordem pelo primeiro chamado país. Portanto, a coluna que precisamos é país, ordem alfabética, o que significa que é ascendente. Então, podemos deixá-lo como padrão ou escrever ask, não importa. Teremos o mesmo resultado. Então, agora vamos verificar o resultado para isso. Agora, como você pode ver, o resultado já está classificado por país de forma crescente, de forma crescente, de que está tudo bem. Então, temos feiras na Alemanha, então você pode usar uma, ela já está classificada, mas isso não é suficiente, porque a tarefa diz, ok, depois disso, você precisa classificá-la pela pontuação, as feiras mais altas. Se você pegar agora aqui o exemplo, aqueles para os clientes Marty e Martin. Ambos vêm da Alemanha, mas Maria vem como esferas. E mesmo que ela tenha uma pontuação mais baixa. Isso significa que depois de começarmos com o país, precisamos classificar novamente essas pontuações. Então, para fazer isso, vamos colocar aqui uma vírgula e depois. Anote a pontuação. Então, a opção aqui será descer a mais alta primeiro. Então, isso significa que poderíamos usar duas colunas na ordem por ano. Para cada coluna, poderíamos usar métodos diferentes para classificá-la. Então, agora vamos executar isso. E como você pode ver aqui novamente, tudo bem. Nós o classificamos por país, mas agora Martin vem em primeiro lugar porque ele tem uma pontuação mais alta do que Maria. E é exatamente assim que vamos classificar os dados usando várias colunas. Mais uma observação sobre a ordem que poderíamos usar em vez do nome da coluna, a posição da coluna. Então, se você pode ver aqui que o país estava na posição quatro. Então, esta é a primeira coluna, segunda, terceira, quarta e quinta. Isso significa que o país tinha a posição de quatro. Então, em vez de escrever país, eu poderia escrever quatro. Aqui a pontuação é a última, é a quinta. Portanto, essa é uma maneira fácil de classificar os dados. Vou usar orderBy e, se eu executar essa consulta, obterei exatamente os mesmos resultados. Mas eu realmente não recomendo isso. Porque se você alterar qualquer estrutura de seus dados, exemplo, digamos que o país será a posição a ser destacada, será a posição três. Depois de alterar a estrutura dos seus dados, você precisa editar sua consulta. Isso significa que eu preciso mudar esses números. De novo. Isso é muito ruim porque você pode esquecer isso. Então, se você escrever o nome, não importa nenhuma mudança. Isso vai acontecer nesse esquema ou na mesa. Sua consulta pode fornecer os mesmos resultados e, usando os números, você precisa ajustar isso. Então, eu realmente não recomendo usar esses números. O amargo é escrever o nome completo da coluna. Tudo bem, agora, para entender a ordem por, vou mostrar passo a passo o que o banco de dados está fazendo para executar nossas instruções. Então, primeiro, ele vai escolher a mesa. Nossa tabela mostra que os clientes, estamos usando a estrela, seja, podem selecionar todas as colunas colocá-las nos resultados. Mas agora, quando não estivermos usando nenhum lugar ou filtros, você selecionará todos os dados. Mas ele percebe que há uma ordem BY, então ele pode classificar os resultados por cada coluna. Portanto, a primeira coluna é o país. Então, ele vai classificá-lo primeiro por país. O primeiro, o primeiro cliente que virá aqui também, a Alemanha, Martin. Depois disso, vem o Reino Unido. Classifique isso aqui. E depois disso, vindo dos EUA, ele começa a classificar os resultados. Então, podemos ter aqui que o país está organizado. E esse é o primeiro passo. O próximo passo vai para a segunda coluna na ordem por pontuação. Então, ele classificará os resultados novamente. Então, ele vai verificá-los para nossos clientes. Vai ver, ok, Martin tem uma pontuação mais alta e vai mudar isso. Então, deixe-me fazer assim. E Martin será o primeiro da lista. Em segundo lugar, temos o Reino Unido, então está tudo bem. Então temos esses dois. Temos 900 e nulo. Nulo é o menor e está tudo bem. Então, agora é assim que o banco de dados é classificado usando a ordem de Y. Tudo bem, então é isso que serve para este capítulo. Aprendemos como consultar nossos dados usando as instruções select e como classificar os resultados usando a cláusula order BY. No próximo capítulo, aprenderemos como filtrar nossos dados usando a cláusula where. Onde vamos aprender muitos operadores importantes. 16. # 14 ONDE: Tudo bem, garotos e garotas. Então, agora aprendemos como recuperar todos os nossos dados do banco de dados usando palavras-chave muito básicas selecionadas. A seguir, precisamos aprender a filtrar nossos dados usando WhereClause, porque em cenários do mundo real, você não está interessado em todos os registros nas tabelas. Então, normalmente, você estará interessado apenas nas linhas que cumprem uma determinada condição. Por exemplo, não precisamos de todos os clientes e de seus resultados. Precisamos apenas de clientes que venham de determinado país ou tenham uma pontuação específica semelhante. Então, para entender isso, vamos verificar uma tarefa muito simples. A tarefa diz: liste apenas clientes alemães. Isso significa que não estamos interessados em todos os clientes. Precisamos ver os resultados. Portanto, somente os clientes vêm da Alemanha. Ok, agora vamos tentar descobrir como vamos resolver essa tarefa usando a consulta SQL. Na tarefa, vamos nos concentrar nos clientes. Isso significa que consultaremos a tabela de clientes. E como não há nenhuma especificação sobre as colunas, poderíamos ir e recuperar todas as colunas. Vamos tentar escrever agora a instrução SQL para isso. Selecione como de costume. Então, não há especificações sobre as colunas. Vamos selecionar tudo o que usamos. A estrela da nossa mesa estão os clientes. E vamos fazer isso e ver, como sempre, que temos todos os dados, todos os clientes da Alemanha, dos EUA, do Reino Unido e assim por diante. Mas a tarefa diz respeito apenas aos clientes alemães. Isso significa que temos que fazer alguns filtros. Agora, para fazer isso, vamos usar nuvens estranhas e geralmente as colocamos imediatamente após de, tudo bem, então agora precisamos anotar a palavra-chave onde Depois da maneira, precisamos especificar nossa condição, a condição deve ser baseada nos países. Isso significa que o país deve ser igual à Alemanha. Então, escrevemos agora o nome da coluna, operador de igualdade de país. E agora, aqui, precisamos inserir o valor que é exatamente como está escrito no banco de dados. Jeremy, assim. Nós escrevemos a Alemanha. Então, vamos começar agora a execução e ver o resultado. Como você pode ver, não temos todos os clientes. Temos apenas dois clientes que preenchem essa condição. Maria e Martin. Outros clientes, como John, George e bitter, todos não preenchem a condição e são excluídos dos resultados, certo? Então, como você pode ver, é muito fácil escrever SQL para Android, por exemplo, selecione todas as colunas de clientes em que o país do cliente deve ser igual ao da Alemanha. Portanto, é muito fácil lê-lo usando palavras em inglês e na ordem lógica. Ok, vamos fazer agora outra tarefa rápida. Diz selecionar clientes cuja pontuação seja maior do que a de 500. Portanto, é baseado na mesma tabela, então não vamos mudar muita coisa aqui. A única parte que mudou foi a condição. Então, agora vamos remover este ano. Nossa condição aqui é baseada na pontuação. Portanto, temos que o operador de pontuação da coluna não é mais igual, deveria ser maior. Então, precisamos de outro operador e o valor é quinhentos. Então, anotamos seus 500. Vamos executar isso. Agora podemos ver os clientes cuja pontuação é maior que 500. Como você pode ver, é muito fácil usar a instrução where. Tudo bem, agora, para entender a cláusula where, vou mostrar passo a passo o que o banco de dados está fazendo quando executamos nossa consulta. Então esse banco de dados verificará qual tabela, então se concentrará nos clientes. Em seguida, vou verificar de quais colunas precisamos enquanto escrevemos a estrela. Isso significa que o banco de dados selecionará todas as colunas e seus resultados e, em seguida, o banco de dados poderá verificar , ok, existe um filtro, isso significa que nem todos os dados que deveríamos estar nos resultados, então verifique isso. Então, agora os três primeiros acordes vão conferir a partitura aqui. A pontuação é 350, o que significa que não é maior que 500. Não o incluirá no resultado. O próximo é maior que 500. Isso significa que será necessário que o próximo cliente, o mesmo, cumpra a condição. Opa, eu preciso escrever isso aqui. Tudo bem, agora, o primeiro cliente, 500, não é maior nem igual, é apenas maior que 500, isso significa que não o considerará. E o último, é nulo. Isso significa que está vazio. Não sentirá a doença. Isso significa que temos apenas dois clientes e assim que está trabalhando dentro do banco de dados. Tudo bem pessoal, então no SQL há muitos tipos diferentes de operadores que você pode usar dentro da cláusula where para filtrar seus dados. No SQL, eles são divididos em dois grupos. No lado esquerdo temos os operadores de comparação, e no lado direito temos os operadores lógicos, o compressor e os predadores. Você pode usá-lo para comparar dois valores, por exemplo, temos os operadores lógicos iguais, não iguais, maiores que, menores, maiores ou iguais a, menores ou iguais aos operadores lógicos você pode usá-lo quando quiser combinar duas condições diferentes. E, como resultado, você vai ser verdadeiro ou falso. Por exemplo, temos um operador, ele retorna verdadeiro se ambas as condições forem verdadeiras, nós temos ou retornamos verdadeiras. Se uma das condições for verdadeira, então não temos uma mentira intermediária e assim por diante. Então, nos exemplos anteriores da cláusula where, mostrei dois operadores de conversão, que eram iguais e maiores que. Então, a seguir, vou analisar todos eles para mostrar como você pode usá-los dentro da consulta e alguns exemplos. Então você não se preocupe com isso. Tudo bem, então é para isso que serve a cláusula Where. Em seguida, falaremos sobre os operadores de comparação. 17. Operadores de comparação #15: =, >, <, >=, <=, ! =: Tudo bem, agora vamos nos concentrar nos operadores de comparação e aprender como criar nossas condições dentro das nuvens. A conversão do nascimento é, como eu disse, usada para comparar dois valores e é a forma mais básica de filtrar dados usando SQL. Ok, agora, para entendê-los, vamos fazer as seguintes tarefas. Primeiro, encontre todos os clientes cuja pontuação seja inferior a 500. Isso significa que vamos nos concentrar na tabela do cliente e não há especificações sobre as colunas. Vamos usar o Select star dos clientes. Então, agora vamos executar isso. Como você pode ver, temos todos os clientes, mas precisamos filtrar a pontuação dos dados para menos de 500. Então, vamos usar a cláusula where. A coluna é pontuação, menos operador. E então vamos digitar 500. Então, vamos verificar os resultados e tirar proveito deles. Portanto, temos apenas um cliente cuja pontuação é inferior a 500. Agora, para entender por que tivemos apenas um cliente e outros resultados, vou mostrar o que o banco de dados fez depois que executamos nossa consulta. Então, dissemos selecionar uma estrela dos clientes. O banco de dados se concentrará nesses clientes. Dissemos estrela, isso significa que precisamos de todas as colunas, adicione nossos resultados. E então, como usamos luvas, vamos filtrar os dados. Então, ele examinará todos os registros e tentará descobrir se preenche a condição ou não. Então, vou usar o termo “gostar” e “não gostar” do termo que dizer com eles é verdadeiro ou falso. Portanto, a pontuação da primeira audição do cliente é inferior a 500. Isso significa que será mostrado no resultado porque preenche a condição deles. Então temos o próximo. A pontuação é 900. Não é inferior a 500, então isso significa falso. O próximo é o mesmo 750, não é inferior a 500. O próximo é interessante. É exatamente 500, mas como as condições dizem menos de 500, não preenche a condição, então o nulo é falso. É por isso que tivemos apenas um cliente em seus resultados. Ok, agora vamos adicionar outra tarefa e ela diz: encontre todos os clientes cuja pontuação seja menor ou igual a 500. Quase o mesmo, mas também temos aqui os clientes que são iguais a quinhentos. Então, vamos verificar se podemos ter a mesma consulta, então não vamos mudar nada aqui, somente o operador. Então, precisamos de menos de, então vai ficar assim, mas também precisamos de igual a. Então, há outro operador chamado menor que igual a, e tem a seguinte aparência. Então, nós temos os dois assim. E vamos nos preocupar e ver qual é o resultado. Então, como você pode ver agora, temos o número de cliente de Martin. Ele tem uma pontuação 500. E agora isso deve ser mostrado no resultado. Então temos a primeira, Maria, menos de 500 e temos Martin. Tem exatamente como o 500. Então, isso é menor que igual a. Então, como você pode ver, é bem simples. Vamos usar outro operador com a seguinte tarefa. Encontre todos os clientes cuja pontuação seja maior ou igual a quinhentos. Isso significa que é quase o mesmo, mas precisamos usar outro operador maior que igual a. Então, parece assim, maior ou maior que igual. E vamos verificar o resultado. Então, como você pode ver aqui, agora temos todas essas pontuações superiores a 500. Então, nos juntamos a 900. Temos George com 750, e Martin fica aqui porque seu núcleo é igual a 500. Então, como você pode ver, é muito fácil. Tudo bem, então agora temos mais uma última tarefa. Diz: encontre todos os clientes não alemães. Então, vamos tentar resolver isso. Vamos ficar com os clientes da mesa. Portanto, selecione uma estrela dos clientes. E precisamos filtrar os dados usando a pontuação NAT , exceto nesse país. Então, vamos mergulhar agora aqui no país. E como diz clientes não alemães, isso significa que o país não deve ser igual à Alemanha. Então, o operador não é igual, tem a seguinte aparência. E então precisamos do valor da Alemanha. Então, com essa consulta, você está dizendo, ok, me dê todos os clientes cujo país não é igual à Alemanha. Então, vamos executar isso. E como você pode ver aqui, não temos um país chamado Alemanha e os resultados. E você também pode ver como ou ter o mesmo resultado usando esse operador. Tem um sabor tão bom, não é igual. Então, se eu executar isso, obteremos os mesmos resultados. Então você pode usar qualquer um deles. Não há diferença entre eles. Ok, agora vamos ver como o banco de dados resolve isso. Dizemos que selecione a estrela do cliente. Isso significa que os três se concentrarão na estrela do cliente, ou seja, em todas as colunas, como de costume. Vamos colocá-lo aqui. Temos abaixo onde está escrito que o país não é igual à Alemanha. Portanto, o banco de dados se concentrará nessa coluna ou na condição. Então, vamos ver o primeiro cliente, o país igual à Alemanha. Então isso significa que é falso. Não veremos isso como resultado. No próximo, o país não é igual à Alemanha, então isso é positivo. Vamos ver isso nos resultados. O próximo é o mesmo. O país não é igual à Alemanha. Veremos isso, assim como os resultados. E o primeiro cliente, o país é igual à Alemanha. Então isso significa que é falso. Não veremos isso nos resultados. E o último, esse país não é igual à Alemanha, então é verdade, veremos seu resultado. É por isso que vimos três clientes em seus resultados. Tudo bem, agora abordamos todos esses operadores dentro dessas comparações. Eles são bem fáceis. Eles são sempre como comparar dois valores. E eu sugiro que você vá e brinque com eles até entender como eles funcionam. Mas, como um x, vamos começar a trabalhar nos operadores lógicos. Eles são um pouco mais difíceis, então não se preocupe com isso. Vou explicar isso em detalhes, exemplos e tudo mais. Mas eles são muito importantes usando o SQL porque você acabará usando-os muito. Tudo bem, então foi isso para o primeiro grupo de operadores. A seguir, podemos falar sobre esse outro grupo, os operadores lógicos e ou não. 18. # 16 Operadores de vendas lógicos: E, OU, NÃO: Tudo bem, pessoal, agora vamos falar sobre o segundo grupo de operadores que você poderia usar dentro da cláusula where, e eles chamaram os operadores lógicos. Vamos nos concentrar nesses três meninos maus e/ou loucos. Nos exemplos anteriores, você aprenderá a filtrar seus dados usando apenas uma condição. Mas em cenários da vida real, as coisas ficam mais complicadas quando você precisa combinar os resultados de duas ou mais condições. E para fazer isso, você pode usar os operadores e, ou. Ok, então agora vamos começar com o primeiro operador. O operador diz o seguinte. Ele retorna verdadeiro somente se ambas as condições forem verdadeiras, caso contrário, pode ser falso. Então, digamos que temos a condição a, condição P e queremos combiná-las usando. E. Portanto, a primeira situação que temos na condição a verdadeira e na condição B temos verdadeira. Se você fizer os anúncios, nós também responderemos porque eles atendem aos requisitos. Portanto, ambas as condições são verdadeiras. Nós vamos passar. Vamos ter o segundo cenário, condição a também, verdadeiro. Mas na condição B temos falso. Aqui. Nem os dois são verdadeiros e obteremos o resultado falso. Agora, a maneira de contornar a condição a falsa e a condição B é verdadeira. Nem os dois são verdadeiros, isso significa que o resultado será falso. E o último cenário em que você tem os dois é falso. Como resultado, você vai ser falso. Isso significa que o operador AND é muito rígido. Ambas as condições devem ser verdadeiras para serem verdadeiras. Caso contrário, será sempre falso. Ok, vamos pular para o próximo. Temos o operador OR. Ele diz que retorna verdadeiro se uma das condições for verdadeira. Então isso significa o operador OR. Não pode ser feliz se você tiver uma dessas condições era verdade para lhe dar a verdade. Caso contrário, isso vai te dar falso. Então, vamos usar novamente o mesmo exemplo que temos aqui, condição a, condição B, mas agora vamos aplicar isso ou temos no primeiro cenário verdadeiro e um verdadeiro no B, isso exigirá mais requisitos. Ambos são verdadeiros. Então isso significa que na ordem em que temos a verdade. Na próxima, adicionamos um verdadeiro ou falso. Então, agora diz que pelo menos uma deveria ser verdadeira. Então isso significa que, com o oral, você também vai superar porque você o tem aqui como um, é verdade. Então, o próximo cenário em que é o oposto, onde você tem um falso e um verdadeiro , cumprirá os requisitos. Pelo menos um deles é verdadeiro para lhe dar a verdade. Mas apenas o último cenário em que vocês dois são falsos. Com esse cenário , você será falso. Então, como você pode ver, o orbitador é menos parecido com isso. E ficará feliz se você tiver algum lugar para lhe dar uma verdade e obter mais resultados. Ok, vamos passar para o último, o operador not. Diz que vai reverter o resultado de qualquer operador booleano. Então isso significa que sempre vai te dar o oposto. Por exemplo, se você disser esquerda, vai para a direita. Se você disser para a direita, vai subir. Então, aqui você tem sempre os outros resultados opostos, só funcionará com uma única condição. Portanto, não está combinando duas condições , como e e ou. Então. Aqui temos a condição a. Se você tem aqui a verdade e usa as nozes. Então isso significa que você receberá a queda. Então, vai fazer o oposto. E o mesmo. Se você tiver false e usar o operador NOT nele, você obterá verdadeiro. Então, é sempre como reverter os resultados. Se você tem verdade, você vai se tornar falso. Se você tiver cofres que se tornarão verdadeiros. Ok? Então, chega de teoria, vamos fazer algumas tarefas para aprender isso em SQL. Portanto, temos as seguintes tarefas. Encontre todos os clientes que vêm da Alemanha e sua pontuação é inferior a 400. Portanto, temos aqui duas condições. Vamos tentar resolver isso. Então, como de costume, vamos usar select. Nenhuma especificação sobre as colunas. A estrela da nossa tabela é que os clientes agora estão em boas condições. Temos duas condições. O país é a Alemanha, então podemos escrever país igual ao valor Alemanha. Agora temos outras condições. Diz que a pontuação deve ser menor que 400, pontuação menos 400 do operador. Então, agora eu tenho duas condições e preciso combiná-las para que a tarefa seja segura. E isso significa que ambas as condições devem ser cumpridas. Preciso fazer isso agora, o operador e entre essas duas condições. Então, vamos fazer isso e ver. Com essas condições, temos apenas um cliente, portanto, cumprimos ambas as condições. Então, temos Maria vindo da Alemanha. Sua pontuação é inferior a 400. Ok, garotos e garotas. Agora vamos ver se o banco de dados, uma vez executado o operador e, como de costume, selecionamos a estrela do banco de dados do cliente com foco nas estrelas estáveis do cliente, significa que precisamos de todas as colunas. Então, vamos ver todas as colunas e os resultados. Agora, esse banco de dados examinará cada linha e se esforçará para descobrir se cumpre seus requisitos para colocá-la como resultado. Então, vamos começar com o primeiro. A primeira cliente, Maria, vem da Alemanha. Portanto, esta é a primeira condição até a primeira. A segunda condição, marcamos 350, é menos de 400. Então isso significa que temos outra verdade. E como estamos usando anúncios, ambos são verdadeiros, obteremos o resultado como linha. Então isso significa que Delta V vai colocar seus outros resultados. Então, na próxima, temos John. O país é EUA. Então, esta é a primeira mentira aqui na primeira condição. A segunda condição também é maior que 400s, então também vai dizer que é falsa, falsa, falsa. O operador and colocará isso como falso. No próximo, também temos a mesma situação. O país não é a Alemanha e a pontuação não é inferior a 400, então ambas são falsas. O fim do nascimento vai dizer que é falso. E no quarto, temos Martijn, o país é a Alemanha, então temos o primeiro por caminhos. Essa condição não é inferior a 400 z-score, desculpe. Então, temos aqui um falso com a formiga, não vai funcionar. Então, isso significa que será considerado falso como resultado, porque ambos não são verdadeiros. E a última, ambas as condições são falsas. O país não é a Alemanha e não temos uma pontuação. Então isso significa que também temos falsos. Portanto, apenas um cliente cumpre ambas as condições com veracidade. E depois de usar, você obterá apenas um registro. Ok, agora vamos pular para o próximo e temos o operador OR. A tarefa diz: encontre todos os clientes que vêm da Alemanha, ou sua pontuação é inferior a 400. Portanto, temos quase a mesma configuração. Mas aqui temos o operador lógico ou algo assim, temos as mesmas condições. País igual à Alemanha, pontuação inferior a 400. Mas agora vamos conectá-los com o operador OR. Então, agora vamos verificar os resultados. Eu vou executar isso. E, como você já deve ter notado, agora temos dois clientes como resultado dessa configuração. Então, vamos verificar o que aconteceu. Então, agora, no início, como de costume, informamos ao banco de dados que selecionamos a estrela dos clientes. Está focado nos clientes, todas as colunas por causa da estrela. E agora temos aqui as mesmas condições. Portanto, a pontuação do país igual à Alemanha é inferior a 400. Mas a única diferença de estarmos usando o operador lógico ou os resultados pode ser diferente. Portanto, esse banco de dados examinará cada linha e verá se cumpre os requisitos ou se está satisfeito com o, ou se é suficiente ter apenas um resultado verdadeiro, verdadeiro. Então, como você pode ver aqui no primeiro cliente, ambos são verdadeiros. Isso significa que teremos a verdade. Como resultado. Veremos os resultados de Maria. Depois disso. Esses dois clientes, eles não têm nenhuma verdade em nenhuma condição. Isso significa que os resultados serão falsos. Mas o cliente de Martin, ele tem um verdadeiro. Então isso significa que isso é suficiente. Conseguiremos isso como resultado. Então Martin será o resultado. O último cliente é o mesmo. Então, ele tem ambos falsos. Não temos nenhuma verdade. Isso significa que o operador or colocará falso. É por isso que chegamos aos clientes como resultado. Tudo bem, então agora Two, o último, temos o operador not e temos a seguinte tarefa. Encontre todos os clientes cuja pontuação não seja inferior a 400. Isso significa que temos apenas uma condição e temos a noz. Então, vamos tentar resolver isso. Então, aqui temos apenas uma condição. Está acima da pontuação. Então, não disse nada sobre o país. Eu posso remover essa parte dela. Portanto, temos uma pontuação menor que 400, mas diz que não deve ser inferior a 400. Então, tudo o que podemos fazer é apenas adicionar o operador de nozes. É muito simples. Então, vamos executar isso. Como você pode ver aqui, são todos os clientes, eles não têm pontuação inferior a 400. Ok, agora vamos ver o que o banco de dados fez depois de executarmos o operador NOT. Então, como sempre, obteremos todas as colunas por causa da estrela. E então temos a pontuação da condição inferior a 400. Mas com o operador louco, sem os nós, teremos apenas um cliente que está cumprindo esses requisitos. Portanto, temos apenas um verdadeiro ou falso com outro operador que vai reverter tudo. Isso significa que se você tiver a verdade, ela vai mostrá-la como falsa. E se você tiver quatro, isso mostrará que é verdade. Então, vai fazer o oposto. Então, aqui temos a verdade e o resultado será falso. Os próximos três são todos falsos, então vamos resolver isso, mas você precisa ter cuidado com alguma coisa. Então aqui é nulo. Portanto, o banco de dados não sabe se é menor ou maior ou algo parecido. Portanto, ele o tratará como desconhecido e não mostrará outros resultados porque está vazio ou nulo. É por isso que adicionamos os resultados, essas verdades. Isso significa que teremos apenas três clientes. Tudo bem, então foi isso para os três operadores e, ou loucos. E a seguir, aprenderemos sobre o operador lógico entre. 19. #17 ENTRE: Tudo bem, garotos e garotas. Então, agora vamos falar sobre mais um operador lógico que você pode usar dentro da cláusula where para filtrar seus dados. E esse é o meio termo. Between é um operador lógico que permite selecionar somente as linhas que se enquadram em um intervalo específico. Para trabalhar com between em SQL, você precisa definir limites para limites dois valores que especificam o intervalo. Então, aqui precisamos definir entre o valor médio e o valor máximo. Pode ser qualquer coisa como texto, número e data. Aqui no SQL, qualquer valor entre esses dois limites. Eles não serão considerados verdadeiros. E os valores ou as linhas que estão fora desses limites serão considerados falsos. E mais uma informação muito importante esses limites, o valor principal e o valor máximo estão incluídos na condição. Então, na verdade, vejo nos projetos que muitas pessoas esquecem disso ou são verdadeiras, como pergunte novamente, esses limites estão na condição ou não? Então, é muito confuso. Não se esqueça de que esses valores estão incluídos na condição. Então, agora, para entender isso, vamos ter uma tarefa e vamos tentar resolvê-la com SQL. Tudo bem, agora temos as seguintes tarefas. Encontre todos os clientes cuja pontuação está dentro da faixa de 100.500. Então, vamos tentar resolver isso com SQL. Então, como de costume, selecione estrela, não há especificações sobre as colunas. Nossa mesa é de clientes. Agora precisamos filtrar os dados. Então, vamos usar onde e aqui, a coluna em que precisamos usar uma pontuação porque diz que a pontuação deve ser 100-500. Então, vamos anotar a pontuação. E agora, com a sintaxe de between, você precisa escrever a palavra-chave between. E aqui agora precisamos especificar o valor mínimo. Portanto, o valor mínimo, o primeiro limite é o 100s. E então vamos usar o operador e, em seguida, o valor máximo. E é isso. Portanto, para o intervalo, você precisa anotar o nome da coluna entre o valor mínimo e o valor máximo. Então é isso. Agora vamos tentar executar a consulta e ver os resultados. Como você pode ver, esses dois clientes têm as pontuações. Isso é 100-500. Ok, agora vamos ver o que o banco de dados faz depois de executarmos a consulta com o operador between. Então, agora, como de costume, selecione uma estrela entre os clientes. Isso significa que, nos resultados, precisamos todas as colunas e temos onde. Isso significa que o banco de dados deve filtrar os resultados e temos a condição 100-500. Então, vamos examinar todos os clientes. Então, no primeiro, temos a pontuação 350. Está entre esse intervalo de 100-500. Portanto, temos a primeira verdade e veremos isso em seus resultados. Então, o próximo é 900. Portanto, é como se estivesse fora do limite máximo. Isso faz com que seja falso. O mesmo vale para George. Temos 750, também está fora dos anos 500, então está fora dos limites, não entre esses dois valores. Nós temos o falso. E agora é interessante, temos os 500, 500. Não está dentro do alcance, é exatamente o limite. E com isso intermediário, vai considerar isso como verdade. Então, temos isso como verdade. E o último que temos agora, então é desconhecido, então não o devolverá aqui. É por isso que os resultados. Vimos dois clientes, Maria e Martin, porque eles se enquadram na faixa de 100-500. E Martin é exatamente o limite máximo. É por isso que é considerado verdadeiro. Ok pessoal, então há outra maneira de resolver essas tarefas sem usar as duas. E em vez disso, podemos usar duas condições e conectá-las com o operador AND. Então, vou te mostrar aquela estrela dos clientes, como sempre. E agora vamos escrever as condições onde. Primeiro, a pontuação deve ser maior ou igual a 100. Então, vamos usar um operador maior ou igual a 100. E então você vai escrever a segunda parte do segundo limite. A pontuação deve ser menor ou igual a quinhentos. Então, vamos usar esse operador menor ou igual a quinhentos. Então, com isso, redefinimos a função between. E se eu executar isso, vou remover essa parte aqui e executá-la. Obteremos exatamente os mesmos resultados porque apenas os redefinimos de outra forma. Alguns desenvolvedores como eu tendem a não usar entre e, em vez disso, usamos essas condições porque, para mim, é mais fácil ler o que a consulta está fazendo em vez de usar between, porque eu preciso lembro quando usei entre isso, por exemplo, os limites estão incluídos. E se você esquecer isso, você precisa pesquisar sobre isso. Portanto, é muito mais fácil ler exatamente o que a consulta está fazendo. Portanto, costumo evitar entre as duas condições com formigas. E mais uma vantagem sobre isso. Você não poderia controlá-lo melhor. Então, por exemplo, I. Poderia usar para o limite com o valor dos ímãs apenas menos sem os iguais. Portanto, você pode defini-lo de forma mais flexível do que o intermediário. Tudo bem, então foi isso para a operadora entre a próxima semana e aprenda sobre a operadora interna. 20. #18 IN: Tudo bem, garotos e garotas. Então, agora vamos falar sobre mais um operador lógico que você pode usar dentro da cláusula where para filtrar seus dados. E esse é o operador in, os enumeradores. Ele permite que você defina uma lista de valores que você gostaria de ver nos resultados ou de serem incluídos nos resultados. Então, como isso pode funcionar, como eu disse, você pode definir, como apenas uma lista de verificação, uma lista de valores em que você diz ao SQL que somente esses valores são permitidos nos resultados. Então, aqui você pode definir vários valores. Não é como no meio, onde você define os limites. Aqui está uma lista de valores. Portanto, o banco de dados pode começar como se perguntasse se cada valor é um valor dentro dessa lista. Se a resposta for sim, então será verdade. Se a resposta for não, será simplesmente falsa. Tudo bem, agora, como sempre, para entender isso, vamos ter uma tarefa e tentar resolvê-la no SQL, a tarefa diz: encontrar clientes cujo ID de cliente seja igual a um dos valores 12 ou cinco. Então, vamos tentar resolver isso. Como de costume, não há especificações sobre as colunas, então você selecionará estrelas dos clientes. E agora precisamos filtrar os dados. Então, vamos usar o WhereClause e aqui começamos. Então, diz o ID do cliente. Isso significa que essa é a coluna que vamos usar para filtrar os dados do nosso ID. E agora temos um conjunto de valores, 12,5. Então, para usar isso, vamos usar o operador in. E começamos a definir agora a lista, uma lista de verificação. Então, abra os colchetes. O primeiro valor é um, depois vírgula dois, vírgula cinco e depois colchetes fechados. Então, definimos a lista de valores que queremos ver nos resultados. E com isso, vamos executar essa consulta e ver o que vai acontecer. Como você pode ver, a consulta é executada e temos a lista de clientes que corresponde exatamente à nossa lista, a ID do cliente 12.5. Ok, agora vamos ver o que o banco de dados fez depois de executarmos o operador in. Então, como sempre, selecionar uma estrela dos clientes significa que eu quero ver todas as colunas nos resultados e o banco de dados pode selecioná-las. E como temos a cláusula where, ela começará a verificar a condição. A condição deve indicar que o ID do cliente deve estar nessa lista. Portanto, os dados verificarão cada cliente. Então, aqui temos o ID do cliente 1, que está na lista. É por isso que vamos encontrar um verdadeiro aqui para essa condição e veremos isso nos resultados. O próximo são dois. Então, aqui também temos verdade ou esta e vamos obtê-la no resultado. O ID de cliente do terceiro é igual a três e não está na lista. É por isso que vamos ser falsos aqui. O mesmo vale para quatro, então quatro não estão na lista. Ele vai ignorá-lo. E o último, ID do cliente igual a cinco e está na lista. Então, obteremos um verdadeiro para isso. E é assim que o banco de dados pode processar nossa consulta. Tudo bem, então você pode me dizer agora, espere um minuto, Vera, acabei de aprender sobre o operador or e como eu combino diferentes condições usando a sala cirúrgica. E eu poderia resolver essa tarefa usando isso em vez de usar em uma lista de verificação. Então, vamos ver como podemos fazer isso. Eu concordo que também vai funcionar. Portanto, selecione uma estrela entre os clientes, em que o ID do cliente é igual a um. Então, o primeiro, depois escrevemos nosso ID do cliente igual a dois e continuamos. ID do cliente igual a cinco. Então, se eu executar essa consulta, obteremos exatamente os mesmos resultados. Mas eu concordo com isso, mas como você pode ver aqui, é mais compacto e muito mais fácil de ler, como se você fizesse uma lista e pronto. Então, aqui você pode definir todos esses valores com várias condições e conectá-los com a OR. Então. Imagine que você tem dez valores, você terá aqui dez rolos de códigos. Então, gostei muito com o operador n. É mais compacto e fácil de ler. Tudo bem, então isso é tudo sobre o operador interno. Em seguida, aprenderemos um operador muito importante. É a luz. 21. #19 COMO: Tudo bem, garotos e garotas. Agora temos o operador lógico final que você pode usar dentro da cláusula where para filtrar seus dados. E esse é o operador similar. É um pouco mais complicado do que os outros. Não se preocupe com isso. Vou explicar isso passo a passo com exemplos. Então, uma vez que você entenda, será mais fácil e divertido de usar. Portanto, nos outros exemplos com a cláusula where, sempre definimos o valor total do valor completo na cláusula where. Mas às vezes você pode estar em situações em que ainda não conhece os valores. Você está procurando por alguns valores e tem um banheiro à sua frente, por exemplo, você está procurando clientes cujos nomes começam com m. Então aqui você não sabe o valor total. Você está procurando por algo e tem um padrão. Você poderia usar os operadores de atraso que eram um botão para encontrar esses clientes. Ou há muitos valores no banco de dados ou no SQL, onde será quase impossível definir todos esses valores e a cláusula where. Então, em vez disso, você vai definir como um botão e dizer ao SQL que estou procurando por algo assim. Então, agora o tipo funciona assim. Ele retorna verdadeiro se o valor corresponder ao padrão. Caso contrário, ele retornará falso. Então, isso significa que precisamos construir como manteiga, em SQL. E na escala, temos duas ferramentas para fazer isso. Temos a porcentagem em que dizemos que combina com qualquer coisa, ou temos o sublinhado, que corresponde exatamente a um caractere. Agora vamos dar um exemplo para entender que temos o primeiro exemplo de nomes de arquivo que começa com M. Isso significa que você sabe que os nomes começam com M e não se importa com o outro. personagens. Então, agora precisamos criar esse botão. Podemos anotar o M e a porcentagem que você está dizendo aqui para a escala, que começa com M e as outras, não importa. Pode estar vazio. Pode ser como personagens. Vários personagens não importam, mas para você, é muito importante que eles comecem com m. Agora temos outro. Diz encontrar nomes que terminem com n. Então isso significa que pode começar com qualquer coisa. Então, vamos começar com a porcentagem, e ela deve terminar com o final. Aqui. Você precisa ter cuidado para que eles façam entre maiúsculas e minúsculas aqui. Portanto, há uma diferença entre o pequeno n e o início. Então, esse padrão diz que o SQL começa com qualquer coisa, mas eu preciso que ele termine com n. Agora temos o exemplo em que você diz: Ok, não deve ser o primeiro nem o último. O nome deve conter em algum lugar que nosso personagem. Portanto, encontre nomes que contenham r. Portanto, você não está definindo se eles estão no início ou no final. Então, com isso, você pode usar o seguinte padrão. Pode ser iniciado com qualquer coisa que não seja R e terminar com qualquer coisa. Aqui. Você não sabe exatamente onde eles estão. Os nomes devem conter em algum lugar e nosso personagem. Agora, na próxima, você poderia ser mais específico, onde você pode dizer, ok, encontre os nomes que contêm o r, mas exatamente na terceira posição. Então, é um pouco mais complicado. E com isso você vai usar o sublinhado. Sublinhe que você diz, ok, a primeira posição pode ser qualquer coisa. A segunda posição pode ser qualquer coisa. Mas o terceiro deve ser exatamente o R. E depois será algo como caracteres vazios e assim por diante. Então, com isso, você está misturando essas duas ferramentas, sublinhado e porcentagem. Agora vamos nos aprofundar em detalhes e exemplos de palavras para entender como x. Ok, agora vamos nos aprofundar em cada um desses exemplos e explicar para você o que está acontecendo no banco de dados ou SQL depois de definir esses padrões. Então, no primeiro exemplo que temos encontre nomes que começam com M. Nosso padrão é M e porcentagem, que significa que, depois disso, não nos importamos com isso. Deve começar com M. E em nosso banco de dados temos esses cinco valores, esses cinco nomes, e vamos começar um por um. Então Maria, começa com M. Então isso significa que está correspondendo ao nosso padrão. Então, o SQL retornará para isso um verdadeiro. No próximo, temos John. Portanto, o J aqui não corresponde ao nosso padrão. Isso significa que o SQL colocará algo falso nele do que George, a mesma coisa, ele começa com G e não corresponde ao nosso padrão. Deveria começar comigo. Para ficar como um verdadeiro. Temos um falso nisso. Martin aqui começa com M. Isso significa que é apertar nosso botão e vamos fazer com que isso se torne verdade. E o último, Peter, temos p e não é correspondente ou padrão e vamos reduzir para falso. Portanto, se você definir esses padrões no SQL, obterá aqueles verdadeiros e falsos do banco de dados. Ok, então, no próximo exemplo, temos nomes que terminam com n, pequeno n. Nosso padrão é como qualquer coisa, a porcentagem e depois o pequeno n. Vamos examinar os nomes. A primeira, Maria e o banco de dados, vão verificar a última. Ok? O último não é compatível. Nosso n vai rejeitá-lo. Você vai ficar falso. Então temos John, John tem o último caractere e é compatível. Nosso banco de dados de padrões será publicado nele. Então, o segundo que temos George, George termina com g. Não corresponde ao padrão falso, Martin n, temos verdadeiro aqui. Então, o último caractere corresponde ao nosso botão. E melhor, temos o r aqui. Não está correspondendo ao padrão. Portanto, se você executar o botão Sanjay em seu banco de dados, obterá apenas John e Martin como resultado. Então, vamos encontrar o próximo. O próximo diz encontrar nomes e conter R e não especificamos nada ou que em algum lugar deveria ser R. Então, o botão que diz presente está presente, está presente. Isso significa que em algum lugar há um R. Então, com o Martin, em algum lugar há r. Então aqui, aqui temos o R e ele vai voltar verdadeiro. Com John, não há nenhum lugar e dizem que não há nenhum caractere aqui com o R. Isso significa que o banco de dados retornará falso. George, temos aqui uma hora, então vai voltar a ser verdade. Martin, o mesmo e melhor também, o mesmo. Então, como você pode ver, se quiser, comece com o presente e termine com as porcentagens. O banco de dados pode encontrar em algum lugar seu personagem e retornará tão verdadeiro quanto você vê aqui, Peter termina com R, Martin no meio em algum lugar tem r. Então aqui você não se importa sobre a posição. Onde está seu personagem? Ok, então agora chegamos ao final. Diz encontrar nomes contendo o R e a terceira posição. Aqui somos muito específicos. Estamos dizendo que exatamente o terceiro deve ser o R. Então, para fazer isso, não usaremos a porcentagem em nosso botão. Vamos usar o sublinhado. Diz que o primeiro personagem pode ser qualquer coisa. O segundo personagem também pode ser qualquer coisa. Mas o terceiro caractere deve ser exatamente o r. E depois disso, pode ser qualquer coisa, pode ficar vazio como um monte de caracteres. Não nos importamos com isso. Então, vamos analisar nossos valores e ver como o banco de dados vai reagir. Então Maria, começa com M, está tudo bem. Está tudo bem. O terceiro deve ser R e temos aqui a partida depois, como se não importasse. Portanto, isso corresponde aos nossos padrões. Então Maria vai pegar um verdadeiro do banco de dados. O próximo, John, como os dois primeiros personagens, está bem, mas o terceiro não combina com o padrão. É o H. É por isso que vamos pegar um falso por isso. A terceira, você pode ver que a terceira posição é 0, pois não coincidirá. Nosso botão. Martin é compatível porque nós temos, o primeiro personagem é M, pode ser qualquer coisa. O segundo também, a, e o terceiro é R. Então, isso corresponde ao nosso padrão. Os riscos podem ser qualquer coisa. É por isso que Martin está combinando exatamente com nosso botão. O último, Beta, não corresponde ao nosso botão porque na terceira posição temos aquele T. Com isso, se você executar esse botão em seu banco de dados e for específico com isso, você receberá apenas Maria e Martin como resultado. Agora, na próxima vez, vamos nos aprofundar nos exemplos, estamos bem, então agora, como x, então agora, como x, aprenderemos como escrever instruções SQL usando o operador like para entender a sintaxe e para resolver essas quatro tarefas, vamos começar com a primeira. Encontre todos os clientes cujo primeiro nome começa com M. Então, como de costume, vamos selecionar uma estrela. Nenhuma especificação do que são as colunas da tabela é de clientes. E agora temos que filtrar os dados com nossos botões. Então, onde estão as nuvens, as colunas que vamos usar em nosso botão são o primeiro nome. Em seguida, vamos anotar a palavra-chave like. Depois disso, vamos especificar agora o botão. Então, ele começa com a vírgula alta, depois com um grande percentual de M, e depois fecha com o comando high. Então, com isso, especificamos o padrão para o operador like e vamos executá-lo. Então, como você pode ver nos resultados, temos aqueles dois clientes que têm um grande M, o início do FirstName. Então é assim que vamos fazer isso usando o operador like. Então, o próximo, diz, encontre todos os clientes cujos primeiros nomes terminam com um pequeno n. Então, vamos ter a mesma coisa aqui, mas precisamos redefinir o padrão de vírgula, comando alto que era não alemão. E então qualquer coisa como o presente, e depois pequeno n, depois armário. Então, vamos executar isso. E como você pode ver, temos esses dois clientes, Join e Martin, porque eles têm seu primeiro nome e acabam com, tudo bem, então agora, para a terceira tarefa , diz encontrar clientes cujos primeiros nomes contêm algum lugar e r pequeno r. Então vamos fazer isso. Então, vamos ter a mesma configuração aqui, mas precisamos mudar o padrão. Então, vírgula alta, depois porcentagem, pequena, porcentagem e depois alta, vem com isso. Como eu disse, você não está especificando nenhuma posição em algum lugar deveria ser R. Então, vamos executar isso e verificar nossa consulta. Você pode ver aqui que Maria tem um R em algum lugar. George tem um lugar incrível onde Martin e Beta. Então, temos esses quatro clientes. Mas John, nós não o pegamos porque ele não tinha uma arte em seu primeiro nome. Ok, agora, até o último, a tarefa diz: encontre todos os clientes onde estão os primeiros nomes contendo o personagem e a terceira posição. Então, aqui, a mesma coisa aqui. Precisamos mudar apenas o padrão. Vírgula muito alta, o primeiro caractere deve ser qualquer coisa. Então, sublinhe. Novamente, sublinhe que o segundo personagem pode ser qualquer coisa. E aqui definimos o r. E depois dizemos qualquer coisa. Então, vírgula alta, é própria. Uma vez que escrevemos aqui, o botão lá em cima, eles ficam tipo, e vamos executar isso. E como você pode ver, somente Maria e Martin, já que discutimos aquele que contém o terceiro caractere, o r. Então, com isso, você tem esses quatro exemplos com o operador like. É muito divertido quando você começa a praticar com isso. Então tente agora, eu diria que você deveria criar um padrão na sua cabeça, tentar anotá-lo e ver como o SQL January gerou isso. Somente com a prática, você obterá bons resultados e gostará, entenderá. Tudo bem, então isso é tudo para este capítulo. Aprendemos como filtrar nossos dados usando a cláusula where e muitos operadores importantes. No próximo capítulo, aumentaremos o nível que estamos lendo para aprender como combinar nossas tabelas SQL usando uniões e uniões. 22. #20 se JUNTA ao conceito: Tudo bem, rapazes e meninas, até agora aprendemos a consultar apenas uma tabela. Em todos os nossos exemplos, nos concentramos na tabela que os clientes selecionaram onde filtramos os dados e assim por diante. Essa era apenas uma mesa. Em cenários da vida real, você trabalhará com um banco de dados real que contém muitas tabelas diferentes. E quando você começar a escrever instruções SQL, você acabará consultando apenas uma tabela, mas talvez várias tabelas, a fim obter algo significativo dos dados. Isso significa que você precisa começar a aprender como combinar tabelas diferentes, como unir essas tabelas em uma única instrução SQL. Isso é muito importante para aprender SQL, porque depois de dominar isso, você será bom em SQL. Agora, em nosso banco de dados de tutoriais, trabalharemos agora com duas tabelas os clientes e os pedidos no pedido, como você pode ver, qual cliente fez as lâminas, qual pedido? Então, agora, para unir essas duas tabelas, você precisa especificar duas coisas. Primeiro, você precisa determinar o que é a chave de junção, chave adjacente. É como uma coluna que existe em ambas as tabelas, por exemplo, o ID do cliente, podemos vê-la aqui nos clientes e também nos pedidos. Isso significa que o ID do cliente é um bom candidato para se juntar a essas mesas e será nossa chave de adesão. A segunda coisa que você precisa especificar é o tipo de união. Em SQL, temos quatro tipos diferentes de junções. Temos a junção interna, a junção esquerda, a junção direita e a junção completa. Pode ser complicado nos estilos, mas não se preocupe com isso. Vou explicar todos esses tipos passo a passo com exemplos. Também vou mostrar como o SQL funciona com esses tipos. Tudo bem, agora vamos começar com o primeiro tipo de juntas, temos a junção interna. A junção interna é o tipo de junção mais comumente usado entre o develop bird's eye e também costumo usar muitas junções internas em minhas instruções SQL. Portanto, é amplamente difundido o uso de junções internas em SQL Há um aspecto muito importante que você precisa entender ao trabalhar com as articulações This girl. E isso é no SQL, sempre há uma tabela à esquerda e a tabela à direita. E essa é realmente a banda em que você está escrevendo os roteiros. Veremos isso nos exemplos. No SQL Joins, há a tabela esquerda, temos os clientes e a tabela direita, são os pedidos e a junção interna. Não importa porque nos resultados, quando você estiver usando a junção interna, somente as estradas correspondentes serão apresentadas nos resultados. Portanto, se você usar a junção interna, excluirá todos os resultados que não são correspondentes. E você verá, como resultado, apenas as linhas correspondentes entre essas duas tabelas. Agora, para o segundo tipo de juntas, temos a junção esquerda. Como o nome diz, é uma junção esquerda. Isso significa que estamos mais inclinados na mesa esquerda do que na mesa direita. Então, ao especificar a junção esquerda em seus scripts SQL, você está dizendo ao banco de dados ou SQL que eu quero tudo, todas as linhas da tabela esquerda e da tabela direita, somente as regras de correspondência. Então, quando você disser ok, esquerda, junção, ou seja, você encontrará todos os registros da esquerda e somente a correspondência cresce do lado direito. Então, vamos para o próximo. Temos a junção certa, é exatamente o oposto. Então você está dizendo aqui em seu script SQL, junção direita, você é a curvatura completa na tabela certa. Isso significa que, depois de escrever esse script, o SQL apresentará todos os registros da tabela correta e os resultados. E na tabela esquerda, somente os registros correspondentes, somente as linhas correspondentes. Então, é realmente o oposto da junção esquerda. Depois, temos o estilo de vida das articulações. Temos a adesão completa. Depois de dizer em seus roteiros, eu quero ter uma adesão completa. Isso significa que você quer tudo das duas mesas. Isso significa que, da tabela esquerda, manteremos todas as linhas. Da tabela certa, você também obterá todas as linhas. Então, o que está totalmente unido, como o nome diz, é tudo. Tudo bem, então, com isso, temos uma visão geral sobre as juntas. E agora, antes de começarmos a falar sobre a primeira união interna, aprenderemos rapidamente sobre os aliases do SQL. É como um tutorial oculto, não no roteiro, mas precisamos aprender isso antes de começarmos a escrever SQL Joins. 23. Declaração de #21 AS - Aliases: Ok, agora, antes de pararmos ter alguns exemplos para entender e aprender como unir tabelas usando SQL, precisamos aprender coisas muito importantes em SQL, que são aliases de SQL. Você precisa aprender que, depois de começar a consultar várias tabelas em uma instrução SQL, vamos ver isso. Se eu quiser selecionar apenas a ID do cliente dos clientes, isso não deve ser um problema. Então, se eu executar isso, obterei todos os IDs de clientes. Mas quando eu especifico várias tabelas em uma consulta, você precisa informar ao banco de dados qual ID de cliente em qual tabela, porque, como você verá em nosso exemplo, temos os IDs de cliente e duas tabelas em clientes e pedidos. E se você deixar assim, você receberá um erro onde o banco de dados informará. Eu realmente não entendo. Qual coluna você quer dizer? Você quer dizer a coluna de clientes ou de pedidos? É por isso que precisamos especificar mais uma coisa perto do nome da coluna, que é o nome da tabela. Então, estamos em clientes, pontos, ID do cliente. E com isso, você está dizendo ao banco de dados que eu quero o ID do cliente dos clientes. Então, se eu executar isso, obterei o mesmo resultado. Não há problema aqui, mas você precisa especificar isso quando estiver trabalhando com várias tabelas. Mas o mais chato aqui, se você sempre gosta de escrever o nome da tabela aqui, vai ser muito chato escrever. É por isso que vamos trabalhar com apelidos. Então, vamos dar às tabelas um apelido e chamá-las em aliases SQL. Ok, agora, para fazer isso em SQL, vamos ficar ao lado do nome da tabela e anotar a palavra-chave como e, em seguida, dar a esse apelido ou nome de alias. Vou usar o C em vez dos clientes. E agora o banco de dados entende, ok, no meu script está usando C em vez de clientes para que eu possa ir a qualquer lugar. E em vez de usar os clientes, eu poderia dizer C. Então, se eu executar o resultado, obterei exatamente a mesma coisa. Não há erro. Mas agora, como você pode ver, é muito mais fácil lidar com meu roteiro. Vou simplesmente escrever o ID do cliente see dots em vez do ID cliente com pontos do cliente. Portanto, é uma maneira muito mais fácil de lidar com as coisas, e eu sempre costumo fazer isso. Então, eu realmente recomendo usar aliases para ter, como pequenos scripts, você também pode fazer o mesmo com as colunas. Então, por exemplo, temos aqui o ID do cliente. Eu poderia ir e renomear isso. E para fazer isso, é a mesma coisa. Eu vou direto ao lado , escrevo como. Então, em vez de ter o ID do cliente, vou escrever como CID. Então, vamos executar isso. E como você vê, o Grill entendeu isso. E ele também está imprimindo o resultado, CID para Ei, eu entendo. Estou renomeando essa coluna em meu resultado como CID. Há um aspecto muito importante a entender aqui é que ele vai renomear isso apenas no meu script e nos resultados. Esse banco de dados não irá para as tabelas e, ao renomear as tabelas, renomeará as colunas que são consultas diferentes para fazer isso. Então esse comando, os anúncios, está apenas temporariamente no meu script e nos resultados, então nada está mudando no modelo de dados ou no banco de dados. Vai ficar na tabela, nos clientes e na coluna, eles continuarão sendo o ID do cliente. Essa é apenas uma ferramenta para ajudá-lo quando você estiver escrevendo instruções SQL e também para ajudá-lo a renomear coisas muito rapidamente, para obter isso como resultado. Tudo bem, agora temos tudo para começar com o primeiro tipo de junção interna. 24. #22 INSIRA MAIS TARDE: Ok, agora vamos começar com a tarefa para entender como escrever instruções SQL para unir duas tabelas, vamos começar com a primeira tarefa. Diz: encontre toda a ID do cliente, nome, ID do pedido e quantidade do pedido, excluindo os clientes que não fizeram nenhum pedido. Então, neste exemplo, como você vê, não são apenas os clientes, precisamos de algumas colunas da tabela de clientes e algumas colunas das tabelas de pedidos, e temos que juntá-las para fazer isso . Vamos começar a fazer isso passo a passo usando SQL. Então, primeiro vamos começar com o sentido de seleção na tarefa. É como especificar as colunas. Não usaremos as seleções de estrelas. Precisamos do ID do cliente, depois do primeiro nome, do ID do pedido e da quantidade. Então, agora precisamos especificar as tabelas. Vamos começar com os clientes com a união interna aqui. Não importa se você está começando da esquerda ou da direita. Então, vou começar pelos clientes. Agora, para especificar a segunda tabela, usaremos as instruções join. Então, vamos dizer união interna. E com isso, estou dizendo, ok, vamos nos juntar agora aos clientes com outra mesa. Então, vamos juntar essas ordens internas. Com isso, você está conectando duas tabelas, os clientes e os pedidos. Como eu disse, você precisa especificar duas coisas. O tipo de união e a chave de união. Já especificamos aqui a associação interna porque não precisamos dos clientes que não fizeram nenhum pedido. Então, vamos usar a junção interna aqui. E a segunda coisa que você precisa especificar aqui, qual é a chave de junção? Como você vai conectar essas mesas? Você precisa especificar isso para SQL para fazer isso. Então, agora vamos para a nova linha e dizemos sobre a junção dessas colunas. Então, para especificar as colunas, vou dar agora apenas alguns aliases. Então, em vez de clientes, eu vou dizer, ok, eu vou te ligar, está bem? E em vez de pedidos, vou ligar para você como 0. Então, agora, para nos juntarmos a essas tabelas, precisamos descobrir qual é a nossa chave conjunta. Qual coluna aqui existe em ambas as tabelas para que possamos ver a ID do cliente, podemos encontrá-la nos clientes e nos pedidos. E é a coluna perfeita para unir essas tabelas. Então, vamos conectar os dois com os seus. Então eu vou dizer, ok, vamos pegar o ID do cliente. Deve ser igual ao ID do cliente nos pedidos. Então, tudo bem, cliente. Com isso, eu especifico a regra ou a chave, como a tabela será unida. Eu disse que o ID do cliente da tabela esquerda deveria ser exatamente o ID do cliente da tabela direita, de clientes e pedidos. E com isso, eu especifico a regra que especifiquei aqui também, o tipo de junção. E com isso, conectamos duas mesas. Tudo bem, então agora, antes de eu executar essa consulta, ainda temos um problema. E se o ID do cliente estiver selecionado, eu não especifiquei de qual tabela. E se eu executá-lo assim, receberemos um erro. Você poderia tentar. Mas agora precisamos especificar qual ID de cliente eu quero. É dos clientes ou do pedido? Então, para fazer isso, vamos usar os pontos C, o nome da tabela ou o alias para especificar, ok, eu quero o ID do cliente dos clientes. Para o resto. Você não precisa fazer isso porque é um nome exclusivo, como o primeiro nome, seu nome de coluna exclusivo apenas para seus clientes por dois Eu realmente recomendo que você esteja tentando entrar em algumas tabelas, é uma ótima maneira de documentar sua equipe para dizer, ok, a primeira vez é dos clientes. Porque com o tempo em que você poderá esquecer isso ou se não entender ou não conhecer o modelo de dados, será difícil entender se esse nome e os clientes estão nos pedidos. Portanto, é uma maneira muito boa de documentar isso. Se você colocar apenas o nome da tabela ou o endereço do alias começar com isso, você poderá ver rapidamente essas duas colunas vêm dos pedidos e essas duas colunas são dos clientes. E mais uma coisa a fazer, parece melhor. Eu só vou usar o tab. Então, agora estamos prontos. Acho que vamos tentar consultar isso. Então, como você pode ver agora nos resultados, obtivemos as colunas de ambas as tabelas. Portanto, temos o ID do cliente, o primeiro nome dos clientes, o ID do pedido e a quantidade dos pedidos. Ok, agora vamos entender o que esse banco de dados estava fazendo quando executamos a união interna. Primeiro, vou selecionar: Ok, quais tabelas precisamos no script que temos dos clientes, então ele lerá a tabela dos clientes e, em seguida, eles terão os pedidos da tabela de junção. Isso significa que o banco de dados se concentrará em ambas as tabelas. Em seguida, ele definirá claramente qual tabela fica à esquerda e qual tabela está à direita. Como temos primeiro os clientes na frente, consideraremos as mesas dos clientes como a mesa elevatória. E então, como temos os pedidos em conjunto como o próximo, ele pode considerá-la a tabela certa. Isso é muito importante para fazer as junções, mas como estamos usando a junção interna, não importa se usamos os primeiros clientes, pois não importa se usamos os primeiros clientes os pedidos no banco de dados seguirão o script. Ok, agora, como próxima etapa, o banco de dados verificará de qual coluna precisamos. Em nossas instruções de scripts SQL, dissemos que precisamos apenas do ID do cliente FirstName dos clientes, dos pedidos. Precisamos do ID do pedido e da quantidade. Tudo bem, agora, como próxima etapa, os dados verificarão aqui quais estradas devem ser apresentadas em seus resultados. E aqui está a coisa mais importante que estamos usando agora, as junções internas, o que significa que o banco de dados deve apresentar apenas o registro correspondente. Então, para fazer a combinação, ela precisa da coluna chave para as juntas. Então especificamos e dissemos: Ok, você precisa verificar o ID do cliente entre essas duas tabelas. Então, vamos analisar isso. A primeira identificação de cliente, nós a temos nos clientes e também a temos como um registro nos pedidos. Isso significa que há uma correspondência entre essas duas tabelas e esse cliente será apresentado. Então, aqui obteremos o ID do cliente número um, FirstName Maria, e seu pedido foi 1001. E nós temos essa quantidade. Então, aqui temos o registro completo de Maria de ambas as tabelas. Vamos agora para o próximo. Temos John John presente, bem como o ID do cliente 2 na tabela de pedidos. Portanto, há uma partida e ela também será apresentada em seus resultados. E seu pedido é 1002, e ele tem essa quantidade. Então, isso vai acontecer no terceiro cliente. O terceiro cliente existe em ambas as tabelas em clientes e pedidos. E também estará listado nos resultados. E seu ID de pedido, essa quantidade 500s. Mas agora chegamos ao ID do cliente para. A ID do cliente existe apenas nos clientes e não a encontramos nos pedidos. É por isso que não há partida. E o banco de dados ignorará esse cliente e também continuará. Por aqui. Vai verificar, tudo bem. Temos o ID do cliente cinco. Só existe nos clientes e não nos pedidos. Não há partida. Temos mais uma coisa: temos ID de cliente número seis aqui. Nós o temos apenas nos pedidos, mas não o temos em seu cliente. Portanto, não há correspondência com a junção interna; somente se o cliente ou a chave existirem em ambas as tabelas, ela será apresentada como resultado. Tudo bem, então isso é tudo para a junção interna. Tudo bem, então isso é tudo para o Inner Join. Em seguida, falaremos sobre uma junção esquerda. 25. #23 DEIXADO DE SE JUNTAR: Ok, agora vamos para a próxima tarefa e temos o seguinte. Encontre todo o ID do cliente, nome, ID do pedido quantidade, mas inclua os clientes que não fizeram nenhum pedido. Para nós. Isso significa que precisamos ver, como resultado, todos os clientes, não apenas os clientes que fizeram um pedido, mas todos os clientes. Para fazer isso, vamos usar a junção esquerda. Então, teremos exatamente a mesma consulta. Não há nada que tenha mudado nas mesmas colunas, nas mesmas tabelas. Mas em vez de dizer junção interna, vamos trabalhar com uma junção esquerda e dizer junção esquerda. Isso significa que tudo bem, para o SQL, ele pode listar todos os clientes. Então, vamos ver o que pode acontecer se fizermos isso. Deixe-me torná-lo um pouco maior. Então, como você pode ver aqui, como eu disse, vamos lá, temos todas as informações dos clientes e somente as mágicas dos pedidos. Tudo bem pessoal, novamente, vamos entender o que o banco de dados estava fazendo. Depois de executarmos a junção esquerda, o banco de dados se concentrará nos clientes e pedidos que o banco de dados entende. Ok, os clientes são a tabela esquerda porque vem em primeiro lugar com o dos pedidos está a tabela da direita porque ela vem à esquerda, junte-se à consulta. Em segundo lugar, depois disso, vou especificar as colunas. Novamente, temos o ID do cliente, o nome, o ID do pedido e uma quantidade. E agora ele vai começar a fazer a combinação e verificar, ok, qual tipo de junta, o que temos? Nós temos o elevador. Então, como diríamos, ok, é uma junção à esquerda, o banco de dados dirá: Ok, eu preciso de tudo da tabela esquerda sem fazer nenhuma combinação, então precisamos de tudo. Então, ele listará todos os IDs e também todos os nomes, resultados, verificando qualquer coisa. Mas, do lado direito, precisamos apenas dos registros correspondentes. Então, isso vai realmente verificar cada um deles. Então, aqui está o ID do cliente e os clientes, então ele vai pegá-lo e colocá-lo como resultado. Então, agora, para o ID do cliente 2 , também temos um, , também temos um, o resultado é que os três IDs de cliente são iguais. Mas agora, para Martin, ele não tem nenhuma ordem. Portanto, o banco de dados mostrará nulos. Em vez disso. Agora, isso significa que, como um vazio, não há valor encontrado ou desconhecido. E, para melhor, não há identificação de cliente com o número cinco. Isso significa que não há nada no lado direito. Nós também teremos. E se t, então é assim que parece. Depois de executar a junção à esquerda, você obterá tudo da esquerda e somente a correspondência da direita. Se faltar alguma coisa, vou colocar nulos. Tudo bem, então isso é tudo para a junção esquerda. Em seguida, vamos começar a falar sobre a junção certa. É muito semelhante à junção esquerda. 26. #24 CERTA JUNTE-SE a mim: Ok, então agora vamos pular para o próximo. Vamos falar sobre a junção certa. Temos a seguinte tarefa. É quase o mesmo. Encontre toda a quantidade de ID do cliente , nome e ID do pedido, mas desta vez inclua todos os pedidos independentemente de haver um cliente correspondente. Isso significa que, para nós, tudo bem, precisamos de todos os pedidos da tabela certa, dos pedidos. E para fazer isso, temos a mesma configuração aqui e é krill. Só precisamos mudar o tipo de junção para podermos escrever aqui, certo? Depois de fazer isso, você controlará a correspondência do banco de e apresentará os resultados. Teremos a mesma configuração aqui, não mudaremos nada. E vamos executar isso. E com isso, você pode ver que o banco de dados listou todos os pedidos da tabela de pedidos e do lado esquerdo, apenas os clientes correspondentes. Ok, então, como sempre, vamos ver o que o banco de dados fez quando executamos a junção correta. Temos a mesma configuração. Os clientes são a tabela da esquerda, os pedidos são a tabela da direita e também temos a mesma coluna. Portanto, um ID de cliente, nome, ID do pedido e também temos a quantidade. Mas agora, aqui, a diferença é que dizemos que é uma união certa. Então, para fazer isso em SQL, ele apresentará todos os resultados da tabela da direita sem verificar se há uma correspondência com a esquerda. Portanto, os dados selecionarão tudo a partir daqui. Então, todos os pedidos e todas as quantidades sem verificar nada do lado esquerdo. Agora, do lado esquerdo, ele apresentará apenas o que é correspondente. Então, vai verificar. Ok. Temos um ID de cliente? Sim, nós o temos para que ele possa apresentar seus resultados aqui no lado esquerdo. Temos o cliente dois? Nós também o temos. Cliente três. Temos George aqui. Mas agora não temos um cliente número seis, isso significa que será nulo novamente, então ficará vazio. Não temos um cliente com a ideia fixa na tabela de clientes, mas apresentamos tudo, todos os pedidos do lado certo e apenas as informações correspondentes do cliente. Tudo bem, todo mundo está, então isso é tudo para a articulação certa. Em seguida, vamos começar a falar sobre o último tipo de junção, a junção externa completa. 27. #25 JUNTE-SE COMPLETO: Tudo bem, vamos passar para o último. Temos a junção completa e temos a seguinte tarefa. Lista, ID do cliente, nome, ID do pedido, quantidade. Mas desta vez inclua tudo, todos os pedidos e todos os clientes. Ok. Com a articulação completa, tenho duas coisas a dizer. primeira é que a junção completa só é suportada em alguns bancos de dados como Microsoft SQL , MySQL ou Oracle. Você não podia usar a junta completa. Mas, em vez disso, vou mostrar algumas soluções alternativas de como fazer a junção completa com o MySQL. Então não se preocupe com isso. Mas precisamos torcer algumas coisas para criar a junta completa. Se você estiver usando o Microsoft SQL, basta dizer junção completa. A segunda coisa é que essa junção completa às vezes tem um desempenho ruim se você tiver mesas grandes. Portanto, tente evitar usar a junção completa em meus projetos, eu sempre costumo usar como junção interna, junção esquerda, união direita, todas as junções externas completas. Eu realmente tentei evitar que o uso dessa junta completa tivesse um desempenho muito ruim. Portanto, se você tiver mesas pequenas, isso não deve ser um problema. Mas quando a mesa ficar grande, a junta inteira ficará muito lenta porque você está dizendo, ok, me dê tudo do lado esquerdo, tudo da direita. E isso às vezes tem um desempenho ruim. Então, tente evitar isso. Então, agora a pergunta: como vamos fazer a junção completa se não temos em meu SQL a palavra-chave completa para fazer isso. Então, como eu disse, vamos usar uma solução alternativa. Então, depois disso, uma junção completa é na verdade, uma combinação entre uma união esquerda e direita, união esquerda e união direita. Então, o que eu vou fazer é simplesmente duplicar esses scripts. Portanto, temos o dobro da mesma consulta, mas quando dizemos junção esquerda e a outra dizemos junção direita. No próximo tutorial, falaremos sobre como combinar duas declarações em uma. Para fazer isso, usaremos a palavra-chave union. Uma vez que eu coloco união, eu sou como adicionar duas declarações em uma. Então, aqui estou dizendo: Ok, me dê todos os resultados da esquerda e combine-os com o resultado da direita. E se você executá-la, obterá exatamente o mesmo resultado da junção completa. Com isso você pode ver, ok, aqui eu também tenho todos os clientes. Eu tenho todas as ordens, então temos aqui uma junção completa. Tudo bem, pessoal, agora vamos ver se isso é feito depois de executarmos a gripe ou se os scripts que mostrei são à esquerda, união à direita. Temos a mesma configuração dos pedidos dos clientes e temos essas quatro colunas. Então, como é uma junção completa, isso significa todos os registros da esquerda e todo o recall da direita. Então, vai começar da esquerda. Teremos todos os clientes e todos os primeiros nomes. E então ele vai começar a combinar no lado direito, em alguma área, tem esse pedido, essa quantidade, ID do cliente tem esse pedido, essa quantidade. Os três, temos esse ID e essa quantidade. Mas, para Martin e melhor, não temos nenhuma ordem deles. Então, vamos ver nulos aqui, aqui. Mas ainda falta algo : não temos todos os pedidos aqui. É por isso que o banco de dados apresentará esse ID do pedido. E essa quantidade que vai coincidir no lado esquerdo diz, ok, não há clientes no lado esquerdo. E isso vai colocar aqui alguns nulos. Então, com isso, você tem todos os clientes e todos os pedidos correspondentes a eles. E, por outro lado , você tem todos os pedidos e clientes antigos usando o conjunto completo. Tudo bem, pessoal, então, com isso, aprendemos todos os tipos diferentes de junções. Em seguida, falaremos sobre conceitos semelhantes. É a união e a união. 28. UNIÃO #26: Tudo bem, agora vamos aprender como combinar tabelas usando união. Union é uma ferramenta muito importante e SQL para combinar tabelas e é muito poderosa. Então, anteriormente, aprendemos como combinar tabelas usando os métodos de junção. Então, o que estamos fazendo exige que tenhamos duas tabelas, clientes e pedidos, e estamos unindo as colunas. Então, nos resultados, obteremos uma tabela grande, uma tabela com todas as colunas da esquerda e da direita. Mas com a união, é como combinar duas tabelas. Mas em vez de combinar as colunas aqui, vamos combinar as linhas. Então, aqui vamos obter uma tabela muito longa, incluindo todas as linhas da esquerda e da direita, mas com a mesma coluna. Portanto, não obteremos todas as colunas da esquerda e da direita. Em vez disso, obteremos todas as linhas da esquerda e todas as linhas da direita. Ok, então agora, para entender o sindicato, vamos ter o seguinte exemplo. Portanto, em nosso banco de dados de tutoriais, temos duas tabelas. Temos os clientes da mesa e temos os funcionários da mesa. Então, agora temos as seguintes tarefas. Faça uma lista de todas as pessoas de clientes e funcionários em que temos o nome, sobrenome e o país. Isso significa que não importa se a pessoa é cliente ou funcionário. Teremos que fazer uma lista com tudo. Então, para resolver essa tarefa, vamos usar o operador sindical entre duas mesas, clientes e funcionários. Então, se levarmos isso de perto, você encontrará três informações em ambas as tabelas. Portanto, temos FirstName e clientes. Também temos o mesmo em funcionários, sobrenome e clientes, sobrenome, funcionários. E temos o país e os funcionários e os mesmos anúncios, clientes. É muito importante que tenhamos as colunas correspondentes de ambas. Portanto, o banco de dados, se iniciarmos a união entre os dois, o banco de dados poderá selecionar as colunas somente do sal da tabela esquerda. Teremos nome, sobrenome e país. E não teremos aqui novamente as mesmas colunas da direita. Não está unido, é um sindicato. Então, o da esquerda decidirá quais são os nomes das colunas. Então, isso é muito importante. Então, o banco de dados selecionará tudo da tabela à esquerda e colocará nos resultados. Vou fazer o mesmo com os corretos, para que os funcionários selecionem todos os registros e os coloquem aqui. E com isso, temos uma lista completa de todas as pessoas, dos clientes e também dos funcionários em um único resultado. É muito importante que as duas tabelas na consulta SQL tenham exatamente o mesmo número de colunas e a mesma ordem. Então, se estivermos fazendo como no primeiro nome do funcionário, no sobrenome e depois no primeiro nome. Nos resultados. Também receberemos esse switch. Portanto, tenha cuidado com a ordem das colunas e o número de colunas deve corresponder entre a esquerda e a direita. Mais uma coisa é muito importante que existam dois tipos de união. Hora. Número um, essa é a união em que obteremos o resultado exatamente como este. Isso significa que, se houver alguma duplicata entre a tabela um e a tabela dois, esses WE permanecerão em seus resultados, então não há como verificar a exclusividade dos resultados. Se houver alguma pessoa parecida à esquerda, eu sou a mesma pessoa ou os carona. Nada vai acontecer. Obteremos todos os resultados. Mas se você quiser remover essas duplicatas. Então, se você verificar os resultados aqui, você pode ver John. Ele é cliente e, ao mesmo tempo, também é funcionário. Então isso poderia acontecer. Sim. Então, para remover esses kits duplos, poderíamos usar o outro tipo de união, que é apenas a união sem união. Tudo. Vou mostrar isso quando estivermos escrevendo as instruções SQL. Portanto, isso também é muito importante para entender que a união, se você quiser que as duplicatas sejam exatamente iguais aos dados dentro das tabelas , você deve usar union all. Se você quiser remover as duplicatas, use união. Agora vamos ver como vamos fazer isso em SQL. Então, isso é muito fácil de fazer em SQL. Tudo o que vamos fazer é escrever duas perguntas, uma para clientes, outra para funcionários, e então unir os dois e obteremos os resultados. Então, vamos tentar construir o primeiro. Selecione o nome, o sobrenome e precisamos do país dos clientes. Então, essa é a primeira consulta. Vamos executar isso e ver, ok, agora eu tenho uma lista dos clientes. E então vamos escrever isso novamente para os funcionários. Portanto, selecione os funcionários que temos também FirstName, LastName e Amp. Country from Blow é. Então, vamos executar a consulta e ver. Agora temos a lista dos funcionários. Como você pode ver, agora temos duas consultas, uma para clientes e outra para funcionários. Para fazer a união, mantenha todas as duplicatas também. Vamos escrever a palavra-chave entre eles, união. Tudo. Então, agora vamos fazer a coisa toda e vamos verificar. Então, com isso, obtivemos todo o nome, sobrenome país de ambas as tabelas de clientes e funcionários. E, como você pode ver, esta lista contém crianças da WE porque, por exemplo John é cliente como óleo nos funcionários. Portanto, se quisermos remover essas duplicatas entre clientes e funcionários ou outros resultados, simplesmente removemos o óleo daqui. Nós apenas usamos o sindicato. Então, vamos fazer isso de novo. Então, agora vamos obter uma lista exclusiva de informações para que John só possa aparecer uma vez aqui. Então é assim que vamos fazer isso em união. Mais uma coisa é sobre como controlar os nomes das colunas. Então, como você pode ver, o nome, o sobrenome, o país, isso vem da consulta acima. Então, essa consulta aqui vai controlar a nomenclatura da nossa tabela. Portanto, se você deseja ter um nome de coluna diferente, não o altere aqui porque nada pode acontecer. banco de dados simplesmente o ignorará. Então, aqui vamos controlar o nome. Então, se eu quiser adicionar, por exemplo digamos pessoa, primeiro nome. Aqui, pessoa, sobrenome. E ouça o país de Harrison. E executamos novamente a consulta. Como você pode ver, temos os nomes aqui. E se você mudar alguma coisa aqui, a consulta abaixo, nada vai acontecer. Então, vamos ter o primeiro nome. Então, vamos executar a consulta. Você vê que nada vai acontecer. Então, agora vamos testar algumas coisas aqui. Então, se eu resolver seu problema de onde eu vou ter primeiro, temos o sobrenome e depois vem a primeira coisa. É o oposto da primeira consulta. Então, vamos executar isso. Como você pode ver, o banco de dados não notará que temos aqui um erro ou temos um problema em que temos acima do Nome, Sobrenome e, em seguida, aqui temos o sobrenome e depois o primeiro nome. Porque o banco de dados não se importa com isso. Só se importa que ambos tenham o mesmo tipo de dados. Por exemplo, como temos aqui caractere var e aqui temos o caractere var, ele poderia apresentar seus resultados. Para o banco de dados. Não importa se você está fazendo isso corretamente ou não. O nome da coluna, não diga nada sobre isso. É por isso que tenha cuidado com a ordem das colunas. Quando você está fazendo a união entre duas tabelas. Agora, se tentarmos outro tipo de dados, por exemplo, ID do cliente. O ID do cliente é inteiro e o primeiro nome aqui é o caractere var. Então, se eu executar a consulta, receberemos um erro porque acho que ela está oculta aqui porque há incompatibilidade entre o tipo de dados que o banco de dados não pode conter , combinar strings e depois disso, teremos um número inteiro. É por isso que o tipo de dados é muito importante para o SQL. Então, deixe-me consertar tudo e correr. Agora funciona porque o tipo de dados é o mesmo. Então, vamos tentar alguns outros erros. Só estou quebrando as coisas. Então, acima, temos três colunas. Temos FirstName, LastName country, e temos aqui o mesmo. Então, se eu tiver um número diferente de colunas entre as duas tabelas, digamos que tenho salário. Então agora temos quatro colunas em um guincho e na outra temos três. Se eu executar essa consulta, obteremos ganhos e erros pois ela dirá que você tem um número diferente de colunas entre essas consultas e que não podemos fazer a união. É por isso que esse tipo de dados é muito importante. O número de colunas é muito importante e, também, a ordem das colunas deve ser correspondente. Tudo bem, pessoal, então, com isso, abordamos as uniões de SQL e agora você sabe como combinar tabelas SQL. E no próximo capítulo, aprenderemos muitas funções importantes e começaremos com as funções de agregação. 29. #27 Funções agregadas: Tudo bem, então, até agora aprendemos como obter, como recuperar nossos dados de nosso banco de dados e tabelas. Mas em cenários da vida real, faremos muitos cálculos agregações em cima dos dados para obter algo significativo deles, a fim de obter algumas informações úteis dos dados. Portanto, em projetos SQL, tendemos a usar muitas agregações para entender os dados. Como às vezes temos no modelo de dados grandes tabelas e apenas lendo os dados brutos, não obteremos nenhuma informação útil sobre eles. Portanto, temos que fazer algumas agregações em cima dela para entender os dados. Isso significa que entender as funções agregadas do SQL é muito importante e essencial para aprender SQL. Para obter algumas informações dos dados. Em SQL, temos as seguintes funções agregadas. Eles são muito fáceis. Portanto, se você apenas ler o nome da função, entenderá o que o SQL fará depois de executar essas funções. Portanto, a contagem pode retornar o número de linhas em uma tabela. Então, vou resumir os valores. Temos a média, temos max-min para retornar o valor máximo e o valor mínimo. Vou examinar todos eles, explicar isso passo a passo com exemplos, como de costume. Mas aqui é muito importante entender como cada função pode lidar com os nulos, aqueles campos vazios que não temos um valor porque cada função lidará com os nulos de forma diferente. Tudo bem, então agora vamos começar com a primeira função que temos. São as contas. É também a mais fácil que temos nas funções de agregação. Em muitas situações, quando você está trabalhando, como, digamos, novos projetos, você tem muitas tabelas. A terceira coisa que eu costumo usar para ver, ok, quantos clientes temos? Quantos pedidos, quantos, digamos, funcionários, temos a banda na mesa. Então, eu geralmente sempre verifico isso para ver quantos registros temos em cada tabela? É como Big Table? É uma mesa pequena? Então, se tivermos a seguinte tarefa que diz, encontre o número total de clientes no banco de dados. Ok, então vamos resolver isso usando uma escala. Primeiro, quero obter, como todos os dados da tabela, clientes, geralmente fazemos isso usando a estrela selecionada dos clientes. Então isso é fácil. Agora podemos ver, ok, temos cinco clientes na mesa. Mas a tarefa é encontrar o número total de clientes. Isso significa que eu quero ver como resultado, apenas o número cinco, o número total de clientes. Para fazer isso, vamos usar a função count. Então, após a seleção, vou digitar aqui a contagem de palavras-chave, abrir colchetes e fechar colchetes. E dentro da conta, você pode especificar uma estrela ou o nome dessa coluna. Então, vamos ver qual é a estrela e executar isso. E como você pode ver agora, temos cerca de cinco como números de linha de clientes na tabela. Então, aqui contamos quantos clientes temos. Mas, como você pode ver aqui, o nome da coluna, eu realmente não gosto. É como o nome da função. Então, vamos renomeá-lo para os resultados como total de clientes. Então, vamos reexecutar isso. E agora parece melhor. Portanto, o número total de clientes é de cinco. Como eu disse, poderíamos usar aqui como uma estrela ou um nome de coluna. Portanto, essa é a maneira mais fácil de fazer uma contagem na mesa usando a estrela. Mas se você incluir agora o nome da coluna, será um pouco mais complicado por causa dos nulos. Então, vamos ver o que vai acontecer se eu digitar aqui o ID do cliente e executar a consulta, obteremos as mesmas informações, como cinco. Mas se eu comprei aqui não o ID do cliente, mas a pontuação. E você verá que agora temos quatro. Então, aqui temos quatro pontuações. Não temos cerca de cinco clientes. Então, o que aconteceu aqui? Agora, deixe-me explicar o que um banco de dados está fazendo. Depois de dizer conte estrelas ou conte uma coluna. Se você disser contagem de estrelas, não está especificando nenhuma coluna. Esse banco de dados vai até a tabela e contará apenas quantas linhas temos na tabela. Portanto, esses dados contarão 1.234,5. Temos cinco linhas na tabela e, somando os resultados, você obterá cinco. Mas se você disser que ok conta pontuação, se você colocar a pontuação dentro das contagens, o banco de dados contará quantos valores temos dentro da pontuação? Vai ignorar os nulos. E aqui está o problema, ou, digamos, a parte complicada. Então, se o banco de dados contar, quantas pontuações temos , contará apenas quatro. Então, para contar, quantos clientes temos? Ou você vai dizer, ok, conte estrelas ou vai gostar contar quantos IDs de cliente temos e obterá os mesmos resultados, obterá cinco. Mas se você estiver contando como uma coluna que contém nós, aqui, você terá menos registros nos resultados, como a pontuação, temos apenas quatro com o Id, temos cerca de cinco. Ok, então agora vamos passar para o próximo. Nós temos a soma. Ao contrário da contagem, a soma funciona apenas nas colunas que contêm números, por exemplo, você pode fazer a soma na ID do cliente porque temos números dentro dela na pontuação, na quantidade no IDs de pedidos, mas você não pode somar o nome ou alguns sobrenomes com a contagem. Você pode fazer isso em qualquer tipo de coluna, como você pode fazer, contar, primeiro nome, contar países e assim por diante. Então, a soma, você lida apenas com números. E mais uma coisa, se você tiver nulos, a soma vai lidar com isso como zero. Portanto, não o ignorará. Vai lidar com isso como um zero. Vamos fazer a seguinte tarefa. Encontre a quantidade total de todos os pedidos. Isso significa que vamos nos concentrar nos pedidos de mesa e resumir todas as quantidades de todos os pedidos. É muito fácil. Vamos fazer isso. Então, antes de tudo, eu gostaria sempre de começar com a estrela dos pedidos. E vamos executar isso. Então, agora eu tenho aqui os pedidos da tabela e vamos nos concentrar na quantidade e temos que resumi-la. Então, para fazer isso, vamos usar a palavra-chave alguns colchetes abertos. E agora digite aqui a quantidade, feche os colchetes e execute isso. Então, com isso, você tem o número total ou o total da quantidade. Resumimos todas as linhas em uma célula. Aqui. Como sempre, temos esse nome feio aqui. Então, vamos renomeá-lo em alguma quantidade. Execute-o novamente. Então, agora temos um nome melhor nos resultados. Então, a soma da quantidade que temos aqui, 2650. Ok, então agora vamos passar para o próximo. Nós temos a média. A média é mais uma função agregada em SQL e você pode usá-la para encontrar a média de uma coluna. É quase o mesmo que soma. Por isso, funciona com as colunas que têm alguns números. Não funcionará em média se você usá-lo no nome ou sobrenome, há caracteres, portanto, apenas nos números. Mas a única diferença é que, no entanto, vai lidar com os nulos. Então, por exemplo, aqui temos o nulo na pontuação. Ele não o considerará como zero, como uma soma, mas o ignorará completamente porque, considerado como zero, será realmente um problema usar a função média. Portanto, em média, os nulos serão completamente ignorados. Então, vamos dar o exemplo a seguir ou a tarefa encontrar a pontuação média de todos os clientes. Então, vamos tentar resolver isso. Vamos nos concentrar nos clientes da mesa. Como sempre. Vou apenas selecionar tudo para conferir o resultado aqui. Então, precisamos da pontuação da coluna e precisamos da média desses valores. Então, para fazer isso, vamos escrever a média da palavra-chave, abrir colchetes e, em seguida, o nome da coluna e os colchetes fechados. Então, vamos executar isso. Então, com isso, você obteve a pontuação média de todos os clientes. Os nulos são ignorados. E eu gosto de renomeá-lo como Very score. Execute-o novamente. Parecia melhor. Agora temos a pontuação média, 625. Tudo bem, agora vamos passar para minha função agregada favorita. Temos Min e Max. Eu o uso muito quando estou fazendo um perfil de dados para entender meus dados, por exemplo, se eu estiver arquivando linhas ou verificando os pedidos das tabelas pela primeira vez, ficarei interessado. Qual é a data mais recente ou quais foram as últimas datas do pedido? Então, para fazer isso, poderíamos usar a função max na data do pedido e obteremos o valor mais recente ou, por exemplo vou verificar, ok, qual cliente tem a maior pontuação. Então eu poderia ir até a pontuação e fazer uma função máxima. Então, o máximo e o mínimo , são como a contagem. Você pode usá-lo em qualquer tipo de coluna, então você pode usá-lo em números e caracteres, se as datas funcionarem e ouvir sobre os nulos, ele será ignorado. Então, se você vai dizer, ok, qual é o valor mínimo na pontuação, você não receberá o nulo, você receberá 350. Foi Maria. Vamos dar alguns exemplos e tarefas para entender como trabalhar com Min e Max. Tudo bem, então temos a seguinte tarefa. Diz: encontre a pontuação mais alta, a pontuação máxima na tabela de nossos clientes. Temos a mesma tabela aqui, então vou remover a média, selecionar os dados. Então, eu quero obter a maior pontuação. Então isso deve ser feito. Para fazer isso, vamos usar a função max, abrir colchetes, marcar esses colchetes e executar isso. Se você fizer isso, você vai ter os 900. E isso é verdade. Só vou renomear a coluna. Vamos fazer isso de novo. Temos a pontuação máxima de 900. Então, vamos agora encontrar a pontuação mais baixa. A pontuação mais baixa aqui deve ser com Maria 350. Para fazer isso, também usaremos a função média na pontuação. Mudamos o nome só para ficar melhor. E faça isso de novo, mas com a pontuação média, obteremos 350 e não o nulo. Então, isso é muito importante. Tudo bem, então agora vamos continuar brincando com os dados. Vamos pegar o pedido. Então, vou obter a data mais próxima nas datas do pedido e a mais recente. Então, vamos tentar fazer isso. Eu só vou remover isso. Selecione os pedidos das mesas. Agora, queremos obter as datas mais antigas e a data máxima ou datas mais recentes a partir das datas de ordem das colunas. Para fazer isso, você usará a função mean when brackets, order date e, em seguida, closets e apenas renomeá-la para os resultados, datas médias do pedido. Vamos executar isso. E com isso, obtivemos as datas mínimas na data do pedido. Então, esses foram os dados de primeira ordem na tabela. E vamos pegar agora o mais recente. Então, para fazer isso, vou mudar a função max e apenas mudar o nome dela para o resultado. E veja. Esta data é a última data que temos como pedido. Tudo bem pessoal, então com isso, aprendemos todas as funções agregadas em SQL. Eles são muito importantes para análise de dados e ciência de dados. Em seguida, abordaremos as funções da string. Onde vamos aprender como manipular os dados de texto? 30. Funções de string #28: Tudo bem, então, seja o próximo Reagan a aprender como limpar nossos dados usando as funções de string SQL. Em muitos casos, se você estiver trabalhando com um grande banco de dados, terá muitas colunas. Isso inclui valores como texto ou caracteres, que chamamos de string. E os insights sobre a qualidade dos dados , como colunas, às vezes podem ser ruins. Portanto, você acabará precisando de algumas funções para manipular as estruturas desses valores. Portanto, no SQL, temos as seguintes funções de cadeia de caracteres SQL. Temos o côncavo para nos conectarmos às cadeias de caracteres em um valor, o inferior e o superior para transferir os dados para o corte em minúsculas ou maiúsculas. Se você tiver alguns espaços em branco no início ou no final do valor, poderá remover os links para calcular o comprimento do caractere ou o valor, então temos a substring para retorna uma subparte da string. Tudo bem, então agora vamos ter algumas tarefas para entender como trabalhar com essas funções de string. A primeira diz que lista o nome de todos os clientes, em que o nome do cliente é uma combinação entre Nome e Sobrenome em uma coluna. Então, vamos tentar fazer isso. Precisamos da lista de todos os nomes de clientes que temos aqui, FirstName, e também temos o sobrenome dos clientes. Portanto, se eu executar essa consulta, obterei o seguinte. Agora temos uma lista com os nomes de todos os clientes, mas agora não resolvemos realmente as tarefas porque a tarefa diz que queremos ter o nome do cliente o nome e o sobrenome em uma coluna. E como você pode ver aqui, nós o separamos no banco de dados. Então, para agora conectar essas duas strings em uma, vamos usar a função concat. Então, vamos ver como vamos fazer isso? Portanto, precisamos da palavra-chave con, cats, open brackets. E aqui vamos listar a primeira coluna, nome, vírgula, sobrenome. Então, vou movê-los para cá e vamos ver o resultado. Então, como você pode ver, tudo bem, agora temos o nome e o sobrenome juntos em uma coluna. Então, se quisermos separá-los também uns dos outros, poderíamos usar mais uma string. Vou colocar o ponto negativo entre eles. Então, agora estou conectando três cordas. Primeiro nome menos, isso é meu, depois o sobrenome. Então, vamos verificar como vai ficar. Então, como você pode ver, Maria Minos Kramer. Então, com isso, temos uma lista de todos os nomes de clientes com o nome e o sobrenome. Mas eu também quero renomeá-lo para o cliente. Nome. Eu, faça-o menor. Tudo bem, então vamos variar isso. Como você pode ver agora, temos uma coluna chamada nomes de clientes e temos exatamente as informações de que precisamos. Então, se você quiser se conectar como duas cordas ou mais, você pode usar o côncavo da função. Então, outra tarefa que é ácaros, tudo bem, quero que todos os primeiros nomes estejam em maiúsculas ou minúsculas. Então, vamos ver como podemos fazer isso. Então, agora vamos remover isso. E agora vamos transferir o primeiro nome para maiúsculas. Então, se eu apenas consultar agora o primeiro nome, você pode ver que ele não está em maiúscula, ele começa com M grande, então o resto é pequeno. Então, para converter tudo em maiúsculas, vamos usar a palavra-chave ou a função de nossos colchetes. Feche-o e eu vou renomeá-lo para nome superior. Vamos executar isso. E como você pode ver agora, todos os nomes agora em maiúsculas, você também pode fazer o mesmo com as minúsculas. Vou usar agora as funções menor FirstName como nome de vírus mais baixo. Então, vamos executar isso e, como você pode ver agora, eu transfiro a string de maiúscula para minúscula. Mais uma coisa a notar aqui. Portanto, qualquer alteração que eu esteja fazendo agora na consulta, ela não atualizará o conteúdo da tabela. Isso significa que o primeiro nome permanecerá como antes, portanto, Maria com o primeiro caractere m e ali é pequena. Então, agora estamos apenas alterando ou transformando os dados nos conjuntos de resultados que estou recebendo como saída. Portanto, nada mudará na mesa, a menos que façamos algumas atualizações. Vamos aprender isso mais tarde. Então, agora estamos apenas transformando os dados para nossos resultados. Ok, então agora vamos falar sobre o acabamento. Isso é interessante. Às vezes, no banco de dados, você pode encontrar algo assim. Como o nome Maria, e antes disso, temos um espaço vazio. Então, alguém antes de digitar o nome Maria , inseriu um espaço em branco antes que isso acontecesse. Ou, no final, alguém entrelaça espaços em branco. Normalmente, isso é como dados incorretos e temos que removê-los para agora trabalhar com eles e nossa consulta, poderíamos usar uma função trim. Então, para o esquerdo, nós o chamamos de espaço elevado. Para a pessoa certa, chamamos isso de espaço certo. Então, para remover os espaços à esquerda do nome, poderíamos usar a função L trim, que significa corte esquerdo. E se você executar isso, esse espaço em branco será removido da consulta, dos resultados. E se você tiver no lado direito, você também tem espaços em branco, você pode usar outra função que é chamada de nosso corte. Isso significa certo, aparar. E se executarmos isso, removerá qualquer espaço em branco no final da string. Se você tem uma situação em que você tem os dois. Então, ou você vai aplicar o acabamento de elevação e o acabamento a seco ou pode usar a função de acabamento. Corte-o removendo os dois lados, o átrio esquerdo e o direito, e você não terá como resultado nenhum espaço em branco, a corda. Ok, agora vamos ter alguns exemplos para aprender sobre o Trim. Portanto, se você verificar nosso banco de dados de tutoriais, talvez já descubra que existem alguns espaços em branco. Se você verificar a tabela de clientes exatamente no sobrenome, encontrará aqui alguns espaços em branco à esquerda ou à esquerda. Então, vamos verificar se isso não está marcado. Nós. Selecione o sobrenome dos clientes. Então, agora, se você pegar os resultados, você pode descobrir, ok, há aqui lift, lift, lift whitespace, mas eu tenho uma dica aqui para você para encontrar todos aqueles espaços em branco que estão ocultos. Então, por exemplo, temos espaços em branco, além de Cramer, mas você não pode vê-los se verificar os resultados. Então, eu diria que basta copiar o valor e colocá-lo no editor. Então, se eu colocá-lo no editor, você pode ver que há um espaço em branco certo. E vamos pegar todos os valores. Vamos ver, o aço está limpo, então não há espaços em branco ao redor e os tubos os removem. Beeps tem como elevar o espaço em branco e o espaço em branco certo. Então, temos que consertar isso. Agora. Molar, exceto molar, também não temos espaços em branco ao redor de Rankin. Eu acho o mesmo. Sim. Não temos espaços em branco, então vamos tentar consertar isso. Vamos usar apenas a função trim, a palavra-chave trim brackets. Como sempre. Vou chamá-lo de sobrenome claro e limpo. Então, vamos executar a consulta e verificar os resultados. Então, vamos verificar Kramer se há algum espaço em branco ao redor. Então, como você pode ver, está limpo. Vamos dar outro exemplo de nossos caroços também, limpos para que não tenhamos branco de elevação ou espaços em branco corretos. Você pode usar a função trim para removê-los. Ok, agora vamos passar para a próxima função. Nós temos o link. Se você quiser calcular quantos caracteres temos em uma string, você pode usar a função links por algum motivo, se quiser calcular quantos caracteres temos, temos o sobrenome, poderíamos fazer assim. Vou apenas estender nossa consulta. Você calcula isso. Então, para fazer isso, vamos usar os links de palavras-chave. E dentro dela vamos colocar o sobrenome. Quem calcula quantos caracteres temos lá? Vou apenas renomeá-lo para o sobrenome Olin. Então, vamos executar a consulta. E você pode ver que o banco de dados já calculou quantos caracteres temos nos sobrenomes? Você já deve ter notado que isso não é verdade porque temos aqui Kramer, apenas seis caracteres, mas o banco de dados está mostrando sete. E isso porque temos espaços em branco. Portanto, essa é uma ótima maneira de descobrir se há espaços em branco ou não. Para limpar isso agora, você pode mesclar essas duas funções em uma. Então eu posso colocar primeiro a guarnição dentro do link. Então, primeiro estou limpando os dados e depois disso, quero calcular o comprimento. Então, para fazer isso, vou criar uma nova coluna. Então, primeiro vou cortar o sobrenome. E depois disso, vou aplicar novamente outros links de função. Então eu incorporei duas funções e uma como, digamos, vamos chamá-la de clean lynn, recebendo um nome longo. Mas de qualquer forma, vamos ver os resultados. Como você pode ver agora, temos os links limpos ou o sobrenome. Então, temos exatamente aqui 65. E como você pode ver aqui, há dois espaços em branco. E esses nomes não têm espaços em branco porque temos exatamente o mesmo número de caracteres. Ok, agora vamos passar para a última função de string que temos. É uma substring divertida. Então, digamos que temos no banco de dados o seguinte nome. Nós temos Maria. Cada caractere no banco de dados tem a posição, por exemplo , M é um, a é dois, r é três e assim por diante. E se eu quiser na consulta subtrair esse nome, eu só quero fazer parte dele. Eu poderia usar a função substring. Portanto, o substrato tem a seguinte sintaxe. Preciso definir dentro dela o nome da coluna ou a string, depois a posição inicial e o comprimento. Vamos dar o exemplo a seguir. Se eu disser que quero substring Maria, começando com dois, e os links são três. Então, temos aqui duas dicas. O primeiro indicador é por onde começar. Então, vamos começar com a posição dois. Então, ele vai calcular 12. E esta é nossa posição inicial. E a partir desse ponto, podemos calcular três etapas. Então, aqui dissemos três como links ou etapas. Então 123. Com isso, temos um ponto de partida e um ponto final para a substring. Portanto, se você executar essa consulta aqui, você receberá como um recurso ou desculpe. Ok, então agora vamos dar um exemplo de vida. Podemos aplicar a mesma regra no sobrenome. Então, eu vou remover a parte antiga aqui. Então, eu vou usar a mesma função, então substring. E precisamos definir agora o nome da coluna é o sobrenome. A posição inicial é nos links ou quantas etapas são três. Então, vamos chamá-lo de subsobrenome. E vamos fazer isso e ver os resultados. Então, se pegarmos o resultado agora, podemos ver que não temos o sobrenome completo, mas apenas parte dele porque definimos a substring nele. Então, em vez de Cramer, temos apenas RAM. Então, começou com a posição dois e cortamos três caracteres. Então, RAM de aço, começamos com t e temos E. Tudo bem, pessoal, então isso é tudo para este capítulo. Aprendemos muitas funções importantes. E agora, no próximo capítulo, elevaremos o nível novamente aprendendo tópicos avançados em SQL. E começaremos com o grupo por cláusula. 31. GRUPO #29 POR: Tudo bem, pessoal, até agora aprendemos como agregar nossos dados usando funções agregadas do SQL. Por exemplo, se você quiser obter o número total de clientes, você usará a estrela de contagem na tabela de clientes e obterá cinco. Então, às vezes, isso não é suficiente. Às vezes, você precisa agrupar rosa por um valor de coluna, por exemplo, não queremos obter o número total de clientes de toda a tabela. Em vez disso, queremos obter o número total de clientes pelos valores do país, por exemplo, quero ver quantos clientes temos da Alemanha, quantos clientes temos do Reino Unido, EUA e assim por diante. Então, aqui estamos agrupando esses clientes pelos valores do país. E no SQL, para fazer isso, vamos usar o grupo de nuvens por, Tudo bem, então agora temos novas nuvens em nossa consulta. E, como você sabe, SQL é muito sensível quanto à ordem dessas cláusulas. Portanto, temos que seguir as regras aqui. Não podemos dizer: Ok, vamos começar com onde, depois selecionar entre não, temos que seguir as regras. Então, começamos com a seleção de junções onde e o grupo por ela vem sempre depois de onde. Portanto, não podemos colocá-lo antes do onde. Então, se você tiver algum filtro, você deve fazer os filtros nas tabelas e depois vem o grupo POR, também crescido por ele é opcional, não é uma nuvem obrigatória. Não é como selecionar. Então, se você precisar crescer, você vai incluí-lo. Mas depois disso, quando isso é muito importante, ok, agora, para entender o grupo por, podemos ter uma tarefa e tentar resolvê-la usando SQL. Vamos embora. Então, a tarefa diz: encontre o número total de clientes para cada país. Isso significa que precisamos agrupar os clientes por país da coluna. Então, vamos construir isso passo a passo. Então, vamos começar com uma estrela selecionada dos clientes para verificar o que temos nos clientes, como de costume. Então, agora precisamos contar quantos clientes temos. E com isso, aprendemos que vamos usar as contagens de funções. E vamos fechá-lo assim. Vou apenas renomeá-lo como um total de clientes. Então, vamos executar isso. Então, agora temos o número total de clientes em cinco. Mas agora queremos que seja dividido em países até o Grubhub por país. Para fazer isso, vamos usar as nuvens agora, crescidas e comprovadas por palavras-chave. E depois disso, vamos nomear a coluna pela qual queremos agrupar. Então, em nosso exemplo, é o país da coluna, mas isso não é suficiente. Queremos incluir, assim como a declaração de seleção. Para fazer isso, deixe-me selecionar também esse país. Então, com isso, dizemos que está tudo bem. Quero contar o número total de clientes junto com o país e depois agrupá-lo por país. Então, vamos executar isso. E como você pode ver agora, não temos apenas o número total de clientes, temos também o país e os clientes são agrupados pelos valores do país. Então, na Alemanha, temos dois clientes. Nos EUA, também temos dois clientes, e no Reino Unido temos um cliente. Então, com isso, fizemos o número total de clientes por coluna específica. Tudo bem pessoal, agora vamos ver passo a passo o que o banco de dados fez quando executamos o grupo BY? Então, primeiro, vai perguntar, está claro, qual tabela precisamos? Temos a mesa dos clientes, então ela se concentrará nos clientes da mesa. E então diz: Ok, quais colunas precisamos? Precisamos da contagem de colunas. E também, a nova coluna Total de clientes. Tudo bem, então agora, depois disso tudo vai ficar bem, temos o grupo BY e a contagem. Então, com um grupo BY, o que o SQL fará, ele acessará os valores das colunas no país e listará apenas o valor exclusivo que distingue os valores encontrados dentro do país. Então, vai ser um por um, ok, Alemanha, vai ser listado aqui, EUA, Reino Unido. Mas não listará novamente, Alemanha, porque já a temos na lista. E nos EUA, também já o temos na lista. Então, ele vai agregar todas as estradas para a coluna Alemanha. Então, tudo bem, para a coluna Alemanha, temos duas vezes. Então, ele vai digitar aqui. Deixe-me fazer assim. Dois. Em seguida, ele vai para a próxima coluna. Ok, quantos clientes nos EUA temos? Vou contar 1,2. E vamos colocar também aqui. Então, para o último valor , vá para o Grubhub ou conte quantos clientes temos no Reino Unido e temos exatamente apenas um. É assim que o SQL funciona e é por isso que obtemos esses resultados. Ok, agora podemos estender nossa tarefa e dizer: quero que os mesmos resultados, pois o número total de clientes seja classificado com as tarifas mais baixas do que as mais altas. Então, para fazer isso, vamos usar a ordem BY e aqui é muito importante que a ordem BY venha depois da ordem BY do grupo BY. Estamos ordenando pela contagem de estrelas, ou seja, o número total de clientes. E aqui você pode usar a pergunta ou sem ela, porque é o padrão. Vamos executar isso. E você pode ver que o resultado agora é classificado pelo total de clientes, onde as tarifas mais baixas e depois as mais altas. Ok, agora vamos dar outro exemplo para o grupo por e a tarefa diz: encontre a pontuação mais alta para cada país. Então, desta vez, não precisamos da função de contagem, precisamos da função max. Como você já percebeu, com um grupo BY, precisamos sempre dessas funções agregadas, mas isso não é obrigatório. Então, vamos tentar isso no Scratch. Então, selecione uma estrela de, bem, vamos torná-la grande cliente. Queremos agora a maior pontuação. Então, vamos usar a função max. colchetes abertos são coluna, é pontuação e vamos renomeá-la como pontuação máxima. Portanto, isso não é suficiente porque, se eu executar essa consulta, obterei a maior pontuação de todos os países. Mas desta vez precisamos agrupá-lo por país. Para fazer isso, vou listar na seleção do país. E vamos deixá-lo mais bonito e depois usar o grupo de nuvens por país. Então, estou encontrando agora a pontuação mais alta para cada país. Então, vamos executar isso. E com isso você pode ver a pontuação mais alta na Alemanha é 500. A pontuação mais alta nos EUA é 904, no Reino Unido é 750. Ok, então vamos verificar quais dados foram feitos. Selecionamos os clientes da mesa. Dissemos que precisávamos do país da coluna e de uma nova coluna chamada pontuação máxima. E no SQL temos o grupo BY de países. Isso significa que o banco de dados selecionará todos esses valores e colocará apenas os valores exclusivos. Então isso significa Alemanha, EUA e Reino Unido. Então, vai começar como encontrar o máximo de cada um desses países. Então, ele vai selecionar primeiro para a Alemanha, temos duas linhas, 4.1, e ele vai encontrar o valor máximo desses dois valores. Então 350.500, vai selecionar esse valor no resultado porque é o mais alto, depois vai selecionar para os EUA, os dois registros aqui. Então temos nós aqui e um aqui. E o valor máximo desses dois valores, 900 e nulo, será 900. Então, isso vai colocar isso nos resultados. Para o Reino Unido. Temos apenas um registro, então o valor máximo será o mesmo. Então, será o 750. E é assim que o banco de dados constrói esses resultados de nossa consulta. Tudo bem, então isso é tudo para o grupo por cláusula. E a seguir, falaremos sobre um relacionado a B. É a cláusula de ter. 32. #30 TENDO: Tudo bem, até agora aprendemos como agrupar nossos dados usando o grupo por nuvens SQL. Mas às vezes você pode estar em uma situação em que está trabalhando com uma tabela muito grande, onde você tem em uma coluna muitos valores diferentes. Em nosso exemplo, temos apenas três valores. É só para simplificar, mas em cenários do mundo real, você terá muitos valores em uma coluna. E você será o primeiro a usar alguns filtros nos resultados. Então, no passado, para filtrar os resultados que temos do grupo BY SQL, temos mais uma nuvem nova e isso se chama ter. Tudo bem, já que essas são as novas nuvens, precisamos entender onde vamos colocar a cláusula having. Porque, como você sabe, sua escala é sensível à ordem dessas cláusulas. Então, teremos a cláusula having exatamente após o grupo BY, então, depois de definir o grupo BY, depois disso, você definirá a cláusula having e ela será opcional quando você quiser filtre as funções de agregação, você pode usar a cláusula having. Então, com isso, temos todas as cláusulas sobre a instrução select ou a consulta. Tudo começou com a seleção de junções onde agrupar por ter. E, por último, temos a ordem BY e os limites. Ok, então agora, para entender o ter, vamos ter uma tarefa e vamos tentar resolvê-la usando SQL. A tarefa diz: encontrar o número total de clientes de cada país, mas desvendar os países que têm mais de um cliente. Isso significa que temos aqui uma condição para filtrar nossos dados. Então, vamos tentar resolver isso usando SQL. Então, como sempre, vamos começar consultando nossos dados. Vamos nos concentrar nos clientes da mesa aqui. Então, agora precisamos ter o número total de clientes por país. Isso significa que preciso fazer groupBy e usar a contagem de funções agregadas. Como antes. Vou usar uma contagem de palavras-chave, adicioná-la estrela e renomeá-la, ficarei bem nos resultados. Então conta, ou chamamos isso de clientes totais. Como vamos agrupar POR, por país, precisamos incluir o país como uma seleção. E depois disso, vamos nos agrupar por esse país. Vamos executar isso. Vemos os resultados, agora temos todos os países e temos o número total de clientes. Mas nossa tarefa ainda não foi resolvida porque ainda temos um país onde o número total de clientes não é maior que um. Então, precisamos filtrar esses dados para fazer isso com o grupo BY, vamos usar as nuvens que temos e pensar sobre isso. É exatamente como a cláusula where. Vamos anotar uma condição. Portanto, nossa condição diz que o número total de clientes deve ser maior que um. Então, o número total significa que a contagem deve ser maior que um. Então, definimos nossa condição. É exatamente como a cláusula where. E vamos executar isso. E como você pode ver, agora não temos o Reino Unido com um único cliente. Agora temos todos os clientes agregados por país e o país que tem mais de um cliente em seus resultados. Com isso, filtramos nossos dados e temos exatamente o que queremos. Tudo bem, então agora você pode estar se perguntando, e se quiser perguntar a ele, você pega emprestado. Por que temos essa cláusula chamada “ter qualquer ruído Podemos simplesmente usar a cláusula where porque lá poderíamos filtrar nossos dados. Poderíamos definir exatamente a mesma condição e filtrar nossos dados. Por que o SQL tem mais uma função ou nuvens que funcionam exatamente como where. A resposta para isso é. Onde você pode usá-lo somente nas colunas que existem no banco de dados. Por exemplo, se eu quiser filtrar o país ou se quiser filtrar a pontuação ou o sobrenome. Portanto, qualquer coluna que eu tenha no banco de dados, eu poderia filtrá-la com aware. Mas quando eu quero filtrar os dados com base em uma coluna que não existe no banco de dados, por exemplo, a estrela de contagem ou o mínimo máximo. Portanto, qualquer função agregada que estamos usando na consulta e queremos criar como um filtro sobre essa função , não podemos usar a função onde devemos usar having, having only trabalha com o grupo BY quando estamos fazendo a agregação. Poderíamos definir aqui o filtro em cima dele. Mas a cláusula where funciona somente nas colunas que já existem no banco de dados. Isso significa que se eu tiver esses resultados e quiser filtrar os dados onde não quero ver o país EUA, outros resultados, devo usar a cláusula where. Então, vamos fazer isso. The Wire vem depois de onde nossa coluna é um país diferente dos EUA. Então, vamos executar isso. E com isso você vê aqui que filtramos os dados. Não precisamos usar outros resultados. Então, se eu quiser filtrar o país, preciso usar a cláusula where. Se eu quiser filtrar a função agregada ou o grupo por, tenho que usar o having. Tudo bem, pessoal, então, com isso, cobrimos a cláusula de ter. E a seguir, falaremos sobre o conceito de subconsultas em Israel. Onde vamos cobrir o que existe e o que é, e aprender as diferenças entre eles. 33. Subconsulta #31: EXISTE vs IN: Tudo bem, agora vamos aprender como fazer subconsultas usando SQL. Isso é extremamente poderoso em SQL. Depois de aprender a fazer as subconsultas, você poderá realizar muitas tarefas complexas e importantes usando o SQL. Então, o que é uma subconsulta? É como se você tivesse consultas diferentes aninhadas umas às outras, pois você tem uma consulta incorporada na outra consulta. Portanto, nas situações normais e nos materiais da cervejaria, tínhamos apenas uma consulta, uma declaração que consultando nossos dados, por exemplo, os clientes. Mas com uma subconsulta , você terá consultas diferentes que se diferenciam umas das outras. Por exemplo, temos aqui a consulta número um que solicita os dados dos clientes da tabela e, em seguida, apresenta seus resultados. Em seguida, teremos outra consulta, cinza número dois, que depende dos resultados e torna chamativas outras declarações selecionadas. Com isso, vamos chamar a consulta número um como uma subconsulta. Essa será a base para a próxima consulta que tivermos. Então, com isso, você poderia fazer consultas realmente aninhadas, não apenas duas, talvez 34 e assim por diante, para poder fazer consultas aninhadas e não apenas uma. Tudo bem, agora vamos aprender como fazer subconsultas usando SQL. E para isso temos duas opções. Ou vamos usar o operador in ou existe. Então, agora vamos nos concentrar no operador N para resolver as seguintes tarefas, o imposto a seguir diz: encontrar todos os pedidos feitos de clientes com uma pontuação superior a 500 usando o ID do cliente. Então, vamos tentar resolver isso. Isso significa que vamos nos concentrar nas tabelas, nos pedidos, nos clientes e nos envios. No resultado final, devemos apresentar todos os pedidos. Vou começar com essa consulta primeiro. Então, vamos dizer que selecione uma estrela dos pedidos. Como você pode ver, agora temos todos os pedidos, mas a tarefa diz que ele deve conter apenas os clientes pontuação superior a 500. Isso significa que preciso descobrir qual ID de cliente aqui tem uma pontuação maior que 500s. Para fazer isso, precisamos verificar outra tabela. Portanto, selecione uma estrela dos clientes. E agora precisamos colocar o filtro que precisamos. Então, onde a pontuação é maior que 500. Vamos executar isso. Você pode executar isso separadamente se destacá-lo e depois executá-lo. Então, com isso, sabemos que um ID de cliente chave 2.3 são os clientes com uma pontuação maior que 500. Assim, eu poderia voltar à minha consulta original e criar esse filtro. Então, eu vou dizer onde está o ID do cliente, eu diria que está em 2.3. Então, com isso, com esse filtro, estou dizendo, ok, esses clientes têm uma pontuação maior do que quinhentos. Então, vamos examinar apenas os outros Bart e verificar os resultados. Agora, eu tenho os pedidos desses clientes e, com isso, resolvo a consulta e agora vêm os fones. Isso é muito ruim de fazer porque tem dois problemas. Primeiro de tudo, fui para outra mesa. Eu descobri esses IDs manualmente. Então, era como se pudéssemos fazer isso com uma mesa pequena. Mas imagine se você tivesse uma mesa grande com muitos identificadores , então você precisa dar a eles mais na próxima consulta. E às vezes é quase impossível com esse pequeno exemplo, tudo bem, mas com mesas grandes, isso é impossível de fazer. segundo problema é que quando você altera os dados, por exemplo estamos recebendo mais clientes, estamos recebendo mais pedidos. Isso significa que cada vez, como se eu estivesse recebendo novos dados em minhas tabelas, vou verificar a consulta aqui e ajustar nossa consulta. Isso não é dinâmico, então isso é muito ruim. Então, em vez disso, vamos fazer um pequeno truque que resolverá tudo e facilitará nossa vida com as subconsultas. Então, em vez de ter esses números estáticos no filtro aqui, vou removê-los. E em vez disso, vou dizer que essa consulta será minha subconsulta. E essa aqui vai ser minha pergunta principal. Os resultados que estou obtendo aqui confirmam isso novamente. Então, os resultados que estou obtendo aqui serão como alimentar a outra consulta. Então, para isso, o que eu preciso é realmente ter 2,3. Eu só preciso do ID do cliente, então não preciso de todas essas colunas. Em vez da estrela, vou dizer ID do cliente. Vamos executar isso de novo. Como você pode ver, agora temos 2.3. Portanto, não importa quantos novos clientes eu vou conseguir. Sempre terei uma lista completa e correta para a próxima consulta. Então, o que eu vou fazer é cortar e colar aqui. Vou colocá-lo em uma nova linha para que fique muito melhor. Então, com isso, eu incorporei uma consulta na próxima. Então, essa é a subconsulta. Sempre tem aqueles colchetes abertos e colchetes fechados. Com isso, estou indicando para SQL, temos aqui uma subconsulta e aqui temos a consulta principal. Então, vamos fazer isso e verificar os resultados. Como você pode ver, recebi exatamente esses pedidos de clientes cuja pontuação é superior a 500. E agora poderíamos ter novos pedidos, novos clientes. Eu não preciso lidar com isso. Tudo é minha consulta resolverá meu problema. E eu não preciso adicionar todos esses IDs no, in. Em vez disso, vamos tê-lo de forma muito dinâmica e muito poderosa. Portanto, essa é uma solução muito melhor do que ter IDs estáticos dentro das instruções n. E nós estamos de forma muito dinâmica, se você quiser, basta analisar isso e fazer mais consultas aninhadas e assim por diante. Você será capaz de resolver muitas tarefas complexas e importantes usando SQL. Tudo bem, então agora vamos tentar resolver as mesmas tarefas usando exists. Existes é um pouco diferente de como os dois. Vamos obter o mesmo resultado, mas com existes, você obterá um melhor desempenho se tiver mesas grandes. Portanto, se você tem mesas grandes e está sofrendo com o desempenho do operador in, você pode começar a usar o exist e verificar se terá um desempenho melhor. Portanto, tendemos a usar exist mais do que n se você estiver enfrentando problemas de desempenho. Mas é um pouco mais complicado do que eles existem porque não há uma separação clara entre a consulta um e a criação de duas ou a subconsulta e a consulta principal. Então, vamos ver como vamos fazer isso usando exist. Vou abrir uma nova guia. Portanto, teremos a mesma configuração. Portanto, selecione uma estrela nos pedidos. Mas agora vamos ter alguns apelidos porque é algo como Joins. Então, vou ter o nome 0 como alias para os pedidos. E agora vamos digitar o filtro onde, depois disso, podemos digitar diretamente os porões existentes onde existe. Em seguida, teremos a subconsulta. Agora vamos escrever uma subconsulta para que possamos selecionar. E agora aqui poderíamos escrever qualquer coisa como colunas, então elas existirão e não dependerão das colunas selecionadas aqui. Assim, você pode escrever qualquer coisa, como ID de cliente, estrela ou qualquer coisa que quiser. Em qualquer escala, tendemos a escrever apenas uma. Então, porque não nos importamos com isso, apenas para garantir que o resultado da subconsulta SQL não seja importante. É como a junção. Então selecione um dos clientes, eu lhe darei um nome. Agora precisamos adicionar o filtro. E aqui está exatamente como se eles estivessem fazendo as junções? Veja, ID do cliente é igual a dois pedidos, ID do cliente. Então, como eu disse, é como se juntasse. E depois disso, temos outro filtro sobre os clientes e precisamos que a pontuação seja superior a 500. Então, com isso, temos aqui nossa subconsulta. Parece um pouco complicado em comparação com o n. Então, aqui temos uma espécie de junção interna. Eu não posso mudar essa parte de um quadrado. Vou receber um erro porque tenho um tipo de conversão semelhante a essa entre as ideias. Então, para obter o resultado, preciso executar a coisa toda. Então, vamos ver e executar isso. Você pode ver que eu obtive exatamente os mesmos resultados que existem e n, o que fornecerá os mesmos resultados em que costumo usar, como , digamos, tabelas pequenas e assim por diante. Mas quando eu tiver um desempenho ruim, mudarei para existe. E depende de você qual deles você vai usar. Mas os dois estão fazendo as subconsultas e fazendo essa dinâmica no SQL. Tudo bem pessoal, isso é tudo neste capítulo, aprendemos alguns tópicos avançados em SQL e mix. Começaremos a aprender como modificar nossos dados dentro de nossas tabelas SQL. E começaremos com as instruções de inserção. 34. #32 INSERT: Tudo bem, até agora aprendemos como consultar, como recuperar nossos dados do banco de dados sem alterar nada, sem alterar o conteúdo das tabelas ou alterar as colunas. Por isso, usamos o comando select para recuperar nossos dados. E com isso, esses comandos não mudarão nossos dados dentro do nosso banco de dados. Então, a seguir, aprenderemos como manipular nossos dados dentro do nosso banco de dados para alterar o conteúdo. E para isso, temos um novo conjunto de comandos dentro de uma nova categoria SQL chamada DML Data Manipulation Language. E dentro dele temos três comandos principais. Nós temos a inserção. Podemos usá-lo se você quiser inserir novos dados em nossas tabelas. Temos exclusões. Se tivermos algumas funções existentes e quisermos excluí-las do banco de dados, poderíamos usar o comando delete. E a última que temos atualizações, se você quiser atualizar ou alterar o conteúdo dos cultivos existentes em nossas tabelas, podemos usar o comando update. Tudo bem, então agora vamos começar com o primeiro comando. Temos o comando de inserção. Vamos aprender agora como inserir novas linhas em nosso banco de dados. Então, vamos nos concentrar nos clientes da mesa. Como você sabe, em nosso banco de dados de tutoriais temos cinco clientes. E agora vamos praticar adicionando mais um novo cliente ao nosso banco de dados para aprender a trabalhar com os comandos de inserção. Então, até agora, estamos inserindo qualquer coisa nova em nosso banco de dados. Nós realmente temos que entender a estrutura da tabela, a estrutura das colunas. Porque se não soubermos a estrutura e as definições dessas coisas, teremos alguns erros ao inserir os dados. Então, saber que temos umas cinco colunas dentro da tabela, clientes, isso não é suficiente. Portanto, precisamos realmente entender as definições das tabelas antes de começarmos a inserir novos dados em nossos clientes de tabelas. E para fazer isso, eu costumo usar as seguintes palavras-chave. Então, descreva os clientes, o nome da tabela. Então, o que estou dizendo agora para o SQL, me dê a definição dos clientes da tabela para que eu possa dar uma olhada. O que temos para cada coluna? À primeira vista, pode parecer um pouco complicado. Não se preocupe com isso. Vou explicar todas essas coisas passo a passo. Então, estamos dizendo: Ok, banco de dados explicou para mim ou descreva para mim os clientes da tabela. Como você sabe, cada tabela contém várias colunas. Assim, podemos ver nos resultados que temos aqui cinco colunas. Temos ID de cliente , nome, sobrenome, país e pontuação. Esses são os nomes das colunas. E para cada coluna que temos aqui, as descrições são propriedades que descrevem cada coluna. Temos aqui os tipos de dados, por exemplo, se você pegar aqui agora nossa tabela de clientes, temos na ID do cliente apenas números e eles são exclusivos. Então, temos 12345 e esses são números. Portanto, o tipo de dados para o ID do cliente é algo como números. E no banco de dados nós os chamamos de inteiros ou int. E o primeiro nome, é como se não tivéssemos todos os números, tivéssemos caráter. Então, temos Maria, John, e eles são como texto, e nós os chamamos no banco de dados var char. Existem diferentes tipos para esses personagens, por exemplo, temos personagem ou caractere e assim por diante. Mas, nas melhores práticas, usamos var char porque elas também otimizam os espaços ou os tamanhos em nosso banco de dados. Podemos ver aqui o tamanho do caractere var que temos aqui 50, o que significa que o tamanho máximo que eu sou alto para o FirstName é apenas 50. Portanto, se você tiver mais de 50 caracteres no banco de dados FirstName, o recortará e inserirá apenas 50 caracteres para o primeiro nome. Então, aqui estamos colocando algumas regras para cada coluna. Portanto, o primeiro nome deve ter no máximo caracteres robustos, o mesmo para o sobrenome e o país. Então, se você tiver um nome muito longo mais de 50 caracteres, ele não caberá nessa coluna e o banco de dados o cortará. Portanto, você pode aplicar, assim como o tipo de dados aqui, algumas regras sobre o tamanho de cada coluna. E também temos a pontuação que você pode ver neste curso, não temos nenhum personagem. Eles são apenas como números. Nós os chamamos de números inteiros. Então, com isso, você pode ver cada coluna tem um tipo de dados diferente. Você tem mais chances de entender essa descrição das colunas. Depois disso, há um campo chamado nulos e você pode ver aqui apenas não e sim. Diz se os nulos são permitidos em cada coluna ou não. Então, por exemplo, no ID do cliente, não estamos permitindo nenhum valor nulo. Então, aqui, o banco de dados, se você inserir um enol, esse banco de dados diria não, não é permitido. Portanto, nas definições, não é permitido nenhum nulo. E o mesmo vale para o nome e o sobrenome. Depois de inserir dados para os clientes, sempre precisamos ter ID do cliente, nome e sobrenome. Mas agora, com o placar e o país, dizemos que sim. Portanto, os nulos são permitidos, por exemplo, como você pode ver na pontuação, temos aqui um nulo. E no país, se você não especificar nada nas declarações inseridas, não haverá problema. E o banco de dados pode ver que vai nos mostrar um nulo. Então, aqui podemos ver a definição em que podemos adicionar nulos e onde isso não é permitido. Portanto, temos aqui também uma chave para cada tabela. Nos bancos de dados SQL, temos chaves primárias. As chaves que definem cada cliente ou cada linha, por exemplo em nossa tabela aqui, clientes, temos o ID do cliente como chave primária. E uma vez que dizemos marrom escuro, ele chega às coisas. Primeiro, não é permitido ser nulo e, segundo, deve ser exclusivo. Isso significa que não é permitido ter dois clientes com o mesmo ID. Portanto, Maria e John devem sempre ter um ID de cliente diferente. Não podemos ter os dois, por exemplo, o ID do cliente aqui não deve existir em nenhum kit WE e é exclusivo. Portanto, essa é a coisa mais importante a entender sobre a chave primária de que elas são exclusivas. Então, se eu for agora e inserir mais um novo cliente e disser: Ok, temos uma nova cliente chamada, e ela tem um ID de cliente cinco. Mas como no banco de dados já temos o ID do cliente cinco, o banco de dados apresentará um erro. Então, aqui é muito importante entender a estrutura. Qual coluna aqui é nossa chave primária? Então, temos algumas outras informações, por exemplo temos aqui extratos. Diz que é um incremento automático. Incrementos automáticos significam que, se eu adicionar um novo cliente, o banco de dados incrementará ID do cliente automaticamente, por exemplo se eu adicionar mais um novo cliente, não preciso especificar, como se o ID do cliente devesse ser o número seis, esse banco de dados fará isso automaticamente. Então, aqui adicionamos algumas informações extras que nos dizem esse id será gerado a partir do banco de dados e não precisamos especificá-lo. Então, agora temos mais informações sobre os clientes da mesa. Sabemos a definição de cada coluna e podemos começar agora inserindo novos registros ou novas linhas nos clientes da tabela. Então, vou abrir uma nova guia. E vamos começar a usar a inserção. Então eu vou digitar aqui, inserir na palavra-chave. E então temos que especificar o nome da tabela onde podemos inserir nossos dados na tabela clientes. Então, agora temos que especificar os valores para cada coluna, valores de n colchetes. E agora vamos começar um por um. Então, o ID do cliente, quero verificar novamente, o ID do cliente é inteiro, é a chave primária e incrementa automaticamente, que significa que o Delta V incrementará o novo ID. Eu não preciso fazer isso sozinho. Então, eu poderia ir e dizer padrões. Os padrões significam que os dados cuidarão disso. Vou inserir o ID do cliente que eu busco. Você poderia dizer que, em vez disso, vou digitar o número seis, mas eu realmente não o recomendo, porque se você tem um grande banco de dados e outra pessoa está fazendo inserções ou você esquece sobre qual é o último ID de cliente que temos no banco de dados. Então, facilite sua vida e digite padrões. Então, agora temos que inserir o primeiro nome. Vou usar, por exemplo, esse primeiro nome Anna. Aqui temos um problema no banco de dados SQL de que você não pode simplesmente digitar o primeiro nome desta forma. É uma string e uma string int. Temos que inicializá-lo sempre entre aspas simples ou duplas. Então, por exemplo, vou usar aspas duplas para gostar de lidar com as strings. Se você não fizer isso, você receberá um erro. Eu costumo usar um. Então, insira as cordas para que tudo fique bem. O sobrenome é a mesma coisa que esse caractere var e temos que colocar um nome nele. Então, vou usar Nixon como sobrenome. Então, agora temos as três colunas: ID do cliente, nome e sobrenome. Agora temos país e pontuação. Então, vamos verificar o país. O país que diz ser de caráter variável, então temos que especificar algo aqui. E poderíamos deixá-lo vazio. Então, eu realmente não tenho aqui para responder nada se eu não quiser. E o mesmo vale para a pontuação, mas eu inteiro, mas também poderíamos deixá-la vazia. Então, o que eu vou fazer é apenas adicionar o país. É um caractere var, então é uma string. Preciso colocá-lo entre aspas simples. Vou usar o país do Reino Unido. Ok, agora, até a última coluna, temos a pontuação. Então, vamos verificar isso na descrição. Então, temos pontuação, é um número inteiro. Isso significa que apenas os números que devem estar dentro desse núcleo são anuláveis, então eu poderia deixá-lo vazio e não é uma chave primária e assim por diante. Então isso significa que eu poderia deixá-lo como nulo. E isso faz sentido porque Anna uma nova cliente e ainda não tem nenhuma pontuação semelhante em nosso banco de dados ou sistemas. Então é por isso que eu poderia simplesmente escrever aqui e nulo. Ou eu poderia deixar assim zero. Se eu quiser, então com isso, vou deixar como nulo. Vamos apenas executar a consulta e ver se temos tudo certo. Portanto, ele não obterá nenhum conjunto de resultados. Nós apenas forneceremos a informação de que tudo está verde e que inserimos os dados. Então, para verificar agora esse usuário em nosso banco de dados, abriremos uma nova guia, selecionaremos a estrela dos clientes e veremos se Anna está no banco de dados. E sim, temos mais uma ligação de clientes, Anna Nixon, do país do Reino Unido. A pontuação agora é que ela é nova e temos a nova ID gerada, a ID do cliente, do banco de dados. Ok, agora vamos continuar praticando e adicionar mais um cliente, nosso cliente número sete em nosso banco de dados. Então, vamos fazer isso. Vou mover tudo e começar do zero, inserir em nossa mesa clientes. E agora vamos adicionar os valores. Então, como sempre, nosso primeiro valor, o ID do cliente, será o padrão. O primeiro nome eu vou usar max, e o sobrenome, eu vou usar iluminação. Mas agora o país e o placar, eu poderia deixá-los vazios. Então, vou usar o nulo também para a pontuação agora. Agora, como você já deve ter percebido o que eu realmente fiz aqui, acabei de dar um nome e um sobrenome. E para todos os outros, estou usando alguns nulos e padrões. Então, poderíamos pular isso e tornar nossa vida mais fácil , basta adicionar o nome e o sobrenome. Então, se eu simplesmente remover o nulo aqui e esse padrão e executar a consulta, receberei um erro porque o banco de dados não está entendendo o que é máximo. É máximo como o país é máximo, o primeiro nome, o sobrenome, o pulmão também. É como o último nome, sobrenome? Portanto, precisamos especificar, para o banco de dados, quais são esses valores para qual coluna. Então, para fazer isso, vou abrir aqui novos colchetes e dizer: Ok, vou digitar o nome da coluna, primeiro nome e a segunda, estamos usando o sobrenome. Então, com isso, estamos dizendo ao banco de dados, ok, os primeiros valores pertencem à coluna FirstName e o segundo valor pertence à coluna LastName. E se eu executar isso, não receberemos um erro porque já fizemos o mapeamento e todo o resto é feito automaticamente. Isso significa que o banco de dados conhece o ID do cliente. É como se fosse gerado automaticamente. Então, ele vai gerar um novo ID e enviar o banco de dados, não encontrou nenhuma informação sobre o país e a pontuação, vai colocá-la como padrão como nula. Então, vamos verificar agora o resultado. Se eu perguntar o mesmo agora, selecione uma estrela dos clientes e podemos ver que está pronto. Isso é uma mentira de nosso novo cliente Max. Ela entendeu que o país ou ele entendeu que o país é nulo e a pontuação é nula e gerou o ID de sete. Então, como você pode ver, é mais compacto e eu não preciso adicionar todos esses nulos porque imagine se você tivesse uma tabela grande com de 50 colunas e tivesse muitos nulos, a consulta vai ficar muito ruim. Então, aqui estou apenas inserindo o que eu preciso e o resto vai fazer o banco de dados de mim, se for permitido. Então, por exemplo se o país não deve ser nulo, eu tenho que inserir algo sobre o país. Mas como estamos permitindo os nulos no país e no placar, poderíamos simplesmente ignorar e deixar assim. Tudo bem, então, com isso, aprendemos como inserir dados em nossas tabelas SQL. A seguir, falaremos sobre as declarações de atualização. 35. ATUALIZAÇÃO #33: Tudo bem, agora vamos falar sobre mais um comando para manipular nossos dados dentro do banco de dados. E esses são os comandos de atualização. Assim, você pode usar atualizações para alterar os valores de uma linha já existente em suas tabelas. Ok, então vamos fazer agora a seguinte tarefa. Acabamos de adicionar um novo cliente com as declarações inseridas, ou seja, no máximo, o cliente número sete. E como você já percebeu, esse é o único cliente em que não temos um país especificado no banco de dados. A tarefa agora é apenas adicionar o país Alemanha a esse registro. Então, agora temos que atualizar o conteúdo desse cliente alterando o nulo para a Alemanha. Então, agora vamos começar com as atualizações de palavras-chave. E agora temos que especificar o nome da tabela que deve ser alterado. Então, vamos ter a tabela com o nome de clientes. E depois disso, para a nova linha, teremos os conjuntos de palavras-chave. Com isso, podemos especificar novos valores para as colunas que devem ser alteradas. Então, queremos mudar o país da coluna e temos um novo valor em vez do nulo, precisamos fornecer o valor da Alemanha como um novo valor para esse país. Agora ele precisa ter muito cuidado com isso. Se eu executar isso, não faça isso. Se executar esses comandos, o que pode acontecer? O banco de dados atualizará todos os valores todos os clientes do país para o novo valor da Alemanha. Porque se você ler isso, informaremos ao banco de dados que atualiza a tabela clientes e define o país Alemanha sem especificar nenhum cliente. Isso significa que, se concordarmos todos os países estarão na tabela como Alemanha, então não faça isso. Nossa tarefa aqui é apenas trocá-la para o novo cliente. Então, como você pode ver aqui, nosso cliente Max tem um valor vazio agregando o país, e só precisamos alterá-lo. Então, para fazer isso, vamos filtrar, vamos colocar uma condição semelhante para as atualizações? E para fazer isso, vamos usar a chave primária, ID de cliente número sete. Não recomendo usar nenhuma outra coluna, como, por exemplo o nome ou o sobrenome. Porque se você tiver uma mesa grande, o primeiro nome, max, pode ser apresentado em outros clientes. Então, talvez você tenha clientes diferentes, com o mesmo nome. E se você executar a consulta no FirstName, todos os clientes com o primeiro nome max terão o país como Alemanha. Então, para ter certeza de atualizar o registro correto, a linha certa, vamos usar a hierarquia Brian, a ID do cliente para fazer isso. Então, vamos voltar aqui. E vamos escrever o comando where exatamente como o select. E vamos dizer que precisamos alterar o ID do cliente. Número sete. Com isso, estamos contando exatamente o banco de dados. Agora temos um novo valor no país, que é apenas para o ID de cliente número sete. Então, vamos executar isso e ir até aqui e executar isso novamente para verificar o valor. Então, aqui está vazio ou nulo. E depois das atualizações, agora temos a Alemanha dentro do país. Tudo bem, vamos fazer outras tarefas em que vamos manipular e atualizar o conteúdo de nossas tabelas. A tarefa diz que nossa nova cliente e ela estavam ativas. Ela comprou algo em nossos sites e agora tem a pontuação de 100. Então, em vez de ter a pontuação nula, porque você é um novo cliente, agora temos 100 para Anna. Além disso, entramos por engano, no país Reino Unido em vez dos EUA, mostramos que Ana vem dos EUA e temos que atualizar também o país. Então, vamos fazer isso usando o comando update. Tudo bem, então vamos dar uma olhada aqui. Então, antes de começarmos a atualizar os valores nas colunas, vamos nos certificar que temos os clientes certos para que não atualizemos clientes diferentes ou atualizemos a tabela inteira. Então, vamos ter certeza de que estamos selecionando tudo diretamente no comando where. Então Anna tem um número de identificação de cliente número seis em vez de sete. Vamos escrever aqui o número seis. Então, agora estamos nos concentrando na linha certa. E agora o país deveria ser os EUA. Então, agora estamos dando um novo valor para Anna no campo do país. E agora queremos especificar mais uma coluna a ser alterada. Para fazer isso, temos essa vírgula. Gosto de colocá-lo em uma nova linha e a pontuação deve ser igual a 100. Então, com isso, você está especificando várias colunas vitais em uma atualização e pode dividi-las por uma vírgula. Então, se eu quiser mudar mais uma coluna, eu poderia fazer tudo em um comando. Não preciso ter um comando diferente para cada coluna. Eu poderia colocar tudo em um. Agora, o que estamos dizendo, atualize a tabela de clientes, onde o ID do cliente é o número seis. E o país deve ser igual a você como um, e a pontuação deve ser 100s. Então, vamos fazer isso e depois voltar para nossa estrela selecionada de clientes para verificar se estava tudo bem. Então, eu vou atualizar isso. E você pode ver agora como o país EUA e a pontuação agora são 100. Portanto, é muito fácil manipular os dados usando o comando update. Tudo bem, pessoal, então isso é tudo para as declarações de atualização. E a seguir, aprenderemos as instruções de exclusão e truncação. 36. #34 EXCLUIR e TRUNCATE: Ok, agora vamos passar para o último comando que temos na seção de manipulação de dados, que é o comando delete. Então, para excluir linhas de nossas tabelas, poderíamos usar essas exclusões e vamos fazer as seguintes tarefas. O teste diz: Espere um minuto, todos os novos usuários desde ontem ou desde hoje foram inseridos erroneamente em nossos sistemas e se reabilitaram para excluí-los. Portanto, temos o cliente e as marcas do cliente. Eles devem ser excluídos do nosso banco de dados, de nossas tabelas. Então, fazer isso é bem simples. Vamos usar o comando Excluir. Tudo bem, então, para resolver isso, vamos escrever comandos muito fáceis e também são muito perigosos. Então, vamos começar escrevendo a palavra-chave delete from e depois vem o nome da tabela. Portanto, precisamos excluir dos clientes. Como você pode ver, são apenas três palavras. É muito fácil, mas se eu executar isso, tome cuidado para que isso exclua tudo dentro da tabela dos clientes. Portanto, não estou especificando nada. Estou dizendo excluir dos clientes. E se eu executá-lo, o banco de dados excluirá todos os nossos clientes do banco de dados. Portanto, tenha cuidado com isso. Sempre especifique exatamente o que você deseja excluir. Então, com isso, é como as atualizações. Vamos usar comandos estranhos e usar a chave primária, a ID do cliente. Portanto, queremos excluir o número de identificação do cliente. Deixe-me verificar novamente o número 6.7. Então, para fazer isso, vou usar o operador in em 67. Portanto, qualquer ID de cliente na versão 6.7 será excluída. Portanto, essa é a condição do meu filtro. E se eu executar isso, os dois usuários serão excluídos. Então, vamos verificar isso. Se eu passar isso aqui, você poderá ver quais outros clientes foram excluídos. E com isso, excluímos alguns registros de nossos clientes. Mas tenha muito cuidado com o que você está especificando na exclusão. Então você não exclui ou já tem cartões. Você pode estar, durante o desenvolvimento de suas tabelas, inserindo isso como dados de teste e deseja excluir todas elas. Então, se você quiser criar uma tabela e esvaziar, você pode dizer excluir do nome da tabela e deixar a tabela vazia e depois inserir novamente, são dados. Mas se você quiser excluir apenas alguns registros, tenha cuidado com o que está escrevendo e com a condição onde para não perder todos os seus dados. Mais uma coisa sobre a qual falar, sobre a exclusão de linhas nas quais você pode estar, situação em que às vezes você tem uma tabela muito grande. E a missão aqui é excluir tudo, excluir todas as linhas dessa grande tabela. Então, se você estiver usando os comandos delete from, pode levar muito tempo, porque o que o SQL está fazendo, vai funcionar como para cada conjunto de dados excluídos depois para o próximo. Então, vai fazer isso de forma iterativa e pode levar muito tempo. Então, em vez de usar delete, se você tiver certeza de que está tudo bem, quero deixar uma tabela vazia. Quero excluir tudo da tabela. Eu só quero ter as colunas e nada dentro delas. Portanto, em vez de usar o líder , é recomendável usar outros comandos SQL para excluir as linhas , que é a palavra-chave truncar. E clientes. Como você pode ver , são apenas duas palavras para destruir tudo. Portanto, é um comando muito curto, tentando fazer com que os clientes que você está dizendo ao SQL excluam tudo. Não quero ver registros anuais dentro da minha tabela. Então, o banco de dados vai fazer isso muito rápido. Então, se eu vou executar essa consulta aqui, vou remover essa exclusão de. Estamos excluindo tudo na tabela de clientes. Então, se eu selecionar uma estrela entre os clientes, a tabela ficará vazia. Então, se você tiver feito isso e quiser ter os dados de teste novamente, basta acessar o banco de dados do tutorial e executar o script inteiro novamente. Então, você terá exatamente a mesma situação antes de excluir os dados dos clientes. Tudo bem, pessoal, então isso é tudo para este capítulo. Aprendemos como modificar nossos dados dentro de tabelas SQL. E agora vamos pular para o último capítulo, onde aprenderemos como definir nossos dados usando SQL. E primeiro, aprenderemos como criar uma tabela SQL. 37. #35 CRIE a tabela: Tudo bem, meninos e meninas, até agora aprendemos como consultar nossos dados usando os comandos de seleção e também como manipular nossos dados, os valores dentro de nossas tabelas usando inserir, excluir, atualizar como e x, vamos nos concentrar em um novo grupo, que é a linguagem de definição de dados, DDL. É sobre como mudar a estrutura do nosso banco de dados, como alterar as próprias tabelas. Então, temos aqui três comandos. Crie para criar algo novo, como criar uma nova tabela ou criar novos objetos que eliminamos. Para eliminar uma tabela ou tabela excluída. Alterar é mudar a estrutura de uma tabela. Ok, então agora vamos começar a falar sobre o primeiro comando. Temos o comando create. Se você quiser criar algo novo no banco de dados, novos objetos, por exemplo, nova tabela ou nova visualização armazenada nos bancos de dados, existem diferentes tipos de objetos, não apenas tabelas. Então você pode usar o comando create. Em nossos tutoriais, vamos nos concentrar na criação de uma nova tabela. Portanto, para criar novas tabelas, você precisa definir a estrutura de cada coluna dentro dela. E para fazer isso, precisamos especificar essas três informações para cada coluna. Portanto, cada coluna deve ter um nome. Isso pode ser qualquer coisa, dependendo dos requisitos que você tem. Portanto, ele deve ter um nome e, depois disso, deve ter um tipo de dados, exatamente um único tipo de dados. Portanto, você não pode especificar vários tipos de dados para cada coluna. Exatamente um no meu SQL que é como grande lista de todos os tipos de dados disponíveis no MySQL. Vou deixar o link na descrição para que você possa verificar se os mais famosos são int, var, char, date, jar e assim por diante. Esses tipos de dados devem ser atribuídos a cada coluna e, também, você pode atribuir dentro deles o tamanho de cada coluna, o tamanho máximo permitido, como fosse uma regra que você pode aplicar. Se você deixá-lo vazio assim, somente int, esse tipo de dados obterá um padrão do SQL. Então, se você definir, como em nosso último exemplo, o caractere var para o sobrenome, varchar 50, isso significa que o tamanho máximo permitido para o sobrenome será 50. Qualquer coisa que ultrapasse os 50 caracteres, será reduzida. Só são permitidos 50 caracteres dentro do sobrenome. Então, aqui você pode especificar o tipo de dados e também o tamanho do tipo de dados. Depois disso, você tem várias restrições que podem ser em seu banco de dados para ter alguma qualidade de dados. Por exemplo, você tem a chave primária das restrições. Você diz que essa coluna é a chave primária e imediatamente ela será exclusiva e não permitirá nenhum valor nulo dentro dela. E você pode definir para cada coluna várias restrições, ou seja, apenas uma restrição. Portanto, você poderia dizer que essa é uma chave primária e não nula e exclusiva e assim por diante. Assim, você pode definir vários. Portanto, temos como restrições no banco de dados a chave primária, não a nula. Portanto, você não está permitindo que os valores nulos sejam exclusivos. Isso significa que o valor dentro dele não deve ser duplicado. E então temos o padrão. Padrões significam se estamos inserindo dados e não especificamos valor para essa coluna. O banco de dados usará o valor padrão que definimos nessa coluna. Então, essas restrições, como eu disse, você pode usar como todas elas, se quiser, para cada coluna. Portanto, isso realmente depende dos requisitos e também dos requisitos de qualidade dos dados. Os tipos de dados devem ser apenas um e, para cada coluna, temos apenas um nome para ela. Tudo bem, agora vamos aprender como criar novas tabelas usando SQL. E nós temos a seguinte tarefa. Crie uma nova tabela chamada Pearson's. E dentro disso teremos quatro colunas, ID, nome, data de nascimento e um telefone. Como você sabe, em nosso banco de dados de tutoriais, temos apenas três tabelas. Então, se você verificar aqui, no lado esquerdo, temos os clientes, funcionários e pedidos. E agora podemos adicionar mais uma tabela chamada Pearson's. Então, vamos fazer isso. Tudo bem, então agora vamos começar a criar nossa tabela. Vamos começar com os comandos create table. E depois disso, precisamos especificar agora o nome da tabela. Mas antes disso, precisamos inserir o nome do banco de dados ou outros bancos de dados. É o nome do esquema. Então, como você já deve ter notado no meu SQL, temos bancos de dados diferentes. Temos nosso banco de dados de tutoriais e alguns padrões. Vamos colocar essa tabela em nosso banco de dados de tutoriais e esse é o tutorial dB underscore SQL. Em seguida, pontos. E aqui vamos colocar agora o nome da tabela e temos o da pessoa. Depois disso. Vamos abrir dois colchetes e dentro deles vamos definir agora a estrutura das colunas. Vamos começar com a primeira coluna. Nós temos a identidade. Essa é nossa chave primária, a coluna mais importante, a tabela inteira em algo como o ID do cliente na tabela, clientes. Então, o nome será ID. Depois disso, vou ter espaço. E então temos que definir agora o tipo de dados, já que será uma sequência de números 1234 e assim por diante. Vamos usar o tipo de dados inteiro int. Não vou definir os lados. Vou usar o que temos como padrão do MySQL. Então, agora vamos definir as restrições que queremos para essa coluna. Aqui, como é nossa chave primária, vamos usar a restrição primária. Não precisamos aqui especificar que não nulo porque, como padrão, se você está dizendo que essa é a chave primária, você encontrará duas coisas nela. Primeiro, também será único e não nulo. Portanto, são duas restrições em uma, a chave primária. Então, depois disso, não quero gerar essas ideias sozinho manualmente, fazendo as inserções. Eu quero que o banco de dados cuide disso. Então, para fazer isso, podemos defini-lo como incrementos automáticos. Com isso, se você estiver usando o padrão ou não estiver especificando nada nas instruções de inserção, o id será gerado automaticamente a partir do banco de dados. Então, com isso, tenho o nome da coluna, tenho o tipo de dados e tenho duas restrições. Então, agora vamos pular para a próxima coluna. Temos o nome da pessoa. Então, vou adicionar uma vírgula e uma nova linha para isso. Então, aqui vamos ter o nome da pessoa como um espaço de nome de coluna. Depois disso, precisamos definir o tipo de dados. Então, como ele incluirá alguns caracteres e assim por diante, vou usar o caractere var e definido como um tamanho 50. Mais de 50, esses dados serão cortados e inseridos no banco de dados. Então esse também é o meu papel, um desejo de que cada pessoa tenha um nome. Portanto, não queremos ter alguns nulos. Então, agora podemos definir essas restrições. Portanto, isso não deve ser nulo. É isso. Eu não quero ter alguma restrição exclusiva e assim por diante. Portanto, permitimos que tenhamos duas pessoas com os mesmos nomes, mas elas terão ideias diferentes. Então, isso é o suficiente para esta coluna. Vamos pular para o próximo. Vamos adicionar o aniversário. Então, o nome disso será “Birthday Space”. O tipo de dados disso pode ser data. Agora, eu realmente não quero especificar nenhuma restrição porque essa coluna pode ser opcional, então não adicionaremos nada. Então isso deve ser suficiente. Temos o nome da coluna e o tipo de dados dos pontos, uma vírgula. E a última, vamos ter o telefone como nome de coluna. O telefone também pode ser como um personagem. Então var, char, nosso char. E vou permitir que apenas 15 caracteres estejam dentro dos telefones. Ou alguma qualidade de dados é, portanto, os telefones não devem ser nulos. Então, aqui vou adicionar uma restrição não nula. Mais uma coisa que eu poderia acrescentar como restrição nesta tabela é que cada pessoa deve ter um número de telefone exclusivo. Não devemos ter duas pessoas com o mesmo número de telefone. Para criar primeiro essa igualdade em sua mesa, poderíamos adicionar as restrições exclusivas. E com isso, estamos dividindo esta coluna. Devemos ter apenas telefones exclusivos e duplicatas não são permitidas. Então, agora temos todas as nossas quatro colunas. Especificamos os tipos de dados e as restrições, e pronto. Poderíamos executar a consulta aqui. Portanto, não temos nenhum ano nosso se verificarmos no lado esquerdo, então ainda não temos a pessoa. É por isso que, porque temos que atualizar os dados aqui. Então clique em Atualizar e você verá que temos mais uma tabela chamada person's. Ok, agora vamos verificar algumas coisas, por exemplo, se eu disser selecionar estrela de pessoas, só para verificar a estrutura da tabela. Então aqui eu posso ver, ok, eu tenho uma mesa chamada Pearson's. Eu tenho minhas quatro colunas e tudo está vazio. Você também pode ir e Jake, que descreve comandos para pessoas e consultá-los. E você pode ver que temos os campos, os tipos de dados, o que é nulo, o que não é nulo? A chave primária, e o que é exclusivo, os incrementos automáticos. Assim, você pode verificar se está tudo bem. E como queríamos. Tudo bem, pessoal, então isso é tudo sobre como criar uma tabela SQL. E a seguir, falaremos rapidamente sobre as mesas do altar. 38. Tabela de ALTERAÇÃO #36: Ok, agora vamos passar para o próximo comando. Alteramos a tabela e você pode usá-la para alterar a definição de uma tabela. Então, digamos: Ok, precisamos adicionar mais uma coluna à nossa nova tabela de pessoas, que são os e-mails. Então, para fazer isso, é bem simples. Então, poderíamos usar, você pode remover isso. Poderíamos usar a palavra-chave alter table e o nome da tabela people. E depois disso, vamos adicionar os anúncios de palavras-chave. Agora estamos adicionando uma nova coluna , como na tabela de criação. Então, precisamos do nome da coluna e isso é e-mail. Depois disso, precisamos definir o tipo de dados. Será var char 15, bem como regra. E aqui também, precisamos adicionar algumas restrições se você quiser alguma qualidade de dados Você diz, ok, isso não é nulo. Então, com isso, estou mudando agora a tabela já existente chamada de Pearson's e estou adicionando agora uma nova coluna. Então, vamos executar isso. E vamos verificar novamente nossa atualização de tabela. Vamos selecionar as pessoas da tabela e ver os resultados. E como você pode ver nas extremidades, temos uma nova coluna e sempre gritamos para adicionar as novas colunas nas extremidades. Então, se eu verificar isso da pessoa bem descrita, só para ter certeza de que está tudo bem. Podemos ver aqui que temos mais uma coluna chamada emails var character 15. E isso não deve ser suficiente. Tudo bem, então isso é tudo sobre como alterar uma tabela. E agora vamos aprender como derrubar uma mesa. É forte, fácil. 39. Tabela de vendas de vendas #37: Tudo bem, agora vamos pular para o último comando que temos para alterar a estrutura do nosso banco de dados. E esse é um comando de eliminação se você quiser excluir uma tabela, então você diz, ok, essa tabela está completamente errada. Não quero isso no meu banco de dados. Você poderia ir e largar a mesa e isso é bem fácil. Você poderia fazer isso assim. Então, digamos que queremos eliminar a nova tabela que você tem , chamada pessoas. Então, usamos a palavra-chave drop table e apenas escrevemos aqui o nome da tabela, e pronto. Depois de executar isso as pessoas da tabela não existirão em seu banco de dados. Então, eu vou excluí-lo. E como você pode ver no lado esquerdo, você não terá uma mesa, pessoal. Então, é muito simples. Tudo bem pessoal, isso é tudo para o último capítulo. E não só isso, isso é tudo para este curso. 40. Introdução ao curso: E bem-vindo a este curso único para dominar o Tableau. Meu nome é Var Zlqini e atualmente estou liderando projetos de big data Com mais de uma década de experiência em visualizações de big data e projetos de business intelligence E estou muito entusiasmado por ser seu instrutor neste curso Neste curso de 20 horas e 1 hora, vou compartilhar tudo o que eu sei, uma das habilidades mais exigidas em ciência de dados e visualização de dados, o Tableau Assim, até o final do curso, você poderá criar incríveis visualizações em D no Tableau, como eu faço nos projetos reais Eu criei este curso para levar você 0 a 0. Se você é iniciante, não se preocupe com isso Vou explicar tudo do zero , passo a passo. Isso significa que este curso pressupõe que você também não tenha nenhuma habilidade em visualizações de dados Todas as habilidades que você pode aprender neste curso do Tableau, como modulação de dados e assim por diante, podem ser usadas em qualquer outra ferramenta, como Power BI e clique Agora, é claro, você pode se perguntar: o que torna esse curso do Tableau diferente e único de todos os outros cursos on-line Esse é o único curso que divide os conceitos complexos do Tableau em imagens animadas, pois elas são muito poderosas para facilitar a compreensão de conceitos complexos os conceitos complexos do Tableau em imagens animadas, pois elas são muito poderosas para facilitar a compreensão de conceitos complexos. Neste curso do Tableau, apresentaremos mais de 250 notas animadas sobre os conceitos do Tableau do Entender os conceitos e como Tableau funciona pode fazer de você um profissional e especialista em visualizações de dados e no E neste curso, eu vou te fornecer toneladas de materiais gratuitos. Por exemplo, eu preparei três fontes de dados diferentes para este curso que também podemos usar em todas as nossas tarefas e exemplos durante o curso. Vou lhe fornecer três folhas de folhas de tabuleiro. Uma planilha para todos os conceitos do tableau, outra para todos os cálculos do tableau E temos mais uma planilha todos os recursos visuais para ajudar você a escolher os gráficos certos Com essas três folhas, você não precisa memorizar tudo. Você também tem uma referência rápida e acesso aos conceitos do Tableau Você também tem acesso a todos os arquivos e painéis do Tableau criados durante o curso Todas as notas de esboço de cada seção estão disponíveis para download, para que você possa usá-las posteriormente como referência Agora vamos dar uma olhada no curso do Tableau. Começaremos com o básico. O que são visualizações de dados de business intelligence , o que é o Tableau E então você aprenderá os pacotes de produtos da Tableau Depois disso, vamos nos aprofundar nos diferentes conceitos do Tableau, como dimensões da arquitetura da tabela, medidas discretas e dados contínuos Depois disso, vamos nos aprofundar nos cálculos e funções do Tableau Você aprenderá mais de 60 funções diferentes no Tableau para manipular no Tableau para manipular dados. E depois disso, abordaremos mais de 63 tipos diferentes de gráficos no Tableau E, no final, vamos implementar projetos do Tableau, semelhantes aos que eu faço em projetos da vida real Então agora a questão é: para quem é esse curso? Se você é alguém que nunca criou nenhuma visualização de dados usando ferramentas como o Tableau ou o PI, estarei com você neste curso em cada etapa, começando pelos fundamentos e acabaremos tendo os E esse curso também é para você, se você já é desenvolvedor do Tableau Então, vou sugerir que você dê uma olhada currículo do curso e comece no nível que mais lhe convier. Eu abordei muitos tópicos avançados e você terá muitas das melhores práticas neste curso. E este curso é adequado para você se tiver experiência em outras ferramentas, como PI, e quiser adquirir uma nova habilidade no Tableau Então, vamos começar. 41. Visão geral do programa de aulas no Tableau |: Teremos uma visão geral rápida do curso do Tableau Eu dividi este curso em 15 seções diferentes. Por exemplo, vamos aprender o que é business intelligence? O que são visualizações de dados? O que é o Tableau e a história do Tableau e por que o Tableau é uma ferramenta muito poderosa para Depois disso, vamos nos aprofundar nos pacotes de produtos da Tableau Não temos apenas um produto Tableau. Temos oito produtos diferentes. Então, vou apresentar esses produtos a vocês. E vamos compará-los lado a lado para que você entenda as diferenças entre eles. E eu vou ajudá-lo a escolher os produtos certos para o seu projeto. Continuando, vamos nos aprofundar na arquitetura do Tableau Aqui, aprenderemos muitos conceitos diferentes , como o que são conexões de vida ? Quais são os diferentes tipos de arquivos do Tableau Em seguida, vamos nos aprofundar na arquitetura do Tableau para que você entenda os principais componentes da arquitetura e como o Tableau funciona internamente Depois de todas essas teorias, começaremos a preparar seu ambiente para que você pratique comigo neste curso. Então, baixaremos e instalaremos o Tableau gratuitamente em seu PC Vamos criar contas públicas gratuitas. Vamos baixar os conjuntos de dados de treinamento e publicar nossa primeira visualização e os finais Vou levá-lo em um tour para familiarizá-lo com a interface do Tableau E depois de repararmos seu ambiente, começaremos com o primeiro tópico, como criar uma fonte de dados no Tableau E aqui você pode adquirir habilidades sobre a modulação de dados. Então, abordaremos os conceitos básicos da modulação de dados e também como fazer a modulação no Tableau. Em seguida, aprenderemos quatro métodos diferentes sobre como combinar tabelas no Tableau usando juntas, relações de união e combinação de dados E, claro, vamos compará-los lado a lado para você entender as diferenças entre eles e quando usar quais métodos. E no final desta seção, vamos criar duas fontes de dados. Continuando, começaremos a falar sobre os metadados do Tableau Aqui você aprenderá conceitos muito importantes no Tableau Os tipos de dados, dimensões e medidas, valores discretos e contínuos Depois de entender esses conceitos, você pode entender como criar visualizações no Tableau Depois desta seção, temos uma pequena seção sobre renomeação Aqui, falaremos sobre as convenções de nomenclatura que cada desenvolvedor deve conhecer Depois, podemos aprender as diferentes técnicas de como renomear colunas e tabelas no Tableau E, no final, podemos aprender como atribuir aliases aos valores Passando para a próxima seção, você pode aprender como organizar seus dados no Tableau E aqui temos métodos diferentes, como agrupar as dimensões usando hierarquias, agrupar os valores usando E depois disso, aprenderemos conjuntos no Tableau E, no final, podemos aprender como criar canetas no Tableau para criar histogramas Na próxima seção, aprenderemos como filtrar nossos dados no Tableau E aqui você pode aprender os diferentes tipos e conceitos de filtros no Tableau Como criá-los e como personalizá-los. E vou te dar dez dicas e truques sobre filtros no Tableau E também aprenderemos nesta seção como classificar nossos dados. Depois disso, podemos aprender conceitos muito importantes no Tableau, que são os parâmetros do Tableau Os parâmetros da guia são ótimos para adicionar dinâmica às suas visualizações. Você pode aprender os conceitos de parâmetros e, em seguida, aprender diferentes casos de uso para isso. Como fazer cálculos dinâmicos, filtros dinâmicos de linha de referência, como trocar medidas e dimensões e também canetas dinâmicas Passando para a próxima seção, também aprenderemos algo sobre dinâmica. Então, vamos aprender as ações do Tableau para tornar seus painéis interativos, como sempre Primeiro, você pode entender os conceitos das ações do Tableau. Em seguida, examinaremos todos os tipos de ação do Tableau Por exemplo, como acessar o URL, como acessar planilhas, como filtrar dados usando ações. E então, como fazer destaques usando ações. E como alterar os valores dos conjuntos e parâmetros. Depois desta seção, teremos os cálculos do Tableau Esta seção é muito grande. Você aprenderá como transformar e manipular seus dados usando quatro tipos diferentes cálculo do Tableau Portanto, temos os cálculos do nível da função, cálculo agregado, o cálculo da tabela e as expressões de LOD. Nesta seção, você pode aprender mais de 60 funções diferentes do Tableau para manipular seus Passando para a próxima seção, temos outra grande. Temos os gráficos do Tableau. Aqui vamos criar juntos mais de 63 gráficos diferentes no Tableau Então, começaremos com os gráficos básicos, como os gráficos de barras, e acabaremos criando gráficos muito avançados no Tableau E, no final, vou ajudá-lo a escolher os gráficos certos para suas necessidades. Passando para a próxima , aprenderemos os painéis do Tableau Vamos explicar passo a passo como criar painéis limpos no Tableau usando E agora, na última seção, temos projetos do Tableau aqui Nesta seção, vamos juntos implementar os projetos exatamente como eu faço nos meus projetos da vida real. Então, primeiro vamos aprender as diferentes fases de cada projeto do Tableau Em seguida, começaremos com os requisitos. Então, você aprenderá como eu analiso os requisitos do Tableau E então começamos com as implementações dos projetos Então, vamos criar as fontes de dados, os gráficos e dois painéis diferentes Então, com isso, você vai se familiarizar com a implementação de projetos e empresas usando o Tableau Então, depois de passar por todas essas seções, você terá um conhecimento sólido sobre o Tableau 42. Noções básicas de 1 seção: Noções básicas sobre o Tableau. começar a aprender a usar qualquer ferramenta, é muito importante entender os princípios e a teoria por trás deles, que pode ajudar sua carreira a ser um desenvolvedor profissional e também um especialista. É por isso que abordaremos agora os seguintes tópicos. As palavras-chave do big data. O que é business intelligence e o que são visualizações de dados e por que ela é muito poderosa E, no final, falaremos sobre o que é o Tableau e por que o Tableau é líder em visualizações de dados Então, vamos começar com o primeiro tópico. Vamos aprender as principais palavras-chave do big data. Então, agora vamos. 43. Udemy 1 1 BigData: Se você é novo no mundo dos dados, deve começar a ouvir muitos quebra-cabeças, desde big data até ciência de dados de IOT, engenharia de dados e frases como são o Neste tutorial, abordarei algumas senhas importantes sobre os dados e o que elas realmente significam. Vamos começar, estamos vivendo agora na era dos dados e os dados são gerados em todos os lugares. Nós, pessoas, geramos grandes quantidades de dados enquanto falamos. cada clique na Internet, cada busca por e-mail, ou mesmo se você estiver comprando algo online, geramos dados Passamos horas todos os dias nas redes sociais, curtindo, comentando, pesquisando em nosso smartphone é sempre enviar dados sobre onde você está, com que rapidez está rapidez E tudo o que fazemos on-line agora é armazenado e rastreado como dados Não apenas nossos smartphones e computadores estão conectados à Internet e geram dados, mas também temos algo chamado casa inteligente. Podemos conectar qualquer dispositivo em nossa casa à Internet. Basta colocar a palavra inteligente antes disso. Temos cortador de grama inteligente, iluminação inteligente, condicionamento físico inteligente, dispositivos de voz e sistemas de segurança Todos esses dispositivos podem ser conectados à Internet e começar a gerar grandes quantidades de dados. E isso é o que chamamos de Internet das Coisas, IOT. IoT é o conceito de conectar qualquer dispositivo, qualquer coisa, à Internet para gerar e trocar dados Não só temos a IOT em nossa casa, mas também em todos os lugares em que vivemos na transformação digital na indústria e na manufatura Você já deve ter ouvido falar do conceito Indústria 4.0 a primeira Revolução Industrial introduzida na Alemanha. Tudo gira em torno de fábricas inteligentes, conectando máquinas e dispositivos à Internet para trocar dados. E agora podemos encontrar IOT nas cidades. Estamos tentando implementar essas cidades inteligentes nas quais conectaremos tudo para reduzir o desperdício, economizar dinheiro e melhorar a qualidade que temos e a IOT em nossos carros Nossos carros estão repletos de sensores e dispositivos conectados para trocar dados por vários motivos, como assistência ao motorista, reconhecimento de objetos e sistemas de direção autônoma A lista é muito longa. Em 2022, temos cerca de 14 bilhões de dispositivos físicos, desde pequenos dispositivos domésticos de cozinha até máquinas industriais sofisticadas conectadas à Internet, gerando e trocando dados A quantidade de dados gerados todos os dias pelas mídias sociais, sites e máquinas de TI é realmente impressionante Atualmente, existem mais de 44 zetabytes de dados em todo o universo digital, ou seja, 2010 Isso significa que não estamos mais lidando com dados tradicionais normais, estamos lidando agora com o big data. O que significa big data? Há três indicadores que nos ajudam a entender se nossos dados são grandes e eles são definidos pelos três Vs. O primeiro V é volume. Bem, big data é grande. Com o crescimento da Internet, dispositivos móveis e das mídias sociais , a quantidade de dados gerados por essas fontes cresceu dramaticamente. O segundo V é a velocidade. No processamento normal de dados, costumávamos processar dados lentos, ou os chamamos de dados de patch, uma vez por dia ou algo assim, e depois os armazenamos no disco. Mas, em termos de big data, as fontes estão gerando fluxos de dados com velocidades muito altas Isso significa que temos que processar e analisar os dados em tempo real e depois armazená-los na memória em vez de no disco. E o terceiro V é variedade. Nos sistemas tradicionais, a maioria dos tipos de dados pode ser capturada em tabelas brutas e não estruturadas, como banco de dados ou Excel Mas, em termos de big data, os dados geralmente vêm em formato semiestruturado Por exemplo, vários registros em XML ou sites. Ou os dados vêm em formato não estruturado. Como vídeos, áudios, imagens, texto livre Em big data, não precisamos lidar apenas com dados estruturados, mas também com dados semiestruturados e não estruturados Embora os termos de big data signifiquem como podemos armazenar, processar e analisar com eficiência nossos dados quando eles têm um grande volume, alta velocidade e tipos diferentes, a fim revelar valores significativos para os negócios. Mas ainda temos um problema com isso. Todos esses dados gerados são dados brutos. Os dados brutos são apenas linhas não processadas e linhas de números que são realmente difíceis de entender, difíceis de ler, mal estruturadas e quase não têm valor para os negócios Quase 70% dos dados de palavras não são usados. Dados brutos, se deixados sem processamento e refinamento, são simplesmente inúteis, desperdício de dinheiro, desperdício de espaço e geram depósitos de lixo digital em data centers muito caros E é por isso que temos a famosa frase do famoso matemático britânico Clive Humby Os dados são o novo petróleo. Bem, isso significa que temos que extrair dados brutos como se estivéssemos extraindo petróleo Temos que refiná-lo, processá-lo, transformá-lo em algo útil e que tenha valorizado o negócio O que isso realmente significa é que maioria das empresas está em um campo muito grande de petróleo novo, dados brutos. E a maioria deles entendeu que os dados são seu ativo mais valioso. Eles têm que extraí-lo. Eles precisam analisá-lo para revelar uma visão que possa ajudá-los a tomar decisões melhores e mais rápidas. E é por isso que a maioria das empresas está contratando um exército de profissionais de dados. Como sabemos, a demanda por cientistas de dados está aumentando rapidamente e a oferta é lei. Agora, o que podemos fazer com todo esse caos, todos esses dados brutos não processados gerados Bem, podemos fazer as seguintes coisas. Então, o que podemos fazer projetar ou construir uma arquitetura de dados. arquitetura de dados é o processo de criar um plano sobre como organizamos, processamos e armazenamos nossos dados em diferentes camadas para diferentes propósitos arquitetura facilita o gerenciamento, a proteção e o acesso aos nossos dados. Outra coisa que podemos fazer com dados brutos é a engenharia de dados. A engenharia de dados é um processo muito complexo de projetar e construir pipelines de dados e armazenamentos de dados Na engenharia de dados, geralmente criamos processos de ETL para extrair os dados brutos de várias fontes, depois transformá-los e carregá-los no armazenamento de destino para torná-los altamente disponíveis e utilizáveis para o cientista de dados ou qualquer outro usuário final Outra coisa que podemos fazer é modelar dados. A modelagem de dados é o processo de conectar os pontos. Então, o que vamos fazer é colocar todos os dados em entidades e objetos. Em seguida, descrevemos o relacionamento entre essas entidades para nos ajudar e ajudar os programas a entender como os dados estão relacionados entre si. Outra coisa que podemos fazer com os dados brutos é fazer mineração de dados. mineração de dados é o processo de analisar uma grande quantidade de dados brutos para descobrir conhecimento, descobrir inteligência de negócios como padrões e tendências, resolver problemas e mitigar riscos Outro uso dos dados brutos é que podemos usá-los no aprendizado de máquina. No aprendizado de máquina, estamos fornecendo aos computadores duas coisas. Primeiro, os dados brutos e históricos, junto com os modelos e algoritmos matemáticos. Quando o computador tiver essas duas coisas, ele começará a treinar e praticar para realizar tarefas como previsões. É como humano. Quanto mais a máquina praticar e treinar, melhores e precisos serão os resultados. Em seguida, podemos fazer ciência de dados. A ciência de dados é o estudo científico dos dados. E combina três grandes potências. O poder das linguagens de programação, junto com a matemática e a estatística. E o conhecimento de um domínio específico para descobrir conhecimentos e insights valiosos de nossos dados brutos Mais uma coisa que podemos usar nos dados brutos, e a minha favorita é que podemos usar visualizações de dados visualização de dados é o processo de conversão de números e dados brutos, que normalmente são difíceis de entender e ler em imagens e gráficos, como potências por três gráficos, para facilitar a compreensão e a leitura, que realmente ajuda na Há muitas outras coisas e processos que podemos aplicar aos dados rodoviários, mas esses são os principais campos de trabalho que podemos usar para converter os dados rodoviários inúteis em conhecimento que tenha impacto e valor significativos para os negócios Tudo bem, pessoal, então essa foi uma introdução aos termos de big data. E a seguir, aprenderemos rapidamente o que é inteligência de negócios? Estou usando um exemplo muito simples. 44. Udemy 1 2 BI: Tudo bem, deixe-me contar essa história. Temos lojas em três cidades diferentes na Alemanha. Em Suttgart, temos lojas em Berlim e Hamburgo. E nossas três lojas estão gerando todos os dias úteis muitos dados brutos sobre vendas, níveis de estoque, produtos, custos de pessoal e assim por diante. E agora temos um grupo de pessoas que tomam as decisões, como gerentes, RH, finanças. E eles têm muitas perguntas e decisões a tomar. Então, eles podem ter perguntas, por exemplo, o que aconteceu e outra pergunta sobre o que acontecerá. Agora, se os gerentes tentarem encontrar as respostas a partir dos dados da estrada, talvez não encontrem nada nem nenhuma resposta. Porque os dados rodoviários geralmente são muito complexos mal estruturados e são muito difíceis de entender E é por isso que eles contratarão alguns analistas de dados, por exemplo, para ajudá-los a encontrar as respostas a partir dos dados rodoviários. Os analistas de dados começarão a analisar os dados brutos fazendo alguma mágica. Por exemplo, limpar os dados, conectar objetos e agregar os dados em diferentes níveis E ao final, o resultado será comunicado como, por exemplo, planilha aos Por outro lado, os gerentes podem contratar cientistas de dados para ajudá-los a encontrar respostas sobre o que vai acontecer ou descobrir fatos e insights desconhecidos A ciência de dados também vai começar a analisar os dados brutos, mas desta vez usando métodos diferentes como, por exemplo, mineração de dados, aprendizado de máquina ou modelo de treinamento para encontrar novos insights, novos conhecimentos respondem às perguntas. No final, a saída será comunicada tanto aos gerentes quanto números e planilhas Agora, tanto o cientista de dados quanto os analistas de dados fizeram um trabalho incrível trabalhando nos dados brutos e analisando essas coisas. Mas o problema aqui é que o resultado pode ser difícil de entender e ler, porque esses gerentes geralmente são pessoas que não trabalham diretamente com os dados todos os dias. Isso pode levar a uma grande lacuna entre esses gerentes e os resultados. Agora, para preencher essa lacuna e facilitar tudo, podemos usar o poder das visualizações de dados e os resultados apresentados pelo cientista de dados. E os dados devem ser convertidos de números e planilhas para imagens, gráficos As representações visuais dos dados simplesmente farão a mágica, tornando tudo claro e fácil. E isso trará facilmente o efeito surpreendente quando você apresentar seus resultados Portanto, isso ajudará os gerentes a encontrar imediatamente suas respostas e a começar a tomar decisões usando os dados. Esse processo, nós o chamamos de business intelligence ou como um atalho. B, I. Tudo bem, então agora espero que você tenha entendido melhor o que é business intelligence e, a seguir, entenderemos por que a visualização é tão poderosa e o que é visualização de dados 45. Udemy 1 3 ViZ: Agora, a questão é por que a visualização é tão poderosa. Com a comunicação visual simples, você pode fazer uma grande diferença desde o início da humanidade, há milhares de anos. E os primeiros humanos usavam imagens para contar uma história. E até agora, na era moderna, o humano ainda usa recursos visuais para contar qualquer história Porque nós, humanos, somos criaturas visuais, pensamos em imagens e indivíduos. Se vemos uma árvore, nosso cérebro pode narrá-la tanto quanto um visual, como uma imagem. Em nossa estatística cerebral, 90% das informações transmitidas ao nosso cérebro são visuais Mas se lermos a palavra árvore, nosso cérebro falhou em transformá-la em um visual antes de armazená-la, que está na cintura inferior Na verdade, o cérebro humano processa imagens 60.000 vezes mais rápido do que um texto Mais fatos sobre nosso cérebro para que nos lembremos da maior parte do que vemos e com os quais interagimos. Está provado que o ser humano se lembra de apenas 10% das coisas que ouvimos e 20% do que lemos. E também está provado que nos lembramos cerca de 80% do que vemos e com o que interagimos. É por isso que temos as famosas frases de uma imagem que vale 1.000 palavras. E ver é crer. Diante de todos esses fatos, não é à toa que nos canais digitais o conteúdo visual está assumindo o controle de postagens, tweets, artigos, apresentações de notícias, painéis Você pode encontrar imagens em todos os lugares. Agora a questão é: o que são visualizações de dados, ou às vezes as chamamos de Dataviz As visualizações de dados são o processo de converter números chatos e dados brutos em elementos gráficos interessantes como partes em três blocos e assim por diante. Assim, as visualizações de dados dão vida aos dados fazem de você o mestre da narrativa dos insights ocultos em seus números Portanto, é como a arte de converter uma grande quantidade de conjuntos de dados altamente complexos em algo muito simples, algo muito fácil de entender e com o qual interagir Imagine que você é um dos gerentes e tem dois analistas de dados. Um deles está apresentando o resultado em uma planilha cheia de números, e o outro analista de dados está apresentando o resultado com imagens preenchidas com as representações gráficas dos dados e ambos apresentando os Qual relatório você preferirá? Eu escolheria o da direita porque o da esquerda é apenas números secos e é improvável que você consiga identificar tendências e padrões O principal benefício das visualizações de dados é contar uma história , equipá-lo com ferramentas para tomar a decisão certa na hora certa Há muitos outros benefícios, como ver o panorama geral, acompanhar tendências, tomar decisões mais inteligentes e rápidas, descobrir fatos, padrões e tendências desconhecidos E também obter mais engajamento dos usuários finais fazendo mais e melhores perguntas. Tudo bem, então, com isso, aprendemos o que são visualizações de dados e por que elas são muito poderosas e importantes seguir, compararemos o Excel com ferramentas como Tableau e por que você precisa usar o Tableau em vez do Excel 46. Udemy 1 4 Excel (correção): Sempre me fazem a mesma pergunta: por que eu deveria me preocupar em aprender e usar o Tableau ou BI para visualizações de dados se temos Neste vídeo, explicarei minhas seis razões pelas quais devemos usar uma ferramenta de BI moderna, como o Tableau e o BI, e não usar o Excel para visualizações de dados E começamos agora, há cerca de 1 bilhão de usuários mundo usando o Microsoft Excel. Trabalhei em muitas empresas e posso dizer que as pessoas são simplesmente viciadas em Excel. Eles adoram isso. Eles o usam para tudo, como ferramenta de combinação, entrada de dados, análises de dados e visualizações de dados O principal problema aqui é que quanto mais uma empresa cresce, mais ela gera dados. E como todos estão familiarizados com o Excel, eles continuarão a usá-lo em casos de uso de big data E eles enfrentarão muita dificuldade em gerenciar essas planilhas e lidar com as limitações no Excel Nessas situações, é realmente hora de mudar para uma ferramenta moderna de BI ou ferramenta de visualização de dados como o Tableau ou o Bar Agora, deixe-me mostrar como o BI é feito com o Excel. Normalmente, temos sistemas de origem diferentes e um analista de dados que vai começar a exportar manualmente os dados desses sistemas e importá-los no Excel E então alguns cálculos serão feitos e no final, um relatório será gerado. Os arquivos Axial serão então acessados por diferentes usuários corporativos Por outro lado, podemos fazer BI com uma ferramenta moderna como o Tableau Então, o que vamos fazer é conectar o Tableau diretamente a esses sistemas de origem E os analistas de dados podem começar a desenvolver um relatório ou painéis no Tableau E, no final, os usuários corporativos acessarão o Tableau para ver esses painéis Até agora, você pode dizer, ok, os dois parecem muito parecidos. Então, agora vamos nos aprofundar para mostrar qual é o benefício real de ter um BI moderno, como o Tableau ou o RBI E as limitações que temos em planilhas como o Excel O primeiro benefício é a automação. Se você está usando o Excel e fizemos alguns bons relatórios, agora é hora de atualizar os dados. E como fazemos isso no Excel, atualizamos os dados manualmente. Portanto, alguns funcionários precisam se sentar todos os dias e passar pelo processo de extração de dados desses sistemas de origem, importando-os nos cálculos do Excel E, no final, prepare os relatórios repetidamente, o que consome muito tempo. Mas se você estiver trabalhando com o BI moderno, dois como o Tableau, podemos automatizar essa tarefa de análise criando um cronograma para atualizar os Por exemplo, podemos criar uma agenda no Tableau todos os dias às 07:00 da manhã. O Tableau deve se conectar automaticamente às fontes de dados, analisar os dados e preparar Há dois benefícios em fazer isso. Primeiro, eliminamos os erros humanos, que é muito comum no Excel, e às vezes esses erros podem levar a decisões erradas e a perdas financeiras. E o segundo benefício, é claro, não precisamos mais de funcionários dedicados apenas à tarefa de exportar e importar dados manualmente para tarefa de exportar e importar dados manualmente Outro benefício aqui é a capacidade se estivermos trabalhando com o Excel e um de nossos sistemas de origem começar a produzir e gerar grandes quantidades de dados. Aqui temos um problema no Excel porque podemos lidar com apenas 1 milhão de registros. Então, nossa coleção de arquivos do Excel falha, começaremos a receber mensagens aerodinâmicas como se o conjunto de dados fosse muito grande, o que normalmente fazemos no Excel, vamos começar a dividir o arquivo principal em pequenos arquivos múltiplos para gerenciar o enorme volume de dados, o que é muito difícil de que é Por outro lado, se você estiver trabalhando com o Tableau, não precisamos nos preocupar com todas essas coisas. Não temos nenhum problema com o Tableau porque o Tableau foi feito para casos de uso de big data e pode lidar com grandes quantidades de dados com muita facilidade Podemos simplesmente alterar o tipo de conexão de extract para live para lidar com isso. Outro benefício é a segurança. Se você estiver trabalhando com o Excel, é muito difícil hackear o Excel mesmo se estiver usando planilhas protegidas por senha Ele ainda pode agir facilmente hoje em dia. E os usuários estão realmente acostumados a compartilhar seus Excels em e-mails, copiar o TSB ou armazená-lo localmente em seus computadores, que não é nada seguro Todas essas equipes podem custar muito às empresas se dados confidenciais e confidenciais acessados pelos concorrentes Mas se você estiver trabalhando com BI moderno, dois como o Tableau, ele nos fornecerá recursos de segurança superiores, como controle de acesso avançado, segurança de dados e segurança de rede Além disso, se você estiver trabalhando com o Tableau, não precisamos exportar os dados, podemos simplesmente compartilhar painéis e os relatórios entre os funcionários, e somente se concedermos direitos de acesso a eles Eles podem ver os dados. Outro benefício é a segurança no nível da função. Em muitas empresas, eles têm muitas fontes confidenciais. E eles começam a entender o quanto é importante aplicar o princípio da necessidade de conhecer os princípios que precisa saber , diz que um usuário só deve ter acesso às informações que suas funções de trabalho exigem. Isso significa que não podemos compartilhar todos os dados com todos os usuários. Precisamos ter algumas restrições de dados. Por exemplo, um funcionário de vendas não deve ver todos os dados, como gerente e finanças. Os funcionários não devem ver todas as informações pessoais, como RH e assim por diante. Isso significa que, se você estiver trabalhando com o Excel, temos aqui novamente para dividir os arquivos principais em relatórios específicos, para regras específicas Mas, por outro lado, a maioria das ferramentas modernas de BI oferecem um recurso chamado segurança em nível de linha, RLS segurança em nível de linha se refere à restrição das linhas de dados que determinados usuários podem ver com base nas políticas que definimos usando essa técnica Vamos reforçar o princípio da necessidade de conhecer e facilitar nossa vida com apenas um painel acessado por diferentes tipos de usuários E então, com base na regra, eles verão os dados e as informações que seu trabalho exige. Outro benefício é reduzir o caos. Deixe-me contar como geralmente trabalhamos com a Cel. Uma ciência de dados começará a exportar dados de um sistema de origem e você criará um relatório chamado relatório de versão um E então, para outros requisitos, você criará relatórios da versão dois. E, eventualmente, teremos um relatório final e teremos outros analistas de dados trabalhando em sistemas de origem diferentes. E a mesma coisa vai continuar acontecendo algumas vezes de um lado para o outro. E, eventualmente, acabaremos tendo seis versões diferentes dos relatórios. Se escalarmos esse impacto, você perceberá que está lentamente envenenando sua empresa e que o usuário final terá que acessar diferentes versões dos relatórios. Agora, se perguntarmos quantos anos têm os dados em nossos relatórios, obteremos respostas diferentes. Uma versão será há dez dias, outra 184,3 dias. Isso significa que não temos um único ponto de verdade para nossos dados. É por isso que ter ferramentas modernas pode nos ajudar a eliminar esse caos e a criar um único ponto de verdade para nossos dados. Um último benefício sobre o qual eu gostaria de falar são os recursos visuais. Embora o Excels ofereça visualizações, às vezes também é muito limitado quando produzimos visuais complexos no Excels criação de visualizações é muito demorada, incluindo muitas etapas manuais Além disso, esses visuais serão estáticos e não interativos Mas, por outro lado, se estivermos usando o Tableau, tudo será automatizado e super rápido Podemos criar novos relatórios e visualizações muito rapidamente, basta arrastar e soltar. E eles oferecem recursos visuais muito mais interativos e interessantes do que o Excel. Tudo bem, os principais motivos pelos quais eu prefiro trabalhar com ferramentas modernas de BI, como Tableau e Power BI, e não com o Excel para análise e visualização de dados, são automações, segurança, casos de uso de big data e Não se trata de Cel versus Tableau, mas sim de usar a ferramenta certa para os casos de uso certos e não fazer uso indevido O Excel é uma ótima ferramenta usada por bilhões de pessoas porque é muito fácil usar a planilha profissional Sheep para entrada de dados e cálculos complexos Mas quando se trata análise e visualização de dados, temos uma ferramenta muito melhor do que Excel, como Power BI e Tableau E você ainda pode usá-los juntos. Por exemplo, você pode fazer seus cálculos complexos no Excel e o resultado final pode ser importado no Tableau para fazer melhores visualizações e obter mais informações sobre os O fato é que o mundo está mudando muito rápido e as empresas estão gerando grandes quantidades de dados. Então, em vez de usar planilhas tradicionais como o Excel, precisamos usar ferramentas mais poderosas em inteligência de negócios para nos ajudar a encontrar rapidamente insights, tendências e padrões para tomar decisões melhores e mais rápidas Tudo bem, pessoal. Então, com isso, você não precisará mais depender do Il para visualizações de dados e poderá começar a usar ferramentas de BI seguir, mostrarei rapidamente as três principais ferramentas de BI para visualizações de dados e qual é a minha ferramenta de BI favorita 47. Udemy 1 5 ferramentas (correção): Agora, a pergunta é: quais são as melhores ferramentas para visualizações de dados Uma empresa líder em pesquisas chamada Gartner publica todos os anos os Quadrantes Mágicos da Gartner para mostrar quem é o produto líder E se você verificar os Quadrantes Mágicos para plataformas de análise e inteligência de negócios nos últimos dez anos, você quase sempre verá os mesmos líderes Temos talk, power, BI e click view desde 2012. E estou trabalhando com muitas ferramentas de visualização de dados. E posso dizer que todas essas três ferramentas são ferramentas realmente excelentes. Eles têm vantagens e desvantagens. Mas, ao verificar apenas os aspectos da visualização de dados, posso dizer que o Tableau é o vencedor, pois a visualização de dados no Tableau é um conceito fundamental e verdade, a melhor ferramenta para cientistas de dados e Tudo bem, então com isso, você aprendeu quais são as três principais ferramentas de BI. E você já sabe que o Tableau é minha ferramenta de visualização de dados favorita Nossa próxima etapa é apresentar o Tableau a você. Abordaremos o que é o Tableau, sua história e sua missão 48. Udemy 1 6 O que (correção): A primeira pergunta é: o que é o Tableau? Uma resposta rápida poderia ser: Tableau Lbs. Para converter isso em sem nenhuma habilidade técnica ou de programação, Tableau converte números brutos complexos e enfadonhos em belos gráficos e visuais, que são muito Os principais recursos do Tableau são interatividade, facilidade de criar e usar e desempenho rápido Podemos chamar o Tableau com vários nomes, como ferramenta de visualização de dados, inteligência de negócios ou ferramenta de BI, ou às vezes chamamos isso de ferramenta de geração de relatórios Bem, o Tableau é tudo isso, mas eu escolho chamar o Tableau ferramenta de visualização de dados porque a visualização dados é o conceito central do Agora vamos ter um histórico rápido sobre o Tableau. Em 2003, a Tableau foi fundada por três pessoas, Pat Christian e Chris, como resultado de projetos de ciência da computação na Universidade de Stanford Eles se concentraram na técnica de visualização para analisar dados dentro de bancos E então, em 2019, Tableau foi adquirida pela Salesforce em um negócio no valor de mais de 15 bilhões E nos últimos dez anos, a Tableau foi nomeada líder no Gartner Magic Cordants Tableau tem uma missão clara de ajudar as pessoas a ver e entender seus dados Eles realmente se concentram em manter Tableau intuitivo e fácil de usar É por isso que o Tableau não exige nenhuma habilidade técnica ou de programação para criar painéis e informações incríveis Isso significa que o público-alvo do Tableau não é apenas para usuários técnicos, como TI, analista de dados, cientista de dados, mas também para todos os outros usuários não técnicos, como usuários corporativos, usuários finais, professores e assim por diante Esse aspecto é um divisor de águas, de mudar a antiga mentalidade de ter apenas pessoal técnico e de TI trabalhando com dados e criando visualizações Mas agora temos ferramentas modernas de visualização de dados , como o Tableau, que abre as portas para todos comecem a trabalhar com É por isso que ferramentas como o Tableau ajudam as organizações a serem orientadas por dados E agora o Tableau é amplamente usado. Você pode encontrar o Tableau em quase todas as organizações, indústrias, setores e departamentos Porque a maioria dessas organizações quer capacitar seus funcionários com ferramentas como Tableau para tomar decisões melhores, mais rápidas e mais inteligentes Tudo bem, então, com isso, espero que agora você tenha entendido melhor o que é o Tableau e sua missão seguir, mostrarei meus quatro principais motivos pelos quais acho que o Tableau é líder em visualização de dados 49. Udemy 1 7 Why (correção): Tableau não é a única líder no mercado de business intelligence e visualização de dados Existem muitas outras ferramentas disponíveis, como PowerPi, Click View e assim por diante Mas agora, se você me perguntar o que torna o Tableau tão especial, por que o Tableau é tão amplamente usado, eu lhe daria quatro O primeiro motivo é o desempenho. As fontes agora estão gerando grandes quantidades de dados, e o Tableau foi projetado e otimizado para lidar com grandes volumes de dados sem comprometer o desempenho dos painéis E isso porque o Tableau está usando o processador dados de memória de alto desempenho para ajudar a analisar grandes conjuntos de dados em que os dados podem ser armazenados em colunas em vez de linhas, que pode aumentar o desempenho nos painéis A tabela não tem limitações nem nada, quanto ao número de pontos de dados na visualização Por exemplo, nessa visualização, temos mais de 1 milhão de pontos de dados sem nenhum problema. Isso nos permite analisar grandes conjuntos de dados para encontrar tendências Padrões com ótimo desempenho e todas as outras ferramentas ainda impõem limitações de pontos de dados de tamanho bruto, o que não é realmente útil para analisadores de dados O segundo motivo são visualizações rápidas e interativas. Em comparação com as outras ferramentas do Tableau, podemos criar visualizações ricas e bonitas em apenas alguns segundos Agora vou mostrar um exemplo rápido de como agrupar meus dados e como calcular a previsão. Para fazer um trabalho tão complexo no Tableau, usaremos apenas arrastar e soltar Então, vamos ver como é simples. Tudo bem, então vamos seguir os pedidos. Pegue as vendas, coloque-as nas colunas Lucro e nas linhas. E pegue os IDs do pedido e os detalhes. E eu quero ver todos os meus membros aqui. E agora vamos para o painel de análise e, em seguida, clicamos duas vezes nos clusters. Com isso, tenho muito bons clusters anteriores de meus dados. Na próxima etapa, criarei uma previsão dos meus dados. Vou pegar o ID do pedido e colocá-lo nas colunas. E então vamos fazer as vendas. Eu gostaria de mudar as duas partes visuais que tenho aqui agora, em torno de cinco anos. O que vamos fazer é acessar a análise e clicar na previsão e pronto. Tenho uma previsão de dois anos de minhas vendas. Agora vou colocá-los juntos em um painel. Então, vou criar um novo painel, arrastar e soltar os clusters, arrastar e soltar as previsões Vou vinculá-los ao filtro. É isso mesmo. Agora temos os dois e, se eu clicar, terei um painel interativo para a previsão e para os clusters. A terceira razão pela qual o Tableau é fácil de usar, como você pode ver, fizemos análises muito complexas com apenas o Dragon Drop, sem escrever nenhum código E é exatamente isso que o Tableau quer. É muito intuitivo e fácil de usar, e essa é a principal sequência de caracteres do Tableau Isso apenas abre as portas para todos os usuários não técnicos tenham a chance de trabalhar e brincar com dados para resolver seus problemas diários sem a necessidade de TI. Por outro lado, o Tableau é integrado a linguagens de programação como Python e R , o que abre outra porta para visualizações avançadas de dados que podem ser usadas O último motivo é a comunidade. Se você está trabalhando com o Tableau, bem, você não está sozinho. Você tem uma grande comunidade do Tableau. Na comunidade, temos cerca 2 milhões de estudantes e professores. E no Tableau Public, temos cerca de 5 milhões de visualizações de dados publicadas E há cerca de 200.000 perguntas e ideias compartilhadas nos fóruns do Tableau Ter uma comunidade tão grande é incrível. Para qualquer ferramenta, é muito importante porque, ao trabalhar com dados, você pode enfrentar alguns problemas ou ter dúvidas. É muito importante que você tenha um lugar onde possa fazer suas perguntas e obter conselhos de outros desenvolvedores em todo o mundo. Além disso, você também pode se inspirar nas visualizações compartilhadas de outros desenvolvedores Você pode encontrar os links importantes sobre a comunidade do Tableau na descrição do vídeo abaixo. Tudo bem, então minhas quatro razões pelas quais o Tableau é uma das melhores ferramentas para visualizações de dados são que o Tableau pode lidar com grandes quantidades de dados, o que é muito adequado para casos de uso de big data Ele oferece visualizações interativas bonitas e rápidas. O Tableau é intuitivo e fácil de usar. Não são necessárias habilidades técnicas ou de codificação. E a última razão pela qual a comunidade do Tableau é tão grande. Mais uma coisa que eu gostaria de acrescentar: a visualização de dados é, na verdade, uma habilidade que você precisa dominar como cientista ou analista de dados E o Tableau é uma ferramenta incrível para visualizações de dados. É por isso que eu recomendo fortemente aprenda ou se familiarize com o Tableau Vai ser uma grande vantagem para sua carreira. Tudo bem, pessoal. Então, com isso, você sabe minhas razões. Acho que o Tableau é líder em visualização de dados. E com isso, concluímos o primeiro capítulo do Tableau onde abordamos muitos termos importantes sobre dados e o Tableau E no próximo capítulo, teremos uma visão geral dos pacotes de produtos da Tableau onde apresentarei oito produtos diferentes da Tableau 50. Produtos de 2 seções: Produtos de mesa No Tableau, temos oito produtos diferentes e é muito importante entendê-los e entender as diferenças entre eles. É por isso que vou dar uma visão geral rápida de todos os oito produtos da Tableau E então vamos compará-los lado a lado para entender as diferenças entre eles. E acrescente o final do processo de tomada de decisão que eu costumo seguir para escolher o produto certo para suas necessidades. Então, agora vamos começar com o primeiro tópico em que podemos ter uma visão geral do processo de desenvolvimento e dos produtos. Então, agora vamos. 51. Udemy 2 1 Dev de introdução: Tudo bem, pessoal. Neste capítulo, apresentarei a suíte de produtos Tableau para entender as diferenças entre os oito produtos da Tableau E começaremos com os produtos de desenvolvimento do Tableau. Tudo bem, se você acha que o Tableau é apenas um software, então você está errado. Se você visitar a página inicial do Tableau, Tableau.com, encontrará muitos produtos diferentes da Tableau, como o Tableau Stop Public Server e o Cloud Prep No começo, posso dizer que pode ser confuso ter todos esses produtos da Tableau, mas não se preocupe com isso Vou explicá-los um por um. Assim, você pode escolher as combinações certas de produtos da Tableau para você ou para sua organização É muito importante entender as diferenças entre eles, funcionalidades e as limitações de cada produto da Tableau E vamos mergulhar. Os pacotes de produtos do Tableau contêm oito produtos diferentes. Temos o Tableau Disktop, o Tableau Public Disktop Rep Server, o Cloud Public, o Cloud Reader e o Tableau Mobile Tudo bem, a primeira coisa a entender é que podemos dividir esses produtos em duas categorias principais, desenvolvedores e ferramentas de compartilhamento. As Ferramentas para desenvolvedores do Tableau, como o nome indica, são ferramentas que ajudarão você a criar visualizações de dados criando e projetando painéis, gráficos, relatórios ou fazendo preparações de dados ou engenharia de dados preparando os dados para análise de dados Nessa categoria, podemos encontrar três produtos da Tableau. Tableau Disktop, Public Disctop e Tableau Prep. E agora, na outra categoria, temos as ferramentas de compartilhamento. Essas ferramentas podem ajudá-lo a compartilhar e colaborar com o trabalho que você fez e criou usando as ferramentas do desenvolvedor Nessa categoria, podemos encontrar cinco produtos da Tableau. Tableau Server, Tableau Cloud Public, Cloud Reader e Tableau Tudo bem, agora vamos nos concentrar nos produtos da Tableau na categoria Ferramentas para desenvolvedores Agora também podemos dividir as ferramentas do desenvolvedor em dois grupos com base em suas finalidades. Temos visualizações de dados e engenharia de dados. Abaixo das visualizações de dados, encontramos dois produtos da Tableau, o Tableau Stop e o Tableau Public Stop. E, além da engenharia de dados, temos apenas um produto da Tableau, que é o Tableau Prep que é Tudo bem, agora, depois de entendermos as principais categorias e os principais objetivos dos produtos Tableau, falaremos agora sobre o processo de desenvolvimento no Tableau Tudo bem, então, basicamente, temos três etapas muito simples no processo de desenvolvimento no Tableau Na primeira etapa, conectamos nossos dados ao Tableau. Em seguida, na próxima etapa, começamos a criar nossas visualizações de dados para fazer a análise de dados criando gráficos de relatórios e painéis E na terceira etapa, compartilhamos nosso trabalho publicando-o. Os dois produtos para realizar essas três etapas são o Tableau Disktop e o Tableau Public Disktop Em muitos casos, a qualidade de nossos dados é ruim, não está pronta para análise. É por isso que adicionamos mais uma etapa de pré-processamento para preparar nossos dados antes de começarmos a criar nossos recursos visuais. E podemos usar para essa etapa o produto Tableau prep. Tudo bem, agora vamos nos aprofundar nos produtos dos desenvolvedores do Tableau, um por um para entender os principais recursos e as limitações de cada um deles Tudo bem, então com isso, temos uma visão geral do processo de desenvolvimento e dos produtos. Em seguida, teremos uma visão geral rápida do Tableau Desktop 52. Udemy 2 2 Desktop: Tableodsctop é um software você baixa e instala Com o Tablo Syctop, você pode se conectar a vários tipos de fontes diferentes Há mais de 90 conectores de dados que você pode conectar ao Tableau Server ou a arquivos como Excel, Text Jason ou a servidores Prem, como my Ou para a nuvem, como Amazon, Google e Microsoft Azure. Depois de conectar o Tableau aos seus dados, você pode começar a criar suas visualizações de dados No Tableudyctop, você encontrará muitas ferramentas e funções para ajudá-lo a criar gráficos e relatórios com apenas E então você pode combinar esses diferentes relatórios em painéis interativos E depois de criar suas visualizações e painéis, você tem três opções para compartilhar seus dados publicando-os no Tableau Server, no Tableau ou no Tableau Public Cloud Ou até mesmo você pode armazenar suas pastas de trabalho localmente em seu PC. Tudo bem, então o Tableau Stop é o produto principal do Como desenvolvedor do Tablo, você passará 90% do seu tempo usando essa ferramenta Tabloid Distop é uma ferramenta de desenvolvedor para criar visualizações de dados nas quais você se conecta aos seus dados, cria painéis e os publica. Estranhamente, o Tableau Stop não é uma ferramenta gratuita como o Power BI Disctop Tableau Stop não é uma ferramenta gratuita como o Power BI Disctop Para trabalhar com o Tabloidstop, você precisa comprar uma licença Acho que eles oferecem algum tipo de fase experimental ou, se você for estudante, ganha um ano grátis. Não acredite nas minhas palavras. É melhor conferir a oferta atual da Tableau em sua página inicial Com o Table Stop, você pode conectar mais de 90 fontes de dados diferentes. Você também pode publicar seu trabalho em qualquer lugar no Tableau Server, no Tableau Cloud e no Tableau Public Como o Tablo Stop exige uma licença, você não tem nenhuma limitação sobre quantas estradas e dados você pode armazenar e processar Tableau Desktop é destinado analistas de dados, cientistas de dados desenvolvedores de PI que trabalham profissionalmente em empresas em projetos de análise de dados Tudo bem, então essa foi uma visão geral rápida do Tableau Desktop Em seguida, verificaremos o Tableau Public Desktop. 53. Udemy 2 3 Público: O Tableau Public é a versão gratuita do Tableau Stop. É muito parecido com isso. É uma ferramenta de desenvolvedor para criar e publicar visualizações de dados E como é gratuito e não requer licença, ele vem com limitações de combustível. No Tableau Public, temos cerca de dez conectores de dados que você pode conectar somente às lutas locais em seu PC Outra limitação disso é que você pode armazenar e processar apenas 15 milhões de linhas de seus dados e publicar somente na nuvem pública do Tableau Isso significa que você não pode publicar seu trabalho no Tableau Server ou nas nuvens privadas do Tableau E a última limitação é que você não pode armazenar suas pastas de trabalho no PC local Mas tenho que ter certeza de que a parte mais importante disso, todas as funções e ferramentas para criar recursos visuais e painéis, está totalmente disponível no Tableau Public, como o Tableau Dctop, o que torna Tableau Public uma ótima alternativa e ferramenta para iniciantes praticarem e aprenderem o Tableau antes de comprar aprenderem o Tableau E, para ser sincero, é por isso que decidi usar Tableau Public em todos os meus tutoriais para que qualquer pessoa possa acompanhar e praticar comigo sem precisar comprar Tudo bem, então, com isso, temos uma visão geral rápida do desktop do Tableau Public e, em seguida, verificaremos a ferramenta de engenharia de dados, o Tableau prep 54. Udemy 2 4 Público: O Tableau Prep Builder é um software que você baixa e instala no seu BC e pode usá-lo para preparar seus dados antes de começar a analisá-los Assim como no Tableau Desktop, você pode se conectar a vários tipos de fontes diferentes Existem mais de 90 conectores de dados, como pilhas do Tableau Server na nuvem local e assim por diante Depois de conectar o Tableau aos seus dados, você pode começar a criar fluxos de dados nos quais você tem acesso a ferramentas e funções para ajudá-lo a transformar seus dados Por exemplo, combinando limpeza de dados, filtragem, agregação e todas as outras tarefas de engenharia de dados, prepare seus dados para visualizações de dados E no final do fluxo de dados, você pode armazenar os novos dados preparados em três locais diferentes. Seja como um arquivo em seu PC local ou publique-o como uma fonte de dados no Tableau Server ou na nuvem E a última opção, você pode gravar a saída diretamente nos bancos de dados. E depois que terminarmos de criar os fluxos de dados, você poderá publicá-los no Tableau Server ou no Tableau E no Table Prep, você tem a opção de armazenar seus fluxos de dados localmente em Tudo bem, então o Table Prep é uma ferramenta de engenharia de dados para preparar nossos dados, para se preparar para análises Às vezes, os dados que estamos conectando ao Tableau Desktop têm baixa qualidade e não podemos usá-los imediatamente em nosso painel É por isso que passamos horas e horas limpando, organizando e combinando e preparando nossos dados. E isso pode ser muito demorado. Então, nessa situação, poderíamos usar o Tableau Prib para nos ajudar nesse processo O Tableau Prib é uma ferramenta de desenvolvimento para engenharia de dados em que nos conectamos aos nossos dados, criamos fluxos de dados e depois os publicamos E não é uma ferramenta gratuita, requer uma licença no Tableau Prep, temos mais de 90 conectores de dados diferentes A saída dos fluxos de dados pode ser armazenada localmente em seu PC ou como uma fonte de dados do Tableau ou diretamente nos bancos E podemos publicar o fluxo de dados no Tableau Server ou no Tableau O Tableau Prep não é como o Tableau Desktop. Não temos nenhuma versão gratuita do Tableau Prep, então não há nenhum Tableau Public Tudo bem, então essa foi uma visão geral rápida da preparação do Tableau Em seguida, compararemos todos os três produtos de desenvolvimento da Tableau lado a lado E vou orientá-lo meu processo de tomada de decisão para escolher o produto certo para você. 55. Udemy 2 5 Compare: Tudo bem, agora vamos fazer um resumo dos três produtos, onde vamos compará-los lado a lado. O principal objetivo do Tablo Dicto and Public é gerar visualizações de dados Mas a principal tarefa do Tablo Prep é a engenharia de dados. Agora, se você está falando sobre os custos, tanto o Ctop quanto o Prep exigem licenças, mas o uso do Tablo Public é gratuito Agora, sobre o aspecto de segurança dos dados. O Tablo Dctop e o Prep são seguros pois você pode publicá-los Tablo Public, você precisa publicar seu trabalho em plataformas públicas Todos podem ver seus dados, então você não pode protegê-los no Tableau Public E o próximo ponto, limites de dados. Como o público é gratuito, ele vem com as limitações de 15 milhões de linhas. Mas Disktop e Prep, você não terá limitações O próximo ponto são os conectores. Tanto no Disktop quanto no Prep, você tem mais de 90 conectores de dados diferentes, como arquivos, ABI, servidores, Onde no Tableau Public você pode se conectar somente aos arquivos. E se falarmos sobre o aspecto das conexões em tempo real, a única ferramenta que oferece conexões em tempo real com suas fontes de dados é o Tableau Disctop Você não pode fazer conexões em tempo real no Tableau Public e no Tableau Prep Você sempre precisa trabalhar com os dados extraídos. O próximo ponto é armazenar seus arquivos localmente. Tanto o Tableau Disktop quanto o Tableau Prep permitem que você faça isso armazenando seu trabalho localmente em seu Mas no Tableau Public você não pode fazer isso. Em vez disso, você sempre precisa publicar seu trabalho no Tableau Public Cloud O último aspecto é sobre o público-alvo. O Tableau Disctop foi feito para cientistas e analistas de dados, mas o Tableau Public foi feito para qualquer pessoa que queira trabalhar com visualizações de dados, e o Tableau Prep Tudo bem, agora com isso, temos uma boa visão geral dos três produtos da Tableau para desenvolvimento E agora vem a pergunta: quando usar qual produto. Agora, deixe-me guiá-lo no meu processo de tomada de decisão usando os seguintes gráficos de gripe. Primeiro, fazemos a pergunta, para qual finalidade. Se precisarmos de produtos para engenharia de dados, é fácil. Temos apenas um produto da Tableau que é o Tableau Prep Agora, se precisarmos de produtos para visualizações de dados, poderemos fazer mais perguntas A próxima pergunta: precisamos nos conectar aos bancos de dados ABI do servidor ou à nuvem Se a resposta for sim, precisamos usar o Tableau Desktop E se a resposta for não, então fazemos a próxima pergunta. Nossos dados podem ser públicos? Se a resposta for não, nossos dados são confidenciais, então precisamos usar o Tableau Desktop Mas se a resposta for sim, nossos dados podem ser públicos, então passamos para a próxima pergunta. Nossas fontes de dados contêm mais de 15 milhões de linhas? Se sim, então temos que escolher o Tableau Stop. Mas se a resposta for não, nossas fontes de dados têm menos de 15 milhões de linhas, então vamos para a última pergunta. Precisamos ter conexões em tempo real com nossas fontes de dados? Se a resposta for sim, teremos que escolher novamente o Tableau Desktop Mas se a resposta for não, finalmente poderemos usar o Tableau Public Tudo bem, então, se você seguir essas perguntas e este gráfico, poderá decidir facilmente quando usar quais produtos da Tableau Tudo bem, então, com isso, abordamos todos os produtos da Tableau para desenvolvimento Em seguida, começaremos a falar sobre os produtos da Tableau para compartilhamento Então, vamos primeiro entender o processo de compartilhamento. 56. Udemy 2 6 em Share: Tudo bem, então, no tutorial mais breve, dividimos os produtos do Tableau em duas categorias principais: desenvolvedores, ferramentas e ferramentas de compartilhamento Agora vamos nos concentrar na segunda categoria, as Ferramentas de compartilhamento, onde temos o Tableau Server, o Cloud Public, o Cloud Reader e o Tableau mobile E, como o nome indica, esses produtos podem nos ajudar a compartilhar nossos relatórios e painéis com outras pessoas. No último tutorial, falamos sobre as quatro etapas do processo de desenvolvimento do Tableau Agora vamos nos aprofundar na etapa número quatro, onde falaremos sobre as diferentes opções que temos para compartilhar nossos relatórios e painéis com outras pessoas Se você quiser compartilhar suas imagens com seus colegas em sua organização , temos aqui algumas opções Primeiro, você pode instalar os produtos do Tableau Server em servidores usando a infraestrutura da sua organização E então você pode começar a publicar e compartilhar seu painel lá. Em seguida, seus colegas podem usar o navegador da Web ou usar o aplicativo móvel Tableau em seus smartphones ou tablets para visualizar e interagir com seus painéis diretamente do servidor A segunda opção que temos instalar os produtos do Tableau Server em provedores de serviços de nuvem como Amazon AWS, Microsoft Azure ou Google Clouds E então você pode publicar seu painel lá. E a mesma coisa aqui, os usuários podem usar navegadores da Web ou Tableau Mobile para acessar seu trabalho A terceira opção que temos é usar o Tableau Private Cloud Service Aqui, você não precisa instalar nenhum servidor do Tableau nem nada Você preparará tudo com a equipe do Tableau. Você pode começar a publicar imediatamente seu painel lá, e seus usuários podem consumi-lo do Tableau Cloud Agora, digamos que você queira compartilhar seus painéis com todos no mundo e torná-los públicos Depois, você pode usar o Tableau Public Cloud. Você não precisa instalar nada. Você pode publicar imediatamente seu painel lá. E usuários de todo o mundo podem usar seus navegadores da web para acessar seus painéis e dados Mas eles não podem usar o aplicativo móvel para acessar o Tableau Public E agora, a última opção que eu realmente não gosto de usar. Se quiser compartilhar seus relatórios com usuários individuais, você pode enviar a eles um arquivo do Tableau com o formato TX trabalho em pacote do Tableau que contém seus dados, além de seus relatórios Em seguida, os usuários podem visualizar esse arquivo usando o software Tableau Reader instalado no PC Tudo bem, então com isso, temos uma visão geral do processo de compartilhamento e das diferentes opções sobre como compartilhar seus dados. Em seguida, apresentarei três métodos de hospedagem do Tableau 57. Hospedagem no Udemy 2 7: Tudo bem, pessoal. Agora , para entender as diferenças reais entre o Tableau Server e o Tableau Cloud, precisamos entender os detalhes do back-end e alguns conceitos básicos sobre hospedagem Vamos lá, digamos que somos empresa iniciante e queremos hospedar nosso próprio aplicativo do Tableau e criar toda a infraestrutura Por esse motivo, há uma longa lista de tarefas que devem ser realizadas. Obviamente, a primeira coisa que precisamos fazer é empilhar alguns hardwares e configurá-los como servidores que executarão os aplicativos Cada servidor também precisa Portanto, precisamos fornecer infraestrutura adicional de armazenamento alguns drivers de disco rígido e servidores SSDs também precisam estar conectados à Internet Portanto, temos que fornecer também toda a infraestrutura de rede. Assim que tivermos todas essas equipes, teremos todos os hardwares A próxima coisa que precisamos fazer é começar a instalar e configurar alguns softwares Como se pudéssemos instalar um sistema operacional, por exemplo, Windows ou Linux, e muitos outros middlewares Depois que o sistema operacional estiver instalado, precisamos instalar e configurar o aplicativo Tableau Server Quando todos os softwares e hardwares estiverem prontos e funcionando , finalmente chegou a hora de configurar nossos projetos do Tableau E temos que gerenciar as seguintes tarefas. Precisamos começar a adicionar usuários ao servidor do Tableau e mapeá-los para as licenças corretas que temos, agendas e tarefas para atualizar nossos dados no servidor do Tableau e , em seguida, começar a monitorar as tarefas do Tableau seguida, começar a Tudo bem, agora chegamos à grande questão que temos que responder. Quem administrará o quê? A primeira opção que você tem se decidir gerenciar todas essas camadas significa que estamos falando sobre o modelo local. Portanto, é uma propriedade clara você gerencia tudo, de cima para baixo, o hardware, o software e o próprio projeto. Mas agora, se você disser , sabe o que, isso é demais para gerenciar Não temos dinheiro para comprar todas essas coisas e hardwares no início e não temos tempo para cuidar deles e mantê-los Então, você começará a pensar em terceirizar os hardwares em que comprará um serviço de provedores de nuvem como Microsoft Azure, Amazon, AWS Saiba que eles gerenciam o hardware e você gerencia o software e os projetos. E isso é o que chamamos de infraestrutura como serviço, é a primeira letra de cada palavra. Mas agora, se você disser, sabe o que, nossa equipe de TI é muito pequena, nem temos tempo para manter esses softwares atualizados. Cada vez que o Tableau lança uma nova versão, precisamos instalar uma nova versão do Tableau Server, o que realmente nos faz perder tempo e não podemos nos concentrar em nossos principais Não temos recursos para gerenciar nosso próprio software. Então você começa a pensar em terceirizar a camada de software Para fazer isso, você pode comprar um serviço da Tableau. Chama-se Tableau Clouds, onde a equipe do Tableau gerencia tudo para você, tanto o hardware quanto E isso é o que chamamos de software como serviço como. Ok pessoal, agora vamos resumir e comparar as três opções de hospedagem O primeiro ponto é sobre a hospedagem configurada no local. Você também precisa instalar o Tableau Server nos servidores da sua organização, conforme necessário Servidor Tableau instalado em um provedor de serviços de nuvem, por exemplo, Microsoft Azure, e no SAS, você acabou de comprar produtos em nuvem da Tableau E agora, a pergunta: quem gerencia o quê? No local, você gerencia tudo, o hardware, o software e seus projetos. E não há terceirização, pois você gerencia o software e seus projetos E o provedor de serviços em nuvem gerencia apenas o hardware no Sass, você gerencia apenas seus projetos de negócios E o Tablo pode gerenciar tanto o hardware quanto o software. Então, agora vamos verificar as vantagens e desvantagens de cada modelo de serviço para o local. O bom aqui é que você tem controle total de tudo, hardware e do software, e seus dados permanecem protegidos por seus firewalls Isso é muito importante se você tiver informações críticas ou confidenciais que não devem ser armazenadas fora do firewall da empresa. Mas a desvantagem aqui que você precisa de administradores de hardware e software dedicados para lidar com a manutenção, correção e muitas outras tarefas É muito caro. No início dos projetos, você precisa pagar muito pelos hardwares e softwares, e isso não é flexível É muito difícil ampliar ou reduzir seus hardwares conforme Com todas essas coisas, geralmente você tem menos tempo para seus projetos de negócios. Tudo bem Então, agora vamos passar para o IS a primeira vantagem que ele oferece flexibilidade. Você pode ampliar e reduzir os hardwares conforme as necessidades da empresa e não há custo inicial para Mas a desvantagem do IS é que você ainda precisa administradores para gerenciar seus softwares, fazer instalações e patches de seus softwares. E se você não prestar atenção ao custo, pode acabar pagando pílulas grandes. Agora vamos passar para Como a principal vantagem SS é que ele permite que sua equipe de TI se concentre apenas nos principais projetos de negócios e permite que você implemente projetos em muito pouco tempo. E a outra coisa boa é que seu software estará sempre atualizado. A equipe do Tableau vai lidar com isso. Mas a desvantagem do SS é a perda de controle. Você ficará à mercê da equipe do Tableau. Se algo ruim acontecer, como problemas de segurança, todos os dados da sua organização podem ser comprometidos. E a outra desvantagem é que você pode ter problemas de desempenho ou de rede ruins ao conectar o Tableau aos seus sistemas de origem Meu conselho aqui é que você evite reinventar a roda Sempre aproveite os serviços que fazem coisas que não fazem parte do seu negócio principal. Cada hora que você gasta corrigindo um sistema operacional instalando uma atualização para seu software ou substituindo hardware, é uma hora não gasta aprimorando e refinando seus painéis Tudo bem, então, com isso, aprendemos as diferenças entre esses três métodos de hospedagem do Tableau A seguir, teremos uma visão geral do Tableau Server e do Tableau Cloud 58. Nuvem de servidor Udemy 2 8: Tudo bem, pessoal. Então, agora vamos nos aprofundar no Tableau, compartilhando produtos um por um para entender seus principais recursos e as limitações de cada um deles E começamos com o Tableau Server e o Tableau Cloud. Como desenvolvedores do Tableau nas organizações, precisamos compartilhar nossos relatórios e painéis com outros colegas em nossa Portanto, precisamos colocar esses painéis em um ambiente ou plataforma confiável em nossas organizações E geralmente temos quatro requisitos. O primeiro requisito , deve ser seguro e protegido. Queremos controlar quem está acessando nossos dados e painel. Em segundo lugar, deve ser fácil de escalar. Em terceiro lugar, ele deve ser robusto e capaz lidar com uma grande quantidade de usuários e dados. E o último requisito, ele deve ser poderoso e oferecer alto desempenho. Ninguém quer painéis e relatórios lentos. E agora, para criar esse ambiente confiável com esses requisitos, temos dois produtos da Tableau, o Tableau Server e o Tableau E temos três opções de hospedagem nas instalações As e SS. Não se preocupe com os termos, vou explicá-los, Tableau Server e Cloud, eles são muito parecidos No nível da interface do usuário, você não notará nenhuma diferença. Mas se você estiver verificando o nível de back-end, há uma grande diferença entre eles. Então, agora vamos falar primeiro sobre o nível da interface do usuário do Tableau Server e da Table Cloud Depois de publicar seu painel no Tableau Server ou na nuvem, você pode compartilhá-los fornecendo links para os usuários em todos os departamentos da sua organização E, em seguida, os usuários podem acessar seu painel usando navegador da web sem instalar nenhum software. E se você der acesso a eles, eles podem começar a explorar seus dados no Tableau Server ou na nuvem Você pode gerenciar seus usuários adicionando e removendo-os. Dê a eles regras específicas, como administrador, criadores, espectadores ou explorador. Você também pode gerenciar seus usuários adicionando-os aos grupos. Outra tarefa importante que você pode realizar no Tablocerver ou no Cloud é automatizar suas Por exemplo, você pode criar um cronograma de atualização para atualizar suas fontes de dados regularmente, como uma vez por dia no Tablo Server e na Você pode monitorar as tarefas e os cronogramas para verificar o status se o trabalho falhou ou foi bem-sucedido E você pode encontrar muitas outras estatísticas sobre o tempo de execução, a média e as mensagens de erro e assim por diante. Não só os usuários podem visualizar os painéis no Tableau Server ou na nuvem, mas também podem criar um novo Se você der direitos suficientes aos usuários, eles podem até começar a criar seus próprios insights e visualizações diretamente no navegador da Web sem precisar instalar nenhum desktop Tablo É algo que chamamos de PI de autoatendimento. Tudo bem, então essa foi uma visão geral rápida do servidor e da nuvem do Tableau E a seguir falaremos sobre a opção gratuita Tableau public 59. Udemy 2 9 Público: Tudo bem, pessoal. Agora, com isso, temos uma visão clara sobre o Tableau Server e o Tableau Cloud Então, agora vamos falar sobre os outros produtos de compartilhamento do Tableau O Tableau Public Cloud é um serviço de nuvem gratuito gerenciado pela equipe da Tableau Todos no mundo podem compartilhar visualizações nessa plataforma Se você publicar seus painéis no Tableau Public, todos poderão acessá-los, interagir com eles e até mesmo baixá-los Tableau Public é como uma mídia social, você pode editar seu perfil e adicionar suas informações pessoais no Tableau Public, você tem uma enorme galeria de vistos criada por pessoas de todo Atualmente, ele hospeda mais de 5 milhões de visualizações no Tableau Public Se você está navegando e encontrou algum painel interessante como este incrível painel de Ajias, você pode adicioná-lo aos seus favoritos e depois verificar quais outras visitas Ajias criou e publicou para público e, como qualquer outra mídia social, se você gostar do conteúdo dela, você pode segui-la para ver suas novas atualizações E se você se inspirar em um de seus painéis, pode instalar a pasta de trabalho inteira para ver como ela criou esses painéis incríveis e ver todos Com isso, você está expandindo o conhecimento em Tableau Developments Então, usando o Tableau Public, você pode se inspirar em outras pessoas e se conectar com outros desenvolvedores do Tableau de todo o mundo E mais uma coisa interessante sobre o Tableau Public se você está procurando um novo emprego e quer aperfeiçoar suas habilidades de visualização de dados, você pode publicar muitos trabalhos no Tableau Public e vinculá-los ao seu currículo para que as empresas possam ver o quanto você é qualificado no seu currículo para que as empresas possam ver o quanto você é qualificado Então, todos esses recursos interessantes fazem do Tableau Public Cloud uma plataforma muito atraente para compartilhar visualizações Mas agora, se você está falando sobre os aspectos de segurança, é muito limitado. A única coisa que você pode controlar é não ter permissão para baixar suas visualizações ou ocultá-las completamente de outras pessoas. Mas você não tem nenhum controle de acesso do usuário como temos no Tableau Server ou na nuvem O Tableau Public Cloud é um serviço de nuvem gratuito da Tableau Hospedamos muitos relatórios e painéis criados por pessoas de todo o mundo É uma ótima plataforma para se inspirar na comunidade do Tableau, criar conexões com outros desenvolvedores do Tableau e compartilhar suas habilidades Mas, como é gratuito, ele vem com limitações de campo. O tamanho total disponível para cada conta é de apenas 10 gigabytes Seu painel e seus relatórios não estão conectados aos sistemas de origem. Isso significa que você não pode atualizar automaticamente seus dados no Tableau Public Sempre, você precisa fazer isso manualmente. Assim, você pode abrir os relatórios, atualizar os dados e publicá-los novamente no Tableau Cloud E a terceira limitação do Tableau Public é que, como o nome indica, todos no mundo podem ver e compartilhar seus dados Isso significa que você não pode usá-lo em organizações, pois não pode proteger seus dados. Tudo bem, por enquanto, isso é tudo sobre o Tableau Public Em seguida, abordaremos o Tableau Reader e o Tableau Mobile. 60. Leitor de Udemy 2 10 em dispositivos móveis: O Tableu Reader é um software que você baixa e instala no seu BC Você pode usá-lo somente para visualizar relatórios e painéis, mas não pode usar o Tableau Reader para criar visualizações de dados ou Como você pode ver, não temos ferramentas ou funções para criar gráficos. Você não pode nem mesmo conectar nenhuma fonte de dados ou atualizar seus dados O Tableau Reader é uma ferramenta muito antiga do Tableau. Ele foi criado nos primeiros dias do Tableau para compartilhar conteúdo empilhado usando o Tableau Isso foi antes mesmo de o Tableau Server e Tableau Cloud serem disponibilizados. Naquela época, Tableau Reader era a única opção que você para compartilhar painéis e relatórios com Então, do jeito que funciona, você cria visualizações de dados usando o Tableau Stop e depois envia um arquivo para outra pessoa Em seguida, eles usarão o Tableau Reader para visualizar e interagir com o painel que você criou Resumindo, o Tableau Reader é uma pré-ferramenta. É só para visualizar e interagir com relatórios e painéis criados usando o Tableau Stop Você não pode criar nem editar nada no Tableau Reader. Você não pode atualizar os dados dentro do seu painel usando o Tableau Reader Cada vez que você precisa pedir uma nova cópia. Se você deseja ter dados atualizados e não há recursos de segurança, proteção por senha ou opção de login, isso é um grande problema Se os arquivos chegarem à mão errada, dados da sua organização poderão ser expostos. Bem, eu não recomendo usar essa ferramenta. Nas organizações, o risco é muito grande. Mas se você quiser correr o risco e compartilhar suas imagens com 123 pessoas, use-as, mas tente evitá-las O Tableau mobile é um aplicativo móvel gratuito que você pode baixar em seu smartphone ou tablet Você pode usá-lo para visualizar e interagir com relatórios e painéis do Tableau publicados no Tableau Server Portanto, você pode usá-lo apenas para visualizar os relatórios. Você não pode usá-lo para criar novos relatórios ou editar os relatórios. Embora o download do Tableaumobile seja gratuito, ele requer uma licença para ser usado só pode acessar o Tableau Server e o Tableau Cloud Portanto, você não pode usá-lo para acessar o Tableau Public e Tableau Moobile pode armazenar automaticamente seus relatórios e Isso significa que você pode acessá-los mesmo se estiver offline. Tudo bem, então, com isso, temos uma visão geral de todos os cinco produtos de compartilhamento do Tableau Em seguida, compararemos todos os cinco produtos da Tableau lado a lado E vou orientá-lo meu processo de tomada de decisão para escolher os produtos certos para você. 61. Udemy 2 11 Compare Compartilhe: Tudo bem, pessoal. Então, agora vamos resumir e comparar todos os produtos de compartilhamento do Tableu lado a lado O primeiro ponto sobre hospedagem do servidor Tableu pode ser hospedado em suas organizações ou em provedores de serviços em nuvem, como Azure ou Amazon Tanto o Tableau Cloud quanto Tableau Public Cloud são hospedados pela equipe do Tableau O Tableau Reader será apenas um software instalado em seu PC Você nem pode hospedá-lo. Agora, se você está falando sobre o custo do Tableau Server, precisa pagar por licenças, hardware e manutenção, mas no Tableau Cloud você só precisa pagar pelas O Tableau Public e o Tableau Reader são de uso gratuito. Agora, se você verificar os aspectos de segurança dos dados, tanto o Tableau Server quanto o Tableau Cloud são altamente seguros Table Public e reader, eles não são. próximo ponto é sobre as limitações de armazenamento no Tableau Server Realmente depende do servidor, do espaço em disco. No Tableau Cloud e no Reader , não há limitações. Mas no Tableau Public Cloud, o tamanho total disponível para cada conta é de apenas 10 gigabytes O próximo ponto sobre os conectores. O Tableau Server e o Cloud podem ser conectados a diferentes tipos de fontes, como Cloud API, serviços, arquivos, bancos de dados e assim por diante Mas os leitores do Tableau Public, Cloud e Tableau não podem ser conectados diretamente a nenhum dos seus sistemas de origem Vamos passar para o próximo ponto, automação no Tableau Server e na nuvem Você pode agendar tarefas para atualizar seus dados dentro de seus painéis automaticamente partir dos sistemas de origem Mas os dados dentro da nuvem pública e do Tableau Reader não podem ser atualizados Você tem que fazer isso manualmente. Você precisa republicá-lo ou reenviar o arquivo O próximo ponto sobre o Tableaumobile que você pode conectar seus smartphones ou tablets somente ao Tableau Server ou ao Tableau Cloud Agora, até o último ponto, podemos usar o Tableau Server e a nuvem para compartilhar painéis dentro das organizações Table Public é usado para compartilhar painéis com o mundo inteiro, e o Tableau Reader é usado para compartilhar painéis diretamente Tudo bem, agora com isso, temos uma visão geral de todos os produtos de compartilhamento do Tableau Agora, a questão é quando usar quais produtos? Deixe-me guiá-lo no meu processo de tomada de decisão seguindo este gráfico. Tudo bem. Primeiro, fazemos todas as perguntas sobre as limitações do Tableau Public Cloud A primeira pergunta: os dados podem ser públicos? Se a resposta for sim, faremos a próxima pergunta. Os dados devem ser atualizados com frequência nos relatórios e painéis Se a resposta for não, você pode usar o Tableau Public Cloud Mas se os dados não devem ser públicos e devem ser atualizados automaticamente , temos que pensar em hospedagem privada Agora a pergunta é: você quer gerenciar o hardware? Se sim, então você pode usar o Tableau Server localmente em sua organização Se você não quiser fazer isso e quiser terceirizar, faça a próxima pergunta Você quer gerenciar o software sozinho? Mas se a resposta for sim, você poderá usar novamente o Tableau Server, mas desta vez ele será hospedado em um provedor de serviços em nuvem, como Microsoft Azure, em um modelo de serviço Mas se a resposta for não, você não quer gerenciar o software sozinho e quer terceirizá-lo, então você pode usar o Tableau Cloud como um serviço SAS Como você pode ver, o Tableau Reader não está no meu processo de tomada de decisão pois eu não o recomendo de jeito nenhum Agora, se você combinar esse fluxograma com o que criamos anteriormente para ferramentas de desenvolvedores, você obterá todo o meu processo de tomada de decisão que costumo usar quando inicio novos projetos do Tableau Então, se alguém lhe perguntar quando usar qual produto da Tableau, você pode dar uma olhada e encontrar as combinações certas para você ou para sua empresa Todos esses materiais, você pode encontrá-los no meu site. Tudo bem, pessoal. Com isso, abordamos todos os oito produtos da Tableau e entendemos as diferenças entre eles. No próximo capítulo, aprenderemos arquitetura do Tableau para entender como o Tableau funciona internamente e quais são os principais componentes do 62. Arquitetura de 3 seções: Arquitetura de mesa. Agora vamos entender como o Tableau funciona internamente, seus componentes e suas limitações Então, agora vamos abordar muitos conceitos importantes do Tableau, como o que são conexões ativas e de extração, quais são os diferentes tipos de arquivo no Tableau E então podemos começar a desenhar a arquitetura do Tableau Desktop Em seguida, vamos passar para o Tableau Server para Tableau Server para entender diferentes cenários como o processo publicado, o processo autenticação e o processo de acesso à visualização Depois disso, vamos completar o panorama geral desenhando a arquitetura do servidor e seus componentes. E, no final, você também abordará a arquitetura do Tableau Public Então, agora vamos começar com o primeiro conceito, as conexões de dados ao vivo e de extração. Então, agora vamos. 63. Udemy 3 1 extrato ao vivo: Nesta seção, você aprenderá arquitetura do Tableau para entender como o Tableau funciona internamente e quais são seus principais componentes Você aprenderá alguns conceitos importantes. E começaremos com a fonte de dados, os tipos de conexão, a transmissão e a extração. Agora chegamos à decisão ou às perguntas mais importantes que faremos dentro da fonte de dados. Você quer armazenar uma cópia extra dos seus dados dentro do Tableau Aqui temos dois designs para a fonte de dados. Ou você dirá: não, não precisamos copiar dentro do Tableau Os dados devem permanecer onde estão nos sistemas de origem. Então, o que pode acontecer? visualização precisa de dados, ela enviará quadrados diretamente para o banco de dados externo Em seguida, o banco de dados enviará os resultados de volta às suas visualizações. Os dados vêm sempre atualizados das fontes diretamente para seus painéis Esse tipo de conexão, que chamamos de conexão ativa, ou você vai dizer que sim, vamos ter uma cópia dos nossos dados dentro do Tableau Um instantâneo ou subconjunto dos dados que serão copiados do banco de dados externo para o Tableau Essa cópia, nós a chamamos de extrato. Agora, toda vez que nossa visualização precisar de dados, ela enviará consultas, dessa vez para a extração em vez do banco de dados externo Em seguida, o extrato retornará os resultados às suas visualizações. Como a extração está dentro do Tableau e muito próxima das visualizações, obteremos um ótimo tempo de resposta e um desempenho muito rápido Esse tipo de conexão, nós o chamamos de conexão de extração. Tudo bem, agora a questão é: qual tipo de conexão devo usar nas minhas fontes de dados? A resposta típica para essa pergunta é, bem, depende. Porque aqui temos uma troca entre desempenho e atualização de dados. Por exemplo, se para você o desempenho é muito mais importante do que a atualização dos dados , você precisa usar a extração Como os dados serão armazenados Tableau na memória usando a técnica de armazenamento em colunas, você obterá um ótimo desempenho Mas se você disser que sabe o que, para mim, a atualização dos dados é mais importante do que o desempenho. Então, você precisa usar as conexões em tempo real em suas fontes de dados, pois sempre obterá os dados atualizados diretamente das fontes em seus painéis Tudo bem, então essa foi uma visão geral rápida das duas conexões de tipos de dados no Tableau Live e no Extract seguir, aprenderemos os diferentes tipos de arquivos que você pode gerar no Tableau 64. Udemy 3 2 arquivos no tableau: Tudo bem, agora, se você quiser enviar arquivos do Tableau diretamente para os usuários, temos que fazer a pergunta: que tipo de arquivo vamos enviar Porque no Tableau, podemos gerar não apenas um arquivo, podemos gerar cinco tipos diferentes de arquivos no Tableau Então, agora vamos ter uma visão geral rápida desses tipos de arquivos para entendê-los e saber quando usá-los. Tudo bem. Como aprendemos, a pasta de trabalho do Tableau contém três coisas A extração, a fonte de dados e as visualizações. Há um tipo de arquivo para cada um. As combinações dependem do exemplo de seus requisitos. Se você quiser compartilhar somente seus dados sem mais nada, sem fonte de dados , sem visualizações, envie uma extração em hiperformato Mas agora, se você disser, sabe o que, eu trabalhei muito na fonte de dados. Eu construí um modelo de dados, renomeei coisas, fiz agregações, criei muitas colunas novas Então, eu gostaria de compartilhar isso com minha equipe, com meus colegas, e não tenho permissão para compartilhar meus dados com eles. Nessa situação, você diz, ok, vou compartilhar a fonte de dados com meus colegas e a chamamos Fonte de Dados do Tableau TDS sem dados Ou você pode estar em outras situações em que diz, sabe o que? Meus colegas não têm acesso aos sistemas de origem. Não podemos usar a conexão ao vivo e você também não se importa em compartilhar seus dados. Agora você pode enviar a eles um pacote de uma extração e a fonte de dados. O tipo de arquivo aqui chamado pacote do Tableau Fonte de dados DDS x. Esse tipo de arquivo contém seus dados e sua fonte de dados Talvez estejamos em outra situação em que nossos colegas ou usuários também estejam interessados nas visualizações. Podemos enviar a eles um arquivo com as visualizações e a fonte de dados Aqui, novamente, temos a mesma situação. Você decide se vai enviar dados com ele ou não. Se você não quiser enviar os dados dentro dele, você pode enviar um arquivo chamado pasta de trabalho do Tableau B. E no último cenário, acho que você já adivinhou, se quiser enviar tudo, o pacote inteiro, a extração, a fonte de dados e suas visualizações, você pode enviar aos seus colegas um formato do Tableau chamado pasta de trabalho empacotada do Tableau TB X. Tudo bem, então um formato do Tableau chamado pasta de trabalho empacotada do Tableau TB você pode enviar um arquivo chamado pasta de trabalho do Tableau B. E no último cenário, acho que você já adivinhou, se quiser enviar tudo, o pacote inteiro, a extração, a fonte de dados e suas visualizações, você pode enviar aos seus colegas um formato do Tableau chamado pasta de trabalho empacotada do Tableau TB X. Tudo bem, então Como você pode ver, Tableau criou diferentes tipos de arquivos para finalidades diferentes, dependendo da situação ou do cenário que você tem Você pode compartilhar seu trabalho com seus colegas. Tudo bem, agora, de um modo geral temos dois tipos diferentes de pastas de trabalho Uma pasta de trabalho com dados usando conexão de extração e outra pasta sem dados usando conexão em tempo real em uma mão, na pasta de trabalho com dados, você pode enviar três tipos diferentes de arquivos Você pode enviar somente os dados usando o hiperformato ou enviar todo o conjunto de dados com os dados usando o formato DSX Ou envie o pacote inteiro com o formato BX. Por outro lado, com a pasta de trabalho sem dados, você pode enviar apenas dois arquivos Conjunto de dados sem o DS de dados ou a pasta de trabalho X. Agora você pode ter a pergunta e dizer: ok, quais produtos do Tableau devo usar para abrir Bem, temos três produtos da Tableau. Tableau, Tableau Public e Tableau Reader. Com a disctob do Tableau, você pode abrir tudo. Você pode abrir todos esses formatos e arquivos diferentes do Tableau Mas com o Tableau Reader e o público, você pode abrir somente a pasta de trabalho em pacote do Tableau TX Como o Tableau Reader e o Tableau Public não podem se conectar diretamente às fontes de dados e não podem usar as conexões em tempo real Tudo bem, mais uma coisa a entender sobre a pasta de trabalho do Tableau é que Tableau usa dois tipos diferentes de dados para armazenar a pasta de A primeira é a informação de metadados, que será armazenada em arquivos XML Metadados são dados sobre seus dados. Ele descreve seus dados. Ele contém todas as informações sobre o que você fez nas pastas de trabalho Tudo o que você clicar, arrastar, roubar ou fazer enquanto trabalha com o Tableau Desktop será refletido de alguma forma nos metadados Você pode encontrar informações, por exemplo, como nomes de colunas, tipo de dados, modelo de dados e assim por diante. O segundo tipo são os dados em si, os dados reais. Se você carregar dados dentro do Tableau, Tableau poderá armazená-los em um formato de hiperarquivo, onde os dados serão armazenados em métodos de armazenamento de colunas na memória do É como formatos especiais para recuperação rápida de dados. Tudo bem, pessoal. Com isso, aprendemos a finalidade dos diferentes tipos de arquivos no Tableau e quando usá-los. Em seguida, vamos nos aprofundar na arquitetura do Tableau para entender os componentes do desktop 65. Udemy 3 3 arco de área de trabalho: Tudo bem, se você entender as arquiteturas do Tableau e como os componentes estão conectados uns aos outros, tudo fará sentido para você enquanto estiver trabalhando com Tableau e também o tornará um desenvolvedor melhor do tornará um desenvolvedor melhor Vou esboçar os conceitos para facilitar a compreensão de você Então, vamos embora. As arquiteturas do Tableau contêm quatro camadas diferentes origem, camada de distribuição, camada de servidor e camada de consumo Começaremos a desembalar cada camada uma por uma, para entender seus componentes. E vamos trabalhar com essa arquitetura da esquerda para a direita. Então, começaremos pela camada de origem e terminaremos pela camada de consumo. Tudo bem, agora temos a camada de origem. A camada de origem está fora do Tableau e contém a fonte dos nossos dados Nossos dados podem estar em bancos de dados como Mysql ou Oracle, ou os dados podem estar em arquivos como Excel e Jason Ou mesmo na nuvem, como Amazon, AWS ou Microsoft Azure, ou mesmo em PIs, nossos dados podem estar em qualquer lugar. Tudo bem, agora de volta ao panorama geral. Vamos pular para a próxima camada. Vamos desempacotar a camada do disco. O primeiro componente no Tableau Desktop é a fonte de dados Antes de começar a criar suas visualizações, você deve configurar a fonte de dados A primeira coisa que faremos dentro da fonte de dados é conectar o Tableau aos nossos dados Tableau oferece cerca de 90 conectores de dados diferentes, então podemos conectar o Tableau a quase tudo Depois de criar a conexão entre Tableau e sua fonte de dados, as informações de acesso serão armazenadas dentro da fonte de dados Por exemplo, a localização do arquivo de servidores, nome de usuário, senhas ou tokens de acesso e assim por diante. Todas essas informações serão armazenadas dentro da fonte de dados. Tudo bem, então os dois tipos de conexões de dados nas fontes de dados são conexões de extração e conexões em tempo real. Agora que nos conectamos aos dados, decidimos qual tipo de conexão. A próxima coisa que precisamos fazer na fonte de dados é começar a criar nosso modelo de dados. E podemos fazer isso combinando tabelas, usando relacionamentos, junções e união E você pode fazer muitas outras coisas, como definir os tipos de dados certos, fazer agregações, renomear tabelas e colunas, criar novos cálculos e filtros e Agora, para resumir, o componente da fonte de dados no Tableau contém as seguintes Temos os conectores de dados para conectar o Tableau aos nossos Temos as informações de acesso, onde as localizações de nossas fontes também serão armazenadas Podemos decidir se vamos carregar uma cópia extra dos nossos dados no Tableau Chamamos isso de conexão de extração ou vamos deixá-la como conexões ativas nas fontes de dados. A última coisa que temos é o modelo dados dentro das fontes de dados, onde podemos combinar tabelas e fazer agregações ou podemos fazer alguma outra personalização Tudo bem, então, quando terminarmos a configuração da fonte de dados, teremos a conexão, seja ela extraída ou ativa. Temos nosso modelo de dados e tudo está pronto. Agora vamos começar a criar nossas visualizações. E o Tableau organiza as visualizações em três níveis. A primeira são as planilhas. Assim, podemos usar os dados disponíveis em nossas fontes de dados para criar uma única visualização, apenas uma visualização. Pode ser um gráfico de barras, um gráfico circular ou uma exibição em tabela. E, como você pode ver, cada planilha é conectada diretamente a uma fonte de dados Mas no Tableau, você pode criar uma planilha a partir de duas fontes de dados diferentes usando métodos de combinação muito poderosos chamados Esse é um recurso muito exclusivo do Tableau. Você não pode encontrá-lo em nenhuma outra ferramenta em que os dados em um visual possam vir de fontes diferentes. Depois de termos essas planilhas diferentes, podemos ir para o próximo nível, onde começaremos a combinar essas planilhas em um único painel para mostrar os diferentes visuais em Mas lembre-se de que, se você quiser fazer alguma alteração no visual, precisará voltar às planilhas e fazer o ajuste Agora chegamos ao último nível, temos as histórias. Como você sabe, o principal objetivo de fazer visualizações de dados é contar uma história Assim, você pode criar, como uma sequência de planilhas ou painéis, trabalhar em conjunto para contar a história dos usuários com base em seus dados Tudo bem, agora você pode me perguntar qual nível de visualização é o certo para você Bem, se você tiver apenas um visual, use a planilha Mas se você quiser criar um QBI para monitorar o processo, crie um painel Se você quiser apresentar seus dados e contar uma história a partir deles, crie uma história. Tudo bem, agora temos no Tableau Desktop as fontes de dados e as visualizações, e esses dois componentes estão contidos em algo chamado pasta de trabalho do Tableau Agora, a questão é: depois criar suas fontes de dados e visualizações, o que você pode fazer na pasta de trabalho? Bem, você pode compartilhá-lo com seus colegas em sua equipe ou departamentos. E há duas maneiras de fazer isso. Ou você enviará um arquivo do Tableau diretamente aos usuários ou publicará a ou publicará a trabalho em um servidor ou na nuvem do Tableau E a partir daí, seus usuários e sua equipe podem acessar sua pasta de trabalho Tudo bem, o panorama geral, a arquitetura do Tableau. Vamos falar sobre a camada do lado direito, a camada do consumidor. Há diferentes maneiras de consumir visualizações do Tableau, dependendo dos clientes do usuário e das tarefas que os usuários Começamos com um grupo muito pequeno de usuários que podem usar o Tableau Reader para visualizar e interagir com a visualização do Tableau e geralmente não querem editar ou criar algo novo para esse grupo Vamos enviar a eles um arquivo do Tableau. Como aprendemos, eles precisarão de uma pasta de trabalho em pacote do Tableau Talvez tenhamos outro grupo de usuários, geralmente eles são seus colegas de equipe. Eles querem criar análises com base no seu trabalho. Eles usarão o Table Desktop para fazer isso por eles. Podemos enviar qualquer tipo de arquivo do Tableau. Depende de seus requisitos e de suas tarefas. E agora temos um grande grupo de usuários ou consumidores que podem acessar o Tableau Server ou a nuvem para visualizar e interagir com os recursos visuais do Tableau Eles podem usar seus navegadores da Web, como Google Chrome e Firefox, para acessar o conteúdo do Tableau Server E a partir daí, eles podem visualizar, interagir e até mesmo editar as visualizações se tiverem permissões suficientes Ou eles podem usar o aplicativo móvel Tableau em smartphones ou tablets para visualizar e interagir com suas pastas de trabalho Mas eles não podem usá-lo para editar uma visualização do Tableau Para esse grupo de usuários, você não enviará nenhum arquivo a eles. Primeiro, você precisa publicar seu trabalho no servidor. E aqui temos duas opções. Ou você publicará somente a fonte de dados ou poderá publicar a pasta de trabalho inteira no servidor ou na nuvem do Tableau Depois disso, você compartilhará o link de suas pastas de trabalho com os usuários Agora, para o último grupo de usuários que vale a pena mencionar, eles são os usuários estáticos Você sempre pode exportar seus dados e imagens do Tableau Desktop e enviá-los diretamente aos usuários como um BDF ou Excel Então, é claro que é estático e eles não podem interagir com ele. Tudo bem, até agora, na arquitetura da tabela, falamos sobre a camada de origem. Mergulhamos profundamente na parada do tablóide e em seus componentes e entendemos os diferentes tipos de consumidores e clientes E na próxima etapa, começaremos a falar sobre arquitetura do servidor do Tableau Mas primeiro, para facilitar o entendimento, passaremos por três cenários diferentes. E começaremos com o processo publicado. 66. Udemy 3 4 Senario 1: Tudo bem, anteriormente começamos a esboçar a arquitetura do Tableau, onde aprendemos sobre a camada de origem, a camada de desktop e a camada de consumo Agora vamos descompactar a camada do servidor na arquitetura do Tableau para entender melhor os componentes do servidor do Tableau Vou mostrar três cenários do ponto de vista do usuário, o que acontecerá exatamente no Tableau Server quando publicarmos uma pasta de trabalho ou quando entrarmos no servidor e acessarmos uma Vamos. Digamos que você queira publicar uma pasta de trabalho do Tableau com uma extração. O que vai acontecer? O Tableau Desktop solicitará que o servidor carregue a pasta de trabalho E o primeiro componente no Tableau Server que pode receber a solicitação é o gateway O gateway sabe como encaminhar a solicitação para os componentes corretos do servidor. Nessa situação, o componente certo para processar a publicação é o servidor de aplicativos. O gateway encaminhará a solicitação para ele. Como aprendemos, a pasta de trabalho do Tableau contém dois tipos diferentes de informações Os metadados armazenados nos arquivos Xmil e os próprios dados armazenados nos arquivos Hyper no Tableau Server Esses dois tipos diferentes de arquivos serão armazenados em dois lugares diferentes. servidor de aplicativos enviará o arquivo XML para ser armazenado no componente do servidor chamado repositório, e o hiperarquivo será armazenado em outro componente chamado O que aprendemos até agora o gateway é responsável por encaminhar a solicitação para o componente correto. O servidor do aplicativo é aquele que pode lidar com o processo publicado. O repositório armazenará os arquivos XML, os metadados da pasta de trabalho e os dados reais, o hyber será armazenado dentro Tudo bem, então isso é tudo para esse cenário. Em seguida, começaremos a falar sobre o fluxo de trabalho de autenticação no Tableau Server 67. Udemy 3 5 senario 2: Tudo bem, agora nossa pasta de trabalho e nossos dados são publicados no Tableau Server Agora é hora de nossos usuários entrarem servidor do Tableau e começarem a interagir com nossos painéis Então, vamos ver como isso vai funcionar. Digamos que seu gerente seja Michael Scott. E Michael quer verificar seus painéis de vendas no Tableau Server E eu vou fazer isso, preciso de um nome de usuário e tenho um ótimo. Depois que Michael fornecer essas informações, uma solicitação será enviada ao servidor como solicitação HTTB. A primeira coisa que vai acontecer é a porta de entrada. Os gateways sabem que o servidor de aplicativos é o componente certo para lidar com o processo de autenticação, então o gateway o encaminhará para ele Em seguida, o servidor do aplicativo solicitará ao repositório que verifique se as credenciais, o nome de usuário e a senha estão corretos e se Michael tem permissão para acessar nosso Em seguida, o repositório de uma verificação e, se tudo corresponder e Michael permissão para acessar nosso servidor, ele responderá ao servidor do aplicativo e dirá, sim, conhecemos o cara, ele está Em seguida, o servidor do aplicativo começará a criar a interface do usuário do servidor e a enviará de volta ao gateway. E então o gateway vai enviá-lo de volta para o navegador Michael. Agora ele está dentro do nosso servidor do Tableau. Então, o que acabamos de aprender com esse processo, mais uma vez, o Gateway é responsável por encaminhar a solicitação para o componente correto O servidor do aplicativo é quem vai lidar com o processo de autenticação. O reposterre armazenará as credenciais do usuário e, se os usuários tiverem acesso e permissões ao nosso servidor e ao servidor de aplicativos, é aquele que renderiza a interface web do servidor é aquele que renderiza a interface web do Tudo bem, então isso é tudo para esse processo. seguir, falaremos sobre o que acontece no Tableau quando acessamos uma pasta de trabalho para visualizar os 68. Udemy 3 6 Senario3: Tudo bem, agora Michael está dentro do nosso servidor do Tableau e vai começar a navegar e pesquisar seu painel de vendas E quando você o encontrar, ele clicará nele e tentará acessar seu painel. Então, agora vamos ver o que vai acontecer no Tableau Server Como de costume, as solicitações de acesso do HTTB serão geradas e enviadas ao servidor E agora sabemos que o gateway receberá a solicitação e começará a encaminhá-la para o servidor de aplicativos do componente correto Em seguida, o servidor do aplicativo começará a renderizar o Chrome em torno do Z, todos aqueles ícones e imagens que não estão dentro do próprio painel. E então o servidor de aplicativos dirá, ok, agora estamos falando sobre visualizações. Isso está completamente fora do meu vazamento. Temos que encaminhar esse pedido para o mestre, para o cérebro. É o servidor ViscUL. É aquele que lida com visualizações. A partir daqui, o ViscuelGN assume o controle. Vou dizer, ok, primeiro, vamos verificar se esse cara, Michael, tem permissão para ver o painel de vendas, a Viscuelgn ask the Na história dos repositórios, há uma lista de usuários e relatórios. Então, ele vai pesquisar lá para encontrar algum. Se sim, então será enviado de volta. Sim, Michael é chefe e ele tem permissão para ver o painel de vendas. E agora o VisCul vai dizer, tudo bem, agora precisamos Então, primeiro precisamos dos metadados do painel. E, como você sabe, depois de publicarmos a pasta de trabalho, os metadados serão armazenados dentro do repositório, a solicitação Visculgna do repositório Visculgna do Mais uma coisa é enviar o arquivo XML do painel. O repositório então enviará de volta o XML para o servidor ViscUL e o servidor começará a criar o Tudo bem, agora o Viscul vai dizer, ok, agora temos o painel Mas o problema é que está vazio. Precisamos dos dados para preenchê-lo. E é melhor perguntar ao nosso especialista em dados e ao servidor de dados. O servidor de dados é aquele que sabe tudo sobre os dados. Vai dizer, tudo bem, para esse painel, parte dos dados, já o temos dentro do Tableau Server Mas, infelizmente, a outra parte está fora do Tableau. Para obter os dados dentro do Tableau Server a partir da extração, o servidor de dados enviará a solicitação de consulta para o mecanismo D. E o processador de dados sabe como consultar e extrair os dados necessários do armazenamento de arquivos. O processador de dados obterá os dados do armazenamento de arquivos e os enviará de volta ao servidor de dados. E agora chegamos à parte em que os dados residem fora do Tableau Server Aqui, o servidor de dados atuará como um proxy. Vamos usar os conectores de dados para nos conectarmos aos bancos de dados externos Depois que a conexão for estabelecida, ela enviará uma consulta que corresponda ao idioma que o banco de dados fala. E então o banco de dados retornará os dados necessários como tabela bruta. Agora, quando tivermos todos os dados necessários dentro do servidor de dados, ele os combinará e fará outra verificação de segurança. O servidor de dados verificará se Michael pode ver todos os dados ou devemos filtrar os dados? O protetor de dados que filtrará os dados depende da configuração de segurança de dados que você fez E então ele enviará os dados brutos de volta para o VisculServer Agora, uma vez que o VisculServer tenha os dados brutos para o painel, ele fará a mágica transformando todos esses números e dados brutos em imagens e elementos visuais e colocará dentro da pasta de trabalho Agora, finalmente, o VisCul tem tudo o que precisa. O painel de vendas está completo e pronto. O ViscUL o enviará de volta ao gateway. E o Gateway vai enviá-lo volta para o navegador de Michael. Michael pode começar a interagir com o painel agora. Será que ele. Michael tem alguma ideia que fazer com o painel de vendas? Eu declaro falência. Tudo bem Sei que havia muita coisa acontecendo nesse cenário, mas abordamos a maioria dos componentes do Tableau Server Então, vamos fazer um resumo e entender o que aprendemos até agora. Como de costume, o gateway é responsável por encaminhar a solicitação para o componente correto. O servidor do aplicativo não é responsável pelo processo de visualização, mas o servidor ViscUL é o responsável pela criação das O repositório pode armazenar informações sobre as permissões e segurança que os usuários podem acessar e qual painel E o servidor de dados gerenciará as fontes de dados extraídas e ativas. E o processador de dados é responsável por recuperar os dados da extração dentro do Tableau E o conector de dados ajudará o servidor de dados a se conectar às fontes externas. E o servidor VisCul faz a mágica de transformar os dados brutos Tudo bem, até agora, com esses três cenários, abordamos o componente mais importante do Tableau Server Agora vamos juntar todas as peças na arquitetura do Tableau e começar a explicá-las uma por uma. Vamos. 69. Udemy 3 7 Servidor Archi: Neste vídeo, você aprenderá sobre a arquitetura do Tableau Server Em seguida, vamos nos aprofundar em cada componente de servidor da arquitetura para entender como ele funciona e o que faz. E começamos agora, a camada do servidor contém principalmente três coisas, duas interfaces à esquerda e à direita. No meio, temos vários componentes do servidor. A interface esquerda são os conectores de dados. Eles conectarão os sistemas de origem externa aos componentes do Tableau Server No lado direito, temos o gateway. Ele receberá solicitações de diferentes clientes se conectará aos componentes do Tableau Server Tudo bem, agora vamos dar mais detalhes sobre o componente do portão. Por um lado, temos solicitações provenientes de clientes diferentes, como uma solicitação de login do navegador da Web ou uma solicitação publicada do Tableau Desktop Por outro lado, temos diferentes componentes do Tableau Server, como o servidor de aplicativos, o servidor ViscUL e assim por diante E o gateway estará no meio, sabendo como encaminhar as solicitações de diferentes clientes para os componentes corretos do servidor. E a outra tarefa do gateway é equilibrar as coisas Digamos que você esteja trabalhando em ambientes com vários nós em que você tenha dois nós Quando o gateway receber a primeira solicitação, ele a encaminhará para o nó número um. Ambos os nós são gratuitos. Mas agora, se o gateway receber uma segunda solicitação, ele dirá, oh, o nó um está cheio. Vamos processar essa solicitação no nó número dois, pois ela é gratuita e assim por diante. Tudo bem, então o gateway no Tableau Server é como um distribuidor que sabe tudo Você conhece alguém assim. Digamos que eu conheço um cara que conhece um cara que conhece outro cara. Portanto, o Gateway tem duas tarefas. Primeiro, ele encaminha as solicitações do cliente para o componente correto. E segundo, ele faz o balanceamento de carga se você estiver executando o Tableau Server em um ambiente distribuído Tudo bem, agora vamos começar a falar sobre esses componentes do Tableau No meio, no Tableauver, existem diferentes partes Temos servidores, temos motores e armazenamentos. E vamos começar com os servidores. Como você aprendeu no Tableau Server, existem processos diferentes O processo de login, preenchimento, acesso, pasta de trabalho e assim por diante E no Tableau Server, eles projetaram servidores diferentes para processos diferentes Vamos começar agora com o servidor de aplicativos. O servidor do aplicativo é responsável por diferentes processos. exemplo, como aprendemos, uma solicitação de login do usuário será encaminhada para o servidor do aplicativo Em seguida, o servidor do aplicativo verificará o repositório ou um diretório ativo, dependendo de suas configurações para descobrir se o usuário tem permissão para acessar o servidor ou E o outro processo, o servidor de aplicativos manipula o processo publicado em que o servidor de aplicativos receberá a solicitação publicada e dividirá a pasta de trabalho em dois arquivos O arquivo XML a ser armazenado no repositório e o hiperarquivo a ser armazenado no armazenamento Mais uma tarefa para o servidor de aplicativos é renderizar a interface do servidor. Todas aquelas pequenas coisas que você encontra no Tableau Server, como ícones, imagens, projetos, menos É o servidor de aplicativos que renderiza essas coisas. O servidor de aplicativos é responsável por diferentes processos, como o processo de autenticação e autorização, o processo publicado e a renderização do servidor I. Mas um processo que o servidor de aplicativos nunca fará é o processo de visualização Ou agora vamos pular para o próximo servidor. Temos o servidor Viscul. Esse vai ser interessante. Tudo bem, então, anteriormente, falamos sobre o poder dos recursos visuais e como o cérebro humano transforma texto em elementos visuais e O VisCul é como nosso cérebro. Ele pode adicionar a magia convertendo números e textos em imagens e imagens Viscul significa Visual Query Language para bancos de dados. Os fundadores da Tableau, Crest e Pat inventaram essa linguagem Digamos que você arraste e solte algo no Tableau. O ViscUL converterá essa ação em uma consulta SQL e a enviará ao servidor de dados para obter os Em seguida, o servidor de dados enviará os resultados volta ao ViscUL como dados brutos Agora, o VisCul fará a mágica convertendo esses dados brutos em imagens e imagens apresentadas Tudo bem, então o VisCul é o cérebro. É um componente muito importante do Tableau e responsável principalmente pelo processo de visualização. Ele faz duas coisas. Ele gerará consultas a partir da ação do usuário e converterá e transformará os dados brutos em recursos visuais e Tudo bem pessoal, então agora vamos falar sobre o terceiro. Temos o servidor de dados. O servidor de dados é aquele que sabe tudo sobre os dados. Ele sabe onde encontrar os dados, como se conectar e como falar com eles. A primeira tarefa do servidor de dados é gerenciar as fontes de dados extraídas e ativas. Se os dados estiverem dentro do Tableau, ele poderá enviar solicitações de consulta ao processador de dados Mas se os dados estiverem fora do Tableau, ele poderá usar os conectores de dados para enviar solicitações de consulta às fontes externas E o servidor de dados sabe como falar com as fontes. Ele age como um proxy para as fontes de dados, pode falar vários idiomas de banco de dados diferentes para enviar solicitações de consulta em um idioma que o banco de dados entenda. Outra tarefa para o servidor de dados é lidar com a segurança dos dados. Ele verifica se um usuário tem permissão para ver os dados e fazer a filtragem, se necessário, e o servidor de dados também gerencia Implantação de drivers. Portanto, o servidor de dados é o componente central de gerenciamento de dados no Tableau Server e aquele que sabe como obter dados das fontes Tudo bem, então agora vamos pular para o próximo componente. Nós temos o motor de dados. Se decidirmos armazenar nossos dados no Tableau como uma extração , o processador de dados será quem lidará com eles Componentes diferentes podem enviar solicitações ao processador de dados. Por exemplo, o processador de dados pode receber uma solicitação do servidor de aplicativos para publicar uma nova extração. Em seguida, o processador de dados pode executar e criar operação para criar uma nova extração e armazenar dados dentro dela. O processador de dados também pode receber solicitações equ do servidor de dados solicitando dados. O que pode acontecer aqui? O processador de dados encontrará a extração correta. Ele se conectará ao disco rígido e , em seguida, extrairá o extrato necessário E no final, os dados serão enviados de volta ao servidor. E, finalmente, o processador de dados pode receber uma solicitação do processador em segundo plano para atualizar o conteúdo de uma extração O processador de dados pode executar uma operação de atualização abrindo a extração e atualizando seu conteúdo com os novos dados. O processador de dados no Tableau é como qualquer outro mecanismo de banco de dados Ele faz operações diferentes. Assim como consulta os dados, ele executa operações de inserção e atualização Ele cria novas extrações, mas somente para os dados dentro do Tableau Server Dentro dos extratos. Ok, o próximo componente é o repositório. Como você já deve ter notado, o repositório estava envolvido em todos os processos da tabela Então, vamos falar sobre isso. O repositório armazena muitos tipos diferentes de dados. Por exemplo, ele pode armazenar as pastas de trabalho que publicamos no servidor, mas somente a parte dos metadados, não os dados Os arquivos XML das pastas de trabalho podem ser armazenados dentro do repositório No repositório, encontramos também os dados de uso. São dados que ajudarão você a entender o desempenho e o tráfego do seu projeto. Por exemplo, você pode encontrar o número total de usuários ativos no Tableau Server Qual visualização total conta por dia e você pode descobrir as fontes de dados mais usadas em seu projeto. Outro tipo de dado que você pode encontrar dentro do repositório são as informações de segurança Por exemplo, quais usuários têm permissão para acessar seu conteúdo ou quais usuários têm permissão para acessar nosso servidor do Tableau Tudo bem, então, como você pode ver no repositório, existem diferentes tipos de dados e eles também contêm grandes quantidades de dados no Tableau Server Mas é muito importante entender que os dados nossos painéis e relatórios não estão armazenados em um repositório Temos muitos outros componentes do Tableouserver que vale a pena Como, por exemplo, o servidor de cache, ele armazena quase tudo, como imagens, ícones, resultados de consultas, painéis e assim por diante Portanto, se você iniciar um painel que já foi acessado anteriormente, os dados serão retirados do servidor de cache. Outro componente é o Backgrounder. No Tableouserver, você pode criar uma agenda para atualizar os dados dentro da extração E a tarefa do processador em segundo plano é verificar essa programação a cada 10 segundos e, em seguida, acionar o processo de atualização da extração, se chegar a E o último componente que eu gostaria de mencionar aqui é a pesquisa e a navegação. Os usuários do Tableouserver podem pesquisar conteúdo Esse componente é responsável por pesquisar dentro do repositório e devolver os resultados aos usuários Tudo bem, se finalmente tivermos o último quebra-cabeça, os componentes separados Se colocarmos isso na arquitetura, teremos uma visão geral da arquitetura do Tableau Agora vamos fazer um resumo muito rápido. A camada de origem é aquela que está fora do Tableau e contém nossos dados e pode estar em qualquer lugar, como bancos de dados ou arquivos Na camada de topo de disco, os desenvolvedores podem começar a conectar o Tableau Disktop Com a cópia dos dados dentro do Tableau usando uma conexão de extração ou com as conexões em tempo real com as fontes começarão a criar visualizações usando planilhas, painéis e histórias E tanto a fonte de dados quanto as visualizações. Nós a chamamos de pasta de trabalho e podemos enviá-la como um arquivo ou compartilhá-la no servidor A camada do servidor hospedará nossas pastas de trabalho e podemos encontrar muitos componentes, como os conectores de dados para conectar nossas fontes ao servidor do Tableau E o gateway para conectar as solicitações do cliente ao servidor do Tableau E temos o servidor de aplicativos responsável pelos processos de registro e publicação, o servidor ViscUL responsável pelo processo de visualização e o servidor de dados é o responsável pelo gerenciamento o responsável pelo Temos outro componente, como o processador de dados, que vai lidar com as extrações. No Tableau Server, temos três lugares onde os dados estarão Temos o repositório que contém muitos dados diferentes, como o XML das pastas de trabalho e os objetos Mas não os dados em si, porque nossos dados serão armazenados dentro do armazenamento de arquivos como uma extração. E temos o servidor de cache que contém muitos tipos diferentes de dados para aumentar o desempenho do Tableau E a última é a camada do consumidor. Aqui encontramos os diferentes grupos de usuários e clientes, como os leitores do Tableau que precisam apenas dos arquivos TWBx diretamente dos desenvolvedores do Tableau e outro grupo de usuários que usarão o Tableau para desenvolver novas exibições E temos os leitores estáticos que receberão arquivos como BDF e Excel E então temos um grande grupo de usuários que acessará o Tableau Server usando a Web ou o Tableau Mobile para interagir com a pasta de trabalho populista Tudo bem pessoal, mais uma coisa que eu gostaria de mostrar a vocês é esse painel incrível da equipe do Tableau Ele mostrará os diferentes componentes dentro do Tableau Server e como eles interagirão para realizar uma tarefa Por exemplo, se acessarmos o fluxo de trabalho ou o processo, podemos selecionar, por exemplo, o acesso à visualização. E então vamos selecionar se é como um extrato publicado ou ao vivo. Por aqui, temos um controle deslizante. Se você arrastá-lo até o final, verá como os componentes estão interagindo entre si para realizar as tarefas E no lado direito, você verá a descrição de cada etapa. E essa é uma ótima maneira de aprender como o Tableau Server funciona Eu aprendi muito com isso neste tutorial, então certifique-se de verificar isso se quiser ver mais detalhes sobre outros processos no Tableau Server Vou deixar o link nos materiais do tutorial. Tudo bem, pessoal, então isso é tudo sobre a arquitetura do Tableau Server e seus componentes seguir, aprenderemos a arquitetura do Tableau Public e quais são as limitações do Tableau Public 70. Udemy 3 8 arco público: Vamos começar com a fonte dos nossos dados. No Tableau Public, você só pode conectar arquivos como CSV Jason, Microsoft Access e Planilhas Google O próximo componente é o Tableau Public Disktob. É uma versão gratuita do Tableau Disktob. É um software que você pode baixar e instalar no seu PC. Então, aqui começamos conectando o Tableau public aos nossos arquivos criando uma fonte de dados Na fonte de dados, temos apenas um tipo de conexão. É o extrato. Os dados devem ser copiados de nossos arquivos para serem carregados no Tableau Public Não há opção de conexão ao vivo. E depois disso, vamos começar a criar nossas visualizações, ou chamamos isso de viss Agora, quando terminarmos de criar as visualizações e os painéis usando o Tableau Public Disctop, temos aqui apenas uma opção para Isso é para compartilhar toda a pasta de trabalho, seus dados e as visualizações com o Tableau Public O Tableau Public é uma plataforma gratuita hospedada pela equipe do Tableau para compartilhar as visualizações do mundo inteiro Depois que nossos vistos são publicados no Tableau Public, ID agora pode ser consumido por usuários de todo o mundo E aqui temos algumas opções. Os usuários podem usar os navegadores da Web para visualizar e interagir com suas visualizações, ou podem baixar a pasta de trabalho inteira, seus dados e dispositivos em diferentes formatos, como arquivo do Tableau, WPX ou Il, BDF, A última opção de consumir seus vistos pode ser incorporada em seus sites e blogs Ok, agora que o Tableau Public é gratuito, ele vem com algumas limitações No nível da fonte, podemos conectar o Tableau Public somente aos arquivos Os conectores de dados são muito limitados e não podemos nos conectar, por exemplo, aos servidores E no próximo nível, no nível do desktop público, há limitação. Na fonte de dados, temos apenas um tipo de conexão , que é a extração. Portanto, não podemos ter conexões ativas com as fontes e com a própria pasta de trabalho, ela pode conter apenas no máximo 15 milhões de linhas e não podemos salvar a pasta de trabalho localmente em nosso computador A única opção para compartilhá-lo é publicá-lo para o público do Tableau Mas existe uma solução alternativa para isso. Vou mostrar isso no próximo tutorial. Tudo bem, agora vamos passar para nível de compartilhamento do Tableau Public Aqui também temos algumas limitações. Por exemplo, o tamanho total disponível para cada conta é de apenas dez gigabytes E não há como atualizar seus dados automaticamente. Sempre que precisar de novos dados, você precisará republicar manualmente a pasta de trabalho com novos E o terceiro, será público, então não há como torná-lo privado e compartilhá-lo com apenas algumas pessoas. Você sempre deve publicá-lo em todo o mundo. Agora vamos para o nível final. Temos os consumidores. A única limitação aqui é que você não pode usar o Tableau Mobile para acessar e interagir com as visualizações Tudo bem, pessoal, decidi usar o Tableau Public neste curso do Tableau, pois ele é gratuito E todos vocês podem me seguir com os exemplos sem precisar pagar por licenças extras E as limitações que temos no Tableau Public não são realmente relevantes para o processo de aprendizado Portanto, os principais recursos do Tableau, as visualizações de dados que temos no Tableau Desktop, também estão disponíveis no Tableau Public sem nenhuma limitação, então não se preocupe Tudo bem, pessoal. Com isso, aprendemos a arquitetura do Tableau e seus componentes e aprendemos como o Tableau funciona internamente E com isso, abordamos as partes teóricas do Tableau E na próxima seção, começaremos a preparar seu ambiente para que você possa praticar o Tableau comigo durante o curso. Então, vamos começar. 71. Prepare 4 seções: Podemos preparar seu ambiente de treinamento no Tableau. Para aprender o Tableau, você não deve apenas assistir aos vídeos, mas também praticar comigo. E é por isso que agora vamos preparar seu ambiente para trabalhar comigo. E, claro, não se preocupe com isso. Tudo é de graça. Então, começaremos baixando e instalando o Tableau e, em seguida, criaremos uma conta pública do Tableau E depois disso, para garantir que tudo esteja funcionando, vamos criar nossas primeiras visualizações E então vamos publicá-lo sua conta pública do Tableau E no final, o que vamos fazer, talvez seja sua primeira vez iniciando o Tableau, é por isso que vou fazer um rápido tour pela interface do Tableau Então, agora vamos começar pela primeira etapa baixando e instalando o Tableau. Então, agora vamos. 72. Udemy 4 1 Baixe a instalação: Tudo bem, vamos começar com o primeiro passo. Vamos baixar o Tableau, Disktop público. Para fazer isso, vamos acessar o site público Tableau.com. Vou deixar o link na descrição A partir daí, encontraremos o menu Cria e, em seguida, podemos clicar nele. Em seguida, baixamos o Tableau Disto Public Edition. Vamos clicar nisso. E então vamos até o meio e clicamos em Doable Public Agora, antes do início do download, precisamos preencher este fórum de registro. Isso não é para criar uma conta pública, é só uma coisa Antes do início do download, forneceremos o nome, sobrenome, e-mail e país. Em seguida, clicaremos em baixar o aplicativo. E então o download que vai começar é de apenas 500 megabytes, então não deve demorar muito Agora, o download está concluído. Vamos clicar no arquivo de execução para iniciar o processo de instalação. Ok, no início da instalação, estamos na página de boas-vindas aqui. Como sempre, temos que ler e aceitar os termos, então você precisa fazer isso. E aqui temos a segunda caixa. Você pode clicar nele se não quiser enviar dados de uso do produto para a equipe do Tableau É como biscoitos. Eu não me importo. Eu só vou deixar isso. Então, clicamos agora em Instalar. Depois de fazer isso, a instalação será iniciada. Não deve levar muito tempo. Ok, agora a instalação está concluída e o Tableau será iniciado automaticamente Tudo bem, então, com isso, fizemos a primeira etapa em que baixamos e instalamos com sucesso Tableau Public na UPC Em seguida, vamos criar contas públicas do Tableau, onde você pode compartilhar e publicar seu trabalho 73. Udemy 4 2 Crie uma conta: Ok, então vamos voltar ao site public.tableau.com e, no lado direito, na parte superior, clicaremos em Entrar E então temos que clicar aqui, cadastre-se agora gratuitamente. E agora precisamos preencher esse formulário de registro para criar uma nova conta pública do Tableau Portanto, temos que inserir o nome, o e-mail, a senha e o país. E então temos que ler e concordar com os termos. E vamos clicar aqui. Eu não sou um robô. E no final, você clicará em Criar minha conta. E agora recebemos a mensagem para verificar nossa conta. Isso significa que precisamos verificar nossos e-mails para ativar nossa conta Então, vamos fazer isso. Ok, agora, depois de verificar, recebi um e-mail do Tableau Então, vou clicar nele. E então vou clicar em Verificar agora para ativar nossa conta. Então, vou clicar nele e , em seguida, ele vai me enviar para minha conta. E com isso, temos uma nova conta pública ativa do Tableau Bem, é como qualquer outra conta de mídia social. Você pode adicionar suas informações pessoais, por exemplo. Podemos adicionar nossa foto ou avatar. Então, deixe-me verificar o que posso fazer aqui. Eu tenho essa foto da Studgard Television Tower. É uma reunião lá. E então eu vou clicar em Salvar. Podemos adicionar muitas outras coisas. Vamos clicar em Editar perfil. Como você pode ver aqui, você pode vincular suas contas de mídia social ou adicionar seus sites e assim por diante. Então, vamos clicar em Salvar agora. Tudo bem, então com isso, agora você tem contas públicas do Tablo, mas ainda está vazia, não temos nada dentro dela Em seguida, obteremos os conjuntos de dados de treinamento e explicarei para você o modelo de dados por trás deles. 74. Dados Udemy 4 3 (correto): Se você quiser aprender alguma ferramenta nova, como Tableau bar BI ou qualquer outra linguagem de programação, você precisa sempre de um bom conjunto para treinar e praticar Começo a pesquisar bons conjuntos de dados de treinamento e, depois de muita pesquisa, baixei muitos, muitos conjuntos Mas eu não estava feliz com eles. Eu não gostei deles porque eles não cobrem todos os cenários que precisamos para treinar. Deixe-me dizer por que isso é um problema. Em projetos reais, seus dados serão armazenados normalmente em armazéns de dados ou vazamentos de dados muitas tabelas diferentes A primeira etapa em qualquer ferramenta de visualização como o Tableau ou o Power BI é conectar essas tabelas e combiná-las em um modelo de big data Treinar com apenas uma mesa não vai te ajudar e te preparar para projetos reais. É por isso que decidi criar meus próprios conjuntos de dados para cobrir todos os cenários de treinamento e ter várias tabelas para aprender como combiná-las em um modelo de dados E, claro, você pode usar meu conjunto para aprender qualquer outra coisa, como SQL, Python, Power BI e assim por diante Então, vamos ver o que eu preparei para você. Tudo bem. A primeira coisa que vamos fazer é acessar o link na descrição. E então você acessará meu site, onde reuni todos os downloads e materiais do curso em uma página. Então, por exemplo, você vai baixar os conjuntos de dados de treinamento Temos aqui alguns links importantes. As três folhas e muitas notas de esboço que preparei para este curso Além disso, você descobrirá para cada seção quais são os links e esboços importantes, bem como os arquivos do Tableau Este link também estará disponível para você após o curso. Assim, você sempre pode voltar aqui e baixar o material de que precisa e, claro, de graça. Mas agora o que vamos fazer é baixar os conjuntos de dados de treinamento necessários para o nosso curso Aqui, como você pode ver, temos dois arquivos zip, um para fora da UE e outro para a UE. Então, se você está atualmente na Europa, o que você vai fazer baixar esses conjuntos Mas para todos os outros países, você vai baixar os primeiros conjuntos de dados, os conjuntos treinamento fora da UE E agora você pode perguntar: quais são as diferenças entre eles? Bem, é sobre os números decimais, já que em nossos conjuntos de dados temos números decimais diferentes, como as vendas em diferentes países, temos diferentes representações dos Então, todos os países europeus usam, por exemplo, a vírgula para separar o decimal do número inteiro Mas em muitos outros países, EUA, na Ásia, temos o.in para separar o número decimal do número inteiro e, se você estiver usando o formato errado, o que acontecerá O Tableau não entenderá que esse campo é um número decimal e vai convertê-lo em sequência Agora, dependendo da sua localização, vá e baixe os conjuntos de dados para mim, estou na Alemanha, então vou com o segundo E como eu disse, depende da sua localização. Vamos clicar nisso. Em seguida, vou pegar o arquivo zip e colocá-lo em algum lugar seguro. Portanto, não quero deixá-lo abaixo dos downloads, então vou criar um caminho seguro para isso e começar a extrair Ok, agora vamos descompactar o arquivo. Então eu vou extrair todos eles. Ok, agora vamos entrar nele e verificar os dados. Então, aqui temos três conjuntos de dados diferentes. Os primeiros conjuntos de dados, os projetos do Tableau, os painéis de vendas Vamos usá-lo na última seção quando começarmos a criar nossos projetos. Depois, temos dois outros conjuntos de dados, os grandes conjuntos de dados e os pequenos conjuntos Vamos usar esses dois conjuntos de dados em todo o curso Portanto, a fonte de dados pequena e a fonte de dados grande são muito semelhantes. Agora você pode me perguntar: por que temos dois conjuntos de dados? Ok, agora vamos abrir os dois e ver o que temos dentro deles. Como você pode ver, temos quase as mesmas tabelas, então clientes, temos pedidos, produtos e assim por diante. E então eles são quase idênticos. E agora você pode me perguntar: por que temos dois conjuntos de dados? Nós temos muitos tipos diferentes de cálculos e funções. Por exemplo, alguns cálculos mudarão os dados na função Evel E é melhor ter um pequeno conjunto de dados para entender seus resultados com facilidade Por outro lado, temos cálculos como agregações na tabela LOD É melhor ter muitos dados para entender como eles funcionam. É por isso que decidi ter dois conjuntos de dados para cobrir todos esses cenários Outra coisa sobre os conjuntos de dados é que o tipo de arquivo é CSV Temos apenas um Jason aqui, então você pode usar a mesa pública ou mesa para me acompanhar no curso Tudo bem, agora vou guiá-lo pelo modelo de dados de nossos conjuntos de Aqui temos três tabelas típicas. Nossos conjuntos de dados contêm informações sobre o caso de uso da superloja São simplesmente transações de vendas de clientes que solicitam produtos de uma empresa É clássico e muito fácil de entender. A primeira tabela em nosso modelo de dados é a tabela do cliente. Ele contém todas as informações do cliente como o nome dos clientes, suas localizações e sua pontuação. Nos pequenos conjuntos de dados, temos cinco clientes e, no grande, temos cerca de 800 clientes E a segunda tabela em nosso modelo de dados são os pedidos. Ele contém todos os pedidos feitos pelos clientes. Portanto, temos informações como pedido, data, vendas, quantidade e lucros Nos pequenos conjuntos de dados, temos dez pedidos. E no conjunto de dados de pico, temos cerca de cinco anos de dados E isso é muito útil quando começamos a criar clusters. E a terceira tabela em nosso modelo de dados são os produtos. Ele contém todos os produtos que encontramos em nossa loja de jantar Portanto, temos informações como nome do produto, categoria e subcategoria No pequeno conjunto de dados, temos apenas cinco produtos na categoria monitor e acessórios Mas nos conjuntos de dados de pico, temos mais de 2000 produtos com categorias e subcategorias Tudo bem, agora temos essas três tabelas, mas também temos relações entre elas. Por exemplo, existe uma relação entre os pedidos e os clientes. Eles podem ser conectados usando o ID do cliente. E se você verificar os pedidos e os produtos, poderá encontrar outra relação entre eles onde poderá encontrar os IDs dos produtos nas duas tabelas. E com isso podemos fazer uma relação entre os pedidos e os produtos. Tudo bem. Ok, então eu deixei todas essas informações no meu site Você pode encontrar lá todos os links para os conjuntos de dados que encontrei durante minha pesquisa Então você pode ir lá e verificá-los se quiser. Tudo bem, agora com isso, temos tudo. Temos as ferramentas, temos os dados, temos as contas. Em seguida, criaremos nossa primeira visualização no Tableau e poderemos publicá-la em nossa nova conta pública do Tableau 75. Udemy 4 4 Publique um Viz: Ok, se você quiser, então vamos começar o Tableau, Disktop público, se você ainda não o tiver E então, na página inicial, vamos para o menu à esquerda para conectar o Tableau aos nossos dados Então clique em Arquivo de texto e agora vamos encontrar nosso arquivo, o CSV do cliente que acabamos de baixar E agora podemos ver os dados do cliente dentro do Tableau. Vamos passar para as planilhas. Vou clicar na guia laranja aqui, planilha um, para criar uma nova planilha E agora vamos criar nossa visualização no Tableau Basta arrastar e soltar do lado esquerdo. Vamos arrastar e soltar o país nas colunas. Vamos pegar outro. Vamos mover a conta para as linhas. Tudo bem, então foi isso. Temos nossa primeira visualização. E aqui você pode ver nesse visual quantos clientes temos em cada país Com isso, terminamos de criar a pasta de trabalho e agora é hora de compartilhá-la Infelizmente, no Tableau Public, não podemos baixá-lo localmente em nosso PC, mas mostrarei uma solução alternativa mais tarde Agora, a única opção que temos é publicá-la em nossa nova conta pública do Tableau Ok, agora, para fazer isso, vamos ao menu principal aqui. Em seguida, clique em Arquivos. Em seguida, clicaremos em Proteger para o Tableau Public. Pela primeira vez, você precisa entrar com a conta pública do Tableau que acabamos de criar Tudo bem, agora vamos clicar em Entrar. E agora temos que dar um nome a ela, e eu a chamo de minha primeira visualização. E quando você clica em Salvar, Tableau Public Desktop pode começar publicar nossa pasta de trabalho Depois de terminar a publicação, uma página da web pode ser aberta automaticamente, mostrando diretamente sua visualização em sua conta pública Aqui está nosso Z. Vamos voltar agora para nossa página inicial. E, como você pode ver aqui, publicamos nossa primeira visualização no Tableau Public Vamos entrar nela novamente. Agora, todo mundo pode ver sua visualização, interagir com ela e até mesmo baixá-la Vamos ver como podemos baixar isso. Há um ícone de download aqui e clique nele. E agora você pode selecionar o formato de arquivo desejado. Vamos selecionar a última pasta de trabalho do Tableau, então clique nela e clique E agora obteremos a caixa de arquivos do Tableau, onde temos nossos dados e visualizações dentro dela. Então, se você abri-lo, poderá ver nosso trabalho novamente. E essa é a solução alternativa que podemos usar para salvar nosso trabalho localmente em nosso BC no Tableau Public Tudo bem, então com isso, você publicou seu primeiro visto em sua nova conta pública do Tableau Em seguida, farei um rápido tour pelas três páginas principais do Tableau na interface do Tableau e aprenderemos como navegar pelo 76. Interface de entretela Udemy 4 5: Agora me lembro que, em 2014, a primeira vez que abri o Tableau, fiquei impressionada com todos os ícones e partes que temos na interface do Tableau, e navegar pelas páginas do Tableau foi muito confuso E é por isso que vou fazer um breve tour pela interface do Tableau Então, vamos embora. Ok, agora vamos começar o Tableau Agora, a primeira coisa que quero mostrar é que a coisa toda, todo o arquivo, nós o chamamos de pasta de trabalho E a pasta de trabalho é como qualquer outro livro. Ele contém folhas diferentes. E a pasta de trabalho do Tableau contém três páginas principais. Temos a página inicial. É a página principal na qual você pode conectar nossos dados ao Tableau E então temos a página da fonte de dados. É o lugar onde você pode conectar e combinar suas tabelas e fazer alterações nos metadados, como renomear colunas e assim por diante E a terceira página em que você passará a maior parte do tempo é a página do espaço de trabalho É o lugar onde você criará suas zolizações de dados Tudo bem, agora podemos aprender como navegar por essas páginas e como alternar entre elas. Ok, quando você começar de baixo, você estará na página de boas-vindas, a página inicial. Agora, se quisermos ir para a página da fonte de dados, precisamos conectar algo. Vamos novamente para o lado esquerdo aqui, conecte-se ao arquivo de texto selecione nossos clientes de arquivo e abra. Depois de fazermos isso, chegaremos automaticamente à página da fonte de dados. Agora, se quisermos voltar à página inicial, para fazer isso, vamos até esse ícone do Tableau aqui no lado esquerdo Se clicarmos nele, voltaremos para a página inicial. Se quisermos voltar à página da fonte de dados, clicaremos no mesmo ícone. Clique nele novamente e voltaremos à página da fonte de dados com esse ícone. Sempre podemos voltar à página inicial do Tableau. Tudo bem, agora vamos ver como podemos ir para a página do espaço de trabalho Para fazer isso, vamos até o fundo. Aqui você encontrará diferentes torneiras. A primeira é sempre a guia da fonte de dados. É exatamente aqui que estamos agora na fonte de dados. Mas agora, se selecionarmos as planilhas Tableau, vamos nos levar para a página do espaço de trabalho Se você quiser voltar para a página da fonte de dados, há duas maneiras de fazer isso. Primeiro, podemos ficar na parte inferior aqui e selecionar a guia da fonte de dados. Ao clicar nele, voltamos à fonte de dados. E a segunda opção é que, no painel de dados, se você for para o lado esquerdo, aqui poderá ver nossos clientes de fonte de dados E se você clicar duas vezes nele, voltaremos à página da fonte de dados. Ok pessoal, é isso mesmo, é assim que você pode navegar pelas páginas do Tableau Vamos agora ter uma visão geral rápida de cada página. Ok, vamos começar com a primeira página, a página inicial. Podemos ver aqui três painéis que se conectam, abrem e descobrem. No Connect, podemos encontrar todos os tipos diferentes de datacnectors E no Tableau Public, temos cerca de dez. Isso é suficiente para o treinamento. Mas no Tableau também temos mais de 90 conectores de dados. Agora, no meio, abrimos Quando você iniciar o Tableau pela primeira vez, esta seção ficará vazia Mas quando você começar a criar novas pastas de trabalho, Tableau começará a mostrar a pasta de trabalho aberta mais recentemente E é muito bom ter acesso rápido às nossas pastas de trabalho Aqui, vencemos apenas a primeira fase que publicamos antes. E no lado direito você encontrará o Discover. Você encontrará coisas diferentes da equipe do Tableau, como blogs, notícias, tutoriais de treinamento e assim por diante E agora, na parte inferior, você pode ver informações sobre o software Tableau, por exemplo, agora ele mostra que podemos atualizar para o Tableau dicto ou posterior quando Tableau lançar uma nova versão do Tableau, você encontrará informações aqui Mas como acabamos de instalar a versão mais recente do Tableau, ela não aparece Ok, então foi isso para a página inicial. Vamos pular agora para a próxima. Temos a página da fonte de dados. Agora, você já deve saber como ir até lá clicando no ícone do Tableau Ok, o que temos aqui na página da fonte de dados no lado esquerdo, você pode encontrar todas as informações sobre nossos dados Nas conexões, você pode encontrar as informações da conexão e, nos arquivos, encontrar todas as tabelas que estão dentro de nossos dados E então, no meio, temos o nome da fonte de dados. E aqui temos a área em que vamos construir nosso modelo de dados. E ele contém duas camadas, a camada lógica e a camada física. Vou explicar isso nos próximos tutoriais. Não se preocupe com isso. Abaixo disso, temos a grade de dados. Ele nos mostrará uma amostra de nossos dados e, como padrão , mostrará as primeiras 1.000 linhas de dados. E no lado esquerdo temos outra grade. Essa é a grade de metadados. Ele nos mostra mais detalhes sobre os campos das tabelas. Tudo bem, então isso é tudo por enquanto. Vamos passar agora para a próxima página, a página do espaço de trabalho E podemos fazer isso selecionando a guia da planilha. Ok, na página do espaço de trabalho, podemos passar a maior parte do tempo aqui criando nossas visualizações É por isso que temos muitos ícones e outras coisas por aí. Então, deixe-me guiá-lo rapidamente aqui nesta interface. Ok, então vamos começar do topo. Temos a barra de ferramentas. Ele contém muitos ícones e esses ícones são. Funções usadas com mais frequência no Tableau. Ao criar suas visualizações, você tem acesso rápido a essas funções Como você já deve ter notado, há algumas funções que não são selecionáveis Bem, você precisa entender aqui que, no Tableau, se algo estiver esmaecido, não significa que esse recurso não esteja disponível no Tableau Public, mas significa que não é relevante para Agora, por exemplo, se eu for até aqui, ele classificará o visual e, como eu não tenho nada, não é relevante classificá-lo. Vamos verificar os outros ícones. Temos o ícone do Tableau, que nos levará à página inicial Você sabe que já temos a opção de desfazer e refazer a última ação no visual E, como você pode ver, ao passar o mouse sobre o ícone, o Tableau vai me dar uma breve descrição da função, aqui podemos criar uma nova fonte de dados, ou aqui podemos criar uma nova planilha e assim passar o mouse sobre o ícone, o Tableau vai me dar breve descrição da função aqui podemos criar uma nova fonte de dados, ou aqui podemos criar uma nova planilha Então, basta passar o mouse sobre todos os ícones e você verá a função Tudo bem, agora vamos para o lado esquerdo. Temos aqui dois painéis. O painel de dados e a extensão analítica. Como padrão, o Tableau Gonhowas, o painel de dados. Mas se você quiser ir para a área analítica, basta clicar nela Você pode alternar entre eles simplesmente selecionando-os. Vamos ver o que temos aqui no painel de dados. A primeira coisa é que a fonte de dados contém nossos dados e, abaixo disso, podemos encontrar as tabelas dentro dessa fonte de dados. Atualmente, temos apenas uma mesa, a dos clientes. E podemos ver aqui os campos ou colunas dentro de nossas tabelas. E aqui também temos um campo de busca. Às vezes, nossa fonte de dados fica muito grande e teremos muitos campos, então essa é uma ótima maneira de pesquisar um campo específico. Ok, agora vamos para o painel de análise. E você pode encontrar aqui funções predefinidas que você pode adicionar ao seu visual, como adicionar uma linha média ou fazer agrupamento, ou até mesmo criar sua própria Coisas muito boas. Ok, agora vou voltar para o painel de dados Tudo bem, então agora vamos para o meio. E você pode encontrar aqui diferentes prateleiras e cartões. Vamos usá-los para criar nossas visualizações. E tudo funciona aqui com o recurso de arrastar e soltar. Então, vamos começar com a primeira, as prateleiras de linhas e colunas. As imagens do quadro têm duas dimensões, as linhas e as colunas Como qualquer outra tabela, se você colocar campos na divisória de colunas, ela criará uma coluna da tabela. Por outro lado, se você colocar campos nas prateleiras de linhas, isso criará uma linha da tabela. Coisas fáceis. Então, agora vamos dar um exemplo. Ok, então vamos para o lado esquerdo e vamos arrastar e soltar os países nas colunas. E com isso definimos as colunas do visual aqui. Então, agora vamos ter algo nas fileiras. Vamos pegar as contagens e arrastá-las e soltá-las nas linhas. E com isso definimos os visuais, as colunas e as linhas. Se você quiser alternar entre eles, você pode ir até as barras de ferramentas aqui e clicar neste ícone E você pode alternar entre eles com muita facilidade. Se você tiver muitas colunas, eu vou voltar. E agora podemos adicionar mais colunas ou mais linhas. Por exemplo, vamos pegar o City Drag e soltá-lo nas colunas aqui. Você pode ter várias coisas. Agora, se quiser remover uma dessas colunas, você pode fazer isso arrastando e soltando no espaço vazio. Ok, vamos para a prateleira dos sacos. Você pode usá-lo para dividir o visual atual em uma série de páginas. Se você quiser analisar algo como passo a passo e ir devagar, vamos dar um exemplo. Ok, vamos pegar novamente, o cliente. Conte um arrasto e solte-o nas páginas. Você pode ver no lado direito que temos uma nova janela para controlar as páginas. E agora estamos na primeira página em que temos países com apenas um cliente. Se clicarmos aqui no lado direito, você obterá os países com dois clientes e assim por diante. E agora, para o próximo exemplo, vou removê-lo. Então, vou arrastar e soltar no espaço vazio. Tudo bem, então vamos para a próxima prateleira. Nós temos os filtros. Você pode usá-lo para filtrar nosso visual. Por exemplo, vamos colar os países, arrastá-los e soltá-los nos filtros. E agora você pode decidir aqui qual país vai ficar e qual país vai deixar o visual. Agora, se eu selecionar, por exemplo, vamos remover a França e clicar em Aplicar. Você pode ver que nosso visual não contém agora os Country Friends. Agora vou removê-lo novamente da prateleira arrastando e soltando no espaço vazio. Então temos o cartão Mark. Você pode usá-lo para criar o visual. Por exemplo, podemos adicionar novas cores. Se arrastarmos e soltarmos os países sobre as cores, obteremos uma cor para cada país. Ou podemos alterar o tamanho das peças, torná-las pequenas ou grandes, ou podemos adicionar rótulos e assim por diante Ok, agora vamos para o meio. Obviamente, aqui temos nossa visão, ela contém visualizações ou a chamamos de vistos Primeiro, temos o título e você pode alterá-lo clicando duas vezes nele. Vamos dar um nome a ele. Por exemplo, clientes por país e, em seguida, clique em OK. Ok. Abaixo disso, temos nossa visualização, que contém coisas diferentes. Por exemplo, temos os cabeçalhos, e aqui também temos os países, temos o eixo Agora, a interseção entre esses campos são as marcas. Essas marcas podem ser como pares neste exemplo ou podem ser uma linha ou círculos ou qualquer outra forma Agora, se verificarmos a parte inferior da interface da tabela, você poderá encontrar o status par. Ele contém muitos detalhes sobre nosso visual. Por exemplo, diz que temos três marcas. É claro que temos três partes. Temos uma linha e três colunas. O número total de clientes é cinco. Agora vamos adicionar mais coisas ao visual para ver como esses status mudam. Vamos pegar as pontuações, arrastá-las e soltá-las nas linhas. Você pode ver aqui que agora temos seis marcas, temos seis pares, temos duas linhas e três colunas Essas estatísticas são muito importantes quando suas visualizações ficam complicadas Agora temos uma muito simples, podemos contá-la e ver que temos seis partes. Mas se temos muitos pontos e muitos pontos, é muito difícil contá-los. É muito bom verificar o status par para ver detalhes sobre nosso visual. Tudo bem, agora vamos para o lado direito e vamos para o ícone Mostre-me. Selecione isso. Agora você obterá diferentes visualizações que Tableau oferece apenas clicando nelas Você mudará todas as visualizações em nossa visualização aqui Podemos mudá-lo para tabelas ou gráficos circulares ou para três mapas e assim por diante. Agora, vá e explore essas diferentes visualizações. Você já deve ter notado que alguns deles são graduados, não podemos usá-los aqui. Novamente, ele está disponível, mas não temos os requisitos para usá-lo. Por exemplo, se você acessar o gráfico de linhas aqui, Tabela mostra quais são os requisitos ou o que o Tableau precisa para criar essa visualização Precisa de um encontro. Não precisa de nenhuma dimensão e precisa de pelo menos uma medida. Atualmente, em nossa exibição, o Tableau não pode criá-lo porque não temos nenhum campo de data em nossa exibição Tudo bem, pessoal. Esse foi o principal componente das planilhas Agora, antes de irmos para o painel, vou fazer algumas coisas. Você pode me seguir. Está bem? Vou desfazer essas visualizações e voltar ao par E então eu vou criar uma nova planilha. Então, vou clicar aqui, criar uma nova planilha E então eu vou pegar os países. E desta vez eu vou colocar as pontuações aqui. E então eu vou usar os gráficos Pi aqui. Vou colocar alguns rótulos nele. Ok, isso é o suficiente. Vamos agora para os painéis Podemos fazer isso criando um novo painel no ícone aqui. Agora estamos na interface do painel. Eu não vou explicar tudo por aqui. É importante entender que, no painel, podemos começar a compilar planilhas diferentes em um só lugar Podemos arrastar e soltar a planilha número um onde temos os clientes por país. Então podemos pegar a folha número dois e colocá-la em algum lugar aqui. Então eu tenho em um só lugar duas imagens, a folha número um e a folha número dois Esse é o trabalho principal do painel. Tudo bem, pessoal. Agora vou mostrar o último tipo de planilha que temos, a história para criar uma nova, vamos até o final aqui e clicar neste ícone. E com isso, criamos uma nova história, histórias no Tableau Eles são como uma sequência de imagens e geralmente os usamos para apresentações, se você quiser contar uma história a partir de nossos dados. Tudo bem, o que temos? Aqui no lado esquerdo, temos as imagens que criamos Podemos ver as planilhas e também o painel. E então, aqui, podemos adicionar novos pontos da história. No meio, temos nesta seção, como o Navigator, para analisar nossa história E então, aqui vamos apresentar a história ou os pontos de vista. O que vamos fazer agora na primeira é arrastar e soltar o painel. Vamos dobrar isso agora. Podemos adicionar uma próxima etapa adicionando uma prancha aqui. E então vamos pegar a folha número um e, em seguida, podemos adicionar uma nova em branco e depois a folha número dois. Então, agora temos a história. Tudo começa com uma visão geral com o painel. E à medida que analisamos a história passo a passo, detalhamos mais. Em cada visual. É uma maneira muito boa de apresentar ou contar uma história usando nossos recursos visuais. Tudo bem, agora temos o software Tableau instalado. Temos os dois conjuntos de dados de treinamento, a conta pública para compartilhar seu trabalho e tudo está pronto para começar a aprender o Tableau Com isso, concluímos esta seção em que preparamos seu ambiente para praticar o Tableau E na próxima seção, vamos nos aprofundar na fonte de dados do Tableau para aprender como criar um modelo de dados no Tableau combinando 77. Combinação de 5 seções: Modelagem de dados no Tableau. Cada painel ou gráfico bem-sucedido no Tableau pode ser baseado em um modelo de dados sólido, e ter habilidades de modelagem de dados é essencial para cada tabela, objeto ou projeto de business intelligence É por isso que vamos começar a aprender os fundamentos da modelagem de dados, incluindo o esquema estrela e o esquema do floco de neve Em seguida, vou apresentar a Modelagem de dados do Tableau, onde você pode aprender as camadas físicas e lógicas E então podemos aprender os diferentes métodos de como combinar tabelas na modelagem de dados usando junções, relações de união combinação de dados. E, claro, para entender as diferenças entre eles, vamos compará-los lado a lado. E, claro, vou orientá-lo sobre quando usar quais métodos. E, no final, você criará duas fontes de dados com base em nossos conjuntos de dados de treinamento Então, vamos começar com o primeiro tópico em que podemos entender os fundamentos da modulação de dados. Agora vamos. 78. Udemy 5 1 DM: Em projetos reais, seus dados serão armazenados, normalmente em data warehouses ou links de dados dentro de muitas e muitas tabelas diferentes A primeira etapa em qualquer ferramenta de visualização como Tableau ou PI é conectar essas tabelas e combiná-las em um modelo de big data Vamos começar com a pergunta: o que é modulação de dados modulação de dados é o processo de organização e representação de dados de forma clara e compreensível Cada modelo de dados tem entidades, entidades, coisas como clientes e produtos ou eventos como pedidos. E dentro dessas entidades, temos informações e as chamamos de atributos como o primeiro nome e o sobrenome dentro da entidade, clientes E descrevemos no modelo de dados como essas entidades estão conectadas ou relacionadas umas às outras e chamamos isso de relacionamentos. Esse modelo de dados, essa representação visual dos dados, torna mais fácil para nós e para os programas entender os dados, que é muito importante para tomar decisões e melhorar o desempenho dos negócios. Tudo bem, então temos três tipos diferentes de modelos de dados em diferentes níveis de abstração Primeiro, temos o modelo conceitual de dados. Esse tipo é uma representação de alto nível do modelo de dados sem entrar em detalhes sobre como o modelo de dados é implementado. É como um mapa que mostra as entidades importantes e os relacionamentos. E geralmente usamos esse tipo para explicar os modelos de dados aos analistas de negócios e acionistas para entender o panorama geral dos dados O segundo tipo é o modelo de dados. Nesse modelo de dados, detalhamos como os dados são estruturados e organizados. Definimos neste modelo os atributos de cada entidade, e ele inclui também restrições e mais detalhes sobre os relacionamentos entre as Esse modelo de dados geralmente é usado por designers e desenvolvedores de banco de dados como um modelo para as implementações E o terceiro tipo é o modelo físico de dados. Esse tipo representa as implementações reais do modelo de dados Ele inclui todos os detalhes técnicos sobre como armazenar os dados. Como os tipos de dados dos atroputos, as chaves primárias e estrangeiras, índices e Esse modelo de dados é usado pelos desenvolvedores para criar e gerenciar os bancos de dados. Tudo bem, então vamos resumir. O modelo conceitual de dados mostra o panorama geral dos dados O modelo lógico de dados fornece um plano para as implementações E o modelo físico de dados mostra como os dados são implementados nos bancos de dados. E o Tableau adaptou os modelos de dados lógicos e físicos nas fontes de dados Mas não temos um modelo de dados conceitual no Tableau. Não se preocupe com isso. Eu vou te mostrar mais detalhes mais tarde. Tudo bem, agora para análises e especialmente para armazenamento de dados e inteligência de negócios, precisamos de modelos de dados especiais que sejam otimizados para consultas Deve ser flexível e fácil de entender. E para isso, temos dois modelos de dados especiais. O primeiro é o esquema estelar. esquema em estrela tem uma tabela de fatos central e é cercado por tabelas dimensionais As tabelas de fatos contêm eventos e as dimensões contêm informações descritivas A relação entre o fato e as tabelas de dimensões forma uma estrela, e é por isso que a chamamos de modelo de dados de esquema em estrela Chamamos isso de esquema de floco de neve. É muito semelhante ao esquema em estrela, mas as dimensões aqui estão divididas em subdimensões Tabelas ou dimensões normalizadas significam que essas tabelas são divididas em pequenos pedaços para evitar tabelas ou dimensões grandes, que leva a muitas duplicações de dados e a um desempenho lento A forma desses modelos de dados parece que esquema estelar do Snowflake é um modelo de dados simples e fácil de entender e geralmente o usamos se nosso conjunto de dados for Por outro lado, o esquema snowflake é mais complexo, mas elimina as duplicatas e reduz os espaços e reduz Geralmente o usamos se tivermos um grande conjunto de dados. Tudo bem, então os conjuntos de dados que preparei para este curso do Tableau estão usando o modelo de dados do esquema em estrela apenas para mantê-lo simples e fácil Tudo bem, nosso modelo de dados tem um nome e o chamamos de esquema Star Se você vai trabalhar em projetos reais, vai ouvir muito sobre o esquema em estrela esquema em estrela tem basicamente dois tipos de tabelas, fatos e dimensões Por exemplo, temos a tabela Clientes. Ele descreve cada cliente pelo nome, sobrenome, país e assim por diante. Portanto, os clientes são uma tabela de dimensões. E temos outra tabela de dimensões em nosso modelo de dados. É a tabela de produtos também descreve cada produto por seu nome e categoria. É também uma dimensão. Tudo bem, agora vamos falar sobre o segundo tipo de tabelas no esquema estrela Temos os fatos, por exemplo, vamos dar uma olhada na grande mesa no meio, podemos ver três coisas. Você pode ver primeiro muitas chaves para as outras dimensões. Temos o ID do pedido, o ID do cliente, ID do produto e podemos ver as datas. Portanto, temos a data do pedido, a data de envio e, em terceiro lugar, podemos ver muitos números. Temos quantidades de vendas, lucros, também os chamamos de medidas. Se você ver essas três coisas, isso significa que temos um evento ou fato. Os fatos da tabela conectam as dimensões. Tem datas e também medidas. Ok, então, para resumir, como decidimos se uma tabela é dimensão ou fato Se você tiver uma tabela que contém informações sobre uma pessoa física ou um objeto, como funcionários, clientes, produtos, essa tabela é uma dimensão E geralmente são mesas pequenas. Por outro lado, se você tem uma tabela que contém eventos, por exemplo, temos registros de vendas ou portas, transações de ETM Qualquer tabela que tenha eventos, transações e tenha tempo nela, são fatos, e geralmente são mesas realmente enormes, ok? Então, em nosso modelo de dados, nos conjuntos de dados, temos duas dimensões Temos os clientes e os produtos, e no meio temos nosso fato, os pedidos. Tudo bem, então agora, se você ouvir em seu projeto alguém falando sobre esquemas estelares e assim por diante, você sabe exatamente o que eles significam São conceitos muito importantes em termos de análise e BI se você estiver usando o Tableau ou o Bar BI. Tudo bem Então, com isso, você aprendeu alguns conceitos importantes na modulação de dados seguir, aprenderemos o modelo de dados do Tableau e as duas camadas, físicas e lógicas 79. Udemy 5 2: Ok, depois de conectarmos nossos dados ao Tableau, precisamos criar um modelo de dados em nossa fonte de dados Se seus dados contiverem apenas uma tabela , seu modelo de dados é muito simples. Você tem uma única tabela em seu modelo de dados. Mas em projetos da vida real, as coisas ficam mais complicadas quando você tem várias tabelas. E o Tableau aqui oferece quatro métodos diferentes de como combinar e conectar suas tabelas Temos relacionamentos, uniões, uniões e combinação de dados Agora, antes de começarmos a aprofundar esses métodos, vamos primeiro entender essa modulação de dados no Tableau. No modelo de dados do Tableau, temos duas camadas Temos a camada física e acima dela, temos a camada lógica. Na camada física, podemos ter algumas tabelas físicas e combiná-las no Tableau usando dois métodos as tabelas ou usar a união entre elas. Agora vamos passar para a camada lógica. É a camada de nível superior e nos fornece um resumo para ocultar todos os detalhes na camada física. Isso é especialmente bom se tivermos muitas tabelas na camada física. Depois de criar nossas visualizações, não queremos ver todas essas tabelas na camada física A camada lógica nos fornecerá um resumo ou ocultará todos esses detalhes. O resultado da mesclagem das tabelas usando junção e união na camada física será apresentado na camada lógica com tabela única, tabela plana, e nós a chamamos de tabela ilógica Isso significa que teremos duas tabelas lógicas. A primeira representará três tabelas depois de fazer a junção. E a segunda representará duas tabelas usando a união. Mas ainda temos na modelagem de dados para conectar essas duas tabelas lógicas no Tablo Temos apenas um método para fazer isso, e chamamos isso de relacionamentos É muito importante entender que, na camada lógica, não podemos mesclar tabelas em uma tabela depois reconectá-las usando a relação entre as duas tabelas lógicas A mesa ficará como está e nada será mesclado Nós apenas descrevemos a relação entre as duas tabelas lógicas. Agora, de volta às duas camadas, tanto da camada física quanto da camada lógica. Podemos encontrá-lo na fonte de dados do Tableau. E, como você sabe, além da fonte de dados, temos nossas visualizações. E você pode ver neste exemplo somente as tabelas da camada lógica. E você pode começar a criar suas visualizações usando os dados disponíveis na camada lógica Mas, às vezes, ao trabalhar com os projetos, você cria outra fonte de dados com outro modelo de dados. Neste exemplo, é importante entender que nem todas as tabelas lógicas vêm das tabelas físicas. Eles podem vir diretamente do seu sistema de origem. Agora, para criar uma visualização a partir dos modelos de dados e das fontes de dados, precisamos, de alguma forma, conectar esses dois modelos de dados ou fontes de dados E podemos fazer isso no nível de visualização, em que o Tableau nos oferece o último e único método de conectar e combinar tabelas, algo chamado combinação de dados Ao analisar isso, você pode ver que Tableau nos oferece quatro métodos diferentes de como combinar e conectar tabelas em diferentes camadas e níveis Na camada física, temos as juntas e uniões. Temos na camada lógica os relacionamentos e, no nível de visualização, temos a combinação de dados Tudo bem, agora vamos ver no Tableau como podemos navegar pelas camadas física e lógica No momento, estamos em uma página de fonte de dados e, como padrão, seremos uma camada lógica no modelo de dados. Isso significa que qualquer coisa que arrastarmos e soltarmos em nosso modelo de dados será considerada uma tabela lógica. A tabela de clientes é ilógica. Vamos pegar outro. Vamos pegar os pedidos, arrastá-los e soltá-los aqui. Então, essa é a nossa segunda tabela lógica. E, como você pode ver, o Tableau criou um relacionamento entre eles Porque em uma camada lógica, só podemos fazer relacionamentos. Então, agora estamos na camada lógica, como podemos ir para a camada física? Para fazer isso, vamos entrar em uma tabela lógica. Vamos até os clientes e clique duas vezes nele. Depois de fazermos isso, vamos para a segunda camada. Estamos dentro da camada física agora. Tableau dirá aqui que os clientes são feitos de uma tabela porque agora temos apenas uma tabela física Qualquer coisa que arrastarmos e soltarmos no modelo de dados será considerada uma tabela física Por exemplo, podemos pegar os Detalhes do Cliente, vamos arrastá-los e soltá-los aqui. E, por padrão, o Tablo criará entre eles, não um relacionamento, ele criará uma junção entre essas duas tabelas físicas E é claro que podemos fazer uma união entre eles. Na camada física, podemos fazer uniões e uniões. Como você pode ler aqui, diz o cliente, a tabela lógica. Os clientes são compostos por duas mesas físicas. Se você a tiver nesse ícone, verá exatamente que temos duas tabelas físicas que definem os clientes da tabela lógica. Agora, se você quiser voltar para a camada lógica, podemos fazer isso simplesmente fechando a camada física. Vamos clicar nisso. Agora você pode ver que os clientes têm uma nova, diz que na camada física existe uma junção e obtemos mais informações se a tivermos nas mesas, diz a tabela lógica Clientes. Isso é feito de duas tabelas físicas, os clientes e os detalhes dos clientes. Isso significa que os dados nas tabelas lógicas vêm da camada física. Mas se formos ver os pedidos aqui, você não verá mesas físicas. Os dados vêm diretamente das tabelas originais. E com isso, aprendemos a navegar pela camada física e lógica. Tudo bem, então, com isso, aprendemos a modelagem de dados no Tableau e quais são as camadas físicas e lógicas Em seguida, começaremos a aprender como combinar tabelas no Tableau e começaremos com uniões 80. Udemy 5 3 junções: Tudo bem, então vamos começar a falar sobre juntar mesas. Normalmente temos duas tabelas, tabela e a tabela B. Se quisermos combiná-las em uma mesa grande , podemos usar a junção entre elas. A primeira coisa a entender é que, uma vez que usamos a junção entre duas tabelas , temos dois lados. A tabela A será a mesa da esquerda e a tabela B será a mesa da direita. Agora, o que vai acontecer depois de nos juntarmos às mesas? Todos os campos da tabela à esquerda estarão na saída. E então todos os campos da tabela à direita serão adicionados ao lado dela. As juntas combinam os campos ou as colunas de duas tabelas. Agora, para fazer junções, primeiro precisamos do campo chave É um campo que você pode encontrá-lo nas duas tabelas. E depois disso, temos que definir o tipo de junção. E temos que escolher entre quatro tipos diferentes de juntas. Temos a junção interna, a junção esquerda, a junção direita e a junção completa. Se você conhece L, então você conhece esses tipos. É exatamente a mesma lógica. Mas vamos dar um exemplo rápido para entender os quatro tipos de juntas. Tudo bem, agora temos esse exemplo em que temos duas tabelas simples. Temos os nomes e a idade do cliente. E queremos combiná-los em uma tabela porque não faz sentido ter duas tabelas sobre os clientes. Queremos criar uma mesa para clientes e combiná-las. Na primeira tabela, temos o ID e os nomes. E na segunda tabela temos também as identidades e a idade. É muito fácil. A chave para essa junção é o ID do cliente. Agora vamos ver as diferentes saídas usando esses diferentes tipos de juntas. Vamos começar com o primeiro tipo de junção, a junção interna. A junção interna diz que a saída mostrará apenas as linhas correspondentes da esquerda e da direita. Isso significa que nenhuma linha correspondente será apresentada na saída. Vamos ver como isso funciona. A primeira coisa que vai acontecer é que vamos combinar primeiro o campo primeiro. Vamos começar com o lado esquerdo, depois com o lado direito. Agora vamos começar a combinar as linhas. Vamos começar do lado esquerdo. Também temos o ID do usuário no lado direito? Temos uma partida nas duas mesas. Temos a identificação do cliente, essa, vamos vê-la na saída e depois prosseguimos no lado esquerdo. Também temos o ID de cliente número dois no lado direito? Você vê que nós não temos isso. apenas o cliente número três. Isso significa que dois não coincidem no lado direito e o cliente três não está combinando no lado esquerdo. Foi isso mesmo. Se você usar a junção interna neste exemplo, obterá a ID de cliente número um, pois a encontramos nas duas tabelas. Vamos para o próximo. Temos a junção esquerda, a junção esquerda diz que teremos tudo da tabela esquerda sem marcar nada, mas da tabela direita teremos apenas as linhas correspondentes. Se fizermos uma junção de elevação entre essas duas tabelas, teremos a seguinte saída. Primeiro, teremos os campos da tabela da esquerda e os campos da tabela da direita próximos um do outro. E então teremos todos os clientes da mesa à esquerda sem verificar nada. Tudo será apresentado aqui, esses dois clientes. E então, do lado direito, teremos apenas as linhas correspondentes. Isso significa que temos o ID do cliente número um na mesa certa? Sim, nós temos isso. Em seguida, vamos tê-lo na saída. Mas a identificação de cliente número dois, não a temos na mesa certa, que significa que ela estará vazia. Vazio significa nulos. Aqui, teremos os valores de nulos no ID do campo e também na idade E é isso, essa é a saída da junção esquerda. Tudo bem, então agora vamos passar para o próximo. Temos a articulação certa. Talvez você já entenda como isso funciona. Teremos todas as estradas da tabela da direita e somente as linhas correspondentes da tabela da esquerda. Vamos ver como será a saída se ficarmos bem entre essas duas tabelas. Como de costume, teremos todos os campos, todos os campos da direita, e teremos todas as linhas da tabela correta sem verificar nada. Teremos esses dois clientes e, em seguida, começaremos a combinar pelo lado esquerdo. Temos o cliente número um? Sim, nós temos isso. Vamos adicioná-lo aqui. Temos o cliente número três? Como você pode ver, temos apenas os dois. Isso significa que não temos informações e teremos os nulos Esses podem estar vazios, só isso. É exatamente o oposto da junção esquerda. Agora, para o tipo final de junção, temos a junção completa. Junta completa significa tudo da esquerda e tudo da direita, sem perder nada. Vamos ver o que vai acontecer se tivermos uma junção completa entre essas duas tabelas. Como sempre, começamos com os campos da esquerda e da direita, depois pegamos tudo do lado esquerdo. Nós levamos esses dois clientes até aqui. Do lado direito, vamos fazer com que a correspondência cresça para esses dois clientes. Para o ID número um, temos esse, mas para os dois, não temos nenhum crescimento correspondente, teremos nulos aqui Mas, como você vê, não temos tudo do lado direito. O ID de cliente número três está ausente. É por isso que, usando o Full Joint, teremos essas informações aqui e essas informações aqui e depois as compararemos também do lado esquerdo Temos algum cliente número três no lado esquerdo? Nós temos isso significa que também teremos nulos. Agora, ao verificar a saída, você pode ver que temos tudo, todos os dados da esquerda, todos os dados da direita , onde não há correspondência, teremos nulos Como você pode ver, você precisa ter muito cuidado com o tipo de junta que está usando, pois usar a junta errada pode causar a perda de dados. Se você quer estar seguro e não quer perder nenhum dado, então você tem que usar a junção completa. Mas, infelizmente, as junções completas são muito lentas e você acabará tendo mesas muito grandes, especialmente se as duas tabelas tiverem muitas linhas incomparáveis. E agora eu quero que você entenda como as junções funcionam no Tableau, o que pode acontecer em segundo plano quando unimos tabelas Temos a fonte de dados, temos as visualizações e, dentro da fonte de dados, temos a camada física e a camada lógica Na camada física, vamos unir as tabelas A e B. Depois de fazer isso, o Tableau pode criar uma nova tabela combinada A e B. Na camada lógica, essa tabela, nós a chamamos de tabela lógica que contém dados de ambas as tabelas Então, na camada de visualização, digamos que queremos selecionar os campos de F dois e F quatro Tableau pode consultar a fonte de dados e a fonte de dados que obterá os dados da nova tabela lógica combinada B e, em seguida, enviará os dados de volta às visualizações Você pode ver que a interação entre as visualizações e a fonte de dados estará na camada lógica A camada física ficará completamente fora de cena. É simplesmente assim que as juntas funcionam no Tableau. Tudo bem, agora como podemos fazer juntas no Tableau. Digamos que queremos unir clientes da mesa com os pedidos. Primeiro, vamos para o lado esquerdo por aqui. Bebeu e abandonou os clientes. A junção será feita na camada física, temos que ir até lá. Vamos entrar nos clientes. E agora estamos na camada física. Vamos pegar os pedidos e simplesmente arrastá-los e soltá-los aqui no espaço vazio. Com isso estável como padrão, é possível criar uma articulação interna entre os clientes e os pedidos. Se quisermos personalizar a união, vamos até aqui no ícone e clicaremos nele. E temos aqui duas coisas para fazer. Primeiro, vamos definir o tipo de junção. Como aprendemos, temos a junção interna esquerda, direita e externa completa. Você pode simplesmente clicar entre eles e ver quais dados podem estar faltando e quais dados podem ser apresentados como o exemplo que eu mostrei. Então, vou continuar com a junção interna e a próxima coisa que vamos definir, a chave para a junção, o Tableau entendeu que há a ID do cliente à esquerda, a ID do cliente à direita, e essa é a combinação perfeita, o que está correto Mas digamos que esteja errado e você queira escolher a chave correta para a junta. O que você vai fazer é ir para o lado esquerdo aqui, clicar na seta, você obterá todos os campos da tabela à esquerda e selecionará o correto. Neste exemplo, a ID do cliente está correta. Então eu vou ficar com isso e você vai para o lado direito. Você também tem o mesmo ícone aqui. E você obterá todos os campos da tabela certa e selecionará aquele que mais lhe convier. Mais uma coisa. Sua chave para a junção pode não ser apenas um campo, mas vários campos. Você pode adicionar mais campos aqui. Você vai para a próxima linha e seleciona o próximo campo para a união. Mas neste exemplo, temos apenas uma chave. Eu vou fechar isso. Nós montamos as juntas. Você vai ficar com a junção interna. Podemos voltar ao modelo lógico de dados. E como você pode ver, a tabela aqui tem o ícone de junção. Isso nos diz que essas tabelas lógicas são o resultado da união de duas tabelas. É isso mesmo. É assim que você pode fazer uniões no Tableau. Tudo bem, isso é tudo para misturar juntas. Aprenderemos as segundas misódias, como combinar tabelas usando união 81. Udemy 5 4 Union: Tudo bem, então agora vamos falar sobre união. Digamos que temos duas tabelas e ambas têm exatamente as mesmas colunas. Às vezes, faz sentido combiná-los em uma grande mesa, e podemos fazer isso usando o sindicato. Depois de nos unirmos, o que pode acontecer? As colunas e as linhas da tabela esquerda serão apresentadas na saída da tabela direita. Somente as linhas serão uma caneta na saída abaixo da primeira União Para combinar as linhas de duas tabelas na união corretamente, temos dois requisitos. Primeiro, as duas tabelas devem ter exatamente o mesmo número de campos e, segundo, o campo deve ter exatamente os mesmos tipos de dados. Então, como você pode ver, não precisamos da chave entre essas duas tabelas. Não é como a junção. Tudo bem, agora vamos dar um exemplo rápido e muito simples sobre a União. Temos aqui duas tabelas muito simples, as ordens de 2022, as ordens de 2023 e, como você pode ver, ambas as tabelas têm exatamente a mesma estrutura. Portanto, temos duas colunas, a ID e a data, em ambas as tabelas. E faz sentido mesclá-los em uma tabela. Nós chamamos isso de ordens. Então, se fizermos união entre eles, o que pode acontecer na saída? Começará na tabela à esquerda e primeiro usará os campos, o ID e as datas. E então ele pegará todas as linhas do lado esquerdo e colocará em seus resultados, agora na tabela direita, não pegaremos novamente os campos porque já os temos da tabela esquerda. Serão necessárias apenas as linhas e o abandono no final da tabela. Ele pegará os dois pedidos, 3,4, e os colocará embaixo da mesa aqui E é isso. É muito simples e fácil. Ele só precisa exatamente do mesmo número de colunas ou campos e exatamente dos mesmos tipos de dados. Agora vamos entender como a união funciona no Tableau e o que vai acontecer em segundo plano Uma vez que fazemos a união, temos aqui novamente nossas camadas. E a união é muito semelhante à união na camada física, temos nossas tabelas A e B. Depois de fazermos a união entre elas, Tableau criará uma nova tabela lógica combinada onde combinará as linhas das duas tabelas Então, no nível de visualização, digamos que tomamos o campo F um O Tableau enviará uma consulta para a fonte de dados. E a fonte de dados solicitará que a tabela lógica obtenha os dados. Depois que o Tableau obtiver os dados da fonte de dados, eles serão apresentados na visualização Como você pode ver novamente aqui, a interação é entre as visualizações e a camada lógica Tudo bem, agora vamos ver como podemos fazer união no Tableau. Vamos trabalhar com as duas mesas. Pedidos e pedidos são reduzidos . Ambos têm exatamente o mesmo número de falhas e também os mesmos tipos de dados Para fazer isso, vamos pegar as ordens, arrastá-las e soltá-las na camada lógica. Mas você sabe, nós podemos fazer união somente na camada física. Temos que entrar nas ordens. Clique duas vezes nele e agora estamos na camada física. Vamos pegar a segunda tabela, a ordem de um show, em vez de colocá-la no espaço em branco, porque o Tableau então criará uma junção Nós não queremos fazer isso. Queremos criar um sindicato justo e colocá-lo embaixo da mesa E, como você pode ver, o Tableau vai dizer arrastar a mesa para fazer a união, basta colocá-la abaixo dela O Tableau fará a união entre essas duas tabelas. E como você pode ver, há duas linhas. As linhas cinzas indicam que há união. Se você quiser verificar isso, você pode verificar no resultado aqui, os dados, obteremos um novo campo chamado nome da tabela. E você vê que alguns registros vêm dos pedidos e outros registros vêm dos pedidos são Sheaves, o que indica que temos uma tabela combinada de ambos os pedidos E os pedidos são reduzidos. Vamos voltar para a camada lógica. Então eu vou pressionar aqui, o X. Como você pode ver, temos um novo ícone aqui, que indica que temos um sindicato Como você pode ver, a dica de ferramenta do Tableau explica tudo Temos uma tabela lógica chamada pedidos. É o resultado da união, das ordens da mesa e das ordens alcançadas. Essa é uma forma de fazer a união entre duas tabelas no Tableau Há outra maneira de fazer isso. Então, deixe-me mostrar como fazer isso primeiro. Vou apenas removê-lo, arrastá-lo e soltá-lo em algum lugar aqui. Como você pode ver no lado esquerdo, temos algo chamado nova União, clique duas vezes nela e você pode ver que temos aqui duas opções, a manual e a automática. Então, obteremos o resultado exatamente como acabamos de obter. O que podemos fazer é simplesmente arrastar e soltar as tabelas aqui. As ordens e as ordens estão aqui. Em seguida, clique em OK. Com isso, obtemos exatamente os mesmos resultados sem ir para a camada física. E arraste e solte duas mesas e coloque-as exatamente embaixo da Essa é uma boa maneira de fazer a união entre duas tabelas. Você pode verificar isso simplesmente acessando a camada física. Clique duas vezes nele. Como você pode ver, obtivemos exatamente os mesmos resultados aqui. Podemos verificar o nome da tabela. Temos pedidos e pedidos cumpridos. Tudo bem, agora vamos verificar a segunda opção em que podemos fazer a união automaticamente. Vou voltar para a camada lógica e simplesmente remover a união aqui. Vamos começar um novo do zero. E agora vamos para o automático. O que temos aqui? Imagine que temos cerca de 100 tabelas sobre os pedidos. E isso é muito comum se você não estiver trabalhando com bancos de dados, estiver trabalhando com arquivos, e os arquivos tiverem limitações. Então, o que vamos fazer é dividir os arquivos dia após mês após ano e assim por diante, então acabamos tendo muitos arquivos. E é muito doloroso arrastar e soltar todos esses arquivos no Tableau para fazer a união E, em vez disso, vamos definir o Tableau ou a regra do Tableau, pesquisar todos os arquivos que seguem a regra e fazer a união entre eles. O que isso significa. Por exemplo, temos aqui duas tabelas, os pedidos e os pedidos alcançados. Qual é a convenção de nomenclatura aqui? Ambos começam com os pedidos. Eu poderia ter uma terceira tabela chamada Orders underscore 2022 Os pedidos sublinham 2023. Portanto, há uma regra que estou seguindo aqui na minha convenção de nomenclatura, e posso especificá-la no Tableau Vamos ver como podemos fazer isso aqui. A primeira opção vai incluir ou excluir. Vou deixar como está incluído. Agora, vou especificar a regra. Começa exatamente com os pedidos após essa palavra. Não importa depois disso, pode ser sublinhado em 2022, 2023 ou nada e assim por diante Qualquer coisa depois disso não importa o que vamos especificar. Depois disso, estrelas significam qualquer coisa depois dos pedidos. Então, temos algumas opções para informar ao Tableau exatamente onde pesquisar, nas subpastas ou nas pastas principais Vou deixar como está e clicar em OK. Agora temos um sindicato. Vamos ver o que o Tableau tem a dizer. Diz que temos uma tabela lógica chamada união. E diz que temos muitas mesas sindicais porque temos a maneira automática de fazer isso. Agora vamos verificar se o Tableau fez isso, correto? Ao ir para o lado direito aqui e ver a visão geral, você descobre que temos um novo campo chamado caminho. É o caminho dos arquivos. Vamos ver isso. Vou até a planilha 1 aqui e basta arrastar e soltar a anterior para ver apenas os arquivos. Então, como você pode ver, o Tableau fez isso corretamente. Temos os pedidos atendidos e os pedidos. É uma maneira muito boa, se você tem muitos Ss e Excels, de fazer isso automaticamente, em vez de arrastar e soltar todas essas mesas Normalmente, em meus projetos, eu nunca uso isso porque todos os dados são preparados nos datawarehouses ou no Então, com isso, aprendemos todas as diferentes opções sobre como podemos fazer união no Tableau Tudo bem, então isso é tudo pela união. Em seguida, aprenderemos métodos muito importantes, os relacionamentos no Tableau, ou o que chamamos de macarrão 82. Udemy 5 5 Relacionamentos: Tudo bem, então agora vamos falar sobre relacionamentos. Em 2020, o Tableau introduziu um novo método para combinar e conectar tabelas, chamado de relacionamentos Eles o tornaram até mesmo um método padrão de como conectar tabelas, pois é muito rápido e flexível. O que são relacionamentos e como eles funcionam no Tableau é completamente diferente de uniões e uniões Se tivermos na camada lógica duas tabelas lógicas, A e B, podemos conectá-las nessa camada usando os relacionamentos. Pense nos relacionamentos como um contrato entre duas mesas. Quando o Tableau usa os dados dessas tabelas, ele precisa primeiro verificar o contrato para entender como gerar as consultas E agora é muito importante entender que depois de conectarmos as tabelas usando relacionamentos, elas podem ficar separadas umas das outras e o Tableau não criará uma nova tabela lógica, então tudo permanecerá como está sem alterações E aqui descrevemos apenas as relações entre duas tabelas. Agora, no nível de visualização, se pegarmos o campo F um da Tabela A e quatro da Tabela B, o que acontecerá primeiro? Tableau verificará o contrato para entender como gerar as consultas E então ele enviará a consulta para a primeira tabela. E então ele enviará outra consulta para a tabela B para obter os dados de quatro. E então os dados serão combinados no nível de visualização e não no nível lógico Tudo bem, agora vamos ver como podemos criar relacionamentos no Tableau. É muito fácil. Então, vamos ficar na página da fonte de dados e, ao adicionarmos a camada lógica, não iremos para a camada física e tudo o que precisamos é de duas tabelas. Então, vamos pegar os pedidos, arrastá-los e soltá-los aqui no modelo de dados. E então vamos levar os clientes. Agora, como você pode ver, enquanto estou me mudando , parece um macarrão ou relacionamentos Vamos arrastá-lo até aqui. O Tablo criará automaticamente relacionamentos entre os pedidos e os clientes Agora, como vamos configurar e configurar o relacionamento? Então, vamos até o Nodle aqui e basta clicar nele. E então não haverá uma nova janela ou algo para a configuração. Vamos ver os metadados aqui. Se você não vê essas informações , pode ir até aqui e ver os relacionamentos e as tabelas lógicas. Portanto, certifique-se de selecionar o relacionamento. Há cerca de três coisas que vamos estabelecer no relacionamento. Primeiro, será a chave. É como a chave conjunta. É comum ser preenchido entre as duas tabelas. Agora, como você pode ver aqui na tabela à esquerda, temos a ID do cliente e, na tabela à direita, a ID do cliente. E o Tableau entendeu automaticamente que esse campo poderia ser usado como uma chave, o que é correto, mas se você quiser alterá-lo, pode ir até aqui Então, obteremos uma lista de todos os campos na tabela à esquerda. Além disso, você vai até aqui, obterá todos os campos da tabela correta e poderá adicionar mais campos para a chave que está correta no momento, então vou deixar como está. Em seguida, vamos para as Opções de desempenho. Vamos estender as opções de desempenho aqui. E temos aqui duas coisas. Temos a cardinalidade e a integridade. E se você deixá-lo aqui como está por padrão, nada vai dar errado. Você não perderá nenhum dado. Portanto, você não precisa alterar nada aqui a menos que queira otimizar o desempenho. O que temos aqui? cardinalidade como muitas ou uma no lado esquerdo E no lado direito você pode definir as mesmas coisas. Para a integridade, temos algumas marcas de registro e/ou marcas de registros para entender essas coisas. Vamos dar um exemplo. Tudo bem, então agora podemos ter um exemplo para a cardinalidade Nos relacionamentos, temos duas tabelas, nossos pedidos e clientes. Há um relacionamento entre eles e a chave para os relacionamentos é o ID do cliente. Nas cardinalidades, há duas opções ou vamos usar várias ou Para decidir qual é a correta, precisamos criar perfis de dados criação de perfil de dados significa que vamos nos aprofundar nos dados para entender os valores dentro de nossas tabelas E depois de refinarmos os dados, é muito fácil selecionar se são muitos ou um Agora, o que esses valores significam muitos e um. Existe uma regra simples para isso. Usamos muitos se houver kits duplos na chave e usamos um se a chave for única e não tiver nenhum kit duplo dentro dela. Agora vamos verificar o exemplo para determinar se são muitos ou um. Então, vamos ver os pedidos aqui. E o ID do cliente, você vê nesses valores que há kits duplos. Temos o ID do cliente uma vez aqui e uma vez aqui também, e o ID do cliente dois é o dobro. Portanto, esses valores não são exclusivos e contêm kits duplos, é por isso que os chamamos de muitos. Vamos até os clientes aqui, você pode ver que temos o cliente 123 e pronto. Portanto, esses valores são exclusivos e não há duplicatas dentro Não temos a ID do cliente novamente na tabela, então isso significa que podemos especificar aqui uma. Então, agora vamos analisar todos os cenários para entender o que pode acontecer no Tableau depois de configurar isso Tudo bem, agora vamos executar o primeiro cenário que o Tableau vai defini-lo como uma relação padrão de muitos para muitos que temos no lado esquerdo muitos e no lado direito também temos muitos E digamos que, no nível de visualização, falemos dos IDs do cliente do pedido e da soma de todas as vendas Em seguida, o nome do cliente. Tudo bem, agora vamos ver como o Tableau vai funcionar. Tableau, primeiro vou verificar os relacionamentos. Vai dizer, ok, são demais, é melhor verificar as tabelas inteiras à esquerda e à direita. Então, vamos começar pelo lado esquerdo. Temos o cliente um. Vai chegar até aqui e vai somar todas as vendas. Como muitos usuários do Tableau entendem, preciso verificar a tabela inteira O Tableau pode escanear a tabela inteira, uma por uma. Vai dizer, ok, temos as vendas 50. O próximo não é o do cliente e depois vá para o próximo, ele o ignorará E então temos novamente o ID do cliente número um e ele fará a soma 50-30. Isso significa que teremos o valor de 80 É a soma das duas vendas. E agora vamos para o lado direito para encontrar o nome dos clientes. Vai verificar, ok. São muitos. Então, ele digitalizará toda a tabela busca da ID do cliente. Então, agora, o primeiro disco, está bem. Ok. Temos o ID do cliente um. Vai levar Maria até aqui. Mas agora o Tableau não vai parar. Isso examinará todo o sentido da tabela nos relacionamentos. São muitos, mas não faz sentido porque o ID do cliente aqui é exclusivo. O Tableau vai verificar se há uma ID de cliente aqui e depois vai para a próxima, e depois não encontrou nada, então vai continuar assim E agora a Tableau vai continuar com o próximo cliente. Temos o ID do cliente número dois, vamos tê-lo na saída e , em seguida, teremos a soma de todas as vendas. Então, o Tableau vai escanear todos os pedidos para fazer a soma, temos aqui os 20 E então temos aqui dez. Então, a soma disso é 30. O Tableau terá na saída 30. Então é isso para a tabela da esquerda. Vamos para a mesa certa. Vou escanear o registro um por um. Portanto, o primeiro não é o ID do cliente. Número dois, temos aqui uma partida, então John vai estar na saída do Tableau examinando a tabela inteira, então vai para as três e assim por diante E, como você pode ver, a saída está correta usando os métodos padrão de muitos para muitos. Mas temos aqui um problema com isso. Na tabela à direita, o Tableau está fazendo uma verificação completa e, com isso, estamos perdendo desempenho no lado direito Então, é melhor otimizá-lo para onde vamos contar ao Tableau Se você encontrar um cliente que esteja pronto, você não precisa escanear a tabela inteira porque temos no máximo um registro de cada cliente. Não há duplicatas e é exclusivo. E agora temos que contar de alguma forma essas informações para o Tableau Para fazer isso, podemos fazer isso na cardinalidade. No lado esquerdo, permanecerão tantos, mas no lado direito, diremos que é um. E com isso que o Tableau vai entender, tudo bem, ele é único Não precisamos escanear a mesa inteira e vamos ganhar muito desempenho. Tudo bem, agora vamos ver como o Tableau vai funcionar. Quando tivermos tantos para um no lado esquerdo, nada mudará porque temos muitos. Então, o Tableau examinará a tabela inteira em busca da do cliente, o resultado será o mesmo Agora, no lado direito, as coisas mudarão. O Tableau dirá, ok, ID de cliente número um, existe uma correspondência Vai usar Maria como saída. Mas agora, Tableau, o Tableau não pesquisará a ID do cliente e digitalizará a tabela inteira Com isso, o Tableau não fará nada desnecessário e ganharemos um pouco de desempenho Vamos agora até o cliente número dois aqui. Mesma informação. Então, digitalize o Tableau ou temos o cliente número dois aqui? Não, pulamos para o próximo. Sim, temos uma partida. Vamos pegar John, mas o Tableau também vai parar e não vamos escanear o próximo registro Como você pode ver, temos exatamente a mesma saída, independentemente de você estar usando muitos para muitos, muitos para um. Com muitos para um, temos um. O desempenho em que o Tableau interromperia o escaneamento no lado direito Tudo bem, agora vamos pular para o próximo cenário em faremos algo errado. Onde vamos dizer, ok, o ID do cliente no lado esquerdo é único e vamos colocar o valor de um no lado direito. Isso não importa. Vamos ter dinheiro, por exemplo. Agora, estamos dizendo ao Tableau, no lado esquerdo, a ID do cliente é exclusiva, então você não precisa escanear a tabela inteira E nós vamos ter o mesmo exemplo aqui. Então, vamos ver o que vai acontecer. No lado esquerdo, o quadro começará com o primeiro cliente, digamos, ID do cliente um A soma das vendas agora é de 50. Como não preciso escanear a tabela inteira, ela vai parar nos primeiros três cabos e a saída será 50 Agora, do lado direito, uma vez que estamos dizendo muitos aqui, não importa o resultado. Nós vamos estar corretos. Teremos Maria, mas a mesa examinará toda a mesa , então o desempenho será ruim. Agora vamos passar para o próximo cliente. Temos a tabela número dois do cliente que a colocará na saída aqui. Novamente, a mesma tabela de problemas dirá: ok, temos a venda 20, o ID do cliente é único. Não o encontraremos novamente na mesma tabela. Não preciso escanear a mesa inteira. Tabela Vou pegar o valor 20, vou colocá-lo na saída sem verificar os outros valores aqui no lado direito, não importa. Temos John, o que está correto. Mas, ao digitalizar toda a tabela, como você pode ver, se você cometer um erro aqui nas cardinalidades, poderá ter alguns problemas na saída onde teremos alguns dados ausentes e informações erradas Tudo bem, agora vamos executar o último cenário em que temos no lado esquerdo um e no lado direito também um. Vamos obter exatamente a mesma saída porque temos, está errada no lado esquerdo. A única coisa boa aqui é que, na mesa lateral direita, a digitalização será interrompida. Depois de encontrar uma partida, ele não examinará toda a tabela. Então, na saída, obteremos exatamente as mesmas informações. E aqui temos um a um. Tudo bem, então agora vamos resumir rapidamente. No lado esquerdo, temos dois critérios, a correção e o desempenho exatidão é sempre muito mais importante do que o desempenho Vamos começar com o primeiro cenário. Temos muitos, muitos relacionamentos. Como você pode ver, a saída estava correta, mas o desempenho era ruim, pois o Tableau fazia uma varredura desnecessária da tabela completa no lado direito É por isso que vou concordar com a exatidão e não com o desempenho Para o próximo cenário, temos um relacionamento de muitos para um. A saída foi boa. Então estava correto, vamos dar tudo bem. E o desempenho foi bom, pois o Tableau interrompe os escaneamentos quando encontra uma correspondência É por isso que vamos ganhar muitas atuações e vamos aprovar. Vamos pular para o terceiro. Temos muitos relacionamentos. Como você pode ver, a saída não foi boa. Isso não estava correto. Faltam dados, então vamos fornecê-los incorretos. E o desempenho foi ruim porque, no lado direito, estamos fazendo escaneamentos desnecessários, que significa que foi o pior cenário por aqui E então o último, temos um relacionamento um a um. A saída não estava correta. Não está bem, mas o desempenho foi bom, já que no lado direito não estamos fazendo nenhuma varredura desnecessária. Mas, para ser sincero, a correção é muito mais importante do que o desempenho E é por isso que a tab sempre recomenda manter muitos relacionamentos se você não tiver certeza, porque sempre obterá respostas corretas na saída. Mas se seus dados forem grandes, você terá um desempenho ruim. Se você quer ter um desempenho tão bom, precisa investir tempo analisando seus dados, fazendo perfis de dados para entender se são, são um? E depois mude isso. Mas você precisa ter certeza sobre seus dados, caso contrário, obterá informações erradas em suas visualizações, e isso é muito Então, neste exemplo, isso significa que a maneira segura de fazer isso permanecer em muitos relacionamentos, mas o profissional é ter relacionamentos muitos para um para obter um bom desempenho. Mas isso nem sempre é um cenário. Imagine que trocamos as tabelas entre clientes e pedidos. Portanto, os clientes ficam à esquerda e os outros à direita. Então, muitos relacionamentos serão os corretos. Portanto, tenha cuidado aqui com os lados. Tudo bem, pessoal. Então, agora vamos entender as opções de integridade no Tableau. Cada relacionamento tem dois lados, a tabela esquerda e a tabela direita. Quando estamos alterando as configurações de integridade, limitamos quais juntas podem ocorrer na visualização Então, aqui temos duas opções, uma partida recorde e uma partida recorde. E com isso, temos quatro cenários. Primeiro, podemos escolher alguma correspondência recorde nas tabelas esquerda e direita. E se fizermos isso, todos os tipos de juntas serão possíveis. Na visualização, temos junção interna esquerda, direita e total Mas agora, se escolhermos todos os recordes à esquerda e alguns recordes à direita. Então, o que pode acontecer agora? Estamos limitando os tipos de juntas a apenas dois tipos, interna e direita Junte-se ao próximo. Pode ser o oposto, então temos alguns recordes à esquerda e todos os recordes à direita. O que pode acontecer novamente aqui é que limitamos os tipos de juntas a apenas dois tipos, a junção interna e a esquerda. No último cenário, se escolhermos todas as partidas recordes em ambos os lados, à esquerda e à direita. Então, aqui limitamos o Tableau a apenas um tipo de união, a união interna Como você pode ver, é muito semelhante às articulações. Estamos apenas definindo como o Tableau deve funcionar. Quando usamos alguma correspondência de recordes, permitimos mais tipos de junções E quando usamos a opção ou a correspondência de registros , limitamos o Tableau com os tipos de união E aqui é muito importante entender que temos uma compensação. Se você usar ou registrar a correspondência e seguir esse caminho, provavelmente terá um desempenho melhor, mas aumentará o risco de perder dados. Mas se você optar por usar alguma equiparação de recordes e subir, garantirá a integridade e a flexibilidade, mas estará sacrificando alguns recursos e desempenho A equipe do Tableau aqui decidiu escolher o primeiro cenário em que temos à esquerda e à direita uma partida recorde Eu posso entender isso porque é mais importante ter integridade e flexibilidade do que desempenho Vamos dar uma olhada em nossos dados aqui. Temos clientes que não pediram nada. O cliente número três não pediu nada aqui, e não temos nada igual. Podemos dizer que algumas correspondências de registros como a 1.2, coincidem no lado esquerdo, mas alguns outros registros não coincidem. Não temos um pedido com o ID de cliente número três. Isso significa que em nosso banco de dados, poderíamos ter clientes na tabela de clientes, não pedimos nada. A opção correta aqui é a correspondência de alguns registros. Agora vamos analisar os pedidos. Como você pode ver, temos o ID do cliente número um, também o encontramos nos dois clientes e assim por diante. Assim, podemos ver que todos os registros, todos os IDs de clientes nos pedidos coincidem com os clientes. Bem, isso significa que podemos selecionar todos os registros correspondentes. Não temos, por exemplo, identificação de cliente quatro aqui que não corresponda no lado direito. Isso significa que, em nosso banco de dados, todos os pedidos devem vir de nossos clientes e não devemos ter nenhum pedido sem um cliente conhecido. Após a análise, podemos dizer que no lado esquerdo dos pedidos, sempre temos registros correspondentes. Então, vamos selecionar todas as correspondências de registros. Mas, no lado direito, podemos ter clientes que não pediram nada. Então, podemos dizer que alguns recordes coincidem. Se fizermos assim, podemos evitar que o Tableau faça qualquer coisa extra analisando os nulos Como no SQL, se você tiver uma junção externa completa, obterá grandes quantidades de dados. E, às vezes, se você estiver usando junção interna ou a junção esquerda e assim por diante, obterá um melhor desempenho. Portanto, se você sabe exatamente o que está acontecendo nos seus dados, selecione a integridade correta. Caso contrário , deixe-o como padrão. Alguns registros coincidem à esquerda e à direita, você estará seguro e obterá as respostas corretas. Tudo bem, então um pacote de relacionamentos com o Tableau é muito fácil Basta arrastar essas duas tabelas e Tableau criar as relações entre elas. Basta acertar a chave entre os relacionamentos e tudo ficará bem e deixar essa equipe como padrão. Mas se você quiser ser mais provisório e obter melhor desempenho no Tableau, você precisa criar perfis de dados e selecionar o correto se tiver 100% de certeza Portanto, neste exemplo, os pedidos aqui têm muitos IDs de clientes, mas temos no lado direito um para os clientes e, em seguida, para a integridade dos pedidos ou registros, coincide porque todos os pedidos têm um ID de cliente na tabela do cliente. Mas talvez tenhamos alguns clientes que não pediram nada. Então, vou deixar que alguns recordes coincidam e pronto. Isso são relacionamentos no Tableau. Tudo bem, então isso é tudo sobre os conceitos muito importantes dos relacionamentos e como eles funcionam. A seguir, aprenderemos métodos muito exclusivos, a combinação de dados no Tableau 83. Udemy 5 6 Mesclagem: Tudo bem, agora vamos falar sobre a combinação de dados no Tableau Mas primeiro um pouco de café. Vamos embora. Tudo bem, agora vamos ver esse exemplo em que temos na tabela da fonte de dados A. E agora, no nível de visualização queremos usar os dados do campo F um E você já sabe que o Tableau enviará uma consulta à fonte de dados para obter os dados do F da tabela para mostrá-los na visualização Agora, como essa fonte de dados foi a primeira a ser consultada e usada e o Tableau a chamará fonte de dados primária no Tableau, qualquer coisa primária terá a cor azul É por isso que você verá que o ícone azul indica que essa fonte de dados é primária. Agora, às vezes, você está em uma situação em que queremos obter os dados de outra fonte de dados. Por exemplo, temos outra fonte de dados com a tabela B e queremos adicionar as visualizações para mostrar os dados de quatro O que vai acontecer? O Tablo enviará outra consulta para a segunda fonte de dados para obter os dados de quatro e, em seguida, os dados poderão ser encaminhados para as visualizações Tablo chamará essas fontes de dados de Ondary Data Source e será comercializada com um Agora, para que isso funcione, onde obteremos dados de duas fontes de dados diferentes, precisamos conectá-las de alguma forma aqui. Exatamente. Vamos usar a forma única do Tableau em que podemos conectar fontes de dados usando a combinação de dados combinação de dados só pode ser feita no nível de visualização na página da planilha, não na Agora você pode se perguntar como o Tableau está unindo essas tabelas no nível de visualização Bem, o Tableau está usando uma união à esquerda. Não podemos mudar isso. Infelizmente, está corrigido. É como se uma junta esquerda do Tableau obtivesse todos os dados da fonte de dados primária e somente os registros correspondentes da fonte de dados secundária Agora, para resumir, a combinação de dados é o método de combinar dados nos níveis de visualização de duas fontes de dados diferentes usando uma Esse é um recurso muito exclusivo do Tableau. Você não o encontra em nenhuma outra ferramenta de BI como o Microsoft Power BI. Você não pode, por exemplo, combinar dados de dois conjuntos de dados publicados diferentes Tudo bem, agora vamos ver como podemos fazer a combinação de dados no Tableau E para isso, precisamos de duas fontes de dados. O primeiro será dos arquivos CSV que temos, dos pequenos conjuntos de dados, vamos para os arquivos de texto Vamos levar os produtos até aqui. Essa é nossa primeira fonte de dados. Agora vamos criar a segunda fonte de dados. Para fazer isso, você pode acessar este ícone aqui e clicar em Nova fonte de dados. Vamos lá. Vai ser do arquivo Json que eu preparei para você Então, vamos até Jason e temos os preços dos produtos. Vamos abrir isso. Como é Jason, temos que selecionar o esquema. Vamos ver os dados aqui. E clique em Sim e, em seguida, clique em OK. Agora temos duas fontes de dados. Para alternar entre eles, vamos novamente para este ícone aqui, e você pode ver que agora temos duas fontes de dados e, ao selecionar a fonte de dados, você mudará para ela. Agora, para fazer a combinação de dados e conectar essas duas fontes de dados, não podemos fazer isso na página da fonte de dados Temos que ir para o nível de visualização, para a página da planilha Vamos fazer isso. Eu vou até o primeiro lençol aqui. Como você pode ver no painel de dados no lado esquerdo, temos duas fontes de dados e, ao clicar sobre elas, você pode alternar para ver as tabelas dentro delas. Agora temos que decidir qual fonte de dados é a primária e qual é a secundária. Neste exemplo, direi que o produto é o principal. E como vamos fazer isso? Usando apenas as individualizações de dados como Então, vou pegar o ID do produto, arrastá-lo e soltá-lo nas linhas e imediatamente o Tablo entenderá Ok, essa é a fonte de dados primária e será comercializada com um ícone azul aqui indicando que essa é nossa fonte de dados primária. Ainda não temos uma fonte de dados secundária, então você vê que não há nenhum ícone laranja aqui, porque, em nossa visão, temos dados somente de uma fonte de dados. Agora, para obter os dados da segunda fonte de dados, vamos mudar para os preços dos produtos. E você pode ver o Tableau transformar imediatamente essa fonte de dados em uma fonte de dados secundária Você pode ver aqui que temos o ícone laranja indicando que essa é uma fonte de dados secundária e qualquer campo que estivermos usando será comercializado com laranja. Então você pode ver aqui o preço, tem um ícone laranja que é muito simples. Agora, digamos que o ID do produto não seja a chave para unir essas duas fontes de dados. Você quer mudar isso. Para fazer isso, vamos acessar os Dados aqui no menu e, em seguida, acessar Editar relacionamentos cegos. Vamos clicar nisso. Teremos uma nova janela aqui. E aqui temos duas opções, automática e personalizada. Se você deixá-la como Tabela automática, descobrirá qual chave unir essas fontes de dados aqui neste exemplo é a ID do produto Se você quiser mudar isso, você pode acessar o costume aqui. É como entrar. Você precisa especificar da esquerda e da direita quais campos são a chave para fazer a junção. Se você quiser mudar isso, basta clicar duas vezes nele. E então você tem no lado esquerdo a fonte de dados primária e no lado direito a fonte de dados secundária. Em seguida, você seleciona os campos que são a chave para a junção. Vou deixar como está. Vamos adicionar outra chave. Vou passar por aqui e, por exemplo, a categoria é do lado esquerdo e do lado direito o índice de dados, o que está muito errado. Vamos clicar em OK. E, novamente, ok, você verá no lado esquerdo que agora temos outra cadeia no índice de dados. E você pode ver que é como uma corrente quebrada, que significa que ainda não foi usada na junta. Se você quiser ativá-lo, basta clicar nele e você verá que temos uma cadeia ativa. Agora, como você pode ver, o resultado está errado porque não faz sentido usar essa chave. Mas eu só quero mostrar como você pode desativar e ativar a chave da junção entre duas fontes de dados apenas clicando nelas. Agora vamos corrigir isso. Quero ter somente o ID do produto como chave para a junção. Então isso significa que vou desativar o índice de dados aqui. E é isso. É assim que você pode definir a chave para a combinação de dados. É muito importante entender que tudo o que fizemos na combinação de dados só é relevante para essas planilhas Se eu for para outra planilha, vamos até aqui e criaremos uma nova Agora, como você pode ver aqui, duas fontes de dados foram completamente redefinidas. Nós o temos novamente, mas não o temos como fontes de dados primárias e secundárias. Isso significa que em cada planilha podemos tomar uma nova decisão. Na folha número um, os produtos eram os principais. Posso mudar de ideia aqui, onde posso dizer, ok, os preços dos produtos agora são a principal fonte de dados. Se eu pegar alguma coisa aqui, você pode ver que os preços dos produtos são os principais. E se eu for até os produtos e digamos que vou colocar o nome do produto aqui. Os produtos podem ser secundários, então eu apenas troquei entre eles, dependendo dos requisitos Então, se voltarmos para a folha número um, veremos que o produto é o principal. Mas se formos para a folha número dois, os preços dos produtos agora são os principais. Isso é muito bom porque nos dá muita flexibilidade, onde podemos decidir em cada planilha qual é a principal e qual é a secundária Dependendo de nossos requisitos, combinação de dados é muito exclusiva e uma ótima maneira conectar e combinar dados Tudo bem, então com isso, você tem agora uma visão geral de todos os quatro métodos de combinação de tabelas. Em seguida, vamos compará-los lado a lado e começaremos com as diferenças entre juntas e uniões. 84. Udemy 5 7 Junte-se vs Union: Tudo bem, então agora qual é a principal diferença entre uniões e sindicatos Ambos são muito parecidos. Eles vão combinar duas mesas em uma mesa grande. Mas a diferença aqui é como os dados serão combinados em junções, os campos de ambas as tabelas serão combinados Então, vamos pegar todos os campos do lado esquerdo e, ao lado dele, todos os campos do lado direito. Então, com os resultados, obteremos uma grande tabela selvagem. Mas, por outro lado, nos sindicatos, duas tabelas serão combinadas Mas em vez de combinar os campos aqui, vamos combinar as linhas das duas tabelas. Então, obteremos todas as linhas da primeira tabela e, abaixo dela, todas as linhas da tabela à direita Mas os dois têm exatamente as mesmas colunas. Assim, as juntas combinam os campos e a união combina as linhas. Tudo bem, então essa foi a principal diferença entre união e união. A seguir, aprenderemos as diferenças entre junções e combinação de dados 85. Udemy 5 8 Junte-se vs belding: Tudo bem, agora a questão é: qual é a principal diferença entre junções e combinação de dados A combinação de dados é como uma junta elevatória. Mas a principal diferença aqui é que, quando a agregação será realizada em juntas, os dados são combinados primeiro e, em seguida, a agregação pode acontecer os dados são combinados primeiro e, em seguida, a agregação pode Mas na combinação de dados, o oposto é : a agregação acontecerá primeiro e depois os dados serão combinados Então, agora vamos dar um exemplo simples para entender o que isso significa. Ok, então, novamente, temos nossas mesas, clientes e pedidos. Primeiro, faremos a junção à esquerda e depois faremos o empréstimo de dados entre elas para entender as diferenças entre elas na Tudo bem, agora vamos começar com a junção esquerda, você sabe, junção esquerda, todos os dados do lado esquerdo e somente a correspondência no lado direito. Começamos normalmente combinando os campos da esquerda e os campos da direita. Começamos registro por registro. Vamos pegar o cliente número um e procurar as correspondências. Temos duas linhas nos pedidos. Isso significa que Marie estará duas vezes na saída porque há dois pedidos. E então vamos para a próxima, ID de cliente número dois. Temos apenas um pedido para isso, vamos tê-lo na saída e George não tem nenhum pedido, então isso significa que teremos nulo aqui, aqui e aqui Então, como você pode ver com o lift join primeiro combinamos os dados, os dados brutos, sem fazer nenhuma agregação Depois, encontre visualizações, podemos encontrar, por exemplo, a soma das vendas ou a média e assim por diante Agora vamos verificar a combinação de dados, como ela funciona. Tudo bem, agora digamos que temos todos os campos da fonte de dados primária e, ao lado dela, todos os campos da fonte de dados secundária. Isso é como articulação esquerda. Vamos pegar todos os dados da fonte de dados primária. Vamos trazer todos os três clientes aqui. Mas a principal diferença aqui é que não haverá duplicatas. Como você pode ver, temos aqui Maria duas vezes. Mas na combinação de dados, você não obterá duplicatas. Agora, aí vem a diferença. Antes de começarmos a obter os dados dos pedidos da fonte de dados secundária, a agregação pode acontecer Por exemplo, com a ID de cliente número um, temos duas linhas. As duas linhas não serão apresentadas primeiro na saída. Vai ser como uma agregação, e agora é muito importante entender que os campos no Tableau estão divididos entre dimensões e medidas Nos próximos tutoriais, vou explicar isso em detalhes Mas agora as medidas podem ser agregadas. As dimensões não serão agregadas, por exemplo, o ID do cliente, não é uma medida, é uma dimensão O Tableau não pode agregá-lo, mas como temos o dobro do mesmo valor, o Tableau pode chegar Em seguida, a próxima, temos as vendas, que são medidas. Assim, o Tableau pode agregar tarifas e depois combiná-las. A soma disso será 80. Vamos dois, esse é o próximo, temos a data aqui. dimensão não pode ser como uma agregada, pois temos dois valores diferentes para escrever uma estrela na saída Como o Tableau fornecerá na saída apenas um valor e temos aqui dois valores, Tableau não decidirá qual deles será O Tableau adicionará uma estrela. O que vai acontecer se a saída for estrela? Eu sei que isso realmente não é bom, mas é assim que a combinação de dados funciona Como você pode ver, o Tableau sempre tenta agregar os dados antes de combiná-los Agora vamos passar para o próximo cliente. Temos John nos pedidos, temos apenas um registro. Isso significa que nada será agregado. A saída será exatamente a mesma. Então, para o cliente George, não há informações aqui. Também obteremos nulos. Essa é a saída da combinação de dados. É exatamente isso que quero dizer com as principais diferenças entre juntas e mesclagem quando fazemos as agregações na junta esquerda, como você pode Primeiro, combinamos os dados da estrada. Depois, podemos fazer agregações nas visualizações. Mas, na combinação de dados, primeiro, os dados devem ser agregados, especialmente da fonte de dados secundária Depois, os dados serão combinados no Tableau. Tudo bem, com isso, aprendemos as principais diferenças entre junções e combinação de dados Em seguida, é importante que aprendamos as principais diferenças entre articulações e relacionamentos. 86. Udemy 5 9 junte-se vs relação: Tudo bem, então agora quais são as principais diferenças entre articulações e relacionamentos? Se você estiver usando juntas, as coisas podem ficar muito estáticas e também podemos perder muitos dados. Mas se você estiver usando relacionamentos em nosso modelo de dados , teremos mais flexibilidade e não perderemos nenhum dado. Agora, para entender isso, vamos verificar este exemplo. Preparamos duas fontes de dados, uma com juntas e outra com relacionamentos. O primeiro com os pedidos. Se eu for para a camada física, você pode ver que temos uma junta esquerda entre pedidos e clientes. Vamos verificar o segundo. Também temos os relacionamentos que temos, as mesmas tabelas, temos pedidos e clientes entre elas, existe um relacionamento. Agora, se você verificar nossos dados, podemos descobrir que há cinco clientes nos pedidos. Há apenas quatro clientes que fizeram o pedido. Se você verificar aqui o ID do cliente, não encontrará o ID número cinco. Isso significa que esse cliente não pediu nada. Isso não é problema para os relacionamentos, mas se você for até os estabelecimentos aqui e verificar os dados, verá que não temos nenhum ID de cliente número cinco em nossos dados. Então você pode verificar, ok, temos 1234 e assim por diante O ID de cliente número cinco desapareceu completamente. Isso porque temos uma junta de elevação entre os pedidos e os clientes. Somente as estradas correspondentes do lado direito podem ser apresentadas na mesa final. Isso significa que perdemos esse cliente. E se estivermos nas visualizações, vamos até aqui. Digamos que queremos contar quantos clientes temos em nosso banco de dados. Vamos arrastar e soltar o ID do cliente. Vamos transformá-la em uma medida de contagem distinta. Nossos dados dizem, ok, temos quatro clientes. Se formos para os relacionamentos, vamos abrir outro e mudar para os relacionamentos. E vamos pegar o ID do cliente novamente aqui, transformá-lo em uma medida e contar de forma distinta. Você verá que não perdemos os dados. Temos cinco clientes em nosso banco de dados e o relacionamento nos dará mais respostas corretas. Agora você pode dizer, ok, podemos resolver isso. Se mudarmos o tipo de junção, isso mesmo. Se eu for para a fonte de dados, vou para as junções, vou para os pedidos e simplesmente mudo isso para a direita Isso significa que obteremos todos os dados dos clientes e apenas a correspondência dos pedidos. Vamos fechar isso e voltar para nossa folha número um. Se eu fechar isso, veremos que temos cinco clientes. Então, com isso, temos a resposta correta. Além da junção, chegamos ao próximo ponto em que as coisas realmente não são flexíveis. Isso significa que, se eu estiver criando uma visualização, às vezes pergunto quantos clientes temos ou quantos pedidos temos? Não consigo sempre ir até a fonte de dados e alterar o tipo de junção, porque quando eu decidir que é uma junção elevatória, ela permanecerá em todas as planilhas como uma junção elevatória, menos que eu esteja fazendo uma junção externa completa entre as duas tabelas E se você estiver trabalhando com mesas grandes , obterá uma mesa mesclada muito grande que pode atrasar tudo E isso é exatamente o que eu quero dizer. Se você estiver usando junções, perderá dados se estiver usando junta elevatória ou junção direita E também, as coisas estão realmente estáticas nos relacionamentos. Se formos para a planilha número dois aqui, as coisas são mais flexíveis porque não mesclamos nada, o estado dos dados é separado um do outro, apenas descrevemos as relações entre eles. Se nas planilhas eu estiver fazendo análises sobre os clientes, isso não afetará as próximas visualizações se eu estiver fazendo análises sobre os pedidos porque não perdemos nenhum dado E não preciso me preocupar, temos junção esquerda ou articulação direita? Devemos mudar isso e assim por diante. Portanto, é mais flexível e sempre obteremos as respostas corretas. É por isso que as juntas são estáticas e você pode perder dados. Mas os relacionamentos são mais flexíveis e você não perderá nenhum dado. Tudo isso é outro problema com as articulações, se você comparar com os relacionamentos. Às vezes, em conjunto, podemos obter respostas erradas se você estiver fazendo cálculos sobre as medidas. Vamos dar esse exemplo nas tabelas de clientes. Temos a pontuação de cada cliente, temos uma pontuação e temos esses cinco clientes. A média da pontuação será 625. Agora vamos usar o Tableau, que resulta de uniões e relacionamentos Tudo bem, agora estamos nos relacionamentos. E vamos pegar a pontuação e colocá-la aqui no texto. Então, vamos encontrar a média. Então, vamos ver aqui, as medidas e a média nos relacionamentos. Recebemos a resposta correta. Temos 625. Agora vamos verificar as juntas. Estamos em uma fonte de dados de juntas. Vou arrastar e soltar a pontuação no texto. E agora vamos mudar também para a média aqui, obtivemos os resultados errados, 585. O que aconteceu aqui? Bem, a resposta para isso é que em algum momento, se juntarmos duas tabelas, podemos obter duplicatas. Vamos verificar os dados. Se você acessar a fonte de dados novamente nas junções, se formos até a pontuação, teremos duplas Como alguns clientes têm mais de um pedido, isso resultará em muitas duplicações se mesclarmos os clientes e os pedidos, e se você fizer a média, receberá a resposta errada, como vimos nos Se você mudar para os relacionamentos, vamos até os clientes, vemos a pontuação aqui no lado direito, não há duplicatas e obteremos a resposta correta E isso vai garantir para nós que, usando relacionamentos, obteremos respostas corretas se você estiver fazendo cálculos. E isso é muito melhor do que ter dados duplicados em nossos dados. Talvez nunca obtenhamos respostas corretas das articulações. E é por isso que o Tableau introduziu em 2022 os relacionamentos apenas para corrigir todos esses problemas com as juntas e os tornou o método padrão de como conectar estábulos Tudo bem, então isso é tudo por enquanto. Em seguida, compararemos todos os quatro métodos lado a lado para entender o panorama geral. 87. Udemy 5 10 compare: Tudo bem, agora vamos comparar os quatro métodos de como combinar dados em uniões, relações conjuntas e combinação de dados do Tableau relações conjuntas lado a lado . Então, vamos embora. O primeiro ponto é em qual página em qual camada podemos usar o método. Agora, tanto na união quanto nas juntas, podemos criá-las em uma página da fonte de dados, a camada física, assim como o relacionamento. Podemos usá-la como a página da fonte de dados, mas na camada lógica. E, finalmente, a combinação de dados pode ser usada no nível de visualização na página da planilha E o próximo ponto, podemos usar o método para conectar tabelas de diferentes fontes de dados? Bem, para união, articulações e relacionamentos, não podemos fazer isso. Isso deve ser feito na mesma fonte de dados. Mas somente a combinação de dados poderia ser usada para conectar tabelas de diferentes fontes de dados O próximo ponto é, depois de usar os métodos, as tabelas serão mescladas em uniões e juntas Eles vão mesclar as tabelas e criar tabelas completamente novas Mas se estivermos usando relacionamentos e combinação de dados, eles não criarão nada O próximo ponto é sobre a flexibilidade. Se você for usar uniões e juntas, as decisões que você está tomando na fonte de dados podem afetar todas as planilhas e visualizações Mas se você estiver usando relacionamentos e combinação de dados, terá muito mais flexibilidade Por exemplo, na combinação de dados, você pode decidir sobre cada página da planilha Agora, se você está falando sobre os tipos de juntas nas articulações, temos o interior esquerdo, o direito e os relacionamentos completos que também podemos ter. Exatamente o mesmo comportamento das junções, mas na combinação de dados ele é fixo. Só nos restou. Junte-se ao próximo ponto. Se você me pedir para classificar esses métodos, eu diria que também o Tableau Vou dizer que sempre use relacionamentos. E depois disso vem a combinação de dados. É uma ótima maneira de combinar tabelas de diferentes fontes de dados e a flexibilidade que temos. E então, na terceira , vou dizer que as uniões que eu não experimentaria porque são completamente diferentes dos métodos de união de relacionamentos e combinação de dados sempre tentam combinar com os relacionamentos Agora vamos ver o panorama geral de como esses quatro métodos funcionam. E vamos começar com as articulações. Eles conectarão duas tabelas na camada física e criarão tabela lógica completamente nova na camada lógica, na qual combinarão os campos das duas tabelas. E então, na camada de visualização, os conjuntos de dados criarão uma consulta na fonte de dados e a fonte de dados obterá os dados da tabela lógica E a mesma coisa para o sindicato. Você pode criá-lo na camada física de duas tabelas. E eles também criarão uma tabela completamente nova na qual as linhas das duas tabelas podem ser combinadas e adicionarão a tabela de visualizações que enviará a consulta à fonte de dados e a fonte de dados obterá os dados da camada lógica Agora, para o terceiro método dos relacionamentos. Temos duas tabelas na camada lógica e o Tableau não combinará nem criará nada Estamos apenas descrevendo a relação entre A e B. No nível de visualização, o Tableau pode solicitar à fonte de dados e à fonte de dados que obtenham os dados das tabelas separadas E, finalmente, a combinação de dados. Temos duas fontes de dados. A primeira será chamada de fonte de dados primária. A segunda é a fonte de dados secundária. Então, a primeira tabela enviará uma consulta para a fonte de dados primária e , em seguida, outra consulta para a fonte de dados secundária. Aqui, é importante que a agregação ocorra antes que os dados sejam combinados E estamos combinando os dados no nível de visualização usando a combinação de dados Então, como você pode ver, juntas e uniões acontecem na camada física. Na camada lógica, podemos fazer relacionamentos e, no nível de visualização, podemos fazer a combinação de dados Tudo bem, Kay, então com isso, você aprendeu tudo o que precisa sobre a combinação de tabelas no Tableau Em seguida, praticaremos a criação duas fontes de dados usando as novas habilidades que você acabou de aprender. 88. Udemy 5 11 crie 2 conjuntos de dados (correto): Tudo bem. Ok, agora vamos criar juntas duas fontes de dados porque temos dois conjuntos de dados, o grande e o pequeno Durante isso, quero mostrar como geralmente tomo decisões sobre quando usar quais métodos. Vamos embora. Ok pessoal, agora vamos fechar tudo e começar do zero para que a fonte de dados seja criada corretamente. Vamos começar o Tableau Public. Vamos criar agora a pequena fonte de dados em cima do nosso pequeno conjunto de Vamos até os conectores do lado esquerdo e clique em Arquivo de texto E então não importa qual deles você vai usar. Vamos abrir os pedidos. Vou excluí-lo de qualquer maneira, para explicar como eu começo. Anteriormente, mostrei o modelo de dados de nossos conjuntos de dados. Temos um esquema estelar em que temos fatos e dimensões. Eu sempre começo com a tabela de fatos. Não importa se você está usando esquema estelar ou o floco de neve Sempre comece com a tabela de fatos. Nossa tabela de fatos é de pedidos. Vamos apenas arrastá-lo e soltá-lo aqui na camada lógica. E então eu continuo com as dimensões, então temos clientes e produtos. Vamos começar com os clientes. Basta arrastar e soltar em algum lugar aqui. E o Tableau criará um relacionamento entre os pedidos e os clientes Como estamos falando de duas entidades diferentes, portanto, temos pedidos e clientes, eu sempre uso relacionamentos entre elas. Vamos verificar se está tudo correto nos relacionamentos . Então, vamos aqui sobre os metadados. Vemos a ID do cliente de. Retire a ID do cliente da direita, o que está correto. E agora vamos às opções de desempenho. Eu vou mudar apenas a cardinalidade. Se a qualidade de nossos dados for ruim e não tivermos feito nenhum perfil de dados , o ritmo é deixá-lo como padrão para muitos, alguns registros de correspondências à esquerda e à direita Mas nos conjuntos de dados, já verificamos isso. Portanto, temos um esquema estelar limpo e, sempre no lado esquerdo, aqui, permanecerão tantas e todas as dimensões do lado direito, como clientes, porque geralmente temos, por exemplo, clientes únicos ou produtos exclusivos Então, vou mudar isso do lado direito para um, porque é o lado da dimensão e do lado real, permanecerá o mesmo número. Não vou tocar nessas coisas de integridade, então vamos deixar como está. E é isso. Agora temos os clientes e os pedidos conectados entre si. Agora, antes de continuarmos criando nosso modelo de dados, precisamos verificar algo muito importante. Estamos trabalhando nos conjuntos de dados corretos no formato correto Então, agora, se você acessar os pedidos aqui e aqui, temos alguns campos, como quantidade de vendas, desconto, lucros, todas essas informações devem estar em número E você pode verificar isso verificando os ícones, os ícones dos tipos de dados. E se eles forem como esse valor de hash aqui, verde. Se você clicar na tabela, dirá que é número, decimal Se você ver esse número, decimal ou número, está tudo bem Mas se você vê isso como uma string, por exemplo, se você for até aqui e mudar para uma string, se você ver esse campo como uma string, há algo errado. Se seus dados forem como ABC, você está trabalhando com o conjunto de dados errado Não está correto, você deve vê-lo como um número. Agora, a questão é por que isso está errado? Por que não está correto? Por que a Tableau não o encontrou como um número? Bem, existem diferentes representações do separador decimal em números decimais alguns países, como na Europa, temos um coma, mas em muitos outros países, como nos EUA, na Ásia, temos um ponto entre o número decimal e o número inteiro Agora, por exemplo, estou na Alemanha e meus dados estão separados por um ponto. O que pode ter sido que o Tableau não entenderá que isso é um número decimal e o mostrará como uma sequência E é por isso que, no link de download, preparei dois conjuntos de dados, dependendo da sua localização Os conjuntos de dados de treinamento da Europa e os conjuntos de dados de treinamento fora da Europa Nos conjuntos de dados de treinamento da Europa, todos os números decimais são separados vírgula e, para todos os outros países, eles são separados por um ponto para o primeiro downloader Então agora a questão é como consertar isso? Bem, baixe o conjunto de dados de treinamento correto para corrigi-lo Por exemplo, agora eu tenho o conjunto de dados Non Europe. E como você pode ver, as vendas com desconto, lucro, tudo está errado, tudo é ABC e string Agora, alguns de vocês pensam, ok, é muito fácil de resolver. Posso acessar o tipo de dados aqui e trocá-lo de string para um número decimal Depois de fazer isso, o que vai acontecer? Tudo vai ser nulo. Isso não funcionará porque o Tableau não sabe como converter esses números corretamente. Vamos movê-lo de volta para uma string para ver os dados. Novamente, há uma solução para isso. Se você acessar os pedidos aqui e se conectar corretamente E vamos às propriedades do arquivo de texto. Aqui temos propriedades diferentes sobre os arquivos, como o separador, aqui temos um ponto e vírgula que o Tableau fez corretamente, mas o que é mais importante do que isso é o formato do número decimal, o local. Aqui, temos que escolher uma localidade que corresponda ao formato atual O formato atual é um ponto aqui neste exemplo. Então, o que vamos fazer é ir até aqui e pesquisar, por exemplo, os Estados Unidos. E, como você pode ver, o Tablo pode entender o formato correto e tudo será alterado para um número A solução é usar os conjuntos de dados corretos ou configurar as propriedades de cada arquivo Então, eu diria que você pode experimentar os Estados Unidos ou Alemanha até ter o número do tipo de dados. Portanto, certifique-se de que esteja nos pedidos, todas essas informações são o número do tipo de dados Tudo bem, agora vamos continuar construindo nosso modelo de dados na fonte de dados. Vamos para a próxima dimensão. Nós temos os produtos, tudo o que vamos fazer é arrastar e soltar e eles os liberam. Tablo vai criar outro relacionamento entre eles. Vamos verificar isso novamente. Então clique nele, vá para os Metadados. Role para cima, o Tableau encontrou automaticamente a chave para o relacionamento, é a ID do produto, que está correta. E agora a mesma coisa. Vamos ver as Opções de Desempenho no lado esquerdo; no lado fato, elas permanecerão tantas e, no lado direito, serão uma. No lado direito, temos a dimensão, será uma. Você pode verificar isso facilmente. Se você clicar nos produtos e aqui verificar os dados, poderá ver que o ID do produto é um campo exclusivo, não há duplicata dentro dele e podemos usar Se você não tiver certeza, deixe o relacionamento de muitos para muitos. Vamos voltar ao relacionamento. Temos muitos para um e vou deixá-los aqui como algumas partidas recursivas. Não tem problema. Agora vamos para as outras mesas. Temos aqui os detalhes do cliente. E aqui temos duas opções. Ou vamos usar relacionamentos ou juntas. Você pode ir até aqui e simplesmente arrastar e soltar, colocá-lo perto dos clientes como um relacionamento. Mas, para ser honesto na modulação de dados, se eu tenho dois objetos sobre a mesma entidade, aqui temos clientes e aqui outra informação sobre os clientes Eu costumo mesclar essas duas tabelas em uma. Isso é diferente de falar sobre pedidos e clientes. Eles são entidades completamente diferentes e, geralmente, em armazéns de dados, eu preparo essa etapa no banco de dados ou podemos permanecer tableau e mesclar essas duas tabelas E podemos fazer isso usando juntas. O que vou fazer é remover os detalhes do cliente e, remover os detalhes do cliente em seguida, vamos para a camada física dentro dos clientes. Em seguida, vamos pegar os detalhes do cliente e colocá-los aqui. Tabela como padrão, vou deixá-la como junção interna, mas, para ser sincero, a tabela do cliente é para mim, a tabela principal sobre os clientes e os detalhes do cliente é como uma tabela secundária. Para não perder nada do lado esquerdo, vou mudar o tipo de junta para junção esquerda. Vamos fazer isso. Vou clicar no ícone e selecionar Left Join. Então, podemos verificar os resultados. Bem, o principal é que não recebemos duplicatas ou não perdemos nenhum cliente Como você pode ver, nos resultados, temos nossos cinco clientes Não há duplicatas e não perdemos nada. Vamos voltar para a camada lógica, só para fechar isso. Como você pode ver, temos tabelas de listas e temos uma entidade chamada clientes. Não temos muitas mesas, e eu geralmente faço isso se tivermos muitas mesas sobre o mesmo tópico. Agora vamos para a próxima mesa. Conseguimos cumprir o pedido. E aqui temos a mesma situação. Temos duas tabelas descrevendo a mesma entidade, os pedidos. Mas é claro que podemos conectá-lo como um relacionamento com os pedidos. Mas, novamente, gosto de minimizar o número de tabelas com as quais estou lidando e vou mesclar essas duas tabelas Então, aqui temos novamente duas opções, uniões ou juntas. Se as tabelas tiverem exatamente o mesmo número de colunas e os mesmos tipos de dados, podemos usar a união. Para fazer isso, precisamos criar perfis de dados. Ou você abre os arquivos CSV e os compara, ou podemos ir até aqui É como um pequeno ícone, como uma mesa. E se você clicar nela, o Tablo mostrará uma amostra de dados para criar perfis de dados e entender o conteúdo dessa tabela, vamos aumentá-la Temos a data do pedido, data de envio, ID do cliente, ID do produto, bem como o preço unitário e assim por diante. E você pode compará-lo com os pedidos aqui. Vamos apenas torná-lo maior. Podemos encontrar exatamente o mesmo número de campos, o mesmo conteúdo, os mesmos tipos de dados. Isso significa que podemos ir e fazer união entre eles. Para fazer isso, vou fechar isso e ir para a camada física dentro dos pedidos. Eu gosto de arrastar e soltar logo abaixo dela, aqui. Agora você pode ver que temos uma união, vamos verificar isso no lado direito nos nomes das tabelas. Então, temos pedidos e temos pedidos cumpridos. Com isso, combinamos as duas tabelas em uma tabela lógica. Vamos fechar isso. Como você pode ver, temos o ícone de que há dentro dele um sindicato. E com isso temos apenas três mesas. Em vez de ter cinco tabelas, é mais fácil lidar com três tabelas em vez de cinco tabelas nas visualizações , e o modelo de dados é muito mais fácil de entender e explicar Com isso, conectamos todos os arquivos, mas ainda temos um arquivo, os preços dos produtos de arquivo adjacentes. Infelizmente, não podemos conectá-lo a outros na mesma fonte de dados porque é um tipo de arquivo diferente Mas ainda podemos conectá-la a eles se criarmos uma segunda fonte de dados e usarmos a combinação de dados Agora isso diz que temos nossa tabela de fatos e a dimensão. Vamos dar um nome a ele. Vou chamá-la de pequena fonte de dados. Agora você pode passar o vídeo e criar a grande fonte de dados. Se terminarmos, vou criar a grande fonte de dados. Vou até aqui, nova fonte de dados. Vou clicar no arquivo de texto. Vou voltar para o grande problema aqui. Temos apenas os três. Começamos com os pedidos, começamos com a tabela de fatos e depois pegamos as dimensões. Vamos pegar os clientes, clientes. Eu já verifiquei todas essas identidades. Eles são únicos. Então, eu posso ir até os relacionamentos aqui e mudá-los para um do lado certo e, do lado real, continuarão sendo tantos. O mesmo vale para os produtos, arraste e solte. Todos os IDs dos produtos são exclusivos. Podemos acessar a opção de desempenho apenas para garantir que selecionamos o relacionamento e selecionamos um. Vou chamá-la de grande fonte de dados Agora, para não perder essas fontes de dados no Tableau Public, precisamos publicar em nossa conta pública Eu vou fazer isso. Vamos ver os lençóis aqui. Vamos pegar algo como se os clientes arrastassem e soltassem nas linhas que eu vou ver aqui e publicá-las com segurança no Tableau Public E eu tenho que entrar, vou chamá-lo de fontes de dados e depois seguro. Agora, comece a publicar nosso perfil que diz que se você quiser baixar o arquivo, acesse aqui e baixe a pasta de trabalho do Tableau Tudo bem, com isso, criamos duas fontes de dados em cima de nossos conjuntos de dados e podemos usá-las em todo o tutorial Tudo bem, com isso, você aprendeu tudo sobre a modulação de dados do Tableau em fontes de dados e como combinar tabelas usando os quatro métodos Na próxima seção, começaremos a falar sobre os dados no Tableau Aprenderemos que há muitos conceitos importantes do Tableau para visualizações de dados 89. Metadados de 6 seções: Os metadados do Tableau. Compreender os conceitos de metadados do Tableau como tipos de dados, medidas, dimensões discretas e contínuas, é muito importante para criar visualizações de dados corretas no Tableau, criar visualizações de dados corretas no Tableau, além de ajudar você a entender como o Tableau Primeiro, vou apresentar os metadados no Tableau para saber o que acontece com seus dados quando você os conecta ao Tableau Em seguida, vamos nos aprofundar em todos os tipos de dados no Tableau, como números inteiros, data de deformação e assim por diante Depois disso, aprenderemos sobre as regras de tipo de dados, como a regra geográfica e a função da imagem. E depois disso, abordaremos conceitos muito importantes no Tableau Temos dimensões, medidas discretas e contínuas. E, claro, para entender as diferenças entre eles, vamos compará-los lado a lado para entender. Então, agora vamos começar com o primeiro tópico em que podemos ter uma visão geral dos conceitos básicos de metadados no Tableau. Então, agora vamos. 90. Udemy 6 1 Introdução de metadados: Tudo bem, agora vamos fazer uma rápida introdução aos metadados do Tableau nas fontes de dados para entender o que acontecerá com nossos dados quando os conectarmos ao Depois de conectar nossos dados ao Tableau e criar o modelo de dados nas fontes de dados, a próxima etapa é verificar os metadados das tabelas e dos campos Porque depois de conectar seus dados ao Tableau, Tableau pode começar a analisar o conteúdo dos seus dados para fazer suposições sobre os tipos e funções de cada campo na fonte de O Tableau pode atribuir cada campo a tipos como número inteiro, sequência de caracteres, data e assim por diante Os tipos de dados nos fornecem informações sobre o tipo de dados armazenados em nossos conjuntos de dados. Essa informação é muito útil para Tableau entender como lidar com seus dados Quais cálculos de operações de regras podem ser executados. Mais uma coisa que o Tableau fará é atribuir cada campo a uma função Essas funções podem ajudar o Tableau a criar as visualizações. No primeiro conjunto de funções, temos dimensões e medidas. Os campos de dimensão definem o nível de detalhes da exibição. E os campos com a medida de função que serão usados para agregações na exibição, temos outro conjunto de funções, temos uma contínua discreta que serão usados para agregações na exibição, temos outro conjunto de funções, temos uma contínua discreta . Essas regras podem ajudar o Tableau ao traçar Campos discretos podem dividir a exibição em valores separados. E os campos com as regras contínuas traçarão uma cadeia ininterrupta e valores conectados na exibição E eu chamo todas essas informações sobre seu campo metadados na fonte de dados do Tableau Mais uma coisa que quero dizer é que as suposições que o Tableau faz sobre seu campo estão corretas em torno de 90%. Isso significa que existe a possibilidade de que Isso significa que existe a possibilidade de que essas suposições É por isso que é muito importante depois de criar o modelo de dados verificar novamente os metadados para verificar se todas as informações foram atribuídas corretamente Caso contrário, você terá uma qualidade ruim e resultados ruins nas visualizações. Tudo bem, então, a seguir, vamos nos aprofundar nesses conceitos importantes para entendê-los e as diferenças entre eles. Tudo bem, então essa foi uma introdução rápida aos metadados no Tableau Em seguida, abordaremos os tipos de dados básicos no Tableau, como número inteiro, sequência de caracteres, data e assim por diante 91. Udemy 6 2 tipos de dados: Tudo bem, então podemos encontrar tipos de dados não apenas no Tableau, mas em todas as linguagens de programação Mas eles não oferecem suporte para exatamente os mesmos tipos de dados. E é por isso que, se você está aprendendo nova linguagem de programação ou um aplicativo como o Tableau, é muito importante entender quais tipos de dados eles suportam Agora a pergunta é: o que é um tipo de dados? O tipo de dados nos fornece informações sobre o tipo de informação armazenada em nossos dados. E essa informação é muito importante para linguagens de programação e aplicativos como o Tableau, a fim de entender como lidar com seus dados Quais regras, operações e cálculos podem ser executados com base em seus dados. Agora, se você observar atentamente nossos dados, verá que cada campo em nossa fonte de dados deve ser atribuído a um ícone pequeno ou simples. Esses ícones indicam os tipos de dados de cada campo. Agora, mais uma vez que conectamos nossos dados ao Tableau, Tableau pode analisá-los para atribuir automaticamente o tipo de dados correto aos nossos campos Bem, na maioria das vezes, o Tableau faz isso corretamente, mas às vezes as coisas dão errado ou você quer alterar o tipo de dados de campo específico, isso é muito fácil Ou você pode fazer isso na da planilha ou na página da fonte de dados, você obterá exatamente o mesmo efeito Vamos até a página da fonte de dados. Vamos aos pedidos. E clique no ícone aqui, você pode ver o buraco numérico. Podemos alterá-lo para uma string. O que vamos fazer é clicar na string e pronto. Nós apenas alteramos o tipo de dados do ID do pedido. Mas digamos que queiramos alterá-lo novamente, como o Tableau fez no início O que vamos fazer é acessar o ícone aqui novamente e depois ir para os padrões Está de volta ao tipo de dados original que Tabloadd atribui no início aqui Mais uma coisa: observar que os tipos de dados são realmente confidenciais nas articulações e nos relacionamentos. Por exemplo, se abordarmos essa relação aqui entre os pedidos e os clientes, a chave é o ID do cliente. Essas chaves devem ter exatamente o mesmo tipo de dados. Digamos que acessemos os pedidos e alteremos o ID do cliente de número para sequência. Vamos até a corda aqui e a trocamos imediatamente. Você pode dizer que, no modelo de dados, o relacionamento entre os pedidos e os clientes agora está quebrado. Você pode ver na dica da ferramenta que ela dirá uma incompatibilidade de tipo entre o ID do cliente, a string e o número do ID do cliente Como você pode ver agora, o Tableau é muito sensível ao tipo de dados da chave, importa se você está usando relacionamentos, não importa se você está usando relacionamentos, juntas ou combinação de dados Eles devem ter exatamente o mesmo tipo de dados. Agora, para corrigi-lo, como você pode ver, não temos mais dados. Analise a grade de dados como podemos alterar agora o tipo de dados. Vamos até a grade de metadados. Nós vamos fazer a mesma coisa. Vamos acessar o ID do cliente. Basta clicar no ícone do tipo de dados e alterá-lo de volta para o padrão ou para o número. Vou clicar em Padrões e o Tableau ficará feliz agora, e as tabelas serão relacionadas novamente. A terceira maneira de alterar os tipos de dados, você pode acessar a página da E a mesma coisa aqui. Você pode acessar os ícones e alterar o tipo de dados. Como você pode ver, é muito fácil. No Tableau, temos vários tipos de dados diferentes que abordaremos neste tutorial E eu os agrupo em três categorias. Primeiro, temos os seis tipos de dados principais básicos. Temos o número do orifício numérico, sequência decimal, a data, a data e a hora e o lingote. No segundo grupo, temos papéis. Temos funções geográficas e funções de imagem. E no último grupo, temos tipos de dados avançados, como group, cluster, group benz e set Esse grupo contém tipos de dados especiais introduzidos pelo Tableau para visualizações de dados E eles são feitos especialmente para organizar nossos dados. Neste tutorial, vamos nos concentrar nos dois primeiros grupos, o Básico e a função dos tipos de dados avançados. Vou dedicar outro tutorial completo apenas falando sobre eles. Tudo bem, agora vamos começar com o primeiro grupo, os tipos básicos de dados, onde vamos nos aprofundar em cada tipo para entendê-los. Vamos lá, então agora vamos falar sobre o número do tipo de dados. Se nossos dados contiverem apenas números, nada mais, eles contiverem dígitos 0 a 9, podemos chamá-los de tipo de dados numéricos E é muito importante entender que os números não podem conter nenhum caractere. Por exemplo, digamos que temos o seguinte número de telefone em nossos dados, esse tipo de dado. Não podemos chamá-lo de número porque ele contém caracteres. Temos o sinal de menos, temos o sinal de mais, porque o tipo de dados numérico só pode ter dígitos 0 a 9. Agora, se removermos esses caracteres do número de telefone, ficará assim E só agora podemos dar a ele o número do tipo de dados no Tableau O número do tipo de dados tem esse ícone. É como um hash para números, temos dois tipos de dados no Tableau, temos número hale e número decimal Então, qual é a diferença entre eles? Você sabe, em matemática, um número positivo ou negativo pode ser dividido por pontos A primeira parte é chamada de número inteiro e a segunda parte é chamada de decimal Se o seu número não incluir pontos decimais ou frações, podemos chamá-lo Como três -100 zero e assim por diante. Mas se seu número contém pontos e frações, então o chamamos de número decimal, como 2,4 ou 13,99. Aqui, você precisa ter cuidado com qual deles está usando, especialmente se estiver fazendo Por exemplo, se você quiser dividir dois números, como 1/2, se o campo de saída tiver o número inteiro do tipo de dados , o resultado será zero. Mas se tiver o número do tipo de dados decimal , o resultado será 0,5 correto e essa é exatamente a diferença entre esses dois tipos de dados Tudo bem, agora vamos verificar nossos campos no Tableau para descobrir qual deles tem o número do tipo de dados E eu diria, vamos verificar os pedidos aqui. Você pode ver que temos o ID do pedido, ID do cliente, ID do produto. Ao apenas verificá-los, você pode descobrir que todos eles são números, não têm caracteres e não têm frações Isso significa que eles devem ter o orifício numérico do tipo de dados. Como você pode ver, todos eles são buracos numéricos. Vamos verificar outros campos no lado direito. Temos aqui vendas, temos desconto, lucro. Como você pode ver, eles têm frações. Esses números devem ser um número decimal. Vamos verificar isso. Você pode ver que o Tableau descobriu automaticamente que esses números são números decimais, mas para a quantidade inteira, porque não temos aqui nenhuma fração que defina, está tudo bem Tudo bem, agora vamos falar sobre a string do tipo de dados. O tipo de dados string é um dos tipos de mais usados em todas as linguagens de programação dados mais usados em todas as linguagens de programação . Um tipo de dados de string é uma sequência de caracteres e pode incluir qualquer coisa como letras, números, passes e qualquer outro tipo de caractere Você pode pensar em string como um texto simples. E qualquer campo em nossa fonte de dados pode ser uma string. A string é como um tipo de dados padrão e não tem regras nem nada parecido com os outros tipos de dados. Isso significa que você pode converter qualquer campo em sua fonte de dados um tipo de dados de string sem nenhum E o Tableu também usa o tipo de dados de string quando não consegue encontrar nenhum outro tipo de dados adequado para seus campos Vamos verificar em nossos conjuntos de dados onde podemos encontrar campos com a string do tipo de dados Vamos verificar primeiro os produtos. Aqui, você pode ver que temos aqui duas sequências, o nome do produto e a categoria No nome do produto, temos caracteres, temos espaços, temos números. Essas são as cadeias de caracteres do tipo de dados. Vamos verificar os clientes. Aqui, temos o nome e o sobrenome, ambos são strings. Mas agora você pode notar ou perguntar, você sabe o que, temos cidade e país, ambos contêm caracteres. Por que não temos o ícone do ABC? É como uma corda? Bem, a resposta é sim, porque se você clicar no ícone, verá que o Tableau o atribuiu a uma string Mas aqui a diferença é que eles têm um papel extra. Temos a regra geográfica. E você pode ver que o Tableau o atribuiu a um país. Aqui, o Tableau fornecerá outro ícone apenas para indicar que esse campo tem uma função geográfica Mas o básico, o principal tipo de dados para isso é uma string e o mesmo é para a Ok, agora vamos falar sobre um dos tipos de dados mais confusos. É a data. Se seu campo armazenar informações sobre os dados do calendário , esse campo terá as datas do tipo de dados. As datas têm formatos muito diferentes em países diferentes. Por exemplo, na Alemanha, temos os seguintes formatos de data. Você vê que usamos pontos em vez de barras, mas a data nos formatos internacionais segue outra regra em que a data vai dividi-la por um E no mundo existem muitos, muitos formatos diferentes. Portanto, essas datas seguem formatos específicos e nós descrevemos com os seguintes códigos. Por exemplo, para os formatos internacionais , temos esse código. Vai começar com o ano. E o ano tem quatro dígitos, é por isso que temos quatro vezes Y. Então temos um sinal de menos e dois dígitos Para o mansus, temos M menos dois dígitos para o dia Portanto, há um código para cada parte das datas que temos, o dia, os meses, o ano, as semanas e assim por diante. Nesta tabela, vou deixar o link na descrição. Você pode encontrar todos esses códigos e suas descrições. Com isso, você pode personalizar o formato da data da maneira mais adequada. Você não se preocupa com isso. O Tableau entende quase todos os formatos de data que temos em nossos dados Poderíamos ter não apenas os dados do calendário, mas também informações sobre a hora Depois, temos o Tableau, outro tipo de dados para isso, chamamos de data e hora E em linguagens de programação ou bancos de dados, você já deve ter ouvido falar sobre o registro de data e hora, mas no Tableau, nós o chamamos de data e hora você já deve ter ouvido falar sobre o registro de data e hora, mas no Tableau, nós o chamamos de data e hora. Pode parecer assim. Temos a data, depois o espaço, e depois temos informações sobre a hora, o minuto e os segundos, como as datas , também podem ter formatos diferentes Você pode ter os segundos li, o fuso horário e muitas outras coisas. Então, aqui temos novamente uma tabela de todos os códigos para as informações de tempo Você também pode encontrá-lo no mesmo link. Tudo bem, agora vamos verificar nossos dados para descobrir quais campos têm a data do tipo de dados, geralmente em um modelo de dados de esquema em estrela Todas as datas são colocadas na tabela de fatos e nossa tabela de fatos são os pedidos. Vamos verificar isso. Você pode ver que temos dois campos com as datas do ícone do tipo de dados. Temos a data de envio e a data do pedido. Não é data e hora porque não temos dados. Informações sobre a hora. Então, ambos os campos são datas, podemos verificar aqui e também aqui e nas outras tabelas, atos gerais e clientes, eles não têm datas ou horários porque são dimensões, não são eventos e geralmente não têm nenhuma informação sobre a data. Tudo bem, então agora vamos voltar aos nossos pedidos, aos nossos dois campos. E como você pode ver, o formato aqui é que eles são divididos com barras Digamos que você não queira esse formato, queira outra coisa. Então, agora, como podemos alterar o formato da data no Tableau? Para fazer isso, precisamos acessar a página da planilha. Então, vamos para a página da planilha aqui. E agora você tem que decidir alguma coisa. Quero alterar o formato da data toda a pasta de trabalho, de todas as visualizações Isso significa que você está alterando o formato padrão da data. Ou você deseja alterar o formato somente para essa exibição. Somente para uma visualização. Deixe-me mostrar como você pode fazer as duas coisas. Agora vamos colocar algo em nossa visão. Vou pegar o ID do pedido, arrastá-lo e soltá-lo aqui. Vamos trabalhar com a data do pedido. Vou arrastar e soltar isso no quadro. Vou mostrar isso como um ano. Quero a data exata para ver o formato. Então, como você pode ver, nossa data tem o seguinte formato. Agora, quero alterar o formato de data padrão para toda a pasta de trabalho Para fazer isso, vamos para o lado esquerdo até a data do pedido, clique com o botão direito do mouse. Em seguida, vamos para as Propriedades padrão e aqui você pode encontrar o formato da data. Se você clicar nessa automática, é o que o Tableau descobriu no início E então temos um formato predefinido do Tableau. O interessante é que, no final, personalizamos nosso novo formato para que a data possa ser dividida com os pontos. E o ano terá apenas dois dígitos. O formato do código será assim, D, D por dia, depois pontos, M, M por mês Para o ano, teremos apenas dois dígitos. Isso vai ser Y, Y duas vezes. Vamos bater, ok. Como você pode ver, Taba alterou o formato da data no Tableau Agora vamos duplicar essa planilha aqui, com o Piratical dando o Piratical E depois duplique, como você também pode ver na próxima planilha, temos exatamente o mesmo formato que definimos Isso significa que o formato que definimos agora é padrão para toda a pasta de trabalho Mas agora, digamos que eu queira alterá-lo apenas localmente em uma visualização Não quero alterar o formato padrão da data. Vamos duplicar isso também mais uma vez. Agora, em vez de ir para o lado esquerdo, vamos ficar na visualização e vamos para nossos campos clique com o botão direito do mouse nela e depois vamos para este aqui, formatar. Depois de fazer isso no lado esquerdo, os dados que mudarão para o formato giram. Aqui no lado esquerdo, você pode ver as datas. Se você clicar nisso, obteremos exatamente as mesmas coisas aqui. Esses são os predefinidos do Tableau. Temos o automático na parte superior e, na parte inferior , o personalizado. Agora vamos escolher um desses predefinidos. Vou pegar a semana e o ano. Vamos clicar nisso. Como você pode ver, Tableau mudou no formato de data nessa exibição Agora é interessante verificar nas outras planilhas se o formato da data mudou. Vamos voltar às planilhas anteriores e ver o estado no formato padrão da data. Com isso, você aprende a personalizar o formato da data para uma visualização específica ou para todo o trabalho. Mas agora eu quero mudar o formato da data como antes. Para fazer isso, vou até aqui, fechar esse formato. Em seguida, vá para a Data do pedido novamente, clique com o botão direito do mouse no formato de data de propriedades padrão e, em seguida, basta clicar em Automático e clicar em OK. Como você pode ver, temos novamente o mesmo formato antigo. É isso aí, é assim que podemos trabalhar com a data do tipo de dados. Tudo bem, agora vamos falar sobre o último tipo de dados na categoria básica, o tipo de dados Pullion O tipo de dados Pollan representa um campo que tem apenas dois valores, verdadeiro ou falso É como a linguagem do computador, temos apenas 1.0. Esse tipo de dados é frequentemente usado na saída de uma condição Por exemplo, se eu perguntar você gostou desse vídeo até agora, a resposta será sim ou não. Se você gostou deste vídeo, por favor, dê o mesmo. A resposta para essa pergunta: o tipo de dados pode extrair sim ou não, verdadeiro ou falso, e não, quaisquer outros valores? E não se esqueça de se inscrever os tipos de dados de extração têm muitos casos Por exemplo, controle o fluxo de trabalho de algo. Se a saída for verdadeira, faça alguma coisa. Se for falso, faça outra coisa. Tudo bem, agora vamos verificar se podemos encontrar algum tipo de dados de extração em nossos pedidos Podemos verificar aqui, não temos nenhum tipo de dados de extração e também os clientes Nada. E nos produtos, bem, não temos nenhum campo com o tipo de dados de ouro Bem, geralmente barras do tipo de dados serão adicionadas quando usarmos condições no Tableau e depois criarmos novos campos calculados Agora, para criar o campo calculado, vamos para a página da planilha Vamos pegar a folha número um. Agora, certifique-se de selecionar a pequena fonte de dados. Em seguida, vamos para esse pequeno ícone aqui. E agora selecionamos Criar campo calculado. Então, vamos clicar nisso. Teremos uma nova janela para escrever nossa expressão ou nossa condição. Vou dar a ela o nome de lógica 400. E agora o que vamos verificar, ou qual é a nossa condição? Se as vendas forem menores que 400, elas devem ser verdadeiras, caso contrário, serão falsas. A lógica é muito simples. Então, aqui vamos encontrar as vendas menores que 400, e isso é, se as vendas menores que 400, isso será verdade. Caso contrário, será falso. Vamos clicar em Ok. E depois de fazer isso, você pode encontrar no lado esquerdo que temos um novo campo chamado Logic 400. Ele tem o volume do tipo de dados. A saída tem apenas dois valores, verdadeiro e falso. Vamos validar isso. Vou apenas arrastar e soltar isso na vista aqui. Como você pode ver, temos apenas o falso e o verdadeiro. Vamos ver se a lógica está funcionando. Então, vamos pegar o ID do pedido e colocá-lo antes dele. Agora precisamos das vendas. Então, vamos pegar as vendas, arrastá-las e soltá-las aqui no ABC Aqui você pode ver, por exemplo, a primeira ordem, é menor que 400, que significa que a lógica é verdadeira, correta. E então o próximo, está acima de 400, é falso. E assim por diante. Podemos ver se o campo tem apenas dois valores, verdadeiro e falso, então o tipo de dados será ouro E geralmente o usamos como saída de uma condição. E o tipo de dados de ouro tem muitos casos de uso. Por exemplo, se você quiser filtrar nossos dados, qualquer coisa acima de 400, não queremos vê-los em nossas visualizações Então, o que podemos fazer é usar a lógica no filtro, basta rastrear e soltar isso nos filtros. E vamos selecionar somente o verdadeiro. Então, vou desmarcar o falso e clicar em OK. Como você pode ver, o resultado pode mostrar apenas os pedidos com vendas inferiores a 400. E com isso, filtramos nossos dados com muita facilidade. Tudo bem, então, com isso, abordamos os seis tipos básicos de dados no Tableau Agora vamos fazer uma rápida recapitulação. Temos o orifício numérico para campos que armazenam somente números sem caracteres, e esses números não têm frações ou pontos decimais O número também serve para campos que têm somente números sem caracteres, mas esses números podem ter frações ou pontos decimais String é uma sequência de qualquer caractere. Podem ser números, letras, caracteres especiais ou espaços. Então temos um encontro. A data é para campos que armazenam informações sobre as datas do calendário Em seguida, temos a data e a hora também para os campos que armazenam informações sobre o calendário e também sobre a hora E também tem formatos específicos. E na última vez que temos o ouro, ele pode armazenar apenas dois valores, falso ou verdadeiro, e geralmente o usamos para condições Tudo bem, até agora, aprendemos os tipos básicos de dados no Tableau Em seguida, aprenderemos as duas funções de tipo de dados, funções geográficas e de imagem. 92. Udemy 6 3 papéis: Ok pessoal, então o primeiro papel sobre o qual falaremos é o papel geográfico. Se você tiver em seu campo de dados que contenha informações de localização ou áreas geográficas, poderá atribuí-lo a uma função geográfica no Tableau com base no tipo do local, como cidade, país, código postal e assim por diante Atribuir essa função extra pode ajudar Tableau a traçar seus dados corretamente Se você estiver usando visualizações de mapas no Tableau, há mais de 12 funções geográficas, mas acho que as mais importantes são a cidade e o CEP Agora vamos verificar nossos dados, mas primeiro, um pouco de café. Vamos, tudo bem, de volta à nossa fonte de dados. Vamos até a mesa do cliente. Lá temos algumas informações sobre a localização dos clientes. Aqui temos três campos. Temos país, cidade e código postal. Agora, para verificar a função geográfica, basta clicar no ícone aqui no tipo de dados. Novamente, aqui é muito importante entender. Cada campo deve ter um tipo de dados básico. Por exemplo, o código postal é um buraco numérico. Em seguida, atribuímos uma função extra para ele. Ter a função geográfica não removerá o tipo de dados numéricos. Agora vamos verificar a função geográfica aqui. E você pode ver que o atribui a qualquer coisa. Ela fica aqui. Nenhuma. Este é um CEP ou código postal, então vamos corrigir isso. Vamos clicar aqui para atribuir uma função geográfica. E você pode ver que o ícone mudou. Com isso, temos o número do tipo de dados e atribuímos uma função geográfica a ele. Vamos verificar os outros. Isso deve ser um, vamos clicar aqui. O tipo de dados básico é uma string porque temos caracteres. E vamos verificar a função geográfica. O Tableau fez isso corretamente, nós o temos como cidade. Isso está correto. Vamos para o campo aqui. Nós o temos como uma string e , em seguida, o papel geográfico é o país. Com isso, temos todas as informações de localização atribuídas corretamente à função geográfica Podemos começar a criar visualizações de mapas no Tableau. Deixe-me mostrar um exemplo. Vamos até a folha número um aqui. O que podemos fazer é ir até os clientes aqui. E vamos pegar as informações de localização. Vamos pegar o condado, a cidade. Vamos ter uma métrica. Vou pegar as vendas, arrastá-las e soltá-las aqui no ABC Como você pode ver, é só uma mesa. Queremos transformá-lo em um mapa. Para fazer isso, vá até o Show Me aqui e clique no mapa. Você pode ver que o Tableau plotou corretamente nossos dados. Deixe-me fechá-lo e atribuir a métrica para cada país. Isso é feito porque atribuímos nossos dados a uma função geográfica. Tudo bem, então agora vamos falar sobre o outro. Temos o papel da imagem. Essa é uma novidade que a Tableau acabou de lançar em 2022. Em princípio, se seu campo armazena uma URL apontando para imagens , você pode atribuir esse campo à função de imagem com a URL para mostrar as imagens nas visualizações E o Tableau tem aqui alguns requisitos. Portanto, na primeira, o Tableau suporta somente essas três extensões de imagem, e a URL deve começar com o requisito HTTB ou HTTBS O número máximo de imagens em cada campo é 500 e, em seguida, temos o tamanho da imagem. Deve ter menos de 128 kilopytes. Mas as coisas podem mudar com o tempo, já que é um recurso completamente novo no Tableau E acho que o caso mais usado para isso é mostrar as imagens do produto em suas visualizações. Tudo bem, agora vamos ver um exemplo no Tableau sobre a função da imagem em nossos conjuntos Eu preparei alguns URLs dentro da tabela de produtos, mas apenas nos pequenos conjuntos de dados. Então, vamos verificar isso. Se você acessar os produtos aqui, temos um campo chamado imagens do produto, e aqui temos URLs apontando para imagens no meu site Agora vamos verificar o tipo de dados. Aqui, é uma string de tipo de dados. Esse é o básico, porque um URL é uma sequência de caracteres. E agora podemos adicionar, além desse tipo de dados básico, uma função de imagem. E é muito fácil, basta ir até a função de imagem e clicar na URL. Então, vamos fazer isso. E com isso temos um novo ícone, indica que esse campo tem o papel de imagem. Vamos verificar os dados. Vamos até a folha número um. Em seguida, vamos aos produtos, verificamos se estamos selecionando a pequena fonte de dados. Em seguida, vamos para a imagem dos produtos. Basta arrastar e soltar aqui. E como você pode ver agora, temos algumas imagens sobre os produtos, mas duas delas estão quebradas. E acho que ainda está faltando na versão distribuída do Tableau Public Porque se publicarmos agora no Tableau Public in the Whip, teremos todos os ícones corretamente Então, agora podemos pegar outro campo. Vamos pegar as vendas, arrastar e soltar aqui. E com isso, temos belas imagens para a matriz. Vamos publicar isso no Tableau Public. Vou chamá-lo de View Image. Vamos salvar, como você pode ver agora no Tableau Public, temos todos os ícones, nada está quebrado Acho que se você está criando painéis sobre os produtos, é muito bom mostrar a imagem do produto em vez dos nomes É ainda mais cativante ter imagens dentro das visualizações Tudo bem, então isso é tudo para os tipos de dados. A seguir, aprenderemos conceitos muito importantes, as funções de dimensão e medida no Tableau 93. Udemy 6 4 Dim & Mes: Dimensões e medidas no Tableau. Então, quando conectamos nossos dados ao Tableau, Tableau e os analisamos para atribuir cada um dos nossos campos a uma dimensão ou medir esse tipo de metadado Vou ajudar o Tableau a apagar nossas visualizações. Tudo bem, então agora a questão é: o que são dimensões e medidas? Bem, o Tableau não inventou o conceito de dimensões e medidas É um conceito antigo de PI. E agora vamos ter uma história de origem rápida. Se você aprender os conceitos de armazenamento de dados e inteligência de negócios, talvez já saiba que o conceito central é o processamento analítico on-line e operacional multidimensional O conceito diz que, se você quiser responder às perguntas de negócios ou fazer a análise de dados primeiro precisamos criar um modelo de dados que tenha a forma de um cubo com multidimensões É algo como esse cubo. E cada cubo tem duas informações. Primeiro, temos as dimensões do cubo, e a segunda informação, temos essas células, essas células podem armazenar informações como dados, números, e chamamos isso Cada cubo tem duas informações, as dimensões e as células, as Agora vamos dar um exemplo. Temos o cubo de vendas e ele tem três dimensões. A primeira dimensão são os locais. E dentro dos locais, temos três membros, EUA, França e Alemanha. Esses três valores são o membro da localização dimensional. E temos outra dimensão chamada tempo. E tem três membros na dimensão, janeiro, fevereiro e março. E na terceira dimensão, temos as categorias. Agora, dentro das vendas do cubo, temos as melhores Agora nosso cubo está pronto com as dimensões e medidas e podemos começar a responder às perguntas comerciais Por exemplo, encontre o total de vendas nos EUA. O que pode acontecer? Podemos selecionar a localização dimensional e filtrar a dimensão para ter apenas o membro EUA. Essa operação no cubo, chamamos de fatiar o E então podemos agregá-los, medir e obteremos o total de vendas de 120 E se você tiver um cubo, podemos fazer várias operações, como fatiar, cubos, enrolar, perfurar Portanto, se você tiver esse cubo, podemos fazer análises de dados e encontrar respostas rápidas para as questões comerciais Agora, para resumir, as dimensões contêm valores qualitativos. Eles geralmente descrevem algo como o nome do produto, a categoria ampla, a localização do cliente E usamos dimensões para categorizar, filtrar e mostrar o nível de detalhes E, por outro lado, temos as medidas. Eles contêm valores quantitativos numéricos que podem ser medidos como o nome diz E as medidas, diferentemente das dimensões, podem ser agregadas. Tudo bem, então isso ainda pode ser confuso. E se você disser, você sabe o que? Se eu analisar meus dados, como decido se são uma dimensão ou uma medida? Então, aqui está meu processo de tomada de decisão. Primeiro eu verifico o tipo de dados do campo, se é um número. Se a resposta for não, esse campo é uma dimensão. Mas se a resposta for sim, podemos fazer a próxima pergunta. Faz sentido agregar os valores do campo, como fazer o cálculo da soma dos valores ou encontrar o valor médio Se a resposta for sim, então é uma medida. Mas se a resposta for não, então é uma dimensão. Então, o que isso significa é que todos os campos não numéricos são dimensões, todos os campos numéricos Isso realmente depende da questão saber se faz sentido agregar os valores Se sim, então é uma medida. Se não, então é dimensão. Ok, então agora vamos praticar. Para entender o conceito de dimensões e medidas e como elas funcionam. Verificaremos nossos conjuntos de dados e atribuiremos cada campo a uma dimensão ou medida Vamos fazer a mesa dos clientes juntos. E então você pode ir e ver o vídeo para fazer os produtos e os pedidos E então, no final, vamos verificar o resultado juntos. Então, vamos começar com o primeiro campo, o ID do cliente. O ID do cliente é um número, então não podemos dizer que é automaticamente uma dimensão para a qual saltar. A próxima pergunta agora é: faz sentido agregá-la Bem, temos aqui para entender que o ID do cliente é um identificador exclusivo para os clientes. Por exemplo, Maria tem o ID de cliente número um, Martin tem quatro. E agora, se somarmos todos esses valores, obteremos o valor de 15. Ou se fizermos a média, obteremos o valor de três. Esses valores não fazem nenhum sentido porque usamos o ID do cliente apenas para identificar os clientes. E não acho que teremos que encontrar a média dos identificadores exclusivos pois isso não faz sentido Esse campo é uma dimensão e, com isso, podemos atribuir o ID do cliente a uma dimensão. Agora vamos para o próximo. É muito mais fácil porque temos aqui o primeiro nome e ele não é numérico, então é automaticamente dimensional O mesmo vale para o sobrenome. Também é uma corda. Não é um número. Tudo bem, então agora vamos para o próximo. Temos o código postal ou o CEP. É um número. Então, podemos fazer a pergunta: faz sentido fazer a agregação aqui? Bem, não acho que haverá uma situação em que tenhamos que encontrar a soma do código postal ou encontrar a média dele. Então isso significa que está aqui novamente, é um número, mas é uma dimensão, então vamos atribuir o valor para isso. E depois a próxima, é fácil, então temos a cidade e o país. Ambos os valores são strings, portanto, são automaticamente uma dimensão. Então, vamos atribuí-lo novamente. Vamos passar para o último campo. Temos a pontuação aqui. Novamente, é um número que podemos fazer a pergunta: faz sentido fazer agregações aqui Bem, a resposta é sim. Realmente faz sentido encontrar a média da pontuação. É por isso que vamos mapeá-lo em uma medida. Na mesa, clientes, temos seis dimensões e apenas uma medida. Agora você pode pausar o vídeo para praticar com os pedidos da mesa e também com os produtos Tudo bem, agora vamos verificar os resultados. Como você pode ver nas ordens da tabela, temos muitas medidas porque é uma tabela de fatos. E as tabelas de fatos no esquema em estrela são o local central das medidas Isso é muito normal. Vamos verificar os campos. Temos o ID do pedido, ID do cliente, ID do produto. É como o ID do cliente. Esses são identificadores e não faz sentido agregá-los É por isso que o temos como dimensões. A data do pedido e a data de envio. Essas informações não são numéricas e isso significa que E então temos todas essas informações. A quantidade de vendas, desconto, lucro, preços unitários, todos esses campos são números. Aqui, faz sentido fazer agregações como a soma ou a média Vamos usar os pedidos, a tabela de fatos, se precisarmos de alguma medida. Vamos para a próxima, para os produtos aqui. Esse é fácil, o ID do produto é como, novamente, o identificador. Não faz sentido fazer uma agregação. Podemos tê-lo como dimensões, nome do produto e categoria. Ambas as informações são sequenciais, não são numéricas e é por isso que são dimensões Espero que com isso você tenha entendido como eu costumo fazer isso. Apenas analisando os dados, podemos decidir se é uma dimensão ou uma medida. Tudo bem, agora de volta ao Tableau e a primeira pergunta é: onde posso encontrar no Tableau se meus campos são medidas ou dimensões Bem, não há ícones para dimensões e medidas e, além disso, não podemos verificar isso na página da fonte de dados. Para verificar as dimensões e medidas, precisamos acessar a página da planilha Vamos para a folha número um. E então vamos para o Data Bain no lado esquerdo aqui Vamos abrir qualquer tabela, por exemplo, os pedidos. Agora, se você observar atentamente os pedidos da tabela, encontrará uma linha horizontal cinza fina que divide os campos dos pedidos em dois grupos Os campos acima da linha são as dimensões. E os campos abaixo da linha são as medidas. Por exemplo, temos o ID do cliente, as datas do pedido, o ID do pedido, o produto Ed e assim por diante. Esses campos são dimensões no Tableau e os campos abaixo da linha de descontos, a quantidade de vendas e assim por diante Esses campos são medidas, você pode encontrar esse divisor, essa linha horizontal em cada tabela Se você for até os clientes daqui, verá novamente a mesma linha que divide as dimensões das medidas e a mesma se você for aos produtos Role para baixo, temos novamente a mesma linha. E mais uma coisa que você já deve ter notado. Deixe-me fechar essas mesas. Que fora da mesa também há uma linha horizontal. Às vezes, no Tableau, selecionamos campos que não pertencem a nenhuma tabela e o Tableau pode colocá-los fora das tabelas colocá-los fora das É como campos globais e, para isso, precisamos também de um divisor para dividir os campos em dimensões e medidas Ok, então agora vamos voltar aos pedidos. E agora você pode dizer, você sabe o que? Não precisamos dessa linha horizontal para identificar se o campo é dimensão ou medida. E agora, se o campo tem a cor azul, então é a dimensão. E se o campo tiver a cor verde, então é medida. Bem, é exatamente aí que a maioria dos desenvolvedores do Tableau se confunde As coisas se misturam entre dimensões, medidas e discretas. Contínuo. Para ser sincero, eu estava pensando o mesmo no início até descobrir que a cor do campo indica se o campo é discreto ou contínuo Falaremos sobre esse conceito no próximo tutorial. Não se preocupe com isso. A cor não indica se o campo é dimensão ou medida, mas a posição do campo, se está acima ou abaixo da linha. Deixe-me te mostrar uma coisa rapidamente. Vamos pegar qualquer campo aqui, o ID do produto. Vamos arrastar um pouco. Agora, a tabela vai marcar a linha horizontal com laranja. E eu vou te mostrar, ok, qualquer coisa acima é dimensão e qualquer coisa abaixo são medidas. Então, o Tableau também filmou isso. Tudo bem, agora para a próxima pergunta. Como altero um campo de dimensão para medida e vice-versa? E aqui você tem duas opções. Ou você vai fazer isso globalmente para toda a pasta de trabalho, para todas as exibições, ou você pode fazer a alteração localmente em uma exibição individual Então, vamos ver como podemos fazer isso. Vamos começar com a primeira, em que faremos a alteração em toda a pasta de trabalho para todas as visualizações em todo o mundo Vamos, por exemplo, pegar o ID do pedido aqui. Basta clicar com o botão direito nele. E então vamos até aqui, Converter em medida. Vamos clicar nisso. E, como você pode ver, o ID do pedido de campo simplesmente saltou de cima para baixo da linha como medida Agora, se você quiser alterá-lo de volta à dimensão, basta modificá-lo radicalmente e depois convertê-lo em dimensão, pronto, é muito fácil Agora vamos ver como podemos fazer a alteração localmente em uma exibição sem afetar toda a pasta de trabalho Vamos pegar novamente o ID do pedido, arrastá-lo e jogá-lo aqui, e aqui vamos colocá-lo radicalmente na exibição E então vamos às medidas. Vamos convertê-lo em uma medida. Atualmente, é uma dimensão. Vamos às medidas e temos que selecionar um desses cálculos. Vamos pegar, por exemplo, a soma. Agora, como você pode ver, a ID do pedido somente para essa visualização é uma medida. Mas a ID do pedido no lado esquerdo de toda a pasta de trabalho permanece como dimensão Ou seja, é muito fácil fazer conversão entre medidas e dimensões. Vamos dar um exemplo no Tableau para entender o objetivo principal das medidas e dimensões Vamos ver os pedidos no lado esquerdo aqui e a pequena fonte de dados. E vamos tomar uma medida, as vendas. Vamos apenas arrastá-lo e soltá-lo no texto aqui. Como você pode ver, o Tableau começará imediatamente a fazer agregações nas medidas Agora, se você verificar os dados, temos apenas um número. Esse é o total de vendas que temos em nosso conjunto de dados. E agora estamos no nível superior de detalhes onde tudo é agregado em apenas um número E agora temos que adicionar mais informações para entender esse número. Para fazer isso, vamos usar dimensões. Por exemplo, vamos ver os produtos aqui e pegar a categoria. Então, vou arrastar e soltar essa categoria aqui. E, como você pode ver agora, essa dimensão está dividindo nossa medida em duas linhas Isso significa que agora temos um nível abaixo de detalhes do que a agregação superior E agora vamos pegar outra dimensão. Vamos pegar o nome do produto. Então, vamos arrastá-lo e soltá-lo aqui perto da categoria. E, como você pode ver, usar essa dimensão pode nos fornecer níveis diferentes de detalhes sobre as vendas do que a primeira dimensão, a categoria. O que aconteceu? Acabamos de passar com os detalhes mais um nível abaixo disso Agora vamos pegar a terceira dimensão. Agora vamos pegar o ID do pedido. Basta arrastá-lo e soltá-lo próximo ao nome do produto. Agora, como você pode ver, essa dimensão pode nos levar ao nível mais baixo de detalhes, onde a agregação da medida é exatamente o mesmo valor original Como você pode ver, as dimensões definem o nível de detalhes em nossas visualizações. E cada dimensão pode nos levar a diferentes níveis de detalhes. Sempre, se você quiser ir até o nível superior de detalhes, precisará remover todas as dimensões e ter apenas a medida como. Veja, enquanto estamos removendo essas dimensões, vamos para o nível superior de Outra boa maneira de mostrar que, se formos para a visualização do mapa em árvore, deixe-me voltar aqui para ter uma dimensão Vamos até Mostre-me e depois clique na árvore. Agora você pode ver que nossos dados estão divididos em apenas dois detalhes. Agora, à medida que adicionamos dimensões, vamos pegar novamente o nome do produto aqui, arrastá-lo e soltá-lo na etiqueta. Você pode ver a visualização, dividi-la em mais detalhes, se formos para o nível mais baixo, se você pegar o ID do pedido, novamente, aqui para a etiqueta, podemos ver que a visualização está dividida. Além disso, agora vou te contar um pequeno segredo. Se você segui-lo, poderá gerar centenas de relatórios, mesmo se tiver pequenos conjuntos Se você combinar qualquer medida com qualquer dimensão, criará uma nova visualização ou novos relatórios com o título seguindo esse padrão, medida por dimensão. Por exemplo, vendas por produto, lucro por categoria, quantidade por país. Portanto, se você seguir esse padrão, poderá gerar quantidades infinitas de relatórios e visualizações no Tableau Tudo bem, agora se você vier com as dimensões e medidas em nossos pequenos conjuntos de dados, temos cerca de 16 dimensões e dez medidas Isso significa que, se você seguir essa regra, poderá gerar cerca de 160 visualizações e relatórios. Assim, mesmo que tenhamos pequenos conjuntos de dados, podemos gerar grandes quantidades de visualizações e relatórios Então, como você pode ver nas visualizações, se combinarmos as duas, teremos vendas por pedido, vendas por data por frete, data por frete, datas de vendas por país e assim por diante Tudo bem, agora deixe-me mostrar como geralmente criamos relatórios no Tableau usando dimensões e medidas Vamos trabalhar agora com apenas uma medida, as vendas, e vamos criar painéis sobre isso Então, vamos ficar na pequena fonte de dados e vamos tirar as vendas dos pedidos. Vamos apenas arrastá-lo e soltá-lo em algum lugar nas fileiras. E agora a dimensão será o nome do produto. Vamos pegar o nome do produto dos produtos. Vamos arrastá-lo e soltá-lo aqui. Então é isso. Agora temos que chamar isso de vendas por produto. Vamos renomear as folhas aqui, certo? Conecte e renomeie Vendas por produto. Tudo bem, agora vamos criar outro usando a mesma medida, dimensão diferente. O que vamos fazer é simplesmente duplicá-lo Clique com o botão direito do mouse e duplique. Agora teremos as Vendas por Categoria. Vou renomeá-lo novamente. Vamos chamá-lo de Vendas por Categoria. Agora vamos remover o nome do produto daqui. Basta arrastá-lo e soltá-lo em algum lugar no espaço em branco. E então vamos novamente para os produtos e colocamos a categoria nas colunas. Agora vamos usar vocalizações diferentes. Eu vou ao Show Me aqui. E vamos usar o gráfico circular. Clique sobre isso. Tudo bem, agora temos um gráfico circular, mas eu gostaria de mostrar os valores. Vamos até o rótulo aqui, clicamos nele e clicamos nos rótulos Mostrar marca para mostrar alguns valores que dizem que este é o nosso segundo. Tudo bem, agora vamos criar o terceiro com outra dimensão. Vamos pegar a data do pedido, mas mostraremos apenas os meses. Vamos até aqui e duplicá-la novamente. Basta renomeá-lo, vou chamá-lo de vendas por mês. Vamos agora remover a categoria. Basta soltá-lo aqui. E então vamos pegar a data do pedido, arrastá-la e soltá-la nas colunas. Vamos mudar as visualizações para o nível normal. Vou clicar aqui nas partes que você pode ver aqui. A tabela mostrará os anos da data do pedido. Queremos que seja por um mês. Temos que mudar isso. Basta clicar com o botão direito na Dimensão e, em seguida, aqui, selecionar o mês. Vamos fazer isso. Deixe-me fechar o, me mostrar aqui e depois vamos adicionar algumas lapoles Tudo bem, então é isso para esta vista. Vamos fazer o último, vamos fazer vendas por país. Vamos duplicar isso novamente e vamos chamá-lo de Vendas por País Em seguida, removeremos a data do pedido da dimensão. E então vamos pegar o País da Dimensão. Basta arrastar e soltar nas linhas. Agora que temos o país, podemos transformá-lo em um mapa. Vamos fazer isso. Vamos até o Show Me aqui e depois selecionamos o mapa. Clique sobre isso. Tudo bem Agora temos um mapa mostrando as vendas por país. Tudo bem, agora temos esses quatro relatórios ou planilhas que podemos criar agora um painel. Para criar um novo painel, vamos acessar esse ícone aqui. Clique nele. Antes de começarmos, vou dar um nome a ele. Vamos chamá-lo de Painel de Vendas. Tudo bem? Ok. Agora vamos arrastar e soltar todas as folhas. Vamos começar primeiro com o país. Vamos colocá-lo aqui no meio. E então vamos pegar a categoria logo abaixo dela Em seguida, o produto ao lado. Vamos fazer três tamanhos, um pouco para a esquerda. E então vamos pegar o último, o Ns, e colocá-lo aqui. Como você pode ver, com apenas quatro dimensões e uma medida, conseguimos criar painéis sobre as vendas E seguindo essa pequena regra, vendas por país, vendas por categoria, vendas por produto e vendas por mês, sempre medidas por dimensão. Agora é muito fácil treinar, basta escolher outra medida com dimensões diferentes e criar painéis diferentes Tudo bem, agora vamos fazer um resumo rápido onde vamos comparar as dimensões e as medidas lado a lado para entender as diferenças entre elas. Vamos começar com a definição. Dimensões são campos que contêm valores descritivos e medidas são campos que contêm valores numéricos quantitativos Por exemplo, temos dimensões como categoria de transmissão, país e ID do cliente Por outro lado, temos medidas como vendas, lucro e quantidade. O próximo ponto é sobre a agregação de dimensões podem ser agregadas, pois cada membro da dimensão é exclusivo As medidas, no entanto, podem ser agregadas usando funções como média mínima, máxima e assim por diante Por exemplo, você pode calcular o total de vendas para uma categoria de produto específica. Passando para os tipos de dados. Todos os tipos de dados diferentes podem ser usados como dimensões como string, data, lingote e até números Como aprendemos, o ID do cliente. Mas somente os campos com o número do tipo de dados podem ser usados como medida. O próximo ponto é sobre o papel da análise. As dimensões geralmente são usadas para agrupar, filtrar e organizar seus dados E as medidas, por outro lado, são usadas para cálculos e análises numéricas O ponto final é sobre a granularidade. As dimensões definem o nível de detalhes dos dados e a granularidade das medidas, por outro lado, determina a quantidade que está sendo Essas são as principais diferenças entre dimensões e medidas. Tudo bem, então isso é tudo sobre dimensões e medidas. seguir, aprenderemos outro conceito importante para visualizações de dados, as funções discretas e contínuas no Tableau 94. Udemy 6 5 discreto: Tudo bem pessoal, então agora vamos falar sobre discreto e contínuo Novamente, quando conectamos nossos dados ao Tableau, Tableau pode analisá-los para fazer suposições e mapear cada campo de forma discreta ou contínua Discretas e contínuas são informações de metadados que afetarão o tipo que afetarão o tipo de visualização que você pode criar e a aparência delas Agora, para entender o conceito por trás deles, vamos comparar os discretos e os contínuos Primeiro, vamos começar com a definição. Esse conceito vem da matemática. E eles dizem que valores discretos estão sempre separados. Valores distintos desconectados, valores contínuos são exatamente o oposto É como um valor conectado, uma cadeia de dados séria ou ininterrupta , sem interrupções Vamos dar um exemplo. Pense em discreto, pois você está contando de 0 a 100123 e assim por diante. Então isso significa que 0-10 temos exatamente 11 valores distintos. Mas com os valores contínuos que temos como números reais, o que significa 0-10, temos um número infinito de números reais Por exemplo, temos 1,21 0,31 0,4 e assim por diante. Então, com discretos, temos valores distintos. E com contínuo, temos uma faixa de valores infinitos entre o início e o fim. Uma vez que li sobre o discreto e contínuo, a seguinte analogia ficou na minha cabeça Pense nos valores discretos como peças legais. Você pode desmontá-los e trabalhar com cada peça de forma diferente e independente. Você pode movê-los e analisá-los em diferentes ordens. E agora pense em contínuo como um rolo de lã. E agora, ao desenrolar o fio, você não obterá peças diferentes Você só verá mais fios, então obterá um pedaço mais longo da mesma corda. Tudo bem. Portanto, valores discretos são separados, distintos e valores contínuos são uma cadeia ininterrupta de dados sem Tudo bem, então agora vamos para o próximo ponto. Temos as cores no Tableau. Os campos discretos são as pílulas azuis e os campos contínuos são as pílulas verdes Então, vamos ver no Tableau o que isso significa. Tudo bem, agora, como de costume, a primeira pergunta é: como eu sei se meus campos são discretos ou contínuos Bem, é como as dimensões e medidas. Não podemos verificar se, na página da fonte de dados, precisamos mudar para a página da planilha Vamos dois pontos. Nós vamos até aqui. E agora é muito fácil. Agora, ao passar a boca nesses campos, você verá que temos apenas duas cores, o azul e o verde E você também pode ver essas cores. Nos ícones de tipo de dados, temos ícones verdes e ícones azuis. Os campos com a cor azul, como, por exemplo, ID do cliente, nome, data do pedido e assim por diante. Esses campos são campos discretos e os campos com a cor verde, como desconto, vendas, pontuação de preço unitário e assim por diante, esses campos são os campos contínuos Aqui está exatamente a confusão em muitos desenvolvedores de tablets pensam que o azul indica as dimensões e o verde indica as medidas. Bem, essas cores estão erradas para indicar se são discretas e contínuas. Agora você sabe disso. Vamos começar com o primeiro , em que vamos mudar o papel do campo globalmente em todo o trabalho. Para fazer isso, vamos até o Data Bain no lado esquerdo, como você pode ver aqui Por exemplo, as vendas nos pedidos são pílulas verdes. Isso significa que também é um campo contínuo. É uma medida, digamos assim. Queremos agora mudá-lo para um campo discreto. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse no campo e aqui convertemos para discreto. É muito fácil, então vamos clicar nele. Agora, se você verificar novamente as vendas, agora a temos como uma pílula azul Isso significa que agora é um campo discreto. Se você verificar as outras, todas elas são medidas contínuas, mas somente as vendas são uma medida discreta Essa mudança é feita globalmente. Se você for para outra planilha, as vendas serão roubadas como um campo discreto. Agora, se você quiser alternar entre discreto e contínuo, tudo o que você vai fazer é clicar com o botão direito do mouse nele E aqui temos novamente a mesma opção. Vamos convertê-lo em contínuo. Depois de clicarmos nisso, ele voltará para a pílula verde É isso aí, é muito fácil. Vamos aprender como alternar entre discreto e contínuo localmente para apenas uma visualização Tudo bem, vamos construir a vista. Podemos arrastar e soltar as vendas nas colunas. Vamos dar uma dimensão. Por exemplo, a categoria arrasta e solta na rosa. Agora, queremos mudar as vendas de contínuas para discretas apenas para essa visão do que vamos fazer, vamos ver as vendas aqui Radicalmente, como você pode ver, o papel atual é contínuo como mercado de mesas para nós aqui Ou você pode ver isso na pílula verde. Tudo o que você precisa fazer é selecionar discreto. Vamos fazer isso. Agora, o campo de vendas é discreto para essa visualização, como você pode ver, é uma pílula azul, mas se você for até o pino de dados no lado esquerdo, as vendas permanecerão contínuas com a cor verde. É assim que você pode. Localmente para apenas uma visualização. Então, por exemplo, se você voltar para outra planilha e pegar as vendas, o Sal será uma medida contínua. É isso mesmo. É assim que você pode alternar entre campos discretos e contínuos localmente para apenas uma exibição Tudo bem, agora vamos para o próximo ponto. Temos filtros no Tableau. O campo discreto criará um filtro com valores distintos, mas o campo contínuo criará um filtro com valores de intervalo Tudo bem, agora vamos dar um exemplo para entender o que quero dizer com esses filtros. E agora vamos trabalhar com uma grande fonte de dados, porque precisamos de mais dados para entender isso. Agora vamos mudar para a fonte de big data. Basta clicar nele. E então vamos arrastar o botão Vendas e soltá-lo aqui. E então vamos pegar a subcategoria dos produtos, arrastá-la e soltá-la nas linhas Então, agora temos as vendas por subcategoria. Agora, se quisermos filtrar esses valores, podemos colocar a subcategoria nos filtros E não se esqueça de que a subcategoria é um campo discreto, basta arrastá-la e soltá-la nos filtros e ver o que pode acontecer Agora, na nova janela, como você pode ver aqui, o Tableau listou todos os valores distintos dentro da subcategoria Agora, aqui com esses valores discretos, podemos tomar decisões individualmente. Podemos incluir algumas coisas ou remover outras. Vamos fazer isso. Estou fazendo isso aleatoriamente e clico em, ok. Isso diz que é assim que o filtro no Tableau pode reagir se tivermos um campo discreto dentro dele Então, temos uma lista de todos os valores distintos, podemos mostrar esse filtro no lado direito. Se clicarmos com o botão direito do mouse na subcategoria de aqui e selecione Mostrar filtro Agora nós o temos no lado direito e agora podemos incluir ou excluir valores. Agora vamos ver o que pode acontecer se colocarmos nos filtros um campo contínuo. Vamos analisar as vendas novamente, pois é um campo contínuo, mas em vez de retirá-las do lado esquerdo do compartimento de dados, você pode retirá-las das prateleiras segurando e arrastando e soltando nos filtros. Como é um campo contínuo e uma medida que o Tableau pode perguntar é se primeiro queremos filtrar todos os valores ou, depois de fazer os cálculos, vamos usar a soma aqui, já que a temos como uma soma Então, vou clicar na soma e ir em seguida. Isso é exatamente o que acontecerá se você tiver um campo contínuo como filtro, obterá um intervalo. Tem um começo e um fim. Você não tem valores distintos de todas as vendas. Você obterá uma variedade de valores e precisará definir o início e o fim. Aqui temos opções diferentes sobre o intervalo, mas vamos ficar com a primeira. Vamos clicar em Care. Agora eu quero mostrar o filtro no lado direito. Vamos até aqui. Clique com o botão direito em Shore Filter. Agora, no lado direito, você pode ver exatamente a diferença entre campos discretos e contínuos nos filtros Deixe-me estender isso até aqui. Você vê as vendas contínuas e temos uma variedade. Então, podemos filtrar assim alterando o início e o fim do intervalo. Mas com o filtro discreto, temos todos os membros do campo e podemos decidir cada valor individualmente Podemos simplesmente selecionar e desmarcar esses valores. Tudo bem, agora vamos para o próximo ponto. Vamos falar sobre as mudanças na visão. Os campos discretos criam os cabeçalhos das visualizações, enquanto campos contínuos criam o eixo das Ok, agora vamos ver o que isso significa em nossa visão. Como você pode ver, a subcategoria é um campo discreto e as vendas são uma visualização de campo contínua Por aqui, temos três coisas. Nós temos as marcas, essas peças. No lado esquerdo, temos a subcategoria e chamamos essas informações E a terceira informação, temos o eixo da vista. Qual é a diferença entre cabeçalhos e eixos? Os campos discretos, como subcategoria, sempre criam o cabeçalho da exibição No cabeçalho aqui, você tem uma lista de todos os valores distintos dentro do nosso conjunto de dados, exatamente como está Mas o campo contínuo, como as vendas, cria o eixo da visualização É como os valores dentro do filtro. É um intervalo que tem começos e fins. Ao contrário dos cabeçalhos, você não pode ver no eixo todos os valores possíveis individualmente, você tem um intervalo com início e fim E no meio temos canetas, então campos discretos criam os cabeçalhos e campos contínuos criam o Tudo bem, então, no próximo ponto, falaremos sobre a classificação de dados em campos discretos. Temos muitas opções para classificar os dados, mas com os campos contínuos no Tableau, isso é muito limitado Então, vamos ver um exemplo. Então, vamos continuar com o mesmo exemplo e podemos começar com a subcategoria de campo discreto Para classificar os dados no campo discreto, basta clicar com o botão direito do mouse na subcategoria aqui na prateleira, ou você pode ir para o É exatamente o mesmo, então clique com o botão direito na subcategoria. E então podemos selecionar aqui, o Classificar, selecionar isso. E agora temos uma janela extra para configurar o Sort. Então, como você pode ver aqui, temos muitas opções diferentes, como campo alfa pático, manual e assim por diante Então, vamos ler o manual aqui e aqui novamente, já que a subcategoria é composta por campos discretos, obteremos uma lista de todos os valores distintos Então, podemos alterar o pedido. Por exemplo, basta clicar nos aplicativos para desativá-lo e podemos pegar o armazenamento e abri-lo, desativá-lo podemos pegar o armazenamento e abri-lo, desativá-lo Plenders e assim por diante Assim, podemos fazer isso manualmente sem nenhuma regra. Como você pode ver, conforme estou alterando os valores, a ordem na visualização também está mudando Se você quiser classificar os dados, usaremos os campos discretos para fazer isso, pois temos muitas opções Agora vamos verificar o campo contínuo. Vou vestir isso. Agora, se você acessar os campos contínuos das vendas, clique com o botão direito do mouse sobre eles. Não temos aqui a opção de classificar os dados como nos campos discretos, mas temos apenas uma opção Se você passar o mouse sobre as vendas, temos esse ícone muito pequeno e podemos usá-lo para classificar os dados, ascendentes ou decrescentes Basta clicar nisso. E, como você pode ver, agora os dados são classificados por valores decrescentes Se você clicar nele, novamente, obterá os dados em ordem crescente A classificação dos dados usando o campo contínuo é muito limitada. Mas, em vez disso, podemos usar os campos discretos para classificar os dados, pois temos muitas opções Ok, agora vamos para o próximo. E isso é muito importante para entender qual é realmente o propósito de ter um quadro contínuo e discreto O principal caso de uso de valores discretos é fazer uma análise profunda em um cenário específico Por outro lado, usaremos os valores contínuos para ver o panorama geral e fazer análises de tendências . Vamos dar um exemplo. Agora vamos criar uma nova visualização usando a fonte de big data, já que temos mais dados. E vamos até a mesa de pedidos. Vamos pegar a data do pedido. Basta arrastar e esfregar nas colunas. E então vamos pegar uma medida, digamos que a quantidade seja arrastada e dublada nas linhas Agora, como você pode ver, a data do pedido é um campo discreto e temos cinco anos de dados Mas agora o que vamos fazer é ir até a data do pedido. Clique com o botão direito do mouse e queremos ver mais detalhes. Basta ir até a data exata aqui. Agora, como você pode ver, o Tableau o converteu automaticamente de valor discreto em valor contínuo, e nós o temos como uma pílula verde, porque temos muitas datas de pedidos E o Tableau tentou reunir tudo em uma única foto. Agora você pode ver que a data do pedido criou um eixo, um intervalo de datas com campos contínuos. Você tem todos os dados em uma visão geral. E isso vai ajudar você a encontrar qualquer tendência em seus dados. Agora vamos converter a data do pedido em um campo discreto Para fazer isso, vamos até a data do pedido, clique com o botão direito nela e clique em Discreto Como você pode ver agora, acabamos de quebrar a cadeia e dividimos as visualizações em datas individuais Agora, por causa disso, temos o cabeçalho e todos os valores distintos dentro de nossos dados. Temos todos os dias, todos os meses dos cinco anos em um único visual sem ter a data do pedido discreta. Na verdade, não podemos fazer nenhuma análise de tendências aqui porque é uma verdade, não podemos fazer nenhuma análise de tendências aqui porque é visualização muito grande. Depois de convertermos data do pedido de contínua para discreta, perdemos a E agora é muito difícil fazer qualquer análise de tendências. Mas agora, em vez de fazer uma análise de tendências, podemos fazer uma análise detalhada de cada data individual, análise detalhada de cada data individual a fim de analisar um problema ou cenário específico. Ou, para responder à pergunta, por que temos, em primeiro lugar, uma tendência? Você pode verificar o valor de cada data individualmente. Geralmente usamos as visualizações em barras para as discretas e as visualizações em linha para as contínuas . Vamos mudar isso. Vou até aqui nas marcas e em vez de automático, vou movê-las para a barra. Agora o temos aqui como um bar. E vou simplesmente duplicar as planilhas e trazer a data do pedido como contínua e depois alterar as visualizações para Agora, acabei de mover as duas visualizações para um painel para ver as diferenças entre contínua e discreta Como você pode ver com o contínuo, se você quiser fazer uma análise de tendências, visão geral ou criar um relatório para a gerência sem mostrar muitos detalhes, use o campo contínuo. Agora, se você observar as visualizações com os campos discretos, poderá usá-las se a tarefa ou o requisito for fazer uma análise aprofundada dos dados e avaliar cada O objetivo principal de ter valores discretos é fazer análises detalhadas, onde o objetivo dos valores contínuos é fazer análises de tendências Tudo bem, agora vamos fazer um resumo onde vamos comparar o discreto e o contínuo lado a lado para entender as diferenças entre eles. Vamos começar com as definições valores discretos são desconectados, valores separados e valores contínuos são conectados, cadeia de valores ininterrupta Por exemplo, em 0-10 discretos , temos um número infinito de valores Temos exatamente 11 valores. Na contínua 1-2, temos um número infinito de valores. A próxima é sobre as cores. Os campos discretos são as pílulas azuis e os campos contínuos são as pílulas verdes A movimentação de campos discretos gera filtros com uma lista distinta de todos os valores disponíveis no conjunto Por outro lado, os campos contínuos geram um filtro de intervalo que tem valores iniciais e finais. O próximo ponto é sobre as vistas. Os campos discretos podem gerar o cabeçalho da exibição mostrando todos os valores possíveis, e os campos contínuos geram o eixo da exibição Novamente, é como uma faixa de valores. Em seguida, temos a classificação. Você pode usar campos discretos para classificar seus dados usando opções diferentes, mas se você classificar seus dados usando campos contínuos, você terá opções muito limitadas Temos apenas subida ou descida. Finalmente, falaremos sobre os propósitos. A principal das discretas é analisar um cenário específico, como se você estivesse fazendo uma análise aprofundada em um problema específico Mas o objetivo principal do contínuo é entender o panorama geral dos dados para fazer, por exemplo, a análise de tendências de seus dados. Essas são as principais diferenças entre campos discretos e contínuos Tudo bem, isso é tudo para o discreto e contínuo. Em seguida, concluiremos as coisas com o resumo e entenderemos melhor o panorama geral e as diferenças entre todos esses conceitos. 95. Resumo do Udemy 6 6: Tudo bem, pessoal. Agora, o que vou mostrar é como esses diferentes conceitos de metadados, como tipos de dados, dimensões e medidas, discretos e contínuos, estão relacionados entre si Tudo bem, agora temos um campo em nossos dados e no Tableau, podemos atribuí-lo a diferentes tipos de dados Portanto, pode ser uma sequência de caracteres ou uma combinação com verdadeiro e falso ou uma data. E também temos data e hora ou um número, seja inteiro ou decimal E agora, o Tableau pode atribuí-las a outras informações de metadados, seja para dimensionar ou medir qualquer tipo de dado que não seja um número Serão dimensão, sequência de caracteres, enquete e data Todos eles serão automaticamente dimensionados. Você não pode convertê-lo em uma medida. Se o tipo de dados for número, poderíamos tê-lo como medida ou dimensão, se fizer sentido fazer A tabela a seguir pode atribuir esse campo ao terceiro conceito de metadados, discreto ou contínuo Se tivermos um campo de dimensão com uma string de tipo de dados, ele poderá ser somente discreto. Não podemos convertê-lo em um contínuo, como em nosso conjunto de dados. Temos a categoria, o primeiro nome, o país. Todos esses campos são de dimensão de string e discretos. Você não pode alterá-lo para outra coisa. Vale para o tipo de dados bullion. Pode ser apenas dimensional e apenas discreto. Mas agora, se tivermos uma dimensão preenchida com o tipo de dados data ou data e hora, como você viu em nossos exemplos, ela pode ser contínua ou discreta Podemos ter os dois agora até o último. Se tivermos um campo com o número do tipo de dados, não importa se é dimensão ou medida, podemos ter esse campo como contínuo e também discreto Tudo bem, com isso você tem uma visão geral todos esses conceitos confusos em metadados no Tableau Tudo bem, pessoal, agora entendemos melhor os tipos de dados e as funções no Tableau e esses conceitos importantes Na próxima seção, aprenderemos sobre renomear e Elias no 96. Renomeação de 7 seções: Como renomear coisas no Tableau. Enquanto preparamos nossas fontes de dados, o que geralmente fazemos com isso, vamos renomear coisas como renomear tabelas, colunas e até mesmo dar Eliass aos Primeiro, vou apresentar as diferentes convenções de nomenclatura que cada desenvolvedor deve E depois disso, você aprenderá as diferentes técnicas como renomear campos e tabelas no Tableau No final, você aprenderá os diferentes métodos como adicionar Eliass aos seus dados no Tableau Então, vamos começar aprendendo as diferentes convenções de nomenclatura e quais são as diferenças entre elas. Então, agora vamos. 97. Udemy 7 1 Convenções de nomenclatura: Às vezes, em projetos da vida real, a fonte de seus dados pode conter nomes técnicos ou hostis E ao criar visualizações para os usuários ou seus colegas, você precisa se certificar de que está usando nomes amigáveis que sejam fáceis de entender e ler E é por isso que, depois de conectar seus dados às fontes de dados do Tableau, Tableau começará a limpar e renomear os campos e as tabelas para um formato mais amigável E o formato segue uma convenção de nomenclatura específica que é decidida pela equipe do Tableau, o que é muito bom Então, vamos entender primeiro o que é convenção de nomenclatura? As convenções de nomenclatura são um conjunto de regras e diretrizes que podem ser usadas para dar nomes a coisas como tabelas, campos, funções e variáveis de forma inconsistente e forma inconsistente e Digamos, por exemplo, que temos as duas palavras, palavra olá. Para criar uma convenção de nomenclatura, precisamos decidir em duas coisas Primeiro, a palavra em si, como podemos escrevê-la. Aqui temos três maneiras de usar a minúscula, ou podemos decidir usar a maiúscula, ou podemos usar as letras maiúsculas. E a segunda coisa a decidir é o separador entre palavras, entre olá e palavra Temos aqui espaço em branco. Aqui temos opções diferentes. Você pode usar pontos sublinhados, espaço em branco ou até mesmo nada Agora, por exemplo, digamos que vamos usar a letra minúscula e o sublinhado do separador Então, teremos o seguinte nome. Olá, sublinhe palavras. Com isso, temos uma convenção de nomenclatura que vamos seguir em todos os projetos e é muito fácil de seguir E, ao mesmo tempo, é muito importante decidir sobre a convenção de nomenclatura para seu modelo de dados, especialmente no início do projeto E se você não fizer isso, prometo que a aparência de suas visualizações e painéis ficará muito ruim e que todo o projeto parecerá pouco profissional e todo o projeto inconsistente E mais uma coisa, a equipe do projeto decide sobre diferentes convenções de nomenclatura, então não há realmente certo e errado Tudo bem, pessoal. Então, agora vou explicar as convenções de nomenclatura mais comuns usadas em linguagens de programação A primeira convenção de nomenclatura é a letra maiúscula da cobra, a letra minúscula em todas as palavras, e vou separá-las usando o sublinhado, o nome no final vai parecer Tudo bem, nosso exemplo será o nome do cliente. E vamos trabalhar com essa tabela para preencher todas as diferentes convenções de nomenclatura Um exemplo da saída, as regras para a caixa de lixo e os separadores em quais aplicativos e linguagens de programação podemos encontrar essa regra, onde começaremos com a caixa de serpente A minúscula estará aqui, a minúscula, o separador será o sublinhado minúscula, o separador será o sublinhado Se seguirmos essas regras com o exemplo, teremos um nome de sublinhado do cliente em minúsculas nome de sublinhado do cliente em minúsculas Podemos encontrar esses formatos em Python, HP e Rob the Snake. O formato é muito fácil e popular, e você pode encontrá-lo E agora vamos falar sobre a próxima convenção de nomenclatura Temos a maleta do camelo. E aqui temos outra convenção de nomenclatura que parece um animal No caso camel, somente a primeira palavra será minúscula, mas todas as palavras a seguir serão maiúsculas E entre as palavras não há nada, nem separadores, nem pontos, sublinhados, traços Então, no final, teremos a forma de um camelo. Tudo bem, então isso significa que temos a segunda convenção de nomenclatura Temos a maleta do camelo. A regra para letras maiúsculas será a seguinte. A primeira palavra será menor e o resto da palavra será maiúscula Para a segunda regra, temos a separação. Não há separação. Não há nada entre as palavras. Aqui, vamos escrever sem separação. Agora, se aplicarmos essas duas regras em nosso exemplo, o nome do cliente teremos o seguinte resultado. O primeiro vai ser tudo. Cliente em letras minúsculas, não há separação. Isso significa que vamos começar imediatamente com a segunda palavra, mas a segunda palavra será maiúscula, mais ou menos assim Podemos ver que o camel case é amplamente usado em linguagens de programação como Java, Java, Script e scripts Isso significa que temos a terceira convenção de nomenclatura, temos o caso Pascal É muito parecido com o estojo de camelo. A regra diz que todas as palavras serão capitalizadas. Então, aqui temos a letra maiúscula. E as separações, não há separação. Como na maleta do camelo, não há nada. Se você seguir essas duas regras no nome do cliente, teremos o seguinte resultado. A primeira palavra será cliente em maiúscula, sem separação e depois nome em maiúscula. Podemos encontrar essa convenção de nomenclatura O caso Pascal é usado em linguagens de programação como Java e C, Sharp Eu gosto dessa convenção de nomenclatura. Eu o usei em muitos projetos. Tudo bem, a próxima convenção de nomenclatura será a caixa do copo Acho que agora quem nomeou essas convenções de nomenclatura deveria ser um Como você pode ver, temos todas as palavras minúsculas e distorcidas e separadas por traços, o nome parecerá um delicioso Cbscow quente A quarta, temos a maleta. E a regra vai dizer, ok, a letra maiúscula será casta inferior, como a caixa da cobra, e a separação estará aqui, A D. Se seguirmos essas duas regras no nome do cliente em nosso exemplo, teremos a seguinte saída É muito fácil ser cliente ou menos do que o nome se você é desenvolvedor ou designer web. Acho que você conhece essa convenção de nomenclatura porque ela é amplamente usada em HTML e CSS Acho que é como o estojo da cobra. É muito fácil de seguir. Agora temos outra convenção de nomenclatura. Essa é muito importante e a chamamos de caixa de título. Não tem nada a ver com animais ou alimentos. Infelizmente, temos aqui a caixa do título. A regra vai dizer, ok, as palavras serão maiúsculas, e vamos separar as palavras com um espaço em branco Então, aqui vamos ter espaço. Agora, se você seguir essas duas regras em nosso exemplo, teremos cliente em maiúsculas, espaço e nome em maiúsculas, assim Então, por que? É importante porque essa é a convenção de nomenclatura que equipe do Tableau decidiu usar Então, você pode ver essa convenção de nomenclatura no Tableau. Atualmente, o Tableau está aplicando essa convenção de nomenclatura em todos os seus Então, depois de conectar seus dados ao Tableau, o Tableau acesse Clelup e renomeie tudo seguindo essa o Clelup e renomeie tudo seguindo essa regra. Bem, se você olhar, é muito amigável e fácil de ler. Mas às vezes, em projetos, somos forçados ou seguimos alguns requisitos, seguimos uma convenção de nomenclatura específica, ela não combina com a maiúscula e minúscula do título, então a situação fica muito ruim, você precisa renomear tudo novamente Obviamente, você não precisa seguir uma dessas convenções de nomenclatura Você pode criar suas próprias regras e diretrizes. Por exemplo, digamos que essa seja minha convenção de nomenclatura e letras maiúsculas e minúsculas, digamos que esteja em maiúsculas e eu gostaria de separar as palavras com o sublinhado Estou apenas misturando coisas. Se eu aplicar essas regras aos nomes dos clientes, teremos algo como esse nome de cliente em maiúsculas sublinhado em maiúsculas E com isso definimos nossa convenção de nomenclatura. Tudo bem, agora vamos verificar as convenções de nomenclatura em nossos conjuntos de dados e também Agora, se você examinar os conjuntos que preparei para este curso, os pequenos e os grandes, verá que estou sempre seguindo a mesma convenção de nomenclatura A letra será maiúscula e separada por um sublinhado Por exemplo, nos pedidos, temos o ID de sublinhado do produto Ou, se você for até os clientes, poderá ver o primeiro nome do sublinhado e assim por diante Então, estou sempre seguindo a mesma convenção de nomenclatura. Tudo bem, agora vamos verificar como o Tableau nomeou nossos campos e tabelas a partir dos conjuntos Você pode verificar essas informações na planilha ou na página da fonte de dados, mas na página da fonte de dados você pode encontrar mais informações Então, agora estamos na página da fonte de dados. Vamos às grades de metadados. E aqui é muito interessante, vamos encontrar dois nomes de campo. Temos aqui o nome do campo e o nome do campo remoto. Quais são as diferenças entre eles? Bem, as informações nos nomes dos campos remotos vêm dos conjuntos de dados originais E, como você viu, o conjunto de dados original está seguindo a convenção de nomenclatura de ter sublinhado entre duas palavras, e temos todas as Temos, por exemplo, o ID de sublinhado do pedido, o ID sublinhado do cliente e assim por diante Todas as informações que encontramos sob os nomes dos campos remotos vêm do conjunto de dados original, do sistema de origem original, mas agora o nome do campo no lado esquerdo aqui, essas informações vêm do Tableau após renomear e limpar Se você observar mais de perto esses nomes, verá que eles estão seguindo a caixa do título, onde temos palavras em maiúsculas e separadas por um espaço em branco Você pode ver aqui que temos a ID do espaço do produto, onde o nome original era ID de sublinhado do produto aqui Tableau renomeou nossos É muito legal. Temos no Tata a grade, um mapeamento entre os valores antigos, os nomes dos campos remotos e os novos. Depois que o Tableau os renomeou, sempre temos uma linhagem de dados entre o Tableau Como eu disse, não há certo e errado aqui, mas é muito importante definir essas regras no início dos projetos antes começar a criar qualquer visualização. Lembro-me de um projeto em que começamos imediatamente a criar o painel e as visualizações sem decidir primeiro as convenções de nomenclatura Criamos cerca de 30 painéis no Tableau e, depois de um tempo, descobrimos que os desenvolvedores estão usando convenções de nomenclatura diferentes, que é realmente normal. Se você não define as diretrizes e as regras no início dos projetos , cada um cria seu próprio estilo Acabamos tendo muitos painéis com regras diferentes, e os usuários não ficaram nem um pouco satisfeitos com isso Então decidimos nas convenções anêmicas e, claro, chegamos tarde demais para Depois, passamos muito tempo renomeando o conjunto de dados, verificando os relatórios e assim por diante Se você não decidir no início do projeto, especialmente se tiver grandes projetos sobre convenções dinâmicas, poderá ter um sobre convenções dinâmicas, processo muito doloroso e caro de renomear tudo do zero No início, reserve um tempo suficiente para conversar com seus usuários e com a equipe do projeto para decidir sobre as convenções de nomenclatura E é muito importante, no processo de revisão de qualquer novo painel no Tableau, verificar se convenções de nomenclatura são seguidas em cada pasta de trabalho para serem consistentes em Tudo bem, Kay, então essa foi uma visão geral das diferentes convenções de nomenclatura. A seguir, aprenderemos como renomear campos e tabelas no Tableau 98. Udemy 7 2 Renomeação: Tudo bem, agora digamos que você tenha decidido junto com seus usuários e equipe do projeto convenção de nomenclatura específica que uma convenção de nomenclatura específica que é diferente da que o Tableau usa Agora a questão é como renomear o Tableau? No Tableau, podemos fazer as seguintes alterações na tabela. Podemos renomear a tabela em si ou podemos renomear os campos dentro da E o último, podemos até mesmo alterar os valores dentro desses campos, também conhecidos como aliases Falaremos sobre isso no próximo tutorial. Neste tutorial, vamos nos concentrar em renomear os campos e renomear as tabelas Primeiro, vamos aprender como renomear os campos no Tableau. Tudo bem, agora vamos aprender como renomear campos no Tableau Vamos realizar a seguinte tarefa. A tarefa diz: renomeie nossos campos no Tableau seguindo o caso Pascal da convenção de nomenclatura Isso significa que todas as palavras estão maiúsculas e não há separação entre as palavras Tudo bem, agora a primeira pergunta é em qual página podemos renomear nossos campos Podemos renomear nossos campos na da planilha ou na página da fonte de dados Vamos obter os mesmos efeitos. Mas eu geralmente vou para a página da fonte de dados pois lá podemos encontrar mais metadados, informações sobre os campos e tabelas Agora, a segunda pergunta é: podemos renomear nossos campos globalmente para toda a pasta de trabalho, para todas as Além disso, podemos fazer isso localmente para apenas uma visualização? Bem, você pode fazer as duas coisas. Mas renomear localmente para apenas uma visualização é um pouco complicado Então, agora vamos aprender como renomear nossos campos globalmente, para toda a pasta de trabalho, para todas as exibições na página da planilha Ok, agora vamos para a página da planilha aqui. Em seguida, vamos para a proibição de dados no lado esquerdo Renomearemos as datas de envio E aqui temos três métodos. O primeiro é o menu suspenso. Então, o que você vai fazer é escrever um clique nele e depois simplesmente renomear Então, vamos clicar nele e renomeá-lo para a versão anterior. Então, vou remover o espaço entre eles e depois Enter. E é isso. É muito fácil. Acabamos de renomear as datas de envio e o segundo método é usar um atalho Por exemplo, vamos até a data do pedido aqui e aperte F dois. E com isso podemos editar o nome. Então, vou remover também o espaço entre o pedido e a data e sugerir inserir. Como você já deve ter notado, a posição da data do pedido acaba de mudar no Databan Isso porque os campos nos bancos de dados são classificados em Esse é o segundo método usando os dois, usando os atalhos E o terceiro método para renomear os campos na página da planilha é clicar e segurar Por exemplo, vamos até o Preço Unitário aqui, Levante para clicar e segurar, depois solte. Como você pode ver, agora podemos editar o nome. Esse é o terceiro. Vou apenas remover o espaço entre eles e pressionar Enter. É isso mesmo. Esses são os três métodos de renomear os campos na planilha Abra um atalho usando dois e clique e segure. Mais uma coisa sobre renomear, ao contrário dos aliases que obtemos posteriormente em uma camada, pode renomear qualquer tipo de campo Portanto, seja medida de dimensão, discretos contínuos ou qualquer tipo, podemos renomeá-la para que não haja nenhuma restrição ou qualquer outra coisa para Tudo bem, então agora vamos para o próximo. Vamos renomear os campos na página da fonte de dados. Vamos até a página da fonte de dados aqui. E aqui temos dois lugares onde podemos renomear coisas, seja nas grades de metadados ou na grade E aqui temos apenas dois métodos para renomear coisas. Então, o primeiro será o menu suspenso, como a página da planilha Vamos até o nome, por exemplo, a data do pedido, clique com o botão direito do mouse e renomeie Então, vamos remover o espaço entre eles. E esse é o segundo método para renomear campos na página da fonte de dados, clicando duas vezes Por exemplo, vamos ver aqui as grades de metadados até o ID do cliente e clicar duas vezes nele Agora podemos ir e também vamos remover o espaço. É assim que podemos renomear. Na página da fonte de dados, temos apenas dois métodos que menu suspenso e clicam duas vezes Infelizmente, não temos nenhum atalho. Tudo bem, agora temos o seguinte cenário em que renomeamos os campos várias vezes e esquecemos os nomes originais dos Nesse caso, redefinimos tudo para os nomes originais. E podemos fazer isso na da fonte de dados ou na página da planilha Vamos ver como podemos fazer isso na página da fonte de dados. Se você simplesmente acessar o campo, por exemplo, o ID do cliente, clique com o botão direito nele. Então aqui temos a opção redefinir nome. Vamos clicar nisso. Como você pode ver, agora voltamos ao nome original do campo. Achei muito estranho porque também gostaria ter a opção de reiniciar a convenção Tablemic Agora vamos ver como podemos fazer isso. Na página da planilha, vou voltar e depois acessar o Data Bain Vamos escolher as datas do pedido. E agora vamos editar o campo novamente. Então, clique com o botão direito do mouse e renomeie. Então você pode ver aqui um ícone muito pequeno para redefinir o nome original. Ao clicar nele, redefinimos o campo para o nome do campo original. Tudo bem, agora digamos que você tenha muitos campos e queira redefinir todos eles agora. Em vez de redefini-los um por um, podemos fazer a seleção múltipla e depois E podemos fazer isso na página da fonte de dados. Então, vamos mudar para lá. E não importa se você vai trabalhar com a grade de metadados ou na grade de dados. Então, agora o que vamos fazer é acessar o ID do pedido, clicar nele e manter o controle. Selecione o próximo e, em seguida, também selecionaremos o preço unitário. Em seguida, clique com o botão direito e redefina os nomes. Depois de fazer isso, você reiniciará todos eles, o que é muito bom. Portanto, redefinimos o preço unitário para as datas de envio. As datas do pedido. Tudo bem, agora temos o seguinte cenário que você está no projeto e já constrói a visualização. Mas depois você decidiu renomear. O que pode acontecer com nossa visão se renomearmos? Por exemplo, aqui na exibição, temos a ID de sublinhado do pedido e queremos renomeá-la novamente para o nome do Tableau Então, vamos para o ID do pedido dois e, em vez de sublinhado, vou deixá-lo como um espaço em branco Como você pode ver na exibição, o Tableau alterou os nomes automaticamente para o novo nome Bem, você pode dizer, ok, e o que isso é esperado, se eu mudar o nome da fonte de dados, ela também mudará nas visualizações Bem, isso é só no Tableau. Se você estiver usando outras ferramentas, como Power PI, e renomear um conjunto de dados, toda a visualização será Então, aqui, se você tiver a tarefa de renomear, isso acontecerá rapidamente no Tableau, mas em projetos de Power BI será muito doloroso Tudo bem, até agora aprendemos como renomear os campos globalmente durante todo o trabalho Boop. Agora, a questão é como renomear localmente para apenas uma visualização E aqui depende das funções de campo, discretas e contínuas Então, vamos começar agora com o contínuo. Como aprendemos antes, o contínuo pode gerar o eixo da visão. Então, aqui neste exemplo, como você pode ver, a quantidade e as vendas são as pílulas verdes. Isso significa que eles são contínuos e geraram o eixo da visualização. Agora, renomear a quantidade aqui e as vendas, é muito fácil O que vamos fazer é ir até aqui no eixo, clicar com o botão direito nele e depois ir para Editar eixo. Vamos lá. Então aqui temos uma nova janela. E se você for até aqui, poderá ver os títulos dos eixos. O título atual é Quantidade. Vamos até o campo aqui e alterá-lo de quantidade para quantidade. Então vamos fechar isso. Como você pode ver agora o nome do campo chamado quantidades no eixo. E se verificarmos os dados Bain aqui, o campo permanece como quantidade Fizemos essa mudança apenas localmente. Nessa visão, isso é muito fácil para o contínuo. Mas a parte complicada é que, se tivermos um campo discreto, por exemplo, o ID do pedido aqui é Nós temos as pílulas azuis. Essa vai ser complicada Agora, vamos mudar o nome de ID do pedido para pedidos. O que vamos fazer é ir até a pílula azul aqui nas fileiras e clicar duas vezes nela Avance duas vezes, escreva a ordem das palavras e pressione. E é isso. Vá para fora, basta clicar aqui no espaço em branco. E, como você pode ver agora, nós o renomeamos para pedidos. E, como você ouvirá na visualização, mas não alteramos o nome global, ele permanece como ID do pedido aqui no problema dos dados. É assim que renomeamos os campos discretos localmente. À primeira vista, não estava muito claro, é complicado, mas deixe-me mostrar como eu costumo fazer isso Vamos pegar outro campo, essa categoria aqui. Vamos mudar isso de categoria para categoria. O que eu costumo fazer é ir até aqui clicar duas vezes nele e copiar o nome. Então eu vou para o Antics Editor e colo o nome. Então, para isso, teremos a nova linha, depois traços duplos e teremos as novas categorias de nomes E é isso. Depois, vou copiá-lo daqui e voltar para o Tableau Então, novamente, dentro da categoria aqui, clique duas vezes nos cones. Em seguida, removo essas peças e colo as coisas novas. Em seguida, insira. Ou seja, é assim que eu costumo fazer para os campos discretos Eu vou ao editor de texto e me preparo lá, pois fica mais claro para mim o que estou escrevendo. Tudo bem, agora aprendemos todos os métodos diferentes de renomear campos no Tableau na página da fonte de dados, na página da planilha, global e localmente Tudo bem, agora vamos para o próximo ponto em que podemos renomear as tabelas no Tableau E aqui, novamente, podemos fazer as alterações na página da fonte de dados ou na página da planilha usando os mesmos métodos usados para renomear campos No próximo ponto, sobre local e globalmente, você pode alterar os nomes somente globalmente. Portanto, qualquer coisa que você faça pode afetar todas as visualizações, que não é tão importante quanto os nomes dos campos. Agora vamos ver como podemos fazer isso na página da planilha. Então, vamos ficar com uma pequena fonte de dados aqui e vamos minimizar tudo para ver os nomes das tabelas. Você já deve ter notado que nos nomes temos pontos. E isso porque nossos conjuntos de dados vêm de arquivos CSV, que não é uma informação realmente útil para vê-los na fonte de dados Assim, podemos limpar o nome e renomeá-lo apenas para, por exemplo, clientes Podemos ir até o nome aqui, botão direito nele e depois clicar em renomear Então, vou renomeá-lo apenas para clientes. No próximo, vamos usar o segundo método usando o atalho, F dois. Vamos apertar F dois, remover as partes S, temos apenas os pedidos e vamos usar o terceiro Meisodes para os produtos Basta clicar e segurar e, em seguida, remover as partes CSV que esses outros transmitem ao Mesodes para renomear tabelas na Agora, vamos fazer as alterações na grande fonte de dados na página da fonte de dados. Vamos mudar para lá. acessar a página da fonte de dados. Aqui você tem dois lugares para alterar os nomes das tabelas no modelo de dados ou adicionar a grade de metadados Não podemos acessar a grade de dados para renomear tabelas. Primeiro, vamos mudar para a fonte de big data. Vou até aqui, a grande fonte de dados. Vamos alterar os pedidos no modelo de dados. Aqui temos apenas um método, clique com o botão direito nele e renomeie Então, vamos remover as partes do CSV e depois vamos até os clientes aqui Em seguida, vamos para a grade de metadados. E, como você pode ver, basta clicar aqui e remover as partes do CSV Então é isso. E agora, para o último, temos que renomear os produtos Então, podemos ir até aqui e selecionar os produtos, e então podemos renomeá-los na página da fonte de dados Então é isso, é assim que você renomeia as tabelas. Na página da fonte de dados, temos o modelo de dados e as grades de metadados Então, com isso, você aprendeu todos os métodos possíveis para renomear tabelas no Tableau Tudo bem, pessoal. Então, com isso, aprendemos como renomear coisas no Tableau A seguir, aprenderemos como adicionar aliases no Tableau. 99. Udemy 7 3 apelidos: Primeiro, vamos entender por que e quando precisamos de listas no Tableau Às vezes, nos projetos do Tableau , enfrentamos as seguintes situações A primeira é que, quando temos baixa qualidade em nossos conjuntos de dados, digitação nos dados do Chrome ou valores inconsistentes, precisamos, de alguma forma, limpar nossos dados antes de começarmos a criar Por exemplo, temos o seguinte cenário na tabela, clientes, temos dados de baixa qualidade dentro do campo. Então, aqui temos um erro de digitação Às vezes é a Alemanha, às vezes é a Alemanha, às vezes eles chamam de EUA, e depois os Estados Unidos, a qualidade dos dados é muito ruim nesse produto básico Então, aqui temos que fazer algo sobre isso e limpar os dados. E aqui temos duas opções. Ou voltamos aos conjuntos de dados originais e fazemos as alterações dos valores E a segunda opção, podemos fazer as alterações diretamente no Tablo usando aliases Como vamos limpar isso. Vamos remover o E daqui, o erro de digitação. E então, em vez de Deutschland, teremos a E em vez da América, teremos os EUA. E talvez tenhamos outra situação em que a qualidade dos dados seja boa , mas os nomes sejam muito longos. E se você estiver construindo vistas, entenderá que tudo está apertado e que você não tem espaços suficientes para mostrar todos os valores das dimensões. É por isso que acabamos, na maioria das vezes, alterando os valores das dimensões para nomes mais curtos, para abreviações Por exemplo, em vez de termos o valor da Alemanha, teremos E em vez dos EUA. Nós aqui, F R E e EUA aqui. Novamente, temos a mesma situação. Ou vamos voltar ao conjunto de dados original e alterar os valores, ou vamos ficar no Tableau e fazer isso diretamente lá usando Em projetos reais, você não pode voltar sempre ao sistema de origem ou aos conjuntos de dados originais e alterar os valores lá Ou você não tem tempo para isso ou não pode fazer isso. É por isso que acabamos sempre mudando esses valores diretamente no Tableau Portanto, eliuses no Tableau são nomes alternativos para o membro de um campo de dimensão discreta para que seus rótulos apareçam de forma diferente na exibição Como você pode notar, eu digo que é campo de dimensão discreta porque o Tableau não permite que você crie elisuses para medidas ou para medidas ou para Portanto, no Tableau, você pode criar Elises somente para os campos com a dimensão discreta da função E agora, como de costume, temos as perguntas em qual página podemos criar eliuses Bem, somente na página da planilha podemos criar o eliss no Não podemos criá-lo na página da fonte de dados. E a segunda pergunta: podemos criar aliases globalmente para toda a pasta de trabalho, todas as visualizações e também localmente para apenas uma A resposta para isso é que podemos criar aliases apenas globalmente. Isso afetará toda a pasta de trabalho Todas as visualizações. Não podemos criar aliases localmente para apenas uma visualização. Ok, vamos para a página da planilha. Não podemos fazer isso na página da fonte de dados. Vamos ficar na pequena fonte de dados. Vamos pegar o travesti do país e roubá-lo aqui nas fileiras E então vamos pegar qualquer medida, vamos pegar as pontuações, arrastá-las e roubá-las nas colunas A tarefa aqui, em vez de ter esses valores, França, Alemanha, EUA, queremos ter nomes curtos. Aqui temos dois métodos para criar aliases no Tableau. A primeira é ir para o compartimento de dados no lado esquerdo. Então, vamos para o campo por aqui. Clique com o botão direito do mouse e, em seguida, aqui temos a opção aliases Então, vamos lá. E aqui vamos abrir uma nova janela para editar os aliases Então, vamos verificar o que podemos ver aqui no meio, temos três colunas. Temos membros, temos elisases e o valor dos aliases. Na primeira, veremos todos os membros do país da dimensão. Esses valores vêm diretamente dos conjuntos de dados. Então, esses são os valores originais da fonte. Então, o próximo que temos tem pseudônimos. É como um indicador para nos mostrar se os valores na exibição virão dos valores originais ou do Elias Agora está tudo vazio porque não adicionamos nenhum alias. E no terceiro campo, temos os apelidos aqui. Podemos editar os aliases de cada membro individualmente. E, como você pode ver agora, os aliases são exatamente idênticos aos valores originais É por isso que não temos nenhum pseudônimo. Agora vamos mudar isso. Em vez da França, teremos R e, em vez da Alemanha, teremos E. Como você pode ver, estou adicionando valores diferentes nos aliases dos valores originais Tablo vai ao mercado como estrela. Agora vamos para o último e vamos tê-lo como EUA. Agora, basta verificar o que vai acontecer quando eu clicar em Ok. Você vê aqui que temos os valores antigos e se eu clicar em Ok, alterno para os aliases, é assim que você pode adicionar aliases no Bain de dados Mas agora, digamos que você mude de ideia mais tarde e não queira usar os aliases e, em vez disso, queira voltar aos valores originais Como podemos fazer isso. Talvez você já tenha visto. Então, vamos voltar ao país aqui nos dados Bain, clique com o botão direito do mouse Vamos novamente para os aliases e, ao editar os aliases, há aqui uma opção chamada limpar O que você pode fazer é ir até aqui e clicar nele e tudo será redefinido para os valores originais. E, como você pode ver, esses indicadores desapareceram. Isso significa que não há elipase. Agora, se você clicar em OK, o valor voltará aos valores originais dos conjuntos de Aqui, o que eu costumo fazer quando preciso de aliases no Tableau eu não vou diretamente para um campo e altero os valores Mas, em vez disso, costumo sempre criar novas duplicatas do campo e alterar apenas os valores dos novos campos que criei Então, deixe-me mostrar o que quero dizer. Vamos para o país, clique com o botão direito, e depois vamos para a opção aqui, duplica Vamos fazer isso. E como você pode ver agora, temos outro campo chamado País com a cópia. E, claro, agora pelo nome eu posso entender que isso é cópia e o outro é o original. Mas no Tableau, se você observar atentamente o ícone do tipo de dados, verá que nos duplicados temos como um sinal de igual Esse sinal indica que esse campo não é original, mas foi criado a partir de outro campo original. Se você ver, isso significa que esse é um campo personalizado que criamos. O que eu costumo fazer é renomeá-lo, vamos chamá-lo de shorts country Agora eu crio os aliases neste novo campo, vamos fazer isso, clique com o botão direito do mouse nos aliases e , em vez de França, F, R, D, E e EUA Então, com isso, tenho as duas opções, a longa , a original e também a versão curta do país. E eu posso decidir as visualizações Is se vou usar a versão curta ou a versão longa Tudo bem, isso é tudo para o primeiro método em que criamos aliases do lado esquerdo, a partir do banco Agora vamos para o segundo método em que você pode criar aliases diretamente da visualização Vamos ver como podemos fazer isso. Basta passar o valor da França aqui e clicar com o botão direito nele. E então aqui temos a opção editar Elias. Vamos selecionar isso. Agora, aqui eu tenho uma janela muito simples. Só preciso editar a lista somente da França, então estou dando o Elias apenas por um valor Vamos fazer esse FR e depois clicar em Ok. E, como você pode ver na exibição agora, acabamos de alterar rapidamente o valor França para FR a partir da visualização e podemos fazer o mesmo com a Alemanha Então, clique com o botão direito no valor e edite Elias. Novamente, na mesma janela, vamos ver DE e Ok, assim como o valor mudará diretamente na exibição. Esse é um método muito rápido para editar os aliases diretamente na exibição Agora, se verificarmos o país da dimensão no Databain, vamos verificar o Elias Como você pode ver, os membros França e Alemanha têm Elias, FR e DE e fizemos isso diretamente do ponto de vista Agora, a pergunta, quais métodos você usa, eu diria que se você quiser alterar vários valores, vá para o banco de dados e faça as alterações É mais fácil trabalhar com a janela e adicionar todos esses valores. Mas se você quiser alterar um único valor da dimensão, poderá fazer isso rapidamente acessando a visualização e editando o alias E isso é tudo para os pseudônimos. Essa é uma ótima maneira de esclarecer como alterar os valores diretamente no Tableau sem precisar voltar aos conjuntos de dados originais fazendo as alterações Tudo bem, agora temos a seguinte tarefa do Tableau para você A tarefa diz: abreviar os valores dentro da categoria de campo na tabela de produtos dos grandes conjuntos de dados mostrando apenas o primeiro caractere Você pode pausar o vídeo agora mesmo para realizar a tarefa e retomá-la quando terminar Tudo bem, agora vamos fazer isso rapidamente. Como mostrei antes, primeiro começamos com a duplicação do campo Então, eu vou fazer isso. Em seguida, vou renomeá-lo para shorts de categoria. Em seguida, vou apresentar postagens dos valores, categorias e categorias curtas. Até agora, ambas as dimensões têm exatamente os mesmos valores. Nós não mudamos nada. Agora vamos para a categoria curta, escreva um clique nela. E então vamos para o lius. A tarefa diz: o primeiro caractere, a primeira letra de cada valor, o que significa que o primeiro será o segundo. Pode ser nosso sistema operacional, então vou deixá-lo como O. E o terceiro será, então clique em OK. E isso diz que agora temos novas dimensões que têm apenas o primeiro caractere de cada valor. E fizemos isso usando o lius. Isso é muito fácil. Tudo bem, pessoal. Com isso, concluímos esta seção, que é uma etapa muito importante para preparar nossos conjuntos de dados antes de começarmos a criar nossas visualizações Na próxima seção, aprenderemos como organizar e estruturar nossos dados no Tableau 100. Organização de Seção 8: Como organizar seus dados no Tableau. No Tableau, temos diferentes técnicas e métodos sobre como agrupar e organizar seus dados, que é muito importante para que seus usuários entendam seus dados Primeiro, você pode aprender a organizar as dimensões em hierarquias e, depois disso, aprender a agrupar os membros das dimensões usando Continuando, podemos aprender como agrupar seus dados em grupos diferentes usando o grupo de clusters. E depois disso, você pode aprender a dividir seus dados em dois subconjuntos usando conjuntos Depois, temos outro método chamado Pens, para agrupar os valores das medidas para construir histogramas Vamos começar com o primeiro método de organizar nossos dados usando hierarquias. Agora vamos embora. 101. Udemy 8 1 Hiearchy: Tudo bem pessoal, a melhor maneira de entender a hierarquia é ter um exemplo Se você der uma olhada em nossos dados, por exemplo, dos clientes, poderá descobrir que algumas dimensões estão relacionadas umas às outras, pois contêm informações semelhantes Por exemplo, na dimensão país, temos valores como Alemanha, EUA e França. E temos outra dimensão de cidade, onde você pode encontrar as cidades dentro desses países. Para a Alemanha, temos Berlim, Stuttgart. E então temos uma terceira dimensão, Código Postal, onde você pode encontrar os códigos dentro dessas cidades. Como você pode ver, essas três dimensões descrevem informações comuns. Eles nos fornecem informações sobre a localização do usuário e podemos relacionar essas dimensões usando a hierarquia Nas hierarquias, temos níveis diferentes. E começamos com o nó superior e o chamamos de nó raiz. Esse nó representa o nível mais alto de agregações em nossa hierarquia E agora vamos para o próximo nível da hierarquia, onde temos o país Neste nível, veremos mais detalhes sobre nossos dados. Onde temos, por exemplo, os dois valores, EUA e Alemanha, e as ligações entre os nós, chamamos isso de filiais. E agora vamos para o próximo nível em nossa hierarquia Temos o nível dois aqui na cidade. Veremos mais detalhes sobre nossos dados. Então, nos EUA, temos Portland e Seattle. E na Alemanha temos Stuttgart e Berlim. E, novamente, temos o link entre o nó pai e o nó filho usando as ramificações. E agora vamos para o último nível na hierarquia, temos o código postal E aqui vamos dividir ainda mais a estrutura com mais detalhes. Portanto, temos os seguintes códigos brutais para cada cidade. Agora, como o código postal é o último nível em nossa hierarquia e esses valores não têm filhos, chamamos esses nós de nós de nós da folha Os nós das folhas ou as folhas representam o nível mais detalhado de nossos dados nessa hierarquia Então, agora com isso, temos a estrutura completa da nossa hierarquia Como você pode ver, parece uma estrutura de árvore. O nó superior, que chamamos de nó raiz , representa o nível mais alto dos detalhes. Então temos os níveis intermediários, e eles são conectados usando ramificações. E o último nível, nós o chamamos de nós foliares, onde representa o nível mais baixo de detalhes. Temos o nó raiz, que representa o nível mais alto das agregações. Então, temos níveis intermediários conectados às filiais. E então temos as folhas, os nós das folhas. Eles representam o nível mais baixo de detalhes em nossos dados. Como aprendemos antes, podemos fazer muitas operações de laboratório no cubo Então, se tivermos o rake em nossos dados, podemos fazer duas operações muito importantes, o detalhamento e o detalhamento O detalhamento e o detalhamento são todas operações que nos ajudarão a navegar pela hierarquia para obter compreensão mais profunda ou superior dos dados Então, vamos entender primeiro como o detalhamento funciona. Digamos que estamos trabalhando com as vendas da Mejor. Começamos no nó superior, no nível mais alto. No nível mais alto, teremos o total de vendas em todos os conjuntos Por exemplo, vai ser 140. Então, agora estamos no nível mais alto, no nó raiz. E se você usar o detalhamento, você vai pular para o próximo nível inferior na hierarquia Isso significa que, nesse nível veremos mais detalhes sobre as vendas. Então, para os EUA, temos 90, e para a Alemanha, temos 50. E agora, se você quiser ver mais detalhes sobre seus dados, podemos nos inscrever novamente detalhar para ir para o próximo nível inferior na estrutura. Então, o que vai acontecer? Vamos para o nível dois e aqui a venda será dividida entre Portland e Seattle Temos 40,50 e, para a Alemanha, teremos 24 guardas de terno e 34 Isso significa que estamos vendo mais detalhes sobre nossas vendas. E agora, se você quiser ir para o nível mais baixo até as folhas, vamos detalhar da cidade até o código postal. Então, vai ficar assim. O Portland vai se dividir entre esses dois códigos postais. Digamos que Seattle seja a mesma porque temos apenas um filho O mesmo para Stuttgart, vai ficar 20, e Berlim, temos dois códigos postais, então vai se dividir novamente Então, como você pode ver, estamos usando o detalhamento para navegar pela hierarquia, levando-nos do nível mais alto para o nível inferior de detalhes É como se estivéssemos expandindo a árvore para ver mais detalhes e entender nossos dados. Tudo bem, agora vamos falar sobre a segunda operação do Alp, o detalhamento É exatamente o oposto do detalhamento. detalhamento nos levará de baixo para cima, nível inferior para outro de detalhes de como funciona. Digamos que vamos começar pelas folhas e vamos vender essas folhas. E agora podemos usar um detalhamento para passar do código postal para a cidade. Por exemplo, teremos o total de vendas em Berlim, 30, porque é a soma de dez mais 20. E então, em Utgard, permanecerá o mesmo, 20, Seattle 50 e Portland também, resumindo os valores das folhas Então, vamos ter o valor de 40. Como você pode ver, à medida que subimos, o valor vai ficar mais agregado Vamos ver se queremos ir para o campo, para que possamos usar novamente uma simulação para nos deslocarmos da cidade para os países. Alemanha, podemos ter um total de vendas de 50. Para os EUA, podemos ter um total de vendas de 90. Agora você pode usar, novamente, o drill up para ir até o nó raiz, onde você pode ter o nível mais alto de agregações Assim, podemos ter o valor de 140, o total de vendas dentro do nosso conjunto de dados. Como você pode ver, se tivermos uma estrutura hierárquica, podemos usar um detalhamento e um detalhamento para navegar pela estrutura hierárquica As hierarquias organizam e estruturam o membro das dimensões em uma estrutura de árvore lógica agrupando dimensões semelhantes. As hierarquias são muito importantes e fornecem dinâmica às suas visualizações, hierarquias são muito importantes e fornecem dinâmica às suas visualizações onde você pode ter uma visão geral e entender os dados no nível mais alto entender os dados no E você pode detalhar detalhes específicos para obter dados de conhecimento mais aprofundados. Tudo bem, agora estamos de volta ao Tableau. Vamos entender como podemos criar hierarquias no Só podemos criar hierarquias na página da planilha. Não podemos criá-lo na página da fonte de dados. Na página da planilha, podemos criar uma hierarquia na página principal de dados. Se você der uma olhada nas tabelas de clientes, verá que já temos uma hierarquia E aqui temos um pequeno ícone que indica que temos hierarquia, o nome da hierarquia chamado Country City, e no lado esquerdo aqui temos uma pequena Se clicarmos nela, a hierarquia pode se expandir e podemos ver as dimensões dentro dessa hierarquia Falando sobre dimensões, hierarquias poderiam ser usadas, apenas quatro Você não pode criar uma hierarquia a partir de medidas. E essa hierarquia que temos aqui é criada automaticamente a partir do Tableau Já que o Tableau analisou o conteúdo do país e da cidade e entendeu automaticamente que existe uma hierarquia entre eles Mas como queremos aprender como criar uma hierarquia, vamos removê-la e criar uma nova do zero Agora, para remover uma hierarquia, acesse o nome da hierarquia aqui e clique com o botão direito do mouse nela E então aqui temos a opção remover hierarquia. Aqui você precisa entender que as dimensões dentro das hierarquias não serão excluídas, somente a própria hierarquia será Assim, você não perderá nenhum campo na árvore lógica. A hierarquia lógica será removida. Tudo bem, agora vamos ver como podemos criar hierarquia no Tableau E vamos criar a hierarquia de localização. Vamos para o lado esquerdo dos dados e selecionaremos uma das dimensões. Não importa qual deles você vai selecionar, mas eu prefiro começar com o nível mais alto da hierarquia Aqui em nosso exemplo, será o país que selecionará o país radical. Clique nele. E então aqui temos algo chamado hierarquia E vamos selecionar Criar hierarquia. Vamos lá. Temos que dar um nome a ela, então vamos chamá-la de hierarquia de localização Então ele, como você pode ver agora no lado esquerdo, temos o ícone da hierarquia Dentro dela, temos apenas uma dimensão, o país. Agora, em nossa hierarquia, temos também a cidade e o código postal Então, como podemos adicioná-lo a essa hierarquia? Conforme aprendemos, a hierarquia tem níveis diferentes, e a ordem desses níveis é muito importante Temos país, cidade e código postal. Agora, para adicionar a cidade, basta arrastar e soltar a cidade abaixo do país aqui e liberá-la Com isso, agora temos a cidade dentro da nossa hierarquia. Vamos pegar também o código postal. Então, temos que arrastá-lo e soltá-lo abaixo da cidade. Vamos lançar. Com isso, criamos a hierarquia de localização com as três dimensões, país, cidade e código postal Novamente, se você quiser ocultar os detalhes sobre essa hierarquia, podemos reduzi-la aqui Ou, se você quiser ver os detalhes, podemos expandir a hierarquia Tudo bem, então essa é uma forma de criar hierarquia no Tableau usando o menu suspenso Na segunda forma de criar hierarquia, podemos rapidamente arrastar e soltar dimensões juntas Então, por exemplo, se formos para a tabela de produtos, também temos uma hierarquia aqui entre a categoria, o nome do produto e a subcategoria Nossa hierarquia começa com a categoria, depois a subcategoria e a última, as folhas, será o nome do produto Agora vamos ver como podemos criar a hierarquia usando o recurso de arrastar e soltar rapidamente Vamos pegar uma dessas dimensões, digamos que vamos começar com a categoria, arrastá-la e soltá-la dentro da subcategoria Então, agora estou passando o mouse e selecionando a subcategoria. Vamos lançar. Depois de fazer isso, a Tableau entende que queremos conectar essas dimensões Então, o Tableau criará uma nova hierarquia. Vamos chamá-la de Hierarquia do Produto. E vamos lá, ok. E agora vamos ver. No lado esquerdo, temos uma nova hierarquia chamada hierarquia de produtos com o ícone E temos duas dimensões internas, categoria e subcategoria categoria e subcategoria Estamos perdendo a terceira dimensão. Vamos pegar o nome do produto e colocá-lo na hierarquia. Agora temos problemas com isso. A ordem das dimensões dentro de nossa hierarquia está errada, porque a categoria de dimensão deve ser o nível um e a subcategoria deve ser o nível dois Como podemos resolver isso? Basta selecionar a categoria e arrastá-la e soltá-la sobre a subcategoria Vamos liberar isso. Isso significa que é assim que você altera a ordem das categorias. E com isso, temos a hierarquia do produto. Tudo bem, agora digamos que não queremos remover toda a hierarquia, queremos apenas remover um membro, uma dimensão da hierarquia Para fazer isso, digamos que queremos remover o nome do produto. Selecione-o e basta arrastá-lo e soltá-lo em algum lugar aqui no espaço vazio. E com isso, o nome do produto não é mais membro da hierarquia Então é assim que podemos remover dimensões da hierarquia. Mas quero colocá-los de volta em nossa hierarquia porque precisaremos deles mais tarde Então, vou colocar a subcategoria abaixo da categoria, e pegamos o nome do produto e o colocamos abaixo da subcategoria, e pronto Portanto, esses são os dois métodos de criar hierarquias no Tableau, soltando dominus ou arrastando e soltando rapidamente as dimensões para criar uma hierarquia É muito fácil. Tudo bem, agora temos essa hierarquia, a estrutura, como vamos usá-la em nossa visão, é muito fácil Vamos selecionar toda a hierarquia e, em seguida, arrastá-la e soltá-la na Visualização Então, aqui a hierarquia vai começar do nível um para os países, e vamos ver os valores do país Agora vamos ter uma dessas medidas. Vamos pegar as vendas e arrastá-las e soltá-las nas colunas. Então, agora, se você olhar de perto para o país, para a pilha de ameixas aqui, você pode ver que temos um novo sinal, o sinal de explosão Esse sinal indica que podemos detalhar essa dimensão. Então, agora vamos clicar no sinal de explosão. Como você pode ver, agora estamos detalhando nossa hierarquia para um nível inferior Agora estamos vendo mais detalhes sobre as vendas. E agora estamos no nível da cidade para o próximo nível. Agora, como você pode ver, temos a dimensão cidade. Nossas linhas, não as arrastamos e soltamos do banco de dados e as colocamos nas linhas que ela expandiu da hierarquia Novamente, aqui a cidade tem o sinal de mais que indica que podemos detalhar o interior da cidade. Vamos detalhar novamente. Como você pode ver agora, estamos no código postal e podemos ver mais detalhes sobre as vendas. Agora, se você verificar o código postal, não há sinal de adição, como a cidade e o país. Como estamos nas folhas, estamos no nível mais baixo de detalhes em nossos dados. Com isso, navegamos pela nossa hierarquia do nó superior até as folhas Como você pode ver, é muito fácil e muito dinâmico. Agora, digamos que estamos nas folhas e queremos detalhar até nível mais alto das agregações até o nó superior É muito fácil verificar novamente a cidade e os países que não temos mais, o sinal de mais, temos o sinal de menos O sinal de menos indica que podemos detalhar a hierarquia Então, vamos ver o que pode acontecer se você clicar no sinal de menos Como você pode ver, agora detalhamos as folhas, do código postal até a cidade. E os valores dessas células agora estão mais agregados. E agora a mesma coisa, se você quiser ir da cidade de volta ao país, vamos clicar no sinal de menos. Então, vamos fazer isso. E com isso, somos movidos para o nível um, para a agregação mais alta em nossa hierarquia Tudo bem, até agora, o que fizemos foi e detalhar nossa hierarquia usando as prateleiras de linhas e você sabe que são as linhas e as colunas Nós o usamos à medida que os desenvolvedores constroem nossa visão. Agora, a questão é como nossos usuários e o público analisam e detalham a hierarquia Porque a hierarquia também deve ser usada rapidamente pelos usuários para detalhar os detalhes Agora vamos ver como podemos fazer isso. Se formos até a vista aqui e passarmos o mouse sobre o país, poderemos ver novamente um sinal de mais Vamos clicar nisso. E, como você pode ver, detalhamos nossa hierarquia do país à cidade Agora vamos detalhar mais e detalhar o código postal. Podemos passar o mouse sobre a cidade e, como você pode ver, temos novamente o sinal de mais. Clique sobre isso. E com isso, detalhamos o código postal. É exatamente assim que os usuários podem detalhar a visualização. Agora, se quisermos voltar ao nível superior, podemos fazer o mesmo. Podemos ver o sinal de menos aqui. Clique nele e você volta para a cidade. E depois vamos para o campo também. Temos o sinal de menos, clicamos nele. E com isso, voltamos ao país. Como você pode ver com esses ícones, podemos navegar pela nossa hierarquia Agora você pode dizer que todos os seus usuários, você sabe o que, este é um ícone muito pequeno e meus usuários não gostam dele. Existe alguma outra maneira de detalhar e detalhar a exibição? Bem, sim, se você acessar qualquer um desses valores aqui e clicar nele, você pode ver nesta lista suspensa que temos um detalhamento. Se você clicar nele, detalhamos a cidade da mesma forma. Se você selecionar qualquer valor, não importa qual, vamos dar uma olhada aqui e detalhar novamente. E com isso estamos no código postal. Se você quiser detalhar, você pode fazer o mesmo, qualquer valor se encaixa radicalmente E aqui temos o detalhamento social. E para detalhar o país, acesse radicalmente qualquer valor do país e aprofunde Então, essas são as duas maneiras de detalhar e detalhar a exibição. Tudo bem, pessoal, até agora criamos nossas próprias hierarquias juntando essas dimensões em diferentes Mas no Tableau também temos hierarquias indiretas incorporadas data do tipo de dados no Qualquer campo com a data do tipo de dados tem a seguinte hierarquia Começa com o nível mais alto do ano, depois temos o trimestre do mês e, em seguida, o nível mais baixo, as folhas. Nós temos os dias. Esses quatro níveis são os níveis padrão dentro de cada campo com a data do tipo de dados em nosso conjunto de dados. Agora temos outro tipo de dados que também é válido, uma hierarquia indireta incorporada Temos os campos com a data e a hora. Aqui temos informações sobre a hora e temos sete níveis Começa exatamente como a data, então o nível mais alto será o ano, depois o trimestre do mês e depois o dia. Mas agora podemos detalhar mais detalhes, pois temos as informações de horário. O próximo nível serão as horas. Então temos minutos e segundos. Em segundo lugar, estão os níveis mais baixos de detalhes. Eles são nossas folhas aqui. Temos níveis civis da hierarquia. Data, data e hora. Eles têm uma hierarquia embutida nela. Agora vamos descobrir essas hierarquias no Tableau. Tudo bem, então agora vamos para a mesa de pedidos. E aqui temos duas datas. Não importa qual, os dois terão exatamente a mesma hierarquia Vamos pegar a data do pedido, arrastá-la e soltá-la aqui na rosa. Agora, como você pode ver, agora temos o sinal de mais. Isso indica que há uma hierarquia. E começa no nível mais alto com os anos. Agora vamos fazer uma medida para ver alguns dados. Vamos pegar a contagem de pedidos e colocá-la nas colunas. E eu quero mostrar a Israel os rótulos. Vamos mostrar alguns rótulos. Tudo bem, agora vamos descobrir a hierarquia dentro da data Como você pode ver no lado esquerdo, não vemos nenhuma informação sobre a hierarquia, o que significa que ela está realmente incorporada a esse tipo de dados Então, vamos ver os anos e clicar no sinal de mais para detalhar. Como você pode ver nas próximas informações temos as informações do trimestre Agora vemos o número total de pedidos por trimestre. Agora podemos ver mais detalhes sobre as contagens totais e depois detalhar o dia. E agora estamos no nível mais baixo do dia. Não podemos detalhar mais, por exemplo, horas, minutos e segundos, porque a data do pedido tem a data do tipo de dados. Como você pode ver, a data do pedido da dimensão tem quatro níveis, anos, trimestre, mês e dia. É muito bom tê-lo assim no Tableau porque é realmente padrão Trabalhei com outras ferramentas de BI e aí temos que construí-las por conta própria, o que é muito demorado para criar todas essas hierarquias Especialmente se você tiver um grande conjunto de dados aqui no Tableau, nossa vida é A Tableau decidiu ter uma hierarquia dentro de cada data. Tudo bem, pessoal, mais uma coisa sobre os arcos. Eles realmente organizam e estruturam suas visualizações e as tornam mais dinâmicas para os usuários. Por exemplo, requisitos para fazer vendas por país, vendas por cidade, vendas por código postal, e você não usa hierarquias, você acabará fazendo três visualizações, como aqui no lado esquerdo, ocupa muito espaço Além disso, é literalmente dinâmico. Mas, melhor do que isso, podemos criar uma hierarquia entre essas dimensões E podemos colocar tudo em uma única visualização. E então você dá as opções para os usuários finais detalharem e aprofundarem, dependendo do que eles precisam. Se eles quiserem as vendas por país, nós já as temos no topo. Mas se eles quiserem as vendas por cidade, tudo o que precisam fazer é detalhar até o próximo nível, e nós já temos, vendas por cidade. Se alguém precisar ir mais detalhadamente para acessar o código postal , também poderá detalhar as vendas por código postal. Como você pode ver, ele realmente sua visão mais dinâmica e será mais atraente para os usuários finais se comparada às laterais do elevador. Agora temos mais dinâmica, mais interativa para os usuários finais. Além disso, você está criando visualizações de lista em seus painéis Então, isso é realmente ótimo. Se você quiser detalhar o país, basta clicar no sinal de menos As hierarquias dão mais dinâmica à sua estrutura e organizam seus dados nas visualizações Tudo bem, agora vamos resumir. Hierarquias, organize e estruture os membros das dimensões em uma estrutura de árvore lógica As hierarquias são um recurso especial somente para dimensões. Você não pode criar hierarquias entre as medidas que podemos e detalhar para navegar por nossa hierarquia e obter compreensão mais profunda ou de alto nível de No geral, as hierarquias são muito importantes para organizar e estruturar suas entrevistas de dados E fornece aos usuários uma ferramenta poderosa para navegar e explorar seus dados com rapidez e facilidade, descobrir insights e tomar melhores decisões Tudo bem, então isso é tudo para hierarquias no Tableau. A seguir, aprenderemos como agrupar os membros das dimensões em hierarqucategorias usando 102. Udemy 8 2 Grupos: Tudo bem, Kay, até agora aprendemos como agrupar as dimensões em hierarquias, mas agora aprenderemos como agrupar os valores, os membros da dimensão em grupos no Tableau Temos três métodos para fazer isso. Portanto, temos os grupos, grupos de clusters e conjuntos. E agora vamos começar com o primeiro, como agrupar os membros das dimensões usando grupos. Mas agora, como sempre, vamos entender primeiro o conceito por trás disso e depois aprenderemos como criá-lo no Tableau. Então, vamos embora. Tudo bem, agora, se você der uma olhada em nossos dados, às vezes encontrará dimensões que podem ser usadas para categorizar ou agrupar os dados dentro da tabela Por exemplo, se você der uma olhada nos dados de nossos produtos, verá que a categoria pode ser usada para agrupar os dados. Por exemplo, você pode ver dois produtos atribuídos à categoria Monitor e três produtos atribuídos aos acessórios. Portanto, esse campo pode ser usado para agrupar os dados. Agora, se você verificar os dados do cliente, poderá encontrar algumas dimensões que podem ser usadas para agrupar os dados. Por exemplo, o país, a cidade, o código postal. Essas informações podem ser usadas para agrupar os clientes. Todas essas dimensões poderiam ser usadas para agrupar nossos dados. Esses grupos ou essas dimensões vêm diretamente dos conjuntos de dados e não criamos nada até agora Às vezes, podemos estar em uma situação em que queremos agrupar os dados de forma diferente dos grupos originais nos conjuntos Aqui temos duas opções. Ou voltamos aos conjuntos de dados originais e fazemos as alterações lá Eu crio um grupo ou podemos criar um grupo diretamente no Tableau sem voltar aos conjuntos de dados originais Por exemplo, queremos criar um novo grupo nos produtos e essa será a classe do produto. Aqui temos outro grupo e vamos chamar, digamos, por exemplo, os três primeiros sejam a classe A, os dois últimos sejam a classe. Podemos criar esse grupo extra diretamente. Quadro. O mesmo vale para os clientes. Queremos adicionar um novo grupo. Queremos adicionar o continente às formações. Podemos adicionar esse grupo. Para a Alemanha, será a Europa. Para os EUA, será a América do Norte. E para o resto, França , Alemanha, EUA, também será. Da Europa. Tudo o que você está fazendo agora é adicionar novos grupos aos nossos dados. Os grupos Tableau combinam valores relacionados semelhantes em categorias de nível superior que podem criar uma nova dimensão para sua análise de dados Agora vamos ver como podemos criar grupos no Tableau. E há dois métodos para fazer isso. Criando os grupos nos dados na exibição ou diretamente na exibição. Vamos começar com o primeiro, onde vamos criar o grupo de continentes nos dados. Para fazer isso, vamos até a mesa dos clientes e, com base nos valores do país, vamos criar o novo grupo aqui. É importante entender que podemos criar grupos somente com base nas dimensões. Não podemos criar grupos sobre as medidas. Outro recurso em que podemos usá-lo para agrupar as medidas e o chamamos de canetas. Mas agora, para os grupos, podemos criar somente sobre as dimensões. E o novo campo também será uma dimensão. Vamos ver como podemos fazer isso. Selecione o país, com o botão direito, clique nele. E então vamos para o Create. E aqui temos o grupo de opções. Vamos selecionar isso. Então, agora vamos abrir uma nova janela para criar o grupo. Vamos começar primeiro renomeando o nome do campo, vamos chamar esse continente Então, no meio daqui, o Tableau listará para você os valores distintos dentro do país, todos os valores possíveis do conjunto de O que vamos fazer é agrupar a França, a Alemanha a Itália na Europa e os EUA na América do Norte. Como vamos fazer isso? Vamos fazer uma seleção múltipla desses valores clicando em controle França, Alemanha e Itália. Eles são um grupo. Para agrupá-los, selecionaremos aqui o grupo. Depois de selecioná-lo, o Tableau colocará todos esses valores em um novo grupo Vamos dar a ela o nome de Europa. Vamos clicar em OK. E com isso, criamos agora um novo grupo para esses três valores. Como você pode ver, podemos expandir e reduzir esses valores para ver os detalhes. Mas ainda temos mais um valor dentro do país que ainda não está mapeado para um grupo aqui O que vamos fazer é selecioná-lo e clicar no Grupo e chamá-lo de América do Norte. Agora, dentro do continente, temos dois valores, Europa, América do Norte, e eles estão relacionados a esses membros da dimensão do país. Agora, digamos que você queira mover um desses membros de um grupo para outro. Como podemos fazer isso? É muito fácil simplesmente arrastar e soltar. Vamos pegar, por exemplo, a Alemanha arrastando e soltando aqui na América do Norte. Você verá que este membro agora pertence ao grupo da América do Norte, o que está errado. Então, vou colocar de volta que diz que é assim que você alterna entre os grupos. Aqui temos o Tablo. Outra opção é remover o membro de todos os grupos. Para fazer isso, vamos selecionar Alemanha e clicar aqui e em Agrupar. Depois de fazermos isso, você verá que o valor da Alemanha não é atribuído a nenhum desses grupos se eu reduzir essas coisas. Você verá que a Alemanha é um valor independente. Geralmente usamos o grupo other para todos os valores. Portanto, não pudemos atribuir a nenhum de nossos grupos aqui. O Tableau nos oferece uma maneira rápida de criar esse grupo Tudo o que precisamos fazer é clicar no valor da Alemanha e depois clicar aqui, Incluir Outro. Vamos colocar que, como você pode ver agora o valor da Alemanha está dentro do grupo Outros, e com isso temos no continente três grupos. Europa, América do Norte e outros. Agora, se você quiser renomear os grupos, você pode clicar no grupo e depois clicar aqui, Renomear Então, vamos tê-lo como outro continente ou algo assim, ou. Clique com o botão direito do mouse no grupo e depois renomeie. Isso é muito fácil. Então, agora o que queremos fazer é levar a Alemanha de volta para a Europa. Agora, como você pode ver, o outro grupo desapareceu porque não tem nenhum membro. Então é isso por enquanto. Criamos nossos grupos. Vamos clicar em Ok. Agora, como você pode ver no lado esquerdo, temos um novo campo chamado continente. E é uma dimensão discreta e tem um ícone especial e o tipo de dados indica que esse campo é um grupo no Tableau Se você estiver criando um grupo com base em outro campo com a função geográfica, Tableau mostrará o grupo de ícones e a função geográfica Porque geralmente o grupo tem o seguinte ícone para a situação. Ele mostrará os dois ícones, a função geográfica e o grupo. Tudo bem, agora vamos construir a visão com base nessa nova dimensão. Vamos levar o coelho dragão do continente para as estradas Como você pode ver, ele tem dois valores. Também vamos aceitar as vendas. E as colunas agora, para ver mais detalhes na exibição, vamos pegar outra dimensão, ou vamos pegar toda a hierarquia da localização Vamos arrastá-lo e soltá-lo aqui na rosa. Agora, como você pode ver, o continente agora está agrupando nossos dados Europa para esses três valores, América do Norte para EUA. Conforme aprendemos nas hierarquias, podemos detalhar os próximos valores. E você sabe o que? Essa nova dimensão, o continente, tem informações semelhantes às do país e da cidade e pertence à hierarquia Agora, faz sentido adicioná-lo à estrutura da nossa hierarquia de localização Então, o que vamos fazer é arrastar o continente e jogá-lo no topo desse país. Com isso, o continente será o nível um e o país será o nível dois. Podemos usar esse novo grupo como o nível mais alto de agregação em nossa estrutura Podemos nos aprofundar até o continente. Como você pode ver, podemos criar novos grupos diretamente no Tableau sem voltar aos conjuntos de dados originais e fazer modificações neles Tudo bem, então é por isso que o primeiro método de como criar grupos no Tableau a partir do banco de dados, o segundo método é criar grupos diretamente na exibição Vamos ver como podemos fazer isso. Vamos criar uma nova planilha e vamos tomar duas medidas Vamos pegar os lucros, vamos colocá-los aqui nas fileiras. E também vamos aceitar as vendas. E agora queremos mostrar todos os clientes como pontos de dados. Para fazer isso, vamos até o ID do cliente, arrastá-lo e soltá-lo, colocá-lo aqui nas marcas, nos detalhes. Agora, temos para cada cliente em nosso conjunto de dados um ponto de dados Agora, nossa tarefa é agrupar o desempenho dos clientes. Se você decidir usar o painel de dados para criar esses grupos e se conectar radicalmente, então vamos aos grupos você verá uma longa lista de todos os clientes E agora, criar grupos com base nesses valores pode ser muito doloroso porque o ID do cliente tem alta cardinalidade em comparação com o país Em vez de fazer isso aqui, faremos isso diretamente na exibição. Para fazer isso, selecionaremos, por exemplo, esses clientes, esses pontos de dados. E teremos uma nova janela. Como você pode ver, o Tableau informa que há oito itens selecionados e temos o ícone do grupo Se clicarmos nisso, o Tableau criará coisas novas. Se você observar o problema dos dados aqui no lado esquerdo, verá que o Tableau já criou um grupo com os itens selecionados E também fez a coloração. Então você também pode ver o grupo. Aqui nas cores do lado direito, temos as legendas. Assim, você pode ver que o item selecionado é azul e os outros são cinza. Agora, o que temos que fazer é renomear as coisas. Em primeiro lugar, vou renomear esse grupo. Vou chamá-lo de Grupo de Clientes. Como você pode ver, o nome do grupo é como a lista de todos os membros. Diz, ok, 9113035 e mais. Isso porque é difícil para Tableau entender por que selecionamos esses clientes e qual é o nome do grupo Para renomear o grupo, vamos para o lado esquerdo do Data Bain, clicamos com o botão direito nele e depois vamos para Editar. Selecione isso. Agora, como você pode ver aqui, temos nosso grupo que acabamos de selecionar com os oito membros. Então, vamos ao nome do grupo, clique com o botão direito nele, renomeie e vamos chamá-lo de pessoas de alto desempenho Que esses clientes tenham o melhor desempenho em comparação com todos os outros clientes. Então, como você pode ver, a Tableau colocou todos os outros clientes no grupo “outros Vamos clicar em OK agora. E agora temos um nome melhor no lado direito. E faz sentido ter uma cor cinza para outros. Tudo bem, agora vamos criar outro grupo de clientes com baixo desempenho. Tudo bem, para fazer isso, vamos fazer o mesmo, vamos entrar na visualização e selecionar os clientes com um desempenho ruim. E uma vez que fizermos isso, vamos ver essa nova janela dizendo, ok, nove itens, e vamos selecionar o grupo. Mas em vez disso, se você afastar o mouse, verá que a janela desaparece Nesse caso, vamos até um desses pontos de dados e clicaremos com o botão direito nele. E então aqui temos a opção de agrupar, selecione isso. Agora, o que pode acontecer? O Tableau não criará um novo grupo no compartimento de dados, mas o incluirá como um novo grupo dentro do grupo já existente Você pode ver aqui no lado direito que temos um novo grupo com a cor laranja. E com isso, adicionamos um novo grupo ao cliente. Para renomeá-lo, vamos até o compartimento de dados e editaremos o grupo Vamos lá agora. Em vez de ter a lista dos membros, vamos clicar nela, renomeá-la e chamá-la de juristas. Clique em OK. E agora, com isso, temos uma boa nomenclatura para os grupos, também podemos mudar as cores do grupo Por exemplo, para o baixo desempenho, podemos ter vermelho. Para o alto desempenho, podemos ter o verde. Para fazer isso, vamos até as Marcas aqui para ver as cores. Clique sobre isso. Em seguida, selecionaremos Editar cores , como dizemos, para obter alto desempenho. Então, vamos selecionar esse valor e atribuí-lo ao verde. E queremos que o baixo desempenho tenha um vermelho e a cor do outro seja cinza. Como não é nosso foco, vamos clicar em OK. E, como você pode ver agora, os pontos de dados têm novas cores. E outro caso de uso para os grupos que usamos, bem como um filtro. Por isso, damos aos usuários a possibilidade de interagir com nossos pontos de vista, se concentrar em um grupo específico. Agora, para fazer isso, vamos ao nosso banco de dados, clique com o botão direito do mouse no grupo e mostre o filtro. Agora temos o grupo como filtro. E os usuários podem clicar entre os grupos para mudar o foco no cluster que podem analisar. Por exemplo, se eles não estão interessados em todas essas coisas boas e querem comparar o alto desempenho com o baixo desempenho para entender a diferença de comportamento entre eles, eles podem simplesmente removê-lo desta forma. Tudo bem, então é assim que você pode criar grupos no Tableau usando os dois métodos, seja a partir do Data Bain, especialmente se você tiver uma dimensão com baixa cardinalidade Mas se você tiver uma dimensão com alta cardinalidade, a ID do cliente, a ID do pedido, poderá criar grupos diretamente da visualização, o que é uma maneira muito rápida de atribuir os valores a grupos específicos Como você pode ver esse recurso no Tableau, os grupos são uma maneira realmente incrível agrupar dados B diretamente no Tableau sem voltar aos conjuntos de dados originais e criar o Tudo bem, agora você tem a seguinte tarefa para você. Acesse os pequenos conjuntos de dados e crie um novo grupo chamado classes com base no nome do produto Dimension Os três primeiros produtos pertencem à classe A e os dois últimos produtos pertencem à classe. Você pode passar o vídeo agora mesmo para realizar a tarefa e retomá-la quando terminar. Tudo bem, agora vamos criar rapidamente esse grupo. Vamos verificar primeiro a cardinalidade do nome do produto Vou apenas arrastá-lo e soltá-lo aqui nas linhas. E, como você pode ver, temos apenas cinco valores. Isso significa que tem baixa cardinalidade. E podemos fazer isso diretamente no Data Bain, clicando com o botão direito do mouse no nome do produto E então vamos para o grupo Criar. E agora vamos chamá-lo, vamos chamá-lo de aulas. Os primeiros três membros são da classe e os dois últimos membros são da classe B, que diz vamos. Ok, agora podemos verificar os valores. Vamos arrastá-lo e soltá-lo aqui antes do nome do produto. E como você pode ver, os três produtos são Classe A e os dois produtos aqui são da classe. Isso é muito fácil. Tudo bem, agora vamos resumir os grupos no Tableau, combinar valores semelhantes relacionados em categorias de alto nível E os grupos podem ser criados com base somente nas dimensões. Não podemos criar grupos para medidas e o grupo em si será uma dimensão discreta grupos no Tableau são muito úteis para simplificar sua visualização e facilitar a compreensão de seus dados, agrupando os pontos de dados em categorias claras e relevantes Tudo bem, pessoal, então isso é tudo para os grupos no Tableau. A seguir, aprenderemos um recurso muito semelhante chamado grupos de clusters. Podemos usá-lo para agrupar seus dados em grupos diferentes. 103. Udemy 8 3 Grupos de cluster: Tudo bem pessoal, agora vamos aprender outro método sobre como agrupar os membros, os valores das dimensões em grupos. E desta vez vamos usar os grupos de cluster no Tableau Mas, como sempre, primeiro vamos entender o conceito por trás disso, que possamos aprender a criá-lo no Tableau. Então, vamos. Tudo bem, então o grupo de clusters é outra forma de agrupar seus dados, usada para agrupamento de dados, que é uma técnica estatística para agrupar pontos de dados semelhantes No agrupamento de dados, temos um algoritmo diferente para calcular os Por exemplo, temos o algoritmo Manes e outro algoritmo e outro algoritmo chamado agrupamento hierárquico e outro chamado agrupamento baseado outro E a Tableau decidiu usar o algoritmo de mineração , pois ele é muito simples e fácil de implementar O algoritmo de mina é amplamente usado no agrupamento de dados. Agora, deixe-me mostrar como o algoritmo de Kemanes funciona. Digamos que, em nosso conjunto de dados, tenhamos os seguintes pontos de dados Primeiro, precisamos definir quantos clusters queremos criar. Neste exemplo, vamos usar três clusters e, depois disso, o algoritmo escolherá três pontos e os chamaremos de centróides Em seguida, ele pode atribuir aos pontos de dados o centróide mais próximo desse ponto de dados, ele pertencerá ao cluster verde E então ele vai para o próximo ponto de dados e calcula a ligação entre ele e os três centróides E então ele pode atribuí-lo ao centróide mais próximo. Para isso, será o cluster vermelho. O algoritmo fará isso para todos os pontos de dados e os atribuirá ao centróide mais próximo No final, teremos três clusters, o verde, o vermelho e o azul. Como você pode ver, o principal meio é muito simples e fácil de implementar. Tudo bem, agora, para entender os clusters, vamos realizar a seguinte tarefa. A tarefa consiste em identificar clientes de alto valor agrupando-os com base em suas vendas E para descobrir quais clientes geram mais receita e quais não. Tudo bem, agora, para criar o grupo de clusters, precisamos estar na página da planilha E desta vez, podemos criar os clusters a partir do painel de análise, e não podemos fazer isso no painel de dados Agora vamos ver como podemos criar os clusters e continuaremos com a grande fonte de dados. Já que precisamos de muitos pontos de dados aqui. Precisamos de duas medidas. Precisamos do lucro. Então, vamos rastreá-lo e colocá-lo nas fileiras. E vamos levar as vendas também para as colunas. E com isso, temos dois eixos, as vendas e o lucro Mas o que nos falta agora no meio são os dados do cliente. Cada cliente será um ponto. Para isso, vamos pegar o ID do cliente, arrastá-lo e soltá-lo aqui nos detalhes das marcas. Tudo bem, agora temos os pontos de dados e cada ponto representa um cliente. Agora, para criar o cluster, vamos mudar para o painel de análise Então, vamos até lá e, se você for aos modelos, encontrará o cluster. É muito fácil. Nós apenas arrastamos e soltamos aqui no nome clusters, e aqui teremos uma janela muito simples onde diz que as variáveis dos clusters são os selos e os lucros E então temos o número de clusters aqui. Como padrão, será automático. Isso significa que o Tableau descobrirá, a partir dos dados, quantos clusters precisamos aqui? Como padrão, temos automático. Isso significa que o Tableau descobrirá quantos clusters faz sentido criar a partir desses pontos de dados Como você pode ver, o Tableau já criou o cluster e criou três clusters Mas se você disser, você sabe o que, nós queremos quatro clusters ou cinco clusters, você pode ir até aqui e definir quantos clusters você precisa. Se você tiver cinco, deixe-me movê-lo aqui para ver o que está acontecendo. Agora temos cinco clusters. Se você quiser ter dois clusters, teremos apenas duas cores e assim por diante. Então, vou ficar com os três clusters. Isso faz sentido. É isso mesmo. Nesta janela, não há nada bem ou algo assim. Então, vamos fechá-lo porque o Tableau pode criar o cluster imediatamente Tudo bem, agora temos o cluster. A questão é: onde posso encontrar o grupo de clusters? Bem, se você acessar os dados no lado esquerdo, não encontrará nenhum grupo de clusters aqui porque agora temos essas informações apenas nas cores. Esse campo aqui é nosso cluster. Agora, podemos ter essa informação, esse grupo de clusters nos dados em, para usá-la em diferentes visualizações. Então, o que vamos fazer é simplesmente arrastá-lo e soltá-lo em algum lugar nos dados. Agora, aqui, podemos ver que temos novos campos e o ícone indica que esse campo é um grupo de clusters. Então, agora vamos dar um nome a ele, clusters de clientes. Tudo bem, agora podemos reutilizar esse cluster em diferentes visualizações, se necessário Tudo bem, agora o próximo ponto é como podemos editar nosso cluster. Então, agora temos três clusters. Que tal mudarmos para quatro? Como podemos fazer isso? clicaremos com o botão direito do mouse e aqui teremos a opção Iremos até as marcas aqui, clicaremos com o botão direito do mouse e aqui teremos a opção de editar. Então, vamos selecionar isso. Novamente, teremos a mesma janela. Portanto, para alterar o número de clusters, não faremos isso com base nos dados, faremos isso com base nas marcas. É assim que você edita os clusters. Agora, se você voltar aqui novamente e clicar com o botão direito para clicar em Clusters, você pode descobrir que temos outra opção chamada descrever clusters. Então, aqui vamos encontrar mais informações sobre nossos clusters. Vamos selecionar isso. Então, como você pode ver aqui, temos muitas informações sobre nossos clusters. Então, primeiro temos a entrada para o algoritmo ou para o algoritmo de agrupamento. As variáveis são as medidas que usamos em nossa visão, a soma aproximada, a soma das vendas e a próxima informação é o nível de detalhes. Normalmente, aqui temos as dimensões. Estamos usando. Agora , o nível mais baixo de detalhes, o ID do cliente. Como cada ponto de dados representa um cliente , temos mais informações sobre nossos clusters. Então, o número de clusters que definimos é três, o número de pontos de dados, o número de clientes, temos 800 clientes e, em seguida, temos a tabela aqui. Para cada cluster, temos informações como o número de itens ou o número de pontos de dados dentro de cada cluster No cluster 1, temos cerca de 617 clientes. No cluster dois, temos 171 e o cluster três é o mais baixo Temos 12 clientes. Os centróides de cada cluster, os pontos centrais dos Se você precisar de mais estatísticas sobre nossos clusters, podemos encontrá-las em describe clusters. É muito divertido trabalhar com os clusters e descobri que pessoas diferentes usam designs diferentes para apresentar os clusters. Por exemplo, um desenho que eu vejo em quase todos os lugares, é se você for até as formas aqui e depois escolher o círculo do campo. Agora, se você tem muitos pontos de dados, o interessante é ver a sobreposição entre esses pontos, mas agora é muito difícil ver isso nessa visualização Então, o que vou fazer com isso, vou me concentrar nesses pontos de dados. Vamos selecionar essas coisas. E então vamos dizer, ok, fique apenas. Vamos clicar nisso. Agora, ampliamos esses pontos para mostrar melhor aqueles que se sobrepõem em um visual amargo O que vamos fazer é ir para as cores e depois reduzir a opacidade Vamos reduzi-lo para algo em torno de 70% , acho que deve ficar bem. E agora nossa visualização parecerá realmente profissional e você poderá ver a sobreposição entre os pontos Tudo bem, então há outro design para atribuir uma forma para cada cluster. Então, antes de fazermos isso, quero ter novamente uma visão geral. Vou remover o filtro, então vamos remover o filtro daqui para outro lugar. E com isso estamos de volta à visão original. Então, o que vamos fazer com isso, vamos pegar o cluster e colocá-lo nas formas. Então, vamos rastrear e soltar o cluster nas marcas aqui nas formas. Então, como você pode ver, para cada cluster temos uma forma, temos o sinal de mais, o quadrado e o círculo. E se você quiser atribuir formas diferentes, o que você vai fazer é clicar nas Formas. E agora podemos ir até aqui e mudar a forma do cluster. Digamos que, em vez de perder para os três clusters, teremos X. E vamos clicar em OK E agora, em vez de falhas, temos o X. É assim que eu costumo criar os clusters no Tudo bem, agora, depois de criarmos os clusters, é muito importante interpretar os resultados dos clusters com a empresa, como se, por um lado, tivéssemos o cluster vermelho focado nos clientes com altos lucros Por outro lado, temos o cluster azul focado nos clientes com baixos lucros. Agrupar seus clientes com base nas vendas e lucros pode ajudar você a obter informações sobre seus que pode ajudar a empresa a direcionar sua estratégia de marketing de forma muito eficaz. Al, agora temos a seguinte tarefa para você. A tarefa é identificar o produto mais vendido agrupando os produtos com base na quantidade e nos lucros, criar cinco clusters usando a fonte de big data Você pode pausar o vídeo agora mesmo para realizar a tarefa e retomá-la quando terminar Tudo bem, agora vamos criar o cluster para os produtos. Aqui precisamos de duas medidas. Temos o lucro e a quantidade. Vamos primeiro ter os lucros. Podemos arrastá-lo e soltá-lo aqui nas linhas. E então vamos pegar as quantidades nas colunas. E agora precisamos da dimensão para definir o nível de detalhes, os pontos de dados. E aqui podemos usar o ID do produto ou o nome do produto. Então, vou agora para o nome do produto. Então, arraste e solte nos detalhes. Tudo bem, agora temos tudo. Temos as medidas e a dimensão, e vamos criar o cluster. Vamos para a versão analítica. E então pegamos o cluster, arrastamos e desenhamos aqui. E o Tableau criou aqui apenas dois clusters, mas a tarefa diz cinco clusters, então vamos ver aqui e definir cinco Tudo bem, então é isso. Agora temos cinco clusters para os produtos. Vamos fechar esse agrupamento. O espaço do produto sobre a quantidade e os lucros pode ajudá-lo a obter informações sobre o portfólio de produtos. E a empresa pode usá-lo para muitos funcionários. Por exemplo, para otimizar o gerenciamento de estoque e tomar decisões estratégicas sobre o desenvolvimento de produtos e marketing. Isso é realmente incrível. Tudo bem, vamos resumir. O grupo de clusters no Tableau é uma técnica estatística para agrupar pontos de dados semelhantes em clusters O algoritmo de cluster usado no Tableau é o principal meio de fácil implementação e compreensão agrupamento no Tableau é um dos principais recursos e é muito poderoso, já que o Tableau é a única ferramenta de inteligência artificial capaz traçar uma quantidade infinita Porque outras ferramentas de BI, como o power BI, sempre gostam de limitar o número de pontos de dados que você pode ver na visualização O que pode tornar realmente impossível criar clusters no power BI. agrupamento de dados na visualização é uma ferramenta muito poderosa para análises de dados e reconhecimento de problemas para ajudar as organizações comerciais a serem orientadas por dados, que significa tomar melhores decisões Tudo bem, então foi isso para os grupos de clusters. Em seguida, aprenderemos como dividir os valores da dimensão em dois subconjuntos usando os conjuntos do Tableau 104. Udemy 8 4 CONJUNTOS: Sobre como agrupar os membros, os valores das dimensões em grupos. Quando vamos usar os conjuntos no Tableau, muito parecidos com os clusters, como de costume Começaremos primeiro com os conceitos depois aprenderemos como criá-los no Tableau. Então, vamos embora. Tudo bem, agora digamos que temos os seguintes pontos de dados em nossa visualização Podemos usar conjuntos de dados para agrupar esses pontos de dados. Os conjuntos podem dividir seus dados com base em critérios ou seleções específicas em dois grupos de dados. O primeiro grupo, nós o chamamos de grupo. Esse grupo, você encontrará todos os pontos de dados incluídos nos subconjuntos de dados Esses pontos de dados são os membros do conjunto. E o outro grupo é o grupo externo. Esse grupo contém todos os pontos de dados que não estão incluídos nos subconjuntos dos dados Isso significa que os pontos de dados nesse grupo não são os membros do conjunto. Os conjuntos no Tableau dividem nossos dados em dois grupos, os grupos de entrada e saída Quando precisamos de conjuntos e por que isso é importante? Bem, podemos usar o subconjunto de dados para fazer uma análise focada em um cenário específico E também para comparar o subconjunto com os dados restantes Por exemplo, podemos criar um subconjunto dos dez principais clientes em nossos conjuntos de dados com base nas vendas E compare os subconjuntos com seus clientes restantes para entender seu comportamento e o que os coloca entre os dez primeiros Portanto, é um recurso realmente incrível do Tableau para entender seus dados e fazer análises focadas em cenários específicos E no Tableau, temos maneiras diferentes de criar os conjuntos. O primeiro a criar um conjunto fixo, usando uma seleção manual. E a outra forma é criar um conjunto dinâmico com base em critérios específicos. Aqui, temos duas maneiras de criar o conjunto dinâmico, usando a condição ou usando a classificação superior ou inferior. Agora, o último método de criação de conjuntos no Tableau é combinar dois conjuntos Ele pode criar novos conjuntos combinados. Como estamos combinando dados , é como as junções. Aqui temos quatro opções interna esquerda, direita e junção completa. Aqui, a saída pode ser novos conjuntos combinados, que são os diferentes métodos para criar conjuntos no Tableau Vamos dar rapidamente alguns exemplos simples para entender esses métodos. Tudo bem, agora voltando aos nossos cinco clientes, e agora vamos criar conjuntos diferentes usando métodos diferentes. Vamos começar com o primeiro set. Serão conjuntos fixos usando uma seleção manual. Aqui, selecionaremos manualmente quais clientes estão dentro dos subconjuntos e quais clientes estão fora Aqui, estamos atribuindo dois valores de entrada e saída. Por exemplo, vamos dizer que John está dentro do set e também apostamos. Mas Martin, George e Maria estarão fora do set. Como você pode ver, acabamos de selecionar manualmente quais clientes estão nos conjuntos. Então, vamos para o segundo conjunto, onde criaremos um conjunto dinâmico usando condições em que as vendas sejam maiores que 400. Portanto, aqui não selecionaremos nada manualmente. Vamos apenas definir a regra para o Tableau. E o Tableau fará isso automaticamente para nós. O Tableau pode ouvir todos os clientes e começar a atribuir os valores por dentro e A primeira cliente é Maria, não cumpre a condição, então ela estará fora do set. Em seguida, temos o segundo cliente, John. Ele tem pontuações altas ou 900 se cumpriu a condição, então ele é um membro do conjunto. O mesmo vale para George, 750, Martin também, mas Peter não tem nenhuma pontuação, então ele não preenche a condição. Ele será, mas Peter não tem nenhuma pontuação, então ele não cumpre a condição. Peter está fora. Então, usando essa condição, temos três clientes entrando e dois saindo. Agora, o que torna os conjuntos dinâmicos muito importantes e eficientes, digamos que, nos próximos dias, essas pontuações de clientes tenham mudado. O que acontecerá depois de seus dados de proporção no Tableau? O Tableau recalculará a condição e atribuirá novos valores se algo mudar. Portanto, há dinâmica e tudo será feito automaticamente Agora vamos para o terceiro. Temos conjuntos dinâmicos e agora vamos usar os dois principais clientes, que significa que as duas melhores pontuações estarão dentro dos subconjuntos e as outras estarão fora Se você der uma olhada nos dados, verá que Joan e George têm as pontuações mais altas entre os clientes Esses dois clientes entrarão. O resto vai sair. Novamente, tudo aqui é dinâmico e automático, basta especificar a regra e Tableau vai fazer o resto, certo? Ok. Então, esses são os três métodos para criar um conjunto. Em seguida, vamos avançar mais, criando um conjunto a partir da combinação de dois conjuntos. Aqui, vamos pegar o exemplo a seguir, em que criaremos um novo conjunto combinado combinando o conjunto um e o conjunto três. Aqui, é muito importante entender que o cálculo desses novos conjuntos combinados pode ser baseado na saída do conjunto um e do conjunto três. O Tableau não verificará os clientes da tabela, ele verificará apenas a saída dos conjuntos E aqui temos que configurar os conjuntos combinados e temos quatro opções. É algo parecido com as juntas, mas não exatamente como as juntas. Então, vamos analisar essas opções uma por uma. A primeira opção diz todos os membros em ambos os conjuntos. Isso significa que o cliente será membro do conjunto combinado se for pelo menos membro de um desses dois grupos. Então, vamos verificar nossos clientes. Maria não é integrante do primeiro e terceiro set, então não será tão boa integrante do grupo combinado. E o próximo cliente, John, é membro dos dois grupos. Então isso é mais do que suficiente. Então, ele também será um membro do conjunto combinado. E George é membro de um dos sets, então ele também será. Em Martin, aqui novamente é como Maria. Ele não é membro do set um e do set três, então ele também estará fora. Então, o último cliente, melhor, ele é cliente de um desses dois grupos. Isso será suficiente para ser um membro dos conjuntos combinados. Como você pode ver com essa opção, será suficiente o cliente seja membro de um dos dois grupos para estar no grupo combinado. Tudo bem, agora vamos para a próxima opção. Diz membro compartilhado em ambos os conjuntos. Isso significa que, para ser membro dos conjuntos combinados, o cliente deve ser membro dos dois conjuntos. Não é como a primeira opção. Basta que o cliente seja um dos conjuntos. O cliente precisa estar nos dois conjuntos. Vamos verificar nossos clientes. Novamente, Maria não é membro dos dois sets, então Maria vai sair. Mas, em seguida, temos o cliente, John. Ele é membro dos dois grupos. Isso significa que ele cumpriu os requisitos, também é membro do conjunto combinado. Então, agora, como você pode ver, para os outros três clientes, nenhum deles atende a esse requisito, que significa que nenhum desses clientes estará dentro do nosso conjunto. Bem, essa opção é muito restritiva. Tudo bem, então agora vamos para o próximo. Vai dizer defina um, exceto membros compartilhados. Então, o que isso significa, podemos ter todos os membros do conjunto um, mas eles não devem ser membros do conjunto três. Então, vamos verificar os clientes. Maria não é membro dos dois, então ela vai sair. E agora chegamos ao John. John é membro do primeiro conjunto, mas também é membro do conjunto três. Bem, desta vez, John não será membro deste grupo, porque estamos dizendo que exceto membros compartilhados. Então isso significa que John desta vez sairá na próxima. George não é membro do set one, então sairá automaticamente. O mesmo vale para Martin. Ele não é membro do set one. Mas agora, se você verificar Peter, ele é o único que cumpriu os requisitos. Peter é membro do conjunto um e não do conjunto três. E esse é exatamente o requisito para esse grupo. Então, Peter será um membro do conjunto de três. E esse é exatamente o requisito dessa opção. Então, somente Peter será membro desse grupo. Tudo bem, então agora vamos passar para o último. É exatamente o oposto. Então, diz definir três , exceto membros compartilhados. Portanto, o requisito para que os clientes sejam membros desse grupo combinado é ser membro do conjunto três, mas não do conjunto um. Tudo bem, agora vamos verificar nossos clientes. Eu realmente me sinto mal por Maria. Ela não é membro de nenhum desses conjuntos. Por exemplo, se seu nome é Maria, eu realmente sinto muito por isso. Não é intencional, mas agora é tarde demais. Eu já gravei, desculpe por isso. Da próxima vez, prometo que vou dar exemplos melhores. Mas, por enquanto, Maria também está fora desse grupo. O mesmo aqui vale para John. John é membro do terceiro set, mas Joan também é membro do primeiro set Então, ele não cumpre os requisitos para que John saia. Agora, se você olhar para os clientes, George é o único no set três e não no set um, então apenas John estará neste grupo e os outros dois estarão fora. Tudo bem, então, com isso, abordamos todos os cenários, todos os métodos que temos, os conjuntos do Tableau Tudo bem, pessoal, agora vamos ver como podemos criar conjuntos no Tableau Podemos criá-lo na página da planilha, não podemos fazer isso na página da fonte de dados E podemos fazer isso no compartimento de dados ou na exibição. Então, agora vamos criar conjuntos diferentes usando métodos diferentes. Mas primeiro vamos criar a visualização. Então, precisamos do ID do cliente. A propósito, em vez de arrastar e soltar, você pode clicar duas vezes no campo e ele também estará nas linhas de que precisamos, o primeiro nome. Clique no primeiro nome e gostaríamos de ver as pontuações também. Então arraste e solte as pontuações no ABC. Então, agora vamos criar o conjunto fixo usando a seleção manual. Para fazer isso, vamos acessar ID do cliente aqui no compartimento de dados. Certo, você clica nele e depois vamos para Criar. Por aqui temos conjuntos. Como você pode ver, o conjunto tem o ícone de juntas, mas não são juntas. Tem exatamente a mesma simplicidade. Vamos clicar nisso. E agora temos uma nova janela. Vamos ver, o que temos aqui? Primeiro temos o nome do conjunto, vamos chamá-lo de Conjunto um e fixo. Agora temos aqui três abas, condição geral e tampas Como você pode ver, esses são os diferentes métodos de criação de conjuntos no Tableau A guia geral é, na verdade, a seleção manual, a condição, como você sabe, o conjunto dinâmico. E a parte superior também é um conjunto dinâmico. Agora vamos com o primeiro. Vamos começar com a seleção manual geral. No meio, temos uma lista de todos os clientes em nossos conjuntos de dados. E temos que começar a selecionar manualmente quais clientes estão dentro e quais clientes estão fora. Em nosso exemplo, selecionamos o cliente dois e o cliente cinco para conhecer os membros do grupo. E tudo o que você não estiver selecionando estará no grupo externo. Então, isso define que o cliente está fora de 134. Vamos agora e clique em OK. Agora vamos ver o que aconteceu com os dados Bain. Temos um novo campo. Será uma dimensão discreta e, como está configurada, tem o seguinte ícone Como eu disse, é como o ícone das junções. Agora vamos ver os valores dentro desse campo. Vamos arrastá-lo e soltá-lo aqui. E agora, como você pode ver, temos apenas dois valores eliminados. É como um tipo de dados em ouro. Também temos o verdadeiro e o falso aqui. Nos conjuntos, temos apenas dois valores. Selecionamos o cliente dois para estar no conjunto e também o cliente cinco para estar no conjunto. O risco será eliminado. É assim que podemos criar conjuntos no Tableau usando a seleção manual e isso será corrigido Tudo bem, agora vamos criar um conjunto dinâmico usando a condição. Nosso exemplo foram os clientes com pontuação superior a 400. Vamos novamente para o lado esquerdo. Clique com o botão direito do mouse no ID do cliente, vá para Criar e depois para Definir, vamos chamá-lo agora, defina dois e vamos chamá-lo de condição. Como estamos criando agora uma condição, vamos acessar a guia condição aqui. Então, agora vamos especificar para o Tableau a regra para decidir quais membros estão dentro e quais estão fora A regra diz pontuação superior a 400. Vamos definir isso primeiro. Temos que selecionar isso por campo. Nosso campo é uma pontuação correta. E então a operação aqui não é igual, deve ser maior que 400. Então, temos que especificar o valor aqui. E isso define que, se a pontuação for maior que 400, os clientes entrarão. Caso contrário, ele pode sair. Agora vamos clicar em OK. E, como você pode ver, temos outra dimensão no painel de dados chamada conjunto dois, clique duas vezes Então, vamos verificar os valores. A pontuação aqui, 350 que está fora, 900 dentro, 750 em 500, e nulo, está fora Como você pode ver, é muito fácil definir o conjunto dinâmico que temos apenas para fornecer uma regra e o Tableau e fazer o resto Se amanhã tivermos dados diferentes, o membro do Sit mudará. Agora vamos criar outro conjunto dinâmico usando a classificação. Em nosso exemplo, tínhamos os dois principais clientes entrando e o resto saindo. Novamente, vamos para o painel de dados. Clique no ID do cliente, crie os conjuntos, vamos dar um nome a eles. Então, serão Sit three e Rank. Então, agora vamos para a terceira guia aqui no topo. Vamos lá para ver este exemplo. Vamos usar a pontuação para classificar o cliente, para que as duas pontuações mais altas possam ser obtidas. Para fazer isso, é muito fácil. Podemos defini-lo aqui por campo. Aqui no ranking, temos a parte superior ou inferior, como você pode ver. Então, vamos ficar com o topo. Em seguida, temos que definir o que estamos selecionando. Os dois melhores clientes, os dez, os cinco e os 20 melhores. Então, aqui temos que usar os dois e por pontuação, então estamos usando a pontuação, tudo está correto. E é isso, é assim que definimos a regra. E o Tableau fará o resto. É realmente lógico se você acabou de lê-lo. Os dois primeiros por pontuação. Tudo bem, isso é tudo. Vamos selecionar. Ok, novamente, como você pode ver, temos o conjunto aqui e os dados sendo capazes de se conectar. Agora vamos verificar os dados. Como você pode ver, John e George, eles têm o, é por isso que eles estão dentro, e o resto, eles estão fora. Como você pode ver, os conjuntos são muito fáceis no Tableau. Tudo bem, agora vamos complicar um pouco as coisas, criando conjuntos combinados. Vamos combinar o primeiro set com o terceiro set. Para fazer isso, vamos novamente para o compartimento de dados, mas desta vez vamos começar do conjunto. Vamos para o conjunto número um, clique com o botão direito do mouse em Conectar. E então temos aqui uma opção chamada Criar conjuntos combinados. Vamos clicar nisso. Como você pode ver, temos aqui uma nova janela para os conjuntos combinados. Primeiro, vamos dar um nome a ele. Então, será definido como quatro e combinado. Primeiro, temos que definir os dois conjuntos que temos. Aqui está o conjunto, já que começamos com ele. E, no lado direito, se você clicar nele, obterá uma lista de todos os conjuntos disponíveis no compartimento de dados. Então, temos o conjunto dois e o conjunto três. Nós vamos com o terceiro set. Tudo bem, com isso, definimos qual conjunto será combinado, mas agora temos que definir para Tableau como os dados serão combinados Aqui temos quatro opções. O primeiro será composto por todos os membros dos dois conjuntos. O segundo, apenas os membros compartilhados em ambos os conjuntos. E o próximo vai se concentrar no primeiro set, e o último vai se concentrar no terceiro set. Neste exemplo, vamos usar os membros compartilhados em ambos os conjuntos. Vamos selecionar isso. E como você pode ver aqui entre os sets, o ícone também mudou. Tudo bem, agora está tudo pronto. Vamos clicar em OK. Então, aqui novamente no Data Bain, temos um novo campo, nova dimensão. Vamos ver os resultados. Vou clicar duas vezes nele. Agora vamos ver os resultados. Estamos combinando o primeiro conjunto aqui com o conjunto três. Se você pesquisar o membro compartilhado, serão apenas o cliente dois, já que está dentro, no conjunto um e também no conjunto três. Como você pode ver, temos apenas um membro no conjunto combinado, que é o cliente, John. Porque é o único cliente compartilhado entre os dois conjuntos. Realmente não é tão difícil. Você só precisa prestar um pouco de atenção à opção de combinação que está usando. Tudo bem pessoal, até agora aprendemos como criar os conjuntos a partir do banco de dados usando métodos diferentes Em seguida, aprenderemos como criar os conjuntos diretamente das visualizações. Tudo bem, agora vamos criar uma nova visualização. E será algo semelhante ao grupo de clusters. Então, vamos ter as duas medidas, lucro e vendas. Então, vamos selecioná-los. Então, clique duas vezes nos lucros e clique duas vezes nas Vendas. Agora temos os dois eixos, o que nos falta agora são os clientes Para adicionar os pontos de dados, acessaremos o ID do cliente e clicaremos duas vezes nele. Agora temos nossa visão e vamos criar o conjunto diretamente da visualização aqui. É muito parecido com os grupos que vamos selecionar. Qual cliente será o membro do nosso conjunto. Então, neste exemplo, vamos selecionar os clientes com alto desempenho. Tudo o que você precisa fazer é selecionar assim. Vamos buscar esses clientes. E, novamente, aqui temos essa nova janela. Na última vez, criamos um grupo, mas desta vez vamos criar um conjunto com esses clientes. Então clique em Out e, em seguida, temos que selecionar esse conjunto Curet Então, vamos selecioná-lo. Agora temos uma nova janela e, como você pode ver, não podemos definir condições ou qualquer conjunto dinâmico. Ele nos mostrará uma lista de todos os clientes que selecionamos na exibição. E a única coisa que podemos fazer aqui é verificar se você selecionou todos os clientes corretamente? E se tivermos cometido algum erro, podemos remover o cliente. Agora vamos dar um nome a ele, vou chamá-lo de Set Customers high performers. Isso é tudo por enquanto. Vamos clicar em OK, então vamos selecionar isso agora. Como você pode ver, nada mudou ainda em nossa opinião. Agora temos um novo campo na linha de dados chamado set. Então, acabamos de criar um novo conjunto diretamente da visualização. Agora, rapidamente, quero te mostrar uma coisa. Se você estiver selecionando um grupo como esse digamos que a janela aqui desapareça O que você pode fazer é acessar qualquer um desses pontos de dados e clicar com o botão direito nele. E aqui a última opção é criar conjunto. Essa é outra maneira de criar um conjunto diretamente da exibição. Tudo bem, agora temos o conjunto. E você pode me perguntar, ok, o que você pode fazer com isso? Bem, podemos fazer muitas coisas com o aparelho agora. Então, primeiro, podemos destacá-lo em nossa visão. Para fazer isso, vamos pegar o conjunto do painel de dados e colocá-lo nas cores rapidamente Veja quais membros estão dentro e quais estão aqui. Como você pode ver, a tabela sempre usa a cor cinza para os membros que estão fora do conjunto. Claro que você pode mudar isso indo até o Marks. Então, se você for até aqui, vamos para Editar cores. E você pode definir aqui a cor de entrada e a cor de saída. Mas para mim agora, as cores estão bem. Então, vamos clicar em OK. Com isso, você está destacando subconjuntos de seus dados para os usuários finais Tudo bem, então o outro uso dos conjuntos em nossa visão é que, para focar em subconjuntos específicos, atualmente estamos mostrando a todos os clientes que entram nossa visão é que, para focar em subconjuntos específicos, e saem, como filtrar os dados apenas para os clientes que são membros do conjunto, somente para o grupo Para fazer isso, vamos ao nosso set. Clique com o botão direito aqui, você pode encontrar duas opções. Como você pode ver, por padrão, mostramos fora do set. Isso significa que estamos mostrando tudo. Mas agora temos outra opção chamada mostrar membros no conjunto. Isso significa que vamos filtrar os dados e mostrar somente os membros dentro do nosso conjunto, o grupo. Vamos selecionar isso e ver o que pode acontecer. Como você pode ver agora, Tableau, remova todos os clientes que estão fora dos conjuntos e podemos ver na exibição apenas os membros do conjunto Essa é uma maneira muito rápida de filtrar seus dados e criar um cenário específico e focado. Mas agora você pode dizer, você sabe o que? Vamos dar essa opção aos usuários. Vamos fazer com que o público em que os usuários decidam em qual subconjunto eles vão se concentrar Isso tornará sua visualização mais interativa e dinâmica podemos oferecer o conjunto como um filtro. Então, vamos ver como podemos fazer isso. Primeiro, temos que mostrar todos os pontos de dados em nossa visão. Então, vamos trocar esse Pac, vamos até nosso set, clique com o botão direito nele e selecionaremos Mostrar fora do conjunto, mostrar tudo Então, é selecionar isso. Em seguida, podemos oferecer o conjunto como filtro. Então vá ao nosso set novamente, clique com o botão direito nele e aqui temos a opção de mostrar filtro. Vamos selecionar isso. Agora, como você pode ver no lado direito, temos as duas opções de entrada e saída e tudo mais. Então, agora temos um cenário diferente. Se os usuários quiserem agora ver o panorama geral, todos os clientes, eles deixarão o filtro como está. Mas se tivermos um cenário diferente em que eles queiram se concentrar no subconjunto de clientes com alto desempenho Tudo o que eles precisam fazer é fazer, selecionar e filtrar. Então, vamos fazer isso. E agora, como você pode ver, estamos focando no subconjunto do grupo somente nos membros dos conjuntos E por alguns outros motivos, outros usuários querem se concentrar nos grupos que estão fora dos sets. Talvez para entender o comportamento e assim por diante. Então, eles vão desmarcar a entrada e selecionar a saída. Então, agora estamos nos concentrando no grupo que está fora dos sets. E, novamente, se você quiser ver o panorama geral, selecionará os dois. Então, eu realmente prefiro dar essa opção aos usuários decidirem em qual subconjunto eles selecionarão e em que se concentrarão, porque com isso você está cobrindo muitos cenários em apenas uma visualização Tudo bem, pessoal, agora com os conjuntos no Tableau, podemos dar um passo adiante Vamos dar a dinâmica completa aos usuários e eles terão a opção de definir qual cliente estará no conjunto. Porque até agora, o que fizemos foi que, ao criar as visualizações, definimos tudo qual cliente entrará e qual cliente sairá. Mas agora, em vez de redefini-lo, vamos dar às opções a dinâmica completa de definir todo o conjunto Então, vamos ver como podemos fazer isso. Para tornar o conjunto dinâmico e interativo, adicionaremos uma ação à nossa planilha Posteriormente, dedicarei tutoriais completos sobre as ações e a interatividade no Tableau Mas agora vamos aprender como adicionar uma ação para conjuntos. Tudo bem, então, para fazer isso, vamos para o menu principal do Tableau, para a planilha Então selecione isso e, em seguida, aqui, ações no Tableau. Vamos lá. Agora, não vou entrar em detalhes explicando todas as opções que temos nas ações, porque aqui temos muito mais do que conjuntos, temos muitas coisas. Então, agora é só me seguir, vamos para a ação de adição aqui. E então temos a opção aqui, alterar os valores definidos. Isso significa que as ações dos usuários mudarão os valores no conjunto de nosso conjunto. Então, vamos selecionar isso. Agora temos que dar um nome à ação, então vamos chamá-la de conjuntos de mudanças de ação. E agora podemos selecionar em quais planilhas essa ação pode ser aplicada Então, agora, se você for até aqui, poderá ver a lista de todas as planilhas que temos em todo o nosso trabalho. Então, agora eu quero aplicar essa ação somente nesta planilha, então está tudo bem E agora aqui estamos definindo o comportamento do usuário. Portanto, agora a questão é: quando a ação será acionada, passando mouse com o mouse ou selecionando os pontos de dados, ou abrindo o mouse ou selecionando os pontos de dados, um menu suspenso Então, vou ficar com o padrão. Vamos fazer com que o usuário clique nesses pontos de dados. Tudo bem, agora vamos definir a meta definida. Qual conjunto mudará quando fizermos a ação? Então, vamos ver o que temos aqui. Então, como você pode ver, temos duas fontes de dados. No tutorial que criamos, na pequena fonte de dados, três conjuntos. E na grande fonte de dados, criamos apenas um conjunto. Depois que a ação é acionada, os valores desse conjunto devem ser alterados. Então, vamos selecionar isso. E agora estamos chegando à parte interessante. Mas primeiro subcafé, OK, então aqui temos dois tipos de ações com o mouse Então, primeiro, vamos verificar o lado esquerdo, o que pode acontecer quando selecionamos um ponto de dados. A primeira opção vai dizer atribuir valores a serem definidos. Isso significa que ele criará um conjunto completamente novo a partir do que você selecionou. A segunda opção é adicionar valores a serem definidos. Portanto, a tabela conterá os valores antigos e tudo o que você estiver selecionando poderá ser adicionado ao conjunto. A última opção é qualquer coisa que você estiver selecionando será excluída do conjunto aqui. Na verdade, depende de como você deseja que os usuários interajam com a visualização. Ou você quer que eles criem um conjunto completamente novo, então você vai escolher a opção 1. Ou você deseja redefinir um conjunto e deseja que eles o estendam adicionando novos membros ao conjunto Então, você escolherá a opção dois ou deseja que os usuários comecem a remover membros dos conjuntos pré-existentes. Eu diria que vamos com a opção dois, em que o usuário adicionará membros ao conjunto predefinido. Tudo bem, então isso é para o lado esquerdo. O que pode acontecer quando o usuário começa a selecionar? E no lado direito, o que pode acontecer quando o usuário começa a se afastar da seleção? Então, aqui a primeira opção é manter os valores definidos. A segunda é adicionar todos os valores aos conjuntos. Isso significa que quando o usuário começar a se afastar da seleção, todos os membros, todo o cliente , estará no grupo, estará dentro do conjunto. E o terceiro é exatamente o oposto. O que vai acontecer? Todos os pontos de dados estarão fora dos conjuntos. Então eu acho que os dois são extremos. Podemos deixar como está, manter os valores definidos. Então, agora vamos manter essas opções e ver o que pode acontecer na exibição quando começarmos a selecionar. Então, vamos continuar, então, como você pode ver aqui, temos nossa nova ação. Vamos clicar em OK. Agora vamos entrar na exibição e começar a selecionar coisas. Mas antes disso, quero mudar a forma desses pontos de dados para ficar mais claro. Então, vamos às formas e usar o círculo do campo. Tudo bem, então agora eu não estou selecionando nada. se eu mover o mouse até aqui, você verá que nada vai mudar, mas a ação aqui é selecionar. Então, para clicar no ponto de dados, vamos clicar nele. Vamos nos afastar. Agora podemos ver que esse membro é azul. Isso significa que está no conjunto, e qualquer coisa em que eu esteja clicando nesses pontos de dados pode estar dentro do nosso conjunto. Ou podemos ir até aqui, por exemplo, e selecionar todas essas coisas ao mesmo tempo. Agora, qualquer coisa que eu esteja selecionando, a visualização como você vê, será incluída em nosso conjunto. Com isso, estamos nos tornando totalmente dinâmicos e damos ao usuário a opção de definir qual cliente está dentro e qual cliente está fora. Tudo bem, com isso, cobrimos tudo sobre os sets. Como criá-la como uma dinâmica fixa a partir do compartimento de dados, da exibição, como adicionar ações a ela, como adicioná-la aos filtros. Esse recurso no Tableau é muito bom. Tudo bem, agora vamos resumir os conjuntos no Tableau. Dividirá seus dados com base em critérios específicos ou seleção em dois grupos. Então, temos os subconjuntos, que conterão todos os membros dentro dos conjuntos E os subconjuntos de saída conterão todos os membros que não estão incluídos no conjunto Os conjuntos são um recurso muito importante no Tableau, pois permitem que os usuários se concentrem em subconjuntos de seus dados e os comparem com os dados restantes E os conjuntos são uma ótima maneira de adicionar dinâmica e interatividade às suas visualizações oferecendo opções para que os usuários definam em qual subconjunto eles se concentrarão Tudo bem, ok, então isso é tudo para os conjuntos no Tableau. Em seguida, aprenderemos como agrupar os valores das medidas usando canetas e como criar histogramas 105. Udemy 8 5 Caixotes: Tudo bem, pessoal, até agora, aprendemos métodos diferentes como agrupar os valores das dimensões em grupos. Mas agora aprenderemos como agrupar os valores das medidas em grupos. E para isso, podemos aprender os pinos no Tableau, como de costume. Primeiro, vamos entender o conceito por trás dos pinos e depois aprender a criá-los no Tableau Vamos lá, pessoal, antes que, ao aprendermos dimensões e medidas, aprendamos a fórmula secreta de construir novas visões. E isso é medido por dimensão, como vendas por categoria. Temos que construir uma visão a partir de duas medidas. Então, será medida por medida, como lucro por vendas, quantidade por lucro e assim por diante. Uma maneira de fazer isso é convertendo uma dessas medidas em canetas Portanto, teremos lucro com canetas de venda e quantidade com canetas de lucro Então, o que são canetas Benz? Divida os dados em grupos de contêineres do mesmo tamanho, resultando em uma distribuição sistemática dos dados. E podemos usar essas canetas para criar gráficos chamados histogramas O histograma classificará seus dados em canetas diferentes e, em seguida, contará seus dados em canetas diferentes e, em quantos pontos de dados temos dentro de cada Em histogramas, geralmente usamos o gráfico de peças para visualizar os dados Tudo bem, agora vamos dar um exemplo fácil para entender as canetas e os histogramas Tudo bem, então agora vamos ter os seguintes dados. Temos dez clientes e, com suas pontuações, as pontuações são como pontos que os clientes coletam. E agora queremos contar quantos clientes se enquadram em uma faixa de pontuação. Por exemplo, quantos clientes temos na faixa de 0 a 303060 e Então, primeiro temos que criar canetas. Para criar canetas, precisamos de poucas informações, como qual é o valor mais alto nas pontuações Então, será o primeiro cliente, o 63. E qual é o menor valor nas pontuações? Vai ser o zero. O próximo valor que precisamos definir é o tamanho do pino. Por exemplo, aqui vamos pegar o tamanho de 30. E agora temos todas as informações de que precisamos para criar os pinos Não se esqueça de que eles têm o mesmo tamanho, o que isso significa. Os primeiros pinos que temos são de 0 a 30 Começa com o menor valor de zero e o tamanho deve ser 30, é por isso que temos o intervalo de 0 a 30. Este é o nosso O próximo será 30-60. Novamente, como você pode ver, o tamanho é 30 E agora o último pino vai para 60-90 E com isso vamos começar porque com o último pino temos o valor mais alto Então, com isso, criamos a partir da pontuação da medida e canetas de tamanhos iguais. E agora, depois de criarmos nossas canetas, vamos contar quantos clientes, quantos pontos de dados temos dentro de cada caneta Tudo bem, agora vamos começar a contar os clientes para cada caneta. Nossa primeira caneta começa de 0 a 30, então vamos ver, quantos clientes temos dentro dessa faixa? Então, o primeiro cliente sair, não contará com isso. O segundo está dentro da faixa, então temos um cliente, dois clientes, três clientes. Esse cliente está fora do alcance, o mesmo aqui. Então aqui temos o primeiro cliente, esse cliente está fora. Temos o cliente número cinco, e é isso. Portanto, temos cinco clientes entre o 030. Tudo bem, então agora vamos para o próximo pino. Quantos clientes temos que sua pontuação é de 30 a 60? Tudo bem, então agora vamos começar a contar e escanear nossa tabela Acho que todos esses valores estão fora de questão. Temos esse cliente que está dentro dessa faixa. Então temos o 45 e também o 55. Portanto, temos quatro clientes, pontuação de 30 a 60, então este é nosso segundo pino Vamos agora para a última caneta. Então, temos a faixa de 60 a 90. E agora vamos contar quantos clientes temos dentro dessa faixa Portanto, temos dez clientes. Já temos nove, então acho que temos apenas um e esse é o cliente número um. E todos os outros valores não estão nessa faixa, então temos um cliente e pronto. Com isso, criamos um histograma para as pontuações. Só precisamos criar as canetas e contar quantos pontos de dados estão dentro de cada uma dessas canetas, e chamamos essas partes azuis E cada caneta tem um tamanho. Agora, digamos que queremos definir outro valor para o tamanho da caneta. E pegamos o valor dez. Então, o que pode acontecer? Podemos ter mais canetas, então a primeira será de 0 a 10. A próxima será de dez a 2020 a 30, e assim por diante Portanto, faz sentido que, se você definir um tamanho menor para as canetas, obterá mais partes dos dados em vez de três canetas . Agora temos sete canetas e, como você sabe, depois de criar as canetas, podemos contabilizar quantos clientes temos dentro de cada uma dessas Se você começar a contar, poderá ter o seguinte histograma Como você pode ver, o que define a pontuação são os valores mais baixos e mais altos nossos dados e também o tamanho das canetas. Como você pode ver, usando as canetas, criamos grupos diferentes a partir de uma medida Agora você pode me perguntar, por que precisamos histogramas? Por que eles são importantes? Bem, se você comparar a tabela do lado esquerdo com o visual do lado direito no histograma, poderá identificar rapidamente tendências e padrões na distribuição dos clientes Como você pode ver rapidamente, a maioria dos nossos clientes tem uma pontuação de 0 a 30 esse tipo de gráfico pode ajudá-lo a entender rapidamente se tudo estava bem ou se você precisa melhorar em determinadas áreas Defina novas estratégias e tome melhores decisões usando os dados. Tudo bem, agora vamos ver como podemos criar canetas e histogramas E podemos fazer isso somente na página da planilha. Não podemos fazer isso na página da fonte de dados. E há duas maneiras de fazer isso. Ou criamos canetas no painel de dados ou podemos criar canetas na visualização. Vamos começar com o primeiro. Então, agora vamos criar um histograma para as pontuações dos clientes E vamos ficar com a grande fonte de dados no lado esquerdo. Vamos para o painel de dados e precisamos da pontuação. Clique com o botão direito sobre ele. E então vamos para Criar. E aqui temos a opção de pinos. Vamos clicar nisso. Agora temos aqui uma nova janela para criar os pinos No primeiro, temos o nome do campo. Vamos deixar tudo como está. A segunda opção aqui o tamanho das canetas como padrão. O Tablo seguirá uma equação matemática específica para encontrar o tamanho adequado das Mas se você não quiser esse valor, pode alterá-lo. Então, por exemplo, vamos usar o valor de 20. Depois disso, encontramos informações sobre a faixa de valores Então, qual é o valor mínimo e o valor máximo que encontramos dentro da pontuação do campo e as diferenças entre eles? Por enquanto, isso é tudo o que vamos ter. O tamanho das canetas de 20. Vamos clicar em OK. Agora, se você verificar o compartimento de dados no lado esquerdo, poderá encontrar um novo campo chamado caneta de pontuação. É uma dimensão porque tem um número infinito de valores. A pontuação permanecerá, é claro, como medida. Vamos verificar os valores dentro do nosso novo campo. Então, vamos colocá-lo aqui nas fileiras. Agora, como você pode ver, temos as canetas e o tamanho de cada caneta é 20 Ok. Agora, até agora temos as canetas do placar O próximo passo para fazer um histograma é obter a contagem dos clientes Agora vamos usar essa medida, a contagem de clientes, arrastá-la e soltá-la aqui na exibição. E então eu tenho que alternar entre eles, então parece um histograma Com isso, temos nosso histograma, mas ainda não chegamos lá Para fazer com que pareça um histograma real, precisamos ter as canetas como contínuas. Se você verificar o pino de pontuação no lado esquerdo, verá que é discreto, é azul E agora vamos convertê-lo em contínuo. Clique com o botão direito nele e converta para contínuo nele. E ainda está na exibição como discreta, então temos que convertê-la também aqui e a visualização como contínua Com isso, criamos um histograma no Tableau. Vou adicionar o toque final, onde adicionarei os valores de cada pino. Então vamos até os rótulos, mostramos marca, etiqueta, e agora vou mudar também a cor em nosso histograma Então, vou pegar o pino de pontuação e colocá-lo nas cores. Vamos fazer isso. Ainda não estamos lá. Eu gostaria que o pino com o maior número de clientes fosse mais escuro Então, para fazer isso, vamos até os clientes com a cor e depois vamos até aqui e a invertemos. Clique em OK. Agora estou feliz. É assim que eu costumo apresentar os histogramas no projeto Uma vez que temos o histograma, temos que discuti-lo para entender os dados Normalmente, buscamos picos em busca de vales ou quaisquer valores atípicos Para histogramas, existem formas diferentes com diferentes interpretações A forma do nosso histograma que chamamos de inclinada para a direita Inclinado para a direita significa que o histograma do lado esquerdo tem o pico mais alto e, em seguida, a frequência dos dados diminuirá à medida que você for para E no lado direito, você terá a menor frequência dos pontos de dados, o que é naturalmente bom neste exemplo. Isso significa que temos muitos novos clientes que ainda não acumularam pontos. Os histogramas são realmente poderosos para ver a distribuição de seus clientes em um clique para entender rapidamente se há problemas em sua empresa ou se você encontra alguma nova tendência Agora, para este exemplo, decidimos que o tamanho do pino é 20. Digamos que você queira alterar a distribuição e também o tamanho. Então, para fazer isso, vamos ao nosso campo, clique com o botão direito nele e depois vamos para a edição. Então, vamos selecionar isso. E aqui podemos ir até aqui e mudar para dez. Vamos clicar em OK. E agora, como você pode ver, temos mais canetas e mais detalhes sobre nossos dados Agora você pode me perguntar: quero que seja mais dinâmico e quero dar aos usuários a opção de definir quantas canetas temos E para isso, podemos usar outro recurso chamado parâmetros, que estará no próximo tutorial. Tudo bem, agora, até agora, aprendemos como criar canetas a partir do painel de dados Há outra maneira de criar canetas e histogramas no Tableau, que é muito mais fácil do que a que Podemos fazer isso diretamente da visualização. Deixe-me mostrar o que quero dizer. Então, vamos criar uma nova planilha. E digamos que eu queira criar um histograma a partir das vendas Então, para fazer isso, vamos pegar as vendas e colocá-las nas estradas. E então vamos até aqui no show me. E redefinimos visualização do Tableau Portanto, o requisito para essa visualização é apenas uma medida Então, quando clicarmos nele, você verá que o Tableau fez tudo Se você verificar o painel de dados no lado esquerdo, já fomos nossa dimensão chamada caneta de vendas com a função de contínua E, claro, o Tableau vai sugerir o tamanho das canetas É claro que você pode mudar isso, mas, como você pode ver, é muito fácil. Se pegarmos apenas uma medida na exibição e clicarmos no histograma, o resto será feito E esse é exatamente o poder do Tableau na visualização Tudo bem, agora vamos fazer um resumo que dividirá seus dados em contêineres de tamanhos iguais, o que resultará em uma distribuição sistemática dos dados E as canetas são o método de criar grupos a partir de medidas. Isso significa que podemos criar canetas somente a partir das medidas. Não podemos criá-lo a partir de dimensões porque as dimensões já são pinos E os pinos em si são dimensões. E é melhor convertê-lo em dimensão contínua para ser usado em histogramas E uma limitação no Tableau é que você não pode criar pinos a partir de campos calculados E o objetivo principal de ter pinos e histograma é identificar rapidamente padrões e tendências na distribuição de Tudo bem, Kay, então tudo se resume aos pinos e histogramas. Com isso, aprendemos tudo sobre como organizar e personalizar nossos dados E terminamos este capítulo. seguir, aprenderemos no Tableau como filtrar seus dados usando técnicas diferentes em diferentes camadas 106. Filtros de Seção 9: Filtros no Tableau. muitos tipos diferentes de filtros para finalidades diferentes, como otimizar o desempenho ou também para que seus usuários explorem seus dados É por isso que é muito importante entendê-los e as diferenças entre eles. É por isso que, primeiro, podemos começar entendendo o conceito por trás dos diferentes tipos de filtros no Tableau E então podemos aprender os diferentes métodos de como criar todos esses filtros no Tableau Continuando, podemos aprender as várias opções diferentes sobre como personalizar os filtros no Tableau E, no final, vou compartilhar com vocês muitas dicas e truques baseados em práticas de uso de filtros no Tableau que eu costumo seguir em meus projetos Então, vamos começar com o primeiro tópico em que podemos entender o conceito por trás dos diferentes tipos de filtros no Tableau. Agora vamos. 107. Udemy 9 1 conceitos de filtro: Tudo bem pessoal, a melhor maneira de entender a hierarquia é ter um exemplo Se você der uma olhada em nossos dados, por exemplo, dos clientes, poderá descobrir que algumas dimensões estão relacionadas umas às outras, pois contêm informações semelhantes Por exemplo, na dimensão país, temos valores como Alemanha, EUA e França. E temos outra dimensão de cidade, onde você pode encontrar as cidades dentro desses países. Para a Alemanha, temos Berlim, Stuttgart. E então temos uma terceira dimensão, Código Postal, onde você pode encontrar os códigos dentro dessas cidades. Como você pode ver, essas três dimensões descrevem informações comuns. Eles nos fornecem informações sobre a localização do usuário e podemos relacionar essas dimensões usando a hierarquia Nas hierarquias, temos níveis diferentes. E começamos com o nó superior e o chamamos de nó raiz. Esse nó representa o nível mais alto de agregações em nossa hierarquia E agora vamos para o próximo nível da hierarquia, onde temos o país Neste nível, veremos mais detalhes sobre nossos dados. Onde temos, por exemplo, os dois valores, EUA e Alemanha, e as ligações entre os nós, chamamos isso de filiais. E agora vamos para o próximo nível em nossa hierarquia Temos o nível dois aqui na cidade. Veremos mais detalhes sobre nossos dados. Então, nos EUA, temos Portland e Seattle. E na Alemanha temos Stuttgart e Berlim. E, novamente, temos o link entre o nó pai e o nó filho usando as ramificações. E agora vamos para o último nível na hierarquia, temos o código postal E aqui vamos dividir ainda mais a estrutura com mais detalhes. Portanto, temos os seguintes códigos brutais para cada cidade. Agora, como o código postal é o último nível em nossa hierarquia e esses valores não têm filhos, chamamos esses nós de nós de nós da folha Os nós das folhas ou as folhas representam o nível mais detalhado de nossos dados nessa hierarquia Então, agora com isso, temos a estrutura completa da nossa hierarquia Como você pode ver, parece uma estrutura de árvore. O nó superior, que chamamos de nó raiz , representa o nível mais alto dos detalhes. Então temos os níveis intermediários, e eles são conectados usando ramificações. E o último nível, nós o chamamos de nós foliares, onde representa o nível mais baixo de detalhes. Temos o nó raiz, que representa o nível mais alto das agregações. Então, temos níveis intermediários conectados às filiais. E então temos as folhas, os nós das folhas. Eles representam o nível mais baixo de detalhes em nossos dados. Como aprendemos antes, podemos fazer muitas operações de laboratório no cubo Então, se tivermos o rake em nossos dados, podemos fazer duas operações muito importantes, o detalhamento e o detalhamento O detalhamento e o detalhamento são todas operações que nos ajudarão a navegar pela hierarquia para obter compreensão mais profunda ou superior dos dados Então, vamos entender primeiro como o detalhamento funciona. Digamos que estamos trabalhando com as vendas da Mejor. Começamos no nó superior, no nível mais alto. No nível mais alto, teremos o total de vendas em todos os conjuntos Por exemplo, vai ser 140. Então, agora estamos no nível mais alto, no nó raiz. E se você usar o detalhamento, você vai pular para o próximo nível inferior na hierarquia Isso significa que, nesse nível veremos mais detalhes sobre as vendas. Então, para os EUA, temos 90, e para a Alemanha, temos 50. E agora, se você quiser ver mais detalhes sobre seus dados, podemos nos inscrever novamente detalhar para ir para o próximo nível inferior na estrutura. Então, o que vai acontecer? Vamos para o nível dois e aqui a venda será dividida entre Portland e Seattle Temos 40,50 e, para a Alemanha, teremos 24 guardas de terno e 34 Isso significa que estamos vendo mais detalhes sobre nossas vendas. E agora, se você quiser ir para o nível mais baixo até as folhas, vamos detalhar da cidade até o código postal. Então, vai ficar assim. O Portland vai se dividir entre esses dois códigos postais. Digamos que Seattle seja a mesma porque temos apenas um filho O mesmo para Stuttgart, vai ficar 20, e Berlim, temos dois códigos postais, então vai se dividir novamente Então, como você pode ver, estamos usando o detalhamento para navegar pela hierarquia, levando-nos do nível mais alto para o nível inferior de detalhes É como se estivéssemos expandindo a árvore para ver mais detalhes e entender nossos dados. Tudo bem, agora vamos falar sobre a segunda operação do Alp, o detalhamento É exatamente o oposto do detalhamento. detalhamento nos levará de baixo para cima, nível inferior para outro de detalhes de como funciona. Digamos que vamos começar pelas folhas e vamos vender essas folhas. E agora podemos usar um detalhamento para passar do código postal para a cidade. Por exemplo, teremos o total de vendas em Berlim, 30, porque é a soma de dez mais 20. E então, em Utgard, permanecerá o mesmo, 20, Seattle 50 e Portland também, resumindo os valores das folhas Então, vamos ter o valor de 40. Como você pode ver, à medida que subimos, o valor vai ficar mais agregado Vamos ver se queremos ir para o campo, para que possamos usar novamente uma simulação para nos deslocarmos da cidade para os países. Alemanha, podemos ter um total de vendas de 50. Para os EUA, podemos ter um total de vendas de 90. Agora você pode usar, novamente, o drill up para ir até o nó raiz, onde você pode ter o nível mais alto de agregações Assim, podemos ter o valor de 140, o total de vendas dentro do nosso conjunto de dados. Como você pode ver, se tivermos uma estrutura hierárquica, podemos usar um detalhamento e um detalhamento para navegar pela estrutura hierárquica As hierarquias organizam e estruturam o membro das dimensões em uma estrutura de árvore lógica agrupando dimensões semelhantes. As hierarquias são muito importantes e fornecem dinâmica às suas visualizações, hierarquias são muito importantes e fornecem dinâmica às suas visualizações onde você pode ter uma visão geral e entender os dados no nível mais alto entender os dados no E você pode detalhar detalhes específicos para obter dados de conhecimento mais aprofundados. Tudo bem, agora estamos de volta ao Tableau. Vamos entender como podemos criar hierarquias no Só podemos criar hierarquias na página da planilha. Não podemos criá-lo na página da fonte de dados. Na página da planilha, podemos criar uma hierarquia na página principal de dados. Se você der uma olhada nas tabelas de clientes, verá que já temos uma hierarquia E aqui temos um pequeno ícone que indica que temos hierarquia, o nome da hierarquia chamado Country City, e no lado esquerdo aqui temos uma pequena Se clicarmos nela, a hierarquia pode se expandir e podemos ver as dimensões dentro dessa hierarquia Falando sobre dimensões, hierarquias poderiam ser usadas, apenas quatro Você não pode criar uma hierarquia a partir de medidas. E essa hierarquia que temos aqui é criada automaticamente a partir do Tableau Já que o Tableau analisou o conteúdo do país e da cidade e entendeu automaticamente que existe uma hierarquia entre eles Mas como queremos aprender como criar uma hierarquia, vamos removê-la e criar uma nova do zero Agora, para remover uma hierarquia, acesse o nome da hierarquia aqui e clique com o botão direito do mouse nela E então aqui temos a opção remover hierarquia. Aqui você precisa entender que as dimensões dentro das hierarquias não serão excluídas, somente a própria hierarquia será Assim, você não perderá nenhum campo na árvore lógica. A hierarquia lógica será removida. Tudo bem, agora vamos ver como podemos criar hierarquia no Tableau E vamos criar a hierarquia de localização. Vamos para o lado esquerdo dos dados e selecionaremos uma das dimensões. Não importa qual deles você vai selecionar, mas eu prefiro começar com o nível mais alto da hierarquia Aqui em nosso exemplo, será o país que selecionará o país radical. Clique nele. E então aqui temos algo chamado hierarquia E vamos selecionar Criar hierarquia. Vamos lá. Temos que dar um nome a ela, então vamos chamá-la de hierarquia de localização Então ele, como você pode ver agora no lado esquerdo, temos o ícone da hierarquia Dentro dela, temos apenas uma dimensão, o país. Agora, em nossa hierarquia, temos também a cidade e o código postal Então, como podemos adicioná-lo a essa hierarquia? Conforme aprendemos, a hierarquia tem níveis diferentes, e a ordem desses níveis é muito importante Temos país, cidade e código postal. Agora, para adicionar a cidade, basta arrastar e soltar a cidade abaixo do país aqui e liberá-la Com isso, agora temos a cidade dentro da nossa hierarquia. Vamos pegar também o código postal. Então, temos que arrastá-lo e soltá-lo abaixo da cidade. Vamos lançar. Com isso, criamos a hierarquia de localização com as três dimensões, país, cidade e código postal Novamente, se você quiser ocultar os detalhes sobre essa hierarquia, podemos reduzi-la aqui Ou, se você quiser ver os detalhes, podemos expandir a hierarquia Tudo bem, então essa é uma forma de criar hierarquia no Tableau usando o menu suspenso Na segunda forma de criar hierarquia, podemos rapidamente arrastar e soltar dimensões juntas Então, por exemplo, se formos para a tabela de produtos, também temos uma hierarquia aqui entre a categoria, o nome do produto e a subcategoria Nossa hierarquia começa com a categoria, depois a subcategoria e a última, as folhas, será o nome do produto Agora vamos ver como podemos criar a hierarquia usando o recurso de arrastar e soltar rapidamente Vamos pegar uma dessas dimensões, digamos que vamos começar com a categoria, arrastá-la e soltá-la dentro da subcategoria Então, agora estou passando o mouse e selecionando a subcategoria. Vamos lançar. Depois de fazer isso, a Tableau entende que queremos conectar essas dimensões Então, o Tableau criará uma nova hierarquia. Vamos chamá-la de Hierarquia do Produto. E vamos lá, ok. E agora vamos ver. No lado esquerdo, temos uma nova hierarquia chamada hierarquia de produtos com o ícone E temos duas dimensões internas, categoria e subcategoria categoria e subcategoria Estamos perdendo a terceira dimensão. Vamos pegar o nome do produto e colocá-lo na hierarquia. Agora temos problemas com isso. A ordem das dimensões dentro de nossa hierarquia está errada, porque a categoria de dimensão deve ser o nível um e a subcategoria deve ser o nível dois Como podemos resolver isso? Basta selecionar a categoria e arrastá-la e soltá-la sobre a subcategoria Vamos liberar isso. Isso significa que é assim que você altera a ordem das categorias. E com isso, temos a hierarquia do produto. Tudo bem, agora digamos que não queremos remover toda a hierarquia, queremos apenas remover um membro, uma dimensão da hierarquia Para fazer isso, digamos que queremos remover o nome do produto. Selecione-o e basta arrastá-lo e soltá-lo em algum lugar aqui no espaço vazio. E com isso, o nome do produto não é mais membro da hierarquia Então é assim que podemos remover dimensões da hierarquia. Mas quero colocá-los de volta em nossa hierarquia porque precisaremos deles mais tarde Então, vou colocar a subcategoria abaixo da categoria, e pegamos o nome do produto e o colocamos abaixo da subcategoria, e pronto Portanto, esses são os dois métodos de criar hierarquias no Tableau, soltando dominus ou arrastando e soltando rapidamente as dimensões para criar uma hierarquia É muito fácil. Tudo bem, agora temos essa hierarquia, a estrutura, como vamos usá-la em nossa visão, é muito fácil Vamos selecionar toda a hierarquia e, em seguida, arrastá-la e soltá-la na Visualização Então, aqui a hierarquia vai começar do nível um para os países, e vamos ver os valores do país Agora vamos ter uma dessas medidas. Vamos pegar as vendas e arrastá-las e soltá-las nas colunas. Então, agora, se você olhar de perto para o país, para a pilha de ameixas aqui, você pode ver que temos um novo sinal, o sinal de explosão Esse sinal indica que podemos detalhar essa dimensão. Então, agora vamos clicar no sinal de explosão. Como você pode ver, agora estamos detalhando nossa hierarquia para um nível inferior Agora estamos vendo mais detalhes sobre as vendas. E agora estamos no nível da cidade para o próximo nível. Agora, como você pode ver, temos a dimensão cidade. Nossas linhas, não as arrastamos e soltamos do banco de dados e as colocamos nas linhas que ela expandiu da hierarquia Novamente, aqui a cidade tem o sinal de mais que indica que podemos detalhar o interior da cidade. Vamos detalhar novamente. Como você pode ver agora, estamos no código postal e podemos ver mais detalhes sobre as vendas. Agora, se você verificar o código postal, não há sinal de adição, como a cidade e o país. Como estamos nas folhas, estamos no nível mais baixo de detalhes em nossos dados. Com isso, navegamos pela nossa hierarquia do nó superior até as folhas Como você pode ver, é muito fácil e muito dinâmico. Agora, digamos que estamos nas folhas e queremos detalhar até nível mais alto das agregações até o nó superior É muito fácil verificar novamente a cidade e os países que não temos mais, o sinal de mais, temos o sinal de menos O sinal de menos indica que podemos detalhar a hierarquia Então, vamos ver o que pode acontecer se você clicar no sinal de menos Como você pode ver, agora detalhamos as folhas, do código postal até a cidade. E os valores dessas células agora estão mais agregados. E agora a mesma coisa, se você quiser ir da cidade de volta ao país, vamos clicar no sinal de menos. Então, vamos fazer isso. E com isso, somos movidos para o nível um, para a agregação mais alta em nossa hierarquia Tudo bem, até agora, o que fizemos foi e detalhar nossa hierarquia usando as prateleiras de linhas e você sabe que são as linhas e as colunas Nós o usamos à medida que os desenvolvedores constroem nossa visão. Agora, a questão é como nossos usuários e o público analisam e detalham a hierarquia Porque a hierarquia também deve ser usada rapidamente pelos usuários para detalhar os detalhes Agora vamos ver como podemos fazer isso. Se formos até a vista aqui e passarmos o mouse sobre o país, poderemos ver novamente um sinal de mais Vamos clicar nisso. E, como você pode ver, detalhamos nossa hierarquia do país à cidade Agora vamos detalhar mais e detalhar o código postal. Podemos passar o mouse sobre a cidade e, como você pode ver, temos novamente o sinal de mais. Clique sobre isso. E com isso, detalhamos o código postal. É exatamente assim que os usuários podem detalhar a visualização. Agora, se quisermos voltar ao nível superior, podemos fazer o mesmo. Podemos ver o sinal de menos aqui. Clique nele e você volta para a cidade. E depois vamos para o campo também. Temos o sinal de menos, clicamos nele. E com isso, voltamos ao país. Como você pode ver com esses ícones, podemos navegar pela nossa hierarquia Agora você pode dizer que todos os seus usuários, você sabe o que, este é um ícone muito pequeno e meus usuários não gostam dele. Existe alguma outra maneira de detalhar e detalhar a exibição? Bem, sim, se você acessar qualquer um desses valores aqui e clicar nele, você pode ver nesta lista suspensa que temos um detalhamento. Se você clicar nele, detalhamos a cidade da mesma forma. Se você selecionar qualquer valor, não importa qual, vamos dar uma olhada aqui e detalhar novamente. E com isso estamos no código postal. Se você quiser detalhar, você pode fazer o mesmo, qualquer valor se encaixa radicalmente E aqui temos o detalhamento social. E para detalhar o país, acesse radicalmente qualquer valor do país e aprofunde Então, essas são as duas maneiras de detalhar e detalhar a exibição. Tudo bem, pessoal, até agora criamos nossas próprias hierarquias juntando essas dimensões em diferentes Mas no Tableau também temos hierarquias indiretas incorporadas data do tipo de dados no Qualquer campo com a data do tipo de dados tem a seguinte hierarquia Começa com o nível mais alto do ano, depois temos o trimestre do mês e, em seguida, o nível mais baixo, as folhas. Nós temos os dias. Esses quatro níveis são os níveis padrão dentro de cada campo com a data do tipo de dados em nosso conjunto de dados. Agora temos outro tipo de dados que também é válido, uma hierarquia indireta incorporada Temos os campos com a data e a hora. Aqui temos informações sobre a hora e temos sete níveis Começa exatamente como a data, então o nível mais alto será o ano, depois o trimestre do mês e depois o dia. Mas agora podemos detalhar mais detalhes, pois temos as informações de horário. O próximo nível serão as horas. Então temos minutos e segundos. Em segundo lugar, estão os níveis mais baixos de detalhes. Eles são nossas folhas aqui. Temos níveis civis da hierarquia. Data, data e hora. Eles têm uma hierarquia embutida nela. Agora vamos descobrir essas hierarquias no Tableau. Tudo bem, então agora vamos para a mesa de pedidos. E aqui temos duas datas. Não importa qual, os dois terão exatamente a mesma hierarquia Vamos pegar a data do pedido, arrastá-la e soltá-la aqui na rosa. Agora, como você pode ver, agora temos o sinal de mais. Isso indica que há uma hierarquia. E começa no nível mais alto com os anos. Agora vamos fazer uma medida para ver alguns dados. Vamos pegar a contagem de pedidos e colocá-la nas colunas. E eu quero mostrar a Israel os rótulos. Vamos mostrar alguns rótulos. Tudo bem, agora vamos descobrir a hierarquia dentro da data Como você pode ver no lado esquerdo, não vemos nenhuma informação sobre a hierarquia, o que significa que ela está realmente incorporada a esse tipo de dados Então, vamos ver os anos e clicar no sinal de mais para detalhar. Como você pode ver nas próximas informações temos as informações do trimestre Agora vemos o número total de pedidos por trimestre. Agora podemos ver mais detalhes sobre as contagens totais e depois detalhar o dia. E agora estamos no nível mais baixo do dia. Não podemos detalhar mais, por exemplo, horas, minutos e segundos, porque a data do pedido tem a data do tipo de dados. Como você pode ver, a data do pedido da dimensão tem quatro níveis, anos, trimestre, mês e dia. É muito bom tê-lo assim no Tableau porque é realmente padrão Trabalhei com outras ferramentas de BI e aí temos que construí-las por conta própria, o que é muito demorado para criar todas essas hierarquias Especialmente se você tiver um grande conjunto de dados aqui no Tableau, nossa vida é A Tableau decidiu ter uma hierarquia dentro de cada data. Tudo bem, pessoal, mais uma coisa sobre os arcos. Eles realmente organizam e estruturam suas visualizações e as tornam mais dinâmicas para os usuários. Por exemplo, requisitos para fazer vendas por país, vendas por cidade, vendas por código postal, e você não usa hierarquias, você acabará fazendo três visualizações, como aqui no lado esquerdo, ocupa muito espaço Além disso, é literalmente dinâmico. Mas, melhor do que isso, podemos criar uma hierarquia entre essas dimensões E podemos colocar tudo em uma única visualização. E então você dá as opções para os usuários finais detalharem e aprofundarem, dependendo do que eles precisam. Se eles quiserem as vendas por país, nós já as temos no topo. Mas se eles quiserem as vendas por cidade, tudo o que precisam fazer é detalhar até o próximo nível, e já temos, vendas por cidade. Se alguém precisar ir mais detalhadamente para acessar o código postal , também poderá detalhar as vendas por código postal. Como você pode ver, ele realmente sua visão mais dinâmica e será mais atraente para os usuários finais se comparada às laterais do elevador. Agora temos mais dinâmica, mais interativa para os usuários finais. Além disso, você está criando visualizações de lista em seus painéis Então, isso é realmente ótimo. Se você quiser detalhar o país, basta clicar no sinal de menos As hierarquias dão mais dinâmica à sua estrutura e organizam seus dados nas visualizações Tudo bem, agora vamos resumir. Hierarquias, organize e estruture os membros das dimensões em uma estrutura de árvore lógica As hierarquias são um recurso especial somente para dimensões. Você não pode criar hierarquias entre as medidas que podemos e detalhar para navegar por nossa hierarquia e obter compreensão mais profunda ou de alto nível de No geral, as hierarquias são muito importantes para organizar e estruturar suas entrevistas de dados E fornece aos usuários uma ferramenta poderosa para navegar e explorar seus dados de forma rápida e fácil, descobrir insights e tomar melhores decisões Tudo bem, então isso é tudo para hierarquias no Tableau. A seguir, aprenderemos como agrupar os membros das dimensões em hierarqucategorias usando 108. Udemy 9 2 Crie filtros: Tudo bem, agora temos a seguinte tarefa em que temos que esconder informações confidenciais Por exemplo, digamos que os dados dos EUA em nosso conjunto de dados sejam informações confidenciais e tenhamos que ocultar todos os clientes que vêm dos E agora vamos criar uma visão dos clientes. Vamos pegar a localização, o país e, em seguida, digamos que vamos lucrar com os pedidos. Tudo bem, agora, como você pode ver na planilha, podemos ver todos os países, incluindo EUA Então, agora vamos esconder essas informações confidenciais. Para fazer isso, vamos até a página da fonte de dados. E aqui no canto superior direito, podemos ver os filtros e adicionar um novo filtro. Então, vamos clicar nele. Em seguida, obteremos uma nova janela chamada Editar filtros de fonte de dados. É muito fácil aqui. Vamos até os anúncios e clicamos neles. Em seguida, obteremos uma lista de todos os campos que estão disponíveis em nossa fonte de dados. Como temos que contratar clientes dos EUA, precisamos do país de campo. Então, vamos verificar isso aqui. Em seguida, clique em Avançar. E aqui temos outra janela para configurar o filtro para o país. Então, como você pode ver, temos todos os países aqui listados. E agora podemos selecionar os países que devem ser incluídos em nossos conjuntos Ou podemos ir até aqui e clicar em Excluir. E vamos excluir os EUA. Isso significa que estamos filtrando todos os clientes com um país igual ao dos EUA. Vamos clicar. Ok. Agora podemos ver aqui uma informação rápida. Portanto, o filtro é baseado no país e os detalhes dizem que estamos mantendo os valores França, Alemanha e Itália. Então é isso. Vamos clicar em OK. agora verificar os dados em nossas planilhas Então, vamos voltar à nossa visão e, como você pode ver, não encontramos nenhuma informação sobre os EUA. E isso também pode afetar todas as planilhas conectadas a essa fonte de dados Por exemplo, se você for até aqui e criar novas planilhas, pegarmos o rastreamento dos países e o colocarmos aqui Você também pode ver novamente aqui. Não temos os EUA, temos os valores França, Alemanha e Itália. E com isso protegemos essas informações confidenciais, certo? Além disso, vamos para outro caso de uso da fonte de dados: reduzir o tamanho dos dados dentro do Tableau. Isso é muito importante. Se você tem um desempenho ruim no Tableau , precisa começar a pensar em como reduzir o tamanho dos dados em nossas visualizações E a primeira etapa para reduzir o tamanho de nossos dados decidir quais campos vamos usar para filtrar nossos dados. Um campo muito comum e comum é que podemos reduzir o número de anos em nossa fonte de dados. Vamos criar uma visão. Então, vou criar uma nova planilha. Vamos colocar as datas dos pedidos nas linhas e os lucros nas colunas. E então vamos fazer isso como um diagrama de peças e mostrar os resultados. Como você pode ver, temos dentro de nossos dados cinco anos de dados. Esse campo é um ótimo candidato para reduzir os dados e você precisa discuti-lo com seus usuários. Então, temos que perguntar: realmente precisamos cinco anos de dados dentro das visualizações É suficiente ter apenas últimos dois ou três anos? Digamos que, depois de discussões com os usuários, você diga isso, os dados relevantes para as visualizações estão começando em 2020. Qualquer coisa anterior não é mais relevante para as visualizações. Gostaríamos de ter tudo a partir de 2020. Para fazer isso, vamos criar um filtro de fonte de dados. Vamos voltar à nossa página de fontes de dados. Nós vamos voltar aqui novamente. Então, vamos às edições. E então vamos escolher o campo que vamos criar, o filtro da fonte de dados em cima dele, acessar os anúncios e, em seguida, precisamos da data do pedido. Nós o temos aqui. Vamos selecioná-lo. Ok, aqui, como é uma data, pergunte para nós em feiras em qual formato você deseja construir seu filtro. Como estamos discutindo sobre os anos , estamos interessados nos anos. Vou escolher os anos do formato e os próximos. Agora, com isso, obtemos uma lista de todos os anos em nossa fonte de dados. Ou você vai dizer, ok, eu gostaria de incluir tudo a partir de 2020 e não selecionar os anos antigos. Ou você vai dizer, você sabe o que, eu vou excluir os últimos dois anos, qualquer coisa antes de 2020, então você vai usar as exclusões e, com isso, estamos removendo os anos antigos Eu prefiro esse aqui, pois digamos que obtemos dados de 2023 em nossa fonte de dados. Você não precisa clicar nele toda vez . Com isso, estamos dizendo que todos os dados são relevantes, a partir de 2020. Vamos clicar em Ok. E com isso, você pode ver dentro de nossos filtros de fonte de dados, que temos um novo filtro com base nos anos das datas dos pedidos e você pode ver alguns detalhes. Diz que mantém 2020, 2020, 1,20 22. Com isso, estamos filtrando agora o ritmo da fonte de dados, as datas dos pedidos e o país Vamos bem. E, como você pode ver aqui, agora temos dois filtros na fonte de dados. Vamos voltar à nossa folha de visão sete. Podemos ver que temos apenas os dados a partir de 2020. Todos, todos os dados não são mais apresentados em nossas visualizações. é uma ótima maneira de reduzir o estresse e o tamanho dos dados que o Tableau precisa lidar, reduzir o escopo dos dados e também obter um ótimo desempenho no Tableau Então é assim que usamos os filtros da fonte de dados para reduzir o tamanho de nossos dados e também para ocultar as informações confidenciais Mas aqui, não se esqueça de que todas as planilhas conectadas a essa fonte de dados podem ser afetadas com esses filtros Tudo bem, agora vamos aprender como criar um filtro de contexto no Tableau Digamos que temos a seguinte visão. Teremos a categoria dos produtos e também a subcategoria E vamos considerar a medida, os lucros. Então, vamos dar uma olhada aqui e também mudar as cores. Então, vamos colocá-lo aqui também. Agora, nessa visão, temos todas as categorias de móveis, escritório e tecnologia. Mas os usuários querem, nessa visão, focar apenas no material de escritório. E para essa visão específica, todas as outras categorias são afirmações irrelevantes Então, eles querem se concentrar apenas no material de escritório por meio dos lucros. Isso significa que queremos filtrar os dados por categoria. Para fazer isso, vamos até a categoria aqui, segurar o controle e colocá-la nos filtros. E então vamos ter novamente a mesma janela para filtragem E aqui você pode ver os três valores, móveis, material de escritório e tecnologia. Para essa visão, queremos apenas o material de escritório. Então, o que vamos fazer, podemos remover os outros e deixar o material de escritório e clicar em “Ok”. Como você pode ver agora, removemos tudo e temos apenas uma categoria, o material de escritório. O trabalho está feito, certo? Portanto, temos os lucros parciais do material de escritório e filtramos os dados. A resposta é sim, a tarefa está concluída. Mas não estamos usando todo o poder do Tableau Sincere. O foco está apenas no material de escritório e estamos nos concentrando nesse subconjunto de dados Poderíamos reduzir todos os conjuntos de dados a apenas essa categoria E com isso, você pode obter muito desempenho no Tableau porque está se concentrando apenas em subconjuntos e todos os outros dados são removidos dessa visualização Nesse cenário, podemos usar o poder dos filtros de contexto. Agora, a questão é como tornar nosso filtro um filtro de contexto. Como você pode ver agora nos filtros, temos nossa categoria, é plupil E é tão bom quanto esse tipo de filtro chamado filtro de dimensão. Para agora promovê-lo ao filtro de contexto. Como aprendemos antes, temos uma ordem específica dos filtros, temos contexto e, em seguida, dimensão. Tudo o que precisamos fazer é nos conectar radicalmente. E aqui temos a opção de adicionar ao contexto. Depois de fazer isso, você verá que nosso filtro agora tem a pílula cinza As pílulas cinza indicam que esse filtro é um filtro de contexto. Agora você pode notar que nada mudou aqui, temos exatamente a mesma visualização, mas otimizamos o plano de fundo no Tableau, onde criamos conjuntos de dados Tumberal E tem apenas a categoria de suprimentos, então é uma tabela muito pequena em comparação com toda a fonte de dados. Tudo bem, agora eu quero mostrar como Tableau processa os diferentes tipos de filtros Como aprendemos, a ordem dos filtros é muito importante. Isso significa que o filtro de contexto pode ser processado primeiro, depois o filtro de dimensão, o filtro de contexto está dominando o comportamento do filtro de dimensão Tudo bem, agora vamos adicionar filtro de dimensão em nossa visualização Vamos usar a subcategoria para fazer isso. Clique com o botão direito do mouse e clique aqui, Mostrar filtro. Como você pode ver no lado direito, temos todos os valores incluídos no material de escritório. Mas em nossa fonte de dados original, temos muito mais subcategorias, como vemos agora a partir dessa visão E esse é exatamente o efeito do filtro de contexto nesse filtro de dimensão. Estamos vendo apenas os valores dentro desse contexto. Tudo bem, agora vamos alterar a definição do filtro de contexto e ver o efeito no filtro Dimension. Vamos voltar ao nosso Filtro de Contexto. Clique com o botão direito do mouse e edite o filtro. Vamos trazê-lo aqui lado a lado para o nosso filtro Dimension. Temos apenas esses valores. E temos aqui no filtro de contexto, apenas o escritório. Se incluirmos agora também a tecnologia, vamos aplicar e ver se, no lado direito, o valor mudará. Vamos lá. Agora, como você pode ver nas subcategorias do filtro de dimensão no lado direito, temos mais valores do que antes porque incluímos em nosso contexto em nossa tabela Tumberal, os Podemos mudar os valores ao redor. Vamos verificar apenas a mobília, aplicar o lado direito. E você pode ver que temos apenas quatro subcategorias com isso Você pode ver que o filtro de contexto está realmente dominando todos os outros filtros abaixo dele Entendendo a ordem dos filtros, você pode entender como o Tableau trabalha com esses diferentes tipos de filtros Então, vou trazer o filtro de contexto novamente para o material de escritório e abordar mais uma coisa sobre o filtro de contexto. Como aprendemos antes, é flexível. Isso significa que podemos reduzir o tamanho dos dados somente para uma planilha Isso significa que se você acessar qualquer outra planilha não encontrará aqui nenhum filtro de contexto Você pode decidir, para cada planilha se deseja reduzir o tamanho dos dados ou não Ao contrário do filtro da fonte de dados, em que ele pode afetar toda a pasta de trabalho, qualquer planilha conectada a essa fonte de dados Com o filtro de contexto, temos muito mais flexibilidade. Agora você pode perguntar: podemos usar o filtro de contexto para ocultar informações confidenciais Bem, a resposta é não. Deixe-me mostrar o porquê. Vamos dar um exemplo rápido. Vamos levar os clientes novamente. E temos a Country City, e vamos pegar também os lucros. Como você pode ver aqui, não temos os dados dos EUA porque temos a fonte de dados do filtro. E agora vamos dizer que os dados da Alemanha agora são confidenciais e queremos protegê-los usando o filtro de contexto. Vamos fazer isso. Vamos pegar o controle dos países e colocá-lo nos filtros e vamos dizer que queremos excluir a Alemanha. Então, vou clicar aqui em Excluições e clicar em OK Como você pode ver agora na visualização, não temos nenhuma informação sobre a Alemanha e promovemos o país como filtro de contexto. Então, clique com o botão direito nele e adicione ao contexto. E agora você pode dizer, ok, está tudo bem. Não temos nenhuma informação sobre a Alemanha, então estamos seguros. Bem, naturalmente, ainda há uma maneira de ver os dados alemães na exibição. Deixe-me te mostrar como. Se você for para a cidade aqui e vamos mostrá-la como um filtro. No lado direito, você encontrará todas as cidades da França e da Itália. Portanto, não há cidades da Alemanha ou dos EUA, mas aqui temos uma opção no filtro. Então, se você for até essa pequena seta aqui, podemos ir até aqui e ver todos os valores do banco de dados. E podemos explicar todas essas opções mais tarde, não se preocupe com isso. Mas vamos clicar aqui. Agora, como você pode ver, o filtro está mostrando dados sobre a Alemanha. Temos Berlim, temos Stuttgart. Isso significa que os dados estão naturalmente protegidos. Isso significa que estamos ocultando os dados confidenciais da exibição, mas ainda podemos ver todos os valores do filtro. É por isso que nunca use o filtro de contexto para proteger seus dados confidenciais ou dados confidenciais. Porque mesmo que estejamos vendo os dados apenas nos filtros, ainda estamos expondo os dados e os dados não estão protegidos Isso significa que, se você quiser proteger seus dados e ocultar as informações confidenciais, use somente filtros de fonte de dados Tudo bem, agora vamos passar para o próximo filtro em nossa cadeia. Temos o filtro de dimensão. Já criamos um filtro de dimensão em nossa visualização. Mas agora vamos entrar em detalhes e ver todas as opções que temos. Tudo bem, então agora vamos aos filtros nas prateleiras. E você pode ver que temos a subcategoria. É uma dimensão discreta, por isso temos a cor azul E agora, para ver todas as opções radicalmente, configure e edite, Filtre E agora que você já conhece essa janela, vamos trazê-la até aqui para ver o efeito diretamente na visualização. Então, primeiro temos aqui torneiras diferentes. O primeiro será sobre a seleção manual e o resto será um filtro dinâmico. Então, aqui temos quatro toques, condição geral do curinga e parte superior A primeira será a seleção manual dos valores. E o resto será como se você estivesse definindo uma regra. E o filtro será dinâmico aqui. Como de costume, como é discreto, veremos a lista de todos os valores possíveis que podemos ver E então você pode selecionar ou desmarcar manualmente os valores dessa lista E, como você pode ver no lado direito, excluímos. O padrão no Tableau está incluído, então isso significa que qualquer coisa que eu estiver selecionando nessa lista será incluída na exibição E qualquer coisa que eu não esteja selecionando, será excluída da visualização para ter os efeitos opostos. O que podemos fazer, podemos clicar em Excluir. E agora vamos fazer com que todos os valores selecionados sejam riscados. Isso significa que eles são excluídos da exibição e tudo o que não estiver selecionado será incluído na exibição. Então, aqui isso realmente depende. Se você quiser excluir apenas dois valores de uma lista longa , faz sentido usar delete. Então, agora, se você selecionar Aplicar, poderá ver na visualização que os valores restantes são application, Art e Benders O Tableau excluiu todos esses valores e você terá o mesmo efeito se selecionar as exclusões E selecione apenas o aplicativo Art and Benders. E para remover nossas seleções, podemos remover tudo daqui Portanto, não selecione nenhum, e podemos reaplicar nossa seleção no aplicativo Art and Benders E, como você pode ver, teremos o mesmo efeito. Então é assim que você trabalha com a seleção manual na primeira guia geral. Mas agora vamos para o próximo. E antes disso, quero incluir tudo aqui para não afetarmos o próximo. Então, vamos nos inscrever e depois vamos para os curingas. Então, aqui podemos trabalhar com o curinga. Se você tem uma dimensão com alta cardinalidade, isso significa que você tem uma longa lista de todos os valores possíveis na E se você selecionar tudo manualmente, vai ser muito doloroso. Então, em vez disso, podemos definir a regra se houver uma regra a ser definida. Então, aqui temos um campo de entrada, podemos escrever algo como, por exemplo, A. Então, aqui temos quatro opções. A primeira é contém, significa que em algum lugar do mundo existe um personagem A. E então a segunda opção com a qual começamos significa que o mundo começará com o personagem A. A próxima é exatamente o oposto, terminará com a. Então, a próxima corresponde exatamente. Isso significa que a palavra deve conter somente o valor a. Vamos começar com o primeiro. Se a palavra contiver um lugar, ela permanecerá na visualização Agora, como você pode ver, todas as palavras, palavras contêm um lugar. O aplicativo, nós o temos aqui no início e no meio. Arte também, no início. E aqui está no meio e assim por diante. Vamos experimentar o segundo. Vai dizer que se a palavra começar com a, ela permanecerá na vista. Então, vamos nos inscrever. Então, como você pode ver, temos apenas duas palavras que começam com a. Tudo bem, agora vamos para a próxima opção. Vamos acabar com. Mas em vez de A, vamos fazer com que qualquer palavra terminada possa permanecer na exibição, vamos aplicar isso. Como você pode ver, todas essas palavras terminam com o personagem. Bem, agora você pode perguntar, é sensível ao K? Bem, não é assim se você tem um grande, como você pode ver, ainda é o Tableau Vá e selecione esses valores. Agora vamos para a última, vai ser a combinação exata. Se você for até aqui e selecionar Ok, não verá nenhum dado. Mas se você tiver exatamente os rótulos e clicar em Aplicar, obterá apenas uma subcategoria É, é um rótulo? Mas nós não o usamos. Normalmente usamos contains ou começamos com endswith. É assim que o cartão branco funciona. Vamos limpar tudo para que os dados que temos contenham e clicar em Aplicar. Vamos para a próxima etapa. uma condição nos materiais anteriores com os parâmetros. Já trabalhamos com as condições. E no topo do que vamos fazer, vamos definir uma regra. E o Tableau verificará todos os valores e filtrará todos os valores que não atendem a essa condição Então, por exemplo, se você está verificando nossa visão, temos alguns valores negativos e os lucros e não queremos vê-los Vamos definir uma regra de que queremos ver todos os lucros maiores que zero, apenas os lucros positivos. Para fazer isso, vamos selecionar aqui por tabela de campos. Vou mostrar imediatamente a medida que está usando a visualização, portanto, estamos usando a soma do lucro correta. Então, vamos até aqui e ver a soma do lucro deve ser maior que zero. Conosco, definimos uma regra e vamos clicar em Aplicar. Como você pode ver, acabamos de remover a subcategoria que não atende a essa condição É isso aí, isso é muito fácil. Vamos passar para a próxima, mas a primeira letra redefine tudo. Então, vamos selecionar Nenhum. E então vamos clicar em Aplicar. Nesta guia, podemos definir se queremos ver os dez principais produtos ou cinco produtos, ou os mais baixos, ou os cinco últimos produtos. Novamente, temos que definir a regra quatro do Tableau. E o Tableau filtrará os dados com base em nossa regra. Aqui temos duas opções. Ou temos as subcategorias superiores ou as subcategorias inferiores Vamos até o campo aqui. E então aqui temos duas opções, como eu disse, superior e inferior. Então, podemos definir se dez primeiros são os cinco principais ou os principais parâmetros. Como aprendemos antes aqui, continuaremos com a mesma sensação de que estamos usando o lucro e pronto. E agora podemos ver na exibição que o Tableau filtrou nossa exibição com base em nossas regras Então, agora temos as cinco principais subcategorias. Tudo bem, então é isso. Essas são as diferentes opções de como filtrar as dimensões. Vou desmarcar tudo aqui, e depois vamos para a seleção de minerais E depois isso. Ok. Em vez de redefinir as regras para os usuários, vamos oferecer toda a dimensão como um filtro rápido para o usuário final E, como você sabe, para fazer isso, vamos até a dimensão, clique com o botão direito do mouse em podridão e mostre o filtro. O usuário acessará o filtro rápido no lado direito e começará a selecionar os valores que atendem às suas necessidades. Tudo bem, então agora vamos para o próximo. Temos o filtro de medida, conforme aprendemos na cadeia de pedidos está abaixo do filtro de dimensão. Então, vamos criar um filtro de medida. Tudo bem, então, para criar um filtro de medidas, vamos ver a soma dos lucros. Vamos controlar a frio, arrastar e usar os filtros. Em seguida, abriremos uma nova janela para configurar nosso filtro. E como é uma medida contínua, Tableau nos perguntará você quer filtrar os dados originais, todos os valores, ou você quer fazer as agregações e depois fazer os Como é medida, temos as seguintes agregações, como soma, média, mediana e assim por diante Ou, se você quiser fazer apenas o filtro nos dados originais, selecione todos os valores. Mas como temos a soma dos lucros, eu gostaria de usar a agregação da soma Vamos selecionar isso e , em seguida, continuar com a próxima. Agora vamos abrir uma nova janela para configurar nossa medida. E aqui temos quatro opções. Faixa de valores. Pelo menos, no máximo e especial. Como nossa medida é contínua, Tableau pode ser apresentado como uma faixa Tem um começo e um fim. Não é como nas dimensões em que obteremos uma lista de todos os valores da fonte de dados. Obteremos apenas dados agregados e poderemos configurar apenas o início e o fim Na primeira opção, podemos configurar o ponto inicial do intervalo e também o ponto final do intervalo. Você pode controlar os dois. No próximo, podemos controlar apenas um deles, somente o início. Aqui podemos especificar qual é o valor mínimo permitido nas visualizações. O próximo será exatamente o oposto. No máximo. Podemos definir o ponto final do intervalo. Qual é o valor mais alto permitido nas visualizações Novamente, o intervalo de valores em que podemos especificar o início e o fim. Só podemos especificar o ponto de partida. E, no máximo, podemos especificar apenas o ponto final do nosso intervalo. Então, o último, o especial, é sobre os valores nulos Aqui temos três opções, valores nulos. Se você quiser ver os valores nulos desse filtro, valores nulos, isso significa que você não quer ver nenhum nulo dentro de nossos dados ou todos os valores nenhum nulo dentro de nossos dados ou todos os Você está permitindo os dois. Então, como padrão, continuamos usando todos os valores. Vou continuar com isso e gostaria de configurar as extremidades e o início de nossas medidas contínuas. Como você pode ver, é muito fácil. Vamos lá e bata, ok. E com isso você pode ver que temos um novo filtro dentro de nossos filtros e, claro, ele tem a cor verde. Tudo bem, então primeiro vamos ao nosso filtro principal e o mostraremos como um filtro rápido. Então, conecte radicalmente e mostre o filtro. E agora podemos ver o intervalo no lado direito. Vamos aumentá-lo um pouco para ver o alcance. Agora, como você pode ver, temos início e fim, mas não é totalmente para toda a barra aqui. A tabela quer mostrar que não estamos mostrando todos os valores. Estamos mostrando apenas o intervalo do subconjunto. Então, agora o que pode acontecer se pegarmos o final para a direita e o final para a esquerda? Nada pode acontecer na vista. Podemos ter exatamente os mesmos dados, mas aqui podemos ver em nosso intervalo há cores diferentes. A parte clara pode indicar que, se você alterar os valores aqui, nada poderá acontecer na exibição. Como você pode ver. Se eu simplesmente movê-lo para cá, a visualização não será filtrada Agora, se eu começar a mover o início para dentro das partes escuras, você pode ver que agora temos um efeito na visão. A cor escura no controle deslizante são os valores relevantes e a parte clara são os valores irrelevantes Tudo bem, pessoal, agora vamos falar sobre o último tipo de filtro no Tableau, o filtro de cálculo de tabela É a parte inferior da cadeia. E você pode ver que cada tipo de filtro terá um efeito nesse tipo. Tudo bem, agora vamos aprender como criar um filtro de cálculo de tabela. E, como sugerem os membros, é um cálculo. E agora teremos uma seção inteira sobre como criar cálculos no Tableau Não se preocupe com os detalhes de como criar cálculos no Tableau, basta me seguir com as etapas agora Tudo bem, agora vamos fazer nossa medida nas marcas, contar radicalmente e, em seguida, aqui temos a opção de cálculos rápidos de tabela E então teremos uma lista de todos os cálculos diferentes que podemos fazer na mesa. E agora vamos com a porcentagem do total. Então, vamos selecionar isso. E agora podemos ver um pequeno ícone da medida, que indica que se trata de um cálculo de tabela. Então, segure o controle, arraste e solte na liberação dos filtros. Aqui, como é um campo contínuo, temos que defini-lo como uma faixa de coque solisticamente E agora podemos ver nos filtros duas medidas para o mesmo campo. O primeiro sem ícone de triângulo significa que é um filtro de medida. E o segundo com um ícone de triângulo, significa que é filtro de cálculo de tabela. O que podemos fazer com isso? Podemos oferecê-lo aos usuários para que possamos clicar erráticamente nele e mostrar o filtro Agora podemos vê-lo como um filtro rápido no lado direito e o usuário pode usar o filtro. Isso é tudo sobre o filtro de cálculo de tabela. Tudo bem, então, conosco, aprendemos os diferentes tipos de filtros no Tableau e como a ordem dos filtros na cadeia pode afetar uns aos outros Tudo bem, então agora vamos fazer um resumo rápido. Podemos começar com o filtro de extração na parte superior. Podemos usá-lo somente nas conexões de extração e não podemos encontrá-lo na versão pública do Tableau, não se preocupe com isso É muito semelhante ao filtro da fonte de dados. E, em seguida, teremos o filtro da fonte de dados. Para criá-lo, acessamos a página da fonte de dados. Aqui em nosso exemplo, criamos dois filtros de fonte de dados. A primeira delas é esconder as informações sigilosas do país EUA. E o segundo para reduzir o tamanho geral de nossos conjuntos de E não se esqueça de que o filtro da fonte de dados pode afetar toda a pasta de trabalho Todas as planilhas conectadas a essa fonte de dados. Em seguida, podemos criar todos eles na página da planilha. Então, vamos até lá. Então, aqui você pode ver muito bem como os diferentes tipos de filtros são classificados nas prateleiras dos filtros No primeiro, temos o filtro de contexto. O filtro de contexto da pílula cinza pode criar um subconjunto de dados ou uma tabela timbral somente É algo local apenas para essa visão. Mas não se esqueça, não use o filtro de contexto para ocultar ou proteger informações confidenciais. Uma vez que existe a possibilidade mostrar os valores nos filtros. Os próximos três filtros, geralmente os oferecemos aos usuários finais para dividir e detalhar as visualizações Assim, os usuários poderiam usá-lo para especificar um subconjunto de dados para fazer a análise de foco Em seguida, temos o filtro de dimensão, como a subcategoria. Depois disso, temos o filtro de medida. E o último na cadeia, temos o filtro de cálculo de tabela. E como esses diferentes tipos de filtros têm uma ordem lógica, filtros têm uma ordem lógica, seria bom ter essa ordem nos filtros rápidos do lado direito. Portanto, faz sentido ter o filtro de dimensão na parte superior. Em seguida, usaremos o filtro de medidas como o próximo e o último será o filtro de cálculo da tabela. Tudo bem, então isso é tudo. Pode ser confuso no início. Mas agora, depois de entender como o Tableau funciona e a ordem lógica dos filtros, tudo vai fazer sentido nas visualizações Tudo bem, então aprendemos como criar diferentes tipos de filtros no Tableau Em seguida, aprenderemos como aplicar filtros a várias planilhas no Tableau 109. Udemy 9 3 Personalize o filtro: Tudo bem, agora vamos falar sobre como aplicar os mesmos filtros em diferentes planilhas Porque se você estiver criando visualizações diferentes, acabará tendo exatamente os mesmos filtros em cada visualização. E será demorado se você acessar cada planilha e adicionar exatamente os mesmos filtros Então, em vez disso, podemos compartilhar os mesmos filtros para serem aplicados em diferentes planilhas E no Tab, temos quatro opções diferentes. Para fazer isso, podemos encontrar essas opções nos filtros, então não importa qual delas você pode escolher. Vamos usar o filtro de contexto, por exemplo, Conecta radicalmente E aqui temos a opção de aplicar às planilhas. E aqui você pode ver as quatro opções como padrão. Tablo vai deixá-la apenas como esta planilha. Isso significa apenas localmente para essa visualização. Aqui podemos ver outras opções, como todas usando fontes de dados relacionadas, todas usando essa fonte de dados e planilhas selecionadas Antes de tentarmos essas opções primeiro, vamos entender essas quatro opções. Tudo bem, agora vamos ter um exemplo muito simples para entender como aplicar filtros. Temos duas fontes de dados, DS 1 e DS 2, e temos planilhas diferentes conectadas a essas fontes de dados Temos a planilha um conectada somente à fonte de dados e a planilha dois conectada ao DS um e ao DS dois usando combinação de dados E a folha três está conectada apenas ao DS dois. Agora, digamos que estamos na planilha um e aí criamos um filtro. Então, agora vamos aprender como aplicar esse filtro em diferentes planilhas usando esses Sods Tudo bem, a primeira opção de que temos apenas essas planilhas significa que esse filtro estará disponível apenas localmente para a planilha Não o encontraremos na folha dois ou na folha três. Essa opção também é padrão no Tableau. Cada vez que você estiver criando um novo filtro no Tableau, ele usará somente essa opção Essa planilha estará disponível somente na planilha em que criamos A próxima opção que temos no Tableau usar essa fonte de dados Por exemplo, a folha está usando a do DS. Isso significa que o filtro pode ser aplicado em todas as planilhas conectadas à fonte de dados Neste exemplo, temos a planilha um porque ela está conectada ao DS um e também a planilha dois, que também está conectada à fonte de dados. Mas a planilha três não está conectada à fonte de dados um, ela está conectada apenas às duas. Isso significa que esse filtro não será encontrado na folha três. Isso significa que agora estamos compartilhando o filtro em todas as planilhas que estão usando a mesma fonte de dados Vamos passar para o próximo. Todos nós usamos fontes de dados relacionadas. Se você for usar essa opção, encontrará seu filtro em quase todas as planilhas da sua pasta de trabalho Então, vamos encontrar esse filtro na folha um, vamos encontrá-lo na folha dois e também na folha três. Isso significa que, se você estiver usando essa opção, distribuiremos automaticamente nosso filtro em quase todas as planilhas Vamos para a última, e é interessante, planilhas selecionadas Isso significa que podemos selecionar manualmente quais planilhas podem incluir meu filtro Por exemplo, eu poderia dizer que quero ver meu filtro na folha um e também no conjunto três sem nenhuma regra. Como você pode ver, temos aqui mais controle sobre onde nosso filtro pode ser aplicado. Os dois últimos, todos usando a fonte de dados ou todos usando a fonte de dados relacionada. Existe uma regra, e Tableau pode espalhar automaticamente nossos filtros nas planilhas dos meus projetos Costumo usar planilhas selecionadas com mais frequência do que as outras, porque gostaria de ter controle sobre onde meus filtros deveriam aparecer, em quais planilhas Isso é tudo sobre o conceito dessas quatro opções. Agora vamos voltar ao Tableau e experimentar essas opções de pacote de filtros Vamos para a categoria, vamos ficar com o filtro de contexto, nos conectar radicalmente e ir para o aplicado às planilhas E você pode ver que a opção selecionada aqui são apenas essas planilhas Esse é o padrão, isso significa que esse filtro de contexto será encontrado somente nesses relatórios. Se formos aos outros relatórios, não os encontraremos. Para mudar isso, vamos voltar ao filtro de contexto radicalmente, vamos tentar agora tudo usando essa fonte de dados Vamos clicar nele agora. Se você der uma olhada em nosso filtro, podemos encontrar um pequeno ícone que indica que esse filtro é usado em diferentes planilhas que estão usando a mesma fonte de dados Nessa visão, estamos usando a fonte de big data. Como você pode ver, nós a temos como fonte de dados primária. Qualquer planilha, qualquer exibição está usando essa fonte de dados. Esse filtro pode ser aplicado nele. Vamos ver as diferentes vistas aqui. Então, vamos mudar para este. Você pode ver que temos o filtro de contexto e também o primeiro, já que ambos estão usando a fonte de big data e o filtro será aplicado automaticamente nela. Mas agora vamos criar uma nova visualização em que estamos usando uma fonte de dados diferente. Vamos mudar para a pequena fonte de dados. Vamos pegar qualquer coisa. Vamos pegar o primeiro nome. Como você pode ver, o filtro ficará vazio porque a grande fonte de dados não é usada nessa exibição. Mas agora vamos usar a grande fonte de dados e ver o que a tabela vai fazer. Vamos remover o primeiro nome, voltar para a grande fonte de dados e usar também, vamos usar o sobrenome. Ao inserir essa visualização, esses dados, você pode ver que a tabela automaticamente me trará o filtro de contexto porque ele deve ser usado em todas as planilhas Ou seja, usando a fonte de big data. O que é muito útil se tivermos planilhas diferentes usando o mesmo contexto, por exemplo Em vez de criar o mesmo filtro repetidamente, podemos criá-lo em uma planilha e depois distribuí-lo em todas as planilhas que estão usando a mesma fonte de dados Ok, isso é tudo para essa opção. Vamos voltar ao nosso filtro de contexto e tentar outra coisa. Vamos mudar para aplicar a todos usando fontes de dados relacionadas. Vamos tentar esse. Clique nele, agora você pode ver que recebemos um novo ícone do Tableau Indica que esse filtro será aplicado a todas as planilhas com fonte de dados relacionada Agora vamos verificar o que pode acontecer com as outras planilhas usando essa opção. Vamos encontrar agora esse filtro quase todos os lugares nas primeiras planilhas, você pode ver que estamos usando os mesmos dados. Vai ser assim. o filtro de contexto aplicado à exibição. Na segunda planilha, veremos novamente o mesmo contexto porque estamos usando a mesma fonte de dados. Vamos agora criar novas planilhas nas quais usaremos a pequena fonte de dados. Estamos usando uma fonte de dados diferente. Clique nele e vamos pegar, por exemplo, o primeiro nome da visualização. Agora, como podemos ver nos filtros, temos nosso filtro de contexto. Embora estejamos usando uma fonte de dados diferente, não estamos usando a fonte de big data. Mas o Tableau traz esse filtro aqui porque estamos usando essa opção Mas, como você pode ver, é vermelho. O que está acontecendo aqui no filtro: se você passar o mouse sobre ele, diz que fontes de dados que contêm tabelas lógicas não podem ser usadas como fonte de dados secundária para combinação de dados Como esses filtros vêm de outra fonte de dados, da fonte de big data, Tableau precisa fazer uma combinação de dados entre eles para conectá-los Não funcionará se você tiver na fonte de dados secundária um modelo de dados lógico, como você conhece em nossa fonte de big data. Se você mudar para esta página aqui , temos um modelo de dados. Temos um modelo lógico em que conectamos os clientes aos pedidos e assim por diante. Tableau não gosta que, como fonte de dados secundária, tenha um modelo de dados ele não funcionará, mas se você tiver apenas uma tabela ou se tiver várias juntas na camada física, isso funcionará Se você voltar novamente, ele permanecerá vermelho enquanto a fonte de dados secundária tiver um modelo de dados lógico. Mas se você tiver uma mesa, tudo ficará bem. Você não receberá esse erro. Tudo bem, com essa opção, como você pode ver se está usando a mesma fonte de dados ou uma fonte de dados diferente, nosso filtro aparecerá. Agora vamos verificar a última opção. Vamos voltar à nossa visão aqui. Vá para o filtro de contexto e clique nele, Aplicar às planilhas E agora vamos para as planilhas selecionadas. Vamos clicar nisso. Tudo bem, agora temos uma tabela muito simples onde temos uma lista de todas as planilhas e descrições, as fontes de dados e alguns detalhes Agora podemos selecionar manualmente quais planilhas podem incluir nosso filtro Como você pode ver, parece que tudo está selecionado porque usamos a opção de fontes de dados relacionadas. Eu não quero isso. Vou selecionar tudo e começar do zero. Eu gostaria que meu filtro fosse o primeiro. O segundo. E esta é como tirar notas porque estamos atualmente nas planilhas De qualquer forma, está selecionado. E outros, vou deixá-lo desmarcado. Isso é tudo. Vamos selecionar Ok. Agora, se você verificar o filtro novamente, podemos encontrar um novo ícone que indica que esse filtro agora é usado em diferentes planilhas que selecionamos manualmente Vamos visitar o primeiro relatório. Podemos encontrar nosso filtro de contexto. O segundo é o mesmo, o terceiro pelo menos, porque criamos aqui esse filtro de contexto. Mas agora, se você acessar as diferentes planilhas, não encontrará esse filtro de contexto Como eu disse anteriormente, eu uso muito essa opção em meus projetos para ter controle em quais planilhas eu quero ver meus filtros modo geral, essas opções são uma ótima maneira de compartilhar seus filtros em diferentes planilhas e resolver o problema de criar os mesmos filtros repetidamente. Tudo bem, pessoal, agora vamos falar sobre como personalizar nossos filtros rápidos. Mas primeiro, vamos entender os filtros rápidos. Qualquer filtro que você esteja apresentando na exibição, nas visualizações para o usuário final interaja com a exibição Considerado um filtro rápido. Por exemplo, todos esses filtros no lado direito da exibição são filtros rápidos. Temos a subcategoria, a soma dos lucros Essas coisas são filtros rápidos. Os usuários podem começar a selecionar os valores dentro desses filtros rápidos para interagir com as visualizações. Agora, para personalizar esses filtros rápidos, vamos até aqui nesta pequena seta e clicar nela. Aqui, obteremos uma longa lista de muitas opções sobre como personalizar nosso filtro rápido, e elas também são. Em dois grupos. O primeiro grupo é sobre como personalizar o filtro rápido. O próximo conjunto de opções é sobre os modos de filtro que temos aqui e muitas opções sobre quais valores podem ser apresentados. No filtro rápido, temos apenas valores relevantes, todos os valores no contexto, todos os valores no banco de dados. Agora vamos nos concentrar nesses grupos de opções, mas primeiro precisamos entender os conceitos por trás deles. Tudo bem, como aprendemos antes, temos uma fonte de dados e uma planilha Dentro da planilha, temos um filtro de contexto e visualizamos os dados que serão enviados da fonte de dados para o filtro de contexto A individualização consultará os dados de contexto e o resultado será enviado de volta para a Agora, dentro da exibição, podemos criar um filtro. Agora a questão é: quais dados serão apresentados dentro desse filtro? Aqui temos muitas opções. A primeira é que vamos obter os valores do banco de dados, todos os valores no banco de dados. Com isso, os valores serão consultados diretamente da fonte de dados Com isso, estamos pulando qualquer coisa dentro da planilha. Estamos ignorando os dados no filtro de contexto e também nas visualizações Isso importa o que estamos fazendo nas planilhas? Os valores podem vir diretamente da fonte de dados. Tudo bem, essa é a primeira opção. Quando dizemos banco de dados, isso significa as informações da fonte de dados Na próxima opção, temos todos os valores no contexto. Desta vez, os valores no filtro virão diretamente do filtro de contexto. Como aprendemos anteriormente, o filtro de contexto pode gerar uma visualização Tumberal ou dados de Timbal dentro das planilhas Aqui, os valores virão diretamente do filtro de contexto e qualquer coisa que possa ser feita dentro da visualização não será considerada nos valores do filtro. Com isso, estamos pulando o nível de visualização. Estamos obtendo os dados diretamente do filtro de contexto e não dos dados. Tudo bem, então isso é tudo para essa opção. O próximo será apenas valores relevantes. Os valores do filtro agora podem vir diretamente da exibição, das visualizações. Isso significa que qualquer interação que estamos fazendo na exibição, qualquer filtragem pode afetar diretamente os valores que são apresentados em nosso filtro Como você pode ver, essas opções são muito úteis. E o Tableau agora nos dá o controle sobre quais dados podem ser apresentados em nossos filtros rápidos Porque, como você pode ver no Tableau, temos camadas e estágios diferentes, e os subconjuntos e o tamanho dos dados podem ser diferentes um do outro Normalmente, o tamanho dos dados na fonte de dados é muito maior do que o filtro de contexto. Com isso, você está definindo e controlando quais dados serão apresentados no meu filtro. Tudo bem, agora de volta à visão geral. Agora, para praticar essas opções, o que vou fazer é trazer novos filtros rápidos para uma visão geral. Vamos pegar o rato do campo, clicar nele , mostrar o filtro e também obteremos a cidade. Vamos até lá. Podemos mudar o pedido aqui. Então, vamos trazer primeiro o país, depois a cidade e a subcategoria Vou remover essas medidas dos filtros. Então, vamos removê-los. E com isso, temos esses filtros. Agora vamos verificar quais opções temos dentro da cidade do filtro rápido. Vá até a seta. Como você pode ver, o valor atual são todos os valores na hierarquia, porque a cidade faz parte da hierarquia de localização Mas agora vamos alterá-lo apenas para valores relevantes. Vamos fazer isso. Agora. Se você der uma olhada nos valores dentro das cidades, podemos encontrar quase todos os valores da fonte de dados. Então, nada mudou ainda. Mas à medida que começamos a interagir com nossos pontos de vista, os valores da cidade começam a reagir às nossas Por exemplo, vamos para o país aqui e começar a remover alguns países. Vamos desmarcar França, Alemanha, EUA. Como você pode ver, os valores dentro da cidade atuam de acordo com nossas seleções. É como se esses dois filtros rápidos estivessem conectados um ao outro. Isso é exatamente o que a opção de apenas valores relevantes faz com nosso filtro rápido. Esse é exatamente o objetivo dessa opção. Somente valores relevantes, tudo o que estamos fazendo na exibição, os valores dentro desse filtro rápido podem ser atualizados com a seleção atual Agora, é claro, se desmarcarmos a Itália, o que vai acontecer? A cidade filtrada ficará completamente vazia, como nossa vista. Está reagindo à nossa interação. Agora vamos mudá-la para outra opção. Vamos até aqui na seta. E agora vamos alterá-lo exatamente para os opostos, todos os valores no Vamos clicar nisso. Agora, o que vai acontecer? Tableau vai até a fonte de dados e traz todas as informações sobre a cidade e as coloca no filtro, independentemente do que selecionamos na exibição ou se temos um filtro de contexto e assim por diante Então, agora temos uma lista de todos os valores na cidade que estão disponíveis em nossa fonte de dados. Ela não será atualizada ou atualizada se estivermos clicando ou interagindo com nossa Por exemplo, se eu estiver adicionando outras cidades ou alterando outros filtros. Por exemplo, estou removendo todas as subcategorias. Você pode ver que é estático, nada será alterado na cidade porque Vá até a fonte de dados, obtenha todos os dados de lá. E isso é muito bom para otimizar o desempenho do Tableau e reduzir os recursos usados nesses filtros rápidos Agora vamos verificar outra coisa. Vamos selecionar todos os valores no contexto. Vamos clicar nisso. Isso significa que os valores dentro das cidades estão respondendo apenas ao filtro de contexto Como nosso filtro de contexto é baseado na categoria, precisamos trazê-lo para a visualização para alterar os valores. Vamos até a categoria radical, clique nela e mostre o filtro. Agora temos nosso filtro de contexto no lado direito. Todos os outros filtros são dimensionais. Agora, os valores da cidade podem interagir somente com a categoria, não com o país e a subcategoria. Agora vamos tentar isso. Por exemplo, se eu for ao país, removo todos os valores. Você pode ver que os valores na exibição desapareceram porque não estamos selecionando nenhum dado, mas os valores na cidade ainda estão lá. Vamos selecionar tudo. O mesmo para a subcategoria. Se eu remover tudo da subcategoria, você verá que a cidade não está reagindo Ainda é estático porque vem do filtro de contexto. Agora vamos trazer tudo de volta. Mas agora, se eu for para a categoria, para o nosso filtro de contexto, e vamos remover o material de escritório. Depois de removê-lo, você pode ver agora a cidade está reagindo à nossa visão Portanto, não temos nenhum valor porque não estamos selecionando nada da categoria. Aqui você pode ver que há uma conexão semelhante apenas com o filtro de contexto, mas não com o outro filtro. Isso é exatamente o que pode acontecer se você transformar a cidade em função do filtro de contexto. Tudo bem, com isso, aprendemos as três opções principais para controlar quais valores serão apresentados em nossos filtros rápidos. Mas quando começamos com a cidade, vimos que há outra opção chamada todos os valores na hierarquia Era o padrão, vamos selecioná-lo. Depois de fazer isso, o que estamos fazendo agora é conectar dimensões que estão na mesma hierarquia Se você verificar nossos dados Bain, temos uma hierarquia que criamos anteriormente É a hierarquia de localização e, dentro dela, temos quatro dimensões Temos o continente, o país, a cidade, os códigos postais. Agora, todas essas quatro dimensões, se as usarmos como filtro rápido, elas serão conectadas umas às outras. Vamos conferir o exemplo. Agora temos a cidade e o país na mesma hierarquia, e eles estão conectados entre si na categoria É nosso filtro de contexto, está vazio, mas ainda assim a cidade está mostrando valores. Isso significa que a cidade agora está desconectada do filtro de contexto ou de qualquer outro filtro, não na mesma hierarquia Se eu selecionar qualquer valor na categoria, você verá que nada está mudando na cidade. Mesmo que eu remova tudo, mas a cidade pode reagir uma vez e começar a desmarcar ou selecionar valores da mesma Se eu remover a França, a Alemanha, EUA, você pode ver que agora temos apenas as cidades da Itália. Eles são como se estivessem conectados um ao outro. Mas aqui temos algo especial sobre as hierarquias, pois, conforme aprendemos, temos níveis de dimensões O país está em um nível mais alto do que a cidade. As dimensões de nível inferior não afetarão as dimensões de nível superior. Somente uma dimensão de nível superior pode afetar a inferior. O que quero dizer com isso, vamos para o campo. Selecione todos os valores. Como você pode ver, agora temos aqui nas cidades, todos os valores. Mas se eu começar a selecionar qualquer valor a partir daqui, você pode ver que o país não está reagindo porque é de maior dimensão Mesmo se eu desmarcar tudo, ainda tenho os quatro países Isso significa que, como a cidade está em um nível mais baixo do que o país, isso não afetará o país. Mas se trouxermos agora um nível mais alto do que o país que é o continente, vamos ver o que vai acontecer. Vamos para o continente, conectar radicalmente e mostrar o filtro. Vou trazê-lo aqui agora, Vou trazê-lo aqui agora quando eu começar a desmarcar coisas no continente. Como você pode ver, os valores no país são afetados pela Por causa da hierarquia, o conteúdo é de nível superior ao do país Com isso, como você pode ver, é isso que pode acontecer se tivermos todos os valores na hierarquia Você tem que prestar atenção aos níveis das dimensões, e essas dimensões serão conectadas umas às outras. Com isso, abordamos todas as opções que poderíamos usar para controlar os valores dentro de nossos filtros rápidos. Ok, agora vamos falar sobre um grupo diferente de opções que podemos usar para personalizar nossos filtros rápidos. Temos os modos de filtro, temos lista de valores únicos, valor único, controle deslizante suspenso, lista personalizada e Para aprender isso, teremos o seguinte exemplo do que vamos fazer. Vamos limpar nossos filtros. Vou remover o país, a cidade e o continente. E teremos a subcategoria e a categoria. E vamos trazer também o nome do produto como um filtro. Clique com o botão direito nele e vamos mostrar o filtro. Agora temos os filtros rápidos. No lado direito, temos o nome do produto. Vou trazê-lo aqui para que pareça nossa hierarquia Tudo começou com a categoria, subcategoria e nome do produto Vamos mostrar todos os valores aqui. E pelo nome do produto. Vou mudar os modos para um menu suspenso ou uma lista. Tudo bem, então agora vamos começar com o primeiro filtro rápido da categoria e experimentar esses modos. Vamos até a seta e, como você pode ver, como padrão, é uma lista de vários valores. Como você pode ver, temos a lista novamente aqui como um valor único, temos a mesma opção, um valor único e outro é um valor múltiplo. O mesmo vale para o menu suspenso. Reduzimos o valor único e reduzimos como vários valores. Vamos experimentar essas coisas. Vamos para a lista de valores únicos. E como você pode ver agora o visual do filtro, a mudança para radiobuttonsow, pois estou selecionando esses valores dentro da categoria, como você pode ver, temos apenas um valor, como o nome diz, é Isso significa que estamos fazendo algum tipo de restrição. Somente um valor é permitido. Mas se você quiser ter vários valores como uma lista, vamos alterá-la volta para uma lista de vários valores. Aqui, é claro, você pode escolher valores e categorias diferentes sem restrições. Trata-se da lista de modos, valor único ou lista suspensa Ok, agora vamos tentar outros modos. Vamos usar desta vez um valor único, uma lista suspensa. Vamos mudar para este. E, como você pode ver no menu suspenso, você não encontrará todos os valores imediatamente na exibição Você precisa clicar no menu suspenso aqui. E então você pode selecionar os valores, valor único. Novamente, aqui podemos selecionar apenas um valor. Não podemos selecionar vários valores. Posso selecionar uma categoria por vez. E, como você pode ver , está funcionando. Vamos mudar agora para vários valores. Descer. Vamos ter, novamente, aqui, a mesma coisa. Temos um menu suspenso. Mas dentro do menu, podemos selecionar vários valores. Isso é tudo para o menu suspenso. Tudo bem, agora vamos passar para outro modo de filtro. Temos o controle deslizante de valor único. Vamos selecionar isso. E com isso você pode ter um controle deslizante. Podemos movê-lo para a esquerda e para a direita para ter valores diferentes, mas isso não é realmente interessante para uma dimensão com valores de string. Podemos usá-lo para números ou datas. Como não é muito bom ter um controle deslizante para valores, é melhor usar o menu suspenso ou uma lista para valores de string Então, isso é para os controles deslizantes. Eu raramente o uso nos projetos. Então, agora vamos passar para outro. Temos a lista personalizada, mas não vou usá-la na categoria. Vamos escolher o nome do produto e usar uma lista personalizada. Clique sobre isso. Agora, como você pode ver , o nome do produto não tem nenhum valor. Não podemos ver nada. Temos apenas uma caixa de pesquisa. Então, agora podemos pesquisar um valor. Por exemplo, vamos pesquisar por Apple. E, em seguida, pressione Enter. Agora você pode ver uma lista de todos os produtos que contêm o nome Apple. Então é como pesquisar dentro desse campo. Então, se você puder ir até aqui e começar a selecionar os valores que deseja que estejam no filtro. Ao clicar aqui nessas caixas, vou ver uma lista de todos os valores que estou selecionando. Com isso, criamos nossa lista usando a caixa de pesquisa, mas aqui não estamos vendo nenhum dado por causa das categorias. Então, vou voltar do controle deslizante para a lista de vários valores Vou selecionar tudo. E agora podemos ver que estamos selecionando apenas a subcategoria de telefones, porque selecionamos aqui, a Apple Com esse tipo de lista, os clientes podem selecionar sua própria lista. Então, podemos adicionar mais coisas, como a Samsung, aqui. Então, vamos pesquisar. Também vou adicionar esses produtos à lista. E com isso, estamos dobrando ou adicionando mais produtos à lista Se você quiser limpar tudo, podemos ir até aqui e limpar a lista. Essa é uma maneira muito boa de pesquisar um valor específico, especialmente se você tiver muitos valores dentro do nome do produto. Agora vamos tentar a última opção que temos nos modos de filtro, temos os curingas. Vamos selecionar isso. Agora podemos ver que temos novamente uma caixa de pesquisa onde podemos inserir um valor. Mas agora estamos procurando um padrão específico em nossos dados. Para mostrar como isso funciona. Em nossa opinião, também obteremos o nome do produto. Agora vamos pesquisar exemplo de padrão específico. Quero pesquisar todos os produtos que começam com o personagem A. Para fazer isso, vamos ver aqui depois do A. Não importa qual personagem virá depois disso. É por isso que vamos usar a estrela do personagem. Vamos continuar com isso. E, em seguida, pressione Enter. Podemos ver no nome do produto Tableau filtrou os dados acordo com nosso padrão, nosso padrão de pesquisa Podemos ver aqui todos os produtos que começam com o personagem A. Vamos dar outro exemplo. Digamos que queremos começar com PP, então não importa qual personagem vai seguir, teremos a estrela. Vamos entrar. Temos aqui apenas quatro produtos que seguem esse padrão, e é a palavra de ou. Podemos pesquisar os últimos personagens. Digamos que deva terminar com, em vez de ter o início no final, teremos a estrela no início. Temos estrela, então vamos pressionar Enter. Todos esses produtos terminam com o personagem. Se eu quiser movê-lo para cá, alguns deles são nomes muito longos, você pode ver, por exemplo, aqui estantes de livros. Termina com todos esses produtos e termina com o personagem. É assim que esse modo funciona. Os curingas, podemos usá-los para pesquisar padrões específicos em nossos dados. Novamente, isso é muito útil. Se tivermos uma dimensão com muitos valores, podemos usar a pesquisa. Para encontrar os dados específicos de que precisamos. Com isso, abordamos todos os modos diferentes que temos nesta categoria para personalizar nossos filtros rápidos. Tudo bem, agora vamos passar para outro conjunto de opções para personalizar nossos filtros rápidos. Em cada filtro rápido, temos muitas informações. Por exemplo, temos essa parte inferior extra chamada all, ou temos um título. Ou podemos pesquisar um valor específico, ou podemos redefinir coisas e assim por diante. Assim, podemos personalizar todas essas informações no Tableau. Vamos até aqui novamente. E então podemos ir para a personalização. E agora podemos ver todas essas opções mostrando todos os valores. Esse é exatamente o primeiro valor que podemos selecionar. Desativado. Só podemos ter os valores da dimensão, do filtro, mas às vezes é muito bom. Por exemplo, aqui na subcategoria, se você quiser desmarcar muitos valores, basta ir e sair, selecionar tudo com isso, remover todas as seleções e selecionar Com isso, podemos selecionar os valores muito rápido. Vamos passar para o próximo. Temos esse pequeno ícone de pesquisa. Ao passar por aqui, você pode pesquisar, por exemplo, por Art Enter. Então, você obterá o valor dentro dessa dimensão se quiser ocultá-lo e organizá-lo para os usuários. Por algum motivo, você pode ir até aqui e personalizar e depois desativá-la Depois de desativado, você pode ver o pequeno ícone desaparecer, mas acho que não faz mal tê-lo em cada filtro rápido Vamos ativá-lo novamente. Como você pode ver com essas opções, estamos personalizando nosso filtro rápido Vamos verificar outra opção. Vamos personalizar. E aqui é muito interessante que o programa aplique um padrão. Vamos selecionar isso. E depois de fazer isso, você receberá dois novos padrões: cancelar e aplicar. Estou selecionando agora no meu filtro, como você pode ver, nada está mudando na exibição. Isso significa que ele não enviará nenhuma consulta à fonte de dados ou ao filtro de contexto para obter os dados. Nada está mudando, desde que eu não esteja clicando aqui no botão Aplicar. Depois de clicar em Aplicar, o filtro enviará a consulta para o Tableau e a Tabela responderá com dados Isso é muito bom se você vai selecionar muitos valores. Cada vez que você seleciona um valor, o Tableau fará os cálculos, talvez faça sentido Primeiro, deixe-me selecionar tudo e depois fazer os cálculos. Se você não ativar essa opção, como na categoria, toda vez que selecionamos e selecionamos do filtro que o Tableau precisa para nossa interação com ele, estamos gerando muitos cálculos no Tableau à medida que clicamos Mas aqui, enquanto selecionamos os valores, nada muda até decidirmos dizer, ok, terminei. Agora vá e faça os cálculos. Novamente, essa é uma ótima maneira de reduzir os cálculos desnecessários no Tableau Tudo bem, então o que mais podemos personalizar em nossos filtros rápidos é o título. Assim, podemos decidir se você quer mostrar um título ou não, ou você pode escolher o próprio nome do título. Se você for até aqui, você diz ok, em vez de subcategoria, vou ter menos entre elas e tornar tudo pequeno por algum motivo Vamos clicar em OK. Como você pode ver agora, o título mudou, mas o nome do conjunto de dados não mudou Portanto, se você for para a subcategoria, o nome permanecerá como está Acabamos de renomear o nome do filtro. Tudo bem, então já abordamos quase tudo sobre como personalizar nossos filtros rápidos no Tableau Tudo bem, então aprendemos como aplicar filtros a várias planilhas no Em seguida, vou compartilhar com vocês minhas principais dicas e truques que costumo usar em meus projetos quando começo a usar filtros no Tableau 110. Udemy 9 4 dicas e truques: Agora vou mostrar as melhores práticas dos filtros do Tableau que eu costumo seguir em meus projetos. Vamos. O primeiro passo que eu tenho para você é utilizar esses filtros. O filtro de extração, o filtro da fonte de dados e o filtro de contexto. Vi muitos projetos em que os desenvolvedores realmente os esquecem ou os ignoram porque não são individualizações realmente importantes, mas são muito importantes para otimizar o desempenho no Tableau Meu conselho aqui é que você sempre discuta com os usuários finais sobre a promoção de um desses filtros que você tem que individualizar para ser primeiro um filtro Se não puder ser um filtro de extração , o filtro da fonte de dados e a última opção para otimizar o desempenho é trazê-lo como um filtro de contexto. Porque às vezes, na individualização, você realmente não precisa de todos os dados de que não precisa Como, por exemplo, dez anos de individualização de dados. Tente discutir isso com os usuários para dizer que talvez vamos trazer apenas dois anos de dados para as visualizações E então você pode utilizar um filtro de extração ou filtro de fonte de dados em seu trabalho. que pode ter um grande impacto no desempenho geral do Tableau Não esqueça nem ignore esses três filtros. A segunda dica de filtro que tenho para você é sobre como otimizar o desempenho no Tableau Ou seja, evite usar apenas valores relevantes em seus filtros rápidos. Por exemplo, se formos para a subcategoria aqui, podemos ver que ela está atualmente definida apenas com valores relevantes Se você usar essa opção para todos os seus filtros rápidos, o que pode acontecer? O desempenho no Tableau será muito ruim e tudo ficará muito lento Então, podemos mudar isso para outra coisa como todos os valores no banco de dados ou no contexto. Podemos ir e trocar isso. Com isso, você reduzirá o estresse na memória e nos recursos do Tableau, mas vamos entender o porquê Tudo bem, agora vamos entender o que pode acontecer no Tableau se você estiver usando seus filtros de todos os valores no banco de dados ou no contexto É o mesmo quando os espectadores ou seus usuários iniciam os relatórios. Se você enviar apenas uma consulta para a fonte de dados, e a fonte de dados responderá com os resultados de volta. Isso significa que teremos apenas uma consulta inicial quando o usuário iniciar a visualização. Mas, por outro lado, se você estiver usando apenas valores relevantes, o que pode acontecer? A visualização continuará enviando consultas após consultas à fonte de dados, sempre para obter uma atualização e atualização na Isso significa que a visualização continuará enviando várias consultas para cada interação do usuário, o que pode realmente afetar o desempenho no Tableau Porque toda vez que o usuário estiver clicando em algo ou interagindo com a exibição, a visualização continuará enviando consultas à fonte de dados para obter uma atualização sobre a O que pode usar muitos recursos e memória no Tableau. E isso tornará tudo mais lento porque cada usuário clica em algo na exibição ou, e interagindo, a exibição continuará enviando consultas para a fonte de dados, o que consome muita memória e recursos do Tableau E isso vai desacelerar tudo. Tenha cuidado com seus filtros rápidos Se você está tendo tudo apenas em valores relevantes, as coisas podem ficar lentas. Se os usuários estão sofrendo com um desempenho ruim no Tableau, talvez pense em trocar todos esses filtros todos os valores no contexto ou no banco de dados Tenho outra dica de filtro sobre otimizar o desempenho no Tableau, que é evitar usar dimensões com alta cardonalidade como filtros rápidos Essas dimensões podem afetar o Mas primeiro, vamos entender o que é cardinalidade? Cady é o número de valores distintos no campo. Por exemplo, em nosso banco de dados, temos o ID do cliente. Temos cerca de 800 IDs de clientes e muitos nomes de produtos, esses dois campos considerados de alta cardinalidade Por outro lado, temos outras dimensões, por exemplo, a categoria. Temos apenas três valores ou os países em nosso banco de dados, temos apenas quatro países, a subcategoria também Temos apenas 17 subcategorias, consideradas essas dimensões E se você os estiver usando, o desempenho será bom. Mas se você começar a usar essas dimensões com alta precisão, o desempenho pode ser reduzido A melhor prática aqui é evitar o uso de alta cardinalidade Tudo bem, de volta aos nossos filtros rápidos. Em nossa opinião, como você pode ver a categoria e a subcategoria, existem dimensões com baixa cadalidade Não há problema em deixá-lo à vista, mas o nome do produto tem muitos valores. São dimensões com alta cadalidade. Vale muito a pena discutir com os usuários se eles realmente precisam desse filtro na exibição. Se você descobrir que ninguém precisa dele, basta removê-lo da exibição para ter um bom desempenho no Tableau Agora vamos para a próxima dica de filtro. É isso, digamos que os usuários realmente queiram ver o nome do produto ou o ID do cliente, qualquer dimensão com alta cardinalidade Na visualização aqui, a dica é mudar os modos de filtragem. Em vez de ter uma lista suspensa ou uma lista, podemos usar uma combinação curinga para dimensões com alta cardinalidade Por que ter uma lista de todos os produtos ou clientes na exibição é uma coisa ruim no Tableau ou ruim para o desempenho Cada vez, o Tableau precisa acessar a fonte de dados ou o banco de dados e preparar uma lista distinta de todos os clientes ou todos os produtos a serem apresentados na exibição Em vez de ter uma lista, poderíamos alterá-la para Wildcard match E, como você pode ver, o Tableau não está preparando nada. Portanto, não temos nenhum valor a ser apresentado na exibição, somente se os clientes começarem a interagir com o filtro rápido Depois disso, o Tableau vai até o banco de dados e traz os valores relevantes E com isso, estamos evitando usar muitos recursos e cálculos desnecessários no Tableau Se você tem dimensões com alta cardonalidade, evite usá-la ou, se quiser usá-la, use wild card match Tudo bem, então vamos para o próximo lugar. Praticar no Tableau também consiste otimizar o desempenho no Tableau, que é começar a usar a aplicação patum em Porque se você não usar, deixe-me mostrar o que pode acontecer a cada vez. Ainda estou selecionando algo. É como uma consulta eletrônica enviada para a fonte de dados. Essa é uma consulta, segunda consulta, terceira consulta, quarta consulta e assim por diante. Cada vez que clico nos meus filtros, geradas muitas consultas à fonte de dados, o que está consumindo muito desempenho Em vez de ter esse filtro, podemos personalizar e adicionar fundos como aprendemos antes. Podemos ir até aqui, depois personalizar e mostrar o Applypatom Agora, ao clicar nesses valores no filtro, nenhuma consulta é gerada para a fonte de dados. Não estamos usando nenhum recurso no Tableau. E quando terminar de selecionar o que preciso , pressionarei Ok ou aplicarei o que pode acontecer, uma consulta será enviada à fonte de dados para trazer o resultado para a exibição. Com isso, estamos reduzindo o número de consultas que nossas visualizações estão gerando no Tableau, que é muito bom para Minha recomendação aqui, se você tem um filtro como a subcategoria ou uma dimensão com alta cardinalidade, onde você está usando uma lista, onde você está usando uma lista, Como os usuários não selecionam apenas um valor, eles geralmente selecionam vários valores e, no final, podem aplicar. Mas em um filtro como a categoria, temos apenas três valores, como se não funcionasse usar apply bottom, apenas três, então o usuário vai gerar no máximo três consultas. Não há problema em não usar um fundo liso com dimensões com cardinalidade muito baixa Com alta cardinalidade ou cadialidade média, como uma subcategoria, use um fundo liso Tudo bem, o próximo tipo de filtro que temos também é sobre o quadro de desempenho, que é evitar usar excluir e sempre incluir, se possível Então, por exemplo, se você for para a subcategoria, temos aqui a opção de incluir ou excluir se você estiver usando valores de exclusão Essas consultas que serão geradas no Tableau são mais complexas do que incluir Mais complexo significa mais recursos e pode atrasar o relatório ou a exibição no Tableau Evite usar delete quando possível, então vou voltar a usar include, que tem melhor desempenho. Tudo bem, então vamos para a próxima. E prometo que esta é a última sobre desempenho, que é minimizar o número de filtros rápidos em sua visualização. Esses filtros rápidos ocuparão não apenas o espaço na exibição, mas também gerarão muitas consultas. Muito estresse reduzirá todo o desempenho no Tableau. Evite usar muitos filtros rápidos e converse com os usuários sempre que precisarem de novos filtros. Se é realmente necessário colocá-lo na visualização, porque eu vi muitos Jects que os usuários sempre querem Muitos filtros tentam discuti-los. E nem sempre traz um novo filtro rápido para o Tableau, porque você acabará tendo desempenho muito ruim na exibição e ninguém ficará feliz com tempo de resposta ruim nas visualizações Tente minimizar o número de filtros rápidos no Tableau para que todos fiquem felizes Agora vamos trazer mais filtros para nossa visualização. Vamos, por exemplo, escolher a data do pedido, vou mostrá-la como um filtro. Vamos pegar as informações de localização, o país também, talvez a cidade Agora temos que começar a classificar essas informações. Normalmente começo meus projetos com o primeiro filtro é o aspecto de data ou hora que temos na visualização Aqui temos apenas a data do pedido. Vamos arrastá-lo e soltá-lo na parte superior porque os usuários podem começar a pensar em qual data e ano eu quero ver nas minhas visualizações Eles sempre se concentrarão primeiro. Sobre o aspecto da hora e da data. Depois disso, temos dois tipos de informações ou duas hierarquias Nos filtros rápidos, temos aqui as informações de localização, temos a cidade e o país Então, aqui abaixo, também temos as informações sobre o produto Então, nossa hierarquia aqui, não temos que misturá-los. Separe-os primeiro, comece com o tópico, por exemplo, o local. Primeiro vamos falar sobre a cidade e o país. Em seguida, falaremos sobre as informações do produto a seguir, assim como a ordem lógica em nossa hierarquia Nossa hierarquia começa, por exemplo, com o país em um nível mais alto do que a cidade Comece sempre com o nível mais alto e depois desça para o nível inferior. Por exemplo, aqui devemos trazer o país e o topo, e então a cidade deve estar abaixo dele. Se tomarmos, por exemplo, o código postal, vamos colocá-lo também no filtro, o código postal deve estar abaixo da cidade. Como você pode ver no filtro rápido, estamos reconstruindo a ordem lógica dos níveis na hierarquia O mesmo vale para o produto. Primeiro temos a categoria, a subcategoria e depois o nome do produto Aqui, está tudo bem com isso. Adicione o usuário, comece a filtrar os dados, eles começam de cima para baixo. Existe uma ordem lógica do campo que realmente faz sentido. Tudo bem, vamos passar para a próxima dica de filtro de que temos todos os valores em dimensões com cardinalidade muito baixa O que quero dizer com isso, por exemplo, vamos verificar o país. O país tem apenas quatro valores. E, na verdade, não faz sentido usar tudo porque são apenas três valores ou quatro valores. E os usuários podem selecionar esses valores sem agora selecionar tudo ou desmarcar Todas essas dimensões são realmente de baixa cardinalidade. E podemos remover essa opção. Vamos até o personalizado e removê-lo conosco. Temos mais espaço para mostrar aos usuários e essa opção geralmente ocupa muito espaço. Tudo bem, então vamos para a próxima, para a cidade, e vamos verificar os valores. Como você pode ver, temos muitos valores e aqui faz sentido deixar como está. Vamos deixar todos os valores, o código postal também. É como uma cardonalidade relativamente alta, vamos deixar essa categoria Temos apenas três valores. Realmente não faz sentido usar os valores antigos, então vou removê-los também daqui. E com isso, agora temos mais espaço. Não perdemos espaço com isso. A subcategoria aqui, vamos aumentá-la um pouco. E você pode ver, sim, muitos valores e faz sentido selecionar todas as subcategorias ou desselecionar Então, vou deixar isso por isso. Isso significa que acabamos de mudar isso para a categoria e o país tem, na verdade dimensões com cadonalidade muito baixa Tudo bem, agora vamos passar para a dica final de filtro que tenho para você e que costumo usar em meus projetos, que é tanto sobre o design quanto sobre a sensação de locum no Tableau Aqui, vamos usar os modos de filtro adequados nos filtros rápidos. Vamos ver o que quero dizer com isso. Primeiro, vamos começar com as datas do pedido ou com a data que temos. Normalmente, em nossa opinião, costumo usar aqui como um campo contínuo em vez de uma lista de valores distintos. O que quero dizer com isso é que costumo ir aqui no ano do pedido, as datas se conectam radicalmente e o convertem em contínuo Com isso, podemos ter um intervalo entre dois valores que também podem ter menos espaço no Tableau Vamos trocar agora. Como você já deve ter notado, a data do pedido o filtro rápido desapareceram porque mudamos a função de discreta para contínua Vamos mostrar isso de novo. Como você pode ver agora, temos o filtro rápido, mínimo e que não ocupa muito espaço. Isso é muito bom para começar a ter um intervalo entre dois valores para a data. Vamos passar para o próximo. Nós temos o país. O país tem dimensões com cardinalidade muito baixa. E aqui eu costumo sempre usar uma lista, vários valores, então tudo está correto. Vamos verificar se são vários valores. Uma lista. Vou deixar como está. No próximo, temos a cidade aqui, temos muitos valores aqui. Só podemos ver cerca de três valores de todo o filtro. Não faz sentido tê-lo como uma lista de valores múltiplos. Em vez disso, eu ia dizer essa é uma dimensão com cardinalidade média, sempre tendemos a usar um menu suspenso para Eu sempre mantenho esse valor único. É como uma restrição, que não tem significado. Vamos usar o menu suspenso de vários valores com isso. Como você pode ver, temos um espaço mínimo. Temos apenas um valor que podemos ver. Então, se os usuários quiserem selecionar as cidades, o usuário selecionará os valores de que precisa e , em seguida, os armários É realmente mínimo e não ocupa muito espaço. No próximo, também temos o código postal. Aqui temos a mesma dimensão de situação com uma cadonalidade média, temos muitos valores, então não vamos deixá-la como uma lista Podemos tê-lo como um menu suspenso. Então, como você pode ver, o tamanho em comparação com a cidade é muito grande. Individualização. Também vamos até aqui e alterá-lo para vários valores. Descer. A próxima é a categoria. É exatamente o país, apenas três valores, cadonalidade muito baixa Vamos deixar tudo como está. Acho que para a subcategoria. Você já sabe que tem uma cadonalidade média. Vamos até aqui e fazer com que seja uma lista suspensa. Agora vamos passar para o último, já falamos sobre isso. O nome do produto é enorme e tem muitos valores. A melhor prática aqui é usar uma combinação de curinga para esse valor. Por exemplo, vamos pegar outro. Vamos pegar os primeiros nomes. Vou mostrar o filtro aqui e vamos baixá-lo. O último pênis. O nome do produto também é um filtro enorme. Tem muitos valores aqui, dimensão com alta caderalidade Vamos mudar os modos para uma combinação de curingas exatamente como o nome do produto. Então, como você pode ver, agora temos muitos filtros, o que não é muito bom para o desempenho. Mas economizamos muitos espaços à medida que mudamos os modos de filtro. Então, com isso, temos filtros rápidos muito bons no lado direito, sem ocupar muitos espaços. Com isso, abordei todas as dicas e truques, ou melhores práticas, que costumo usar em projetos do Tableau se estiver usando filtros. Tudo bem Então, com isso, você conhece as melhores práticas que eu costumo seguir quando começo a criar filtros no Tableau seguir, aprenderemos as diferentes maneiras de classificar nossos dados no Tableau 111. Udemy 9 5 Sorting: Tudo bem, agora vamos aprender como classificar seus dados dentro do Tableau Muitas pessoas acham que a classificação de dados no Tableau não está funcionando corretamente, que na verdade não está Então, vamos remover agora essa confusão e entender como funciona a classificação no Tableau Vamos lá, ok, agora vamos entender o que é tipo. É muito simples. Classificar é organizar seus dados em uma ordem específica. E aqui temos duas opções. Ou podemos classificá-lo usando a ordem crescente. Aqui podemos organizar seus dados em ordem crescente. Isso significa que vamos começar com o menor e, à medida que formos descendo, teremos o valor mais alto. Por exemplo, vamos pegar o ID do pedido. Podemos classificá-lo usando a ordem crescente. Então, os valores podem ser assim, 123456, os valores estão aumentando à medida que descemos Ou se tivermos, por exemplo, o primeiro nome, temos personagens. Vai ser ordenado de A a Z. Por exemplo, temos aqui e Dwight, e terminamos A segunda opção é classificar seus dados usando a ordem decrescente Aqui podemos organizar seus dados em ordem decrescente. Isso significa que sempre começamos com o grande valor. À medida que formos descendo, vamos para o valor mais baixo. Por exemplo, novamente aqui o ID do pedido, começamos com o valor mais alto. Neste exemplo, será o 654. À medida que vou descendo, vou obter o valor mais baixo. O mesmo para o primeiro nome. Vai ser o oposto da ordem alfabética. Vamos começar com Pam, Michael James, até terminarmos com, e como você pode ver, é muito simples Temos apenas duas opções classificar os dados usando a crescente ou a ordem decrescente Agora vamos entrar no Tableau e entender como podemos fazer isso Tudo bem, agora vamos criar outra visão do zero. Vamos ficar com os grandes, então vamos pegar, como sempre, a subcategoria nas linhas E vamos tomar, como medida, as vendas. Vamos colocá-lo nas colunas. Vamos mostrar os números. Vou levar isso para os rótulos e também para as cores. Então, também podemos ter, nas colunas, o país. Vamos até os clientes. Dentro da localização da hierarquia, temos nosso país e vamos colocá-lo aqui Ok, esta é a nossa visão por enquanto. Há duas maneiras de fazer isso no Tableau: diretamente nas visualizações, que chamamos rápida, ou podemos fazer isso enquanto criamos a visualização como desenvolvedores Vamos começar a primeira, na qual podemos aprender como fazer a usando a classificação rápida a partir das visualizações Isso é o que geralmente os usuários veem e fazem. Tudo bem, agora, para uma classificação rápida no Tableau, há três lugares onde você pode classificar seus dados diretamente nas visualizações A primeira é classificar os dados do cabeçalho se você passar o mouse sobre o nome do cabeçalho Aqui você pode ver que temos um pequeno ícone para classificar seus dados. Podemos usá-lo aqui para classificar as informações do cabeçalho. Ou o segundo lugar em que podemos ir para o eixo aqui. E você também pode ver que há um pequeno ícone para classificar os dados. A terceira na última, se você acessar os rótulos dos campos, se acessar qualquer valor aqui dentro do cabeçalho, verá que temos um pequeno ícone para classificar os dados. Esses são os três lugares onde você pode classificar os dados. No Tableau, a classificação funciona com três cliques. O primeiro clique vai classificar os dados, ascendente, o segundo vai classificar os dados, descendo o terceiro clique vai trazer os dados conforme eles são classificados a partir da Tudo bem, como padrão, os dados serão classificados como fonte de dados Se sua fonte de dados estiver classificada em ordem crescente, podemos ter a mesma forma na exibição Agora, como padrão, não estamos impondo nenhuma classificação em nossa visão, mas a estamos retirando da fonte de dados Como você pode ver, ele já está classificado em fissão ascendente porque temos da fonte de dados Agora, se você for até o cabeçalho, por exemplo, vamos clicar nesse ícone e ver o que pode acontecer. Como você pode ver, nada aconteceu na exibição porque ela é exatamente igual à fonte de dados. Nós o temos na fissão ascendente. Esse foi o primeiro clique que fizemos. Agora classificamos os dados de forma ascendente. Você pode ver aqui que temos um pequeno ícone que indica que essa dimensão agora está classificada na exibição de forma ascendente Vamos voltar aqui e clicar novamente. Vamos ver o que vai acontecer se eu clicar nele. Agora, os dados também serão classificados em ordem decrescente Aqui vamos ter um ícone diferente. Temos as mesas e depois terminamos com os acessórios. Agora nós o temos descendo. Agora, vamos redefinir tudo de volta ao que foi negociado, aos modelos de fonte de dados O que vamos fazer é clicar pela terceira vez. Se eu clicar novamente aqui, o ícone desaparecerá da dimensão e os dados serão classificados exatamente como a fonte de dados É assim que funciona a classificação do Tableau. Você tem três cliques, o primeiro ascendente, o segundo descendente e o último, vamos trazê-lo para o padrão Fonte de dados. Tudo bem, agora vamos para o segundo lugar onde podemos classificar nossos dados na exibição, que é o eixo. Se você for até o eixo aqui, podemos descobrir que o pequeno ícone aqui é exatamente o oposto. O primeiro clique pode classificar os dados em ordem decrescente. O segundo clique pode classificar os dados em ordem crescente. E o terceiro vai trazê-lo de volta ao padrão, como agora, vamos tentar isso. Vamos clicar no primeiro, como você pode ver agora, os dados e as linhas estão ordenados em ordem decrescente Começamos com as maiores vendas. À medida que formos caindo, vamos passar para as vendas mais baixas. Tudo bem. Agora vamos clicar no segundo. Vamos lá, agora estamos classificando os dados em ordem crescente. Então, começamos com as vendas mais baixas e terminamos com as vendas mais altas E o terceiro clique pode trazê-lo para o padrão sem qualquer pedido. Vamos clicar nele e voltamos ao início, onde os dados não são classificados de forma alguma Então, como você pode ver com o cabeçalho e o eixo, estamos classificando as linhas, somente as linhas são classificadas Não estamos classificando as colunas. França, Alemanha, Itália e EUA podem permanecer na mesma posição. Não estamos classificando as colunas. Agora, para classificar as colunas, vamos para o terceiro lugar, para o rótulo do campo. Vamos acessar qualquer um desses valores, não importa em qual deles vamos clicar. Por exemplo, na cadeira, você pode ver esse pequeno ícone aqui. Novamente, o mesmo que axis. A primeira classificará as colunas em ordem decrescente, a segunda em ordem crescente e a terceira em ordem padrão Como agora, vamos clicar aqui neste ícone. Agora, os dados são classificados em ordem decrescente. Isso significa que a primeira coluna terá as maiores vendas, depois a próxima terá as menores. E à medida que nos movemos para a direita, obteremos o valor mais baixo. Estamos classificando as colunas em ordem decrescente, como você pode Além das colunas, temos esse ícone aqui indicando que as colunas estão classificadas Agora na vista. Agora, se clicarmos nele novamente, vamos classificá-lo de forma ascendente, onde podemos começar com o menor valor, a primeira coluna À medida que avançamos para a direita, também teremos o último com o valor mais alto. Aqui podemos ver o ícone no qual os dados são classificados de forma ascendente No último clique, como você sabe, voltaremos ao padrão, os dados não são classificados de forma alguma Tudo bem, isso é tudo sobre classificações rápidas no Tableau É muito simples quando você entende os locais para classificar os dados e como clicar para classificar os dados de maneiras diferentes, muitas pessoas ficam confusas sobre isso Mas é muito simples. Digamos que temos o seguinte cenário em que você diz, sabe o que, eu não quero oferecer aos usuários essa possibilidade de classificar os dados. Vou classificar tudo na visualização e o usuário verá o relatório como I. Tudo bem, agora, para desativar a opção de classificação para os usuários, vamos ao menu principal E então vamos para as planilhas. E aqui mostramos controle de classificação como um tablet padrão o habilitará, o que faz muito sentido. Agora vamos desativá-lo e ver o que pode acontecer. Agora, se você acessar as visualizações, verá que não temos mais os ícones para classificar os dados Se eu for às vendas aqui ou na subcategoria ou em qualquer lugar que você veja, não temos nenhuma opção para classificar os dados Essa possibilidade desaparecerá completamente para os usuários. Com isso, removemos completamente as opções para os usuários classificarem os dados dentro das visualizações. Para ser sincero, nunca estive em uma situação em que precisasse remover essa opção para os usuários. Isso realmente torna tudo estático. E isso é exatamente o oposto do que queremos. Queremos tornar nossos painéis e relatórios sempre dinâmicos e interativos para os usuários Acho que é sempre muito ruim fazer apenas relatórios estáticos sem ter nenhuma dinâmica dentro deles. A menos que os usuários peçam exatamente isso para dizer: ok, eu não quero classificar os dados, torne-os estáticos o máximo que puder. Você pode desativar essa opção. Por enquanto, vou ver as planilhas. Vou mostrar o controle de conjuntos e ativá-lo novamente à medida que voltarmos às vendas. Você pode ver que recuperamos esses pequenos ícones para classificar. Tudo bem, y. Isso é tudo sobre como classificar os dados diretamente das visualizações, do ponto de vista do usuário. Tudo bem, agora vamos passar para o segundo grupo, onde aprenderemos como classificar os dados enquanto você cria a visualização. Para fazer isso, há duas maneiras de fazer isso, partir da barra de ferramentas ou da própria dimensão. Agora, se você for para a barra de ferramentas, temos aqui duas opções, ascendente e classificação decrescente Agora, para classificar essas dimensões, você pode clicar no país, por exemplo, agora estamos classificando as colunas E então clique aqui, Ascendente. Como você pode ver, agora estamos classificando os dados de forma ascendente para as colunas Se você quiser classificar a subcategoria, as funções, podemos clicar aqui e depois clicar em ascendente ou decrescente Como você já deve ter notado, estamos classificando os dados sempre pela medida, pelas vendas Se você preferir, dirá classificar a subcategoria em preferir, dirá classificar a ordem decrescente de acordo com as Não temos nenhuma opção aqui para classificar os dados pelo cabeçalho. É classificado apenas por medidas. Tudo bem, isso é sobre como classificar os dados da barra de ferramentas O segundo método é classificar os dados diretamente na dimensão Vamos, por exemplo, para a subcategoria, clique com o botão direito nela E como você pode ver, temos aqui duas opções sobre classificação. Nós temos claro, classificamos e classificamos. Desmarque a opção Classificar e redefina tudo para o padrão. Vamos fazer isso para começar do zero, então vou limpar tudo para a subcategoria e clicar com o botão direito do mouse nela E vamos classificar. Com isso, vamos abrir uma nova janela. Diz que estamos classificando agora a subcategoria de dimensão. Vou apenas movê-lo para o lado esquerdo para ver como a tabela reagirá à minha seleção. Ok, o que temos? Aqui estão duas seções. A primeira é sobre como classificar os dados, os métodos de classificação. A segunda é sobre a ordem de classificação, ascendente e descendente Vamos ver, quais opções temos? Temos cinco opções. A ordem da fonte de dados, manual preenchido alfabeticamente e, em vez disso, vamos começar com a primeira, a ordem dos dados o manual preenchido alfabeticamente e, em vez disso, vamos começar com a primeira, a ordem dos dados . Aqui nós o temos como ascendente Estamos classificando os valores dentro do nosso cabeçalho, a subcategoria, de forma ascendente, em ordem Podemos reverter isso indo para a ordem decrescente. Como você pode ver, os valores mudam. Agora, se quisermos redefinir tudo, podemos ir até aqui e clicar em Limpar para acessar as configurações padrão. Isso é tudo para a ordem da fonte de dados. Vamos passar para o próximo. Teremos exatamente o mesmo efeito porque também o temos em ordem alfabética . Vamos até aqui. Como você pode ver, nada vai mudar porque a temos em descida Vamos em ordem alfabética até o interruptor ascendente e o interruptor ascendente e o interruptor Exatamente o mesmo efeito. Tudo bem, agora vamos para o terceiro. Nós vamos para o campo. Podemos classificar os dados por qualquer campo, de toda a fonte de dados. O campo nem precisa estar à vista, mas é claro que não faz sentido fazer isso. Como padrão, o Tableau está selecionando as vendas porque é a única medida que temos Na visualização, faz sentido e os dados são classificados de forma ascendente Mas, se quiser, você pode classificar os dados pelo número de clientes dentro de cada categoria ou subcategoria Podemos ir até aqui e selecionar o ID do cliente e a função pode ser contar o número total de clientes em cada categoria. Agora, essas categorias são classificadas de forma ascendente, dependendo ou com base no número total de clientes Temos essa capacidade de classificar os dados por qualquer campo da fonte de dados. Mas, é claro, não faz sentido classificar os dados dessa forma, pois isso confundirá os clientes e eles não entenderão por que essas categorias são classificadas dessa forma sem ter uma descrição semelhante no relatório Isso é tudo para esse método, classifique o campo pi. Vamos passar para o próximo. Temos o manual de classificação pi e aqui você tem a liberdade de fazer a ordem das dimensões. Por exemplo, podemos levar essas máquinas até aqui. Conforme eu a movo para baixo, você pode ver que a ordem na exibição também está mudando. Eu posso ir e classificar a dimensão como eu quiser. É muito simples aqui. Não temos nenhuma regra, não temos ascendência ou descida Temos total liberdade para classificar os valores em qualquer dimensão. É isso aí para esta opção, vamos para a próxima. E o último, temos o aninhado. Agora, para entender como a classificação aninhada funciona no Tableau, precisamos trabalhar com várias dimensões A melhor maneira é obter hierarquia. Agora, vamos criar outra visualização. Eu só vou fechar esse aqui. Vamos levar o continente até a rosa e levar os lucros para as colunas também. Como de costume, mostraremos os rótulos dos nossos dados. Agora, se você for ao continente aqui e se conectar radicalmente, vamos ao tipo Digamos que vamos classificar os dados pela fonte de dados em ordem decrescente Como você pode ver, agora estamos classificando apenas o continente. Se detalharmos o país, você verá que somente o continente está classificado, mas o país não está classificado Então, se você for à cidade, verá que a cidade também não está classificada na primeira dimensão, está classificada Mas agora, em vez disso, podemos usar a classificação aninhada para classificar todas as dimensões dentro da hierarquia automaticamente Vamos remover essas coisas. Então, vou detalhar o continente, ou chamamos isso de detalhamento , clique com o botão direito do mouse. Vamos para Sort. Em seguida, vamos para o aninhado. Agora vamos dizer, ok, ascendente. E vamos usar a medida, a soma agregada do lucro, para classificar os dados Agora vamos fechá-lo. E com isso, obtivemos o tipo aninhado. Como você pode ver, o continente está classificado. Mas agora, se eu detalhar o país, vamos ver se o país também ficará bem organizado Agora, se você observar atentamente os dados, verá que os EUA são o único país dentro desse continente. Portanto, não podemos ver nada por aqui. Mas você pode ver que os países da Europa estão classificados em ordem ascendente, começando com o valor mais baixo da Itália, depois da França e depois Você pode ver que o país dentro deste continente também está classificado com base nas classificações aninhadas Como você pode ver, os países de cada continente serão classificados separadamente dos países dos outros continentes. É assim que a classificação aninhada funciona. Vamos colocar o lucro nas cores também. Agora vamos descer na hierarquia e detalhar a cidade Teremos mais dados e isso ficará mais claro, como você pode ver. Agora a cidade também está classificada e agora estamos classificando as cidades em um Por exemplo, aqui nos EUA, as vendas mais baixas estão em, e a maior venda está em Portland Estamos classificando as cidades com base no país. Então, essa é uma seção. A próxima seção é a Itália. O próximo é a Alemanha. Portanto, cada país será classificado separadamente do outro país Com isso, aprendemos que esse método funciona se tivermos várias dimensões e funcionará perfeitamente se tivermos arch. Em nossa visão, tudo fará sentido e a classificação será muito lógica para os usuários, pois estou me aprofundando, por exemplo, no código Bostl ou voltando à minha visão, tudo será classificado de uma forma Tudo bem, pessoal. Então, com isso, abordamos tudo, como classificar os dados dentro nossas visualizações da perspectiva do usuário, como classificar os dados à medida que construímos as visualizações. E eu acho que é muito simples e não tão complicado. Tudo bem, então isso é tudo sobre como classificar nossos dados no Tableau E concluímos esta seção. Na próxima seção, aprenderemos sobre os parâmetros do Tableau para adicionar dinâmica às nossas visualizações 112. Udemy 10 1 introdução: Tudo bem, pessoal. Então, agora vamos falar sobre os parâmetros. Os parâmetros são um divisor de águas no Tableau, porque essa é minha opinião Os parâmetros são o melhor recurso que o Tableau introduziu Porque os parâmetros no Tableau podem tornar suas visualizações muito dinâmicas, interativas e flexíveis de uma forma muito exclusiva que você não encontra em nenhuma outra ferramenta Tudo bem, então agora quais são os parâmetros? Os parâmetros são como variáveis em linguagens de programação que permitem ao usuário substituir um valor constante nos cálculos, filtros, uma linha de referência e assim por diante. Ok, agora o que isso realmente significa é que, se você está criando uma visão para seus usuários, você já está tomando muitas decisões. Definindo muitos valores que podem permanecer estáticos, e os usuários só podem ler suas visualizações. Então, por exemplo, você pode criar o seguinte cálculo no Tableau, onde você está definindo um limite para seu Então você está dizendo que se as vendas totais forem inferiores a 400, o KBI aparecerá em vermelho Caso contrário, ele vai aparecer em verde. Aqui, o valor do limite 400 é estático e não pode ser alterado pelos usuários Os visualizadores só podem ser alterados pelo desenvolvedor. Mas agora você pode estar em uma situação em que tem dois requisitos de dois usuários diferentes, onde eles definem limites diferentes Então, aqui você acaba fazendo dois cálculos para dois clientes e também criando duas visualizações. Mas agora, em vez de fazer isso, podemos usar o poder dos parâmetros. Então, aqui podemos substituir o valor 400 por um parâmetro e, em seguida, podemos oferecer o parâmetro como um campo de entrada para os usuários na exibição. E agora os usuários podem usar o parâmetro para definir o valor necessário, pois é necessário usar o parâmetro para alterar o comportamento da sua visualização, dependendo do valor do parâmetro. Isso fará com que suas visualizações sejam dinâmicas e estejam prontas para qualquer necessidade. E há inúmeras maneiras de usar parâmetros no Tableau. E neste tutorial, vou mostrar seis casos de uso diferentes. O primeiro caso de uso é sobre como usar parâmetros e cálculos. O segundo caso de uso é sobre as linhas de referência, o terceiro sobre como usá-las no filtro. E temos outro caso de uso muito especial sobre como alternar entre dimensões e entre medidas de forma muito dinâmica em uma visualização e outro caso de uso sobre títulos e texto. E o último caso de uso, como usar parâmetros em canetas. Tudo bem, pessoal, então essa foi uma introdução rápida aos parâmetros. A seguir, aprenderemos como criar cálculos dinâmicos usando parâmetros. 113. Udemy 10 2 Calc: Tudo bem pessoal, então agora vamos começar com o primeiro caso de uso, como usar parâmetros em cálculos. Então, agora vamos criar algum tipo de KBI para rastrear os lucros por subcategoria Ok, agora vamos ficar com a grande fonte de dados e vamos até os produtos para obter a subcategoria E então precisamos dos maiores lucros. Então, vamos analisar os pedidos e obter os lucros aqui. Ok, agora vamos mostrar também os rótulos na exibição. E agora podemos ter um limite ou BI, em que vamos dizer que se o lucro for menor que dez mil, ele será vermelho Qualquer coisa maior que dez K, será verde. Agora, para criar a lógica e as cores na exibição, precisamos criar cálculos. Não se preocupe em como criar cálculos no Tableau, pois teremos uma seção dedicada a isso Agora, para criar o cálculo, acessaremos o painel de dados radicalmente no espaço vazio e , em seguida, escolheremos Criar campo calculado . Vamos lá. E agora vamos chamá-lo de cores QBI. Agora vamos escrever aqui a expressão sobre nossa lógica. Diz que se precisarmos de alguns , teremos os lucros. Dissemos que se for menor que 1.000 K, pode ser vermelho. Então, vamos escrever o valor vermelho, caso contrário, será verde. Vamos terminar com isso. Temos nossa lógica para as cores em nossa visão e, como você pode ver aqui em nossos cálculos, temos uma constante. É o dez k. Vamos criar isso. Então, vamos clicar em OK. E aqui no lado esquerdo você pode ver nossa dimensão. Vamos pegá-lo e colocá-lo nas cores. Agora vamos entrar e atribuir os valores às cores verdes. Vai ser verde e vermelho. Vai ser vermelho. Vamos clicar em OK. Agora podemos entregar esse relatório aos usuários e eles podem visualizá-lo e interagir com ele. Mas agora, como você pode ver, os cálculos do KPI são realmente estáticos e eles não podem personalizá-lo Para agora dar aos usuários a opção de definir o que é vermelho e o que é verde, temos que usar parâmetros. Agora, para criar parâmetros no Tableau, há duas maneiras de fazer isso Ou você acessa o painel de dados e cria seus parâmetros ou cria no local em que precisa Por exemplo, se você estiver criando um filtro, dentro da criação do filtro, podemos criar parâmetros. Agora vamos ver primeiro como podemos criar parâmetros no painel de dados Nos painéis de dados, há duas maneiras de criar parâmetros. Ou você vai para o espaço vazio, Tic, clica nele, então você pode ver aqui criar parâmetro ou a outra opção é ir até o topo do painel de dados e ter aqui uma pequena seta Se você clicar nele, verá exatamente o mesmo menu suspenso. E aqui temos a opção de criar parâmetros. Vamos selecionar isso. E agora temos a janela de criação de parâmetros. Em primeiro lugar, temos que dar um nome a ele, vamos chamá-lo de escolha de limite Em seguida, temos que definir o tipo de dados do parâmetro. E se formos até aqui, você pode ver uma lista de todos os tipos de dados. Mas aqui você conhece todos eles. Mas a tabela decidiu usar flutuação e número inteiro em vez de número, furo e número Mas eles são exatamente os mesmos por enquanto. Vamos usar os números inteiros. Não queremos ter números decimais no KPI. E depois de fazer isso, podemos definir o formato de exibição aqui. Para cada tipo de dados, existem formatos diferentes para representar os valores. Como você pode ver, temos padrões numéricos automáticos, porcentagem, moeda, personalizados. Eu vou ficar com o automático. E então, na próxima, você tem que definir o valor padrão que será exibido na entrada. Então, aqui eu diria que serão os 10.000. E, claro, os usuários podem mudar isso. Depois disso, você tem opções diferentes para limitar o que os usuários podem selecionar. Portanto, a opção padrão aqui é tudo. Isso significa que você está permitindo que os usuários insiram qualquer valor, mas é claro que limitamos o tipo de dados a números inteiros Isso significa que os usuários não podem inserir nenhum caractere no campo de entrada. Ou você define para o usuário uma lista de valores permitidos. Então, aqui você pode permitir, por exemplo, cinco valores diferentes, talvez para garantir que nada dê errado na exibição. Então, aqui você está tornando o parâmetro mais restritivo. Portanto, a lista é algo como discreta, você está permitindo uma lista de valores distintos E a próxima é algo como as canetas, você define o início e o fim do intervalo e, em seguida, define as etapas entre esses dois valores Então, por enquanto, vou deixá-lo em aberto que os usuários possam selecionar o que quiserem. Tudo bem, agora vamos em Ok para criar o parâmetro e agora, se você verificar o compartimento de dados no lado esquerdo, deixe-me minimizar essas tabelas Você pode ver que o parâmetro será criado sempre no final do painel de dados Portanto, existe um separador entre seus dados e os parâmetros, porque os parâmetros são algo independente da sua fonte de dados Portanto, não há dependência entre os parâmetros e seu conjunto de dados. É algo totalmente independente e especial apenas para a pasta de trabalho Ok, agora temos o parâmetro, como vamos mostrá-lo aos usuários. Para fazer isso , é muito fácil. Vá até o parâmetro, clique com o botão direito nele e, em seguida, temos a opção de mostrar os parâmetros na visualização. Vamos selecionar isso. E agora você pode ver a entrada do parâmetro no lado direito da exibição. Aqui podemos ver o valor de dez K como padrão. Agora vamos alterar o valor. Vamos ter cerca de 500. Você não pode ver nada mudar em nossa visão. Portanto, não importa o que você está dando aqui. Você vê que a visão não está mudando. Isso significa que agora temos que conectá-lo de alguma forma à vista. E para fazer isso, vamos entrar cálculos e substituir o valor constante pelo parâmetro. Vamos ver como podemos fazer isso. Vamos ver nosso cálculo, as cores do QBI Clique com o botão direito do mouse e, em seguida, vamos para Editar. Então, agora temos que ir até aqui e substituir esse valor. Vou removê-lo e agora vamos digitar o nome do parâmetro. Como você pode ver o Tableu, sugera-nos aqui e clique nele. Que quaisquer valores que o usuário forneça para esse parâmetro serão usados diretamente nesse cálculo. Vamos experimentar isso. Pode clicar em OK. Como você pode ver, algo já mudou na visualização, mas vamos brincar com os valores. Em vez de cinco mil, teremos de 20 mil. Tudo bem E com isso, acabei de alterar o limite desse KPI. Então, agora qualquer coisa abaixo de 20 K será vermelha, qualquer coisa maior será verde. Vamos ter outro valor, como 50 K. E agora, como você pode ver, o limite é muito alto Temos apenas dois valores. É verde e, como você pode ver, é muito dinâmico. E você dá aos usuários o poder de definir e personalizar o KPI como quiserem E com isso, você cobrirá muitos requisitos em apenas uma visualização. Eu adoro esse recurso no Tableau. Tudo bem, então isso é tudo para os cálculos dinâmicos. A seguir, aprenderemos como usar parâmetros para criar linhas de referência dinâmicas. 114. Udemy 10 3 Ref: Tudo bem, agora vamos ver outro caso de uso dos parâmetros. Podemos usar parâmetros na linha de referência, para que possamos mostrar em nossa visão uma linha de referência para indicar qual é o limite, apenas para deixar mais claro onde está o corte entre vermelho e verde E aqui podemos usar nosso parâmetro já existente, como o limite na linha de referência Deixe-me mostrar rapidamente como podemos fazer isso. Então, agora vamos para o painel de análise. E então aqui temos a opção de criar uma linha de referência aqui. Então, vamos nos conectar duas vezes. E agora temos uma nova janela para configurar a linha de referência. Existem muitas opções, mas agora podemos nos concentrar nos parâmetros. O que realmente importa aqui é o valor da linha de referência. Agora vamos verificar a opção, como podemos ver aqui, como você pode ver o Tableau aqui sugerindo a métrica A segunda é criar um novo parâmetro. A terceira é escolher o parâmetro já existente. Como você pode ver, podemos criar novos parâmetros exatamente no local em que precisamos. Mas, por enquanto, faz muito sentido usar o mesmo parâmetro na linha de referência. Vamos selecionar isso. Agora, como você pode ver no lado direito, já temos uma linha de referência em nossa visualização e temos o rótulo de escolher limite Em vez de mostrar os rótulos, podemos mostrar os valores do parâmetro. Para fazer isso, vamos até os rótulos e podemos alterar esses dois valores. Vamos selecionar isso. E é isso por enquanto, vamos clicar em Ok. Então, como você pode ver, estamos mostrando agora o limite como uma linha de referência E se mudarmos o valor dos 50 K dois, digamos dez k, vamos lá. Agora, como você pode ver, o usuário pode controlar tudo na exibição com sua entrada no parâmetro. Eles estão alterando os cálculos , assim como a linha de referência. É muito legal e profissional ter essa dinâmica em seus relatórios, então é assim que você pode usar o valor do parâmetro dentro da linha de referência. Tudo bem, então isso é tudo para as linhas de referência dinâmicas. A seguir, aprenderemos como usar parâmetros em filtros. 115. Udemy 10 4 filtros: Tudo bem, agora vamos para o próximo caso de uso em usaremos os parâmetros nos filtros. E também podemos aprender como criar parâmetros exatamente no local em que precisamos deles. Então, agora vamos criar um relatório em que mostraremos os dez principais produtos em nosso conjunto Para fazer isso, vamos ficar com a fonte de dados de pico. E vamos aos produtos e adotamos o nome do produto de forma automática. Agora temos uma lista de nossos produtos e o que precisamos é de uma medida. Vamos ver os pedidos e pegar as vendas, arrastá-las e desenhá-las aqui, como de costume. Vamos ter rótulos e eu vou classificá-los. Descendente. Agora, queremos mostrar apenas os dez principais produtos. Para fazer isso, vamos pegar o nome do produto nos filtros, para que possamos arrastar a partir daqui mantendo pressionado o controle e soltando-o nos filtros. Agora, nos filtros aqui, queremos mostrar os dez principais produtos. Para fazer isso, vamos até o topo. E agora vamos definir a regra. Está tudo bem. Então, aqui você pode ver os dez melhores por vendas. Agora, como você pode ver, estamos definindo uma regra. Nessa regra, é como nos cálculos, temos uma constante. A constante nessa regra é a dezena. Agora você pode estar na mesma situação em que um usuário solicita dez melhores produtos e outro usuário solicita os 20 melhores produtos. Agora, em vez de criar dois filtros diferentes, duas visualizações diferentes, podemos ficar com a mesma visualização e usar parâmetros. E então você vai permitir que os usuários finais definam sua lista. Então, agora temos que mudar o valor de dez para o parâmetro. Então, vamos clicar aqui. E aqui temos sempre as três opções. Ou o valor inserido ou você pode criar um parâmetro ou usar um parâmetro já existente. Agora, queremos criar um novo parâmetro para essa visualização e, como você pode ver, esse é o segundo método sobre como criar parâmetros. Não iremos ao banco de dados, vamos criá-lo exatamente onde precisamos Vamos clicar em Criar um novo parâmetro. Então, agora temos aqui novamente a mesma janela em que vamos criar um parâmetro. Vamos chamá-lo de Choose Top Products. Agora você pode perceber que não pode alterar o tipo de dados porque está criando aqui um parâmetro dentro do filtro para as vendas. E as vendas são a medida e o número. Mas o mesmo aqui, você pode personalizar o formato de exibição, o valor atual e também quais valores você pode permitir, seja tudo ou um intervalo. Então, agora vamos experimentar o alcance. O mínimo será um, o máximo será 50. E vamos ter um tamanho de passo de cinco. Tudo bem, então isso é tudo. Vamos clicar em OK. Então, agora vamos verificar novamente a regra. Temos o Tube e, em seguida, nosso parâmetro de vendas. Isso significa que não temos um valor constante e estamos usando o parâmetro. Vamos clicar em OK. Agora, como você pode ver, o relatório mostra os dez principais produtos porque o valor padrão do parâmetro é dez. E se você verificar o lado esquerdo, temos um novo parâmetro chamado Escolher os melhores produtos. Ótimo. Agora, a próxima etapa é mostrar os parâmetros para os usuários corretamente e dizer mostrar parâmetro Tudo bem, então agora vamos verificar nosso parâmetro. Agora está mostrando 11. Achei que tinha dado umas dez. Então, vamos editá-lo novamente. Clique com o botão direito do mouse e depois vamos lá. Tudo bem, porque lutamos com esses valores. Como você pode ver, é como canetas, começa em 1611 e assim por diante porque o tamanho é cinco Então, o que vamos fazer é mudar isso para zero, e então, como você pode ver, temos aqui novamente dez. Vamos clicar em OK. Tudo bem, então agora eu prometo que temos os dez primeiros, porque se você verificar o valor aqui no parâmetro, é dez. Tudo bem, então agora isso é algo diferente. Em vez de ter campos de entrada aqui, temos um controle deslizante de intervalo O usuário pode alterar os slides. Você pode ver que nosso filtro reagiu e agora está mostrando os 20 melhores ou os usuários podem usar essas setas para alterar a etapa E como você pode ver, à medida que vou mudando para valores diferentes, os olhos do filtro também estão mudando. Isso significa que é assim que você pode usar parâmetros e filtros. Como você pode ver, sua visualização é muito dinâmica e você permite que os usuários personalizem o que quiserem. Tudo bem, pessoal, então isso é tudo para os filtros dinâmicos. seguir, aprenderemos um caso de uso muito interessante dos parâmetros, como podemos alternar dinamicamente entre dimensões e entre 116. Udemy 10 5 Trocar: Tudo bem, pessoal, agora vamos passar para o caso de uso mais importante em parâmetros. Você pode ver esse caso de uso quase em cada projeto de tabela. O caso de uso é usar parâmetros para alternar entre dimensões e entre medidas. Agora vamos aprender primeiro como usar parâmetros para alternar entre dimensões em uma exibição. Digamos que você esteja criando um painel sobre as vendas painel sobre as vendas e tenha visualizações como vendas por país, vendas por categoria. Isso significa que você está criando duas visualizações com a mesma métrica, mas com dimensões diferentes. Agora, em vez de ter duas visualizações, teremos apenas uma visualização para os usuários. E eles decidirão qual dimensão usarão na exibição. Agora, para fazer isso, temos usar o poder dos parâmetros. Tudo bem, então agora vamos criar nossa visão. Nós temos as vendas, então vamos analisar as vendas nas colunas. E então precisamos dos países. Vamos retirá-lo dos clientes. Então temos aqui o país e as fileiras, ótimo. E, como sempre, vamos mostrar os rótulos. Então, agora queremos tornar a dimensão país como uma variável, como parâmetro. Isso significa que precisamos, de alguma forma alternar entre dimensões, entre país e categoria na mesma visualização. Então, isso significa que, em vez de ter a dimensão país, queremos ter uma dimensão dinâmica com valores diferentes. Agora, a primeira coisa que precisamos fazer é criar um parâmetro em o usuário escolherá qual dimensão deve ser apresentada na exibição. Então, aqui vamos criar um parâmetro a partir do painel de dados Clique aqui e, em seguida, crie o parâmetro aqui. O foco principal desse parâmetro é escolher qual dimensão pode ser apresentada na exibição. Primeiro, vamos dar um nome a ele, vamos chamá-lo de Choose Dimension. E agora a questão é quais são os valores dentro desse parâmetro? Será o nome da dimensão. Então, serão valores como país e categoria. Então eles são string, então o tipo de dados aqui será string. Vamos selecionar isso. E, como você pode ver, o Tableudd desativou Não podemos escolher um formato para a string, é como um texto livre. Em seguida, temos que definir o valor atual, e aqui teremos a dimensão country como padrão. Então, vamos inserir o valor do país. Tudo bem, agora, como o tipo de dados é uma string, não podemos criar um intervalo Então, aqui temos apenas duas opções. Ou vamos tê-lo como um texto livre, como um campo de entrada. E nesse cenário, realmente faz sentido ter uma lista predefinida para os usuários, já que os usuários não verão sua fonte de dados e não têm ideia de quais dimensões temos para isso Se usarmos o texto livre , será muito confuso e ninguém obterá a dimensão certa para ele Nesse cenário, realmente precisamos fornecer uma lista predefinida para os usuários e, em seguida, eles selecionarão o valor adequado para eles. Aqui neste exemplo, vamos oferecer somente duas dimensões. É o país e a categoria. Vamos adicionar esses valores. Então, teremos o país e o próximo valor será a categoria. E, claro, você pode adicionar mais dimensões, como a cidade, o nome do produto e assim por diante. Então, agora vamos ficar com o exemplo. E pronto, então vamos clicar em OK, ótimo. Então, agora, se você verificar o problema dos dados, temos um novo parâmetro chamado choose Dimension. Aqui você pode ver rapidamente qual tipo de dados temos para cada parâmetro? Agora, a próxima etapa é mostrar o parâmetro para que os usuários finais se conectem radicalmente Vamos mostrar o parâmetro. Tudo bem, agora vamos verificar nosso parâmetro. No lado direito, temos uma lista. Isso faz sentido. Criamos um parâmetro de lista e, no final, teremos uma lista para os usuários. E dentro dela temos apenas dois valores, país e categoria. Agora, se você alternar entre esses dois valores, nada mudará na visualização porque esse parâmetro ainda não está conectado à nossa visualização. Tudo bem, agora vamos criar nossa dimensão dinâmica e usá-la na vista em vez do país. Isso significa que temos que criar um novo campo para fazer isso radicalmente aqui e criar um campo calculado Vamos lá agora. Vamos chamar isso de dimensão dinâmica. Vamos usar aqui o estojo quando: Não se preocupe com isso. Vou explicar tudo na seção de cálculos. A sintaxe começa com maiúsculas e minúsculas e, em seguida, temos que especificar o nome do campo Nessa situação, vamos inserir o parâmetro, nosso parâmetro chamado aqui. Como você pode ver enquanto escreve Tableau está sugerindo coisas para nós Nosso campo escolhe a dimensão. Em seguida, vamos especificar uma ação para cada cenário, para cada valor. Vamos ter uma nova linha e logo quando o primeiro valor for o país, você precisa ter muito cuidado aqui para escrevê-lo exatamente como escrevemos no parâmetro. Estava em maiúscula no parâmetro e também deveria estar aqui em maiúscula, caso contrário, não funcionará Agora, o que pode acontecer se o valor for país? Em seguida, temos que especificar a ação. Se os usuários escolherem o país, o que pode acontecer? O país da dimensão deve ser usado. Vamos escrever aqui, Country. E, como você pode ver, enquanto escrevo, está sugerindo que precisamos da dimensão país. Você pode vê-lo no ícone aqui, então vamos selecioná-lo. Tudo bem, agora vamos passar para o próximo cenário em que o usuário selecionará o valor da categoria. É exatamente a mesma coisa que podemos escrever aqui. Quando o valor é categoria, o que pode acontecer? A categoria de dimensão deve ser usada. Vamos começar por aqui. Categoria. E, como você pode ver, sugerimos aqui a categoria de dimensão. Vamos selecionar o que diz que esses são os cenários que poderiam acontecer com o parâmetro e temos que terminar o caso de vitória assim. Como você pode ver neste cálculo, estamos apenas mapeando entre os valores dos parâmetros e as dimensões. Vamos clicar em OK. Agora, como você pode ver, temos uma nova dimensão no lado esquerdo chamada dimensão dinâmica. É um campo calculado, e agora vamos remover nossa dimensão estática, o país. E em vez disso, vamos adicionar nossa nova dimensão dinâmica. Tudo bem, então agora vamos verificar o trabalho ético. Como você pode ver, o valor agora é categoria e, na visualização, vemos as categorias que são muito boas. Tudo bem, agora vamos mudar o valor do parâmetro para country. Como você pode ver, a dimensão na exibição mudou. Então, agora temos país em vez de categoria. Como você pode ver, os parâmetros são realmente poderosos e sua exibição está totalmente dinâmica, na qual os usuários podem definir o nível de detalhes na exibição alterando a dimensão. Então imagine que agora você está criando painel com vendas e tem dez dimensões. Aqui você vai com apenas uma visualização em vez de dez relatórios. Tudo bem, então isso é adequado para este caso de uso. É assim que alternamos entre dimensões usando parâmetros. Tudo bem, agora você tem a seguinte tarefa do Tableau. A tarefa consiste em criar uma medida dinâmica usando parâmetros entre três medidas, lucros de vendas e quantidade. Na mesma visão. Você pode pausar o vídeo agora mesmo para realizar a tarefa e continuar quando terminar Tudo bem, então agora deixe-me mostrar como você pode fazer isso. Temos exatamente as mesmas etapas que as dimensões que temos. Primeiro para criar o parâmetro e segundo para criar a lógica no campo calculado. Vamos começar com o primeiro. Para criar os parâmetros, vamos até o painel de dados Clique aqui e crie o parâmetro, vamos chamá-lo de Choose Measure. E aqui temos que pensar nos valores dos parâmetros. Então, será o nome das medidas, o que significa que o tipo de dados será uma string. E aqui temos que definir o valor padrão. Aqui temos três valores, vendas, lucro e quantidade. E teremos o valor padrão como vendas. Aqui, novamente, sobre os valores os usuários não conhecem sobre sua fonte de dados, eles não sabem o nome exato de suas medidas. Então você precisa criar uma lista predefinida para eles. Vamos até aqui. Temos três valores, então teremos a primeira venda, a segunda um lucro e a terceira será a quantidade. É isso mesmo. Vamos clicar em OK. Como você pode ver no lado esquerdo temos nosso novo parâmetro. E a próxima etapa é mostrar os parâmetros para os usuários finais. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse e mostre o parâmetro. Vamos verificar nosso parâmetro. Aqui você pode ver que começa com as vendas. Como é nosso padrão, você pode alternar entre esses valores, mas, como você pode ver, nada está mudando na exibição, a visualização ainda mostra as vendas. A próxima etapa agora é criar o campo calculado. Para fazer isso, vamos até painel de dados radicalmente aqui e, em seguida, selecionaremos Criar campo calculado Vamos chamá-la de medida dinâmica. Aqui, novamente, podemos usar o mesmo caso de sintaxe e, em seguida, o nome do parâmetro, então escolha Vamos selecionar a medida. Agora vamos definir os cenários em que o valor é venda. Em seguida, a ação será selecionar a medida, Vendas, escrever vendas e selecionar a medida. Tudo bem, nova linha. E vamos agora mapear o próximo valor. Esse será o lucro, depois a medida do lucro. Lucro. E vamos selecionar a medida. Tudo bem, então vamos mapear isso. Vamos mapear agora o último valor. Então, temos a quantidade. Se o usuário selecionar esse valor no parâmetro, a medida da quantidade também será selecionada. Vamos continuar com isso. É isso aí, esses são nossos três cenários que teremos no final. Agora, como você pode ver, nosso cálculo é válido. E vamos clicar em OK. Se você verificar os dados Bain, temos um novo campo calculado chamado medida dinâmica Agora, o que podemos fazer é remover nossa medida estática e substituí-la pela medida dinâmica. Tudo bem, agora vamos alterar os valores nos parâmetros. Vamos começar com as vendas. Como você pode ver, agora temos os valores das vendas. Se você mudar para lucro, poderá ver que o eixo e os valores na exibição estão mudando para a nova medida. Mas agora vamos para o último, para a quantidade, e como você pode ver, não temos nenhum dado. Bem, se você tem algo assim, então temos um problema nos cálculos ou no parâmetro. Vamos descobrir onde está o erro. Vamos fazer o cálculo novamente, configurá-lo radicalmente e depois ir para Editar E aqui temos que comparar os valores. Como você pode ver, temos aqui quantidade e temos a dimensão quantidade. Tudo está quase correto, mas como você pode ver, o valor aqui no parâmetro é quantidade. Então, aqui eu tenho um erro de digitação, e isso significa que, para o Tableau, não definimos nenhum cenário para esse valor Para corrigir isso, vamos até o parâmetro no lado esquerdo, corrigiremos rticamente, depois acessaremos Edições e, em seguida, acessaremos nossa lista e alteraremos esse valor, então conecte-o duas vezes e escreva-o Quantidade. Então é isso. Vamos bem. E agora, como você pode ver, temos dados para a quantidade, então é muito importante ter exatamente os mesmos valores dos parâmetros dentro do cálculo. Então, como você pode ver, é muito sensível. Então, com isso, temos uma dimensão dinâmica e uma medida dinâmica e podemos alternar entre essas equipes conforme o usuário quiser. Tudo bem, então é assim que você pode usar parâmetros para trocar entre medidas Em uma visão, é simplesmente ótimo. Tudo bem, pessoal, então isso é tudo sobre como trocar entre dimensões e entre medidas usando parâmetros A seguir, aprenderemos como usar parâmetros em títulos e textos. 117. Texto Udemy 10 6: Tudo bem, agora podemos passar rapidamente para o próximo caso de uso, onde podemos criar títulos dinâmicos usando parâmetros. Agora, se você olhar nosso exemplo anterior, temos um problema. Veja, temos o título, Vendas por país. Mas a visão mostra categoria por lucros, porque escolhemos aqui, categoria por lucros. E agora o título está errado e enganador. Então, como podemos resolver esse problema, podemos usar parâmetros para mudar esse título estático para um título dinâmico. Vamos ver como podemos fazer isso. Então, vamos ao título. E agora temos uma nova janela para personalizar o título. Agora, a regra, por padrão , será o nome da planilha. Isso significa que o nome que você dá à planilha será o título da sua visualização Neste exemplo, chamo essa planilha de vendas por país E nós o temos, além de um título. Mas agora temos que mudar essa regra para ser medida por dimensão. Deixe-me te mostrar como fazer isso. Vamos remover essa regra, e a primeira palavra em nossa convenção de nomenclatura será a medida Agora, para inserir o parâmetro, vamos passar por aqui na inserção. Em seguida, você terá uma lista de diferentes funções da tabela. E temos aqui uma seção para todos os parâmetros. Aqui precisamos do parâmetro para as medidas, vamos clicar nele. E agora a próxima palavra em nossa convenção de nomenclatura será espaço”. Pelo espaço. Como você pode ver, não tem nenhuma cor de fundo porque é estático e o parâmetro tem uma cor cinza para indicar que esse é um valor dinâmico. E então a última palavra do nosso título será a dimensão do parâmetro. Vamos inserir isso. Da mesma forma, clique em Inserir. E nosso parâmetro estará aqui. O parâmetro escolheu a dimensão. Vamos clicar nisso. A primeira palavra mostrará o valor da medida do parâmetro. Então temos, então temos o valor da dimensão do parâmetro. Vamos clicar em OK. Agora, como você pode ver, o título da nossa visão realmente mudou. Então agora nós temos isso, correto. Lucro por categoria. Agora, como de costume, vamos jogar com os valores dos parâmetros. Agora vamos ter a dimensão país. E você vê agora que temos lucro por país, o mesmo para a medida. Podemos selecionar a quantidade. Temos quantidade por país. Como você pode ver, é realmente incrível. E você pode adicionar parâmetros em tudo e terá visualizações realmente incríveis no Tableau Vamos dar rapidamente outro exemplo. Podemos fazer o mesmo nos parâmetros e filtros, e aqui também podemos criar um título dinâmico. Vamos clicar duas vezes no título. Vamos remover essas peças, vamos chamá-las de topo. E então o valor será do parâmetro, então será de 30 a 40 e assim por diante. Então, vamos inserir o parâmetro que você está usando no filtro. Então, será o Choose Top Products. E então podemos adicionar a palavra Produtos. Então é isso. Vamos clicar em OK. E agora, como você pode ver, temos o título Top 30 Products, porque o valor no parâmetro é 30. E à medida que você altera os valores nos parâmetros, você pode ver que o título também está mudando de acordo. Eu adoro parâmetros no Tableau. Tudo bem Ok. Então, com isso, aprendemos a usar parâmetros em textos e títulos. E, em seguida, será o último caso de uso dos parâmetros. Aprenderemos como criar pílulas dinâmicas em histogramas. 118. Udemy 10 7 Caixotes: Tudo bem, agora vamos passar para o último caso de uso. Podemos usar parâmetros em canetas. No último tutorial, criamos canetas e um histograma sobre as pontuações dos clientes e decidimos que o tamanho da caneta Vamos reconstruir essa visão rapidamente. É muito fácil. Então, vamos pegar as pontuações e colocá-las nas colunas, e então podemos pegar a contagem dos clientes e colocá-la nas linhas. Conosco, temos um histograma e o tamanho de cada uma dessas canetas é dez. Novamente, temos um valor constante dentro de nossa visão. Vamos torná-lo dinâmico. Então, vamos usar nossa partitura por caneta. Clique com o botão direito do mouse e depois faça. Aqui você pode ver que as canetas são dez, isso é o que definimos Mas agora, em vez disso, vamos criar um parâmetro raticlick nele E, novamente, temos aqui a opção de criar um novo parâmetro. Selecione isso, agora vamos chamá-lo de escolha o tamanho do Penso. Novamente, o Tableau decidiu sobre o tipo de dados Ele deve ser baseado nas pontuações, e aqui temos o valor padrão dez Estou bem com isso. Agora temos que escolher quais valores podem ser permitidos. Todos os valores, lista ou intervalo. Aqui eu recomendo usar isso, uma faixa, porque se você observar a faixa de parâmetros, ela também parecia uma caneta pequena Faz sentido definir o alcance para os usuários. Aqui temos o mínimo de cinco, o máximo de 25 e o tamanho do passo pode ser cinco. Estou bem com isso. Vou deixar como está. Então, vamos clicar em Ok. E agora você pode ver que, em vez de ter o tamanho de canetas dez, temos um parâmetro, vamos clicar em Ok Então, como você pode ver, nada mudou em nosso histograma porque anteriormente tínhamos o tamanho de dez e o valor padrão no parâmetro também Vamos testar tudo o que temos primeiro para mostrar o parâmetro. Então, conecte radicalmente e mostre o parâmetro. Agora, no lado direito, temos dez. E se estivermos apenas nos movendo entre esses dois valores, você pode ver que nosso histograma também está mudando E com isso, os clientes podem personalizar o histograma como quiserem aqui Sempre, não se esqueça de criar um título dinâmico, porque é muito legal. Vamos dar um duplo clique nele, como de costume. Vamos remover isso daqui e vamos chamá-lo de histograma Então essa é a parte estática, pontuação do histocroma. E agora vamos adicionar o tamanho das canetas. Então, vamos ter inserções do tamanho de canetas e depois vamos fechá-las É isso mesmo. Com isso, temos um nome dinâmico. Agora você pode ver o valor selecionado do parâmetro que agora está sendo exibido no título. Se o usuário estiver alterando o tamanho das canetas, como você pode ver, o título também está mudando de acordo Isso realmente torna muito divertido trabalhar com o Tableau. Tudo bem, então agora vamos resumir. Acho que os parâmetros são o melhor recurso que temos no Tableau Os parâmetros são como variáveis que permitem aos usuários substituir o valor constante na linha de referência dos filtros de cálculo e assim por diante. E outra coisa única sobre os parâmetros que eles são independentes do seu conjunto de dados, da sua fonte de dados E o principal objetivo dos parâmetros é tornar suas visualizações mais interativas, mais flexíveis e dinâmicas E ofereça a diferentes usuários a possibilidade personalizar as visualizações de acordo com diferentes formas e requisitos sem precisar criar várias versões das mesmas visualizações Eu adoro parâmetros. Tudo bem, ok, para que tenhamos aprendido tudo sobre os parâmetros e como tornar nossas visualizações dinâmicas Na próxima seção, aprenderemos mais técnicas sobre interatividade no Tableau e nos concentraremos nas ações do Tableau 119. Udemy 11 1 conceito de ação: Ações do Tableau. Eles são um recurso realmente excelente no Tableau, onde podem adicionar mais interatividade e dinâmica aos seus painéis, o que os tornará muito modernos e interativos muito Além disso, ele pode permitir que os usuários acelerem os dados usando seus painéis Então, como sempre, primeiro precisamos entender o conceito por trás das ações do Tableau Depois, vamos praticar no Tableau. Então, vamos embora. Tudo bem pessoal, agora podemos começar com a primeira pergunta. O que é ação? Bem, ação é uma mudança de status. Isso significa que, devido a um evento ou gatilho específico, o status de um objeto pode mudar de A para B. E o objeto no Tableau serão as visualizações O ponto de partida, como o chamamos no Tableau, são as planilhas de origem E a ação será acionada pela interatividade do usuário Com que frequência os usuários interagem com nossas visualizações usando o mouse Passando o mouse sobre os dados ou selecionando ou clicando nos E a última opção é usar o menu. Até agora, definimos para o Tableau a planilha de origem do ponto de partida A segunda coisa que definimos para o Tableau é o que pode acionar a ação E a última coisa que você precisa definir para o Tableau é o que pode acontecer quando a ação é acionada E aqui temos seis opções ou ações diferentes. O primeiro será ir para o URL. Isso significa que o Tableau pode pular do Tableau para um site externo Isso significa que o alvo estará aqui, em um site, não no Tableau ou em anivisualizações A segunda opção é pular ou ir para outra planilha ou outro painel Então, aqui estamos passando de uma planilha para outra. Passando para o terceiro. Temos a ação do filtro. O que isso significa, as ações que você está realizando nas planilhas de origem. Isso afetará a filtragem nas planilhas de destino. Qualquer coisa que você esteja clicando nas planilhas de origem afetará o filtro nas planilhas de destino. E então temos outra ação chamada destaques. Aqui, novamente, temos uma planilha alvo. E desta vez, qualquer ação que você estiver fazendo nas planilhas de origem terá impacto e será destacada na planilha de destino sem filtrar os dados Isso significa ir para Filtro de planilhas e destaques. Você sempre precisa especificar a planilha de origem e as planilhas de destino. E então temos duas outras ações em que isso afetará os valores de algo. Aqui temos o valor definido da alteração. Então, qualquer coisa que você esteja fazendo nas planilhas de origem afetará os membros ou os valores dos conjuntos de destino. Isso tornará o conjunto muito dinâmico e interativo. O último que temos altera os valores dos parâmetros. Novamente, aqui, qualquer interação que você esteja fazendo nas planilhas de origem afetará os valores dos parâmetros que temos. Agora, todas as opções que você pode definir como consequência da ação. Então, como você pode ver, é muito fácil. Temos que definir as planilhas de origem, definir o gatilho e, em seguida, definir o que pode acontecer quando a ação for acionada. Tudo bem, então essa foi uma introdução rápida às ações do Tableau Em seguida, começaremos com o primeiro tipo de ação que vai para o URL. 120. Udemy 11 2 URL: Tudo bem pessoal, no Tab, podemos criar ações na página da planilha ou na página do painel Para fazer isso, vamos ao menu principal. Aqui, podemos encontrar as planilhas de opções. Então, vamos lá. E então temos aqui a opção de ações para criar novas ações. Ou podemos acessar os painéis. Além disso, temos as mesmas ações opcionais aqui. Mas, como agora estamos na página da planilha, ela foi avaliada Então, agora vamos aprender como criar ações na página da planilha E podemos começar com o URL obtido. Então, vamos voltar à planilha e ao menu principal. Então, vamos clicar nas ações. Com isso, vamos obter a primeira janela. Então, o que vamos ver no início é uma tabela vazia porque ainda não criamos nenhuma ação. Mas quando você começar a criar ações, você receberá uma lista de todas as ações que você tem dentro da pasta de trabalho ou dentro das planilhas Agora, para criar uma nova ação, vamos até aqui, adicionar uma ação. Em seguida, vamos para o URL. Então, vamos selecionar o ponto. E aqui vamos abrir uma nova janela para configurar nossa ação. Em nosso exemplo, queremos pular do Tableau para uma página da Web externa na Wikipédia Primeiro temos que dar um nome a ele. O nome da ação que será veja mais detalhes. Então, à medida que aprendemos, precisamos especificar três coisas para o Tableau Primeiro, precisamos definir para o Tableau as planilhas de origem, o ponto de partida de nossa ação Em seguida, podemos especificar para o Tableau o que pode acionar nossa ação E então, no final, temos que especificar o alvo. Vamos começar com o primeiro. Temos que especificar qual planilha incluirá essa ação Aqui, temos que selecionar primeiro qual fonte de dados. Será a grande fonte de dados. E vamos selecionar imediatamente a planilha atual, a fonte interna de vendas Isso é tudo para as planilhas de origem. Em seguida, precisamos especificar para o Tableau o que pode acionar nossa ação Aqui temos três opções selecionar com o mouse ou por menu Vamos deixar isso como um menu primeiro. Em seguida, temos que definir para o Tableau quais são os destinos de URL em nosso exemplo Temos que especificar aqui, por exemplo, a página da Wikipedia. Aqui temos duas opções. Ou podemos criar uma nova guia, ou podemos criar uma nova janela. Isso é tudo. É muito fácil, tudo o que precisamos fazer é especificar o ponto de partida, o que pode desencadear nossa ação e o que pode acontecer quando for acionado, vamos clicar. Ok. E com isso, você pode ver que agora temos uma ação nesta tabela. Vamos clicar em OK novamente. E vamos testá-lo. Até agora, nada mudou em nossas visualizações. Como você pode ver, temos as subcategorias por vendas. Mas agora, uma vez que o usuário clica nas marcas, por exemplo, vamos para as cadeiras aqui Veremos aqui um novo link. Diz, vá para mais detalhes E essas são exatamente as ações que você definiu aqui, a interação dos usuários. Eles têm que ir até as marcas. Eles precisam clicar na marca e depois ir ao menu. Depois de clicar no link acima da tabela, vá para uma página wiki BD. É assim que funciona. Agora vamos experimentar diferentes gatilhos. Então, eu vou fechar isso. Vamos voltar às planilhas e depois às ações Vamos ver nossa ação aqui e editá-la. Agora, em vez de usar agora, eu gostaria de selecionar. Vamos ver o efeito disso. Vamos clicar em OK. E depois novamente. Ok. Agora, o gatilho para a ação será selecionando, clicando nas marcas. Depois de clicar em algum lugar aqui, vamos para o armazenamento. Eu vou clicar na marca. Vamos pular para a Wikipédia. Então, como você pode ver aqui, é um pouco mais sensível. Depois de clicar nas Marcas, você vai pular para o URL. Aqui, não temos um menu com um link. Vamos pular imediatamente para o link. Vamos tentar passar o mouse. Vai ser mais extremo, então vamos às ações novamente, à nossa ação. E então vamos para o hover. E aqui você tem que ter cuidado ao passar o mouse, porque você está criando muitas páginas da web. Vamos lá e pronto. Ok. Agora, com muito cuidado, quando eu passar o mouse sobre a mesa de papel, vou pular para o WikiBD Eu não cliquei em nada, só passei o mouse sobre ele. Então, como você pode ver agora, a ação é muito sensível às interações do usuário, basta passar o mouse sobre a tabela Marks e executar a ação . Com o menu, os usuários têm a chance de pensar se querem executar a ação ou acessar a URL ou não. Com a seleção, é mais agressivo quando os usuários podem selecionar nas marcas que podem pular imediatamente para outra coisa. Com o passar o mouse, é muito agressivo, apenas pela forma como o mouse passa sobre as marcas, a ação pode ser Agora vamos concluir isso e ter muito cuidado onde você passa o mouse pois uma vez que você atinge qualquer tabela de marcas abrirá uma nova página da web Então, vamos voltar às nossas planilhas e depois às ações Vamos removê-lo porque realmente não faz sentido passar o mouse para acessar um URL A melhor maneira de fazer isso é ir ao menu. Tudo bem, agora que estamos trabalhando com os URLs, podemos adicionar muitas coisas como valores, filtros parâmetros ao URL para tornar algo mais dinâmico Por exemplo, eu gostaria que os usuários dependessem da subcategoria que eles selecionaram Eles vão encontrar mais descrições sobre essa subcategoria e mais descrições sobre como podemos fazer isso Primeiro, vamos acessar o URL aqui e podemos adicionar um wiki. Em seguida, temos que adicionar o valor da subcategoria. Para fazer isso, vamos até o Insert aqui. Em seguida, obteremos uma lista de todos os campos que temos dentro da nossa fonte de dados. Estamos pesquisando a subcategoria e podemos encontrá-la aqui Vamos selecionar a subcategoria. Como você pode ver, é como se fosse dinâmico dentro do nosso URL. Agora eu gostaria de tornar o nome do link também mais dinâmico. Vamos chamá-lo Leia mais sobre. Em seguida, temos que adicionar a subcategoria para torná-la mais dinâmica Também temos aqui um encarte. E vamos pesquisar a subcategoria que temos aqui É que temos um nome dinâmico para o link e também um link dinâmico. Vamos clicar em OK. E tente isso de novo. Ok, vamos, por exemplo, para as mesas aqui. Clique na marca e você pode ver aqui que temos o seguinte link. Diz: leia mais sobre tabelas. Portanto, ele lê o valor da subcategoria que estamos selecionando no momento Vamos clicar nisso. E aqui vamos pular imediatamente para a página da Wikipedia que descreve as tabelas. Vamos tentar outra coisa. Vamos até o depósito aqui. Como você pode ver, o nome do link é muito dinâmico. Lemos mais sobre armazenamento e, depois de dar uma olhada aqui, você obterá mais informações sobre o armazenamento. Então, isso é realmente incrível. Para adicionar mais contexto, mais informações nossas alizações e torná-las mais interativas, tudo isso agora é a ação go to URL Tudo bem, então isso é tudo para o primeiro tipo de ação que vai para o URL. Em seguida, aprenderemos como usar ações para pular de uma planilha para outra. 121. Folha de Udemy 11 3: Tudo bem, pessoal, Nick. Vamos aprender como usar ações para pular de uma planilha para outra Neste exemplo, temos a fonte, ou o ponto de partida, os insights de vendas. E a meta será a percepção do lucro. Então, agora gostaríamos de fazer uma ação para saltar das vendas para os lucros. Para fazer isso, vamos acessar as planilhas no In Em seguida, vamos para as ações. E vamos criar uma nova ação. Desta vez, vamos pegar dois lençóis. Então, vamos selecionar Pontos. E aqui temos nossa nova janela para configurar a ação. É muito semelhante ao URL configurado. Primeiro, temos que dar um nome a ele, vamos chamá-lo de Go to Profit Insights. E então aqui temos as três coisas. A fonte, o que vai desencadear a ação e o alvo. A fonte serão os insights de vendas. E a ação desta vez também será. No menu, vamos selecionar Pontos. E então temos que especificar a planilha de destino. Tem que ser o Profit Insights. Vamos selecionar os pontos. Nós temos nossa configuração. Vamos lá e bata. Ok, isso é tudo. Então, como você pode ver, temos uma nova ação em nossa tabela. Vamos clicar em OK também. Agora vamos testá-lo. Vamos até uma dessas marcas. Vamos até as máquinas. E então pegamos nosso cardápio. Agora temos dois links. A primeira diz: acesse o Profit Insights ou leia mais sobre as máquinas. Então, essa vai nos levar do Tableau para uma página da web externa O primeiro pode nos mover para outra planilha dentro do Tableau Então, vamos clicar em Go to Profit Insights. Agora, como você pode ver, o Tableau executou a ação quando clicamos nela e pulamos para outra Agora estamos no Profit Insights. Tudo bem, então é isso. Como você pode ver, é muito fácil. Precisamos apenas especificar as planilhas de origem, as planilhas de destino e o que pode acionar a ação. Tudo bem, então isso é tudo para o tipo. Chegamos às planilhas e, em seguida, aprenderemos os filtros de ação e também como usar ações rápidas. 122. Udemy 11 4 Filtro: Tudo bem pessoal, quando passamos para outro tipo de ação, temos a ação de filtro. O que pode acontecer aqui é que qualquer coisa que você esteja selecionando nas planilhas de origem seja relevante nas planilhas de destino. Isso significa que na planilha de destino, veremos somente os dados, somente as informações que você selecionou nas planilhas de origem. Então, vamos ver como isso funciona. Vamos continuar com os mesmos exemplos, onde temos uma planilha sobre as vendas, que será nossa fonte E temos outra planilha sobre os lucros. Vai ser nosso alvo. Vamos começar com a fonte. Vamos para as planilhas do menu. Vamos lá e vamos adicionar uma nova ação. O primeiro será o filtro. Vamos até o filtro aqui. Recebemos novamente uma nova janela para configurar nossa ação de filtro. Vai ser muito parecido com os anteriores, mas aqui temos um pouco mais de opções. Primeiro, temos que dar um nome a ele, vamos chamá-lo de Filter Profit Insights Here. Como de costume, temos que definir as planilhas de origem. Serão os insights de vendas. Eu não quero ter todos os lençóis. E então os gatilhos serão, digamos que essa será a seleção desta vez Em seguida, temos que definir as planilhas de destino. Serão nossos insights de lucro aqui. O filtro Aqui nas ações do filtro, temos mais opções sobre as interatividades Temos que definir para o Tableau o que pode acontecer quando os usuários desmarcam os dados, depois de limparem as Então, aqui temos três opções. Mantenha os valores filtrados, mostre todos os valores, exclua todos os valores A melhor maneira de entender essa interatividade é ter um exemplo Então, agora vamos ficar com o padrão, manter os valores filtrados Vamos clicar em OK. Com isso, temos nossa nova ação aqui. Vamos clicar em OK novamente. E experimente a ação. A melhor maneira de entender como essa ação de filtro funciona é colocar as duas planilhas em painéis Então, vamos criar novos painéis. E vamos pegar a fonte e pegar o alvo também. Abaixo, vou apenas remover essa legenda aqui. Então, agora vamos começar a interagir com os relatórios novamente aqui. Quando selecionamos algo da fonte, isso afetará os dados nos alvos, por exemplo. Vamos selecionar, por exemplo, essas subcategorias. Então, como você pode ver, minha interação com a fonte pode ter um efeito no alvo. Agora podemos ver somente as subcategorias que eu selecionei nas planilhas de origem Com isso, o usuário terá a sensação de que tudo está conectado. Tudo que está interagindo junto está vivo. Qualquer coisa que eu esteja selecionando nessas planilhas, isso tem um efeito na próxima aqui Para esse tipo de ação, usamos principalmente a seleção em vez do menu. Realmente faz sentido selecionar algo nos painéis e ter interações imediatas no próximo Então, como você pode ver, é muito fácil, certo? Então, agora eu quero que você entenda outro tipo de interatividade O que pode acontecer quando eu desmarco o que selecionei ou depois de limpar minhas seleções, selecionamos mostrar valores filtrados Então, uma vez que eu, por exemplo aqui, clique no vazio aqui para desmarcar, nada vai mudar Com isso, mantivemos os valores filtrados e é exatamente isso que especificamos em nossa ação Mas agora, se você disser, você sabe o que, uma vez que eu desmarque as coisas na fonte, eu gostaria de ter todos os valores também desmarcados dos Para fazer isso, voltaremos à nossa ação e editaremos nossa ação de filtro. Agora, se os usuários apagarem suas seleções ou desmarcarem, queremos mostrar todos os valores das planilhas de destino Então, vamos mudar assim. Clique em OK novamente. OK. E vamos tentar isso. Por exemplo, vou selecionar apenas o armazenamento. E como você pode ver, temos apenas o armazenamento. E depois de limpar minhas seleções, depois de selecionar qualquer coisa na fonte, você pode ver que obteremos todos os valores novamente nas planilhas de destino Nesse cenário, faz mais sentido usar essas opções. Se eu não estiver selecionando nada de uma fonte, nada deve ser filtrado nos destinos Agora vamos verificar a última opção. Vamos às ações das planilhas e aos filtros. Vamos excluir todos os valores. Vamos selecionar isso. Vamos tentar o que pode acontecer agora. Agora, no início, nada aconteceu. Vemos todos os dados das duas planilhas. Agora vamos selecionar, por exemplo, essas subcategorias Como de costume, obteremos todos os filtros de dados nas planilhas de destino. Mas agora, uma vez que eu me desmarque, tudo vai desaparecer das planilhas alvo Isso significa que a planilha de destino só mostrará os dados se eu selecionar algo nas planilhas de origem. Isso significa que nada aqui é relevante, desde que eu não esteja selecionando nada nas planilhas de origem. E quando eu começar a selecionar algo nas planilhas de origem, os dados serão mostrados. Caso contrário, se eu selecioná-lo agora, não mostrarei nada. Mais uma coisa que eu gostaria de mostrar sobre as ações do filtro. Se você acessar as planilhas de destino aqui, verá que não temos dados. E o Tableau pode indicar que há uma ação que está filtrando os dados dentro dessas E você pode ver no nome do filtro temos a palavra ação Tableau para indicar que esse filtro realmente depende das ações dos usuários, qualquer valor selecionado dos usuários Isso vai impactar esse filtro. Por exemplo, se você entrar nele e editar o filtro, verá que nada está selecionado. E isso porque, em nossas interações, não selecionamos nada aqui nos painéis Uma vez, por exemplo, eu seleciono esses valores, você pode voltar para a planilha de destino e ver esses valores também selecionados nas planilhas E se você entrar no filtro, poderá ver que esses valores também estão selecionados dentro do filtro. Tudo o que começa com a ação e o filtro vem de um filtro de ação. E os valores dentro dele podem ser definidos dependendo das interações que você fez. Tudo bem, então abordamos tudo sobre as ações de filtro no Tableau Tudo bem, pessoal, agora eu gostaria de mostrar a vocês ações rápidas no Tableau usando os painéis Por exemplo, digamos que temos as vendas e os lucros e eles estão desconectados Não há ações entre eles. Mas agora eu posso criar um filtro. Ações entre eles muito rapidamente. Se você for, por exemplo, às vendas por aqui, poderá encontrar um pequeno ícone para os filtros. Diz para usar como filtro. Se você clicar nele, poderá ver agora que está preenchido. E agora, se eu clicar em qualquer coisa dentro das vendas, como você pode ver, os lucros podem ser filtrados Agora, se você acessar o painel de controle, as ações, verá que o Tableau cria automaticamente novas Geralmente tem o nome de generated. Temos aqui um filtro gerado. Esse é criado automaticamente ou rapidamente quando clicamos nesse pequeno ícone aqui nos painéis E, claro, você pode ir até aqui e alterar as opções se não quiser selecionar, movê-la para Menu para passar o mouse e assim por diante E, claro, você pode fazer a mesma coisa com o Profit Insights. Então, vamos fechar tudo. Vamos ao Profit Insights, e podemos dizer, ok, o lucro vai filtrar também as vendas. Então, vamos clicar nisso. E agora vamos selecionar tudo. E qualquer coisa que eu esteja selecionando no lucro também filtrará os selos Isso é muito bom e rápido para criar ações no Tableau Mas isso é apenas para a ação do filtro de tipo. Tudo bem, então isso é tudo para os filtros de ação. Nick, você vai aprender outro tipo de ação. Temos os destaques. 123. Udemy 11 5 Realce: Tudo bem pessoal, agora vamos falar sobre outro tipo de ações. Temos o destaque. O destaque é muito semelhante aos filtros em que o usuário interagirá com as planilhas de origem. Na planilha de destino, vamos nos concentrar em um subconjunto de dados que selecionamos da fonte Mas a principal diferença aqui é que os dados irrelevantes não serão filtrados Todos os dados serão as planilhas de destino, mas somente o que estamos selecionando será destacado nas planilhas de destino. E a melhor maneira de entender a ação de destaque é ter um painel com duas planilhas Então, agora vamos criar uma ação de destaque. Como de costume, vamos para o menu principal aqui, mas desta vez vamos para o painel. Em seguida, vamos para as Ações e vamos adicionar uma nova ação. Vamos até aqui, adicionar uma ação e, desta vez, escolher o destaque. Como de costume, temos que definir a fonte, o gatilho e as planilhas de destino. Vamos dar um nome a ele. Será Highlight, Profit Insight. Em seguida, as fontes serão nossas vendas. Vou apenas retirar o lucro daqui. E a melhor maneira de trabalhar ou acionar um destaque é passar o mouse sobre ele Eu só vou executar essa ação ao passar o mouse. E então a meta será nosso lucro interno. Então, vou apenas remover as partes internas das vendas. Em seguida, temos algumas opções para definir qual campo será incluído na interação, pois o padrão será todos os campos ou datas e hora. Em seguida, a última opção que você selecionou é o campo, você possa especificar qual campo para que você possa especificar qual campo será incluído na ação. Vou ficar com o padrão em todos os campos. Então, com isso, temos tudo. Vamos e tudo bem. E com isso também conseguimos nossa ação. Vamos configurar Ok novamente. Agora vamos testar a ação. Vamos às planilhas de origem. Esse gatilho será passar o mouse. Agora, ao passar o mouse sobre essas informações, você pode ver que o Tableau está reagindo nas planilhas de destino e se concentrando nos dados que eu sou, passando o Se eu ficar na planilha de armazenamento com o mouse, você verá que o Tableau está se concentrando no armazenamento na planilha de destino E você tem um marcador com uma cor amarela. Como você pode ver, é muito bom, certo? Isso adiciona mais interatividade dinâmica às suas visualizações à medida que os usuários interagem Planilhas e outras planilhas estão sendo destacadas. É muito bom. Agora você pode dizer, você sabe o que? Eu gostaria de ter o mesmo efeito nos insights de lucro que um mouse pairando sobre esses Eu gostaria de ter destaques na fonte, nos insights de vendas . Tanto os relatórios quanto as planilhas podem destacar os relatórios uns dos outros Para fazer isso, é muito simples. Vamos ao menu principal novamente, os painéis, as ações. Vamos para a Ação de Destaque. E então vamos incluir tudo nas planilhas de origem e também tudo nas planilhas de destino. Com isso, todas essas planilhas podem destacar umas às outras Vamos lá e bata. OK. E depois novamente. Ok, e vamos verificar. Agora, como você pode ver com o mouse passando o mouse sobre o Profit Insights, o destaque estará nas vendas e vice-versa À medida que estou avançando nas vendas, você pode ver que o destaque estará nos lucros. Agora, o mouse vai destacar as duas planilhas. Tudo bem, pessoal. Agora, falando de um modo geral sobre os destaques no Tableau, existem diferentes opções nas quais podemos adicionar destaques ou controlar a opção de destaque Por exemplo, se você acessar o menu rápido aqui, verá que temos a opção editar os destaques. Se você for até aqui, verá que podemos desativar os destaques. Podemos habilitá-lo, podemos definir quais campos serão incluídos nos destaques. Por exemplo, se eu for até aqui e disser, ok, pasta de trabalho desativada destaca o que pode acontecer para que a ação de destaque seja desativada Para habilitá-lo, vamos novamente para a ação rápida aqui e habilitaremos os destaques da pasta de trabalho, como você pode ver Agora posso destacar essas coisas no Tableau. Podemos adicionar destaques às planilhas ou aos painéis se você acessar as análises principais E então aqui temos marcadores. Se você for até aqui, temos a subcategoria. Como é a única dimensão que temos nos painéis ou nessas planilhas, vamos clicar nela Agora, se você pegar o lado direito, cortamos algo como um filtro. Mas não é realmente um filtro, é um marcador. Se você clicar nessa caixa aqui, obterá uma lista de todos os valores distintos dentro da subcategoria Agora, o que você pode fazer é simplesmente passar o mouse sobre essas informações e, como você pode ver, o painel será destacado Essa é outra forma de acionar os destaques das ações seus painéis ou planilhas adicionando o marcador no lado direito Por exemplo, se eu clicar nele, ele ficará destacado vezes, pois selecionamos esse valor aqui. E, claro, se você quiser que tudo volte ao normal, pode ir até aqui, clicar no X e remover o valor. Com isso, recuperamos tudo sem destaques. Tudo bem, pessoal, então isso é tudo sobre destaques. Ações no Tableau. Tudo bem, então isso é tudo sobre os destaques da ação. Em seguida, aprenderemos como usar ações para alterar os deslocamentos dos membros 124. Udemy 11 6 SET: Dcast. Passando para outro tipo de ações, temos os conjuntos. Como aprendemos anteriormente, nos conjuntos, ele pode dividir seus dados em dois grupos, o grupo e o grupo externo. Agora, quem está criando o painel solicita planilhas, garante quais membros entrarão e quais sairão Mas, para tornar seus visuais interativos, podemos oferecer essas opções aos usuários eles possam definir quais membros entrarão e quais sairão Para fazer isso, vamos criar conjuntos de ações. Então, primeiro vamos criar uma visão e os conjuntos. Para fazer isso, vamos ficar com a grande fonte de dados. Vamos levar as vendas para as colunas, o lucro para as linhas aqui no meio. Vamos pegar a ID do cliente que obtivemos, como pontos de dados, mas ainda não temos nenhum conjunto. Mas primeiro vamos tornar esses pontos um pouco maiores para entender os membros. E então eu vou mudar a forma também para formar círculos de campo que definem. Vamos agora criar um conjunto. Para fazer isso, vou selecionar os melhores clientes certos. E então vamos até aqui e dizemos criar conjuntos. Tudo bem, vou deixar como está. E com isso, criamos uma nova dimensão para os conjuntos de dados. Então, agora vamos adicioná-lo à nossa exibição como as cores. Então, vamos movê-lo para as cores aqui. Então, como você pode ver, o azul será o N e as saídas serão as cinzentas. Eu só vou mudar essas cores. Então, vamos para as cores e as que serão, digamos que o verde e as saídas serão os vermelhos. Vamos clicar em Aplicar e tudo bem. E agora, como você pode ver, quem está criando essa visualização está decidindo quais membros estão dentro e quais estão fora Mas agora vamos dar essas opções aos usuários. Para fazer isso, vamos criar um conjunto de ações. Como de costume, vamos ao menu principal das planilhas Vamos até Ações e vamos adicionar uma nova ação. Desta vez, vamos usar valores do conjunto de alterações. Vamos entrar. E aqui temos as coisas de sempre. Temos a fonte, o que pode desencadear a ação e o alvo. Vamos mudar o nome, definir a ID do cliente e, em seguida, definir as planilhas de origem. Serão os conjuntos de ações que temos e , em seguida, teremos que definir a ação. Vou apenas deixá-lo como selecionado. A meta será a meta estabelecida. Para fazer isso, temos que clicar aqui. E então obteremos aqui todos os conjuntos que temos dentro da nossa fonte de dados. Neste exemplo, temos apenas um conjunto, uma grande fonte de dados. Temos aqui, conjuntos de identificação de clientes, vamos clicar neles. E agora aqui temos mais opções sobre os conjuntos. A esquerda será o que pode acontecer com o conjunto quando os usuários começarem a interagir ou selecionar pontos de dados No lado direito, temos opções sobre o que pode acontecer quando os usuários limpam a seleção, quando o usuário desmarca as coisas nas visualizações Agora que sabemos quais são as opções de Santos, temos que contornar esses valores. No lado direito, vou apenas dizer mantenha valores definidos. Se eu fizer isso, selecione qualquer coisa na exibição, nada pode acontecer. Agora, neste grupo esquerdo, atribuímos valores a definir, adicionamos valores a conjuntos e removemos valores a conjuntos. Podemos começar com o primeiro. Depois que a ação é acionada, podemos atribuir valores aos conjuntos. O que isso significa, se você escolher esta, o que a mesa vai fazer? esvaziar o grupo, tudo o que você estiver selecionando serão os membros do grupo. Vamos ver o que isso significa. Vamos lá e bata, ok. E, novamente, tudo bem novamente. Aqui temos que selecionar para acionar a ação. Como você pode ver, temos esses membros dentro do grupo. Agora, digamos que eu gostaria de selecionar esses quatro membros aqui. Depois de começar a selecionar esses membros, o que pode acontecer? Somente os membros que farão parte do grupo podem ver que esses pontos já foram divulgados. Isso significa que o Tableau está removendo tudo e começando do zero E tudo o que você selecionar será o único membro do grupo. Isso é tudo para essa opção. A seleção definirá os membros do grupo. Vamos mudar para a segunda opção. Vamos à nossa ação, alteração do ID do cliente. Agora vamos passar para este. Diz adicionar valores para definir o que pode acontecer desta vez. O Tableau não esquecerá anteriormente quais membros estavam dentro do grupo Agora estamos apenas adicionando novos membros aos conjuntos. Vamos ver como isso funciona. Vamos embora, e novamente. Ok, agora temos esses quatro membros no grupo. E digamos que eu gostaria de adicionar dois novos membros. Então, digamos que eu gostaria de adicionar esses dois membros aqui, então vamos selecioná-los. Com isso, você pode ver que ainda temos esses membros. Acabamos de adicionar dois novos membros esse conjunto. É muito simples, certo? Vamos tentar o último. Vamos à ação e também ao ID de alteração do cliente. Podemos dizer que este remove valores dos conjuntos. Agora, o que pode acontecer? Pode ser exatamente como adicionar novos membros aos conjuntos, mas desta vez, qualquer coisa que você estiver selecionando removerá esses membros dos conjuntos. Vamos experimentar isso. Vamos clicar em OK. E novamente. Ok, digamos que eu gostaria de remover esse membro do grupo e movê-lo para o grupo externo. Para fazer isso, vamos selecioná-lo e clicar nele. Como você pode ver agora , é um tópico e não está mais no grupo. É isso mesmo. Então, isso é sobre o que pode acontecer quando acionamos a ação. Mas agora vamos aprender sobre o que pode acontecer quando começamos a selecionar a ação. Vamos ver as ações aqui e voltar à nossa ação definida. No lado direito, temos aqui três opções. Mantenha os valores definidos. Adicione todos os valores a serem definidos. Remova todos os valores dos conjuntos. Até agora, sempre trabalhamos com os valores do keep set. Isso significa que, se você limpar as seleções, nada acontecerá Os membros que você definiu com sua seleção permanecerão no grupo. Mas os outros dois vão destruir suas definições. Digamos que você adicione todos os valores aos conjuntos. Se você desmarcar, ele adicionará todos os valores ao grupo Portanto, essa opção significa que, se você desmarcar tudo ficará exatamente no oposto Removemos todos os valores dos conjuntos, então se você desmarcar tudo que vai sair, então vamos selecionar este Adicione todos os valores aos conjuntos e experimente isso corretamente. Temos esses cinco membros no grupo e a taxa está baixa. E eu gosto de interagir com nossos relatórios. E eu seleciono esse ponto para ser removido do grupo externo. Então, agora que eu desmarcar ou limpar minha seleção, o que pode acontecer, todos os membros estarão no grupo E a outra opção pode ser exatamente o oposto. Se eu desmarcar, tudo será lido e sairá Tudo bem. Ok, então isso é tudo para as ações definidas. Como você pode ver, é um recurso muito bom em que você pode dar aos usuários a liberdade aos usuários a liberdade de escolher qual membro entrará qual membro sairá para que eles façam uma análise de foco, em eles façam uma análise de foco vez de nós aquele que está criando os painéis Então, isso realmente adiciona mais dinâmica e mais interativa às suas visualizações. Tudo bem, então isso é tudo sobre os conjuntos de ações e, em seguida, aprenderemos o último tipo, como usar ações para alterar os valores dos parâmetros. 125. Udemy 11 7 Parâmetros: Tudo bem, pessoal, agora vamos passar para o último tipo de ações. Nós temos os parâmetros. Novamente, aqui podemos usar ações para alterar os valores dos parâmetros. Então, agora vamos dar um exemplo para entender como isso funciona. Vamos aumentar agora as vendas por mês. Então, vamos fazer as vendas aqui. E vamos colocar a data do pedido nas colunas. Vou mudar para os meses aqui e vamos adicionar os rótulos. Agora, o que eu gostaria de criar nessa visualização selecionar dados da exibição, gostaria de obter o total de vendas da minha seleção. Quer eu escolha um ponto ou escolha um grupo diferente de pontos, gostaria de obter o total de vendas da minha seleção. Agora, para fazer isso, vamos criar outra planilha qual queremos mostrar o total de vendas de nossa seleção Vamos criar outra planilha. Então, a primeira coisa que precisamos fazer é criar um novo parâmetro. Vamos para a pintura de dados, para o espaço vazio aqui, clique com o botão direito do mouse nela. E, em seguida, crie o parâmetro. Vamos dar um nome a ele. Serão as vendas totais. Dentro desse perímetro, podemos ter o total de vendas de nossa seleção Podemos ter os fluxos de tipos de dados, o formato de exibição. Vamos movê-lo para um padrão monetário e o valor atual pode ser, digamos, zero em vez de um. Isso é tudo. Vamos clicar em Ok. Conecte radicalmente o parâmetro show, atualmente é zero e nada em nossa opinião Agora, eu gostaria de ter uma frase aqui que diz o total de vendas. E então podemos ter o valor do parâmetro. Para fazer isso, precisamos criar um novo campo calculado. Vamos até aqui nesta seta, criar um novo campo calculado. Para fazer isso, vamos simplesmente acessar nosso parâmetro a partir dos dados, Pain, arrastá-lo e soltá-lo em nossos cálculos. Por que estamos fazendo isso? Como não podemos usar parâmetros diretamente em nossas agregações ou em nossa visualização, sempre precisamos criar um novo campo calculado e , dentro dele, teremos o valor do parâmetro. Isso é tudo. Vamos clicar em OK. Agora, no lado esquerdo, temos um novo campo calculado, nossa nova medida. Vamos colocá-lo dentro do texto aqui. E, como padrão, podemos tê-lo como uma soma. À medida que o usuário seleciona pontos diferentes, teremos a soma de todas as nossas seleções Essa agregação está correta. Mas agora, aqui na visualização, temos apenas zero, mas eu gostaria de ter uma frase, total de vendas e, em seguida, o valor. Para fazer isso, vamos ao texto aqui depois aos três pontos. E agora temos uma nova janela onde vamos personalizar o texto. Vamos dizer vendas totais. Então, temos o valor do nosso novo campo calculado. Mas vamos tornar tudo maior. Total de vendas, vamos movê-lo para 20. E o parâmetro ou os campos calculados também serão 20. E eu gostaria de torná-lo mais ousado. Isso é tudo. Clique em OK. Como você pode ver, agora temos o total de vendas e o valor é zero, que vem do parâmetro. Agora vamos alterar esse valor para, por exemplo, 100. Agora, como você pode ver, obtivemos o total de vendas de 100. E agora eu também gostaria de mudar o formato do total de vendas. Vamos ao nosso campo calculado, Rad. Clique nele e depois vamos para Formatos. E então, aqui no lado esquerdo, temos números. Se você clicar nessas opções, podemos acessar os padrões monetários. Então vamos nos mudar para os Estados Unidos. Vai ser em algum lugar por aqui, nos Estados Unidos ingleses. E com isso, obtivemos os cifrões. Tudo bem pessoal, agora a próxima etapa é que eu gostaria de reunir tudo em um painel, então as duas planilhas Vamos criar novos painéis. Vamos obter o total de vendas e, em seguida, obteremos as vendas por mês. Deixe-me torná-lo um pouco maior e vamos remover o título do Total de Vendas. Agora, como você pode ver, o valor total das vendas vem do parâmetro. Agora, até agora, tudo está desconectado entre essas duas planilhas O que estou selecionando aqui não será refletido dentro do parâmetro. Agora vem a mágica. Eu gostaria de alterar o valor dos parâmetros dependendo das minhas ou das minhas interações a partir dessa visualização. Para fazer isso normalmente, vamos até o menu principal aqui para ver os painéis Então vamos para as Ações. Em seguida, vamos adicionar uma nova ação e escolher essa opção. Altere os valores dos parâmetros. Vamos entrar nela. Então, aqui temos as coisas usuais, a fonte, o gatilho e os alvos. Vamos mudar o nome, Total de vendas. Vamos definir a fonte. Serão as vendas por mês. Vamos apenas remover a folha sete daqui. A folha sete é o total de vendas. E então a ação será a seleção. Então, eu gostaria de selecionar e acionar a ação. E então aqui temos que encontrar nosso parâmetro. Temos apenas uma, então, o total de vendas, vamos selecionar isso no lado direito O que acontecerá quando concluirmos nossas seleções Então, eu gostaria de dizer, ok, vamos defini-lo como zero se os usuários não estiverem selecionando nada. Tudo bem, agora o último que temos que definir para o Tableau, qual campo controlará os valores dos parâmetros pelas vendas Por mês, temos informações diferentes como você pode ver aqui Temos o mês e a soma das vendas. Obviamente, a soma das vendas controlará os valores dos parâmetros. Então, vamos selecionar esse valor aqui. E a agregação será a soma, já que estamos encontrando o total de vendas Então, isso define tudo por enquanto, vamos clicar em Ok. Então, novamente, OK. Agora, como você pode ver, temos o valor 100 proveniente dos parâmetros. Mas se eu selecionar, por exemplo, os pontos de dados aqui, você pode ver que o total de vendas vem da minha seleção, os 64.000. Então, agora, se eu selecionar todos esses valores da visualização, o Tableau vai resumir todas as vendas das minhas seleções e colocá-las no valor do minhas seleções e colocá-las no Então, com isso, temos a conexão entre os parâmetros e nossas ações com a visualização, que dá muita dinâmica e interatividades aos seus painéis Tudo bem, pessoal, então isso é tudo para as ações de parâmetros. É um recurso muito bom no Tableau. Tudo bem, então isso é tudo para os tipos de ação. Em seguida, vou compartilhar com vocês minhas dicas sobre os gatilhos de ação 126. Udemy 11 8 Gatilhos: Tudo bem, pessoal. Agora, gostaria dar dicas rápidas sobre quando usar quais tipos de gatilhos de Por exemplo, se você quiser pular de suas planilhas para outras planilhas ou acessar um site externo, é melhor dar aos usuários as opções de selecionar essa opção usando o aos usuários as opções de selecionar essa opção usando Primeiro, mostre o menu. Divida os usuários, veja o link e, se os usuários quiserem ir até lá, eles selecionarão o link e clicarão nele É sempre melhor do que surpreendê-los selecionando se os usuários gostam de selecionar algo, como se de repente eles fossem para outro lugar. Realmente não é legal. Vá com o menu. Se você acessar URL ou acessar se estiver usando a ação de filtro, a melhor maneira é usar selecionar. É como se fosse mais interativo, quando o usuário começa a selecionar entre mais planilhas A outra planilha será de filtros. Eu geralmente uso Selecionar se estiver usando as ações de filtro e a tabela usadas, bem como o padrão. Se você estiver usando uma ação rápida para ação de filtro, eu geralmente uso Selecionar. Para a última, os destaques, eu realmente recomendo que você passe o mouse Como os usuários estão mais pairando dentro de uma planilha, a outra planilha também está É muito bom e mais parecido com o moderno. Tenha muito cuidado ao decidir como acionar, quais ações não surpreenderão seus usuários ao pular para outro lugar. Se você estiver usando RL e planilhas, tenha cuidado, converse com seus usuários sobre isso, como eles gostariam de vê-lo e, então, talvez juntos, tomem uma decisão sobre interatividade e as ações junto com os usuários. Tudo bem? Ok, então isso é tudo para mim sobre ações no Tableau. Tudo bem, então isso é tudo para as dicas sobre os gatilhos de ação E com isso, concluímos a seção, as ações do Tableau E na próxima seção, abordaremos um tópico muito importante no Tableau, os cálculos do Tableau Podemos aprender lá como manipular os dados no Tableau e aprenderemos muitas funções do Tableau 127. Seção12: Cálculos de tabela. Agora, abordaremos mais de 60 funções diferentes no Tableau para manipular seus Você não só entenderá como usar todas essas funções do Tableau, mas também entenderá o conceito por trás delas. Usando esboços e exemplos muito simples para que você entenda como essas funções do tableau funcionam Como alguns desses cálculos são realmente complicados, começaremos primeiro abordando o básico sobre cálculos de tabelas E então podemos nos aprofundar nas funções mais usadas nas quatro categorias: cálculos em nível de linha, cálculos agregados, expressões de LOD e cálculos de tabela Vamos começar fazendo uma introdução aos conceitos básicos dos cálculos do tableau . Então, agora vamos. 128. Udemy 1 1 introdução de calc: Todo mundo. Então, agora vamos falar sobre os campos calculados no Tableau E vamos começar com a primeira pergunta. Por que precisamos de campos calculados em primeiro lugar? Como aprendemos antes, ao criarmos nossas visualizações, sempre acessamos a pintura de dados, a fonte de dados e pegamos os campos que vemos na exibição Então, agora vamos imaginar que você está em um cenário em que precisa de informações extras, informações que não estão disponíveis em nossa fonte de dados. Ou você gostaria de manipular e transformar essas informações em novas informações, em novos campos Ou digamos que estamos construindo uma lógica muito complexa em nossos pontos de vista. Para todos esses cenários, podemos criar novos campos calculados no Tableau para serem colocados em nossa fonte de dados Os campos calculados no Tableau são campos definidos pelo usuário que são criados usando fórmulas ou expressões Portanto, há campos adicionais que você pode criar com base nos campos originais na fonte de dados. Tudo bem, pessoal. Então, agora vamos passar para a próxima pergunta, como criar novos campos calculados no Tableau Há cinco métodos para criar campos calculados. Quatro deles são globais. Isso significa que, depois de criar o campo calculado, ele aparecerá na fonte de dados, nos dados. Difícil de ser usado em qualquer outra planilha ou em qualquer pasta de trabalho conectada à fonte de dados E temos um método local para criar um campo calculado somente a partir de uma visualização. E chamamos isso de cálculos rápidos. Agora vamos explorar esses cinco métodos. A primeira maneira de criar um novo campo calculado acessar o pino de dados no lado esquerdo. Clique com o botão direito no espaço em branco, clique com o botão direito aqui. E a primeira opção é criar campo calculado. Uma vez que vamos até aqui, temos uma nova janela onde podemos escrever nossa expressão. É isso aí, essa é a primeira maneira. Vamos passar para o próximo. Eu só vou fechar isso. Se você for até aqui, temos uma pequena seta perto da busca. Se você clicar nele, obteremos exatamente a mesma lista. Então, como você pode ver, a primeira opção, criar campo calculado. A terceira maneira de fazer isso é acessar qualquer um desses campos em nossa fonte de dados. Digamos que vamos até os endereços, escrevemos um clique neles e, em seguida aqui temos a opção de Criar. E o primeiro chamado Criar campo calculado. Quando você chegar lá, obteremos exatamente a mesma janela, mas desta vez vamos preparar o nome do campo na expressão, porque aqui fomos especificamente para o endereço e criamos a partir daí um novo campo calculado. Vamos encerrar isso e vou mostrar os primeiros métodos para criar um campo calculado. Vamos até as Análises no menu aqui, clique nelas. E aqui temos a opção de Criar campo calculado. Depois de clicarmos nisso, teremos novamente a mesma janela. Esses são rapidamente os quatro métodos de como criar um novo campo calculado. Você obterá sempre o mesmo resultado, somente se você for até o campo e partir daí e criar o campo calculado, encontrará o nome do campo dentro da expressão. Agora vamos chamá-lo de meu primeiro cálculo. E eu vou dar qualquer coisa aqui dentro da expressão. Vamos apenas digitar um. Vamos lá e bata. Ok. Agora podemos ver no banco de dados que o Tableau criou para nós um novo campo É como um campo, como qualquer outro campo que temos no banco de dados em nossa fonte de dados Ele também tem um tipo de dados. É uma medida contínua porque eu insiro lá um, então é como um número. Você pode tratá-lo exatamente como qualquer outro campo, mas aqui para entender quais campos são calculados e quais campos são originais, você pode ver no ícone aqui que ele tem o sinal de igual. Isso significa que se você vir o sinal de igual próximo ao ícone do tipo de dados em qualquer campo, isso significa que esse campo é um campo calculado. Não é um campo original que vem da fonte de dados. Alguém criou esse campo calculado e ele se baseia nos dados originais. Com isso, você pode identificar rapidamente quais campos são dados originais provenientes dos sistemas de origem e quais campos são campos calculados criados pelos usuários. Com isso, criamos nosso primeiro campo calculado. E é um campo global. Isso significa que se você for para qualquer outra planilha, vamos, por exemplo, para uma nova Podemos encontrar novamente nosso campo calculado. Agora, vamos para o próximo método, em que criaremos um campo calculado local relevante somente para uma exibição. Para fazer isso, vamos colocar algo gordo na vista. Vamos pegar, por exemplo, o primeiro nome do cliente e colocá-lo nas linhas. Agora, para criar um campo calculado rapidamente localmente, vamos entrar no campo, dentro da dimensão. E podemos fazer isso clicando duas vezes. Depois de fazer isso, você pode ver que agora temos permissão para escrever algo dentro desse campo. E estamos escrevendo agora o campo calculado. Digamos que, ok, agora temos letras maiúsculas do primeiro nome e eu gostaria de manipulá-las e transformá-las em maiúsculas Eu gostaria de ver tudo em maiúsculas. Para fazer isso, temos a função na tabela chamada upper. Agora estou escrevendo o nome da função e ela transformará o primeiro nome que criei, campo calculado dentro do primeiro nome. Depois de sair, clicar em algum lugar externo ou clicar agora, podemos ver os resultados disso Essa função mudou. O primeiro nome é o caso que fizemos uma transformação rápida, cálculos rápidos dentro da exibição. Se você pegar o primeiro nome novamente devido à dor de dados, verá que nada mudou. Não alteramos nada na fonte de dados, apenas a alteramos rapidamente para essa visualização. É assim que você pode criar rapidamente um novo campo calculado na exibição sem afetar a fonte de dados. E ele estará disponível localmente somente nessa visualização. Agora, digamos que essa transformação aqui seja interessante e eu gostaria de reutilizá-la em outro lugar em outras visualizações Agora, para disponibilizá-lo em nossa fonte de dados, o que podemos fazer pegar esse campo das visualizações e simplesmente colocá-lo na fonte de dados Vamos lançar com isso, você pode ver. Adicione o novo campo aos clientes e sabemos que esse é um campo calculado verificando o tipo de dados Você pode ver que temos o sinal de igual Tableau Ofereça-nos aqui para renomeá-lo Eu gostaria de deixar como está e, se você entrar nele para editar o cálculo, conecte e edite radicalmente o cálculo E, novamente, cortamos a janela onde podemos configurar o cálculo. Tudo bem, Kay, então eu mostrei a você todos os métodos de como criar novos campos calculados no Tableau Tudo bem, na próxima etapa, vamos aprender as opções básicas que temos dentro da janela calculada. Vamos ao nosso campo calculado, meu primeiro cálculo. E primeiro vamos mostrar o valor na exibição. Vamos arrastá-lo para o texto aqui e, como você pode ver, temos o valor número um. Vamos editar o campo calculado para que a janela se conecte radicalmente E vamos para a edição. Então, o que temos aqui? Primeiro, temos o nome do campo calculado e o chamamos, neste exemplo, de meu primeiro cálculo Mas, é claro, você pode acessar o painel de dados ou a fonte de dados e renomeá-la diretamente de lá, ou pode fazer isso dentro da janela calculada Ok, a próxima informação que temos é o nome da fonte de dados em que estamos criando o campo calculado. Neste exemplo, criamos o campo calculado dentro da pequena fonte de dados. Isso é muito importante se você tem várias fontes de dados e está criando muitos campos calculados, é muito bom saber onde estou criando agora esse campo calculado, então é bom e f Agora vamos para a seção mais importante desta janela, essa área branca onde você pode escrever sua expressão para definir o campo calculado. Atualmente, temos um, mas podemos usar coisas diferentes. Podemos usar os nomes dos campos, parâmetros, funções e assim por diante. Por exemplo, criamos pela última vez a função upper para o primeiro nome. Com isso, defini o que deve ser feito dentro desse campo calculado. Essa é minha expressão. Agora não se preocupe com as sintaxes que estou escrevendo dentro das expressões, porque nos próximos tutoriais aprenderemos tudo sobre as sintaxes, sobre as diferentes Não se preocupe com isso agora. A próxima informação que temos é que as informações do cálculo são válidas. Aqui, o Tableau nos dá uma informação rápida se a expressão que acabei de escrever é válida ou inválida atualmente, eu escrevi o cálculo da maneira correta É por isso que temos tudo bem no Tableau. Mas agora vamos fazer algo errado. Agora, receberemos uma mensagem vermelha do Tableau dizendo que o cálculo contém erros E aqui temos uma pequena flecha. Se você for até aqui, você verá a mensagem. Diz que o Tableau espera aqui que um parêntese final aqui, Tableau, nos mostre uma mensagem rápida para saber o que está Se eu adicionar o parêntese, você verá que o cálculo é válido Temos informações rápidas do Tableau. Passando para as próximas informações que temos. Neste, diz uma dependência e uma pequena seta. Vamos clicar nele e ver o que temos aqui. Ele diz que alterações nesse cálculo podem alterar as planilhas a seguir, planilha número um aqui, Tableau nos dá um aviso Qualquer coisa que você esteja alterando na expressão dentro desse cálculo pode ter um efeito na planilha número um. E isso porque estamos usando esse campo calculado na exibição na planilha número um. Essa informação é muito importante, especialmente se você tiver planilhas diferentes e estiver usando o mesmo campo calculado em planilhas diferentes E isso acontece muito, especialmente se você gosta de focar no conteúdo de uma visualização e alterar o campo calculado aqui. É como um lembrete, um aviso do Tableau diz que, tudo bem, se você fizer essa alteração, poderá afetar as planilhas a seguir Minha recomendação para você é sempre verificar as dependências para garantir que as alterações que você está fazendo atualmente no campo calculado ainda sejam relevantes para as outras planilhas Tudo bem, então, seguindo em frente, temos duas calças simples que se aplicam e tudo bem, eu não preciso falar sobre isso, eu acho Então temos aqui uma pequena flecha, e isso é muito importante. Então, vamos clicar nisso. O que temos aqui? E essa extensão é uma documentação ou um catálogo de todas as funções que temos no Tableau Então, por exemplo, vamos pesquisar a função upper que usamos neste exemplo, pesquisar upper, e agora podemos ver no lado direito a documentação dessa função. Então, aqui temos três informações do Tableau. A primeira é a sintaxe da função. Portanto, a sintaxe diz que começa com a palavra-chave superior. Ele aceita somente campos e o tipo de dados deve ser uma string. Nas próximas informações, temos uma breve descrição da função, então ela diz que vai converter uma sequência de texto em todas as letras maiúsculas. A terceira informação, temos um exemplo de uso aqui. Diz, ok, se você tiver um valor superior para o produto de valor, tudo em minúsculas, a saída, o resultado será um produto em maiúsculas. Aqui temos uma breve descrição rápida sobre todas as funções que temos no Tableau Isso é muito útil, especialmente enquanto você está escrevendo os cálculos, porque não faz sentido memorizar tudo, certo? Também costumo sempre verificar se estou usando a sintaxe correta ou mesmo usando a função like correta Eu sempre verifico os exemplos e digo, ok, esse é o que eu preciso. E mais uma coisa que você pode ver nesta janela, esse menu suspenso. E aqui temos diferentes grupos de funções no Tableau, por exemplo, temos aqui o grupo de funções de string Se você entrar nela, obterá uma lista de todas as funções que manipularão os campos de string Então, temos aqui no final, como você pode ver, a função superior que usamos em nosso cálculo. Tudo bem, Kay, então, com isso, cobrimos todas as opções que você pode ver dentro da janela de campos calculados Tudo bem, então essa foi uma introdução aos campos calculados no Tableau e, a seguir, aprenderemos os componentes básicos dos do Tableau 129. Udemy 1 2 componentes de calc: Pessoal, continuando, falaremos sobre os componentes básicos dos cálculos no Tableau Isso significa que tipo de informação podemos adicionar dentro das expressões, dentro dos cálculos. A primeira coisa que podemos adicionar dentro do cálculo é o comentário. Os comentários são muito úteis para você e para que os outros tenham algum contexto ou pequenas descrições motivo pelo qual você está fazendo o cálculo. Por exemplo, para adicionar comentários a esse código, podemos começar e temos as duas barras avançadas Então, podemos escrever qualquer coisa. Qualquer coisa após as duas barras avançadas não será executada no cálculo Por exemplo, podemos escrever aqui um cálculo para alterar o primeiro nome para maiúsculas. Tudo o que estou escrevendo aqui não será executado e também não será verificado no Tableau Eu realmente recomendo sempre adicionar comentários para você. Se você visitar esse cálculo mais tarde, entenderá por que escreveu essa expressão. Tudo bem, passando para a segunda informação que podemos adicionar dentro dos cálculos, que são os campos da fonte de dados. Então, essas são as cores laranja. Nós o temos aqui, o primeiro nome. Mas vamos remover tudo do zero. Então, se você quiser adicionar um novo campo dentro desse campo de cálculo, você pode começar a escrever o nome do campo. Enquanto escrevo agora, Tableau pode fazer uma lista de sugestões aqui Tableau definiu três coisas A primeira é uma função. Como você pode ver, há um pequeno ícone, como um F. Isso indica que isso é uma função Ou a segunda informação, diz o primeiro nome e, ao lado, há um ícone de tipo de dados. Esse ícone de tipo de dados pode indicar que esse é um nome de campo. A terceira informação também é o primeiro nome com o ícone. Então isso significa que está cheio. Mas aqui o Tableau escreve, isso é da grande fonte de dados porque esses dois campos têm o mesmo nome. Exatamente aqui O Tableau mostra para nós que esse campo vem de uma fonte de dados diferente O primeiro vem da mesma fonte de dados. É por isso que o Tableau não precisa dizer, ok, é de uma fonte de dados pequena, porque é da atual Mas como o segundo vem de uma fonte de dados diferente, Tableau indica que esse é um campo diferente de uma fonte de dados diferente Agora, como queremos o primeiro nome da fonte de dados atual, podemos selecionar esse aqui. E com isso, inserimos um campo dentro de nossos cálculos e, como você pode ver, ele fica com a cor laranja Outra forma de adicionar campos em nossos cálculos, é arrastar e soltar Digamos que eu também gostaria de obter o sobrenome. Então, posso ir até o sobrenome aqui, arrastá-lo e soltá-lo dentro do cálculo e, como podemos ver obtemos nosso segundo campo e, novamente, é a cor laranja. E, claro, os campos que adicionamos aos cálculos podem ser qualquer exemplo de campo. Vamos adicionar os selos. Os selos são uma medida , então vamos aos pedidos, às vendas, podemos simplesmente arrastar e soltar até os cálculos Como você pode ver, o Tableau também mede dentro dos cálculos e eles também podem ter a mesma cor, a cor laranja Tudo bem, passando para o próximo e muito importante componente, temos as funções do Tableau As funções do Tableau são operadores integrados que podem ser usados para manipular, transformar e alterar o conteúdo de um campo Por exemplo, o que podemos fazer com as vendas. Podemos calcular o total de vendas dentro de nossos dados. Para fazer isso, podemos usar a função sum antes das vendas de campo, podemos começar com a soma e depois ter os aprendizes abertos e depois fechar, como podemos ver, esse componente, essas funções no Tableau têm sempre a cor Agora, o que pode acontecer? A tabela resumirá todos os valores dentro das vendas e apresentados como resultado Vamos aquecer. Ou vamos receber um erro aqui porque alteramos o cálculo. Então, vamos removê-lo. Vamos colocá-lo novamente no texto para que tenhamos a soma total das vendas dentro de nossos dados. Agora vamos voltar ao nosso campo calculado e ver o próximo componente. Temos as expressões lógicas. Podemos usar as expressões lógicas para verificar se uma condição é verdadeira ou falsa. E eles também têm a cor da placa. Então, por exemplo, digamos que queremos criar o cálculo em que estamos verificando a soma das vendas. Se for maior que 1.000 , queremos ver a alta no final. Deixe-me mostrar como podemos fazer isso. Vamos usar a declaração, ela vai começar com a palavra-chave. Como você pode ver, é preto porque é uma expressão lógica. Se a soma das vendas for maior que 1.000, podemos aqui a operadora seja maior que 1.000, então o que vai acontecer? Vamos ter um valor alto. Em seguida, vamos finalizar a expressão lógica. Podemos verificar aqui se o cálculo é válido aqui. Temos nossas expressões lógicas então e terminamos, não se preocupe com a sintaxe Vamos aprender tudo nos próximos tutoriais, passo a passo , com exemplos muito simples Tudo bem, agora vamos passar para o último componente que podemos adicionar aos nossos cálculos. Temos os parâmetros de Peter, campos dinâmicos que podemos adicionar às visualizações para tornar tudo dinâmico nas visualizações ou nos cálculos Novamente, haverá um tutorial dedicado para isso mais tarde. Mas agora vamos ver, podemos adicionar um campo de parâmetro dentro do cálculo. Primeiro, precisamos criar rapidamente um parâmetro. Para fazer isso, vou fechar nosso cálculo aqui. E então podemos ir até a seta e o painel de dados. Então, podemos fazer com que o parâmetro de criação clique nele. Aqui vamos abrir a janela. Para configurar os parâmetros, vamos chamá-lo, escolher um número. É isso mesmo. Vamos fechá-lo e dizer ok. Agora, no lado esquerdo, temos um novo parâmetro. Clique com o botão direito do mouse e mostre o parâmetro que obtivemos no lado direito e o campo de entrada onde podemos adicionar um valor. Por exemplo, agora temos um, podemos adicionar 1.000 Agora, nada pode acontecer na exibição porque não temos nada. Mas vamos adicionar esse parâmetro dentro do cálculo. Vamos voltar ao nosso cálculo, meu primeiro cálculo, clicar com o botão direito nele e depois editar. Agora, o que vamos fazer é que, em vez de ter 1.000, obteremos o valor do parâmetro que criamos como um campo dinâmico calculado, para que o usuário controle esse valor. Vamos remover o 1.000. E vamos começar a escrever o nome do parâmetro como qualquer outro campo, então ele será escolhido e o colocaremos aqui, então clique nele. E com isso, adicionamos nosso parâmetro dentro do cálculo. E, como você pode ver, os parâmetros no Tableau têm a cor roxa Isso é tudo até o último componente. E com isso, abordamos todos os diferentes componentes que podem ser usados nos cálculos. Agora vamos testar a saída. Eu vou clicar em OK. Então eu vou remover este, é vermelho. Vamos levar os produtos até a rosa. Em seguida, vamos pegar nosso novo campo calculado. Desta vez, será dimensão porque a saída do campo calculado será um valor de string. Vamos verificar os resultados. E como você pode ver aqui, temos dois produtos com o valor alto, o resto será nulo Agora vamos fazer as vendas para entender por que esses valores são altos. E isso é por causa do nosso cálculo. Qualquer coisa acima de 1.000, podemos obter um valor alto. Qualquer coisa abaixo dela será nula. E com o parâmetro, os usuários estão controlando o cálculo. Se eu for até aqui e disser, ok, em vez de 1.000, vamos ter 500. Com isso, incluímos também os outros produtos. Portanto, todos os produtos agora têm o alto valor no campo calculado de que geramos novas informações para nossas visualizações Tudo bem pessoal, agora vamos resumir rapidamente os componentes dos cálculos neste exemplo Primeiro, podemos ver o comentário Esses comentários nos ajudarão a documentar a finalidade do cálculo e ele não será executado, mas também na cor cinza. O próximo componente, temos o campo. Portanto, qualquer campo dentro da nossa fonte de dados, seja dimensão ou medida, podemos adicioná-lo ao nosso cálculo como este. Nós temos as vendas e elas têm a cor laranja. O próximo componente, temos as funções. Eles são operadores integrados para manipular nossos dados e têm a cor azul O próximo componente, temos os operadores. Neste exemplo, temos dois operadores, o mais, o operador aritmético E, como acontece com o operador de comparação, é maior do que eles terão a cor preta. O próximo componente também pode ser. Com a cor preta, temos as expressões das letras. Esses são valores estáticos que podemos inserir em nossos cálculos. Pode ser um número como aqui o dez ou pode ser uma corda como aqui o alto. E ele não se esquece de adicionar aquelas marcas Oto duplas ou simples para que a tabela entenda que isso é um valor não preenchido ou um parâmetro ou função ou qualquer outra coisa, e também podemos adicionar valores de data. Tudo bem, passando para o próximo componente. Se houver, temos as expressões lógicas que temos e elas podem nos ajudar a avaliar as condições dentro do Tableau e depois decidir se são verdadeiras ou falsas E o último componente que temos dentro dos cálculos, temos os parâmetros. Eles são os campos dinâmicos que podemos usar nos cálculos. Tudo bem, então isso é tudo sobre os componentes dos cálculos. Tudo bem? Assim, aprendemos os principais componentes básicos dos cálculos do Tableau Em seguida, aprenderemos como encaixar um cálculo em outro. 130. Udemy 1 3 calco aninhado: Então, vou falar sobre os cálculos aninhados no Tableau No Tableau, você pode agrupar cálculos usando o resultado de um cálculo como entrada para outro cálculo E isso porque às vezes você pode estar em uma situação em que temos cálculos complicados com etapas diferentes. Para cada etapa, podemos ter um cálculo. Ao implementar essas etapas, você acabará tendo vários cálculos e eles serão aninhados uns nos outros Agora, deixe-me mostrar um exemplo. Tudo bem, agora vamos criar um novo campo calculado para manipular os valores do país do campo para ter um formato específico Neste exemplo, vamos pegar o primeiro nome dos clientes e também os países. Agora vamos criar um novo campo para o país com um formato diferente. Vamos criar um novo campo calculado. E então vamos começar com o primeiro cálculo em que podemos fazer todas as liteiras do campo país com letras maiúsculas, então teremos a função superior E então vamos manipular o país do campo, então vamos começar a escrever o país E aqui está, nosso campo que define o primeiro cálculo. Vamos clicar em Ok, essa aba. Vamos criar um novo campo calculado, uma nova dimensão dentro da nossa fonte de dados. Então, vamos verificar os valores. Como você pode ver, todas as ninhadas, todos os países estão com letras maiúsculas Tudo bem, agora vamos passar para a próxima etapa da transformação, onde queremos mostrar apenas os primeiros três caracteres de cada valor dentro desse novo campo calculado. Para fazer isso, vamos voltar ao nosso campo calculado e vamos editá-lo. Desta vez, vamos usar a função left. Você pode pesquisar no catálogo para ver a sintaxe da função esquerda como você pode vê-la, exceto dois campos, o primeiro será a string que queremos manipular e, em seguida, teremos o número de caracteres que queremos mostrar Deixe-me mostrar agora, passo a passo, como podemos fazer isso. Vamos primeiro para uma nova linha. Então, vamos sair e, em seguida, ele precisa de dois argumentos. O campo que queremos manipular e o número de caracteres O campo que queremos manipular será o resultado da função superior Vai ser esse aqui. Então, vou apenas cortá-lo e inseri-lo aqui. Com isso, temos o primeiro argumento. O segundo argumento será o número de caracteres que queremos mostrar. Serão três caracteres, é por isso que podemos especificar três. É assim que podemos listar funções no Tableau. A primeira função a ser executada será aquela dentro da função superior que será executada primeiro. E então o resultado dessa função será usado como uma entrada para a função externa, para o elevador da função. Isso significa que primeiro vamos colocar todos os valores dentro do país em maiúsculas. Em seguida, vamos executar a função de elevação, qual mostraremos apenas os três primeiros caracteres. Agora vamos dar uma olhada para verificar os resultados. Com isso, você pode ver que agora temos apenas três dentro dos valores do país. Novamente, a função interna será executada primeiro, depois a função externa. Com isso, você pode expandir ainda mais esse campo calculado para mais funções. Por exemplo, digamos que na terceira etapa, queremos calcular o comprimento dos caracteres. Para fazer isso, podemos usar a função de link. Vamos adicioná-lo como um amido e, em seguida, a entrada do campo pode ser a saída dessas duas funções. Como você pode ver, é muito fácil agrupar funções no Tableau Vamos pegar uma cega e verificar os resultados. Como você pode ver em todos os lugares, temos os links de três. Novamente, a ordem de execução será aquela que está no fundo da função superior e depois na função esquerda. Então, a última a ser calculada é a função de comprimento. É isso mesmo. Esse é um método para criar cálculos aninhados no Tableau, mas há outro método para fazer isso Isso é criando um segundo campo calculado usando o primeiro campo calculado. Deixe-me mostrar o que quero dizer. Podemos ir e fechar esse aqui. E vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de segundo campo calculado. O que vamos fazer dentro dele é usar a saída do primeiro campo calculado. Neste exemplo, é o país U. Esse é nosso primeiro campo calculado E então vamos multiplicá-lo por dois. Por exemplo, aqui novamente a ordem do cálculo será a primeira Tableau precisa calcular o primeiro campo calculado, calcular o canto superior esquerdo e vincular e, no final, ele virá aqui e multiplicará Vamos clicar em OK. E com isso, temos um novo campo calculado. Vamos rastreá-lo e colocá-lo na vista. Como você pode ver, haverá o valor de seis, a janela I usará o primeiro isoldo e a janela I usará o segundo modo Tudo bem? Então, eu vou te mostrar como eu geralmente decido sobre isso. Vamos ao nosso primeiro cálculo. E, como você pode ver, essas etapas intermediárias, se não forem etapas importantes, como você não quer usá-las em nenhuma outra visualização , não faz sentido criar para cada etapa intermediária em seu campo, dentro da fonte de dados, e a fonte de dados pode explodir E você terá muitos campos que não são necessários nessa situação. Vou ter todas essas etapas intermediárias em um único cálculo. Outro cenário em que você tem um cálculo muito complexo, em que o código será muito grande e será muito difícil manter tudo em um cálculo. Eu tento dividi-lo em etapas e cada etapa terá como um campo na fonte de dados. O último cenário em que essas etapas intermediárias são realmente importantes para outra coisa , para visualizações diferentes ou talvez também para outros cálculos diferentes Para não me repetir e fazer os mesmos cálculos repetidamente, crio um campo calculado dedicado para cada etapa intermediária somente se elas forem importantes. Tudo bem, pessoal, tudo isso é para os cálculos agrupados, essa foi uma introdução aos cálculos no Tableau Eles são muito importantes para criar visualizações de notas. No próximo vídeo, aprenderemos cada vez mais sobre cálculos no Tableau Tudo bem, então, com isso, aprendemos a fazer cálculos aninhados no Tableau Em seguida, apresentarei uma introdução aos quatro tipos de cálculos do Tableau Temos os cálculos em nível de linha, agregação, tabela e LOD. 131. Udemy 1 4 tipos de calc: Tableau, temos muitas funções diferentes que podemos usar nos cálculos e, no Tableau, podemos categorizá-las em quatro tipos diferentes de Neste tutorial, falaremos sobre eles. Mas primeiro, podemos ter um exemplo muito simples para entender como elas funcionam e como elas interagem umas com as outras. Então, vamos embora. Tudo bem, agora digamos que você tenha a seguinte tabela de produtos em nossa fonte de dados, onde temos informações como preços, quantidades e assim por diante. Esses dados são os dados originais que podemos encontrar dentro da fonte de dados. Agora, digamos que precisamos de um novo campo em nossa fonte de dados para mostrar os dados de sua receita. Para fazer isso, podemos simplesmente criar um novo campo calculado onde ele multiplicará os preços pelas quantidades Agora, com isso, o Tableau criará um novo campo dentro da nossa fonte de dados para armazenar o resultado dos cálculos dentro dela A tabela será exibida linha por linha multiplicando os preços pela quantidade Então, por exemplo, para a primeira linha , ele vai multiplicar 20 por dois E o Tableu vai armazená-lo no novo campo. Então, a Tabela pode pular para a próxima linha e fazer exatamente a mesma coisa. Então, como você pode ver, o Tableau está processando cada linha individualmente e de forma independente umas das outras. Quando os cálculos estão acontecendo em uma linha, não nos importamos com as informações presentes nas outras linhas. O Tableu pode se concentrar somente em uma linha por vez. Esse tipo de cálculo é chamado de cálculo em nível de linha. E o nível de detalhes que temos aqui é o mais baixo que temos do nível de detalhes da fonte de dados. É muito importante entender que esse tipo de cálculo é o único tipo que também não agrega as linhas da fonte de dados O único tipo que pode armazenar os resultados na fonte de dados. Isso significa que a tabela não calculará o resultado desses cálculos toda vez que você a estiver usando nas visualizações Assim, ele pode ser recalculado e armazenado na fonte de dados. O cálculo não será feito em tempo real. Tudo bem, agora vamos passar para as visualizações. E digamos que eu gostaria de mostrar a receita total de cada produto. Para isso, podemos usar a função sum para resumir os valores da receita E podemos adicionar o produto Dimension à exibição. E o Tableau aqui mostrará apenas três linhas na exibição Uma linha para cada valor do produto. Isso significa que teremos P1p2 e P três. Agora, desta vez, o Tableau começará a resumir e agregar as linhas na fonte Isso vai estar no nível da dimensão. Por exemplo, o Tableau vai começar com o primeiro produto, aquele e o Table vão resumir as duas primeiras linhas da fonte de dados Temos 40 mais 60 Tablo diretamente na saída, 100 diretamente na visualização Em seguida, você vai passar para a próxima linha. Temos o P dois aqui. Temos apenas uma linha na fonte de dados. E o resumo disso será 20 para o produto Três, as três que temos aqui são três linhas na fonte de dados. O resumo de 40 mais 25 mais 15. A tabela terá a resposta 80 nas visualizações. Desta vez, como você pode ver, a tabela não está processando as linhas da fonte de dados uma a uma e individualmente. Em vez disso, Tablo vai resumir. Agrupe as linhas da fonte de dados no nível de visualização Esse tipo de cálculo, nós o chamamos cálculos agregados e será calculado em tempo real Isso significa que o resultado dessas funções desses cálculos não será armazenado adicionalmente na fonte de dados. E agora é muito importante entender o nível de detalhes dessa nova tabela que temos. Na exibição, ela tem nível mais baixo de detalhes como fonte de dados e quem controla o nível de detalhes é a dimensão que temos na exibição. A dimensão que usamos na exibição controlará o nível de detalhes dos cálculos agregados E é por isso que temos outro tipo de cálculo. Por causa disso, digamos que temos outro cenário em que você diz, sabe o que, eu gostaria de controlar o nível de detalhes. Quero que meus cálculos mostrem a receita total de cada categoria. Aqui, podemos usar funções diferentes como a função fixa, para que possamos ter uma categoria fixa e seguida, parte da receita que estamos dizendo ao Tableau Ok, encontre a receita total. Mas desta vez isso vai ser corrigido. Ele será conectado à categoria de dimensão. Então, deixe-me mostrar o que pode acontecer. O Tableau vai verificar. Ok, qual é a categoria de pagamento único? É a categoria A. Agora, a próxima pergunta. Qual é a receita total da categoria A? Aqui, o Tableau pode resumir 40 mais 60 mais 20 e o resultado será Aqui, o Tableau não mostrará a receita total do produto, pague um, mas, em vez disso, mostraremos a receita total da categoria A. O mesmo pode acontecer com o próximo produto Temos dois salários. Pertence à mesma categoria, dois A. A receita total da categoria A é novamente 120. E então, o último produto, pague três. Pertence a uma categoria diferente, desta vez à categoria. E a receita total disso será 40 mais 25 mais 15. A produção pode ser 80 como receita total da categoria. Agora, quem está controlando as agregações? Não é mais a dimensão que temos na exibição, mas sim a dimensão que especificamos nos cálculos, desse tipo. Cátions, nós os chamamos de expressões LOD. Expressões de nível de detalhes aqui. A mesma coisa, como as agregações. Isso vai acontecer em tempo real. Nada será armazenado dentro da fonte de dados. Tudo bem, agora vamos para o último tipo de cálculo que temos no Tableau Digamos que, depois de obter o resultado na exibição, eu gostaria de calcular a classificação dos produtos com base dados exibidos na exibição. Para fazer isso, podemos usar a função rank do resumo da receita. O que pode acontecer nesse horário não é consultar a fonte de dados. Em vez disso, o Tableau pode consultar a visualização É como se estivéssemos agregando a agregação com base no valor exibido na exibição Podemos descobrir que o produto one pay one tem a classificação um, os dois têm a classificação três, P três tem a classificação Esse tipo de cálculo, chamamos de cálculos estáveis. E, ao contrário de todos os outros tipos, ele se baseia no contexto e nos dados exibidos na exibição e não consultará diretamente a fonte de dados. Também é computado em tempo real. Isso significa que o resultado não será armazenado dentro da fonte de dados. Se você está falando sobre o nível de detalhes, isso também depende da visualização Pode depender da dimensão dos produtos. Tudo bem, pessoal, então agora temos uma visão geral sobre os quatro tipos diferentes de cálculos dentro do Tableau E podemos ver como o Tableau pode computar os cálculos apresentar os dados no final dos Tudo bem, agora vamos começar com o primeiro tipo de cálculo. Temos os cálculos do nível da linha. E aqui temos muitas funções nessa categoria, se você comparar com os outros tipos. Então, aqui temos as funções numéricas, string, data, funções lógicas. Há muitas funções, mas abordaremos todas elas nos próximos tutoriais Agora, vamos entrar no Tableau e testar alguns desses cálculos Ok, agora de volta ao Tableau, vamos para a pequena fonte de dados e, em seguida, vamos para os pedidos Como você pode ver, temos aqui a quantidade e também o preço unitário. Agora vamos calcular a receita, onde vamos multiplicar a quantidade pelo preço unitário Faça isso, vamos criar um novo campo calculado na fonte de dados e esse será o tipo de cálculo em nível de linha. Vamos criar novos campos calculados. Vamos acessar o painel de dados radicalmente no espaço vazio Crie campos calculados e vamos dar a eles o nome de receita. E então a fórmula para isso será a quantidade multiplicada pelo preço unitário Agora você pode me perguntar: onde encontro no Tableau todas as funções relacionadas aos cálculos de tipo em nível de linha Bem, não há um lugar específico para isso, mas há orientações semelhantes para isso Portanto, se você acessar a documentação aqui e verificar esses grupos, não encontrará diretamente os tipos dos cálculos, mas encontrará alguns grupos semelhantes a esses tipos. Por exemplo, se você pode ver aqui temos cálculos de tabela. Se você entrar nele, poderá encontrar todas as funções que poderíamos usar nesse tipo. E então temos outro grupo chamado agregado. E aqui você não encontrará apenas os cálculos agregados, mas também as expressões de LOD. O último, o último tipo é os cálculos em nível de linha são, na verdade, o resto. Todas as outras, como as conversões de tipo de dados de cadeia numérica, todas essas coisas são cálculos em nível de linha Tudo bem, agora de volta aos nossos cálculos. Vamos até aqui e clique em OK. E com isso, você pode ver que o Tablo criou imediatamente um novo campo em nosso painel de dados Agora, como eu disse, se você estiver usando cálculos em nível de linha, Tablo pode fazer os pré-cálculos e armazenar os resultados imediatamente no Da Vamos verificar isso. Ou você pode acessar a página da fonte de dados ou podemos acessar esse pequeno ícone aqui, que diz Exibir dados. Vamos entrar e verificar os resultados. Aqui temos que mudar para os pedidos. Agora vamos rolar para a direita. Você pode ver que temos o campo original, temos a quantidade e também o preço unitário. Mas também temos nosso novo campo calculado, que é como qualquer outro campo que temos na fonte de dados. Temos a receita aqui. E, como você pode ver, o Tablo roubou imediatamente todos os resultados desse campo calculado na fonte de dados, embora ainda não tenhamos criado nada nas visualizações, o que significa que o Tablo se prepara para você na fonte de dados e podemos verificar o Por exemplo, aqui temos a quantidade um, o preço unitário 215 Vamos fazer o mesmo curso. E aqui as coisas são multiplicadas por duas. Como você pode ver, agora estamos multiplicando a quantidade pelo preço unitário E agora podemos ver claramente que os cálculos do nível da linha serão calculados e executados no nível da linha individualmente e independentemente uns dos outros. Portanto, as informações que temos nas outras linhas não afetarão os cálculos da primeira linha. Tudo bem, pessoal, então é isso. É assim que os cálculos em nível de linha funcionam no Tableau. Ok, agora vamos passar para o próximo tipo de cálculo. Temos os cálculos agregados. E aqui temos alguns cálculos. Se você comparar com os cálculos em nível de linha, temos o máximo em média, contagem, contagem distinta e atribuímos novamente. Tudo isso pode ser abordado em detalhes e extraoriais, mas agora vamos entrar no Tableau e experimentar alguns deles mas agora vamos entrar no Tableau e experimentar alguns Tudo bem, pessoal, agora vamos criar uma visão que temos a receita total por produtos. Para fazer isso, vamos pegar o nome do produto da pequena fonte de dados e colocá-lo na exibição. Agora, é muito importante entender os conceitos. Agora, o nome Broaduct é a dimensão que pode definir o nível de detalhes nas visualizações Isso significa que, nessa visualização, temos cinco linhas e isso é totalmente controlado pelo nome do broduct Agora eu quero que você entenda como escolher o tipo de cálculo que vamos usar. Agora, para responder a essa pergunta, começamos sempre com a primeira pergunta. Precisamos agregar os dados desde a tarefa que diz Receita? Isso significa que há uma agregação e Bem, isso significa que não podemos usar os cálculos em nível de linha, então temos que usar os outros tipos. Para agregações, ficamos com os três tipos. Agora, a próxima pergunta será: temos todos os dados na exibição? Bem, como você pode ver em nossa tabela, temos apenas as informações dimensionais. Não temos nada sobre a receita. Isso significa que não, não temos todos os dados dentro da exibição. Isso significa que não usaremos tipo de cálculo de tabela porque os tipos de cálculos de tabela sempre dependem da exibição. Se você não tiver os dados na exibição, não poderá usar cálculos de tabela. Que nos restam duas opções. Ou podemos usar os cálculos agregados ou o LOD. Bem, a última pergunta que você pode fazer o nível de detalhes que temos na visualização pode atender às minhas necessidades? Bem, neste exemplo, sim, porque queremos ter a receita total por produtos. Então, estamos falando sobre os produtos e a dimensão que temos dentro da visão que atendem exatamente ao nível de detalhes. Isso significa que podemos manter o nível de cálculos que temos dentro da exibição e não precisamos usar nenhuma expressão de LOD Se você seguir essas três perguntas simples, poderá identificar facilmente o tipo de cálculo necessário para resolver sua tarefa. Neste exemplo, podem ser os cálculos agregados. Vamos ver como podemos fazer isso. Como os cálculos agregados são os métodos padrão no Tableau, para agregar dados ou medidas, será muito fácil criá-los Então, tudo o que precisamos é da receita deles, então basta arrastá-la e soltá-la aqui em cima desses números. E com o Tableau criando imediatamente um cálculo agregado, podemos ver isso aqui A soma de sua receita. Isso porque é o método padrão agregação de dados. A tabela é usada para cada produto dentro dos dados e começa a agregar todas as receitas relacionadas a esses Agora, na próxima etapa, o que eu costumo fazer, vou validar alguns exemplos Eu escolho alguns desses produtos e começo a resumir os valores para verificar se o valor que estou vendo nas visualizações está correto Vamos criar novas planilhas E aqui queremos ir para o nível mais baixo. Para fazer isso, vamos usar o ID do pedido, a visualização. Vamos pegar agora o nome do produto. Também podemos escolher as categorias. Então, vamos pegar a receita deles e colocá-la na APC aqui Vamos aumentá-lo um pouco para ver os nomes e depois classificar os nomes dos produtos. Então, agora podemos qualquer um desses produtos. Para validar as respostas, vamos usar o monitor LG Fol HD. Como você pode ver, a soma total deve ser superior 3.000. Vamos voltar às nossas agregações e conferir o LG Fol Você pode ver que está acima de 3.000 Isso significa que está tudo bem E com isso, obtivemos a receita total por produtos. E, claro, fizemos isso de forma rápida arrastando e soltando o campo na exibição. Mas se você quiser fazer isso como campo calculado para reutilizá-lo posteriormente em planilhas diferentes, podemos criar novos campos calculados. Vamos chamá-la de Receita Total. E então teremos a mesma sintaxe, a soma da receita Desta vez, vamos usar os cálculos aninhados. Portanto, já o temos em outro campo calculado. Vamos clicar nisso. E como o cálculo é válido, vamos clicar em OK. E obtivemos com isso uma nova medida em nossa dor de dados. Portanto, se você for substituí-lo, obterá resultados exatos. Então, como você pode ver no resultado, nada mudou. A única vantagem para você é reutilizá-lo em planilhas diferentes e também em pastas de trabalho diferentes Tudo bem, pessoal, isso é tudo para os cálculos agregados no Tableau Tudo bem, pessoal, no terceiro tipo de cálculo no Tableau, temos os cálculos de LOD ou as expressões de nível de detalhes e aqui temos apenas três funções do Tableau Temos o fixo, o incluído e o excluído. Agora vamos entrar no Tableau e criar uma dessas funções Tudo bem, agora temos a seguinte tarefa em que queremos mostrar a receita total, mas usando a mesma visualização. Então, vamos ficar com as mesmas informações. Teremos o nome do produto, teremos a receita total dos produtos. Mas eu quero ver lado lado a receita total por categoria. Vamos examinar novamente as três perguntas. A primeira pergunta é: estamos fazendo agregações? Bem, sim, isso significa que não podemos usar cálculos de nível de função. Então, a próxima pergunta é: os dados que temos na visualização são suficientes? Bem, não está aqui. Não é a receita total por categoria, é pelos produtos. Bem, isso significa que não podemos usar os cálculos da tabela. Agora chegamos à última pergunta. O nível de detalhes na exibição vai me ajudar a resolver a tarefa? Bem, a resposta é não. Isso porque o nível de detalhes dentro da visualização agora é definido pelo nome do produto e tem um nível de detalhes mais alto do que a categoria que queremos ter, a receita total por categoria. O nível de detalhes que temos na visão não me apoiará. É por isso que não posso usar aqui cálculos agregados. E eu tenho que usar expressões de LOD. Como você pode ver, perguntas muito simples. E isso levará você exatamente para o tipo certo de cálculo no Tableau E agora você pode dizer taxas de peso. Posso adicionar as informações da categoria à visualização e, em seguida, ter o nível de detalhes da categoria. Bem, isso não vai funcionar e é porque o nome amplo do ato tem um nível mais alto de detalhes. Deixe-me mostrar o que pode acontecer se você trouxer a categoria. Então, vamos pegar a categoria ao lado direito do nosso. Aqui você pode ver que nada vai mudar. Nós ainda estamos. As cinco linhas, e isso é por causa do nome do produto. Mesmo se você movê-lo para o lado esquerdo aqui, não temos aqui duas linhas. Temos aqui cinco fileiras. Se você puder verificar os detalhes aqui, temos cinco marcas. É por isso que, mesmo que você esteja adicionando a categoria, nada mudará. Ainda estamos com o nível de detalhes do produto. Agora vamos criar um novo campo calculado para usar as expressões ou cálculos de LOD Vamos para o lado esquerdo e criar um novo campo calculado. Podemos chamar isso de receita total por categoria e sintaxe, não se preocupe, vamos aprender isso em um tutorial separado sobre isso Então, a seguinte sintaxe será corrigida. Em seguida, temos que especificar a dimensão que controlará o nível de detalhes dos resultados. Essa será a categoria. E então o que estamos fazendo, agregando a receita, temos que adicionar aqui, a soma da receita E então temos que fechá-lo para dizer que o cálculo é válido e está tudo bem. Vamos clicar em OK. Como de costume, vamos inserir um novo campo calculado em nossos dados aqui. Vamos obter o resultado. E vamos arrastá-lo até aqui para ver os dados. Podemos ver para cada linha a receita total por categoria. Para o primeiro , será a receita total dos acessórios. A segunda é a mesma porque pertence à mesma categoria O terceiro é o mesmo, mas você pode ver que o quarto pertence a uma categoria diferente e é por isso que vamos obter números diferentes. É isso mesmo. É por isso que precisamos de cálculos de LOD no Tableau. Agora vamos passar para o último tipo de cálculo que temos, os cálculos de tabela. E aqui também temos alguns cálculos. Portanto, temos a janela de execução classificada em primeiro lugar, última pesquisa de índice e assim por diante. Novamente, aqui podemos ter um tutorial dedicado para essas coisas, mas agora vamos experimentar um deles. Tudo bem, pessoal, agora vamos passar para a última tarefa dessa visualização, queremos mostrar o total da receita por produtos. Aqui vamos fazer novamente as três perguntas. Estamos agregando? Bem, sim, como temos o total acumulado da receita, não podemos usar os cálculos em nível de linha. A próxima pergunta é: os dados que temos nas visualizações são suficientes para resolver essa tarefa Bem, sim, isso é porque temos a receita total por produtos e visualização. Com base nessas informações, podemos aumentar o total acumulado da receita por produto Então, na verdade, temos tudo na exibição para resolver as tarefas. E é por isso que vamos usar os cálculos da tabela de tipos. E não nos preocuparemos com a terceira questão, sejam cálculos agregados ou LOD, porque são cálculos porque são Então, vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-la de Running Total Revenue. A sintaxe para isso também é muito simples. Começaremos com a execução e, em seguida, teremos que selecionar qual tipo de agregação será a soma E então temos que especificar quais dados serão calculados dentro dos cálculos da tabela. E aqui temos apenas duas informações, então vamos usar uma receita total ou a receita total por categoria, o LOD, mas estamos falando sobre a receita total por produtos, é por isso que podemos incluí-la aqui Essa será a soma da receita, e pronto, e o cálculo é válido. Então, vamos clicar em OK. E vamos pegar nossa medida e colocá-la também na vista para verificar os resultados que podemos ver muito bem Eles estão gerando a totalidade da receita. É muito simples. Vamos começar com o primeiro valor da receita total. Então, o próximo valor pode ser baseado no valor anterior mais a receita total. Esses dois valores serão adicionados um ao outro para obter esse valor. Em seguida, o próximo é o mesmo, o valor anterior, mais a receita total atual. Como você pode ver, não temos nada aqui. É por isso que estamos obtendo o mesmo valor. Como você pode ver, à medida que estamos caindo, estamos adicionando mais receitas totais ao número total. Agora, é muito importante entender que os cálculos da tabela são muito sensíveis aos dados exibidos na exibição. Qualquer alteração nessa estrutura, obteremos números diferentes na saída. Este não é o caso do agregado ou do L. Deixe-me mostrar o que quero dizer Por exemplo, vamos alterar o tipo de dados dentro do nome do produto. Vamos até aqui e fazer com que ela desça. Por exemplo, você pode ver que nos cálculos agregados ou no LOD, os valores são os mesmos Isso só vai mudar o tipo. Mas os valores nos cálculos da tabela mudaram completamente porque agora temos uma classificação diferente e o Tableau recalculará o total contínuo com base na exibição Isso significa que qualquer interação nas visualizações pode afetar as funções de cálculo da tabela É totalmente baseada na visualização. É isso por enquanto. Isso é sobre os cálculos de tabela no Tableau. Tudo bem, pessoal, agora vamos falar sobre cálculos desses diferentes tipos de cálculos que temos no Tableau Agora, digamos que temos os seguintes cálculos, e eles são muito semelhantes aos cálculos listados aqui. Temos tipos diferentes. Temos a classificação para os cálculos da tabela, temos a soma como um cálculo agregado e temos o multiplicador de quantidade com Como cálculos em nível de linha, a primeira coisa a ser executada são sempre os cálculos em nível de linha. O primeiro será o multiplicador de quantidade com o preço Em seguida, o segundo tipo a ser executado no Tableau serão os cálculos agregados. Será a função de soma no Tableau. E o último tipo de cálculo que será executado no Tableau será a função de classificação, os cálculos de tabela, novamente, os cálculos nível de linha como primeiro, depois os cálculos agregados e sempre o último, os cálculos de tabela Ok, agora vamos recapitular rapidamente como escolher o tipo de cálculo correto Aqui temos três perguntas. Começamos o primeiro. Você tem os dados agregados? Se não, use os cálculos em nível de linha. Estamos no nível da linha. Se sim, passamos para a próxima pergunta. Todos os dados necessários já estão disponíveis nas visualizações Se sim, então podemos usar os cálculos da tabela. Se não, então temos aqui. A terceira pergunta é se o nível de detalhes nas visualizações corresponde à pergunta ou aos requisitos Se sim, então podemos usar os cálculos agregados. Se não, podemos usar as expressões ou cálculos de LOD . Se você seguir minha decisão três, você pode simplesmente encontrar uma resposta para isso Tudo bem, é que agora você tem uma visão geral dos diferentes tipos de cálculos que temos no Tableau Em seguida, vamos nos aprofundar em cada tipo deles e começaremos com os cálculos do nível de função. Aqui, abordaremos várias funções no Tableau que são muito importantes de realizar, manipulações e transformações de dados, além de gerar novas informações de que você precisa para 132. Número Udemy 2: Então, agora vamos começar com o primeiro tipo de cálculo, cálculos em nível de linha. E neste tutorial, abordaremos as funções numéricas no Tableau Portanto, o objetivo principal das funções numéricas no Tableau é manipular e transformar valores numéricos Portanto, podemos usá-los em qualquer campo com o número do tipo de dados. E o caso de uso mais importante das funções numéricas é simplificar os números. Aqui temos três funções. Temos o teto, o chão e o arredondamento para arredondar os números para uma forma semelhante à usual. Primeiro, vamos entender o conceito por trás deles, depois podemos praticar no Tableau Vamos. Tudo bem, agora digamos que temos o seguinte cenário. Construímos uma visão a partir das subcategorias e da soma das vendas Agora, se você der uma olhada nesses números, verá que são números grandes com muitas frações, muitos detalhes Temos três decimais aqui. Esses detalhes tornarão muito difícil ler esses números na exibição. Em vez disso, podemos arredondar esses números para facilitar a leitura e ocultar os pequenos detalhes que são desnecessários aqui. Se você pegar as vendas, as vendas arredondadas, você pode ver que agora temos um tamanho menor nos números. Nós arredondamos todas essas frações, todos aqueles números decimais Com isso, você pode ver que, se comparar a direita com a esquerda, fica mais fácil ler à direita. Agora vamos aprender como isso funciona. Cada número decimal, como por exemplo, 1,4 tem sempre dois vizinhos inteiros Pense nisso como se tivéssemos um quarto , com teto e piso. Neste exemplo, o 1.4 tem o teto de dois e o piso de um. Aqui, podemos estar em uma situação em que eu não queira lidar com esses detalhes, com essas frações Eu gostaria de ter um número inteiro dois ou um aqui. Exatamente. Temos duas opções. Ou vamos movê-lo para o teto para o número mais alto, ou vamos movê-lo para o chão, para o número mais baixo. Se você decidir usar o número da função de teto, será dois. O que estamos fazendo aqui é arredondar o número para o valor mais alto no teto ou movê-lo para o chão Isso significa que estamos arredondando o número para baixo, a função floor arredondará 1,4 para um Agora você pode dizer, você sabe o que, eu não quero decidir se vai para o teto ou para o chão. Eu gostaria que fosse automático. Ele deve ir para o número inteiro mais próximo, e aqui podemos usar a função redonda Vamos dar o exemplo a seguir. Digamos que estamos em 1,3. Se você usar redondo, vamos até o vizinho mais próximo. O vizinho mais próximo será um. A rodada vai mover o valor para um. Mas agora vamos pegar outro valor, 1,7 Aqui, o vizinho mais próximo não é o piso. É o teto. É mais perto de dois. Se você usar a função redonda, ela será convertida em duas. Agora, digamos que nosso valor esteja exatamente no meio de 1,5 O que pode acontecer com o valor se eu usar redondo porque ele tem exatamente a mesma distância do teto e do chão aqui. O que pode acontecer é que seja arredondado até o teto. Temos que ter apenas um valor, 1,5, a rodada será duas. Como você pode ver, é assim que essas três funções funcionam. Tudo o que pensamos nisso é como um quarto. Você tem teto e piso. Tudo bem, agora vamos comparar o lado das três funções. Vamos começar com o teto. O teto arredondando os números. A sintaxe no tablo ficará assim. Teto e aceita apenas um argumento, o número original. Por exemplo, o teto de 1,2 será dois, o teto de 1,8 será dois. Teto de 1,5, pode ser dois, sempre vamos para o número maior. Vamos passar para o próximo. Será exatamente o oposto, o piso arredondará os números para um valor menor. A sintaxe aqui é floor it, exceto também por apenas um número Os exemplos são: o piso 1.2 pode ser 11,8, pode ser 1,1 0,5 também pode ser um Sempre vamos para o número mais baixo. Agora vamos para o último. Temos o arredondamento dos números para o número inteiro mais próximo A sintaxe para isso será um pouco diferente Temos a rodada, depois o número original, depois temos um decimal aqui, é opcional, claro Aqui também podemos decidir se vamos ver, por exemplo, um decimal, dois decimais E se você deixá-lo vazio, ele vai arredondá-lo para um número inteiro. Agora vamos aos exemplos dos mesmos números. Se você arredondar 1,2, ele vai para o chão. O mais próximo de ser, se arredondarmos 1,8, o mais próximo será o teto, ele vai para os dois. Se arredondarmos 1,5 exatamente no meio, ele será arredondado até o teto, então temos dois. É isso mesmo. É assim que as três funções funcionam. Agora vamos voltar ao Tableau e começar. Tudo bem, pessoal, de volta ao Tableau. Vamos criar agora uma visão disso. Vamos mostrar os pedidos com as vendas. Vamos ficar com a pequena fonte de dados. Vamos pegar o ID do pedido, colocá-lo nas fileiras e ver as vendas. Como você pode ver, as vendas não têm nenhuma fração. E isso porque, não que os números sejam arredondados, é só que o formato é diferente. Para mostrar os valores reais, temos que mudar o formato. Para fazer isso, vamos ver nossas principais vendas aqui, clicar com o botão direito do mouse e ir para o formato. Em seguida, vamos para o lado esquerdo. Temos aqui números. Vamos clicar nesse menu e ir para Depois de fazer isso, você pode ver que temos os dados brutos da mesma forma que temos na fonte de dados. Agora, queremos arredondar esses números para torná-los semelhantes à leitura na exibição. Para fazer isso, temos as três funções e podemos começar com o teto. Vamos fechar isso aqui e criar um novo campo calculado. Clique com o botão direito aqui no espaço em branco. Crie um campo calculado. Vamos chamá-lo de teto de vendas. A sintaxe é muito fácil, então começa com o teto, Ord, e dentro dele temos que ter nosso campo, O número, Nosso campo são as vendas e, como você pode ver, os cálculos são válidos Vamos lá, tudo bem. Como você pode ver, agora temos o campo, o novo campo calculado na fonte de dados. Vamos trazê-lo para a vista. arrastá-lo até aqui. Como você pode ver, agora temos nosso novo campo. Deixe-me torná-lo um pouco maior e todos esses valores serão arredondados. Vamos pegar o primeiro valor. Temos 215, 88. À medida que arredondamos, vamos para o próximo valor mais alto, que é 216 Está tudo bem. Vamos verificar isso aqui. Então, temos 56, 11. À medida que arredondamos, vamos para o próximo número inteiro, que é 57 Está tudo bem e as funções do teto agora estão funcionando. Tudo bem Em seguida, temos que ir e fazer exatamente o oposto. Vamos arredondar os números para o chão. Vamos criar um novo campo calculado e vamos chamá-lo de Sales Floor. O também é muito fácil. A palavra-chave é Floor. E nosso valor serão as vendas. Então, esse é o valor dos cálculos. Vamos clicar em OK. E nosso novo campo já está em nossa fonte de dados. Vamos agarrá-lo até a vista. O primeiro valor foi 215, 88. Como estamos arredondando para o número inteiro abaixo, será 215 Esse valor aqui, temos 56, vírgula 11. Quando estivermos indo para o chão , serão 56, então está tudo bem. E, como você pode ver, é exatamente o oposto do teto. Tudo bem, então, em seguida, vamos contornar os números automaticamente até o vizinho mais próximo. Usando a rodada, vamos criar o terceiro campo calculado, vamos chamá-lo de rodada de vendas. As funções são muito fáceis. Começa com a rodada e aceita dois argumentos. A primeira é obrigatória, serão nossas vendas numéricas, e a segunda será opcional, caso queiramos decidir o número de decimais aqui, não queremos usá-la, vamos deixá-la como padrão Não precisamos de decimais ou frações, então vamos deixar assim : vendas e Então, como você pode ver, o cálculo é válido e agora vamos usar nosso terceiro campo calculado. Em termos de dados, vamos simplesmente acessá-los na visualização e verificar os valores. Agora, o primeiro valor, 215, 88. Está perto do teto, é por isso que a rodada vai levá-la para 216 No próximo, tivemos 56, 11. É muito perto do chão. É por isso que o Tableau ou a função redonda precisarão de 256 Como você pode ver, está tudo bem e os números estão se movendo para o vizinho mais próximo. Tudo bem, agora digamos que queremos ver os Els em nossa visão, mas com apenas um decimal, não dois decimais, como aqui em Para fazer isso, podemos arredondar esses números para apenas um decimal usando a função redonda Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamar isso de primeira rodada de vendas. E também usaremos as mesmas rodadas de palavras-chave. O número será de vendas. E então vamos definir quantos decimais queremos? Neste exemplo, queremos apenas um decimal, então vamos digitar aqui um É isso mesmo. Como você pode ver, o cálculo é válido. Vamos clicar em Ok. E aqui temos nosso novo campo, vamos trazê-lo à vista. E agora você pode dizer, você sabe o que, nada mudou. Ainda temos tudo arredondado para um número inteiro, não há decimais Bem, isso é sobre o formato. Vamos mudar isso. Vamos até aqui, clique com o botão direito do mouse e depois vamos formatar aqui. Vamos trazê-lo para o padrão. Depois de fazer isso, como você pode ver agora temos apenas um valor decimal Não temos dois valores decimais, como os selos, como o campo original em nossa fonte de dados Mas agora você pode dizer, ok, talvez a rodada também tenha decimais Então, vamos verificar os formatos. Vamos até a rodada aqui e vamos clicar em Formatos. E agora, se trouxermos o padrão, como você pode ver, nada está mudando. Isso significa que não temos realmente nenhum número decimal, temos apenas um número inteiro Tudo bem, então agora você pode me perguntar, quando eu uso o teto e quando eu uso o chão? Bem, não há nenhuma regra para isso. Isso realmente depende do caso de uso e dos requisitos. Por exemplo, se eu estiver criando um painel de orçamento para suavizar um orçamento, eu sempre usaria o teto para garantir que não estou esquecendo nada e que não estou com o teto para garantir que não estou esquecendo nada e que não estou pouco orçamento no final Nesse caso de uso, costumo sempre usar teto e nunca usar piso ou redondo. Isso realmente depende do requisito no caso de uso. Então, como você pode ver, essas três funções realmente tornam as visualizações mais fáceis ler e mais simples. Tudo bem, pessoal. Até agora, aprendemos como simplificar os números no Tableau usando as três funções numéricas: teto, piso e redondo E isso é tudo para o primeiro grupo, o número de funções. Em seguida, podemos aprender as funções de string no Tableau. 133. Udemy 3 1 Caso de mudança: Agora vamos nos concentrar no segundo grupo de funções no Tableau Nos cálculos em nível de linha da categoria, temos as funções de string. O objetivo principal das funções de string no Tableau é manipular e transformar os valores de texto, qualquer campo em nosso conjunto de dados com a string do tipo de dados Há muitos casos de uso e motivos para usar funções de sequência de caracteres no Tableau Por exemplo, podemos usá-lo para limpar nossos dados e trazer nosso texto para casos padrão. Por exemplo, podemos alterar o caso para menor ou. E o próximo caso de uso também está prestes a limpar nossos dados no Tableau removendo todos os espaços indesejados Aqui temos três funções: guarnição esquerda, guarnição direita e guarnição Passando para o próximo grupo ou caso de uso, temos aqui três funções para extrair uma substring específica de um texto Nós temos a esquerda, a direita e fizemos. O próximo caso de uso é pesquisar padrões específicos. Aqui temos cinco funções Comece com largura, contém, encontre e encontre em. Depois, temos outro caso de uso das funções de string para combinar e dividir dados dentro do Tableau Aqui temos o operador concat e também a função split O último caso de uso é substituir uma substring específica por outra substring Então, aqui temos a função substituída. Como você pode ver, temos muitas funções e ferramentas de string para manipular, transformar e limpar os valores de texto na tabela Agora vamos começar com o primeiro caso de uso sobre as funções de string. Como limpar nossos dados e trazer nosso texto para minúsculas padrão usando as duas funções, lower e er. Mas, como sempre, primeiro precisamos entender o conceito antes de começarmos a praticar na mesa Vamos. Tudo bem, agora vamos verificar o seguinte problema de qualidade de dados em nossa opinião. Se você verificar os produtos de dimensão aqui , temos três valores para a palavra. Temos o teclado três vezes na exibição, o que é muito errado. E isso porque a qualidade dos dados do sistema de origem de onde obtemos os dados é simplesmente baixa. Isso acontece se você tem muitas pessoas trabalhando nos projetos de pico e tem muitos produtos. Portanto, eles podem inserir nomes diferentes para os mesmos produtos. Aqui temos um problema no nome do produto. E o que eu costumo fazer em meus projetos entrar em contato com os sistemas de origem e contar eles sobre os problemas de qualidade de dados que eles têm. Mas às vezes pode levar muito tempo até que eles consertem isso. Individualização, podemos consertar e limpar essas coisas. No Tableau, temos muitas ferramentas e funções para manipular e limpar as dimensões Por exemplo, podemos usar as funções superior ou inferior para trazer padrões para os valores. Se você usar o menor, teremos os seguintes resultados. Neste exemplo, podemos ter apenas três produtos nas visualizações e, embora três valores sejam agregados para a quantidade em apenas uma linha, o que é realmente correto Agora, se você comparar a primeira visualização com a segunda visualização, verá que melhoramos individualização da qualidade dos dados. Agora, vamos entender como essas duas funções funcionam Agora vamos ver o exemplo a seguir sobre o nome do cliente. Os nomes podem ser escritos assim, o primeiro caractere do primeiro nome e o sobrenome estão em maiúsculas, ou tudo em maiúsculas ou o contrário Onde temos tudo em letras minúsculas, você pode ver que podemos escrever o nome do cliente em letras maiúsculas diferentes. Agora, no Tableau, precisamos incluir esses nomes. Padrões, temos duas maneiras de fazer isso. Ou colocamos tudo em minúsculas ou minúsculas. Agora, se você decidir usar letras maiúsculas para o nome do cliente, o que pode acontecer? O primeiro cliente pode ser convertido completamente em maiúsculas. O segundo cliente já está em maiúsculas. Nada pode acontecer, vai continuar o mesmo. O terceiro, é minúsculo, então pode ser convertido em maiúsculo. Mas agora, se você quiser usar o nome mais baixo para os clientes, isso é o que pode acontecer. O primeiro, o primeiro cliente, pode ser convertido em minúscula. O segundo também pode ser convertido de cima para baixo. O terceiro, nada pode acontecer porque já é minúsculo. Como você pode ver com essa função, estamos forçando os nomes a serem superiores ou inferiores Por isso, trazemos padrões para as visualizações. Agora vamos comparar essas duas funções juntas. Começamos com a parte superior. Ele vai converter os caracteres em duas maiúsculas. A sintaxe no Tableau será a seguinte. Começa com a palavra-chave upper. Ele aceita apenas um campo, a string. A saída também pode ser string. Por exemplo, se usarmos Maria maiúscula, o primeiro caractere será maiúsculo, a saída poderá ser a string Maria em maiúsculas Agora vamos para a parte inferior. Vai ser exatamente o oposto. Então, ele vai converter os caracteres em minúsculas. A sintaxe pode ser semelhante a, aqui temos menos de um campo, a String. A saída também pode ser String O exemplo aqui é mais baixo. Maria, Maria pode estar na saída em minúscula. Essas duas funções são simples e fáceis de usar, mas ainda assim são muito importantes. Costumo usá-los muito em meus projetos para limpar os dados. Agora vamos voltar ao Tableau e começar. Tudo bem, para essas duas funções, preparei um arquivo extra com a baixa qualidade dos dados nos nomes dos produtos. Para conectar esse arquivo, precisamos criar uma nova fonte de dados. Vamos até a página da fonte de dados aqui. E então vamos criar uma nova fonte de dados. Em seguida, vamos para o arquivo de texto. Você pode encontrá-lo dentro da pequena pasta. Temos aqui um arquivo CSV chamado produtos de baixa qualidade. Vamos conectá-lo. É apenas uma tabela e, se você verificar a grade de dados aqui, verá que temos problemas no produto. Você pode ver que temos aqui o teclado em maiúsculas. Teclado em minúsculas ou com o primeiro Carter em maiúscula Então, agora vamos voltar à nossa planilha e começar a verificar os dados também a partir daí. Agora vamos ao banco de dados, verifique se estamos selecionando a nova fonte de dados. Temos aqui um produto. Aqui temos o problema do caso, então vamos trazê-lo para a visualização e verificar os valores. Como você pode ver, podemos encontrar cerca de cinco produtos, mas na realidade temos apenas três aqui. Temos o teclado três vezes, monitor e mouse. Devemos ter apenas três teclados, monitores e mouses. Temos problemas de qualidade de dados nos nomes dos produtos. O Tableau diferencia maiúsculas de minúsculas para que possa apresentar os dados exatamente como estão no sistema de origem Vamos pegar a quantidade e colocá-la nas colunas. E, como você pode ver, esses três valores não serão agregados Como o Tableau acha que esses são três valores diferentes, vamos mostrar os valores aqui nos rótulos Vamos levar isso para a cor também. Então, agora vamos limpar os dados usando a função lower. Para fazer isso, precisamos criar um novo campo calculado. Vamos até o Data Pain aqui. Clique com o botão direito do mouse no espaço vazio, Criar campo calculado. Vamos chamá-lo de Products Lower. Começa com a palavra-chave lower e aceita apenas um valor, a string. Então, vamos ter os produtos um e pronto. Então, como você pode ver, o cálculo é valorizado e a saída será uma string, o produto. Vamos lá e bata, ok. Agora, se verificarmos o problema dos dados, temos aqui nossa nova dimensão, o campo calculado. Vamos trazê-lo para a exibição e as linhas para começar a comparar os valores. O primeiro, como você pode ver, é maiúsculo. A saída será uma minúscula do teclado. O próximo já está minúsculas, nada vai mudar. O terceiro está completamente em maiúsculas relação aos dados originais, mas a saída está em minúsculas. Como você pode ver, temos todos os nomes aqui em minúsculas. Agora, se você remover o produto aqui, você pode ver que podemos acabar tendo apenas três valores. Apenas três produtos , o que está correto. Com isso, limpamos os dados usando letras minúsculas. Agora vamos limpar os dados. Desta vez, usando a função upper, podemos fazer o mesmo. Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de produtos superiores. Vamos usar a função superior aqui. E aceita apenas um campo, nossos produtos, produtos um. E pronto, o cálculo é válido. Vamos clicar em OK. Agora, se você verificar o compartimento de dados, temos um novo campo calculado, uma nova dimensão. Vamos trazê-lo para a exibição e começar a comparar os valores. Também posso trazer o campo original, o primeiro está em maiúscula, como você pode ver, a saída pode ser maiúscula O segundo também é completamente minúsculo , completamente maiúsculo. O terceiro, nada vai mudar. Como você pode ver todos os valores agora em maiúsculas, agora vou remover os outros para ver os resultados finais. Como você pode ver, temos apenas três produtos e a visualização que está realmente correta E com isso, corrigimos a qualidade dos dados usando. Tudo bem, então agora você pode me perguntar, devo usar letras minúsculas ou maiúsculas nas minhas visualizações? Bem, se você está perguntando a um cara de TI como eu, vou responder assim. Depende, depende dos campos que você está usando nas visualizações. Vamos dar o exemplo a seguir. Aqui temos duas visualizações. A esquerda com a letra minúscula e o nome do produto. E a segunda é com a letra maiúscula. Se você der uma olhada agora nessas duas visões, o que você acha? É mais fácil de ler? Se você tiver um texto normal ou longo, como o nome do produto, o nome do cliente e assim por diante. É sempre melhor usar letras minúsculas. As letras minúsculas são mais fáceis de ler em comparação com as maiúsculas. A caixa alta também ocupará mais espaço. É mais agressivo e muito difícil de ler. Então, para o cenário, eu recomendaria que você usasse letras minúsculas. No design moderno, eles tendem a usar letras minúsculas, pois proporcionam aparência mais elegante e minimalista no site e na aparência das visualizações Portanto, a letra minúscula é mais fácil de ler. É mais moderno. Se você comparar com letras maiúsculas, é difícil de ler e é como se alguém estivesse gritando Vamos dar agora outro exemplo. Temos aqui uma agregação para a abreviatura do país. Então, aqui nós o temos em minúsculas e maiúsculas. Desta vez, se você compará-los, verá que talvez seja melhor usar maiúsculas. E isso porque, como é muito curto, as abreviações têm no máximo, talvez É muito difícil ver as visualizações do Ind. Eles são muito pequenos. Se o tivermos como personagens grandes, é mais fácil de ler com as abreviações Eu sempre costumo usar letras maiúsculas. As abreviações, se forem escritas em maiúsculas, podem trazer padrões e evitar interpretações errôneas Se você olhar para o lado direito daqui, você pode entender imediatamente. Ok, aqui estamos falando sobre países. Mas se você estiver do lado esquerdo, você pode ficar confuso. Por exemplo, estamos falando dos EUA ou da palavra “nós”? O mesmo vale para a Itália. É como se a usássemos em frases no pronome ou é como a abreviatura da Itália aqui Se você escrever em letras minúsculas, poderá introduzir alguns mal-entendidos e nas abreviações Eu sempre costumo usar letras maiúsculas. É mais claro e fácil de ler para nomes curtos. É por isso que a resposta que vem da TI depende, depende do caso de uso, dos requisitos e assim por diante. Então, às vezes vamos com o inferior, às vezes vamos com o superior. Mas 90% eu uso letras minúsculas para os nomes e assim por diante, mas apenas para as abreviações. Eu vou com a parte superior. Com isso, você tem pelo menos algumas orientações em sua visualização Tudo bem, então isso é tudo sobre como limpar os dados trazendo nosso texto para maiúsculas e minúsculas usando as duas funções, inferior e superior. Em seguida, você pode começar a falar sobre as três funções: guarnição esquerda, borda direita e guarnição 134. Udemy 3 2 Remover: Tudo bem, agora vamos falar sobre outras funções de sequência de caracteres no Tableau para limpar nossos dados removendo espaços indesejados usando as três funções: borda esquerda, borda direita e corte E, claro, como sempre, precisamos entender primeiro o conceito por trás deles e depois começar a praticar no Tableau. Então, vamos embora. Tudo bem, agora temos o seguinte cenário, em que temos, novamente, uma qualidade de dados ruim em nossa visão. Se você verificar os produtos, podemos ver que temos quatro vezes o teclado. Então, o que está acontecendo? temos aqui nenhum problema em maiúsculas, pois todas elas estão em maiúsculas no primeiro caractere, então não há minúsculas nem maiúsculas Está tudo bem. Por que o Tablo não agregou todos esses valores em uma linha, em um único produto Porque aqui temos apenas três produtos. Então, o que está acontecendo aqui? O que aconteceu? Bem, temos os espaços sujos no nome do produto. No teclado, existem quase espaços indesejados. É muito difícil ver o indivíduo. Você pode ver isso. Como se tudo estivesse bem, certo? Mas há espaços dentro do teclado e precisamos removê-los. Agora, para limpar os dados e remover esses espaços sujos, podemos usar uma das três funções esquerda, direita, aparar ou aparar E se você aplicar essas funções no nome do produto, obteremos o resultado assim. Apenas três produtos e tudo ficará bem. Vamos entender como essas funções funcionam. Vamos dar os seguintes exemplos simples. Digamos que temos a palavra monitor, mas no lado esquerdo temos um espaço em branco. Para removê-lo, podemos usar a função Tableau. Levante, corte, levante, apare, remova quaisquer espaços indesejados do lado esquerdo da palavra Agora, podemos ter a situação oposta em que temos o monitor, mas no lado direito há um espaço em branco. Para remover esses espaços, podemos usar a função no Tableau Guarnição direita, guarnição direita. Vou remover todos os espaços do lado direito da palavra. Passando para o terceiro cenário, temos a mesma palavra monitor, mas desta vez à esquerda. E à direita há espaços em branco. Para remover esses espaços, podemos usar as funções lift trim e right rim, ou podemos usar a terceira função, trim, se você usar a função trim no Tableau Nesse cenário, ele removerá todos os espaços em branco do lado esquerdo e também todos os espaços em branco do lado direito. Tudo bem, agora vamos comparar rapidamente essas três funções. A guarnição do elevador removerá todos os espaços principais. A guarnição direita pode remover qualquer espaço de arrasto, e a guarnição pode remover os dois Os espaços à esquerda e à direita e as sintaxes no Tableau são Então, por exemplo, temos aqui a palavra-chave left trim. Em seguida, ele aceita apenas um campo de string, a saída será um valor de string. Por exemplo, digamos que queremos levantar o corte, esse valor, temos narea no lado esquerdo, temos um espaço em branco E também no lado direito, se você usar uma guarnição de elevação, ela poderá remover apenas os espaços principais Portanto, ele pode simplesmente remover o espaço do elevador e deixar o espaço que temos à direita, porque é apenas aparar o elevador. Vamos para a próxima. É exatamente o oposto, mas a sintaxe é quase a mesma Portanto, temos o direito de cortá-la, exceto a string do campo, a saída também será um valor da string Se continuarmos com o mesmo exemplo, ele removerá apenas o espaço posterior O espaço no lado esquerdo permanecerá neste exemplo. Agora vamos para o último. Acho que você já entendeu. Vamos usar apenas o acabamento aqui. Nem um elevador nem um direito. Então, os dois. E isso, exceto também um campo de string. A saída será um valor de string. E o exemplo será o seguinte. Maria com os espaços esquerdo e direito, o que pode acontecer? Vamos remover o espaço do elevador e também o espaço certo. Essas funções são muito fáceis de usar e muito importantes para melhorar suas individualizações de qualidade de dados Vamos voltar ao Tableau e começar a praticar. Ok, primeiro, certifique-se de selecionar a fonte de dados correta para que possamos manter a baixa qualidade dos produtos já que preparei os exemplos. E agora vamos usar o produto dois, basta arrastá-lo e esfregá-lo aqui na exibição. Como você pode ver, agora temos quatro produtos para o teclado. Agora é muito difícil ver onde estão esses espaços em branco. Nos dois primeiros, você pode ver que eles estão um pouco deslocados para a direita, mas nos dois segundos teclados, não temos certeza se eles são, no lado direito, um espaço em branco ou A situação pode ficar muito ruim se mudarmos para visualizações diferentes Vamos pegar a quantidade e agora, no diagrama de barras, é quase impossível ver se há algum espaço em branco. Se estou enfrentando essa situação em meus projetos, primeiro começo a contar quantos personagens eu tenho em cada produto. Eu calculo o tamanho de cada palavra. Para fazer isso, podemos criar um novo campo calculado. Vamos criar um novo, e vamos chamá-lo de comprimento dos produtos. A palavra-chave para as artes calcularem os links é LEN. Isso define. Em seguida, ele aceita apenas um campo, campo de string, e a saída será um número. Nosso campo será o produto para garantir que você selecione o correto e defina que o cálculo é válido. Vamos clicar em Ok, já que a saída será um número Tableau, vamos criar uma medida contínua Então, vou remover a quantidade da exibição e trazer nosso novo campo calculado para a exibição. O link do primeiro tem nove, então isso significa que temos apenas um espaço em branco. O segundo tem dois espaços em branco. O terceiro está correto. O primeiro também tem um espaço em branco. Com a função de link, podemos detectar facilmente se há espaços sujos em nossas palavras. Agora, para remover e limpar esses problemas, vamos usar as funções de corte Vamos começar com o lift trim e vamos criar um novo campo calculado. Vamos fazer isso. Vamos chamá-lo de produtos com acabamento esquerdo. E vamos começar com a sintaxe left trim, que aceita apenas um campo de string Vai ser o produto. Para garantir a seleção correta, esse cálculo é válido. Vamos clicar em OK. Agora notamos que a tabela criou uma nova dimensão porque a saída é uma string. Vamos colocá-lo aqui na vista. Agora, o que pode acontecer com os valores dentro dos produtos? Todos os espaços do lado esquerdo serão removidos ou aparados Mas, novamente, aqui, é muito difícil ver do ponto de vista se está tudo bem. Então, vamos novamente calcular o comprimento do novo campo. Vamos alterar os cálculos dentro do nosso campo calculado. Em vez de ter o Broadct dois, podemos removê-lo e inserir a nova dimensão Vamos clicar em OK. Tudo bem. Então, agora vamos verificar o resultado. Como você pode ver, temos alguns valores fixos no primeiro. Nós o temos como oito. No segundo, ainda temos espaço. De qualquer forma, o terceiro está correto. O terceiro também está incorreto. Como você pode ver, a situação agora está um pouco melhor. Mas ainda temos espaços. Isso significa que temos espaços no lado direito. Para corrigir isso, vamos cortar do lado direito Vamos voltar aos nossos cálculos, o corte esquerdo. Vamos editá-lo e adicionar o acabamento correto. Então, vamos até aqui, vamos ter cálculos aninhados, corte à direita, e queremos os resultados do corte esquerdo Vamos lá e bata. Ok, mas talvez eu mude o nome para Trim. Vamos bater. Ok, então o que pode acontecer com os valores dentro dos produtos? Estamos cortando tudo da esquerda e também da direita, como você pode ver Agora, o comprimento também está correto. Todos esses valores têm os links de oito. Para testar isso também, removeremos o produto dois da visualização que temos aqui, apenas três valores. É claro que o link não faz nenhum sentido aqui porque estamos resumindo os links de todos os produtos dentro dos pedidos Em vez de tê-la como medida, talvez possamos convertê-la em dimensões, sem nenhum cálculo. Vou apenas removê-lo daqui e adicionar o comprimento do produto. Como você pode ver, está tudo bem. Agora, é claro, para esse cenário, temos uma solução mais fácil. Podemos simplesmente usar um corte em vez de usar o corte esquerdo e direito em um cálculo Vamos fazer isso. Vamos voltar ao nosso cálculo e editá-lo. Então, vamos remover tudo. Vamos usar a palavra-chave trim e, em seguida, ela aceita apenas um campo, será o produto dois e, como você pode ver, o cálculo é válido. Vamos clicar em OK. Como você pode ver, nada vai mudar na visão. Vamos obter exatamente os mesmos resultados. Com isso, limpamos os valores dentro dos produtos removendo quaisquer espaços sujos ou indesejados. Tudo bem, quero mostrar mais um método para detectar se há igualdade ruim em seus dados por ter espaços indesejados. Isso é especialmente se você tiver uma grande fonte de dados. Se você tem muitos valores, é muito difícil detectar essas coisas se estiver usando a função de link. Vou mostrar agora como costumo fazer isso se tenho uma fonte, o que costumo fazer se suspeitar de um campo em que acho que os usuários estão inserindo manualmente os valores que eu vou e contando o valor distinto dentro desse campo Agora deixe-me mostrar como eu costumo fazer isso. Vamos criar um novo campo calculado, e vamos chamá-lo de contagem de produtos D. A sintaxe para isso será contagem Em seguida, a palavra D, estamos contando o valor distinto dentro de nossos produtos. O campo será o produto dois. A saída para isso será um número. O cálculo é válido. Vamos lá e bata, ok. Como você pode ver no lado esquerdo, temos uma nova medida contínua. Vai contar quantos valores distintos temos nos produtos. Vamos ver os resultados. Vou simplesmente remover tudo da vista. Vou pegar a contagem e colocá-la no texto. Agora, os resultados dirão que tenho seis produtos diferentes na minha fonte de dados, mas tenho suspeitas sobre isso Agora, o que vou fazer é começar a reduzir os valores dentro dos produtos e minha expectativa será a seguinte Se o número continuar o mesmo , não temos espaços, mas se o número for menor, teremos espaços indesejados dentro dos produtos. Vamos começar a testar isso. Vamos fazer nosso cálculo e começar a adicionar nossos cortes. Começamos sempre com o acabamento esquerdo ou direito. Por quê? Não vamos imediatamente cortar porque se você estiver cortando tudo da esquerda para a direita, isso pode ter um desempenho ruim no Tableau porque Se você estiver apenas cortando com elevador ou apenas cortando corretamente, será mais fácil para o Tableau fazer isso Mas se você sempre for imediatamente para o acabamento, poderá ter um desempenho ruim É por isso que eu sempre começo com o acabamento do elevador. Então, vamos até o elevador e verificamos os resultados. Então, vou adicioná-lo ao produto aqui. Com isso, primeiro reduzimos o produto dois e, em seguida, contamos quantos valores distintos veremos dentro desse banco O cálculo é válido, vamos definir. OK. Tudo bem, então agora movemos de 6 a 4 produtos Isso é um alerta para mim, isso significa que existem como espaços principais Agora, o próximo passo, o que eu costumo fazer, é testar se há espaços corretos no lado direito para isso. Ou vou adicionar o direito de aparar ou simplesmente vou usar o acabamento Agora, se somarmos a guarnição direita e a guarnição e o número permanecerá o mesmo, Quatro, isso significa que só temos problemas com os espaços do elevador Mas se o número for menor, isso significa que também temos os espaços certos. Agora, o que podemos fazer é voltar à nossa medida e editar o cálculo. E em vez de ter o corte esquerdo, agora vou ter um corte para testar também os espaços certos. Vamos lá e bata. OK. Agora, como você pode ver, fomos 4-3. Isso significa que também temos espaços à direita, não apenas à esquerda, mas também à direita Portanto, o número total de produtos foi de 6 a 4 para três. É assim que eu costumo fazer para decidir se vou usar apenas a guarnição elevatória ou a borda direita, ou ambas, em vez de usar a guarnição imediata Eu vi muitos projetos, e muitos desenvolvedores tendem a reagir exageradamente com isso Se eles aparecerem como um valor de string, eles imediatamente o cortam apenas para obter um resultado correto Adicione uma visualização do Tableau. Mas acredite, se você fizer isso sempre, você terá uma reação ruim no Tableau e poderá ter um desempenho ruim Dedique um pouco de tempo investigando se é realmente necessário ou não Tudo bem, então isso é tudo sobre como limpar nossos dados removendo espaços indesejados usando as três funções: lift, trim, right, rim e trim Em seguida, falaremos sobre outro grupo, o elevador, direito e meio. 135. Extrato de Udemy 3 3: Agora, abordaremos outro grupo de funções de string no Tableau para extrair uma substring específica do texto usando as três funções esquerda, direita e média, como Vamos entender o conceito que podemos praticar no Tableau Vamos, tudo bem, pessoal. Portanto, em cenários reais e projetos da vida real, os dados que vêm dos sistemas de origem geralmente são muito mais complicados do os dados que você pode encontrar em amostras, tutoriais, cursos e assim por diante, porque os processos e projetos reais são muito mais O exemplo que podemos ver aqui pode ser o nome Broaduct em seus projetos Aqui você pode ver que temos muitas informações em apenas um campo Por exemplo, temos a Canon, esse pode ser o nome do produto. No próximo, temos o ID do produto. E o terceiro é o código do produto. Todas essas informações, podemos encontrá-las abaixo do nome do produto Na individualização de apenas um campo, podemos estar interessados em apenas uma informação , não na coisa toda Poderíamos estar interessados na Canon, o nome do produto. Ou precisamos apenas do ID 789. Ou queremos que apenas o código seja individualizado. Precisamos do Tableau, de uma função ou de ferramentas desse tipo para extrair essas informações E divida um campo em três campos em Tab. Existem muitas funções e formas de atingir esse objetivo. Uma delas é usar as funções esquerda, direita e média para cortar esse campo em vários campos. Vamos começar agora com o primeiro. Vamos entender o elevador. A primeira coisa a entender é que cada caractere em nossa string tem um número de posição. Por exemplo, temos o C, ele tem a posição número um, o 23, e assim por diante até chegarmos ao último caractere, cinco, ele tem a posição 14. Estamos contando da esquerda até irmos para a direita. Agora, neste exemplo, estamos interessados apenas nos nomes dos produtos, então vamos nos concentrar neste. E como você pode ver, termina na posição cinco. A sintaxe no Tableau para fazer o levantamento é a seguinte Começa com a esquerda. Então, ele precisa de dois argumentos. O primeiro é o campo em si, a própria string. Em seguida, os números de caracteres que queremos manter na saída. O resultado será um valor de string. Por exemplo, vamos pegar à esquerda, então nosso valor e o número de caracteres serão cinco. Estamos mantendo cinco caracteres do lado esquerdo. Vamos ver como isso vai funcionar. Vamos começar a contar da esquerda e vamos para a direita. O caractere inicial é começamos a contar 12345 Esse é exatamente o número de caracteres e fazemos um corte aqui. Qualquer coisa depois de cinco ou depois de n será removida. E mantemos aqui apenas cinco caracteres. Podemos ter a saída da Canon. Neste exemplo, estamos cortando todos os valores após o caractere com a posição número cinco. Tudo bem, então é assim que a função de elevação funciona no Tableau Vamos passar para a próxima função. É exatamente o oposto. Nós vamos ter a função certa. Digamos que não estamos mais interessados no nome do produto. Gostaríamos de ter e extrair o código do produto, os últimos quatro caracteres da nossa string. Agora, se você está pensando em usar a função correta, o que pode acontecer? O número da posição dos caracteres pode ser exatamente o oposto. Vamos começar a contar do lado direito à medida que nos movemos para a esquerda. O primeiro personagem será o personagem cinco. O segundo, R, o terceiro e último caractere, número 14, será o C. Agora queremos focar no código do produto e vamos usar a função correta. A sintaxe da função correta é muito semelhante à do lift, começa com a palavra-chave certa e, em seguida, precisamos do nosso campo, o campo de string Em seguida, o número de caracteres que a saída será, bem como o valor da string. Desta vez, será um exemplo como esse. Vai acertar nossa corda. Então, o número de caracteres que queremos manter do lado direito é para. Vamos ver como isso pode funcionar. A função correta começará a contar do lado direito e passaremos para o elevador. Começamos a contar a partir daqui, 1234. E é isso. Aqui fazemos cortes. Todos os caracteres após a posição número quatro serão ignorados, não farão parte dos resultados. No final, você terá apenas quatro personagens do lado direito. E R cinco. É assim que as funções certas funcionam no Tableau. Começamos a contar do lado direito e mantemos apenas, por exemplo, aqui, quatro caracteres. Tudo bem, então agora vamos passar para o terceiro. Temos a função intermediária. Tudo bem, agora queremos extrair a última informação que temos em nossa string, a ID do produto, aquela no meio. Portanto, não estamos interessados na primeira parte do nome do produto ou na última parte do código. Queremos colocar exatamente essas informações no meio. Se você estiver usando mid, contaremos da esquerda para a direita, exatamente como a função left. O primeiro personagem será o C, o último personagem será o cinco. A sintaxe no Tableau é um pouco diferente para esquerda ou direita, então começamos com mid Então, temos três argumentos. O primeiro, como sempre, é o valor da string que queremos manipular. O próximo aqui é novo. Podemos definir o ponto de partida, onde podemos começar a contar quantos personagens sairiam. Então temos o comprimento aqui, é como o número de caracteres, mas desta vez é opcional. Se você deixar, vamos considerar tudo depois do ponto de partida. Ou, se você especificar , teremos exatamente o mesmo número de caracteres que você define A saída também estará aqui, valor de string. Vamos dar aqui um exemplo. Podemos ter meio, depois nosso valor. Queremos começar a contar a partir de sete e manter apenas três caracteres na saída. Agora vamos ver como isso pode funcionar. A posição inicial, para contar o número, é a posição número sete. Vamos começar com esse valor e vamos contar três caracteres, 123 e recortar. Agora, o que estamos fazendo, estamos cortando duas coisas, a posição inicial e a posição. Isso significa que todos os caracteres antes do ponto de partida serão ignorados, não estarão nos resultados, assim como todos os caracteres após o final no corte serão ignorados, a saída será 789 Com isso, extraímos informações no meio da nossa string É assim que a função mid funciona, como você pode ver com essas três funções. Com essas três ferramentas no Tableau, podemos cortar qualquer coisa em nossa string e gerar novos dados Vamos pegar o Tableau e começar a praticar. Há muitos casos de uso para essas três funções. Por exemplo, vamos começar a trabalhar com o URL. O URL geralmente tem uma estrutura e queremos extrair parte das informações dentro do URL em nossas fontes de dados, temos um URL nas imagens. Se você acessar a pequena fonte de dados, acesse os produtos e aqui temos a imagem do produto. Vamos arrastá-lo e desenhá-lo nas linhas e verificar a estrutura. O URL padrão geralmente começa com o protocolo. Então temos um domínio e, no final, temos um arquivo ou algo assim. Nossos arquivos aqui são todos imagens como praticamos na coluna de imagens A primeira tarefa é extrair somente os protocolos do nosso URL. Agora, as ferramentas estão do lado esquerdo. Acho que você já sabe que queremos usar a função de elevação para que possamos contar quantos caracteres queremos deixar. Precisamos de cinco personagens. Vamos criar um novo campo calculado. Como precisamos de um novo campo, vamos chamá-lo de URL e, em seguida, teremos esse protocolo. Começa assim, à esquerda e depois precisa de dois argumentos. Os dados de que precisamos são uma imagem ampla, nós os temos aqui e queremos cortar cinco caracteres. Podemos especificar aqui cinco. Como você pode ver, o cálculo é válido. Vamos experimentar isso. Vamos clicar em Ok. E, como você pode ver no lado esquerdo, temos nossa nova dimensão, nosso novo campo calculado. Vamos trazê-lo para a vista. Arraste-o e solte-o na estrada ao lado dele. E, como você pode ver agora, temos um novo campo em nossa fonte de dados onde temos as informações de protocolo do nosso URL. Então, tudo está funcionando bem, e é assim que trabalhamos com a função esquerda. Vamos para o próximo caso de uso em que queremos extrair as extensões de arquivo em nosso URL. Queremos obter essa parte no final do URL, pois estamos falando sobre o lado direito. O que vamos fazer agora é usar a função correta aqui. Precisamos extrair cerca de três caracteres. Vamos criar o campo calculado. Então, vamos criar um novo. Vamos chamá-la de extensão de arquivo URL. Começa com a palavra-chave, certo? E então ele também precisa de dois argumentos . Nosso campo será a imagem do produto. E quantos personagens queremos. Queremos três, vamos lá. Com isso, você pode ver que o campo calculado é válido. Vamos clicar em Ok. E, como sempre, temos um novo campo calculado, uma nova dimensão em nossa fonte de dados. Só para lidar com as extensões dos arquivos, vamos verificar os valores para ver se está tudo bem. E, como você pode ver, estamos obtendo todas as extensões de arquivo do URL. Como você pode ver, é muito simples. E estamos com isso, gerando novas informações e novos campos que poderíamos usar em nossa análise E eles são baseados nos dados originais que obtemos das fontes de dados. Tudo bem, agora vamos passar para a próxima tarefa, na qual queremos obter os URLs a partir do nome do domínio sem ter os protocolos. Queremos manter qualquer coisa depois das barras duplas na string Desta vez, vamos usar a função de tabela de. Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de domínio amplo. Aqui podemos começar com uma palavra-chave mid. São necessários três argumentos. A primeira, como sempre, pode ser a imagem do ato amplo. Então, quando começaremos a cortar? Aqui temos que especificar o número 12345789, começamos a cortar a partir de nove O último é opcional. Eu só vou deixar tudo depois Não vamos cortar nada do lado direito. É isso mesmo. O cálculo é válido, tudo bem. Como de costume, obtemos uma nova dimensão, novo campo calculado e o nosso para ser usado nos analisadores Vamos pegá-lo e colocá-lo nas linhas para verificar os valores. Como você pode ver, partimos do nome de domínio e o protocolo é cortado. O valor total será o resto. Agora, a seguir, temos a seguinte tarefa para você. Tudo bem, então a tarefa é extrair os últimos quatro dígitos dos números de telefone dos clientes Para ir até os endereços e extrair apenas o nome da rua. Assim, podemos remover o código e a palavra rua. Agora você pode passar o vídeo para concluir a tarefa. E quando terminar, você pode retomar tudo. Acho que é muito fácil. Vamos até a pequena fonte de dados. Vamos até os clientes e pegar o telefone até a vista. Agora, queremos extrair os últimos quatro caracteres sobre os quais estamos falando. Do lado direito, à direita, vamos usar a função correta. Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de código telefônico. E podemos usar a função direita para cortar da esquerda. Da direita. Desculpe, o valor da string é phone. Queremos cortar quatro dígitos, então teremos o número de caracteres que será Agora, o cálculo é válido. Tudo bem e analise os resultados, como você pode ver. Com isso, é muito fácil. Recebemos os últimos quatro dígitos do número de telefone. Tudo bem, agora vamos resolver a próxima tarefa. Precisamos apenas dos nomes das ruas do endereço. Como você pode ver aqui, temos o código e depois a palavra rua. E então temos o nome da rua. Queremos apenas essa informação. Como queremos começar a cortar aqui, usaremos a função mid para definir o ponto inicial do corte. Vamos criar novos campos calculados. Vamos chamá-lo de address stretch, então vamos usar a função mid. O primeiro valor pode ser o endereço do campo e, em seguida, o ponto de partida pode ser nove. O resto, vamos deixar como está. Então é isso. Vamos aplicar e verificar os valores. Arraste e solte na exibição, como você pode ver. Com isso, temos apenas as ruas do endereço. Nós o cortamos. Na primeira parte, você resolve a tarefa usando oito em vez de nove. Isso porque você esqueceu de contar o espaço em branco. Se eu simplesmente removê-lo e usar oito, posso obter exatamente os mesmos resultados. Mas temos espaços em branco, o que não é muito bom. O espaço conta, deveria ser nove. Isso diz que isso é muito simples. É assim que você pode extrair informações no Tableau. Tudo bem, isso é tudo sobre esse caso de uso. Como extrair uma substring específica do texto usando as três funções esquerda, direita e intermediária. A seguir, podemos começar a falar sobre várias funções sobre como pesquisar padrões específicos no Tableau 136. Udemy 3 4 Busca: Pessoal, agora vamos passar para o próximo caso de uso, onde aprenderemos como pesquisar padrões específicos em nosso texto usando campos calculados. E aqui temos cinco funções: começamos com, terminamos com contains, find e find th, como de costume. Primeiro, precisamos entender o conceito por trás deles. Depois, vamos praticar no Tableau. Vamos embora. Tudo bem, pessoal. As funções de pesquisa no Tableau serão divididas em dois grupos Na primeira, retornaremos se a substring existe ou não Em nosso texto aqui, temos três funções. Temos o começo com, o fim com e o conteúdo. A saída dessas três funções será sempre verdadeira ou falsa. Temos um pullion, por exemplo, temos a função contains, temos nossa string e estamos procurando traços aqui A saída será verdadeira ou falsa, neste exemplo, será verdadeira, pois a temos aqui duas vezes. E então temos um segundo grupo de funções em que ele pode retornar a posição da string. Aqui temos duas funções, find e find na saída serão o número da posição. Então, vamos obter números dessas duas funções. Por exemplo, se pegarmos a função find para a mesma string e estivermos procurando o traço aqui, obteremos a saída de seis Portanto, não estamos obtendo verdadeiro ou falso, estamos obtendo a posição da substring E o exemplo pode ser o primeiro. Tem a posição número seis. Como você pode ver, os dois podem ser usados para pesquisar coisas específicas em nosso texto, mas respondem a perguntas diferentes. O primeiro grupo pode responder à pergunta se a substring existe no meu texto, sim ou não, verdadeira ou falsa Mas o segundo grupo pode responder à minha pergunta onde eu encontro minha substring Então, aqui vamos obter o número da posição da pesquisa. Agora vamos nos concentrar nos primeiros grupos de funções em que vamos nos concentrar. Comece com, com e contém. Ok, agora vamos começar com o primeiro. Comece com, digamos que temos o seguinte texto, Monitor, LG, four k. A sintaxe na tabela será muito simples Começa com a palavra-chave start with e aceita dois argumentos. O primeiro será o campo de string. É o texto em que queremos pesquisar dentro dele. Na segunda, teremos a substring aqui especificar o que estamos procurando A saída, conforme aprendemos será verdadeira ou falsa. É epuli. Vamos dar um exemplo. Começamos com nosso texto e estamos procurando a palavra monitor. Vamos ver como isso pode funcionar. É muito fácil. Começamos a pesquisar pela esquerda e vamos para a direita. A posição inicial da pesquisa será o personagem. Agora, o Tableau pode começar a combinar o monitor aqui em nosso texto partir de M. E, como você pode ver aqui, a primeira parte do nosso texto está combinando com a substring que você está procurando pelo nosso Comece com o Monitor, o que está correto. É por isso que o Tableau pode voltar. É verdade. OK. Agora vamos pegar outro. Aqui estamos perguntando: nosso texto começa com a substring LG Obviamente, se você estiver verificando nossa palavra, se começar a pesquisar da esquerda para a direita, nosso texto não começará com a LG. O Tableau não encontrará uma correspondência e responderá com um falso É isso mesmo. É simplesmente certo. Estamos apenas fazendo uma pergunta. Então, perguntamos algo ao Tableau e Tableau pode responder com sim ou não Ok, agora vamos passar para a próxima função. Nós temos os fins com, é exatamente o oposto. Tudo bem, vamos trabalhar com o mesmo exemplo. E a sintaxe no Tableau é muito parecida. Aqui. Começa com o final , aqui também aceita o argumento, o campo de string onde vamos pesquisar dentro dele. E a substring aqui, podemos especificar o que estamos procurando A saída também será verdadeira e falsa. Então, vamos começar com o primeiro exemplo. Estamos perguntando aqui se nosso texto termina com quatro K Tableau pode começar a pesquisar do lado direito, movendo-se para a esquerda Agora, aqui nosso texto termina com quatro K. Então, sim, os dois últimos caracteres são quatro K. É por isso que o Tableau pode responder que sim, só isso A saída, o resultado pode ser verdadeiro. Vamos fazer outra pergunta. Nosso texto termina com a LG? Bem, se você conferir o texto aqui, ele não termina com a LG. LG está no meio, então os dois últimos personagens não são LG. É por isso que a Tableau pode responder que era falsa. Então, a resposta é não. Então, como você pode ver, é muito fácil. Estamos apenas fazendo perguntas e Tableau está respondendo com sim ou não Vamos passar para o próximo. Nós temos os conteúdos. Ok, agora estamos trabalhando com o mesmo exemplo, e a sintaxe é muito parecida com os outros dois Aqui, ele começa com o contém e aceita duas coisas. No primeiro, precisamos especificar o texto que você está pesquisando dentro dele e, no próximo, especificaremos o que você está procurando. A saída também será verdadeira ou falsa. Sim ou não. Ok, agora vamos fazer a seguinte pergunta ao Tableau. O nosso contém a palavra monitor? O que a tabela fará é pesquisar em todos os lugares. Ele não pesquisará no início nem no final. Ele vai pesquisar em todos os lugares. E se a palavra for encontrada em qualquer lugar dentro da nossa tabela de texto, responder com sim era verdade. Nosso texto contém a palavra monitor? Como você pode ver, é verdade. A tabela pode retornar sim. Agora vamos fazer outra pergunta. Nosso texto contém a palavra LG? Bem, se você estiver pesquisando aqui, você pode encontrá-lo no meio. É por isso que a Table também pode responder. Retirar. Sim, nosso texto contém a palavra LG. OK. Vamos seguir em frente e fazer a seguinte pergunta. Nosso texto contém a substring quatro? Se você conferir o texto aqui, temos os quatro, temos o G, mas eles não estão juntos. É por isso que a tabela pode responder. Não, não temos a palavra quatro em nosso texto. Agora, como você pode ver, a função contains não tem nenhuma restrição. Ele vai pesquisar em todos os lugares. Não é como começar e terminar com. A substring não deve estar no início e no final se a substring existir em final se a substring existir Sim, é verdade. Se não, então é falso. Então isso diz que isso é sobre as três funções. Vamos agora para o Tableau e começar a praticar. Tudo bem pessoal, então agora vocês podem me perguntar, quais são os casos de uso dessas três funções? Bem, eu os uso em dois cenários. O primeiro caso de uso quando estou explorando novos dados. O segundo caso de uso é quando estou oferecendo novos filtros aos usuários. Ok, agora vamos começar com o primeiro, explorando os dados. Isso é especialmente útil se você for iniciante um projeto ou se tiver uma nova fonte de dados. Portanto, a primeira etapa geralmente é explorar os dados e colocar em camadas o conteúdo da fonte de dados. Portanto, se você estiver nessa situação, talvez tenha muitas perguntas sobre os dados. Então você tem essas três funções, essas três ferramentas para explorar os novos dados que você tem. Ok, então vamos explorar os produtos dentro da nossa fonte de big data. Temos muitos produtos e eu gostaria de entender o conteúdo da minha fonte de dados. Então, vamos colocar o nome do produto nas linhas. E, como você pode ver o Tableau dizendo, ok, há muitos membros Eu recomendo ter apenas 1.000 , mas gostaria de ver tudo. Então, vou dizer que adicione todos os membros à visualização. E agora, como você pode ver, temos muitos produtos em nossa fonte de dados. E eu gostaria de entender o escopo dos meus projetos. Então, qual é o conteúdo desses produtos? Gostaria de saber se temos produtos Apple em nossa fonte de dados. Então, vamos criar um novo campo calculado para responder a isso. Então, vamos dizer que os produtos começam com a Apple que define. Vamos usar a função start with it. Preciso de dois argumentos. O primeiro será o texto em que vamos pesquisar dentro dele. É o nome do nosso produto. Estamos pesquisando dentro do nome do produto. Agora, o que estamos procurando é a palavra maçã. Vou escrever assim, está tudo bem. Você pode ver que o cálculo é válido. Vamos clicar em OK. Como você pode ver no lado esquerdo, temos uma dimensão com o tipo de dados pullion porque temos sim ou não verdadeiro e falso Vamos até as linhas e verificar os resultados. Você pode ver aqui que temos muitas falsidades. Vou classificá-lo para ver a verdade. Podemos ver aqui que temos quatro produtos em que o nome do produto começa com os outros. Não começa com a Apple, como você pode ver. Agora temos um pouco mais de insights sobre nossos dados. Vamos fazer a pergunta complementar. O nome do produto contém em algum lugar a palavra Apple? Não apenas no início ou no final em qualquer lugar. Para fazer a pergunta, vamos criar outro campo calculado. Vamos chamá-lo de produtos que contêm Apple. Vamos usar a função que o contém. Preciso de dois argumentos. A string que estamos pesquisando dentro será o nome do nosso produto. O que estamos procurando é a Apple. É isso aí, e o cálculo é válido. Vamos definir. OK. Novamente, aqui temos uma dimensão chamada produtos. O tipo de dados verdadeiro e falso. Então puxe, vamos rastrear e desenhar aqui. Mas primeiro vou torná-lo um pouco maior para ver o cabeçalho do campo. Como você pode ver, o primeiro contém, o segundo é começar com, vamos classificá-lo por contém. Como você pode ver, temos cerca de sete produtos em que o nome do produto contém a palavra maçã. Agora vamos verificar o resultado. Como você pode ver, a primeira, temos aqui, a palavra maçã. O segundo está aqui, e o terceiro também aqui. E o resto, essas palavras produtos, começam com a palavra maçã. Como você pode ver, isso contém funções. Vamos obter mais resultados do que isso. Começa com. Tudo bem, então, como você pode ver, estamos aprendendo mais sobre os produtos dentro da nossa fonte de dados. Temos sete produtos da empresa Apple. Vamos fazer a seguinte pergunta: os nomes dos produtos terminam com a palavra Apple? Para fazer isso, podemos criar e, novamente, um novo campo calculado, vamos chamá-lo de produtos, termina com a Apple. Então, vamos usar esse tempo. A função termina com, novamente, aqui temos o nome do produto e estamos procurando os produtos. Assim, os produtos terminam com a palavra Apple. O cálculo é válido. Novamente, temos aqui um puxão. Vamos arrastá-lo e soltá-lo na exibição para verificar os resultados. Agora vamos verificar os resultados. Eu só vou torná-lo um pouco mais amplo para ver. Ok, isso é o fim com, vamos resolver isso. Como estou classificando, não temos nenhum valor verdadeiro, todos os valores são falsos E isso significa que não temos nenhum produto. Ela termina com a palavra maçã. Entendemos que a palavra maçã existe apenas no início do nome do produto ou no meio? Como você pode ver, essas três funções são realmente ótimas para entender nossos dados. Agora vamos fazer a pergunta complementar. O nome do produto contém a palavra Samsung em algum lugar? Aqui estamos, procurando os produtos da empresa Samsung. Para fazer isso, acho que você já sabe disso. Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de produtos que contêm Samsung. Vamos usar a função contains e vamos pesquisar dentro do nome do campo, nome do Broduct Desta vez, estamos procurando a palavra Samsung. Como você pode ver, o cálculo é válido. Vamos clicar, vamos trazê-lo para a vista. Agora vou torná-lo um pouco maior para ver do que estamos falando aqui. É sobre a Samsung. Vamos classificar os resultados. Nossa, podemos ver que temos muitos produtos da empresa Samsung Portanto, temos mais produtos da Samsung do que da Apple em nossa fonte de dados. Vamos verificar os resultados novamente. Então, aqui está, Samsung. Samsung aqui. Então, temos muitos produtos em que tudo começa com a palavra Samsung novamente aqui no meio, mas nunca termina com as palavras Samsung. Ok pessoal, tem mais uma função que eu costumo usar dentro dos cálculos se estou pesquisando ou explorando os dados. E essas são as funções maiúsculas e minúsculas que aprendemos antes. Isso ocorre porque o Tableau diferencia maiúsculas de minúsculas na pesquisa. Temos que prestar atenção à forma como estamos classificando o termo de pesquisa. Para agora superar esse problema, vamos usar as funções case. Deixe-me mostrar um exemplo. Agora podemos fazer a pergunta: o nome do produto contém em algum lugar a palavra placa Vamos criar um novo campo calculado. Como de costume, vamos chamá-la de placa de produtos. E desta vez vamos usar tudo que contém a string, o nome do produto e estamos procurando a palavra placa É isso mesmo. Vamos definir. Ok, nós a temos como uma nova dimensão. Vamos verificar o resultado. Como de costume, vou ampliar um pouco mais para ver os resultados. Agora temos muitas falsidades e muitas verdadeiras. Há muitos produtos que têm a palavra, como você pode ver aqui. Temos aqui, temos aqui também, a palavra preto no final e assim por diante. Portanto, há muitos produtos com a palavra preto. O caso aqui é a letra maiúscula apenas do caractere B. Vamos mudar a maiúscula e minúscula no termo de pesquisa Então, vamos comê-lo. Os cálculos agora, em vez do primeiro caractere em maiúscula, você o terá em tamanho pequeno, tudo em minúsculas Vamos clicar em Aplicar. Agora, como você pode ver nos resultados, temos apenas um produto com a palavra preto. letras minúsculas, o Tableau é muito sensível às letras maiúsculas dentro do termo de pesquisa Se mudarmos tudo, por exemplo, para preto maiúsculo, vamos pesquisar. Como você pode ver, todos os produtos que temos agora são falsos. Não temos nenhum produto que contenha a palavra maiúscula. Tableau é muito sensível aos casos dentro do seu termo de pesquisa Agora, para corrigir isso, em vez de alterar sempre a letra maiúscula do termo de pesquisa, minúscula, maiúscula e assim por diante Vamos até o nome do produto e o forçamos a ser maiúsculo ou minúsculo Usando o inferior ou o superior, vamos até aqui e adicionaremos, por exemplo, o inferior. Você pode usar a parte superior se quiser. Teremos os mesmos resultados. Com isso, primeiro estamos forçando o nome do produto a ficar mais baixo e, em seguida, podemos pesquisar a palavra preto Com isso, estou cobrindo todos os cenários dentro da minha fonte de dados. Vamos clicar em Ok, com isso, vou pegar todos os produtos que contêm a palavra preto. Não importa se é minúscula ou maiúscula. Nós vamos pegar tudo. Então, com isso, tenho certeza de que a string contém a palavra placa e não está faltando nada É por isso que incluo maiúsculas e minúsculas nos cálculos antes de começar a pesquisar. Então, isso é tudo para o caso facie. É assim que costumo usar essas três funções para explorar e aprender o conteúdo da minha nova fonte de dados. Vamos agora para o segundo caso de uso, em que usaremos essas três funções para oferecer novos filtros aos usuários. Então, por exemplo, vamos criar um filtro para as empresas dentro do nome do produto. Então, vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de Empresas. E desta vez vai ser um pouco mais complicado do que antes, mas vamos fazer isso passo a passo. Então, estamos procurando primeiro a empresa Apple. Então, vamos conter o nome do produto e o termo de pesquisa vai para a casta inferior da Apple. Mas também temos que colocar o nome do produto em letras minúsculas logo abaixo. E vamos fazer com que seja assim. Esse é o primeiro. Vou copiar e colar para a próxima empresa, teremos a Samsung e depois teremos a Microsoft. Estamos procurando por essas três empresas, e isso é um conjunto. Então, agora vamos ter essas três empresas. Mas, como você sabe, a saída dos contêineres é sempre verdadeira e falsa. Mas eu gostaria de ter um valor no meu filtro chamado Samsung, Apple e Microsoft. Para fazer isso, vamos usar as instruções F L de operações lógicas. Não se preocupe com isso. Podemos ter um tutorial dedicado para isso mais tarde, mas precisamos usá-lo agora. Agora, logo a seguir, vamos usá-lo para avaliar essas condições. Começa com, pois o primeiro contém o nome do produto Apple. O que pode acontecer então? Eu gostaria de ver o valor da Apple. Então, se não for verdade, vá para a próxima, L F. Então vamos avaliar essa condição, é verdade, então será a Samsung Se for falso, é claro que vamos usar outro LSF. Vamos avaliar esse. E então a saída, se for verdade, será a Microsoft. Se não atender a nenhuma dessas condições, teremos o L, digamos Desconhecido. É isso mesmo. Nós vamos acabar com isso. Não se preocupe novamente com as lógicas sobre as quais falaremos Com isso, vou obter valores, vou obter esses três valores em vez de verdadeiro e falso. E estamos avaliando essas condições. Vamos lá e bata, ok. Então, como você pode ver agora, temos novas dimensões. O tipo de dados não é pólen, não é verdadeiro e falso. E isso porque a saída do cálculo agora serão valores de string. Vamos mostrar isso como um filtro. E agora podemos ter esses valores, como você pode ver, Apple, Microsoft, Samsung e Unknown. Também vou adicioná-lo à visualização para ver os resultados. Vamos pegá-lo aqui. Agora, os usuários podem começar a filtrar os dados com base nas empresas Vamos remover tudo e começar com a Apple. Com isso, obteremos todos os produtos com a palavra Apple, ou teremos a Microsoft. Então, agora podemos ver. Esses produtos são da Microsoft. O mesmo vale para a Samsung. Com isso, estamos filtrando com base nas empresas e usamos o nome do produto como base para isso Acho que o desconhecido será um monte de valores desconhecidos. Você pode ir, passo a passo adicionando mais empresas aos nossos filtros. Mas agora vou mostrar um exemplo disso. Esse é exatamente o poder dos campos calculados no Tableau Introduzimos novas informações com base nas funções, tudo isso é para esse caso de uso. Como criar filtros com base nessas três funções. Tudo bem, agora vamos nos concentrar no segundo grupo de funções de pesquisa no Tableau Temos as duas funções find e find. Aqui estamos respondendo à pergunta: onde encontro meu termo de pesquisa? Estamos pesquisando o número da posição do termo de pesquisa. Desta vez, não estamos ficando verdadeiros, seja, falsos, estamos obtendo o número da posição. Vamos entender por que precisamos disso? Tudo bem, agora vamos entender rapidamente as diferenças entre find e find n. Bem, em find, estamos retornando o número da posição da primeira ocorrência na descoberta n-ésima, estamos retornando o número da posição da ocorrência específica Por exemplo, digamos que queremos pesquisar o número da posição do traço dentro dessa string Os resultados serão seis porque a primeira ocorrência será nessa posição. Mas, por outro lado, podemos usar a função find n para o mesmo texto e para o mesmo, estamos procurando pelo, mas estamos perguntando agora a posição da segunda ocorrência. Portanto, a primeira ocorrência será ignorada. Vamos obter a posição da segunda ocorrência e será dez. Essas são as principais diferenças entre essas duas funções. Em find, estamos sempre procurando a primeira ocorrência, mas em find eh, podemos especificar qual ocorrência estamos procurando. Vamos dar mais detalhes sobre a função find. Tudo bem, agora podemos ter esse exemplo. E como você sabe , cada caractere na string tem uma posição. C tem o depoimento número um e o personagem cinco tem o depoimento número 14 A sintaxe para localizar no Tableau também é muito simples. Começa com a palavra-chave find, e aqui temos três argumentos. O último é opcional. String é então a busca dentro dela. A substring é o que estamos procurando aqui. A posição inicial da pesquisa como você disse, é opcional. A saída será um número. Por exemplo, digamos que queremos saber a posição do traço dentro desse texto Como isso funciona, é muito fácil. Começa do lado esquerdo. Sempre, como não especificamos nada para a posição inicial, ela começará com o primeiro caractere. O Tableau pode começar a pesquisar. Ok, no primeiro personagem, não o encontramos. O traço, podemos encontrá-lo na posição número seis, o exterior na posição número seis Tudo bem, agora vamos dar outro exemplo em que podemos especificar a posição inicial para a pesquisa do Tableau Vamos ter a mesma coisa novamente, mas vamos dizer que desta vez, comece da posição número sete, ok? Então, o que pode acontecer? começar a pesquisar a partir daqui. E o Tableau vai começar da esquerda para a direita, então vamos encontrá-lo aqui na posição número dez O resultado será na saída dez em vez de seis porque começamos a pesquisar a partir dessa posição. Tudo bem, então isso é tudo para a função find. Vamos passar para o próximo, temos que encontrar. E vamos trabalhar com o mesmo exemplo de sintaxe, que será um pouco diferente Começa com uma palavra-chave definida pelo valor da string, onde vamos pesquisar dentro dela, vamos especificar o que estamos procurando. Mas desta vez vamos especificar a ocorrência. Aqui, temos que dizer ao Tableau qual ocorrência estamos interessados Vamos dar um exemplo. Temos a seguinte pergunta. Encontre o número da posição do traço dentro da string, mas estamos interessados na segunda ocorrência, em como isso vai funcionar Vamos começar a pesquisar da esquerda para a direita. Como de costume aqui, não podemos especificar a posição inicial da pesquisa. Não temos essa opção aqui. Sempre pode começar do primeiro. Como estamos pesquisando da esquerda para a direita, temos a primeira ocorrência desse personagem. Nós o temos na posição número seis. resultado não será a posição número seis porque dissemos ao Tableau que estamos interessados na segunda ocorrência, não na primeira O Tableau continuará procurando o traço na string, então vamos encontrá-lo na posição número dez Aqui está a segunda ocorrência do traço dentro do nosso texto Isso é exatamente o que você está procurando. A saída será a posição número dez. Ou seja, é assim que essa função funciona. Podemos pesquisar uma ocorrência específica na função find. Sempre obteremos a primeira ocorrência, mas aí podemos especificar por onde começar a pesquisa. Agora vamos entrar no Tableau e começar a praticar. Tudo bem, agora vamos ter o seguinte exemplo. Vamos começar com a pequena fonte de dados. Vamos até os clientes. E eu gostaria de saber o primeiro nome deles e também os telefones. Agora, a tarefa é extrair o código do país do telefone e colocá-lo em um campo extra para que estejamos interessados nessas informações, mais 33, mais um, mais 49 e assim por diante Então, como antes, podemos usar a função lift para extrair as informações do lado esquerdo do texto. Vamos criar isso. Vamos criar um novo campo calculado, vamos chamá-lo de códigos telefônicos de país. E vamos usar os elevadores funcionais. Temos que especificar a string, então será o telefone. E agora, na próxima, temos que especificar o número de caracteres que queremos extrair e exatamente de onde vem o problema. Às vezes, serão três personagens e às vezes serão dois personagens. Vamos, por exemplo, com três. Vamos definir. Ok, nós o temos aqui. Nova dimensão. Vamos ver isso aqui, podemos encontrar exatamente o problema, certo? O primeiro está bem, o terceiro também, tudo bem. Mas para esses países isso não está funcionando. Temos o traço dentro dele, o que não está realmente correto Agora, para corrigir isso, vamos usar a mágica da função find. Se você conferir aqui, queremos sempre os números antes que o traço esteja certo Podemos pesquisar o número da posição do traço. E então podemos incluí-lo na função esquerda. Deixe-me mostrar o que quero dizer. Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de phone find dash. Então, agora vamos encontrar o número da posição do traço Como aprendemos, comece com find. Temos que especificar onde vamos pesquisar. Então, estamos pesquisando em telefones, o que estamos procurando, certo, vamos ter o painel aqui, e pronto Não estamos interessados na posição inicial, então podemos começar do primeiro personagem. É isso mesmo. Como você pode ver, o cálculo é válido. Vamos definir, ok, já que a saída será um número, vamos obtê-la na medida contínua. Vamos arrastá-lo e roubá-lo até aqui e ver os resultados. O número da posição do traço dentro do primeiro telefone é quatro O segundo 13, depois 443. Está tudo bem. Agora, na próxima etapa, o que vamos fazer, vamos trazer esses dois cálculos, o esquerdo, e descobrir em um cálculo que vou copiar a sintaxe dos telefones Tudo bem, vamos copiá-lo daqui e voltar ao primeiro cálculo sobre o código do país. Vamos até aqui, edite-o agora. Em vez de ter os três como estáticos, vamos tê-los como uma variável usando a função fine. Vamos apenas adicioná-lo aqui. Agora, como o Tablo vai executar esse cálculo? Começará com a primeira função, encontre , primeiro encontrará o número da posição do painel dentro dos telefones E depois vamos para a função deixada do lado de fora. Agora vamos cortar tudo, esse número de posição. Tudo bem. Agora vamos verificar os resultados na string. Como você pode ver, estamos quase lá. Temos mais 49 traços, mais um traço , mais 33 traços Os traços estão por toda parte, e isso porque estamos cortando tudo depois da posição do traço Isso significa que estamos sempre um passo a mais do que o necessário para corrigi-lo. É muito fácil. Vamos voltar ao nosso cálculo. Sim, estamos recebendo aqui o número da posição, que está correto, mas queremos dar um passo atrás. Para fazer isso, vamos fazer menos um para dar um passo atrás. Vamos ficar bem. Tudo bem, então com isso obtemos exatamente o que queremos, certo? Mais 33, mais um mais 49. E com isso, vamos ficar mais dinâmicos na função à esquerda. Estamos usando uma função definida. Com isso, podemos ver como podemos reunir essas funções em um único cálculo para atingir metas tão grandes. Tudo bem, agora vamos experimentar a segunda função que definimos, nenthow Digamos que queremos obter o número da posição do traço Mas na segunda ocorrência, vamos criar um novo campo calculado. Vamos começar com a palavra-chave finalizada em nésimo lugar. Precisa de três argumentos. O primeiro será o texto em que podemos pesquisar por dentro. Vai ser o telefone. Em seguida, estamos procurando o painel. E então, na terceira , vamos especificar em qual ocorrência estamos interessados. Estamos interessados no segundo. É isso aí, o cálculo é válido. Vamos clicar em OK. Como a saída é número, obteremos uma nova medida contínua. Vamos trazê-lo para a vista aqui. Agora vamos verificar os resultados do primeiro telefone. A segunda ocorrência do traço será na posição número oito, o que está correto E como você pode ver, o achado é o número quatro porque a primeira ocorrência na posição número quatro para a segunda, estará no número sete, o que também está correto. Agora, vamos começar a mudar essas ocorrências. Vamos editá-lo novamente. Eu gostaria de obter agora a terceira ocorrência. Então, como você pode ver, temos um terceiro traço aqui. Vamos mudar para três e apenas aplicar. Você pode ver agora que estamos obtendo a posição número 12 para o último traço no número de telefone que estamos recebendo A terceira ocorrência, o traço dentro do nosso texto. Mas agora, se mudarmos para um, o que pode acontecer? Vamos obter exatamente o mesmo resultado de find, porque find sempre pode trazer a primeira ocorrência. Então, aqui estamos dizendo que estou interessado na primeira ocorrência, tudo bem. Ok, então é isso para essas duas funções, encontrar e encontrar. Eles são muito úteis para obter o número da posição de uma substring específica e eu geralmente os uso em outro cálculo, então eles são como suportar outra função Tudo bem, então aprendemos a pesquisar padrões específicos em nosso texto no Tableau usando os cálculos do Tableau Em seguida, você pode começar a falar sobre outro grupo como combinar e dividir os dados no Tableau 137. Udemy 3 5 Combine Split: Agora vamos aprender como combinar e dividir o texto no Tableau usando o operador de concateinação, a função de adição e Mas, como sempre, vamos entender o conceito por trás deles e depois praticar no Tableau. Vamos embora. Tudo bem, agora vamos falar sobre a concatenação no Tableau. É muito simples. Usamos para isso o operador plus para combinar vários textos em um único texto. Por exemplo, em nosso banco poderíamos ter o seguinte cenário, em que temos o nome e o sobrenome separados um do outro usando campos diferentes, gostaríamos de ter apenas um campo chamado nome completo, por exemplo. Para fazer isso, podemos usar o operador plus para combinar o primeiro nome Michael com o sobrenome Scott. E no resultado final, obteremos o nome completo, Michael Scott. Mas agora, se você verificar o nome completo, gostaríamos de ter sempre uma separação entre o nome e o sobrenome na saída. Dentro do nome completo, geralmente usamos espaço entre eles. Nós podemos fazer o mesmo. Vamos apenas adicionar um operador plus. Temos espaço para Michael, Scott. Entre Michael e o espaço, teremos o operador plus. E entre espaço e sobrenome, também teremos outro operador positivo. A saída será Michael Space Scott. Como você pode ver com o operador positivo, podemos estruturar o que quisermos combinando vários valores de string usando o sinal de adição. É isso mesmo. Isso é muito fácil. Vamos voltar ao Tableau e começar a praticar. Tudo bem, agora vamos até a pequena fonte de dados aqui e vamos até nossos clientes. Gostaríamos de ter o nome e o sobrenome na exibição. E, como você pode ver, essas informações são separadas em dois campos diferentes Agora, a tarefa é criar apenas um campo para o nome do cliente, o nome completo, em vez de ter dois. Para fazer isso, como de costume, vamos criar novos campos calculados. Vamos chamá-lo de nome completo. Agora precisamos da primeira parte, do primeiro nome. E depois disso, teremos o operador positivo. Então, queremos ter um separador entre eles como um espaço vazio, então vamos tê-lo assim E depois, mais o operador, a última parte será o sobrenome. Vamos pegar o sobrenome e colocá-lo aqui. É isso mesmo. É importante que o cálculo seja válido, para que esteja tudo bem. Vamos clicar em OK. Agora, como você pode ver no banco de dados, temos um novo campo calculado, uma nova dimensão chamada nome completo. Vamos verificar os valores. Vamos arrastá-lo até aqui na rosa. E como você pode ver agora, temos um nome completo muito bom, George Pips, John Steel e assim por diante É muito simples agora. Se você mudar de ideia, gostaria de ter um traço entre esses nomes O que vamos fazer é editá-lo e, em vez de ter o espaço em branco aqui no meio, vamos ter o traço, pronto. Vamos clicar em Aplicar. E agora podemos ver no nome completo que o nome e o sobrenome estão separados por. Então, é muito simples. Vamos fazer agora uma tarefa rápida. A tarefa é combinar a categoria e o produto usando a seguinte regra. Como de costume, você pode passar o vídeo para concluir as tarefas e, quando terminar, pode retomá-lo. Tudo bem, agora vamos verificar a solução. É muito simples. Vamos até o produto. Vamos primeiro ver os dados brutos. Portanto, temos a categoria e o nome do produto. E agora vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de nome completo do produto. A regra começa com uma categoria e, em seguida, temos um operador R plus. Depois disso, o separador pode ser o ponto duplo. Mas depois do ponto duplo, temos um espaço em branco. Vou apenas adicioná-lo aqui e teremos o nome do produto. Vamos verificar os resultados. O cálculo é válido, ok? E aqui temos nossa nova dimensão. Vamos arrastar e soltar aqui e conferir os resultados. Só vou torná-lo um pouco maior para que possamos ver os resultados daqui e daqui também. Então, como você pode ver, o nome do nosso produto agora começa com o ponto duplo da categoria, depois o nome do produto e pronto. É assim que podemos trabalhar com os concretinanos no Tableau. É muito simples. Agora vamos aprender exatamente o oposto. Então, vamos aprender agora como dividir um campo em vários campos usando split. Tudo bem, agora vamos falar sobre a função de divisão no Tableau É uma função muito importante e muitas pessoas ficam confusas sobre isso, mas acho que é simples. Então, vamos verificar esse exemplo. Temos aqui um campo com muitas informações. Portanto, temos aqui o nome do produto, o ID do produto e o código do produto, tudo em um campo. Em muitas situações, nas individualizações da análise, eu gostaria de dividir essas informações em Então, em vez de ter um campo, eu gostaria de tê-lo em três campos. Para fazer isso, podemos usar a função split. E antes de aprendermos isso, podemos fazer isso com a esquerda, a direita e o meio. Mas a função de divisão é mais fácil. Nessa situação, queremos dividir esse campo em nome do produto, ID do produto e código do produto. No Tableau, temos a seguinte sintaxe. Para fazer isso, nos dividimos e ele precisa de três argumentos. A primeira é a string, os textos, queremos dividi-la. Agora vamos verificar a sintaxe no Tableau. Começa com a divisão de palavras-chave e precisa de três argumentos. O primeiro será a string ou o campo que queremos dividir. O segundo será o delímetro. Em seguida, o último, o número do token, o externo será um valor de string. Agora vamos dar um exemplo. Eu gostaria de dividir esse texto e o delimitador será o traço Eu gostaria de ter o token número um aqui. O Tableau precisa de você duas informações, o delimitador e o O delímetro é o separador entre as palavras. Por exemplo, temos um separador entre Canon e o ID usando o traço E temos outro separador entre o ID e o código Esses traços são o delímetro que divide meu texto. O Tableau quer que você entenda como as palavras são separadas Agora, vamos passar para a próxima informação necessária, o número do token aqui também. O Tableau quer entender em qual parte da informação você está interessado. É a primeira parte? A segunda parte ou a última parte? Aqui temos um ID ou token para cada informação. Então, o primeiro vai ter o token número um. Na segunda, temos a ficha número dois e a última é a ficha número três. Neste exemplo, dissemos que estou interessado no token número um, que significa que estou interessado no nome do produto. A saída pode ser, é claro, se você estiver interessado no ID do produto no meio, poderíamos dizer: ok, estou interessado no token número dois. Se você especificar dessa forma, receberá o ID do produto. E se você estiver interessado, é claro, no último, no código do produto, você pode especificar o token número três para obter o código do produto. Então, como você pode ver, uma vez que você entenda, é muito fácil. Só precisamos de duas informações. Qual é a diferença entre as palavras e em qual número de token você está interessado? Agora vamos voltar ao Tableau e começar a praticar. Tudo bem, pessoal. Portanto, há três maneiras de dividir seus dados dentro do Tableau A primeira é criar um novo campo calculado. O segundo é a divisão automática. A terceira é a divisão personalizada. Então, vamos começar com o primeiro sobre como dividir seus dados usando o novo campo calculado. Vamos dar o exemplo a seguir. Vamos ficar com a pequena fonte de dados. Vamos até os clientes e pegar os telefones aqui. E os números de telefone têm uma estrutura, então temos um código de país, código de área e o próprio número de telefone. Então, agora gostaríamos de dividir essas três informações em três novos campos Ok, então vamos ver como podemos fazer isso. Como de costume, criaremos um novo campo calculado para a primeira parte do código do país do telefone. Então, vamos começar com a palavra-chave split e ela precisa de três argumentos. A primeira será a string que queremos manipular, então será o número de telefone Vou adicioná-lo assim. Em seguida, o dilímetro O dimetro aqui é o traço. Então, como você pode ver, essas coisas são divididas com o traço Então, vamos adicioná-lo aqui. Então, o Tableau precisa de mim um número simbólico. Então, o primeiro será o token número um, depois 234 Portanto, temos quatro seções e estamos interessados no primeiro número do token. Então, o primeiro, vamos adicionar um, e pronto. Como você pode ver, o cálculo é válido. Vamos clicar em OK. Agora podemos ver que em nosso banco de dados na fonte de dados, temos nosso novo campo, o código do país Vamos pegá-lo na vista e verificar o resultado. E com isso, estamos extraindo o primeiro token, a primeira parte do telefone E com isso, temos nosso código de país, tudo está perfeito. Agora, na próxima etapa, gostaríamos de extrair o código de área, o token número dois. Então, agora vamos criar um novo campo calculado. Mas primeiro, gostaria de usar o código antigo porque queremos apenas ajustar o número do token porque todo o resto pode permanecer o mesmo. Vamos criar um novo. Vamos chamá-lo de códigos de área telefônica. E então vamos colocar nosso código aqui. A mesma coisa permanecerá no telefone e no painel como separador Então, queremos alterar apenas o token número dois. Então, estamos falando sobre a segunda parte. Então, vamos clicar em OK e verificar os resultados que temos aqui novamente, nosso novo campo, então rastreie e solte na exibição, e como você pode ver agora que estamos obtendo, estamos dividindo, sim, a segunda parte Portanto, temos aqui 555 e também aqui. Então, com isso, obtivemos a terceira parte do nosso telefone. Agora temos o código do país e também o código de área. E agora, a seguir, temos a seguinte tarefa para você. Crie um novo campo na fonte de dados para extrair o número de telefone, parte sem o país e os códigos de área. Agora você pode passar o vídeo para concluir a tarefa e, quando terminar, retomá-la. Tudo bem, agora vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de número de telefone. Podemos ter o mesmo script, dividimos o telefone, mas desta vez estamos interessados no token três e no token quatro. Como podemos fazer isso no Tableau. Só podemos adicionar um token por vez. Para fazer isso, vamos mudar isso para três. Como precisamos das duas informações em um campo, podemos usar o operador de adição O que vamos fazer aqui? Além disso, podemos adicionar o mesmo código aqui, mas desta vez para o token número quatro. Estamos recebendo os dois tokens em um campo. O cálculo é válido, digamos. Ok, e como sempre, temos um novo campo em nossa fonte de dados. Vamos conferir o resultado aqui. Podemos ver que agora temos os números de telefone. Agora, como você pode ver, o primeiro é 1234567, e nós também o temos aqui também temos o mesmo número de telefone, mas você pode dizer, sabe o que, estamos perdendo os traços, certo? Assim, podemos adicioná-los em nosso campo calculado. Então, vamos editá-lo. E podemos simplesmente adicionar um novo operador e, entre eles, teremos o traço certo Como você pode ver, o cálculo é válido. Vamos clicar em OK. E com isso, obtivemos exatamente a mesma estrutura do telefone. Isso é tudo para os primeiros métodos e como dividir seus dados usando o novo campo calculado. Você pode ver em um campo que extraímos três novos campos Agora vamos para o segundo método em que podemos dividir os dados usando a divisão automática. Tudo bem, então agora, sim, podemos fazer isso. Vamos ficar com a pequena fonte de dados, desta vez precisamos da URL. Então, vamos pegar a imagem do produto daqui, arrastá-la e soltá-la na exibição. E sabemos que na URL há muitas informações. Além disso, podemos usar o divisor para dividir os dados. Agora, em vez de criar manualmente esses campos calculados, há um recurso muito bom no Tableau em que podemos dividir os dados automaticamente Para fazer isso, vamos ao nosso campo, o nome do produto, radicalmente conectado E aqui temos a opção de transformar. Estamos manipulando os dados. E aqui temos duas opções, a divisão e a divisão personalizada. A divisão é automática. Uau. Agora temos muitos campos novos em nossa fonte de dados, e isso porque o Tableau divide automaticamente os dados e, à medida que entendemos o conteúdo dos dados. Então você pode ver aqui. O domínio da imagem do produto e, em seguida, o esquema de consulta do caminho de fragmentação Todas essas informações fazem parte da estrutura de um URL Agora vamos verificar essas informações. Vamos pegar, por exemplo, o domínio. Acompanhe-o na tela e, como você pode ver, coloque-o no tablet corretamente, certo? Agora temos apenas as informações do domínio de todo o URL, o que é muito bom. Também podemos pegar o esquema aqui, e temos os protocolos desde o início. Como você pode ver, o Tableau entendeu tudo corretamente. alguns desses campos ficarão vazios Acho que alguns desses campos ficarão vazios porque não os temos como parte de nossa URL com o Tableau Fiz a divisão automática e, se quisermos saber como o Tableau a dividiu, você também pode combatê-la nesse campo, pois é o campo Elcltd Vamos ver como o Tableau dividiu o domínio radicalmente, com dois pontos. como podemos ver aqui, o Tableau está usando duas divisões para obter as informações do domínio A primeira divisão é essa. O Tableau está dividindo o protocolo de toda a URL. O separador será o ponto duplo e as duas barras para frente E estamos pegando os dois falantes. Então, estamos recebendo a segunda parte. Quando obtivermos a segunda parte, pode ser muito fácil. O separador, como você pode ver, é a barra frontal. Queremos dividir agora com a barra frontal. E gostaríamos de obter apenas a primeira parte. É muito fácil. Você pode experimentar você mesmo. É isso mesmo. Vamos clicar em OK com esse Tableau Em alguns casos, nem sempre é inteligente o suficiente para dividir seus dados em novos campos automaticamente. Isso é tudo para esse método, a divisão automática. Em seguida, vamos ver o personalizado, ok? Então, vamos ficar com a pequena fonte de dados e vamos até os clientes. Novamente. Aqui, queremos dividir os telefones usando a divisão personalizada Vamos mostrá-la. E então, para personalizar a divisão, vamos para o painel de dados no campo que queremos manipular, conectar radicalmente E então aqui temos a transferência antes de termos a divisão automática. Desta vez, estamos interessados na divisão personalizada, vamos entrar e, em seguida, abriremos uma nova janela para personalizar a divisão. E é como os cálculos, a sintaxe que o Tableau precisa de nós duas informações Primeiro, o separador, segundo, o que você deseja exatamente para obter os números dos tokens O primeiro, o separador ou o delímetro, neste exemplo, vamos para o traço Todas essas informações são divididas com os traços Vamos entrar em um traço. A segunda informação, temos as seguintes opções, então separe, e aqui temos três opções. Você quer a primeira parte, a última parte ou tudo? E aqui, depende do que você quer. Se você quiser dividir tudo o que deseja para cada informação em novos campos, você escolherá a opção tudo. Agora, digamos que você esteja interessado apenas em duas informações, o código do país e o código de área O resto, você não está interessado tê-lo na fonte de dados. Para obter as duas primeiras partes, vamos até aqui e selecionaremos a primeira. E aqui você pode explicar dois. Então, estamos interessados nas duas primeiras colunas, nas duas primeiras informações do lado esquerdo Mas agora, digamos que você esteja interessado nas duas últimas partes, então gostaria de obter campo para as duas últimas informações Então, o que você vai fazer é ir até aqui e selecionar o último. Além disso, selecione dois, para especificar para o Tableau, o que exatamente você deseja obter como resultado Quantos campos desde o início? Do final ou de tudo? Neste exemplo, estou interessado em obter tudo. Então, vamos escolher a opção all. E é isso. Vamos clicar em OK. Então, quando fizermos isso, o Tableau criará muitos campos novos Então, o Tableau conseguiu dividir o número de telefone em quatro partes Então, vamos verificar essas informações. Arraste e solte aqui nas linhas, como você pode ver. A primeira parte será o código do país, a segunda será o código de área. E então o Tableau dividiu essas duas informações em dois campos Aqui, não é como no segundo erro, em que dividimos tudo de forma cega e automática Aqui estamos especificando algumas regras para o Tableau e, em seguida, o Tableau também pode dividir automaticamente os dados para obter melhor qualidade nos campos E, claro, se você estiver interessado em saber como o Tableau fez a divisão, sempre podemos acessar o banco de dados Todas essas informações são campos calculados e podemos entrar neles e verificar o código Então, podemos ir até aqui e fazer isso . Como você pode ver, o dimetro é o traço e o Tableau o obtém como primeiro token para obter Tudo bem, então isso diz que esses são os três métodos de como dividir os dados dentro da sua fonte de dados. Eles são realmente úteis para gerar novas informações e dividir essas estruturas complexas dentro da fonte de dados original em uma nova estrutura para as individualizações da análise Tudo bem, então é isso. É assim que você combina e divide texto no Tableau Em seguida, começaremos a falar sobre a última função de string no Tableau, a replace 138. Udemy 3 6 Replace: Agora vamos aprender sobre o caso de uso da classe para a função string Como substituir uma substring específica por outra substring usando a função substituída, como Vamos entender o conceito por trás disso e depois praticaremos no Tableau Vamos lá, ok, a função substituída no Tableau. É muito simples. Ele substituirá uma substring por outra Por exemplo, teremos o seguinte endereço e, como você pode ver no meio, temos a abreviatura da rua T. Eu gostaria de rua T. Eu ter uma redação normal disso, em vez de ter em vez de Eu gostaria de ter a palavra completa, rua. Podemos fazer isso usando a função substituída no Tableau. Vamos conferir a sintaxe no Tableau. Começa com a palavra Blake e precisa de três argumentos A primeira será a string, o texto original que você deseja manipular. A segunda é a substring, aquela que você deseja substituir O terceiro é o substituto. Está muito claro que essa será a nova substring, a nova palavra aqui, a saída será, bem como o valor da string, a fim de resolver essa tarefa Neste exemplo, o que vamos fazer é usar replace e, em seguida, nosso texto. Então o antigo será o T, a abreviatura. Esta é a substring antiga e a nova será a palavra de rua. Como isso pode funcionar. Primeiro, o Tableau precisa pesquisar a substring que queremos substituir Ele pesquisará o texto inteiro para encontrar a substring Neste exemplo, é claro que vamos encontrá-lo aqui no meio. A próxima etapa é que o Tableau comece a substituir essa palavra pela substituição do Tableau Vou pegar os pontos SD e substituí-los pela palavra completa “ off street” nas pontas Vamos pegar a Louis Street, Paris. Como você pode ver, é muito simples. Estamos substituindo o valor antigo por um novo valor no final. A corda vai ficar assim. Então, vamos ter uma rua completa em vez de pontos ST Agora, é claro, a questão é: o que pode acontecer na saída e nos resultados se não encontrarmos nada? Por exemplo, temos esse endereço, Paris. Estamos procurando os pontos ST, mas não os temos dentro do texto aqui O Tableau pode retornar o texto original sem alterar nada Nada pode acontecer. É isso mesmo. É muito simples, certo? Vamos voltar ao Tableau para praticar a função substituída Ok, agora vamos praticar com a pequena fonte de dados. Vamos até os clientes e podemos manipular o número de telefone novamente para os clientes Agora, como você pode ver, a estrutura do número de telefone começa sempre com o sinal de mais para o prefixo, para a chamada internacional Portanto, agora temos o requisito de substituir o sinal de adição por 00 como prefixo Agora, para fazer isso, vamos usar a função substituída no Tableau Para fazer a troca, a substituição, vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de substituto de telefone. Vamos começar com a palavra-chave replace. Precisamos agora do campo que queremos manipular. Vai ser o número de telefone, então nós o temos aqui. E agora precisamos especificar para o Tableau a substring do valor antigo O valor antigo é o sinal de mais. E agora temos que especificar para o Tableau a substituição, o novo valor, o novo valor será 00 É isso mesmo. O Tableau tem o cálculo como válido Vamos dar uma olhada nisso. Como de costume, criamos um novo campo calculado em nosso painel de dados Vamos verificar os resultados. Então arraste e solte a rosa e agora podemos ver o resultado. Em vez de ter o sinal de mais, temos 00 em todos os lugares. E com isso, cumprimos o requisito. E agora podemos receber outro requisito em que eles digam, você sabe, eu não quero esses pontos negativos dentro do número de telefone, então seria bom removê-los. Agora, para fazer isso, vamos fazer a mesma coisa. Vamos usar a função substituída. O valor antigo será o traço e o novo valor não será nada Vamos ver como podemos fazer isso. Então, agora vamos editar nossos campos calculados. Só queremos adicionar uma nova função substituída. Então, vamos editar aqui até que não importe se queremos substituir primeiro o sinal positivo ou o traço Então, agora, para fazer isso, eu geralmente faço assim, se eu estiver fazendo nisted, substitua o que estamos substituindo pelo número de telefone Em vez de correr, não teremos nada Estamos substituindo o velho e valioso traço por nada. Agora, para listá-lo, eu gostaria de pegar essa parte, a primeira, e colocá-la em vez do telefone. Com isso, estamos tendo cálculos listados. Primeiro, vamos substituir o sinal de mais. Em segundo lugar, vamos substituir o sinal do traço. Vamos até a primeira linha e, ao dizer que o cálculo é válido, vamos clicar em OK. E, como você pode ver agora nos resultados, não temos traços ou sinal de adição, então temos um número inteiro sem nenhum caractere especial que resolveu o segundo requisito É fácil, certo? Não é tão difícil. E podemos fazer muitas coisas com a função de substituição. É uma ótima função dos valores de sequência de caracteres no Tableau. Agora, para você, temos a seguinte tarefa na fonte de big data, no nome do produto. Gostaríamos de substituir o hash simple por um número como abreviatura E agora podemos ver o vídeo para concluir a tarefa. E quando terminar, você pode retomá-lo. Tudo bem, então vamos para a grande fonte de dados neste momento. E vamos até os produtos. E precisamos do nome do produto. Vamos arrastá-lo e desenhá-lo na vista e verificar todos os valores. Então, agora vamos torná-lo um pouco maior para ver mais valores dentro dos dados. Temos alguns hashes, como por exemplo, no início e queremos substituí-los por em nosso ponto Para fazer isso, vamos criar um novo campo calculado. Vamos usar a seta aqui criar novos campos calculados. Podemos chamá-lo de substituição de produtos. Então, vamos começar com as palavras-chave de substituição. E então precisamos da string que queremos manipular. Vai ser o nome do produto. Em seguida, queremos o valor antigo, é o hash. E então o substituto será o número como abreviatura em Então é isso. Como você pode ver, o cálculo é válido. Vamos clicar em Ok. Portanto, temos uma nova dimensão, novo campo calculado em nosso painel de dados Vamos tentar contribuir na visualização e verificar os valores. E vemos aqui, em vez do hash, que temos a abreviatura Então, com isso, aprendemos que a função de substituição é muito simples e também muito importante em muitos casos de uso. Eu o uso muito quando quero limpar os dados. Então, às vezes, obtemos a qualidade do anúncio das fontes e há muitos caracteres especiais parecidos que eu posso usar, sempre substituindo, para limpar os dados e remover esses caracteres especiais algo mais significativo na visualização Como fizemos neste exemplo, substituímos esses caracteres especiais algo mais significativo, ou eu também os uso muito, para alterar o formato de algo. Então, por exemplo, temos aqui os números de telefone. E mudamos o formato de ter traços para outra coisa, como sem traços E também, em vez do sinal positivo, temos o 00. Então, com isso, não estamos limpando aqui. O telefone, estamos mudando o formato e a forma como estamos apresentando os telefones nas visualizações. No lado esquerdo, temos o sinal de mais e o traço. No lado direito, não os temos. Geralmente usamos a função substituída para alterar a estrutura, o formato de um campo. É uma ferramenta incrível e muito importante no Tableau. Tudo bem, pessoal. Então, isso é tudo para a função substituída. E com isso, abordamos todos os casos de uso nas funções String. Aprendemos cerca de 16 funções de string para manipular, transformar e limpar os valores do Tix no Em seguida, vamos pular para outro grupo de funções no Tableau, as funções de data 139. No Tableau | Extract Dateparts: DATENAME, DATEPART, DATETRUNC, DAY: Agora vamos falar sobre o terceiro grupo de funções na categoria cálculos em nível de linha, as funções de data. Há três casos de uso para as funções de data no Tableau A primeira é extrair parte específica da data de nossa data, como dia, ano e mês. Para isso, temos seis funções diferentes no Tableau. A parte da data, data, nome, data, tronco, mês, ano. O segundo caso de uso é adicionar e subtrair valores de data em nossa fonte de dados Então, aqui temos duas funções, data, adição e data. O último caso de uso é encontrar e buscar a data e a hora atuais E aqui temos duas funções, hoje e agora, essas funções de data nos fornecerão uma ferramenta para manipular e transformar os valores de data no Tableau Vamos começar agora com o primeiro caso de uso, como extrair partes específicas das datas usando essas funções. Como sempre, é muito importante entender o conceito por trás deles podermos praticar no Tableau. Então, vamos embora. Tudo bem, pessoal. Portanto, no Tableau, há duas maneiras de manipular transformar os campos com a data do tipo de dados A primeira é fazer isso globalmente na fonte de dados para todas as planilhas, todas as pastas de trabalho A outra maneira é fazer isso localmente apenas em uma planilha, apenas em uma visualização para a primeira Se você estiver manipulando a data e quiser reutilizá-la em planilhas diferentes para fazer isso, podemos criar novos campos calculados usando as Mas agora, por outro lado, se essa transformação não for tão importante, você não quer reutilizá-la, não quer usá-la em nenhuma outra planilha Você precisa dele apenas uma vez em uma visualização. Então, em vez de criar um novo campo calculado na fonte de dados e usar as funções de data, poderíamos simplesmente alterar o formato da data diretamente na exibição, o que é mais fácil e rápido do que criar novos campos calculados Como você pode ver, existem dois métodos para manipular e transformar as datas no Tableau, usando as funções de data ou alterando o formato da data Agora, se você me perguntar qual método devo usar, você sempre deve fazer a seguinte pergunta. A transformação será necessária em planilhas diferentes Então sim, crie um novo campo calculado usando a função de data. Mas se a transformação for necessária apenas para uma visualização, você precisará alterar o formato da data diretamente na visualização Agora vamos nos concentrar nas funções de data, já que estamos falando sobre os cálculos e, no final, falaremos sobre os formatos de data. Então, no Tableau, temos várias funções de data que têm o mesmo objetivo de extrair partes de data de campos específicos e podemos usá-las para gerar essa visualização Então, como podemos ver aqui, temos os anos, os meses, os trimestres, todas essas informações vêm apenas de um campo, a data do pedido E podemos construir a partir de todas essas novas informações que extraímos Muitas análises e insights sobre nossos dados, como o que estamos vendo aqui, o mapa t. Então, agora vamos primeiro entender essas funções e depois voltar ao Tableau Tudo bem, ok, agora vamos falar sobre a primeira função de data no Tableau. A parte da data. Podemos usá-lo para extrair uma informação de nossos campos de data. Por exemplo, temos a seguinte data estruturada a partir de ano, mês e dia. Podemos usar a parte da data para extrair uma informação, como, por exemplo, o ano. Se você estiver extraindo o ano, a produção será 2025 Mas se você estiver extraindo os meses, obteremos o 8 de agosto Se você está extraindo o dia, vamos obter 20 aqui É muito importante entender que se você estiver usando a parte da data, a saída será numérica. O ano será em número. O mês não será agosto, vai ser, vai ser oito. A mesma coisa para o dia, então você receberá 20 como um número. Vamos ver a sintaxe no Tableau, é muito simples. Vamos começar com a parte da data. O Tableau precisa de vocês duas informações. Na parte da data, aqui, o Tableau pode perguntar qual informação você está interessado Você gostaria de ter o ano, mês, dia e assim por diante. A segunda parte, o segundo argumento será o campo de data que queremos manipular. A saída, o resultado dessa função pode ser um número. Agora vamos dar um exemplo. Vamos participar do encontro. Agora estamos interessados nas informações do dia. Gostaríamos de extrair as informações do dia. Então nossa data ficará assim, a saída será 20. Se quisermos os meses , temos que especificar um mês, a parte da data. E se fizermos isso nessas datas, teremos os meses oito, a mesma coisa se você quiser obter o ano. Então, aqui especificamos o ano no início e, seguida, nossa data, a produção pode ser 2025. Então, isso define a parte da data. Esse é um método para extrair uma parte de data de uma data específica. Vamos passar para o próximo. Temos o nome da data. Digamos que a sintaxe no Tableau seja exatamente a mesma. Vamos começar com o nome da data como palavra-chave. Então, o Tableau precisa de você duas informações, qual parte da data você está interessado, e me forneça o campo que você deseja manipular Mas desta vez, a saída pode ser um valor de string. Vamos dar um exemplo. Digamos que estamos interessados na parte do ano a partir da nossa data. Portanto, a saída pode ser, novamente, 2025. Mas o valor estará na string do tipo de dados. Mas desta vez, se você disser que sabe no que estou interessado, o mês. Portanto, você especifica um mês como parte da data desta vez. Tablo pode responder com agosto em vez de oito porque a saída aqui é string, então você receberá o nome do mês como saída E agora, na próxima, se você disser que estou interessado no dia, se especificar na parte da data, um dia em vez de mês, você também obterá 20, mas como um valor de string. Então é isso para o nome da data. É muito parecido com a parte da data, certo? Mas a única diferença é que aí você está recebendo um número, mas com o nome da data, você está recebendo um valor de string. Esse é outro método para extrair as partes da data de uma data. Vamos passar agora para outro conjunto de funções que também podem ser usadas para atingir o mesmo objetivo, a fim de extrair partes de datas de uma data. Desta vez, temos três funções rápidas para extrair rapidamente a parte da data de uma data. Eles são meus favoritos. Costumo sempre usá-los em comparação com os outros dois porque são muito fáceis de escrever. A sintaxe do Tableau ficará assim. A primeira função, ela aceita apenas um argumento, uma data. A mesma coisa para o mês. E para o ano, a produção será um número. É como a função de parte da data. Por exemplo, se eu estiver interessado no dia, posso fazer assim. Eu uso a função day. Em seguida, a data que queremos manipular, a saída será 20, como você pode ver, em comparação com as outras É muito rápido de criar. Aqui, não precisamos especificar para o Tableau na sintaxe, a parte da data, porque o nome da função é chamado nome da função é chamado dia. A mesma coisa para o mês. Se eu estiver interessado apenas no mês, posso simplesmente usar a função mês para extrair agosto ou oito do último. Se eu estiver interessado no ano, posso usar a função ano. Como você pode ver, eles são muito fáceis e rápidos de criar. Se você comparar com os outros dois, como você pode ver, eles são muito fáceis. Vamos passar para a próxima. Isso vai ser um pouco diferente de todos os outros. Temos o baú de tâmaras. Ok, alguns fatos sobre essa função. É um pouco complicado. Muitas pessoas não sabem disso, mas eu costumo usá-lo muito. É uma função muito útil, mas não é tão famosa. Pense na função de arredondamento do tronco de data em números Se você tiver muitos detalhes em uma data, poderá arredondar a data para um nível específico O que isso significa, se tivermos a seguinte data e hora, temos aqui como hierarquia, certo? Temos um ano, mês, dia, hora, minuto e segundos. Estamos vendo nesses dados muitas informações. Às vezes, você não está interessado em muitos detalhes, como ver os segundos, minutos e horas. Você gostaria de ver apenas no nível do mês. O que podemos fazer é usar o tronco de data para arredondar esses números. Vamos verificar primeiro a sintaxe do Tableau. É muito parecido com os outros, parece esse baú de tâmaras. Em seguida, você especifica a parte da data e, em seguida, a data em que deseja manipular a saída. Desta vez , não será um número ou uma string, será data e hora, ok? A melhor maneira de entender essa função é ter alguns exemplos. Então, digamos que especificamos na data parte de um dia e, em seguida, temos nossa hora e dia aqui. Então, o que pode acontecer? O que você está dizendo ao Tableau é que as informações de horário estão realmente detalhadas para mim, e estou interessado apenas em ver essas informações diariamente Então, estou interessado apenas nas informações do dia. Não estou interessado na hora, que pode acontecer na saída se essa tabela retornar as mesmas informações, mas dessa vez ela vai zerar tudo no momento. Então, você pode ver que estamos mantendo todas as informações sobre o ano, mês e dia, mas qualquer coisa abaixo do dia, ela será redefinida para zero Como eu disse, é como arredondar números, certo? Você está arredondando as informações para um nível específico. Agora, vamos para o próximo nível, onde você diz, você sabe o que estou interessado no nível do mês, você especifica na data parte do mês, então teremos as mesmas informações aqui. O que você está dizendo à Tableau é que eu não estou interessado nos detalhes do dia Gostaria de ver minhas informações mensais que receberemos em 1º de agosto de 2025. Agora vamos dar mais um passo em que diremos que estamos interessados apenas no nível anual. Então, se você especificar na data parte do ano, o que pode acontecer, diga ao Tableau que não estou interessado em mais nada, só estou interessado no ano Acho que você já entendeu. O que pode acontecer? Tudo pode ser reiniciado. Qualquer coisa abaixo do ano, então o mês, o dia a hora podem ser redefinidos para um ao longo do ano do que zero nos horários E só podemos ter o valor 2025. Então é isso para essa função. É muito útil em muitos cálculos usar o tronco de data. Agora vamos comparar todas essas funções lado a lado. Temos aqui como uma rosa, a parte da data, então temos ano, trimestre, mês, dia e assim por diante. E então temos aqui nas colunas, essas funções diferentes. Não incluo aqui as funções de dia, mês e ano porque é muito semelhante à parte da data. Então, a primeira coisa a entender é que a saída da parte da data será um número, nome da data. A saída será a data da string, saída do tronco será a data e a hora. E podemos trabalhar com o mesmo exemplo. Portanto, temos as seguintes informações sobre a data e a hora. Agora vamos ver a saída dessas funções e desses diferentes níveis na parte da data. Agora vamos começar com o primeiro nível, o ano. Se você disser que gostaria que a data fizesse parte desta informação, você receberá. 2025. A mesma coisa para a data e hora, mas desta vez para o tronco da data. Você vai redefinir tudo abaixo do ano, então você terá 1º de janeiro de 2025. Então, vamos passar para o próximo nível. Temos o trimestre, a data, parte do trimestre desta data. Serão três. O mesmo para o nome da data, serão três. Mas desta vez é interessante, certo? Porque na data e hora geralmente não temos as informações do trimestre Então, desta vez, ele será redefinido para o primeiro mês do trimestre. Será o mês número sete. Então, vamos para o próximo. Estamos no nível do mês, então se você usar a parte da data, você receberá oito. Se você usar o nome da data, receberá o nome completo do mês, agosto. E se você usar o tronco de datas, redefinirá tudo abaixo do mês e obterá o primeiro dia de agosto. Passando para a data, se você usar a parte da data, você obterá um número 20, o nome da data, você obterá um valor de string 20. E desta vez, no tronco de data você está reiniciando o tempo todo Passando para a próxima, temos uma alternativa para o dia e aqui vamos obter o dia da semana, o número de dias em uma semana Aqui vamos obter o número quatro da parte da data porque é quarta-feira. Portanto, se você estiver usando o nome da data, receberá o nome completo do dia de quarta-feira. E para o baú de datas, nada vai mudar. Também vamos redefinir a hora. Agora, se você estiver inserindo detalhes, se extrair a hora da parte da data e a hora da data, obterá nove. E aqui, como você pode ver, estamos reiniciando agora apenas o minuto e o segundo porque você não está interessado nisso Passando para o próximo 1 minuto, obteremos 45 no nome da peça e aqui estamos, redefinindo apenas os segundos. Como você pode ver, apenas segundos são zeros. Agora vamos para o nível mais baixo na hierarquia. Nós temos o segundo, então vamos obter 21, 21. E a saída será exatamente o mesmo valor na entrada. Para que você possa ver o panorama geral usando essas três funções e quais são as principais diferenças entre elas e o que você espera se as estiver usando. Agora vamos voltar ao Tableau e começar a praticar essas funções Ok, então agora vamos até nossa fonte. Vamos ver os pedidos. E vamos manipular a data do pedido. Vamos levá-lo para a guia Exibir, convertendo-o imediatamente em um ano. Não estamos vendo os dados originais, estamos vendo apenas o ano, exceto a data do pedido. Porque a tabela também quer fazer visualizações. E é claro que faz sentido ter anos em vez de todas as datas em nossa fonte de dados. Mas para agora mostrar todos os dados como em nossa fonte de dados, vamos até aqui e voltar para a data exata. Vamos clicar nela e a tabela vai convertê-la em contínua, mas eu gostaria de ver todos os valores. Vamos mudar para discreto. Agora, como você pode ver, obtemos todos os valores exatamente como o sistema de origem. Temos cerca de cinco anos de dados. Então, agora vamos praticar extraindo a parte da data Vamos começar com o ano, então vamos extrair esses anos. Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de data do pedido, ano. Então, aqui temos várias maneiras de obter essas informações, podemos usar a parte da data, o nome da data, o tronco da data ou até mesmo a função do ano. Tudo bem, então agora vamos começar com a parte da data. E como você pode ver, exceto dois argumentos, mas o terceiro é opcional aqui você pode definir qual é o início da semana, mas eu geralmente deixo em branco. A parte da data que queremos extrair agora é o ano. Então, a data que queremos manipular é a data do pedido que, e como você pode ver que o cálculo é válido, vamos clicar em OK À medida que aprendemos que a saída da parte da data será um número, é por isso que o Tablo criará uma nova medida de continuidade. Mas eu gostaria que as individualizações vissem seus valores distintos dos anos Vou convertê-la uma dimensão agora, como você pode ver, ela salta para as dimensões e nós a temos agora como uma dimensão discreta Vamos ver a visualização e verificar os resultados. Como podemos ver agora, exportamos todos os anos, extraídos das datas dos pedidos Agora vamos tentar os outros métodos. Vamos substituir a parte de dados por um nome de data. Aqui. É muito importante entender que o tipo de dados vai mudar. Aqui nós o temos como um número. Se mudarmos para o nome dos dados, podemos obtê-lo como uma string. Vamos mudar nosso cálculo. Em vez de partes da data, vou usar o nome da data. Vamos clicar em Aplicar. E, como você pode ver, imediatamente o tipo de dados mudará para o valor da string. Mas, na visão, obteremos exatamente o mesmo resultado, certo? Nada vai mudar, apenas o tipo de dados. Agora vamos passar para o mais fácil. O mais rápido é usar a função ano em vez da coisa toda Aqui, podemos escrever um ano e não precisamos especificar a parte da data. É por isso que estamos recebendo um erro. Precisamos apenas do nosso par. É isso que queremos modificar isso. Vamos clicar em Aplicar também. Nada mudará na exibição, mas a fita de dados mudará para número, porque a saída dessas funções é um número. Agora você pode me perguntar, ok, qual devo usar? Eu recomendo que você sempre use o rápido, é claro. Mas o que é mais importante é o tipo de dados. O número do tipo de dados é sempre mais rápido do que a string do tipo de dados. A string do tipo de dados é a pior. É o tipo de dados mais lento de todos os outros. Sempre tentamos evitar a sequência de tipos de dados nas visualizações para não ter um desempenho ruim em nossas visualizações Se você está pensando nessas três funções, eu sempre evitaria esse nome de data. Agora ficamos com duas funções, parte da data e a função rápida. Eu sempre escolheria o mais rápido, certo? Porque é mais fácil escrever. Eu preferiria que essa situação tivesse o ano ou a data, como estou mostrando na vista. Mas é claro que, em muitas situações você deseja mostrar, por exemplo, o nome do dia ou o nome do mês. Depende muito da exigência, mas se você puder evitá-la. Não use o nome da data. Então, essas são minhas recomendações para você e o que eu costumo fazer. Então, agora vamos fechar isso e extrair outra parte da data. Nós vamos ter o trimestre. Então, aqui novamente, temos as três opções e todas as três fornecem as mesmas informações. Então, eu criaria um novo campo calculado, vamos chamá-lo de trimestre da data do pedido. E desta vez vou usar também as datas rápidas de um trimestre. Então é muito simples, certo? Vamos lá. Ok, e agora temos novamente uma nova medida contínua. Eu realmente gostaria que o Tableau aqui criasse imediatamente uma dimensão Então, vou convertê-lo novamente em dimensão porque eu o uso na exibição como dimensão. Vamos verificar os resultados e podemos ver que agora temos o número do trimestre que está correto. Tudo bem, então agora vamos extrair outra informação do nosso encontro. Vamos começar o mês. Vamos criar novamente um novo campo calculado. Vamos chamar isso de datas de pedidos. Agora, desta vez, podemos usar uma função de mês e nossa data de pedido de campo. É muito simples, certo? Então, vamos clicar, ok. E vamos convertê-lo novamente dimensão e trazê-lo para a vista. Com isso, estamos extraindo as informações do mês a partir da data do pedido. Tudo parece bem. Aqui temos setembro, agosto e pronto. E aqui geralmente estamos nessa situação em que os usuários gostariam de ver os meses como um nome completo. Então, em vez de ter o número do mês, gostaríamos de ter o nome do mês, que eu realmente concordo, porque é mais fácil ler o nome do mês do que o número. Para agora alterá-lo, podemos usar a função de nome da data. Então, vamos mudar nosso cálculo. Então, vamos comê-lo agora, em vez de um mês, eu só posso removê-lo. Vamos ter o nome da data então, a parte será mês. E então temos as datas dos nossos pedidos. Então, vamos clicar em OK. E agora, claro, o que aconteceu. Alteramos o tipo de dados e também os valores dentro desse campo. Então, agora estamos recebendo o nome completo do mês. Portanto, temos janeiro, fevereiro e assim por diante. Então é isso. É assim que podemos extrair as diferentes partes de datas do nosso campo original, a data. A questão é como usar essas novas informações em nossos pontos de vista Tudo bem, agora vamos criar uma visualização a partir de três informações, categoria, pedido, data e vendas, usando um mapa térmico ou uma tabela destacada Agora, a primeira coisa que eu gostaria de fazer é remover a data do pedido. São muitos detalhes, não precisamos deles na visualização. Então, teremos as linhas do ano. Vou deixar, mas vou levar o trimestre para as colunas e também o mês. E, claro, o que falta agora é preencher essas lacunas usando uma medida. Nossa medida será as vendas. Vamos arrastar e esfregar até aqui. Agora, para convertê-lo em um mapa de calor, precisamos adicioná-lo como cores. Vamos pegar as vendas novamente e colocá-las nas cores, ou você pode segurar o controle e arrastá-las até as cores. Vamos obter os mesmos resultados. Agora estamos quase lá. Eu gostaria de ter, em vez de texto, quadrados para obter o mapa de calor Com isso, temos um mapa de calor. Podemos mudar as cores se você quiser. Então, vamos às cores, Editar cores. E eu gostaria de tê-lo azul. Está tudo bem. Então, com isso, criamos nosso mapa de calor usando apenas um campo, a data do pedido. Portanto, temos os anos a partir da data do pedido, os meses a partir da data do pedido e o mesmo acontece com o trimestre. Então, como você pode ver, essas partes que extraímos das datas são realmente úteis para fazer visualizações. Agora podemos adicionar o toque final nessa visualização, criando abreviações a partir do nome do Como você pode ver aqui, o mês de fevereiro é muito importante para o selo daqui, então podemos diminuí-lo. Para fazer isso, podemos usar a função de elevação. Então, vamos ao nosso campo calculado e editá-lo. E agora, antes de adicionarmos a esquerda. E então, no final, vamos adicionar três. Então, eu gostaria de receber apenas três personagens de cada mês. Vamos lá e bata. Ok, perfeito. Agora temos abreviações para cada mês e a visualização parece Não há nada que tenhamos a acrescentar, prometo com o último. É a categoria, nos esquecemos dela. Então, vamos às categorias e arraste-as antes do ano. Então, com isso, obtivemos muito bem essas categorias e podemos ver dentro delas como essas categorias estão se desenvolvendo ao longo do tempo Então, com isso, obtivemos um mapa de calor muito bom, todas essas informações da data Agora temos em nossa fonte de dados muitas informações novas sobre a data do pedido, onde podemos usá-las como em quase todos os lugares. Agora temos outro caso de uso muito comum para essas novas informações, em que podemos usar essas partes de data como um filtro Deixe-me mostrar o que quero dizer. Vamos voltar às nossas ordens. E vamos ver o mês analisando isso e mostrando-o como um filtro A mesma coisa que vamos fazer durante o ano, radicalmente nela e também mostrá-la como um filtro Agora podemos ver essas informações no lado esquerdo, e a ordem lógica é muito importante Primeiro um ano, depois um mês. Como o mês tem muitos valores, vamos mudá-lo para uma lista suspensa com vários Agora, usando esses filtros, os usuários podem especificar escopo dessa visualização alterando os valores do ano. E também para o mês. Esse é um caso de uso muito comum para as partes de data no Tableau Isso é tudo para essas funções. Agora vamos passar para o último, temos o tronco de dados. Ok, agora, para ver o efeito do tronco de datas, vamos até a grande fonte de dados e obter todas as outras datas. Para a vista, eu gostaria de ver a data exata. Vamos mudar para as datas exatas. E eu vim à discreta para ver os valores. Tudo bem, então, em seguida, vamos levar as vendas para a vista também. Com isso, você pode ver que estamos vendo todas as informações que temos ao lado. E temos muitos detalhes agora. Digamos que eu não esteja interessado nos dias. Eu gostaria de ver uma data para cada mês. Gostaríamos de ter essa data no nível do mês. Para fazer isso, vamos criar um novo campo calculado e usar o tronco de data. Vamos fazer isso. Vamos chamá-la de data do pedido. Então, a sintaxe pode ser como esse tronco de data e aceita dois argumentos A primeira será a parte da data. Qual nível queremos ver na visualização que queremos ter no mês. Vamos especificar aqui o mês e depois a data que queremos manipular, que é a data do pedido definida e o cálculo é válido Vamos clicar em OK. E no lado esquerdo, temos uma nova dimensão com o tipo de dados data e hora. O que vamos fazer agora é substituir a data do pedido por esse novo campo. Basta colocá-lo em cima dela. Novamente, aqui temos que fazer a mesma coisa, clicar com o botão direito do mouse, mudar para as datas exatas e depois novamente para as discretas Agora temos um novo campo de data em que tudo no nível do mês sempre temos o primeiro dia do mês. Portanto, temos 1º de janeiro, 1º de fevereiro e assim por diante. Então, como você pode ver agora, a lista é curta, certo? Porque agora temos uma linha para cada mês. Antes tínhamos uma fila para cada dia. Agora eu não estou interessado nesses zeros na visão, eu gostaria de me livrar deles. Para fazer isso, podemos alterar o let's go para nosso tronco de datas e trocá-lo de data e hora para data. Vamos fazer isso. Como você pode ver agora, temos um campo de data e o tempo todo está ausente. Agora, digamos que eu gostaria de ter uma data apenas no nível do ano. Eu não me importo com os dias e o mês. Eu gostaria de ter uma linha para cada ano. Para fazer isso, vamos editar nosso campo calculado agora, assembly, vamos alterar o valor de mês para ano. É isso aí, vamos clicar em Aplicar. E você verá aqui que agora temos uma linha para cada ano. Então, agora temos um campo sempre no nível do ano. E temos cerca de cinco anos, como você pode ver com o tronco de data, podemos controlar o nível do campo de data. Então, digamos que queremos trocá-lo hoje. Vamos mudar o ano hoje. E agora, com isso, vamos obter todos os detalhes. Temos uma linha para cada data e, com isso, temos muitos detalhes. Estamos de volta como a data original do pedido de campo. Então é assim que trabalhamos com o tronco de data no Tableau. Ok, então há outra maneira de visualizar o efeito do tronco de data Então, deixe-me mostrar como fazer isso. Vamos primeiro fechar essa coisa aqui. E então vamos mudar o tronco da data do pedido para o campo contínuo. Então, vamos fazer isso. Agora vamos virar tudo. Então, teremos a data do pedido nas colunas e a soma das vendas nas linhas. E em vez de ter poder, vamos ter uma linha. Agora, nas visualizações, temos muitas marcas Se você passar o mouse sobre essas informações, verá que temos uma marca para cada dia E isso porque definimos na data do pedido, tronco em que estamos no nível do dia. E você pode ver aqui nos detalhes, temos cerca de 1.800 marcas nesta única visualização Agora, se você disser que são muitos detalhes, vamos mudar para o mês. Vamos ao nosso campo calculado, editá-lo e movê-lo para o topo em vez de um dia, teremos um mês. Vamos clicar em Aplicar. Então, deixe-me fechar isso a partir daqui e vamos verificar a visão que temos. Agora, para cada mês estamos no nível do mês e as marcas são totalmente reduzidas apenas 60 em vez de milhares de marcas. Com isso, não vemos muitos detalhes na visualização, temos uma marca por apenas um mês. Esse é o poder do porta-tâmaras. Digamos que queremos passar os anos, e acho que você já sabe quantas notas vamos receber. Vamos receber apenas cinco marcas por ponto, cada marca pode representar um ano. Esse é o poder do tronco de data para controlar sua visualização e de quais detalhes estamos falando. Tudo bem, então é isso para essas funções. Eles são realmente ótimos para extrair partes específicas de uma data. E, como você pode ver, elas são muito úteis para as visualizações. Agora, usamos muitos campos calculados. Como você pode ver no lado esquerdo, temos muitas novas datas em nossa fonte de dados em todo o mundo. Isso significa que, se eu acessar qualquer outra planilha ou até mesmo qualquer outra pasta de trabalho conectada à minha fonte de dados, vou ver os campos exatos que criei usando o campo calculado E eu posso começar imediatamente a reutilizá-los na minha visualização O que economizará muito tempo fazendo formatação e assim por diante Então, é assim que extrair as partes de dados usando campos calculados para serem globais. Em seguida, começaremos a falar sobre como fazer isso rapidamente, localmente, para apenas uma visualização, formatando o campo Ok, agora vamos começar do zero, vamos para nossa grande fonte de dados. Vamos até os pedidos e colocar o campo original da data do pedido nas colunas. E, novamente, vamos levar as células para as fileiras. Agora, como você pode ver, o Tableau sempre traz isso como um ano. E isso porque ele quer visualizar apenas uma pequena quantidade de dados no início. E então você decide o que você precisa aqui? Podemos manipular a data do pedido diretamente na exibição alterando o formato em vez de criar campos calculados Agora, para formatar a data, vamos clicar na própria dimensão . Então, clique com o botão direito nele. E agora temos aqui duas seções importantes. A primeira seção é uma seção discreta onde usará a função data part e a outra seção é uma seção contínua onde usará o tronco de data e ele sempre no lado direito Como você pode ver, temos esses exemplos em cinza para mostrar qual formato será apresentado nas visualizações Por exemplo, não há diferença entre este ano e este ano, mas aqui temos o segundo trimestre, mas aqui temos o trimestre mais o ano. Assim, você pode ver os formatos que Tableau usará na apresentação na exibição Agora vamos verificar as diferenças entre este mês e este. Vamos começar com o primeiro. Vamos clicar em Mês. Agora, como você pode ver, nossas pistas de estados de campo significam que são discretos e temos esses valores, janeiro, fevereiro, março e assim por diante Nós o temos como um texto. Se você quiser saber como o Tableau criou isso, acesse o mês, clique duas vezes em conectar e veja o formato que o Tableau está usando, a data, o mês parcial e as outras Assim, você pode ver a sintaxe que o Tableau está usando para formatar rapidamente sua exibição Agora vamos para o próximo. Podemos ter o mês como um campo contínuo, clicar com o botão direito do mouse, conectar novamente e agora podemos ter o mês mais o ano. Vamos clicar Agora você vê que nosso campo é contínuo e se você clicar duas vezes nele, você pode ver que o Tableau está usando um tronco de data Agora vemos os anos no eixo e cada marca, cada ponto dessa equipe é um mês. Como você pode ver, é muito fácil. Estamos apenas clicando e mudando todo o formato de nossas datas. O que eu costumo fazer selecionar formatos diferentes até me convencer sobre o formato correto que pode representar meus dados. E também existem muitos formatos diferentes. Então, deixe-me te mostrar. Vamos até a data do pedido. Como você pode ver, temos, sim, um ano, um trimestre de mês, mas aqui temos a opção de mais. Você pode ver que temos um número da semana, um dia da semana e você tem mais opções se optar pelo personalizado. Agora, aqui você obterá uma lista de todos os formatos possíveis que podemos usar para alterar a estrutura de nossas datas. A mesma coisa, é claro, pois a continuação está preenchida. Então, se você voltar, poderá ver que também temos aqui mais, então você clica no personalizado e também pode alterar os diferentes formatos. Obviamente, qualquer decisão que você esteja tomando agora sobre a visualização, ela permanecerá somente nessa visão. Se você mudar para outras planilhas, não encontrará o que já formatou Essa é a única desvantagem de tomar muitas decisões em uma planilha, então você não a terá nas próximas planilhas Também há mais opções sobre como formatar os campos. Por exemplo, vamos para a outra data, clique com o botão direito nela e vamos escolher este mês como nome completo. Então, vou trocar essas colunas pelas linhas. Agora podemos ver que no cabeçalho temos o nome completo do mês. Mas podemos alterar o formato desses cabeçalhos clicando com o botão direito do mouse e depois indo para o formato. E então, no lado esquerdo, podemos alterar o formato de exibição do cabeçalho. Por exemplo, nesta ou nas datas. Se você clicar nele, você terá opções diferentes, como aqui, por exemplo, abreviações Depois de clicar nele, você pode ver que agora temos uma abreviatura do nome do mês Ou podemos receber a primeira carta de cada mês, se quisermos. Realmente para torná-lo pequeno para que possamos ir até aqui e alterá-lo para o primeiro mês. Com isso, obteremos o primeiro personagem de cada mês. Obviamente, esses formatos não são apenas para o mês. Vamos pegar, por exemplo, o dia da semana, vamos até aqui depois mudar para o dia da semana Temos aqui o texto completo do dia para fazer abreviações, vamos voltar para o lado esquerdo e mudar E com isso, vamos obter atalho para o dia da semana. Então, como você pode ver clicando , vamos alterar e manipular os valores das datas em nossa fonte de dados sem escrever nada, sem escrever nenhuma sintaxe ou criar novos campos calculados Portanto, podemos fazer isso rapidamente em uma única visualização. Mas aqui, se você perceber que está repetindo o mesmo formato repetidamente em planilhas diferentes, recomendo criar um novo campo calculado para isso, armazená-lo na fonte de dados e usá-lo quando necessário Tudo bem Kay, então é isso para essas funções e como formatar as datas Ok, Kay, então o que aprendemos? Como extrair uma parte específica da data do nosso campo de data. Em seguida, falaremos sobre duas funções: data, adição e data. 140. Tableau | Adicione e subtraia datas: DATEDIFF, DATEADD: Agora vamos aprender como adicionar e subtrair datas no Tableau usando as duas funções, adição de data e data f. Mas, como sempre, vamos entender o conceito e depois praticar Tudo bem, agora vamos falar sobre o anúncio de data da função. Podemos usá-lo para fazer operações matemáticas em nosso campo de data. Por exemplo, podemos adicionar três dias às nossas datas ou podemos, por exemplo, dois meses a partir das nossas datas. Podemos manipular nossa data adicionando ou subtraindo intervalos específicos de Agora vamos ver a sintaxe no Tableau e dar alguns exemplos para entendê-la Começa com o anúncio de data como palavra-chave e precisa de três argumentos. Primeiro, o que estamos interessados em manipular. O intervalo é como quantos dias, quantos meses você deseja adicionar. Em seguida, temos o próprio campo de data em que queremos alterar a saída. O resultado será um campo de data. Então, por exemplo, digamos que queremos adicionar três anos à nossa data. Especificamos na data parte dos anos, então o intervalo será de três. E então nosso encontro, o que vai acontecer? Tableau adicionará três anos ao nosso campo de data e nós estamos adicionando três anos a essa formação, o ano e o resto, os meses e o dia permanecerão como Vamos seguir em frente. Digamos que queremos adicionar três meses em vez de três anos. Então, o que vamos fazer é especificar um mês na parte da data, depois três como um intervalo e, em seguida, nossa data também. Então, o que vai acontecer? Vamos mudar apenas essa parte da reforma. Então, em vez de agosto, teremos novembro mudaremos apenas o mês. O risco vai ficar como está agora. Podemos passar para o último, para o dia. Gostaríamos de adicionar três dias. Acho que você já entendeu. Então, o que pode acontecer? Vamos adicionar três dias, então teremos 23 em vez de 20, e isso mudou apenas no nível do dia, o risco permanecerá o mesmo. Com isso, você pode ver que podemos adicionar intervalos diferentes a diferentes partes de data em nosso campo de data E em nossos exemplos, estávamos trabalhando com números positivos, mas no Tableau também podemos usar os números negativos para subtrair intervalos da data. Então, vamos dar um exemplo. Digamos que queremos subtrair três anos da nossa data Então, vamos ter aqui o intervalo como menos três menos três E a produção que teremos, em vez do ano 2025, teremos 2022. Claro, a mesma coisa, podemos fazer isso no dia. Então, gostaríamos de subtrair três dias da nossa data. Então, em vez de ter o dia 20, vamos ter 17. Então, como você pode ver, podemos usar a adição de data para adicionar novos intervalos, mas também para subtrair intervalos, é uma função muito importante no Tableau para Como se pudéssemos comparar este ano com o próximo ano. Então, vamos adicionar um ano ao nosso campo e obteremos dois campos, o campo com o ano atual e o campo com o próximo ano. Veremos isso nos próximos exemplos. Então é isso para adicionar a data. Vamos passar para a data. A função de diferença de data no Tableau tem uma tarefa muito simples subtrair duas Por exemplo, digamos que temos duas datas, a data do pedido e a data de envio em nossa fonte de dados. Então, digamos que você tenha pedido algo nesta data, 2025 em novembro, e tenha recebido seu pedido no dia seguinte em fevereiro. Então, agora, se eu perguntar quanto tempo demorou para enviar seus produtos para sua casa, você vai subtrair essas duas datas para me dar o número Isso é exatamente o que a diferença de datas faz no Tableau. Então, a sintaxe ficará assim. Diferença de data. Então, temos três informações, data da peça que você gostaria de subtrair Em seguida, temos a data de início, neste exemplo, a data do pedido e, em seguida, a data de término, a data de envio. A saída será sempre um número, como sempre, teremos exemplos para entendê-la. Então, aqui vamos perguntar à Tableau quantos anos foram necessários para entregar enviar esse produto Então, aqui estamos interessados em quantos anos estamos interessados na parte do ano, então a data de início será a do pedido e a data de término será a data de envio. Se você fizer isso no Tableau, receberá um. Então, demorou um ano para enviar o produto. Então, aqui estamos falando no nível do ano, você receberá um. Agora vamos para o próximo nível. Digamos quantos meses são necessários para fazer o envio. Então, aqui estamos especificando a data de um mês. Também temos as mesmas informações para a data de início e término. E desta vez você vai ter três meses. Portanto, a resposta será que demorou três meses para enviar o produto aos clientes. Tudo bem A próxima pergunta será quantos dias são necessários para enviar o produto aos clientes. E desta vez vai ser 68. Então, agora estamos falando nos níveis diurnos. Portanto, o resultado será que foram necessários 68 dias para enviar o produto, desde a data do pedido até a data de envio. Portanto, nessa situação, faz sentido usar a data porque sempre queremos entender quantos dias exatamente foram necessários para enviar o produto aos clientes. Porque se você tiver cerca de um ano, vai pensar que demorou ano inteiro para enviar a remessa. É isso mesmo. É assim que essa função funciona. É muito simples e muito útil nas visualizações. Agora vamos voltar ao Tableau e começar a praticar essas duas funções Tudo bem, agora vamos ver como podemos criar isso no Tableau Podemos permanecer na fonte de dados máxima. Vamos ver os pedidos e podemos manipular a data do pedido Vamos trazê-lo para a vista aqui e mostraremos a data exata. Então, vamos mudar para a data exata para ver todos os detalhes. E eu gostaria que fosse discreto para ver todos os valores dentro nossa fonte de dados. Agora é muito simples. Digamos que eu gostaria de adicionar um ano à data do meu pedido. Para fazer isso, vamos criar um novo campo calculado, então vamos chamá-lo de data do pedido mais um ano. Vamos usar a função date, adicioná-la, precisamos de três argumentos. Na parte da data, estamos adicionando um ano. A parte da data será de um ano, o intervalo será de um. E a data que deve ser manipulada é a data do pedido. É muito simples. Como você pode ver, esse foi o cálculo válido. Vamos sentar bem e verificar os resultados. Como você pode ver, temos um novo campo em nossa fonte de dados com o tipo de dados data e hora. Vamos verificar os resultados. Vamos pegar a vista, mas eu também gostaria de ver os detalhes. Eu gostaria de ver a data exata. Novamente, temos que mudar para discreto para ver os resultados Vamos mudar para discretow. Como você pode ver, temos data e hora. Se você quiser se livrar do tempo, podemos lançar o até o momento. Para fazer isso, vamos ao nosso Data Pain, esse é o nosso campo. Clique no ícone do tipo de dados e alterne-o de data e hora para data. Vamos fazer isso. E como você pode ver, agora o tempo desapareceu. Nos resultados, vemos que tudo é mais um ano. Temos aqui 2018 como resultado, 2019. Podemos verificar outras datas. Se classificarmos isso como decrescente, podemos ver que temos o valor 22 e aqui o temos como 2023 É isso mesmo. É assim que podemos criar um novo campo com mais um ano. Vamos adicionar um mês. Agora vamos editar nosso novo campo calculado. Clique com o botão direito do mouse em Editar e vamos mudar o nome de ano para mês. Agora, em vez da data de parte do ano, podemos ter um mês. É muito fácil trocar. E se você selecionar Aplicar agora, podemos ver que estamos adicionando um mês aos dados. Se eu classificar novamente para o antigo, você pode ver aqui que temos janeiro e agora temos fevereiro. Podemos fazer o mesmo se você mudar hoje. Se você quiser adicionar apenas um dia, vamos aplicar e adicionar os resultados. Você pode ver que estamos adicionando em todos os lugares, mais um dia. Obviamente, podemos adicionar números negativos aos intervalos. Digamos que gostaríamos de ter menos um dia. Vamos nos inscrever e verificar os resultados. Como podemos ver nos resultados do novo campo calculado, ele está sempre um dia atrás do campo original das datas do pedido. É assim que podemos trabalhar com as adições de data. É muito simples. Tudo bem, agora vamos criar uma nova visualização para analisar a média de dias de envio por subcategoria É muito importante para o gerenciamento de inventário, otimizar as operações, alocações de recursos e assim por diante Então, podemos criar isso usando o Date Tableau. Mas primeiro vamos trazer muitos dados para a exibição para entender como isso funciona. Vamos ficar com uma grande fonte de dados. Vamos ver os pedidos. E aqui precisamos de nossas duas datas. A primeira será a data do pedido e a segunda será a data de envio. Vamos adicionar também o ID do pedido na frente. Sim, estamos fazendo de tudo para ver os resultados como de costume. Tableau, mostre isso como um ano. Gostaríamos de ver todos os detalhes. É por isso que vamos convertê-lo para a data exata. Para o primeiro, vamos fazer isso na data exata. Pode levar um pouco tempo porque temos muitos dados e agora os temos de forma contínua. Eu gostaria de ver todos os valores distintos. Vamos convertê-lo em discreto e fazer o mesmo com a data de envio Também vamos convertê-lo em datas exatas e, em seguida, em discretos, vamos movê-lo para discreto Tudo bem, agora temos todas as informações de que precisamos. Temos para cada pedido uma linha. Agora vamos criar nosso novo campo calculado para encontrar as diferenças entre a data do pedido e a data de envio. Vamos fazer isso. Vamos criar um novo campo calculado chamado dias de envio. E vamos usar a função dated e ela precisa de três argumentos. A primeira é a parte da data aqui. Obviamente, como estamos dizendo dias para enviar, estamos interessados nos dias, quantos dias foram necessários para fazer a remessa aos usuários Então, podemos entrar aqui hoje. A data de início será, obviamente, a data do pedido. E a data será a data de envio. Nós temos isso assim e vamos verificar a validação. O cálculo é válido, está tudo bem. Vamos clicar em OK. E como o resultado será um número que o Tableau criou como medida contínua, vamos pegá-lo e colocá-lo em nossa exibição e verificar os resultados Vamos pegar, por exemplo, esse pedido. O cliente fez o pedido em 7 de dezembro e, após quatro dias, recebeu a remessa. Com isso, dá para ver que as diferenças entre esses dois dias são quatro dias, tudo parece bem. Vamos pegar outro valor. Talvez alguns pedidos recentes, então eu vou resolver isso. Descendente da data do pedido, como você pode ver aqui, os clientes fizeram um pedido no último dia de 2022 E depois de 24 dias, o cliente recebeu as remessas Podemos ver aqui que os dias para envio são 24. É assim que a data funciona. Agora vamos criar nosso visual. Queremos mostrar a média de dias para enviar a categoria de par. Agora queremos nos livrar de todos esses detalhes. Não precisamos deles, só precisamos de nossa medida. Agora precisamos da subcategoria, o produto. E obtenha a subcategoria aqui. E então vamos pegar nossa medida e colocá-la nas colunas. Mas agora temos isso como uma soma. Gostaríamos de tê-lo como uma média. Clique na medida, depois vá para a soma da medida, e aqui temos a média. Vamos mudar para isso. Agora vamos adicionar mais algumas informações. Vamos adicionar um rótulo. E também, vamos mudar as cores. Vamos trazer a média de dias para o controle de envio e depois colocá-la nas cores. Como isso é ruim, vamos mudar as cores para vermelho. Vamos ver as cores aqui. Agora, em vez de Automático, vamos mudar para vermelho. Tudo bem, vamos clicar em OK. E então vamos classificar a lista assim. Agora vamos verificar os dados. Como você pode ver, a pior subcategoria que temos em nossos dados Sim, leva mais tempo para ser entregue aos clientes em comparação com as outras subcategorias Então, agora a questão é que temos cinco anos de dados em nossa fonte de dados. Sempre foi assim que os copiadores eram os piores ou algo mudou com o tempo Agora, para comparar os anos, podemos adicionar os anos à exibição para comparar essas informações Já preparamos o ano desde a última vez. Portanto, temos o pedido, a data, o ano. Vamos trazê-lo para a exibição, para as colunas. Agora, se você verificar os dados, é muito interessante. Se você se concentrar nos Cobyers novamente, verá que em 2018, 2019, o desempenho foi muito bom Mesmo tendo sido um dos melhores desempenhos de 2019, ele fica vermelho claro, mas algo mudou em 2020. De 2020 em diante, você pode ver que é sempre vermelho escuro. haja uma mudança nos Talvez haja uma mudança nos recursos ou no gerenciamento de inventário Podemos ver que é um dos piores desempenhos em comparação com as outras subcategorias Com isso, você também pode comparar os anos para entender se sempre foi assim ou se algo mudou. Como você pode ver, usando as visualizações, as cores e as funções que temos no Tableau para manipular as datas, podemos descobrir essas tendências Talvez seja muito difícil encontrá-lo a partir dos dados brutos, certo? Mas se você trouxer tudo com cores e tudo nas visualizações, será muito fácil detectá-lo Então esse é exatamente o poder das vasulizações nessas funções. Tudo bem, pessoal. Então, conosco, aprendemos como adicionar e subtrair datas no Tableau A seguir, falaremos sobre duas funções hoje e agora. 141. Tableau | HOJE e AGORA: Agora vamos aprender sobre duas funções interessantes no Tableau hoje e agora para obter as datas atuais ou a data e hora atuais, vamos lá Tudo bem, pessoal, um dos casos de uso mais famosos da função today no Tableau é criar algo assim Você pode destacar individualizações sobre a data atual na exibição Então, podemos ver aqui como um separador nas visualizações com a data atual de hoje E com isso você pode chamar a atenção dos usuários destacando uma dessas partes Agora vamos entender rapidamente o que é a função atual. Tudo bem, então temos essas duas funções hoje e agora. Elas são as funções mais fáceis e simples do Tableau que não manipulam nem transformam Não há nenhum conceito por trás deles. Eles apenas entregarão a você as informações atuais de data e hora à medida que você as executa Então, por exemplo, temos o primeiro que hoje não precisa de nenhum argumento. Como você pode ver, é muito simples. A saída pode ser uma data. Assim, você obterá as informações da data atual. Agora estamos, como estou gravando no final de 2023, mas se você também estiver interessado em ter as informações de tempo precisará executar agora nenhum argumento dentro delas. Você receberá a data e a hora. Então, enquanto estou gravando, são 18h . 10 minutos e 40 segundos Então, isso é sobre as duas funções. Vamos voltar ao Tableau e começar a praticar. Quando você os usa? Tudo bem, agora vamos ver como podemos usar a função de hoje em nossa visualização Então, a primeira coisa é criar o campo calculado. Então, vamos criar um novo. E nós a chamamos hoje, então precisamos da função que é chamada hoje também. Como você pode ver, é muito fácil. Não precisamos adicionar mais nada. E, a propósito, esse é sempre o primeiro cálculo que eu sempre crio em cada nova fonte de dados sem saber o requisito nem nada. Eu simplesmente crio este porque tenho certeza de que acabo usando essa função. Então, é realmente uma das primeiras coisas que eu costumo fazer para cada nova fonte de dados. Vamos lá e bata, ok. Está tudo bem. Como você pode ver, nós a colocamos no lado esquerdo como uma nova dimensão com o tipo de dados data. Vamos verificar as informações atuais para que possamos trazê-las para a tabela de visualização e convertê-las em um ano. Portanto, sempre tenho que mudar para a data exata e depois para discreta para ver o valor E como você pode ver, estamos no final do meu 2023. Então, agora é muito interessante em que ano você está assistindo o vídeo e me seguindo nessas etapas, ok, então é assim que você pode criar a função hoje no Tableau Agora vamos usá-la em uma linha de referência, em uma visualização, para mostrar o quão poderosa é essa função e podemos criar uma visualização sobre o número de pedidos na data de envio. Vamos criá-lo. remover isso hoje daqui. E então podemos adicionar a data de envio dos pedidos, a coluna. Então, vamos pegar o número de pedidos, os pedidos contam. Vamos levá-lo para as fileiras agora. Em vez de ter anos, eu gostaria de ter meses. Vou fazer agora uma formatação rápida. Vamos para o campo e depois vamos escolher este mês. Vamos clicar nele ver o tipo de visualização também Bom. Agora vamos criar uma nova linha de referência. Para fazer isso, vamos até o eixo aqui, clique com o botão direito nele. E então temos aqui a opção de uma linha de referência aqui. A coisa mais importante a ser personalizada é o valor da linha de referência. Eu gostaria de ter o valor de hoje como uma linha de referência para indicar as informações atuais, a data atual. Mas se analisarmos os valores aqui, você verá que eu posso criar um novo parâmetro ou usar somente a data de filmagem. E isso porque nosso novo campo hoje ainda não está no visual, então temos que adicioná-lo ao visual para fazer isso. Podemos fechar isso primeiro. Então pegamos isso hoje e arrastamos e soltamos nos detalhes. Mas ainda não chegamos lá porque Tableau o converteu em um ano, e eu gostaria de ter na linha de referência a data exata de hoje Para fazer isso, vamos convertê-lo para a data exata, conectar radicalmente e temos aqui a opção datas exatas Esse é o requisito para adicioná-lo na linha de referência. Vamos adicionar novamente a linha de referência. E vamos aos valores. Vamos verificar, sim, temos o valor de hoje, vamos selecioná-lo. E depois aperte. Ok, agora, aqui no lado direito, temos uma linha de referência muito boa indicando o dia de hoje. Mas ainda há um problema, certo? Porque todos os dados estão atrás da linha de referência porque os dados são um pouco antigos. Agora, para torná-lo mais interessante, vou adicionar dois anos à data de envio para melhorar a aparência visual. Para fazer isso, como aprendemos antes, vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamar isso de data de envio. Mais dois anos. Aqui podemos adicionar uma data. Adicione primeiro, precisamos da parte da data. Então, estamos dizendo mais dois anos. Estamos falando de anos. O intervalo será dois e a data será a data de envio. Tudo bem, com isso terminamos, o cálculo é válido. Vamos clicar em OK. Então, nós o temos agora no lado esquerdo. E o que vamos fazer, podemos substituí-lo pelo valor antigo. Vamos remover a data de corte e colocar a nova na rosa Vamos fazer as mesmas etapas, então vamos convertê-lo novamente em mês. Vamos fazer isso agora. Como você pode ver, temos valores para 2024. 2025. Vamos adicionar novamente a linha de referência. Clique com o botão direito no eixo. Adicione a linha de referência. Vamos aos valores. Vamos selecioná-lo hoje. Agora temos um corte muito bom em nosso visual entre nossos dados para mostrar o passado, o hoje e o futuro. Agora podemos adicionar algumas personalizações apenas para melhorar a aparência Por exemplo, como você pode ver, temos uma etiqueta aqui para a linha de referência. Diz no mínimo Hoje, gostaria de mostrar imediatamente o valor da data atual. Para fazer isso, clique com o botão direito na linha e vá para Editar. Em seguida, altere o rótulo aqui em vez do cálculo. Vamos alterá-lo para o valor. Com isso, como você pode ver no lado direito, obtemos imediatamente o valor atual de hoje. Na próxima etapa, gostaria de adicionar um pouco de cor à linha de referência. Clique com o botão direito na linha de referência e vamos para a formatação. Então temos aqui três informações para personalizar. A primeira é a linha em si. Em seguida, preencha acima, isso significa que todas as informações lado direito do preenchimento abaixo serão todas as informações do lado esquerdo. Por exemplo, vamos começar com a linha. Eu gostaria de ter um ponto e também ler o contrário. Eu só vou chegar aos 100. Agora, o próximo valor será o preenchimento acima. Eu gostaria de destacá-lo com verde. Vamos escolher a cor verde aqui. E então o próximo pode ser o travesseiro. Você pode deixá-lo branco ou cinza para mostrar que isso é história. Com isso, como você pode ver, o visual pode parecer mais profissional. Então, estamos destacando o futuro e a história é como se fosse uma nota. Então é isso. Com uma pequena função no Tableau, como a função Hoje, você pode criar painéis e imagens incríveis para seus usuários E esse é um dos casos de uso mais comuns da função Hoje no Tableau para destacar os dados. Ok, pessoal. Então é isso por hoje e agora funciona. Com isso, aprendemos todos os casos de uso das funções de data no Tableau Abordamos cerca de dez funções no Tableau. Em seguida, vamos pular para o próximo grupo, podemos aprender sobre as funções nulas 142. Funções no Tableau | NULL: ZN, IFNULL, ISNULL: Agora vamos nos concentrar em outro grupo de funções na categoria cálculos em nível de linha, as funções nulas O objetivo principal das funções nulas no Tableau é manipular e manipular os valores ausentes em Nos nulos, podemos ter valores ausentes, como em qualquer lugar no texto, datas, números Qualquer campo em nossa fonte de dados pode ter valores iguais e ausentes. Por que lidar com os valores ausentes? Lidar com os nulos é uma etapa muito importante na análise E isso é por causa de duas coisas. Primeiro, a precisão do cálculo. Valores nulos podem afetar os cálculos e as agregações nos resultados Valores nulos em nossos dados, e nós os ignoramos, não fazemos nada a respeito O que pode acontecer? Podemos ter cálculos incorretos e resultados corrompidos. O segundo motivo é melhorar a qualidade dos dados e alcançar a integridade Identificar a lacuna de dados que está errada na entrada de dados e ter problemas na coleta de dados pode ajudar na qualidade geral dos dados e melhorar a integridade das visualizações de dados É por isso que as funções nulas no Tableau são muito importantes para ter uma análise precisa e correta nas visualizações de dados, como de costume Vamos entender o conceito e depois praticar Vamos lá, vamos entender essas três funções. Zen null é nulo para lidar com nossos valores ausentes como de costume Vamos seguir o exemplo porque é a melhor maneira de entender essas funções Tudo bem, agora vamos ter quatro clientes e suas vendas. Como você pode ver, somente Maria tem um valor ausente nas vendas. Temos aqui um nulo Para lidar com esse nulo, temos a primeira função no Tableau que significa zero nulos Ele pode substituir os valores nulos por zero. É muito simples. Se você usa agora a função Zen para as vendas. Para o primeiro valor, não vamos mudar nada, certo? Obteremos exatamente o mesmo valor, mas para o próximo. Como é nulo, ele o substituirá automaticamente por zero Nos próximos dois clientes, obteremos valores exatos porque eles não são nulos Então, como você pode ver, muito simples, estamos apenas substituindo os valores nulos por um zero Portanto, essa é uma maneira muito rápida de substituir os nulos. Mas aqui o problema é que não temos controle sobre o que estamos substituindo. Portanto, aqui não podemos especificar outra coisa. Sempre obteremos um zero. Para não especificar nosso valor, podemos usar a segunda função que temos no Tableau Se, se for nulo, ele pode substituir o valor nulo por um valor específico nosso Se você usar essa função nas vendas, ela pode ter a seguinte sintaxe Precisa de dois argumentos. O valor que queremos manipular e o valor que especificamos Neste exemplo, vou especificá-lo como zero. Não faz sentido porque podemos usar, mas apenas para mostrar que obteremos os mesmos resultados, então você pode ir até aqui e colocar o que quiser. Então, para o primeiro cliente, obteremos exatamente os mesmos resultados. Para o segundo cliente, obteremos novamente zero porque especificamos que temos o controle sobre isso. E então, para os dois últimos clientes, obteremos resultados exatos. E aqui a saída é um número porque o campo que queremos manipular é um número Mas digamos que pegamos outro campo que é uma string. A saída será tão boa quanto a string. Aqui está exatamente a diferença entre z in e if nal z in aceita somente números, mas o iphnal aceita qualquer campo da sua fonte de dados Por exemplo, digamos que temos os países que John não tem valor no país. O mesmo para Martin. Temos apenas para Maria e George. Informações dentro do país do campo. Aqui. Não podemos usar a função z in porque não é número, é string. Para manipular esses valores ou substituir os valores nulos, vamos usar o Ip A sintaxe ficará assim. Se for país nulo, então temos a abreviatura A saída aqui será um valor de string para os primeiros clientes. Vamos substituir o nulo próximo que permanecerá o mesmo porque não há nada para substituir Também vamos receber o terceiro, não aplicável, e o último , a França, então nada deve ser alterado. Essas são exatamente as diferenças entre a função nula e a função z in no Tableau Agora vamos para a última função que é nula. Às vezes, podemos estar em uma situação em que queremos verificar se o campo tem valores nulos ou não Portanto, não queremos fazer nenhuma ação ainda, estamos apenas verificando, certo, o nulo no Tableau retornará verdadeiro se o valor for nulo e Isso significa que se não houver valor, se tivermos um valor ausente, podemos obter verdadeiro, há um valor, obteremos falso. Portanto, a saída dessa função será com o tipo de dados bullion com apenas dois valores, verdadeiro ou falso Então, vamos verificar o exemplo ou a sintaxe no Tableau. Só aceitará um argumento, o país, e pronto. Então, a pergunta para o primeiro cliente é nula? Sim, é nulo, então é por isso que vamos ser verdadeiros para o próximo cliente É nulo no país? Saberemos, então vamos ser falsos. O mesmo para o terceiro, vamos nos tornar realidade. E a última será falsa porque temos um valor no país. Então é isso, pois o é nulo. Portanto, temos três funções, três ferramentas para manipular ou verificar os valores nulos dentro de nossos campos E eles são muito úteis para melhorar a qualidade e a integridade de suas visualizações. Então, agora vamos. Sopre e comece a praticá-los. Desta vez, vamos para a pequena fonte de dados. Vamos verificar as informações do pedido. Então, vamos pegar o ID do pedido e, desta vez, o lucro. Arraste e solte os lucros no ABC para ver os valores Agora, se você verificar nossos dados, verá que o pedido sete não tem nenhuma informação de lucro Além disso, a ordem dez não tem nada, temos aqui dados ausentes, temos nulos Agora vamos fazer algo sobre isso e corrigi-lo. Em vez de ter nulo, precisamos ter zero Aqui temos duas funções para fazer isso. Vamos começar com o primeiro, os zero nulos. Agora vamos corrigir isso e criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de lucro na sintaxe. Comece com a função e ela precisa de apenas um argumento. O campo que precisamos corrigir serão os lucros. Com isso, estamos alterando todos os valores nulos para zero. Novamente, nesta facção, não temos controle de mudar o valor para outra coisa. Vai ser sempre zero, o cálculo é válido, está tudo bem. Vamos clicar em OK. E, como sempre, obteremos uma nova medida, já que a produção também será a informação de lucro. Arraste e solte essas novas informações para poucos, e agora podemos ver nos resultados que todos esses valores permanecerão os mesmos. Só nós estamos manipulando os nulos. Também estamos substituindo os nulos por zero aqui. Para o Udoumber dez, temos nulo, agora temos um zero. É uma solução rápida. Tudo bem, então agora podemos dizer, você sabe o que, por que estamos fazendo todos esses esforços para substituir esses valores faltantes por zero. Então, qual é o problema? Eu poderia simplesmente deixá-lo como nulo e os usuários poderiam aceitá-lo. Por que estamos fazendo isso? Bem, não só o visual ficará melhor, mas também a falta de valores trará agregações erradas e imprecisas Deixe-me mostrar o que quero dizer. Vamos apenas remover o ID do pedido. Agora você pode dizer, ok, temos os mesmos números, certo? Temos a mesma agregação. Então, tudo está correto e correto. Bem, não exatamente. Isso é apenas pela soma. Agora vamos mudar os dois para a média. Vamos até aqui e mudá-la para a média, e faremos o mesmo com a corrigida Agora vou apenas ampliar os cabeçalhos para ver os valores Agora, como você pode ver , estamos obtendo valores diferentes com a função Z in. Obtivemos uma média diferente dos dados originais. E isso porque nessa média não estamos contando os pedidos com os valores faltantes com o Z dentro. Estamos contando agora os pedidos com os valores faltantes. Isso significa substituir os valores ausentes por zeros. Obteremos resultados precisos na média das agregações em comparação com a antiga É exatamente por isso que substituímos os valores ausentes por zeros, especialmente para agregações e cálculos Tudo bem, é por isso que fazemos isso. Agora vamos tentar outra função. Podemos usar o Nal para substituir os valores nulos por zeros E agora vou apenas trazer o ID do pedido para ver, para ver todos os pedidos. Vamos criar o novo campo calculado. E vamos chamá-lo de lucro se for nulo. E o Centax começa com if null. E precisa de duas informações. O primeiro será o campo que queremos manipular, então será o lucro Novamente, para as próximas informações, precisamos especificar qual valor pode substituir o nulo Neste exemplo, vamos ficar com o zero. O cálculo é válido. Vamos clicar em OK e obtemos novamente nosso novo campo calculado. Vamos trazê-lo para a visualização e verificar os resultados. Como você pode ver, é idêntico ao z n para o número de ordem sete. Em vez de nulo, obtivemos zero. O mesmo para os dez que obtivemos também zero. Nessa situação, se quisermos substituí-lo por zeros, eu escolheria o z n pois é mais rápido escrevê-lo Agora vamos para o próximo cenário. Queremos substituir os nulos pelo valor um. Desta vez, não podemos usar o z n porque podemos convertê-lo automaticamente em zero. Vamos ficar com o nulo. Vamos editar nosso cálculo em vez de zero. Aqui podemos especificar um. Vamos clicar em OK. Agora podemos ver que em vez de ter zero, temos o valor um. Em vez de nulo, temos um. Essa é a vantagem do Enal. Podemos controlar qual valor substituirá o nulo Tudo bem, a próxima vantagem do E Nal é que podemos substituir não apenas os valores numéricos que podemos substituir, mas também qualquer outro tipo de dados. Vamos dar um exemplo. Vamos até os clientes e vamos enviar o e-mail do cliente para a vista. Como você pode ver aqui, temos alguns nulos. Não temos todos os e-mails de todos os clientes. Mas agora a tarefa é substituir esses nulos por não. Vamos criar um novo campo calculado para substituir esses valores. Vamos chamá-lo de e-mail do cliente. Se null e a sintaxe, novamente null, ele aceita O campo que queremos manipular será o e-mail do cliente , esse aqui Qual valor vamos usar para substituir os nulos Vai ser o desconhecido, pronto, o cálculo é válido, então podemos substituir todos os nulos por esse valor Vamos lá e bata, ok. Temos novamente aqui uma nova dimensão em nossa fonte de dados. Vamos pegá-lo na visualização e verificar os valores. Agora, se você apenas comparar essas duas colunas, poderá ver, em vez de null, que estamos obtendo Unknown o mesmo aqui e a terceira aqui E os outros não serão afetados porque temos um valor dentro do campo. Como você pode ver, é uma maneira muito boa e rápida de substituir esses nulos inválidos na exibição Isso é tudo para o Nal. Agora vamos verificar se o último que temos é nulo. O nulo não substituirá os valores por nada. É só para verificar se há um nulo ou não. Digamos que queremos verificar se no campo profit temos algum valor nulo Para fazer isso, vamos criar novamente um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de lucro é nulo, e a sintaxe para isso é muito fácil, é nula e aceita apenas um Será o campo que queremos verificar. Então, estamos verificando o campo do lucro. O cálculo é válido e pronto. É muito simples. Estamos verificando se esse campo tem algum valor nulo dentro dele. A saída pode ser verdadeira ou falsa. Vai ser um pullion. Vamos começar, ok? E, como você pode ver no lado esquerdo, temos um novo campo com o tipo de dados pullion porque temos apenas verdadeiros e falsos Vamos arrastá-lo e colocá-lo na vista aqui. E aqui podemos ver rapidamente que todas essas ordens são falsas porque temos um valor dentro do profeta, mas aqui temos um valor nulo, é por isso que estamos nos tornando verdadeiros E aqui, novamente, temos uma verdade de que podemos verificar imediatamente se temos valores nulos em nossos dados ou Então, vamos mostrá-lo como um filtro. Isso é o que eu costumo fazer quando vejo que é verdade Estou interessado em ver esses valores para que eu possa ver, tudo bem, que temos dois pedidos em que temos nulos dentro do valor do lucro Essa é uma maneira muito rápida de verificar se temos algum problema, algum nulo em nossos campos , a fim de planejar o que podemos fazer a respeito Mas aqui na pequena fonte de dados, é muito fácil ver indivíduos como todos os pedidos, temos apenas dez pedidos. Mas imagine que você tenha milhares ou milhões de pedidos dentro de seus dados individuais. Pode ser muito difícil de ver. Vamos dar um exemplo na fonte de big data, vamos ver aqui. Pegue novamente o ID do pedido também. Vamos verificar, desta vez as vendas se arrastam e diminuem. Na exibição, como você pode ver, é muito difícil verificar agora na visualização se temos nulos ou Em vez disso, podemos fazer uma verificação. Vamos criar um novo campo calculado. Vamos dizer que as vendas são nulas. Podemos usar a função é nula. Desta vez, o campo será de vendas. Estamos verificando as vendas. Vamos lá e agora vamos mostrar esse campo como um filtro. Agora, no filtro, podemos ver imediatamente que temos apenas uma queda de valor, então não temos valores verdadeiros, o que significa que não temos nenhum valor nulo em nossos dados Portanto, essa é uma verificação muito rápida em nossos dados para ver se há valores nulos Em vez de simplesmente rolar para baixo e verificar todos os pedidos, é por isso que precisamos da função isnull Então, com isso, abordamos todas as três funções que roubam e manipulam com o nulo Isso é muito importante para melhorar a qualidade de suas visualizações e trazer dados precisos nas agregações Tudo bem, então, com isso, abordamos tudo sobre como lidar com o valor ausente, os nulos, no Em seguida, vamos passar para outro grupo de funções, as funções lógicas. 143. Tableau | Funções lógicas: IF, ELSE, ELSEIF, IIF, CASEWHEN: Agora vamos falar sobre o último grupo de funções na categoria cálculos em nível de linha no Tableau, temos as funções lógicas O objetivo principal das funções lógicas no Tableau é tomar decisões lógicas com base nas condições Aqui temos dois casos de uso. O primeiro grupo são as operações condicionais. Aqui temos como LF, case win e assim por diante. O foco principal aqui é criar lógicas condicionais e tomar decisões com base nessas condições para manipular E o segundo grupo são os operadores lógicos. Aqui temos três operadores e, e o objetivo principal desse grupo é avaliar e combinar várias condições no Tableau Agora vamos nos concentrar no primeiro grupo, as operações condicionais E, como sempre, primeiro precisamos entender o conceito por trás deles e depois praticar no Tableau Vamos. Tudo bem, pessoal. Então, agora vamos fazer D, mergulhar nessas funções lógicas para entender como elas funcionam e como serão executadas. E agora vamos começar com a forma simbolista da declaração, que temos apenas uma condição Neste exemplo, a condição será: se as vendas forem maiores que 1.000, queremos que o valor seja alto, caso contrário, acabaremos acontecendo. Agora vamos ver os fluxogramas como isso será executado. Começamos primeiro com a verificação da condição. Aqui, sempre temos duas maneiras, falsas ou verdadeiras, se a condição for atendida, se as vendas forem maiores que 1.000, seguiremos esse caminho em que teremos o valor alto. Se for verdade, obteremos um valor alto. E então tudo termina no outro caminho. Se as vendas não forem superiores a 1.000, então é falso, então vamos escapar de tudo. Isso significa que nada pode acontecer. Vamos dar o exemplo a seguir. Digamos que as vendas tenham o valor 1.200. Agora, primeiro vamos verificar se a condição é que as vendas sejam superiores a 1.000. Bem, sim, é verdade O que pode acontecer? Podemos executar a alta e acabar. E se você estiver olhando o gráfico aqui, primeiro fazemos a pergunta: as vendas são superiores a 1.000? A resposta será verdadeira. Então, estamos seguindo o caminho verde, onde podemos executar a alta. Vamos dar outro exemplo em que as vendas são iguais a 700. Então, começamos aqui novamente. Fazemos a pergunta: as vendas são superiores a 1.000? Desta vez, não é verdade, portanto, não cumpre a condição. E vamos seguir o caminho do lado direito. O que pode acontecer? Nada pode acontecer. O valor alto não será executado. E na saída, obteremos o valor null porque não há nada que possa ser executado É muito simples, certo? Você está sempre fazendo a pergunta que poderia ser respondida com sim ou não, verdadeira e falsa. Você sempre tem dois caminhos, cada condição. Essa é a forma mais simples da declaração. Vamos passar para o próximo nível, onde teremos declarações FL. Agora vamos ficar com a mesma condição. Se for cumprido, obteremos um valor alto. Mas digamos que desta vez , se não for cumprido, é falso. Eu gostaria de obter um valor em vez de nulo. Aqui podemos adicionar a palavra-chave L. O que vamos fazer é adicionar entre F e final e a declaração L para dizer, ok, se não for cumprida, me dê o valor baixo. Vamos verificar o fluxograma, como ele vai ficar. Começamos primeiro com a verificação da condição. Se for verdade o primeiro caminho, temos o valor alto. Mas se não for verdade desta vez, em vez de simplesmente pular imediatamente para o final, eu gostaria de começar a usar o L. Então, isso significa que a saída das declarações FL será sempre um valor, alto ou baixo Nunca obteremos um nulo. Vamos dar um exemplo. Digamos que as vendas sejam 1.200. Isso cumprirá nossa condição, então obteremos um valor alto e o programa também poderá terminar do lado certo A mesma coisa. O que pode acontecer? Vamos verificar se a condição e a sensação é verdadeira. Vamos obter o valor alto e o programa termina, a saída será o valor alto. Aqui, é como se fosse o último. Mas agora, se as vendas forem iguais a 700, a condição não será cumprida E agora, em vez de pular imediatamente para o final, ele vai pular para a instrução S L. Então, agora vamos verificar outro valor em que as vendas são iguais a 700. A condição não será cumprida. Portanto, pode falhar porque as vendas não são superiores 1.000. Então, o que pode acontecer desta vez? Vamos executar a instrução L. Não vamos pular imediatamente para o final, então vamos para o Ls e depois podemos executar os Ls. No gráfico, verificamos a condição e seguimos o caminho certo onde ela é falsa. Então, agora que estamos na declaração L, não é como a F aqui. Não teremos nenhuma condição. Só temos um caminho. Assim, podemos executar o low e o programa pode sair. Então, o que pode acontecer? Apenas baixaremos o valor e terminaremos. Portanto, a saída pode ser o valor baixo em vez de ter nulos Portanto, L sempre será executado se as condições não forem atendidas. Então é isso, para as declarações L, é muito simples. Agora vamos para o próximo nível, onde queremos adicionar várias condições em nossas declarações. Tudo bem, então agora vamos falar sobre as declarações da LSF Podemos usá-lo para adicionar várias condições às nossas declarações. Até agora, nos exemplos anteriores, trabalhamos apenas com uma condição. Estamos verificando com ela, as vendas são superiores a 1.000 e, se estivermos usando as declarações da FL, obteremos altas ou baixas. Digamos que queremos introduzir outra condição em nossas declarações para obter o valor de medium. Então, agora gostaríamos de adicionar uma nova condição entre F e Ls exatamente após a declaração F. Mas agora não podemos usar F novamente como palavra-chave. Em vez de adicionar qualquer coisa após o F, podemos começar a usar as instruções LSF Adiciona mais condições. Por exemplo, podemos adicionar a seguinte condição no meio. É chamado de LF. As vendas são superiores a 500, então podemos obter o valor médio. Isso significa que, em todas as declarações, podemos ter apenas uma e apenas uma outra, mas podemos ter vários LF entre eles se quisermos adicionar várias condições. Agora vamos ver como será o fluxo de trabalho. Começamos normalmente com a primeira condição nas declarações. Se for verdade, o que pode acontecer? Podemos obter um valor alto e tudo pode acabar. Agora, se essa condição não for cumprida na primeira, vamos pular para outra condição na LSF Aqui temos outra condição em que podemos verificar se as vendas são superiores a 500. E aqui temos, novamente, duas maneiras de sair disso. Ou isso vai ser verdade, ou pode ser cumprido, então o que pode acontecer? Vamos obter o valor médio e depois terminar. E a outra, se a condição também não for cumprida, então vamos executar as instruções L. Como de costume, a instrução L não tem nenhuma condição. Ele apenas executará o valor e os fins. Vamos ver alguns exemplos para entender como isso funciona. A primeira será que as vendas sejam iguais a 1.200. Estamos verificando agora a Como você pode ver, isso será cumprido. Vamos obter um valor alto e pronto. Então, o que vai acontecer? Vamos pular tudo até o fim se estivermos verificando o fluxo Então, vamos verificar a primeira condição e pegar esse passe. Todo o resto será ignorado e executado. Apenas obteremos o valor alto na saída. Tudo bem, agora vamos pegar outro valor, as vendas são iguais a 700. Então, estamos na primeira condição. Ele falhará, então não obteremos o valor alto. Em vez disso, vamos pular para a próxima declaração do LF. Então, agora estamos no caminho certo. O caminho verdadeiro pode ser desativado. Então, temos aqui novamente outro cheque. Então, estamos verificando se as vendas são superiores a 500? Bem, desta vez vai ser cumprido. Então, o que pode acontecer? Vamos obter o valor médio e, em seguida, o programa será ignorado Então, com isso, estamos nesse caminho em que obtemos o valor médio como saída. Então, isso significa novamente que a instrução L não será executada. Tudo bem, passando para o próximo exemplo, onde as vendas são iguais a 350. Novamente, estamos na primeira verificação, 350 não é maior que 1.000, é por isso que isso vai falhar. Em seguida, vamos pular para a próxima para verificar se ela atenderá a essa condição. E as vendas aqui também não são superiores a 500. Portanto, isso também pode falhar. Então, já que agora os dois estão falhando, o que pode acontecer? Vamos para o padrão. O valor padrão é o Ls, então isso vai pular para o Ls e obteremos o valor baixo de nossas instruções e isso será executado. Vamos verificar o lado direito do fluxo de trabalho. Como você pode ver, somos a primeira condição em que ela falhou. Vamos para o segundo, ele também falhou. Em seguida, vamos para a última opção que temos para as declarações L. Obteremos o valor de baixo. Isso é tudo sobre a declaração da LSF. Se você tiver uma terceira condição, basta adicioná-la após o LSF ou antes dele Com isso, você pode adicionar várias condições às suas declarações. E entender o fluxo de trabalho lógico por trás dessas declarações é muito importante para entender essas funções. Tudo o que você está fazendo aqui é que estamos avaliando condições diferentes E com base nas avaliações, obteremos na saída valores diferentes Neste exemplo, temos três valores possíveis: alto, médio e baixo. Tudo bem, a declaração do caso ganho, muito parecida com a declaração aqui. Também vamos avaliar várias condições lógicas. E com base em nossa avaliação, obteremos um valor de saída. Vamos dar um exemplo para entender a sintaxe. Começa sempre com maiúsculas e minúsculas, depois com o campo que queremos avaliar. Agora vamos avaliar os valores dentro do país. A primeira condição será assim. Podemos escrever com vitória. Então, se o valor for a Alemanha dentro do país, a saída será E. Aqui estamos tentando fazer como nas abreviações de saída dos Agora vamos criar outra condição para outro valor. Dentro dessa dimensão, podemos avaliar o valor da França. Se for igual à França, então pode ser R. Então, passando para a próxima condição, podemos avaliar o valor dos EUA dentro dessa dimensão. Se for igual a esse valor, a saída deverá ser US. Como você pode ver, usando o caso quando estamos avaliando os membros ou os valores de uma dimensão Aqui estamos aqui. Nessas condições, estamos avaliando um cenário. O que pode acontecer se o valor do país for a Alemanha e assim por diante. Até agora, temos três condições. Se você tiver concluído e quiser ter um valor padrão se nenhuma dessas condições for atendida. Se o valor do país não preencher essas três condições, o que pode acontecer? Vamos executar as instruções L e, no final, teremos também e terminaremos. Como você pode ver, é muito fácil de ler e também fácil de escrever. Tudo bem, agora vamos dar um exemplo para entender como a execução pode ser feita. Então, digamos que temos o valor da Alemanha dentro do país. Agora que o código pode ser executado, podemos começar de cima para baixo. Isso significa que podemos primeiro avaliar o primeiro, que será na Alemanha. Então DE, como os valores coincidem, obteremos o valor DE na saída. E o código ignorará todo o resto, então não verificaremos a França, os EUA e assim por diante Então, o código vai até o final e, como saída, obteremos DE. É muito parecido com a declaração FL, certo? Então, vamos dar outro exemplo em que temos a França no país. Aqui, começamos a nos mover de cima para baixo novamente. A primeira condição pode ser verificada. Na Alemanha. Então DE, desta vez não temos uma partida. Aqui temos a França e aqui, a Alemanha. Vai falhar. Nós seremos falsos. Isso significa o que pode acontecer? Vamos pular para a próxima condição para verificar e avaliar o próximo valor aqui. Vamos verificar novamente quando o valor é França, depois FR, desta vez temos uma correspondência, então vamos verificar se é verdade. E com isso, o aplicativo vai gostar pular as outras condições até o final Isso significa que no resultado veremos FR. Agora vamos para o último exemplo, onde podemos avaliar o valor da Espanha no país. O que vai acontecer de novo? De cima para baixo. Desta vez, nenhuma dessas condições será cumprida, desde a primeira. Vamos pular para a segunda porque ela também cai da segunda para a terceira. É falso significa que vamos executar o L. L pode ser executado se todas as condições não forem atendidas na saída, obteremos o NA não aplicável. É muito semelhante às declarações da FL. Agora vamos comparar todas essas coisas lado a lado. Então, agora vamos comparar três funções, declarações F. Eu, se for o caso gêmeo. Sei que não falamos sobre o IIF, mas agora vamos verificar a sintaxe para entender as diferenças entre ela e a instrução F. Vamos começar com a primeira aqui, a sintaxe. Temos várias condições. Temos duas condições. Temos vendas superiores a 1.000 , depois as altas vendas de LF são superiores a 500 e, em seguida, médias L low End. Com isso, estamos avaliando várias condições em uma declaração Agora vamos para o próximo. Nós temos o IIF Iif é muito semelhante às declarações FL. Obteremos a mesma saída, mas a escreveremos em uma sintaxe diferente e mais fácil Vamos ver a sintaxe. Como você pode ver, é muito pequeno. Começa com o IIF depois com a condição em si. Portanto, as vendas são superiores a 1.000. Aqui temos duas saídas, sejam elas falsas ou verdadeiras A primeira é sobre a verdade. Se a condição for cumprida, obteremos um valor alto. Mas se a condição não for cumprida, obteremos o valor baixo. Aqui vamos escrever o que pode acontecer se for falso. E aqui vamos escrever o que pode acontecer se for verdade, se compararmos com as declarações FL. Mais fácil de escrever e também mais curto, aqui não temos palavras-chave semelhantes como ls ou no final, não temos a palavra-chave final. É muito curto e rápido de criar. Mas é claro que só podemos avaliar uma condição. Agora podemos passar para o caso de vitória, como aprendemos antes. Ele pode avaliar os valores, os membros de uma dimensão. Aqui vamos avaliar o país. Então, temos várias condições. Se nenhuma delas for cumprida, vamos para as afirmações L e então teremos um fim. Agora vamos aprender as principais diferenças entre eles. A primeira é sobre se ele suportará várias condições. Como você pode ver nas declarações do FL, podemos adicionar muitas condições conforme quisermos. Ele suporta várias condições. O IIF suporta apenas uma condição, a vista também suporta Agora vamos para o próximo. Vamos falar sobre se ele suportará vários campos. As declarações FL podem suportar vários campos, para que possamos ter em condições não apenas as vendas, mas também algo parecido com o país. As declarações FL oferecem suporte a vários campos. O mesmo para o IIF. Ele também suporta vários campos. Mas no caso de vitória, ele suporta apenas uma dimensão. Aqui, não podemos avaliar várias dimensões no mesmo caso de reintegrações Aqui só estamos falando sobre o país. Não podemos adicionar nenhum outro campo dentro dessas declarações. Aqui temos uma limitação no caso de reintegrações em comparação com os outros dois Agora, vamos falar sobre o suporte aos tipos de dados. As declarações FL e o IIF, ambos eles suportam e em tipo de dados, é por isso que eu disse aqui que ele pode avaliar vários campos aqui Poderíamos ter uma dimensão para medir qualquer campo de dados que você tenha em sua fonte de dados. Ele poderia ser avaliado dentro dessas condições. Mas o caso em que aqui temos outra limitação. Podemos avaliar somente valores de string, somente dimensões. Aqui não podemos avaliar, por exemplo, as vendas ou o lucro ou uma quantidade, qualquer medida. Não podemos usá-lo dentro das declarações case when, ele deve ser exatamente uma string. Não podemos nem usar, por exemplo, uma data. A data do pedido aqui, o campo deve ser um valor de string. Agora vamos conferir a principal vantagem de cada método. A primeira é que, como você pode ver, não temos nenhuma limitação. O IIF aqui tem a vantagem de ser fácil e rápido de escrever no caso de ganhar Aqui temos novamente a vantagem de ser fácil de escrever e ler. Se você observar as declarações de caso vitorioso e as avaliações da FL, poderá ver o É como se fosse organizado, é fácil de ler. Parece uma falha em comparação com o FL. Aqui temos muitas palavras-chave diferentes e não é tão fácil quanto ganhar o caso aqui. Minha recomendação para você é que, se você estiver avaliando apenas uma condição com a saída de dois valores, sempre use IIF É muito rápido de criar. Mas agora, se você tiver várias condições e quiser avaliá-las, pense na vitória do caso. É como uma string de tipo de dados? Você está avaliando apenas um campo? Se for esse o caso, use case win. É mais fácil de ler e também de escrever. Mas se você está falando sobre campos e não apenas sobre valores reduzidos, então você precisa acessar as instruções FL Sempre comece com o IIF, depois vença o caso e, se você não tiver outra opção, acesse as declarações do FL Tudo bem, então isso é tudo sobre aqueles Sods. Agora vamos praticar no Tableau. Tudo bem. Vamos até a pequena fonte de dados. Vamos até nossos clientes. Vamos pegar o primeiro nome da vista e também as informações do país Agora, a tarefa é criar abreviações de países. Atalhos dos valores originais que temos dentro do país. Para fazer isso, podemos usar as declarações FL e vamos fazer isso passo a passo. Vamos criar primeiro um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de país Se agora vamos usar a palavra-chave if. Depois disso, temos que especificar nossa condição. A primeira condição será se o país for igual à Alemanha, a abreviatura será Vamos criar isso. Se o campo país igual ao valor da Alemanha, certifique-se de escrevê-lo exatamente como nosso em maiúsculas, pois o Tableau aqui diferencia maiúsculas Agora, o que acontece se o país for igual à Alemanha? Gostaríamos de ver na saída a palavra D, E. Se for verdade, obteremos a E. Se não for verdade, então vamos tentar a primeira da qual acabamos de sair. Não temos nenhuma declaração L ou qualquer outra condição que essa seja a forma mais simples da declaração. Vamos lá e bata, ok. Agora, como de costume, obteremos uma dimensão discreta no problema da fonte de dados com a string do tipo de dados Como a saída é uma string, temos as abreviações Vamos arrastar e soltar em nossa exibição para ver os valores. Tudo bem, agora vamos verificar os valores para o primeiro cliente, você pode ver que o valor não é igual ao da Alemanha. Não está cumprindo os requisitos. Nós obteremos nulo. O mesmo vale para John, EUA, que não cumpre os requisitos Também obteremos null. Para os próximos dois clientes, você verá que eles cumprem os requisitos e suas condições É por isso que obteremos o valor DE para ambos. Para o último cliente, Peter, você pode ver que o valor não está cumprindo sua condição Temos que ser nulos. Como você pode ver, estamos obtendo apenas um valor, caso contrário, ele será nulo Tudo bem, pessoal, agora vamos para a próxima etapa. E eu gostaria de me livrar desses nulos. Quero ver um valor real nas visualizações. Se a condição não for atendida, quero ver o valor não aplicável em A. Agora, para fazer isso, precisamos usar as instruções L em nosso cálculo Agora vamos ao nosso campo e, em vez de alterar o cálculo dentro desse campo, gostaria de duplicá-lo e criar um novo Vamos duplicá-lo e depois editar o novo. Eu só vou chamá-lo L. Agora vamos ter a mesma condição novamente, se o país for igual ao alemão, você pode obter, caso contrário, não vamos pular Caso contrário, podemos adicionar as declarações de L. Sempre será antes do fim. Depois disso, não adicionamos nenhuma condição, só temos que adicionar o valor, o valor se a condição não for válida ou não ser aplicável. É isso mesmo. Isso significa que, se for verdade, obteremos o é, então obteremos o não aplicável. Vamos clicar em OK. E vamos verificar os valores também na exibição. Apenas aumente um pouco para ver essas informações. Agora, como você pode ver, em vez de termos nulos, agora temos um valor que é muito melhor para as visualizações e também para que a experiência do usuário tenha valor em vez de Nulls é sempre feio nas visualizações. E com isso, vamos controlar qual valor pode ser apresentado aos usuários finais se as condições não forem atendidas. Então, agora, como eu recomendei antes, se você tem apenas uma condição em que a saída tem apenas dois valores , a melhor maneira é fazer IIF Vamos criá-lo. criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de country IF, vamos ver a sintaxe. Então, comece com a palavra-chave IIF aqui. Como você pode ver, ele precisa de três argumentos. O teste, vai ser a condição. O que pode acontecer se a condição for cumprida? Então, temos que especificá-lo no segundo argumento, no terceiro. O que pode acontecer se a condição não for cumprida? A condição é se o país é igual à Alemanha. Essa é a condição. O que pode acontecer se isso for verdade? Então vamos, então a próxima etapa é definir o que acontecerá se a condição não for cumprida. O país não é a Alemanha. Como você pode ver, será muito rápido e muito rápido criar essa condição. E em comparação com os L's e assim por diante. Portanto, essa é a maneira mais rápida de criar essa condição Vamos clicar em Ok e verificar os resultados Com isso, novamente, teremos uma nova dimensão. Vamos arrastá-lo e soltá-lo aqui na exibição para verificar os resultados. Só vou torná-lo um pouco grande. Como você pode ver. Vamos obter o resultado exato como declarações L, então os dois primeiros países não estão cumprindo a condição Vamos receber o texto, dois clientes, eles são da Alemanha, vamos pegar o E, e o último cliente não é da Alemanha que recebemos um. Essa é a magia do IIF Na verdade, muitas pessoas não o usam. Não é muito comum usá-lo, mas é uma ótima maneira criar condições rapidamente no Tableau Eu recomendo totalmente que você o use. Tudo bem, pessoal, agora vamos passar para mais uma etapa em que vamos adicionar outra condição. Portanto, não temos apenas um. Podemos ter várias condições. É por isso que não podemos usar o IIF. Temos que voltar às declarações da FL. Então, vamos ver como podemos criá-lo. Vou duplicá-lo novamente, em um desses campos. Então, vamos fazer isso. E então vamos editá-lo. Eu chamo isso de declarações. Vamos ficar com as mesmas informações, certo. Na primeira, vamos verificar a Alemanha, então essa é a primeira condição e L será A. Agora vamos adicionar uma nova linha entre o F e o Ls. E vamos adicionar uma nova condição adicionando a palavra-chave LF usada. Como as declarações, podemos escrever nossa condição. Se o país desta vez for igual a, digamos, a França, o que pode acontecer? Podemos ter a abreviatura. É isso aí, adicionamos nossa segunda condição. Como sempre, começamos a execução de cima para baixo. A primeira condição a ser verificada é se, se o país é igual à Alemanha. Se não estiver correto, então ele pode pular para o. Vamos lá para verificar os resultados. Então, vamos pegá-lo do pino de dados e soltá-lo na exibição. Agora podemos ver que há um cliente com novos dados. Como você pode ver, George, da França, temos a abreviatura de FR, e isso porque o país é igual à E com isso, estamos cumprindo a segunda condição. Os EUA, para John e, amargo, ainda não preenchem nenhuma dessas condições. Sempre pode ser executado a partir dos males e Maria e Martin podem ser executados a partir da primeira condição em que a resposta será DE. Então é isso. Agora vamos adicionar a etapa final em que podemos adicionar a terceira condição para o país EUA. Porque ainda estamos recebendo aqueles que não se aplicam a esses dois clientes. Desta vez, vou para o mesmo campo, não vou duplicá-lo, então vamos editá-lo E só temos que adicionar mais uma condição, certo? Então, vou copiar essas coisas e , como próxima condição , também será um país da LSF igual ao dos EUA desta vez Então, o que pode acontecer se essa condição for cumprida? Vamos receber essa abreviatura US. Então você pode ver que é muito simples adicionar mais uma condição e o LSF Vamos ficar bem. Agora podemos ver nos resultados que todos os clientes que vêm dos EUA agora têm a abreviatura dos EUA E com isso, cobrimos tudo com condições. E nenhum desses clientes pode ser executado a partir do L. Então, não temos o NA em nenhum lugar na saída, o que é muito bom. E agora podemos ver na exibição muito bem como começamos com a forma mais simples da declaração e terminamos com a forma completa das declarações F. Agora, a seguir, vamos resolver a mesma tarefa, mas desta vez usando as declarações win. Tudo bem, agora vamos criar novos campos calculados. Vamos chamar isso de country win, depois a sintaxe. Comece com o caso e, em seguida, temos que especificar o campo que queremos avaliar. Vai ser o país. Depois de fazer isso, começamos a definir agora nossa condição. A primeira condição será o valor da Alemanha. Quando o valor é igual ao da Alemanha, o que pode acontecer? Nós vamos ter a abreviatura DE. É isso mesmo. A próxima condição será quando o país for igual à França, então a abreviatura será F, R. E vamos para a última condição, quando o país for igual a EUA, então o valor será EUA então É isso mesmo. Você vê a rapidez com que definimos três condições usando o caso de vitória. É muito lógico e também muito fácil de criar agora. Se nenhuma dessas condições for cumprida, vamos pegar o não aplicável e temos que acabar com isso. É isso mesmo. Como você pode ver, o cálculo é válido e é muito fácil de ler, pois você está certo. Então, é tudo como se fosse estruturado. Gosto muito de usar declarações de caso vitorioso e compará-las às da FL. Então é isso. Vamos agora e clique em OK para verificar os resultados. E agora temos uma nova dimensão, como de costume, do campo calculado, vamos colocá-la na exibição para verificar os resultados. Então, como você pode ver, obteremos os mesmos resultados. Mas nessa situação, para esta tarefa, vou recomendar que você use o case win, pois, como você pode ver, é muito fácil de escrever e também ajustar posteriormente ou adicionar mais condições, se necessário. Então, com isso, aprendemos como usar todas essas operações lógicas para criar novas condições lógicas. Tudo bem, pessoal, então vou mostrar um caso de uso muito comum que você pode encontrar em muitos projetos em que você criará as cores dos olhos do QB usando as condições ecológicas Vamos para a grande fonte de dados e precisamos da subcategoria dos produtos, como sempre, até as linhas E então precisamos das vendas dos pedidos. Vamos colocá-lo nas colunas. E então vamos classificá-lo, vamos adicionar os rótulos. E agora precisamos de cores para esse KBI. Vamos criar nossos novos campos calculados. Podemos chamar de cores KBI. E a lógica pode ser a seguinte. Se a soma das vendas for superior a 200 Ks, gostaria de ver a cor verde. Qualquer coisa entre 200 K e 100 K será da cor laranja. E qualquer coisa abaixo dos 100 K, será vermelha. Então, agora temos que decidir o método que queremos usar em nosso cálculo. Como eu recomendo, você sempre comece com o IIFow. Na lógica, temos várias condições, não podemos usá-las. Iif só é adequado se tivermos apenas uma condição. Se for um caso. Na próxima falaremos sobre a vitória do caso. Mas como as condições são baseadas na soma das vendas, elas são inteiras Não podemos usar o case win porque case wind só pode aceitar valores de string. Essa também é uma forma de ficarmos apenas com as declarações da FL. É por isso que neste cálculo vamos construí-lo com base nos FL. Vamos fazer isso. começar o contexto aqui com o F e, em seguida, temos que especificar nossa primeira condição. Qualquer coisa acima de 200 K, deve ser verde. Então, agora estamos falando sobre as vendas de campo. Mas na soma, porque individualizações temos a soma das Então, se a soma das vendas for superior a 200 mil , o que pode acontecer? Podemos ter a cor verde. Então é isso para a primeira condição. Agora temos que especificar a condição para a laranja. Qualquer coisa entre 200 K e 100 K , deve ser laranja. Então, vamos especificar esse L novamente, teremos o mesmo campo, soma de vendas maior que 100 K, então ele será laranja. Então agora você pode dizer, você sabe o que, na condição de que você apenas diga que tem dois limites, certo? Maior que 1.000 e menor que 2000. Bem, o primeiro limite, já o temos com a primeira condição verificada Se for maior que 200 K , ficará verde. E isso pode ser qualquer coisa que vai ser verificada. Nesse caso, será menor que 200. É por isso que eu especifiquei aqui apenas o limite inferior. Isso é tudo para a laranja. A última será: se a soma das vendas for inferior a 100 mil, o que pode acontecer? Nós vamos ficar vermelhos. especificar que teremos outro LF, soma das vendas e menor ou igual a 100 K. Então, será vermelho que cobrimos a terceira condição, a terceira cor E cobrimos tudo. Cobrimos todos os valores possíveis que poderiam acontecer. É por isso que não faz nenhum sentido fazer declarações com L. Nós só podemos ir e acabar com isso. Agora vamos verificar, está tudo bem. Agora temos um erro. Acho que perdi aqui para fechá-lo. Agora vamos verificar novamente. O cálculo é válido. É isso mesmo. Temos três condições para três cores. Vamos clicar em Ok. Tudo bem, agora temos nossa dimensão aqui. Vamos usá-lo para colorir, certo? Vamos rastreá-lo e colocá-lo nas cores aqui. Agora, como você pode ver, nossas cores estão dividindo nossa visão. Tablóide Entendi, quase correto. Então temos uma laranja, vermelha, mas essa não é azul. Vamos mudar isso. Então, vamos ver as cores. Cores idiotas Agora, em vez de verde como azul, vamos tê-lo como um verde real. Vamos clicar em Ok. Para que tenhamos as cores do nosso KPI. Como você pode ver, todas as subcategorias com vendas são superiores a 200 mil. Elas são todas verdes E agora, qualquer coisa entre 200 K e 100 K, você pode ver que todas elas são laranja e qualquer coisa abaixo é vermelha. Então, como podemos ver, podemos fazer muita coisa usando essas condições lógicas. Podemos usá-lo para criar a coloração no Tableau. Podemos usá-lo para criar novas informações, como no país, abreviações que são muito Tudo bem, até agora, aprendemos como criar lógicas condicionais no Tableau e como as avaliamos para manipular nossos dados com base nas decisões Em seguida, vamos começar a falar sobre os operadores lógicos e ou não. 144. Operadores lógicos no Tableau |: AND, OR, NOT: Agora vamos aprender como combinar, como avaliar várias condições no Tableau usando os operadores lógicos e ou, então, podemos aprender sobre o operador Vamos entender o conceito, então podemos praticar. Vamos agora. Vamos começar com o operador e ou. Vamos ter o seguinte cenário. Digamos que temos uma condição em que verificamos se as vendas são superiores a 100. E uma segunda condição em que estamos verificando se o país é a Alemanha. Agora, se você quiser avaliar as duas, combine essas duas condições para que funcionem juntas. Podemos usar a extremidade ou o operador intermediário aqui. Podemos usar esses dois operadores para combinar a condição A com a condição B. E a saída também pode ser epulsão usual, verdadeira e falsa, nossos dois operadores ou existem operadores lógicos usados para combinar várias Agora, digamos que vamos usá-los em declarações FL. Vamos ver como a sintaxe pode ser. Vamos começar com o operador final. Como você pode ver, temos aqui as declarações F. Então temos nossas duas condições e, entre elas, temos o operador final. A condição pode combinar as duas em uma declaração. Se as vendas forem maiores que 1.000 e um país for igual à Alemanha, obteremos um valor alto. Se for verdade, caso contrário, terminará e obteremos nulo A mesma coisa para o operador de minério. Estamos dizendo aqui que, se as vendas forem maiores que 1.000 ou o país for igual à Alemanha, obteremos um valor alto. Então, como você pode ver, é muito simples. Vamos dar um exemplo para entender quais são as diferenças entre e Re. Então, agora temos em nossa tabela quatro clientes com suas informações de vendas e os países Então, a primeira condição vai verificar se as vendas são maiores que um K. Então agora vamos verificar os primeiros clientes vamos atender porque as vendas maiores que 1.000 e os dois últimos serão falsos porque abaixo de 1.000. Então essa é a informação da primeira condição Então, a segunda condição que temos é verificar se o país é igual à Alemanha. Então, o primeiro cliente é da Alemanha, é por isso que é verdade. A segunda não é, nós a entendemos como falsa. Então, a próxima é verdadeira na Alemanha e a última é falsa. Agora, como você pode ver, estamos avaliando a tabela primeiro para obter o resultado de cada condição Mas agora o que podemos fazer é combinar essas duas condições para gerar novos resultados. Portanto, agora, se você usar o operador final, ele poderá retornar verdadeiro somente se ambas as condições forem verdadeiras e falsas. Então, agora vamos combinar essas duas condições usando o operador final. Vamos verificar se, no primeiro cliente que temos a condição é verdadeira, condição P também é verdadeira. Então, estamos cumprindo o requisito de passar para o primeiro cliente, vamos obter o resultado verdadeiro para o próximo cliente, Maria Temos na condição A verdadeira, mas na condição B cai então ela não cumpre o requisito, ambas devem ser verdadeiras para passar por isso, é por isso que vai ser falsa. Para o próximo, Martin, será o mesmo. Portanto, a condição A é falsa, B é verdadeira, ambas deveriam ser verdadeiras. É por isso que vamos falsificar o último de qualquer maneira. Ambos são falsos, então vamos ficar falsos. Como você pode ver, o operador final é muito restritivo. Ambas as condições devem ser verdadeiras para se tornarem verdadeiras. Caso contrário, imediatamente você ficará falso. É assim que o operador final funciona. Vamos para a próxima. Temos o operador, ou o operador pode retornar verdadeiro se pelo menos uma condição for verdadeira. Caso contrário, será falso. Isso significa que precisamos de pelo menos um verdadeiro para passar pela saída. Vamos verificar o exemplo novamente. Para o primeiro cliente, estamos cumprindo o requisito. Temos mais de um. Ambas são verdadeiras. É por isso que , na saída, seremos verdadeiros. A próxima é verdadeira na condição A. Falso na condição B. Pelo menos temos uma, então estamos cumprindo os requisitos Também será verdade, a terceira será a mesma, então temos pelo menos uma verdadeira e a condição B. É por isso que, para Martin, vamos torná-la verdadeira. Mas para o último cliente, George, os dois são falsos. Precisamos de pelo menos um verdadeiro para ser verdadeiro, é por isso que a saída será falsa. Como você pode ver, o operador é menos restritivo do que as extremidades Precisamos de pelo menos um verdadeiro para obter verdadeiro na saída. É assim que o operador final e O funcionam no Tableau para combinar várias condições Mais uma coisa a ser observada aqui também é que, se você estiver usando end e O, estamos avaliando o resultado final da condição Não estamos avaliando a tabela em si. Estamos avaliando os resultados que obtivemos do. Vamos falar sobre o terceiro operador, o operador de porcas. Então, vamos dar um exemplo. Teremos a tabela a seguir. E temos nossa condição em que as vendas são superiores a 1.000. Portanto, não usaremos o operador de nozes para combinar duas condições, como a extremidade ou o operador. Mas desta vez vamos reverter os resultados da condição. O operador da porca é um operador lógico inverso. Ela retornará verdadeira se o resultado da condição for falso. E retornará falso se a condição for verdadeira. Se você disser para ele ir para a direita, ele vai para a esquerda. Se você mandar ele ir para a esquerda, ele vai para a direita. Então, vai fazer exatamente o oposto. Então, vamos ver o que vai acontecer se dissermos que não é essa condição. Se você usar o operador nut para o primeiro cliente, obterá false porque o valor é verdadeiro. O mesmo para o segundo cliente, você será falso. Mas para os próximos dois clientes, você será verdadeiro porque a saída dessa condição é falsa, como você pode ver, como resultado. Vamos inverter a verdade. Se você usar, obteremos exatamente o oposto, então ficará assim no cálculo no Tableau Aqui, novamente, temos nossa declaração F, nossa condição, mas pouco antes da condição, vamos colocar nozes. E com isso, você está revertendo tudo. Agora, o que você está dizendo aqui nesta condição, se as vendas não forem maiores do que 1.000, então vamos obter um valor baixo. Então isso significa que qualquer coisa igual a 1.000 ou menor que 1.000 será baixa. Estamos revertendo os resultados. É isso aí, é assim que o operador da porca funciona. Agora vamos voltar ao Tableau e praticar esses três operadores Tudo bem, agora vamos para nossa grande fonte de dados. Vamos pegar as informações dos clientes na vista. Então, também obteremos o ID do cliente, o primeiro nome, o país e as pontuações. Mas eu gostaria de mostrar os valores discretos das pontuações Vamos mudar para discreto. E então precisamos de uma medida. Vamos até os pedidos e fazer as vendas, colocar no camarão, como você pode ver Agora temos, para cada cliente, o total de vendas que eles pediram. Agora, a tarefa é não mostrar todas as vendas de todos os clientes. Queremos nos concentrar em um grupo específico de clientes. Agora, queremos mostrar as vendas apenas para clientes que vêm da Alemanha e sua pontuação é superior a 50. Com isso, temos duas condições e podemos usar a extremidade ou o operador para combiná-las. Como de costume, vamos criar nosso novo campo calculado e vamos chamá-lo de vendas. Vamos começar com as declarações F. Agora precisamos escrever nossas condições. Portanto, a primeira condição é que o país seja igual à Alemanha. O campo do país, que temos aqui, deve ser igual ao da Alemanha. Agora, como estamos vendo o fim da tarefa, também estaremos aqui. E para conectar a condição à segunda condição, a pontuação deve ser maior que 50, a pontuação do campo deve ser maior que 50. Agora temos nossas duas condições. Ambos estão conectados com o operador da formiga. Agora, se ambas forem verdadeiras, o que pode acontecer? Podemos mostrar o valor das vendas. Em seguida, vamos dizer então vendas, caso contrário, será nulo o que define Vamos finalizar as afirmações de que podemos ver que o cálculo é válido, está tudo bem. Então, vamos tentar o que pode acontecer. Vamos clicar em OK. Agora que temos nosso novo campo nos dados do lado esquerdo, ele será uma medida contínua porque o resultado será vendas. Agora vamos verificar os valores. Mas primeiro eu gostaria de me livrar desses diagramas de pares. Vou apenas mover as vendas para os detalhes e depois movê-las novamente para a vista aqui na APC Então, agora temos esses valores. Vamos fazer nossas novas vendas com a operadora final e colocá-las também em exibição. Vamos torná-lo um pouco maior para ver os cabeçalhos. Tudo bem, então agora vamos conferir os clientes. Vamos pegar o cliente número dois, você pode ver o país igual à Alemanha, então temos o primeiro verdadeiro e a pontuação também, maior que 50. Então, temos outra verdade. Com isso, vamos fazer com que a saída seja verdadeira. É por isso que estamos vendo o valor das vendas na produção. Vamos passar para o próximo. Temos o cliente número três. Você pode ver que o país não é a Alemanha, então temos aqui a França. Então, a primeira condição será falsa. Imediatamente, a saída será falsa porque ambas devem ser verdadeiras. Mas podemos verificar o segundo valor, você também pode ver a pontuação, não superior a 50. Ambos falham. E a saída também pode falhar. É por isso que estamos recebendo Et, não estamos recebendo as vendas. Tudo bem, agora vamos passar para outro cliente, número 23. Você pode ver que os clientes vêm da Alemanha. A primeira condição foi cumprida. Temos nosso primeiro verdadeiro, mas a pontuação não é superior a 50. A segunda condição falhou. É por isso que não obtivemos nenhum resultado. Como você pode ver, o operador final é muito restritivo. Tudo deve ser verdade para obter os resultados. É isso mesmo. É assim que o operador final funciona. Vamos passar para a próxima. Queremos mostrar as vendas apenas para os clientes que vêm da Alemanha, ou a pontuação é superior a 50. A lógica é muito simples, certo? Mas aqui temos que mudar o operador de como estamos combinando essas duas condições. Nós vamos ter a mesma coisa. É por isso que vou até o departamento de vendas e vamos duplicá-lo, e depois vamos editá-lo Vamos mudar o nome para Or, e temos as mesmas condições se o país for igual à Alemanha, mas desta vez ou a pontuação for maior que 50, por isso que vou até aqui e vamos mudar para o operador Or vamos mudar para Agora, gostaria de mencionar que essas funções lógicas estão muito próximas da língua inglesa. Se você acabou de ler esse código, é como se estivesse dizendo uma frase em inglês. Então, o que você está fazendo aqui é se o país for igual à Alemanha, ou se a pontuação for maior que 50, mostre as vendas. É isso mesmo. Veja, é como traduzir a frase em inglês em um código E também é muito fácil de escrever e ler, então é muito lógico. Agora vamos empacotar nosso cálculo. Você pode ver que é válido. Vamos clicar em Ok. imediatamente podemos ver na visão de que com Nós estamos obtendo mais valores do que o fim, porque o fim é muito restritivo Agora vamos conferir alguns clientes. Você pode ver que o primeiro que temos, o país diferente da Alemanha, vem da França. A primeira condição falhou, então vamos esperar pela próxima. Mas a pontuação é superior a 50, que significa que esse cliente atenderá ao requisito. Basta ter apenas uma verdade. É por isso que temos as vendas e a produção que o próximo cliente preenche. Ambas as condições vêm da Alemanha, acima de 50. É por isso que temos as vendas como a operadora final. Mas o terceiro cliente, como você pode ver, a primeira condição falhou porque a França e a segunda também falhou porque a pontuação não é superior a 50. É por isso que os dois falharam e não temos nenhum resultado. Precisamos pelo menos obter algo nas saídas. Então é isso, é assim que o operador funciona. Tudo bem, agora temos a seguinte tarefa para você mostrar as vendas apenas para clientes que vêm da Alemanha ou da França. Você pode pular o vídeo agora para concluir a tarefa e, quando terminar, pode retomá-la Ok, então vamos ver como podemos fazer isso. Podemos criar um novo campo calculado. Podemos chamá-lo de País de Vendas. E vamos começar com as declarações. Então, temos as duas condições. O cliente deve ser da Alemanha ou da França. O primeiro será o país igual à Alemanha e o operador ou o cliente poderá ser da Alemanha ou da França, país igual à França. O que pode acontecer se uma dessas condições for atendida? Teremos as vendas, depois as vendas, e pronto. Vamos acabar com isso. Como você pode ver, muito simples. Vamos lá e bata, ok. Como de costume, vamos verificar os valores. Vamos arrastá-lo e soltá-lo aqui na exibição, nós o temos aqui no meio. Vamos torná-lo um pouco maior e ver os clientes. Agora estamos verificando apenas um campo, mas em duas condições. Ou o país, a França ou a Alemanha. O primeiro cliente que podemos ver vem da França. Nós vamos obter o valor. O segundo também, obteremos o valor das vendas. França, EUA. Não obteremos nenhum valor porque não faz parte da condição. Como você pode ver agora, estamos recebendo as vendas de todos os clientes da França ou da Alemanha. Ok, agora eu vou te mostrar uma coisa rapidamente. Vamos voltar ao nosso campo calculado, país de vendas, e editá-lo. Agora, em vez de ter ou vamos usar a operadora agora, o que estamos dizendo é que o cliente deve vir da Alemanha e, ao mesmo tempo, da França. Parece estranho, certo? Então, vamos experimentá-lo. Vamos clicar em OK e verificar os resultados. Você pode ver que o país de vendas está completamente vazio, então não vemos nenhum valor, porque em nossa situação, o cliente só deve vir de um único país. Não podemos ter essa condição logicamente. Do ponto de vista dos dados, isso não é possível. Tudo bem, pessoal, o que aprendemos no final? Vamos nos aproximar do operador da porca. Ok, agora temos a seguinte tarefa. Mostre as vendas de todos os clientes que não vêm da Alemanha. Se o cliente vier de qualquer outro país, veremos as vendas e a visualização. Mas se o cliente for da Alemanha, deve ser nulo. Tudo bem, agora vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-la de Sales Germany. E também teremos as declarações F. Então, agora temos duas maneiras de fazer isso. A primeira opção e a longa, onde vamos criar uma condição para cada valor dentro do país. Além da Alemanha, vamos fazer algo como esse país igual aos EUA. E então vamos dizer Ou país é igual, por exemplo, Itália E então para o próximo, ou país igual à França. Como você pode ver, estou criando uma condição para cada valor desse país de dimensão. Obviamente, se você tiver uma longa lista de países, acabará criando muitas também acabará criando muitas condições. O que pode acontecer se um novo país entrar na sua fonte de dados? O que pode acontecer? Você sempre pode acessar o cálculo e adicioná-lo como condição. Nesta opção, estamos incluindo todos os valores que queremos ver na exibição, mas há uma maneira melhor de fazer isso excluindo apenas a Alemanha. Vamos remover tudo daqui. Vamos dizer se o país é igual à Alemanha, e desta vez antes da condição. Vamos adicionar o operador aqui. Nós vamos reverter tudo. Se os clientes não vierem da Alemanha, o que pode acontecer? Vamos mostrar as vendas, depois as vendas, e pronto. Como você pode ver, é muito curto e simples. Estamos apenas excluindo um valor. Não precisamos somar todos os valores. Não precisamos nos preocupar se há um novo valor de país dentro da fonte de dados. Qualquer coisa que não seja a Alemanha, vamos mostrar as vendas. Vamos verificar os valores. Eu vou clicar em OK. Agora, como de costume, teremos um novo campo calculado em nossa fonte de dados. Vamos arrastar a contribuição para a visualização para verificar os valores. Apenas faça a cabeça um pouco maior para lê-la. Em seguida, role para cima e os primeiros clientes vêm da França. Vamos obter as informações da venda. O próximo da Alemanha que temos agora aqui também temos o cliente, cinco da Alemanha, seis também da Alemanha. Não temos nenhuma informação de vendas. Assim, podemos ver que todos os clientes que não vêm da Alemanha também venderam nesse campo. Podemos verificar que, ao classificar os países e classificá-los assim e todos esses valores da França, sempre obteremos informações de vendas E se formos para a Alemanha, você verá que todos os clientes da Alemanha não têm nenhuma informação de vendas neste campo Eles dizem que vamos obter, novamente, os valores. Como você pode ver, é muito fácil de usar e muito útil criar filtros e assim por diante. E também para focar em um grupo específico de clientes. Em nossa opinião, trata-se dos três operadores. Eles são muito bons de usar. Tudo bem, pessoal. Isso é tudo para os operadores lógicos. E com isso, abordamos todas as oito funções lógicas no Tableau São funções muito importantes, pois nos ajudarão a tomar decisões baseadas em dados na análise. E com isso, abordamos o último grupo de funções na categoria cálculos em nível de linha. Aprendemos cerca de 40 funções do Tableau. Em seguida, aprenderemos sobre os cálculos agregados no Tableau 145. Funções de agregação no Tableau |: SUM, AVG; COUNT, COUNTD, MAX, MIN: Tudo bem, agora vamos falar sobre o segundo tipo de cálculo que temos no Tableau, os cálculos agregados E eu dividi as funções em dois grupos. O primeiro grupo vai agregar as medidas em nossa fonte de dados, então temos a soma, a contagem média e assim por diante E o segundo grupo, onde podemos agregar as dimensões da nossa fonte de dados E aqui temos apenas uma função. Nós temos os atributos. Agora vamos nos concentrar no primeiro grupo, como agregar as medidas no Tableau Tudo bem, então a primeira pergunta é: o que são cálculos agregados no Tableau Se você usar esses cálculos, agregará as linhas da fonte de dados colocará o resultado no nível de visualização dos detalhes Isso significa que a dimensão que você está usando na exibição controlará a granularidade da medida Vamos dar um exemplo rápido. Para entender isso, digamos que temos a tabela de pedidos dentro da nossa fonte de dados. Gostaríamos de encontrar o total de vendas dos produtos. Neste exemplo, as vendas são uma medida e o produto é a dimensão. Para encontrar o total de vendas, podemos usar a função Sum no Tableau. Tem essa aparência. Podemos usar a soma das vendas na exibição. Podemos ter uma dimensão, os produtos. É ele que vai controlar o nível de detalhes na exibição. E então temos o resultado da soma da função. Vamos colocar aqui os resultados das agregações. Agora, com esta tabela, agrupe as linhas dos pedidos por produtos. Como você pode ver, o primeiro grupo é baseado no produto número um. Em seguida, temos o segundo grupo para o número de produto 23.4 Como você pode ver, os pedidos agora estão divididos em grupos Nos níveis de visualização, teremos exatamente apenas uma linha para cada grupo Isso significa que, para o produto 1, podemos ter apenas uma linha. E então vamos resumir todas as vendas desse grupo No final do resultado, podemos ter o valor de 40. Como você pode ver, os cálculos agregados agrupam as linhas da fonte de dados e são apresentados como uma linha na saída das visualizações serão movidas para o Para os dois, podemos ter apenas uma linha e o resumo das vendas será 50 E a mesma coisa vai acontecer com o produto três, teremos aqui duas linhas e o resumo disso será 45 Além disso, para o P four, também temos uma linha de visualizações com apenas 15 no total de vendas Como você pode ver, o cálculo agregado vai agrupar as linhas da fonte de dados e apresentá-la como um valor nas visualizações E o nível de detalhe dependerá da dimensão usada na exibição. É por isso que dizemos que os cálculos agregados colocarão os dados no nível de visualização dos detalhes E não é como as funções nos cálculos em nível de linha em que calculamos cada valor na mesma linha Então, calculamos que o número de linhas permanecerá exatamente como antes. Então é assim que os cálculos agregados funcionam. E não temos apenas uma função. Temos aqui várias funções. Então, no primeiro, temos a soma que acabamos de aprender. Ele pode retornar a soma total de todos os valores em um campo. E depois temos outra, a média. Ele retornará a média de todos os valores. Então temos a contagem. Ele contará o número de valores em um campo. Então, temos outra função muito semelhante chamada count D. Desta vez, vamos contar o número de linhas exclusivas dentro de um campo. Então temos o máximo e o mínimo. Ele pode retornar o valor máximo ou o valor mínimo dentro de um campo. Agora, se você verificar a sintaxe dessas funções agregadas , será a mais fácil Se você compará-la com qualquer outra função, todas elas seguem o mesmo padrão, então elas sempre começam com o nome das funções. Por exemplo, a soma, a média, a contagem e assim por diante. E todos eles aceitam apenas um campo. Como você pode ver, temos a soma das vendas, média das vendas e assim por diante. Portanto, temos apenas um argumento, e é muito simples. Então, agora vamos entrar no Tableau e começar a praticar essas funções agregadas Ok, então, de volta à nossa pequena fonte de dados. Vamos aos produtos e, como sempre, obteremos a categoria e também o nome do produto. Agora, essas duas dimensões definirão o nível de detalhes e o nome do produto será o que está controlando. Então, aqui temos os cinco produtos dentro da nossa fonte de dados. Agora, para criar cálculos agregados no Tableau, há duas maneiras. Você vai fazer isso. Localmente, diretamente somente para essa exibição ou globalmente criando um novo campo calculado, e ele estará disponível para todas as outras planilhas Então, agora vamos verificar os primeiros métodos em que vamos usar e criar um cálculo agregado rápido Vamos analisar os pedidos e aceitar as vendas. Basta arrastar e soltar aqui na exibição. Agora, como você já deve ter notado, o Tableau sempre tenta agregar os dados nas visualizações e, para isso, o Tableau usará as funções agregadas usará Então, como você pode ver, temos as vendas, mas antes disso temos a soma das vendas. Isso significa que o Tableau está usando a função sum para agregar dados na exibição E esse é o método padrão do Tableau para agregar os Isso significa que, no Tableau, o tipo padrão de cálculo pode ser usado Na medida estão os cálculos agregados. E a função padrão que sempre será usada é a soma. Agora, para alterar a função usada nas agregações, podemos ir até a medida aqui e clicar com o botão direito nela E aqui vemos que nosso campo é uma medida. E usando a função soma para mudar isso, vamos até a medida e podemos encontrar aqui uma lista de todas as diferentes funções agregadas que temos no Tableau Temos a soma, a média, a contagem, a distinção, o mínimo, o máximo e assim por diante. Agora, por exemplo, podemos ir até aqui e alterá-la para a média. Agora, em vez da soma das vendas, temos a média das vendas. E somando a saída, podemos obter as médias. Como você pode ver, é muito simples. Com apenas um clique, alteramos a função de agregação. Além disso, ele não precisa de muitas configurações, como veremos mais adiante na tabela, cálculos, por exemplo, ou expressões de LOD. Então, esse é muito fácil. Se você quiser alterar a função, basta ir até a medida radicalmente nela E aqui você tem uma lista de todas as funções que você pode configurar. E, claro, qualquer coisa que eu esteja escolhendo agora dessas funções não afetará nenhuma outra planilha e não afetará nossa fonte de dados. Aqui ainda temos as vendas. Não temos nenhum campo chamado média de vendas, portanto, ele só pode estar disponível localmente para essa visualização Isso nos leva ao segundo método que podemos criar uma função agregada que está disponível globalmente para todas as outras planilhas ou pastas de trabalho conectadas à fonte Tudo bem, agora digamos que eu gostaria de ter um campo extra dentro da minha fonte de dados para encontrar o total de vendas. Para fazer isso, vamos criar novos campos calculados. É muito simples. Vamos chamá-lo de Total Sales. Então, para ver as funções agregadas no Tableau, podemos conferir as documentações podemos conferir as documentações aqui. Vamos para Todos. E então vamos escolher Agregar. E com isso, você pode encontrar todas as funções agregadas no Tableau Dentro dele, você também pode encontrar as expressões de LOD que temos aqui, a correção include e assim por diante Encontre o total de vendas. Teremos a função sum e, como você pode ver, ela precisará de uma expressão. Serão as vendas. Será apenas um campo. Nós vamos fazer as vendas. E é isso. Como você pode ver, o cálculo é valorizado. Vamos lá e bata, ok. E com isso, obtivemos uma nova medida contínua dentro da nossa fonte de dados. Mas aqui, a diferença entre os cálculos agregados e os cálculos em nível de linha, esses cálculos acontecerão em tempo real, onde o cálculo em nível de linha armazenará os dados dentro da fonte de dados Isso significa que, se você verificar os dados da fonte de dados ou visualizar os dados daqui, verá que não temos nenhuma informação sobre o total de vendas. Agora, se você navegar pelos dados, não temos nenhum campo extra chamado total de vendas. Porque essas informações não serão recalculadas do Tableau e armazenadas armazenadas Isso pode acontecer em tempo real quando você traz o campo para a visualização Isso significa que o Tableau não executará imediatamente os cálculos agregados enquanto você os cria e, em seguida, colocará o resultado na fonte de dados O Tableau fará isso rapidamente. Isso porque o Tableau não sabe o nível de detalhes que você precisa nas visualizações Como você sabe, a fonte de dados tem o nível de detalhes. É por isso que apenas um tipo de cálculo, os cálculos em nível de linha, pode ser pré-executado e armazenado na fonte de dados, e o restante pode permanecer em funcionamento. Isso significa que nosso novo campo calculado usando as funções agregadas não armazenará nenhum dado na fonte de dados Os dados serão calculados. Depois de arrastá-lo e soltá-lo dentro da exibição, ele ficará vazio, desde que você não o use. Vamos fechar isso aqui. E vamos arrastá-lo e soltá-lo na exibição para verificar os resultados. Agora, nessa visualização, temos o total de vendas dos produtos porque o nome do produto controlará o nível de detalhes. Digamos que você gostaria de ter o total de vendas por categoria. Nessa visualização, você precisa remover o nome do produto. Para fazer isso, vamos remover o nome do produto da exibição. E com isso obtivemos o total de vendas de cada categoria. Isso significa que os cálculos agregados ou a granularidade das medidas dependerão do nível de detalhes das visualizações A dimensão pode controlar tudo. Vou controlar o nível de detalhes que vemos na exibição. Então, agora vamos entender como Tableau trouxe esses números para a exibição Ok, então na fonte de dados temos 15 pedidos. E nas visualizações, dissemos: ok, gostaríamos que a categoria Tableau fosse usada e levasse a categoria para as E lá dentro existem dois valores. Então, vamos pegar os acessórios e os monitores. Então, teremos com isso apenas duas linhas. Então podemos ter as vendas, o total de vendas. Tableau vai agregar as vendas de cada categoria Então, como você pode ver, o Tableau dividirá os pedidos em dois grupos Um com a categoria acessórios e outro com o monitor. Agora, para encontrar o total de vendas da tabela de acessórios, vamos simplesmente agregar todos esses valores das vendas e colocar o resultado na saída O primeiro, que terá cerca 2377 para a próxima mesa de grupos, pode fazer o mesmo Vamos analisar todos os pedidos abaixo da categoria Monitor and go e agregar todos os valores que obteremos em torno de 4.129. Como você pode ver, tabela pode dividir as linhas pela dimensão usada nas nas Vai ser por categoria, vai ser dividido em dois grupos. E então você pode aplicar as funções agregadas. Vamos passar para o próximo. Gostaríamos de encontrar a média de vendas para cada categoria. Para fazer isso, vamos criar um novo campo calculado e criar um novo campo calculado vamos chamá-lo de Média de Vendas. A função é muito simples. É o AVG, a média. Então, podemos fazer nossas vendas de campo e pronto, é bem simples. Vamos clicar em Ok. E, como de costume, teremos um novo campo vazio dentro da fonte de dados, mas depois de arrastá-lo e esfregá-lo na exibição, o cálculo acontecerá. Vamos fazer isso. encontrar a média de vendas para cada categoria. A forma como o Tableau fez os cálculos é muito simples. A tabela dividirá novamente as linhas dentro das outras em dois grupos. O primeiro grupo de acessórios, então vai continuar. Todos esses valores dentro das vendas. E então ele será dividido pelo número total de pedidos dentro dessa categoria. Aqui temos cerca de oito pedidos. O valor final será em torno de 297. A mesma coisa acontecerá com a segunda tabela de grupos, somando todos esses valores e dividindo por sete porque temos apenas sete pedidos para o monitor e obteremos 590 como resultado Podemos ver novamente que essa categoria de dimensão está decidindo como o cálculo pode acontecer e também como os dados serão divididos Isso é tudo para a função média. Vamos passar para o próximo. Nós temos a contagem. Digamos que gostaríamos de encontrar os pedidos para cada categoria. Para fazer isso, podemos criar novamente um novo campo calculado, e vamos chamá-lo de número de pedidos. A função é muito simples, então vamos usar as contagens e, dentro dela, precisamos de apenas um campo. Desta vez, vamos contar os IDs do pedido. Para fazer isso, usamos o ID do pedido e pronto. Estamos contando quantos IDs de pedidos temos em nossa fonte de dados. O cálculo é válido, vamos clicar. OK. Como de costume, obteremos uma medida contínua em nossa fonte de dados. Vamos soltá-lo na exibição e verificar os resultados. Podemos ver que nos acessórios recebemos oito pedidos e no monitor recebemos sete pedidos. Agora vamos ver como a Table está fazendo isso. É muito simples. Novamente, nossos dados são divididos em e o Tableau começará simplesmente contando as Então, quantas linhas temos dentro dos acessórios? Serão oito linhas. Temos aqui oito pedidos. E se você contar as linhas do monitor, também receberá sete pedidos. Com a função de contagem, estamos simplesmente contando as linhas. Isso significa que nos acessórios temos oito linhas e no monitor recebemos sete pedidos. Há mais uma coisa especial sobre a contagem. Digamos que, dentro de nossos dados, temos valores nulos Digamos que não temos nenhum ID de pedido. Está vazio, é nulo. Então, o que pode acontecer aqui? O Tableau não contará isso. Então, neste exemplo, o Tableau contará apenas seis em vez de sete, obteremos seis E isso também afetará a função anterior, a média, como aprendemos antes. Ele somará todos esses valores e poderá ser dividido pelo número de pedidos. Então, digamos que temos aqui um nulo desta vez. O Tableau não o dividirá por sete. O Tableau vai dividi-lo por seis. E aqui, novamente, um lembrete que precisamos lidar com os nulos dentro de nossos dados à medida que aprendemos antes de usar a extremidade z ou o final de Nal e assim por diante Então, se dividirmos em seis, pode ser diferente de dividi-lo por sete, o que é mais correto, desculpe, temos sete pedidos São seis pedidos, ou seja, preste atenção se você sentir que está fazendo os agregados em cima deles, sejam eles nulos ou não Porque, com um nulo aqui, obteremos resultados imprecisos Não temos seis pedidos, temos sete pedidos dentro do monitor. Tudo bem, então isso é tudo para essa função, a contagem. Tudo bem, agora vamos passar para uma função muito semelhante no Tableau chamada contagem D. Ela retornará o número de valores exclusivos ou distintos em um campo Parece muito parecido com as contagens, mas aqui temos uma diferença entre elas, onde contamos apenas os valores distintos. Vamos dar um exemplo para entender a diferença. Gostaríamos agora de mostrar o número de produtos, cada categoria. Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamar isso de número de produtos. Desta vez, vou começar primeiro com as contagens de funções para mostrar as diferenças entre elas. E vamos usar o ID do produto de campo. Vamos selecionar isso. E então, ok novamente, temos um novo campo calculado. Vamos mostrar isso nos resultados. E podemos ver que os resultados são muito semelhantes ao número de pedidos aqui. Novamente, temos oito produtos para os acessórios e sete produtos para o monitor. Agora, o que aconteceu aqui? Bem, se você verificar os dados do pedido, temos apenas dois produtos com os acessórios e também apenas dois produtos para o monitor. Por que temos Ta e Civil. E isso porque o Tableau vai contar o número de linhas, seja como se fossem duplicatas ou não, não importa Então, o Tableau vai contar. Ok, aqui temos oito linhas, que significa que temos oito produtos. É por isso que não podemos usar a função count para essa tarefa. Temos que usar outra coisa em que vamos usar a contagem D. Vamos mudá-la. Vou acessar os campos calculados. Basta adicionar um D após a contagem para usar a próxima função. Portanto, contamos o ID do produto. Vamos clicar em OK. E como você pode ver no resultado, agora temos dois para os acessórios e dois para o monitor. Então, vamos ver como o Tableu vai funcionar aqui. Tableau pode contar os valores distintos ou exclusivos dentro do campo Desta vez, o Tableu prestará atenção ao conteúdo do campo, então começará a contar Ok, aqui temos o mouse da USP. Esse é um deles. Então, na próxima , temos as mesmas informações. O Tableau não contará nada. O mesmo para o terceiro, depois para o quarto pedido, temos um novo produto. Então, aqui temos um novo valor, o teclado logístico. Então, aqui temos dois, depois passamos para a mesma coisa. Então, aqui temos os mesmos valores. O Tableau não os contará no final. O Tableau contou aqui com dois valores exclusivos. Aqui temos dois produtos para os acessórios, é por isso que o Tableu vai sair e colocar A próxima categoria, então começamos da mesma forma, o monitor LG full HD. Este é um produto, o segundo é o mesmo. O valor não o contará e, em seguida, passará para o terceiro. Como você pode ver , são novos produtos, novos valores. Então, vai contar dois. E o resto não contará nada porque também a tabela Duplicates contará o número de valores exclusivos dentro do campo É por isso que também teremos aqui dois que são mais precisos. Temos apenas dois produtos para os acessórios e apenas dois produtos para o monitor. Essa é a diferença entre contar e contar D. O contador simplesmente contará cegamente, quantas funções temos em cada categoria Mas a contagem D vai verificar o conteúdo, e vai contar apenas os valores únicos e distintos. Tudo bem, agora vamos passar para os dois últimos. Temos o máximo e o mínimo. São funções muito simples no Tableau. O máximo pode encontrar o valor mais alto em um campo e os homens podem encontrar o valor mais baixo em um campo. Vamos verificar como isso pode funcionar. Então, digamos que gostaríamos de mostrar as maiores vendas de cada categoria. Para fazer isso, vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de maior número de vendas. E então podemos usar a função max e temos as vendas. É muito simples, sempre precisa de um campo definido. Vamos clicar em OK e verificar os resultados. Vamos colocá-lo na tela para que possamos ver a maior venda dentro dos acessórios é a 525 e a maior venda do monitor é a 1691 Então, vamos ver como isso funciona. Como de costume, nossos dados são divididos em dois grupos. Começamos com o primeiro grupo, então vamos verificar todos esses valores. Quais são os valores mais altos dessas vendas? Será a tabela 525 que o apresentará como resultado Em seguida, vamos passar para o segundo grupo. Então, a tabela vai pegar todos esses valores e compará-los uns com os outros para encontrar o valor mais alto. E será esse pedido número dois como o maior número de vendas dentro de nossos dados para a categoria. Monitore isso. É assim que a função max funciona no Tableau Vamos para a próxima para encontrar as vendas mais baixas para cada categoria. Nós vamos fazer as mesmas coisas. Teremos um novo campo calculado, com as menores vendas. Desta vez, podemos usar a função e, em seguida, nosso campo Sales que define clique em Ok. Vamos apresentá-lo também como resultado para compará-lo. Portanto, podemos descobrir que as vendas mais baixas nos acessórios são 56. E o menor valor também para o monitor é 40. A mesma coisa, Tableau. Vou verificar todos esses valores para o primeiro grupo, quais são as vendas mais baixas? Como você pode ver, será essa ordem, a ordem número dez será o valor mais baixo. E então o Tableau verificará esses grupos de valores para encontrar o valor mais baixo, que será esse 139 Tableau está apenas aproximando os números, é por isso que temos aqui 40, mas na realidade são 39,97. Então é isso É assim que o máximo e o principal funcionam no Tableau. Como você pode ver, as funções agregadas no Tableau são muito simples Acho que essas funções são o tutorial mais fácil que fiz na série Tableau Tudo bem, pessoal, então isso é tudo para essas seis funções a fim de agregar as medidas da nossa fonte de dados Em seguida, falaremos sobre como agregar as dimensões usando a função muito confusa, o 146. Função de atributo no Tableau | ATTR: Vamos falar sobre outra função agregada no Tableau Mas desta vez essa função vai ser muito especial e muito confusa Muitas pessoas se confundem primeiro sobre a função de atributo no Tableau Como sempre, podemos entender o conceito por trás disso e depois praticar no Tableau Anteriormente, aprendemos que a função agregada vai agregar os números, as medidas dentro da nossa fonte de dados Isso faz sentido, certo? Para ter o total de vendas na exibição. Mas agora, que tal agregar os valores das dimensões, por exemplo, os clientes ou os produtos Como agregar esses valores? Não podemos usar a função soma para agregar as dimensões Podemos usar a função de atributo, a função de atributo no Tableau, agregando os valores das dimensões da fonte de dados e apresentando o resultado na exibição Mas desta vez eu gostaria de agregar os valores dos clientes pelos produtos Para fazer isso, podemos usar o atributo function. Para os clientes na exibição, podemos ter dois valores. Primeiro, temos o produto dimensional. Este vai definir o nível de detalhes dessa visualização. Aqui temos outro campo onde podemos ter o resultado da agregação dos clientes, o atributo do cliente Aqui temos duas opções. O primeiro, se todos os valores forem iguais, retornará um único valor, o mesmo valor. Ou, se tivermos vários valores , isso retornará o risco. Isso pode parecer muito confuso ou complexo, mas não se preocupe Vamos seguir o exemplo novamente aqui, já que estamos agrupando os dados pelos produtos que o Tableau vai usar e agrupando os pedidos pelos O primeiro grupo para o produto número um, o segundo grupo para dois e assim por diante. Nas visualizações, teremos apenas uma linha para cada grupo, como qualquer outra função agregada. Agora, para o primeiro grupo, teremos uma linha, a de pagamento, e o Tableau verificará os valores dos clientes desse grupo Como você pode ver, temos as mesmas informações nessas três linhas Temos John, John, John. Temos o mesmo valor, então estamos nas primeiras opções. Se todos os valores forem iguais, ele poderá retornar um único valor. É por isso que a mesa vai voltar. Na saída, John com esse tablet implementou a primeira opção. Vamos para o próximo grupo. Então, os dois, como você pode ver nos clientes, e os dois, temos aqui valores diferentes. Então, o primeiro é John, o segundo é Maria. Maria, não temos os mesmos valores e direitos. Temos valores diferentes. É por isso que o Tablet executará a segunda opção, porque temos vários valores e a tabela retornará o risco. É por isso que temos aqui e enganamos outros resultados. É assim que a função de atributo funciona no Tableau. Vamos passar para os próximos produtos. Vamos ver que temos o P três e, como você pode ver temos aqui novamente dois valores diferentes, John e Maria. Eles não são os mesmos. É por isso que a segunda opção será ativada. E a tabela vai ter o asterisco. Outros resultados para o produto. Quatro, vamos verificar. Temos Maria e Maria, temos o mesmo valor. É por isso que a tabela executará a primeira opção em que todos os valores são iguais e , em seguida, obteremos o mesmo valor na saída. É por isso que temos Maria. Isso é tudo para a função de atributo. É muito simples, certo? Depois de ter um exemplo , tudo ficará claro. Novamente, se os valores forem os mesmos, como aqui John, obteremos o mesmo valor. E se os valores forem diferentes, então você tem vários valores, então a tabela terá o Asterix E agora você pode perguntar o que esse Asterix significa na visão tabela o usará como um destaque ou aviso para que você informe que há mais detalhes neste campo dentro dos clientes e o Asterix também pode ajudá-lo a entender a relação entre as dimensões entre, por exemplo, os clientes e os produtos Como você pode ver, para o produto dois, temos vários valores, então é como um relacionamento. Mas para o produto um, temos um relacionamento individual. Portanto, temos apenas um cliente para apenas um produto. Com isso, você pode entender a relação entre as dimensões. Tudo bem, com isso, entendemos que, no Tableau, podemos, é claro, agregar as medidas como na função soma Além disso, podemos agregar as dimensões dentro da fonte de dados usando a função de atributo no Tableau Portanto, essa é a principal tarefa que geralmente usamos a função de atributo para agregar as dimensões Agora vamos voltar ao Tableau para praticar essa função Tudo bem, então vou mostrar um exemplo muito rápido como criar os atributos no Tableau Vamos ficar com a pequena fonte de dados. Desta vez, vamos até os clientes. Também vamos levar os países e as cidades para ver a vista. Agora, eu gostaria que isso agregasse a dimensão da cidade dentro dessa visão Para fazer isso, podemos usar o atributo function. Há duas maneiras de fazer isso. Seja global ou localmente, como de costume, localmente somente para essa visualização, globalmente para todas as outras planilhas Vamos ver o mais rápido, o local. Para fazer isso, vamos até a cidade aqui, escrevemos e clicamos nela, e então você pode encontrar essa opção entre as dimensões e as medidas. Desta vez, temos os atributos. Novamente, essa não é a terceira opção dos metadados que aprendemos antes, dimensões e medidas. Isso é simplesmente uma função agregada que Tableau acabou de colocar entre essas duas opções Não é a terceira opção, é uma função agregada Vamos clicar nisso. Agora podemos ver pelo nome do campo, temos o atributo de função aplicado no campo Cidade. E o nível de detalhes em nossas visualizações não é mais a cidade como antes, agora é o país, a cidade terá um valor agregado Para a França, temos Paris, para a Alemanha e os EUA, temos o risco. Vamos ver rapidamente como o Tableau fez isso. Ok, aqui é muito especial sobre a função de atributo no Tableau Não é como todas as outras funções agregadas em que partimos da fonte de dados Aqui, começamos com as visualizações, dependendo do nível de detalhes de visualização que temos dentro da Ele vai fazer o cálculo. Aqui temos as visualizações, o país e a cidade Ele vai se concentrar apenas nessas duas dimensões. No início, temos a França, Paris e temos dois valores para a Alemanha e dois valores para os EUA. Como a única dimensão do país que temos na vista e na cidade pode ser uma agregação, o nível de detalhe será o país Isso significa que teremos apenas três linhas, apenas três valores. O Tableau nos mostrará, como podemos ver aqui no lado esquerdo, que temos a França, a Alemanha e os EUA Agora, como aprendemos, o Tableu vai verificar os valores Se todos os valores forem iguais, obteremos o mesmo valor para a França, temos apenas um valor, será o mesmo valor, Tableau o colocará na saída Então, na próxima, Alemanha, temos esse grupo de linhas. Temos duas filas, Berlim e Stuttgart. Temos dois valores diferentes. É por isso que o Tableau colocará o asterisco na saída. O mesmo para os EUA. Como você pode ver, temos dois valores diferentes, então temos vários valores e, para isso Tableau também pode mostrar o Astrisk nas saídas E é por isso que temos aqui apenas Paris para França e dois Astriskis para os outros dois países Então você pode ver que isso é muito simples. Vamos ver outro exemplo para entender o caso de uso dos atributos. Tudo bem, pessoal, então agora podemos perguntar, ok, bom. Agora podemos agregar as dimensões, mas onde posso usá-las em meus painéis? Então, quais são os casos de uso reais das funções de atributos no Tableau Bem, geralmente eu costumo usar as funções de atributos em dois casos de uso. O primeiro dentro da dica de ferramenta, onde eu quero mostrar aos usuários mais detalhes sobre as agregações Deixe-me mostrar como eu costumo fazer isso. Vamos até a grande fonte de dados e depois vamos até os clientes. Vamos pegar, por exemplo, o país, a cidade, todas as informações sobre o local e também o código postal Então, como de costume, gostaríamos de mostrar as informações de vendas Então, vamos aos pedidos e levar as vendas para as colunas. E vamos mostrar os rótulos e também a cor das vendas. Agora podemos ver que o nível de detalhes da nossa visualização será baseado no código postal Como isso nos levará ao nível mais baixo de detalhes, digamos que os requisitos queiram que tenhamos o nível de detalhes da cidade e não o código postal. Há duas maneiras de fazer isso. Ou podemos remover o código postal da vista aqui. Com isso, obtivemos o nível de detalhes da cidade. Mas agora vamos ver que eu ainda quero trazer as informações do código postal para esse visual como um detalhe para os usuários Eu não posso simplesmente arrastar e tentar. Coloque aqui, ele vai dividir os dados, certo? Você pode ver aqui, Paris, que temos dois valores. Em vez disso, podemos usar as funções de atributo no Tableau se ainda precisarmos apresentar as informações do código postal nessa visualização Como aprendemos antes, podemos ir até aqui e mudar rapidamente para atributo, ou podemos criá-lo globalmente para reutilizá-lo em diferentes planilhas Vamos escolher isso. Vamos criar um novo campo calculado. Vou chamá-lo de atributos, código postal. A função é muito fácil. Ele estará no atributo e aceitará somente um campo. Serão os códigos postais. Deveria ser uma dimensão. É isso aí, o cálculo é válido. Vamos lá e bata. Ok, então temos um novo campo calculado, uma nova dimensão. Vamos trazê-lo para a vista. Eu removo o código postal. Agora podemos entender rapidamente, do ponto de vista, que o código postal e a cidade estão quase no mesmo nível de detalhes. Como você pode ver, sempre temos valores, mas apenas dois países onde temos o asterisco Então temos o Paris e o Portland. Com isso, entendemos a relação entre o código postal e a cidade. Eles estão quase no mesmo nível, mas às vezes temos mais detalhes. Em Paris, temos aqui valores diferentes para o código postal e também para o Portland Agora, para mostrar esses detalhes para os usuários, podemos deixá-lo como um campo aqui como cabeçalho ou uma maneira melhor economizar alguns espaços nas visualizações e não mostrar muitos cabeçalhos Podemos mostrar isso na dica da ferramenta. Para fazer isso, vamos arrastar nosso campo e soltá-lo nos detalhes. E então temos aqui essa opção para configurar nossa dica de ferramenta. Vamos entrar nela agora. Como você pode ver, temos quatro informações, cidade, país, vendas e nosso novo campo, o atributo código postal Mas eu gostaria de renomeá-lo para facilitar a leitura dos usuários, então serão as informações do código postal Vamos clicar em OK e agora em Adicionar. Os usuários estão passando o mouse sobre essas informações. Você pode ver que temos mais detalhes sobre a cidade. Temos as informações do código postal dentro dele e, se tivermos vários valores, como em Paris, podemos ter o Astrisk eu normalmente expliquei para os usuários Se você encontrar o risco As, significa que temos mais detalhes sobre as agregações, o que pode despertar a curiosidade dos usuários em fazer análise mais detalhada sobre os códigos postais em vez das cidades E com isso, estamos apresentando as informações do código postal, mesmo que nosso nível de detalhes nas visualizações seja a cidade Esse é um caso de uso muito comum para o atributo em que você pode apresentar mais detalhes das visualizações. Mesmo que você tenha uma quantidade muito alta de dados agregados na exibição, e para isso usamos o funcionamento de redução no Tableau Mas às vezes acabamos, como na maioria das situações, que os usuários querem ver essas informações, querem ver esses códigos postais e as informações de vendas Para fazer isso, fazemos o seguinte. Criamos novas planilhas e, desta vez, criaremos uma visualização onde está o código postal, o nível de detalhes, tudo o que precisamos é o código postal e também as vendas. Arraste e solte as vendas na exibição. Vamos aumentar um pouco para ver as informações do cabeçalho. Então é isso. Vamos chamar isso de vendas por códigos postais. Essa exibição agora pode ser incorporada na exibição original. Para fazer isso, vamos voltar à nossa visão onde temos a cidade como nível de detalhes. Agora, queremos fazer planilhas incorporadas dentro dessa visualização, dentro da dica de ferramenta Vamos ver a dica da ferramenta aqui . Vamos ter uma nova linha. E então vamos para esse menu aqui, as inserções. Com a primeira opção, temos a tabela de planilhas nos mostrará todas as planilhas que temos nesta pasta de trabalho Será a última , vendas por código postal. Vamos dar uma olhada nisso. Agora, incorporamos outra planilha dentro da exibição usando a dica de ferramenta que define É muito simples. Vamos lá e bata, ok. Agora vamos passar o mouse sobre essas cidades. Como você pode ver, agora temos uma mesa ou uma vista, pequena visão dentro da dica de ferramenta se você for a Paris. Agora vemos os dois códigos postais, e essas serão as vendas desses códigos postais. É assim que eu costumo fazer na próxima etapa, se os usuários quiserem ver mais detalhes. Mas é claro que isso precisa de mais cálculos e mais recursos no Tableau para colocar uma exibição em outra Se os usuários estiverem satisfeitos com o Astrix, fique com o Mas se eles precisarem de mais detalhes, você precisará criar outra visualização e colocá-la dentro da dica de ferramenta. Tudo bem, então é isso para o primeiro caso de uso. Usamos o atributo para mostrar mais detalhes para os usuários se tivermos uma alta agregação na visualização e geralmente o usamos na dica de ferramenta Tudo bem, agora vamos passar para o segundo caso de uso, em que geralmente uso as funções de atributos em meu projeto para verificar a qualidade dos dados dentro das fontes de dados. Normalmente, se você estiver trabalhando com os dados, você tem algumas expectativas sobre a qualidade dos dados. E se você tiver alguma suspeita, podemos usar as funções de atributos para investigar a situação Por exemplo, digamos que as expectativas em nossos dados de ter apenas um país para cada cliente, os dados não devem permitir, por algum motivo ter vários países para cada cliente. Se você é cético em relação a essas informações ou queremos verificar a qualidade dos dados que obtemos, podemos usar as funções de atributos como Podemos ir, por exemplo, e pegar o ID do cliente. Podemos usar o nome, o sobrenome, mas agora gostaríamos de verificar a qualidade do país. Mas, como temos muitos dados em nossa fonte de dados, agora pode ser muito difícil verificar os valores para entender se temos vários valores para cada cliente ou se é um relacionamento individual? Em vez disso, podemos agregar o país usando a função de atributo Vamos fazer isso desta vez da maneira mais rápida. Ou clique com o botão direito do mouse no país e vamos aplicar a função de atributo. No início, você pode ver, ok, nada mudou. Mas agora, em vez de validar rapidamente os dados, podemos usá-los como um filtro Clique com o botão direito do mouse no país aqui e mostre o filtro. Agora, na tabela lateral direita, mostraremos todos os valores possíveis que poderiam acontecer com essa visualização. Aqui temos o Astersk. Temos França, Alemanha, Itália e EUA. Claro, o que é interessante é o primeiro, então vou remover tudo e selecionar o asterisco Agora podemos ver que, ao selecionarmos o asterisco, não obtemos nenhum dado. Isso é perfeito. Essa é minha, a qualidade dos dados em nossos dados é perfeita e temos exatamente um país para cada cliente. Mas se começarmos a obter dados do Asterix, isso significa que temos vários valores para cada cliente e podemos investigar essa situação Portanto, esta é uma análise única nossos dados para verificar a qualidade dos dados. Mas digamos que no dia seguinte ou no próximo mês, tenhamos muitos novos clientes e queremos sempre verificar essas informações Podemos criar painéis de qualidade de dados para nós ou para os usuários verificarem se nossas expectativas estão corretas, selecionando apenas o Asterix E podemos explicar que esperamos que essa visão esteja sempre vazia. Se essa visualização não estiver vazia, então temos um problema de qualidade de dados. E podemos adicionar essas informações no título. Podemos chamar isso de verificação de qualidade de dados. Então, é sobre os vários países. Espera-se que esteja vazio. Se estiver vazio, então está tudo bem. Isso é tudo para o segundo caso de uso da função de atributo no Tableau Como você pode ver, é muito útil direitos do projeto entendam seus dados, façam verificações de qualidade de dados e assim por diante Ou também para mostrar mais detalhes para os usuários dentro da dica de ferramenta. Tudo bem, então isso é tudo para a função de atributo no Tableau E com isso, abordamos muitas funções importantes na categoria cálculos agregados Em seguida, podemos começar a falar sobre os cálculos de LOD no Tableau Eles são muito interessantes e importantes de entender. 147. Tableau | Introdução às expressões de LOD: Tudo bem, pessoal. Então, agora vamos falar sobre o terceiro tipo de cálculo do Tableau Temos as expressões de LOD ou cálculos de LOD. É outro tipo para agregar os dados no Tableau E aqui temos apenas três funções que temos: incluir e excluir. E, como sempre, primeiro precisamos entender o conceito por trás deles. Então, podemos ter exemplos suficientes no Tableau. Então, vamos embora. Tudo bem, pessoal, agora podemos entender quando precisamos de expressões de LOD no Tableau usando esse exemplo muito simples Então, digamos que estamos criando uma visualização em que temos as informações da categoria e o nome do produto E agora estamos mostrando o total de vendas de cada produto. Agora, observando essas duas dimensões, você pode entender que o nome do produto está controlando o nível de detalhes em nossa visão. Então, temos cinco produtos e, com isso, temos cinco linhas. Portanto, o nome do produto está dividindo as linhas dessa tabela. Mas agora chegamos ao problema. Se você quiser mostrar na mesma exibição, nas mesmas dimensões e configurar, você deseja mostrar o total de vendas de cada categoria. Bem, não podemos fazer isso enquanto tivermos o nome do produto dentro dessa visualização, porque o nome do produto está dividindo a visualização em Para mostrar o total de vendas de cada categoria. Ou você precisa remover o nome do produto da visualização simplesmente arrastando-o e soltando-o. Você pode ver agora que temos o total de vendas de cada categoria. Mas se você disser, espere, espere, precisamos ver as informações do produto , não podemos ignorá-las. Então, vamos trazê-lo de volta para cá. Se você precisar do nome do produto e ainda quiser ter o total de vendas de cada categoria, precisamos usar as expressões de LOD exatamente nessa situação em que precisamos da ajuda das expressões de LOD para controlar o nível de detalhes de nossas Agora vamos mais longe e entender como o LOD funciona. Ok, agora vamos ter fatos rápidos sobre os cálculos do LOD Primeiro, o cálculo do LOD agregará as linhas da fonte de dados no nível de dimensão que especificamos dentro do Isso significa que a dimensão das visualizações não controlará o nível de detalhes Desta vez, teremos o nível de detalhes das expressões de LOD Os cálculos de LOD, como os cálculos agregados do Tableau, vão para a fonte de dados para consultar os dados lá e, em seguida, trazer o resultado para as visualizações E o cálculo pode acontecer em tempo real. Isso significa que o Tableau pode executar o cálculo somente se você trouxer o campo para as visualizações O Tableau não recalculará nem armazenará as informações dentro da fonte Novamente, do jeito que funciona, as visualizações podem enviar consultas para a fonte de dados e a fonte de dados pode responder com seus resultados É assim que o Tableau executa os cálculos de LOD. Tudo bem pessoal, falamos sobre o nível de detalhes várias vezes durante os tutoriais, mas agora vamos entender o que queremos dizer exatamente com o nível de Digamos que usamos no Tableau somente a medida sem nenhuma dimensão Com isso, estaremos no nível um e obteremos, por exemplo, o total de vendas se você estiver usando a medida Sales Tableau Vou resumir todas as vendas dentro da fonte de dados e apresentá-las como apenas uma linha, um valor Sem usar nenhuma dimensão, obteremos o nível mais alto de agregações. Vamos para o próximo nível. Digamos que usamos uma dimensão como a categoria. Em nossa pequena fonte de dados, temos apenas dois valores. O Tableau pode dividir esse valor em dois valores. Aqui podemos ver mais detalhes sobre nossas vendas. Não é apenas um valor, agora o temos como dois valores. Isso significa que essa dimensão dividirá nossa visão em duas linhas. Passando para o terceiro nível, digamos que você use o país dentro da fonte de dados. Temos três países, o que significa que teremos três fileiras. Agora temos mais detalhes sobre as vendas. Então, como você pode ver, as vendas serão divididas em três linhas. Isso significa que o nível de detalhes da categoria é diferente do país. Na categoria, temos duas linhas. No país, podemos ter três fileiras. Passando para o último nível. Se você trouxer o ID do pedido para as visualizações, obterá o nível mais alto de detalhes É exatamente o nível de detalhes que temos dentro da fonte de dados. Não temos em nosso modelo de dados nenhuma dimensão que divida essas linhas em mais detalhes. Então, agora estamos na parte inferior, no nível mais alto de detalhes. E podemos ter exatamente 15 linhas, porque temos 15 pedidos. Isso significa que cada uma dessas dimensões dividirá as visualizações em diferentes níveis de detalhes A categoria vai dividi-lo em dois países três, nome do produto quatro, ID do pedido, vai dividi-lo em 15 linhas. Isso significa que o nível de detalhes é o mais alto na ID do pedido e será o mais baixo se você não usar nenhuma dimensão. O oposto, se você estiver falando sobre as agregações. O nível mais alto de agregações, se você não usar nenhuma dimensão E você obterá o nível mais baixo de agregações se usar uma dimensão como a ID do pedido que entendemos Cada dimensão nos leva a um nível diferente de detalhes seja, o que queremos dizer com o nível de detalhes no Tableau Tudo bem, pessoal, agora vamos entender as funções do LOD no Tableau Mas primeiro podemos dividir essas três funções em duas categorias. A primeira será a estática. Onde temos apenas uma função, ela é a fixa. No segundo, temos os cálculos dinâmicos. E aqui temos as duas funções de incluir e excluir. Se você quiser ter um cálculo fixo ou estático, você pode usar fixo. Mas se você precisar de mais dinâmica, precisará incluir e excluir as dimensões. Dentro de nossas visualizações ou nas expressões de LOD, defina o nível de detalhes e cada dimensão tem um nível diferente de Por exemplo, a categoria tem apenas dois valores. Isso significa que o nível de detalhes aqui é muito baixo em comparação com o ID do pedido, onde temos o nível mais alto de detalhes. Digamos que nosso nível atual de detalhes dentro da visualização seja o país. Então, temos o nível três. Podemos usar a ordem das expressões de LOD para reduzir os cálculos a um nível mais baixo de detalhes E podemos usar a função exclude ou a função fixa para trazê-la, por exemplo, para o nível dois na categoria. Mas agora, para apresentar os cálculos na visão atual, o que pode acontecer? Os valores podem ser duplicados ou duplicados, como vimos no último caso de uso, em que temos as tabelas e duplicamos ou replicamos todos Ou podemos usar as expressões de LOD para nos levar a um nível mais alto de detalhes como o uso de include ou fixed Mas agora, se quisermos trazer volta os cálculos para a visualização atual, precisamos fazer agregações como fizemos o número médio de clientes para cada categoria Como os clientes têm um nível de detalhes mais alto do que a categoria, você deve prestar atenção às dimensões que está usando nos cálculos de LOD Se isso vai levar as agregações a um nível mais alto de detalhes , você precisa se concentrar nas funções agregadas que está usando para levar o resultado ao nível atual de detalhes na exibição Isso significa que sempre precisamos agregar dados para voltar a um nível inferior de detalhes ou a um nível mais alto de agregações Sempre aqui, temos que usar funções agregadas para voltar ao nível atual de detalhes Mas se estivermos acima, é fácil. Vai ser apenas uma duplicação replicada. Tudo bem, pessoal, espero que tenha ficado claro. Esse é um dos conceitos mais complicados que temos no Tableau, se você comparar com todos os outros conceitos Tudo bem, pessoal, agora vamos entender a sintaxe das expressões de LOD. Eles começam com o nome da função, então ela será corrigida, incluída ou excluída. Depois disso, temos os pontos duplos. Em seguida, temos que definir as agregações. É como os cálculos agregados algo como soma das vendas, média das vendas, máximo e assim por diante Mas a agregação mais comum que usamos aqui é a soma de alguma coisa Vamos dar alguns exemplos. Podemos seguir o seguinte. Como dizemos fixo, não especificamos nenhuma dimensão e, em seguida, especificamos as agregações que temos neste exemplo, a soma das vendas Agora pense nas expressões de LOD à medida que você cria e visualiza no Tableau Você sempre precisa especificar as dimensões e as medidas das agregações. Aqui, estamos pedindo à Tableau que faça a soma das vendas sem considerar nenhuma dimensão Agora vamos adicionar dimensões dentro do cálculo. Como, por exemplo, a categoria aqui. Novamente, a mesma analogia. É como se você estivesse criando uma visão a partir da categoria de dimensão e da soma agregada das vendas Obviamente, você pode adicionar mais dimensões, como a categoria e o nome do produto. Na mesma analogia, temos duas dimensões na categoria de visualização, nome do produto e, em seguida, temos a soma das vendas Agora, é claro, podemos adicionar mais dimensões, como a categoria, o nome do produto, a mesma analogia. Estamos adicionando duas dimensões à categoria de visualização e ao nome do produto. E a agregação é a soma das vendas. E, claro, podemos usar outras funções, como incluir ou excluir nesses exemplos, ou outras agregações como a média de vendas e assim por diante Então, como você pode ver, criar uma expressão de LOD é muito semelhante Ao criar qualquer visualização, você sempre precisa definir as dimensões e as agregações das medidas Então, isso é tudo sobre a sintaxe das expressões de LOD. 148. Tableau | Expressão de LOD FIXO: Tudo bem, então há dois tipos de níveis de detalhes. Lod, o primeiro é aquele que definimos dentro de nossas visualizações Chamamos isso de visualização de LOD, e o outro que definimos nos cálculos, chamamos de expressões de LOD Agora, digamos que, dentro das visualizações, temos duas dimensões, categoria e país. E nós temos as vendas. Agora, no lado direito do LOD, se você usar a função fixa, digamos que temos a categoria fixa, Soma das vendas O que fizemos aqui é exatamente como se você estivesse construindo qualquer outra visão. Você precisa sempre de uma dimensão. E, como agregação o Tableau vai, digamos, criar internamente uma exibição oculta com a categoria de dimensão e a soma agregada das vendas Aqui, como dizemos que é uma função fixa, o Tableau ignorará a dimensão que temos na exibição, para que ela possa funcionar completamente independente das dimensões independente das dimensões apresentadas na exibição Isso significa que o cálculo será muito detalhado e não importa o que você fará nas visualizações Nada mudará no cálculo da expressão de LOD. O que eu realmente quero dizer? Digamos que, na exibição, você tenha adicionado uma nova dimensão, digamos que o produto agora tenha feito uma alteração nas visualizações Agora temos três dimensões, categoria de produto e país. Mas a expressão LO D não mudará em nada. Ele obterá exatamente os mesmos resultados possíveis, tem a categoria e a agregação. Vendas. Portanto, esse é o objetivo principal da função fixa, torná-la independente das dimensões que temos dentro da visão. Então, tudo ficará estático. E essa é exatamente a principal diferença entre essa função e as outras duas, incluir e excluir. Então, como você pode ver, criar as expressões de LOD é muito fácil É muito parecido criação de visualizações no Tableau, arrastando as dimensões e agregações arrastando as dimensões e agregações Em vez disso, você precisa defini-lo dentro do cálculo. E você sempre precisa definir as dimensões e as agregações. Então, é muito simples. Depois de entender isso, vamos passar para a próxima, para a exclusão. Tudo bem pessoal, agora de volta à nossa visão de onde temos o nome do produto. Nas visualizações, não podemos usar os cálculos agregados para mostrar a categoria pi de vendas totais Para resolver isso, vamos usar as expressões de LOD usando a função fixa Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-la de categoria pi de vendas. Agora vamos usar a função fixa. Então, vamos começar a corrigir as gorjetas e usar essa sugestão daqui Agora, a seguir, temos que definir a dimensão. Como dizemos categoria Pi de vendas , precisamos da categoria. Vamos adicionar a categoria de dimensão e depois dobrar ponto e a agregação pode ser a soma das vendas No final, temos que fechar os pacotes. Como você pode ver, é muito simples. Precisamos definir a dimensão e também a agregação de que precisamos nas visualizações Vamos clicar em Ok. Mas, como sempre, obteremos um novo campo calculado na medida e ele será calculado em tempo real. Isso significa que a tabela não armazenará agora os resultados na fonte de dados. Vamos pegar os resultados, arrastá-los e soltá-los na exibição aqui. Agora vemos nos resultados que temos as vendas por categoria. Estamos ignorando o nome do produto Dimension. E é totalmente baseado na categoria Dimensão. Eu geralmente trabalho com as expressões de LOD para entendê-las Sempre imagino que o Tableau esteja criando uma exibição separada para calcular as expressões LD Em seguida, adicione-a à visualização atual. Então, deixe-me mostrar o que quero dizer com isso. Vamos abrir novamente nosso campo calculado. E no lado direito, temos aqui a tabela de detecção de informações da fonte de dados. Vou consultar esses dados. Estamos dizendo categoria fixa, que significa que podemos pegar a categoria de dimensão. E dentro há dois valores. Temos os acessórios e o monitor. Em seguida, temos a soma das vendas. Esta é a tabela de agregação, vai pegar as vendas e começar a fazer a agregação Então, ele vai resumir todos esses valores. Nas primeiras seções dos acessórios, obteremos o total de vendas dos acessórios. E então o Tableau resumirá todas as vendas da segunda categoria E com isso, obteremos o total de vendas monitorando a saída do nosso cálculo. A expressão LOD pode ser mais ou menos assim. Como você pode ver, o nível de detalhes na expressão de LOD é completamente diferente da exibição Aqui temos apenas duas linhas e, na exibição, temos cinco linhas. Na próxima tabela de etapas, vamos mesclar esses resultados com a exibição Temos os três primeiros produtos pertencentes à categoria acessórios. É por isso que estamos vendo os valores, o total de vendas do acessório na vista. E então os próximos dois produtos pertencem à categoria Monitor. É por isso que estamos vendo o total de vendas pelo monitor. É assim que eu costumo fazer para entender expressões se as coisas ficarem complicadas. Agora, mais uma coisa sobre os cálculos fixos. Dizemos que é estático. Está consertado. Portanto, não importa o que eu esteja apresentando na exibição, sempre obteremos os mesmos resultados e nada mudará na expressão LOD O que quero dizer com isso é que vamos mudar algumas coisas. Vamos retirar o nome do produto. Você pode ver que ainda temos os mesmos valores. Vamos adicionar, por exemplo, o país à exibição. Vamos até as delegações e basta adicionar os países. Como você pode ver, nada para mudar. A expressão LD pode ter exatamente os mesmos valores e é estática. Tudo bem, pessoal, é assim que a expressão de LOD fixa funciona no Tableau. Tudo bem. O seguinte caso. Eu gostaria de criar um histograma para medir a fidelidade do cliente Isso significa que eu gostaria de ter as distribuições de dados do número de clientes distribuídas pelo número de pedidos Gostaria de entender aqui qual é o número de pedidos que a maioria dos meus clientes está solicitando Isso significa que eu gostaria de entender o comportamento dos meus clientes. Isso significa que, para construir isso, precisamos de duas medidas, o número de clientes e o número de pedidos. Bem, antes de aprendermos a construir histogramas, mas apenas a partir de uma medida Se você tiver duas medidas, desta vez precisamos criar expressões de LOD Então, agora vamos fazer isso passo a passo para aprender como criar esse visual. Tudo bem, pessoal, então primeiro vamos entender os dados que temos. Vamos mostrar o número de pedidos de cada cliente. Então, vamos até os clientes. Aqui estamos na grande fonte de dados. Então, vamos pegar, por exemplo, o ID do cliente. Com isso, podemos ter uma lista de todos os clientes dentro da fonte de dados. E então vamos ver os pedidos e pegar as contagens de pedidos. Com isso, obtivemos a contagem de pedidos de cada cliente. Agora vamos classificar os dados para que possamos ver que temos apenas um cliente com o maior número de pedidos, 29. Então, temos três clientes que pediram a mesma quantidade. Temos 2083 vezes que três clientes pediram a mesma quantidade Então, temos um cliente que pediu 26. Então temos aqui, cinco clientes que pediram a mesma quantidade. Temos 25 pedidos, esses cinco clientes. Agora, como temos duas medidas, o número de pedidos e o número de clientes, temos que transformar uma delas em uma dimensão. Então, vou trabalhar agora com o número de pedidos. Para transformá-lo em uma dimensão, queremos esses valores, o 292-82-6205. Para fazer isso, podemos criar uma expressão de LOD usando o 292-82-6205. Para fazer isso, podemos criar uma expressão de LOD usando a função fixa. Vamos criar um novo campo calculado. Podemos fazer vários pedidos por cliente. Vamos criar algo muito semelhante a essa visualização usando as expressões LD. Podemos começar com uma função fixa e, em seguida, nossa dimensão será a ID do cliente, como na exibição. E então nossa agregação será a contagem de pedidos. Você pode escolher o distinto se não tiver certeza se há duplicatas nos pedidos Mas vou ficar com as contas e então poderemos ter o ID do pedido. E então vamos fechá-lo. Com isso, o cálculo é válido, nós apenas construímos exatamente como essa visualização. Vamos lá e pronto. OK. Agora, com isso, temos nosso novo campo aqui, o número de pedidos. Vamos verificar os resultados. Serão exatamente os mesmos dados que temos em nossa visão, mas desta vez temos uma expressão LOD que temos mais controle nessa medida Agora vamos tirar tudo da vista. Só precisamos dos novos campos calculados. E agora vamos mudar para dimensão para ter valores distintos. Em seguida, mova-o para discreto. Então, com isso, temos algo muito parecido com as curvas aqui Temos valores distintos do número de pedidos. Agora, o que falta é, claro, aqui, o número de clientes para ter um histograma Então, vamos até a contagem de clientes aqui e colocá-la na rosa. Com isso, temos exatamente o que queremos, as distribuições de dados do número de clientes Então, como você pode ver aqui, por exemplo, temos três clientes que pediram quatro vezes. E aqui, novamente, temos apenas um cliente que fez o pedido 29 vezes, se você se lembra do exemplo. E então temos aqui aqueles três clientes que pediram 28 vezes. Para que você possa entender rapidamente o comportamento dos clientes apenas verificando a visualização, podemos entender que a maioria dos nossos clientes está pedindo de 11 a 16, o que é muito bom Como se não tivéssemos muitos clientes fazendo pedidos apenas uma vez O lado esquerdo aqui é muito baixo, o que é muito bom. E, claro, agora estamos resumindo todos os dados que temos dentro da fonte de dados nos cinco anos E agora você pode ter a pergunta: o comportamento do cliente muda com o tempo? Para responder a essa pergunta, você precisa trazer o tempo. Então, temos que trazer a data do pedido, vamos arrastá-la e soltá-la nas estradas por aqui. E agora podemos ver rapidamente que o comportamento dos clientes não está mudando com o tempo. Então, como você pode ver, os histogramas parecem idênticos, certo? Portanto, a maioria dos clientes está fazendo pedidos 11 a 15, e isso ocorre ao longo dos anos, e não podemos fazer essa análise sem as expressões de LOD Assim, você pode ver o poder do LOD. 149. Tableau | EXCLUA expressão de LOD: Nas visualizações, teremos exatamente a mesma visualização com as duas dimensões, categoria e país Mas agora, nas expressões de LOD, vamos usar a categoria onde vamos excluir, soma das vendas Agora, o que estamos dizendo ao Tableau é excluir a categoria de dimensão da visualização Isso significa que na expressão LOD no lado direito, obteremos todas as dimensões das visualizações e excluiremos agora a categoria Vamos remover a categoria das dimensões, ou seja, na expressão LOD Agora, neste exemplo, temos o país que controlará o nível de detalhes nas expressões de LOD e o Tableau fará isso novamente, dependendo dessa dimensão, que significa que a função de exclusão sempre removerá as dimensões especificadas no cálculo Aqui, a grande diferença entre a exclusão e a exclusão fixa depende das dimensões que temos na exibição. Digamos que adicionamos outra dimensão à exibição. Então, agora temos categoria de produto e país. O que pode acontecer com as expressões de LOD? Tabla. Vou pegar todas essas dimensões e excluir apenas a categoria. Isso significa que o cálculo agora dependerá apenas do produto e do país. Você pode ver que é muito dinâmico e depende das visualizações. A exclusão sempre reagirá às dimensões especificadas nas visualizações. Vou remover as dimensões que especificamos no cálculo. Passando para a segunda função LD que temos, a exclusão. Digamos que eu gostaria de ter o total de vendas dentro da visualização, mas gostaria de ignorar a categoria de dimensão. Para fazer isso, podemos usar, vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-la de categoria de exclusão de vendas. Começamos com a função exclui, vamos selecioná-la. Em seguida, teremos que especificar a dimensão que deve ser excluída. Depois disso, será a categoria. Como sempre, temos que definir o cálculo agregado Vai ser a soma das vendas. Vamos fechar os pacotes. Então, é muito simples. Estamos dizendo ao Tableau que ignore sempre a categoria dos cálculos, para que tudo seja válido Vamos clicar em OK. E, como sempre, colocaremos nosso novo campo calculado no cérebro de dados. Vamos dar uma olhada na vista para verificar os resultados. Se você verificar os novos resultados, verá que temos números diferentes das vendas por categoria ou das vendas originais. O que está acontecendo aqui? Agora, como estamos usando a função de exclusão no Tableau, o cálculo do LOD dependerá das dimensões da exibição Vamos abrir novamente nosso campo calculado e ver o que o Tableau fará O Tableau dependerá das dimensões que temos dentro da exibição Teremos nos cálculos do LOD, o país e a categoria Mas como estamos aqui dizendo que tudo bem, vá excluir, vá e remova a tabela de categorias, podemos remover a categoria de dimensão e, com isso, ficamos apenas com o país da dimensão. Como aqui temos duplicatas semelhantes, temos apenas três países no final Nas expressões LLD, teremos três linhas. Agora, em qual tabela vou encontrar o total de vendas de cada país? A fonte de dados será dividida em três grupos para cada país. Um deles, temos França, Alemanha e EUA. Isso significa que você vai , por exemplo, para a França, resume todas as vendas desses três pedidos e coloca os resultados na saída e, em seguida, vale o mesmo para a Alemanha E pegue todas essas vendas, resuma e receba também E os resultados de vendas para a Alemanha. E então temos para os EUA, esses quatro pedidos. E vamos resumir as vendas disso para que a saída da expressão fique assim Temos o país e o total de vendas dos países. Agora, se você comparar a visualização com os resultados que temos, como você pode ver, ao excluirmos a categoria, teremos o total de vendas de cada país. Aqui, na França, temos 172 e também na segunda categoria, temos a França Obteremos exatamente o mesmo total de vendas. E a mesma coisa vai acontecer com a Alemanha. Portanto, teremos exatamente os mesmos valores nas duas categorias. Para a Alemanha, também obteremos esse valor. Para o monitoramento na Alemanha, obteremos esse valor. Como você pode ver, depois de entender o que está acontecendo em segundo plano, você entenderá a visão, pois dizemos que a exclusão é dinâmica. Não é como o fixo. Nem sempre obteremos esses resultados. Isso realmente vai depender das visualizações, das dimensões que temos na visualização. Vamos, por exemplo, adicionar outra dimensão à exibição. Vamos buscar os clientes. Vamos até os clientes. Pegue o primeiro nome, vamos deixá-lo aqui. Agora, se você observar atentamente os dados, poderá ver esses números, nada mudou neles porque estão sempre fixados na dimensão da categoria, mas eles excluem que, dessa vez, eles têm números diferentes. Se você comparar o que temos no início, o total de vendas por países, esses números, você não encontrará mais isso nas vendas por aqui. E isso porque adicionamos novas dimensões. Não temos o país. Também temos o primeiro nome dos clientes. Isso significa que agora temos nas expressões do LOD duas dimensões, o país e o primeiro nome. O resultado. A saída da expressão LOD pode ter essa aparência. Temos duas dimensões, país e o primeiro nome. Não temos a categoria, nós a excluímos. Nós o removemos da vista. E então temos o total de vendas para essa combinação de dimensões. O total de vendas de George da França, total de vendas de Maria da Alemanha e assim por diante. Esses números são exatamente os mesmos que você está vendo na exibição. Como você pode ver, a função de exclusão é dinâmica e depende das dimensões que são apresentadas dentro da exibição. É assim que funciona. Agora vamos para o próximo. Nós temos a inclusão. 150. | no Tableau INCLUA expressão de LOD: Tudo bem, agora vamos passar para a função de inclusão. É exatamente o oposto de excluir. Então, teremos o mesmo exemplo nas visualizações. Temos as duas dimensões, categoria e país. E agora vamos dizer que o Tableau inclua a dimensão do cliente E teremos a mesma agregação, a soma das vendas Agora, o que estamos dizendo à tabela com esse cálculo é adicionar mais uma dimensão às visualizações. Para adicionar clientes de dimensão às duas outras dimensões que temos dentro das visualizações. Aqui, novamente, é uma tabela muito dinâmica que pegará as dimensões apresentadas nas visualizações, categoria e no país e as adicionará em uma nova Os clientes que a função inclui são muito semelhantes aos de exclusão. É dinâmico. Depende das dimensões que temos dentro das visualizações. Novamente, no mesmo exemplo, se adicionarmos mais uma dimensão aos produtos, acabaremos tendo três dimensões nas visualizações e na tabela nas expressões de LOD Vou adicionar mais uma dimensão à expressão em que teremos no final quatro dimensões, clientes, categoria de produto e país. Então, isso significa que na função de inclusão, estamos dizendo fazer as agregações em todas as dimensões que temos dentro das visualizações mais uma dimensão que vem do cálculo Então é muito fácil, certo? Então, agora, para resumir, a função fixa é muito estática. Ela não se importa com as dimensões que temos dentro das visualizações. É totalmente independente. Então, permanecerá o mesmo quando você estiver alterando as visualizações. Mas eles excluem e incluem. Eles dependem das visualizações. Portanto, exclua a opção de ir e remova uma dimensão das dimensões apresentadas nas visualizações inclua a opção ir e adicione mais uma dimensão às dimensões apresentadas nas visualizações Então, agora entendemos como essas três funções funcionam no Tableau Então, agora vamos voltar ao Tableau para praticar essas três funções. Então, vamos embora. Tudo bem, agora precisamos de mais atenção sobre essa função. Incluir é mais difícil do que excluir e corrigir, então vamos tomar um café. Vamos. Tudo bem, então, como aprendemos antes cada dimensão tem diferentes níveis de detalhes. Por exemplo, o primeiro nome tem mais detalhes do que o país ou a categoria. Então, agora vem o problema. Se você quiser remover esses detalhes das visualizações, remova os nomes dos clientes E você quer ficar apenas com a categoria e o país. Mesmo assim, você deseja introduzir uma agregação que tenha a ver com os clientes, com uma dimensão que tenha muitos detalhes Por exemplo, queremos trazer aqui uma agregação que mostre a média de vendas de clientes para cada país e categoria Mas sem mostrar as informações do cliente como uma dimensão, vamos remover o primeiro nome daqui Não temos aqui nenhuma informação de clientes. Ainda assim, queremos levar as agregações ao nível do cliente calculando a média de vendas dos Nesse caso, se sua agregação for baseada em dimensões com um alto nível de detalhes, como os clientes ou o ID do pedido, você precisará usar a função incluir Então, vamos ver como podemos fazer isso. criar um novo campo calculado. E podemos chamar isso de média de vendas de clientes. Podemos usar a função include. Então, vamos selecionar a inclusão. Agora, precisamos dizer ao Tableau qual dimensão pode ser incluída na exibição Portanto, atualmente temos a categoria no país, gostaríamos de adicionar o primeiro nome ou você pode adicionar o ID do cliente, não importa. Vamos adicionar o primeiro nome. E então temos que adicionar a agregação. Desta vez, vamos usar a soma das vendas. Agora você pode perguntar: por que temos a soma das vendas? Estamos falando da média. Bem, a média será a segunda agregação que faremos sobre essa expressão de LOD. Primeiro, temos que resumir os valores que temos dentro da fonte de dados e, em seguida, podemos fazer a média em cima dela Vamos fazer isso passo a passo, não se preocupe com isso. Então temos que fechar os colchetes assim. Como você pode ver, agora o cálculo é válido. Vamos clicar em OK. Com isso, como de costume, obtemos um novo campo calculado. Vamos arrastá-lo e soltá-lo na exibição. Ainda não estamos lá porque aqui temos a média de vendas dos clientes, mas a função usada no Tableau é a soma Temos que mudar para a função média. Vamos fazer isso. Com isso, obtivemos a média de vendas de clientes para cada categoria e país. Agora vamos ver, passo a passo, como o Tableau fez a execução da inclusão A inclusão dependerá das dimensões da visão que temos aqui, da categoria e do país. Isso significa que o Tableau pode começar algo assim. Nós categorizamos e o país. Na próxima etapa, o Tableu verificará a função LOD Vamos abri-lo novamente. Estamos dizendo ao Tableau que agora inclua o primeiro nome nas dimensões que são exibidas na exibição O Tableau pegará essas informações, o primeiro nome, e, apresentadas na saída , teremos três dimensões nome, categoria e país Podemos ter algo assim. Agora, se você comparar o número de linhas das expressões de LOD com a exibição, verá que agora temos mais detalhes nas expressões de LOD desde que adicionamos o primeiro nome Aqui temos oito linhas redondas, mas na exibição temos seis linhas. O nível de detalhes das expressões LD é maior que o da tabela de exibição. Vou para a próxima etapa e dizer, ok, temos que ter a soma das vendas. Também podemos fazer as vendas aqui. E o Tablo vai começar a agregar as linhas. Por exemplo, primeiro temos George Accessories na França. Vai ser só essa fila aqui. Não o temos em nenhum outro lugar, então teremos o 91. Depois, temos Maria Accessories, Alemanha. Para isso, temos três linhas. A tabela vai agregar essas três linhas. Nas saídas, obteremos algo parecido com isso e assim por diante. Então, vamos começar a resumir esses valores com base nessas três dimensões E no final, obteremos nas saídas algo assim Essa tabela calculou a soma das vendas incluindo o primeiro nome nas dimensões apresentadas, Z. Aqui chegamos ao problema em que temos nas expressões de LOD mais detalhes do que a exibição Para trazer esses resultados para a exibição, precisamos agregá-los novamente. Temos que resumir ou fazer a média e assim por diante Portanto, não podemos trazer esses detalhes aqui sem fazer nenhuma agregação. Neste exemplo, queremos encontrar a média de clientes para cada categoria e país. É por isso que usamos a função média. Isso significa que, se você estiver usando a função include ou tiver mais detalhes nas expressões de LOD, precisamos agregar os dados para trazê-los para a Mas, por outro lado, se você estiver usando exclude ou fixed e a saída da expressão LOD tiver um nível de detalhes menor do que a visualização , o que pode acontecer? Vamos ter kits duplos. Por exemplo, você pode ver aqui, as vendas por categoria, que dobramos Portanto, não importa qual função vamos usar, resumir ou calcular a média, sempre obteremos o dobro A mesma coisa para a exclusão. Tivemos um nível mais baixo de detalhes nas expressões em comparação com a visualização. É por isso que você pode ver duplicatas. Temos os mesmos números aqui. Essas três linhas, como se fossem repetidas aqui para a segunda categoria, esse é o efeito das expressões de LOD Se o nível de detalhes na expressão for maior que o das visualizações, teremos que agregar os Mas se o nível de detalhes nas expressões de LOD for menor que o da visualização , o que pode acontecer? Podemos voltar ao nosso exemplo que o Tableau usará e encontraremos a média desses valores Então, o primeiro valor permanecerá o mesmo porque o temos apenas como uma linha, então ele permanecerá o mesmo. Mas agora, para essas duas linhas, como você pode ver, Germany Accessories Tableau vai encontrar a média desses valores da tabela, obteremos 954 E então, para a próxima linha, temos Accessories USA. Na saída, temos apenas uma linha. É por isso que a média será exatamente a mesma. O mesmo vale para o Monitor France. O mesmo valor, mas no próximo valor temos Monitor Germany. Aqui temos dois valores. A tabela pode encontrar a média desses dois valores e obteremos 433 E para o último, obtivemos apenas um valor. É por isso que obtivemos exatamente o mesmo número. Sim, como você pode ver, se você obtiver mais detalhes como resultado das expressões de LOD, as coisas ficam mais complicadas e você precisa ter cuidado com as agregações que está usando nas visualizações Tudo bem, então aprendemos como a tabela pode executar essas três funções passo a passo. Agora, a seguir, vamos aprender casos reais de uso dessas funções. Tudo bem, pessoal. Agora, neste caso de uso, queremos comparar as vendas de todas as categorias com as vendas de uma categoria específica. Como aqui selecionei uma das tabelas para entender como estão as vendas das outras categorias para essa categoria específica. Para criar essa visão, precisamos usar o poder das expressões de LOD Desta vez, podemos usar a exclusão. Vamos aprender passo a passo como criar essa visualização. Tudo bem, vamos começar com a primeira etapa em que queremos mostrar as vendas por subcategoria. Essa é a mais fácil. Vamos pegar a subcategoria nas linhas. E vamos levar as vendas para as colunas. E então vamos classificar as vendas. Vamos fazer isso. Agora, nossa tarefa é encontrar as diferenças entre cada subcategoria com uma subcategoria específica das tabelas Por exemplo, vamos descobrir a diferença entre as vendas de telefones e as vendas de mesas. Isso significa que, para encontrar as diferenças em cada linha, precisamos de duas medidas. A primeira medida serão as vendas da categoria atual, como, por exemplo, as vendas do telefone. A segunda medida, precisamos das vendas das mesas. Aqui precisamos que as vendas das mesas também estejam. Na mesma linha, a primeira medida, já a temos, certo? Temos aqui as vendas de cada categoria. Mas o segundo, ainda não o temos. Precisamos ter, para cada linha, as vendas das tabelas. Para fazer isso, vamos criar um novo campo calculado. Para realizar essas tarefas, vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamar isso de Vendas de Mesas. O que você quer verificar agora é se a subcategoria, a atual, são tabelas Se sim, mostre as vendas. Vamos usar declarações if e, em seguida, queremos verificar a subcategoria Se for igual a tabelas, você deve escrevê-lo exatamente como os dados que temos dentro da fonte de dados O que pode acontecer? Queremos mostrar as vendas, não fazer nada. Queremos ter nulos. A subcategoria não é tabelas O que estamos fazendo agora é isolar as vendas das tabelas de subcategorias Vamos lá e tudo bem, e vamos trazê-lo para a vista daqui. Como você pode ver, isolamos as vendas das tabelas nesta nova medida. Mas ainda temos o problema de que gostaríamos repetir esse valor para cada linha. Como você pode ver, só o temos se a subcategoria for igual Agora, para repetir esse valor para todas as linhas, aí vem o truque ou a mágica da expressão LOD Como você aprendeu antes, a exclusão vai repetir os valores, certo? Podemos usar esse truque. O que podemos dizer ao Tableau é que imagine que, nessa visualização, o que pode acontecer? Essa medida será repetida para todas as linhas. Vamos fazer isso. criar novos campos calculados. Podemos chamá-la de subcategoria de exclusão. Agora temos que usar os cálculos listados porque se você colocar tudo em um cálculo, vai ser muito complicado. Agora, queremos dizer ao Tableau, imagine que não temos uma subcategoria. Em nossa visão, exclua subcategoria e a agregação será a Mas desta vez da nova medida que criamos para as mesas, algumas vendas de mesas. E então temos que fechá-lo, algo assim. Estamos dizendo ao Tableau que exclua a subcategoria da exibição e faça as Vamos ver o que pode acontecer. Ok, arraste e solte até a vista aqui. Como você pode ver, como temos apenas um valor, estamos ignorando completamente a subcategoria Obteremos o mesmo valor repetido para cada rosa. Então, agora temos tudo, o que precisamos para encontrar as diferenças, certo? Temos as vendas de cada categoria. E as vendas de uma categoria específica, as tabelas. Então, agora vamos passar para a última etapa, onde será a parte mais fácil, onde queremos encontrar as diferenças entre essas duas medidas. Então, vamos subtraí-los. Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamar isso de diferença. Podemos subtrair o primeiro valor. Será simplesmente a soma das vendas. Esse será o primeiro valor que teremos aqui. Então, com nossa nova medida , será a soma de nossa função de exclusão, subcategoria de exclusão E é isso. Vamos clicar em OK. E vamos simplificar a ideia de que resolvemos a tarefa. Temos as diferenças entre as vendas de cada categoria e as vendas de uma categoria específica. As tabelas, é claro, você pode ver que a tabela será zero aqui, porque estamos subtraindo a soma das vendas com exatamente as mesmas É um pouco complicado, mas se você entender como a expressão LOD funciona, você pode realmente fazer essa análise Agora vamos largar tudo daqui. Não precisamos dessas subetapas, vou removê-las agora. Claro, podemos adicionar a coloração aqui. Vamos para a medida no lado direito. Vamos medir as cores e, com isso, podemos ver bem as diferenças entre as subcategorias e as tabelas Agora, se você quiser destacar as tabelas, já que é nossa categoria principal, onde estamos comparando todas as outras com ela, podemos usar as Vendas de Tabelas. Vamos mudar para essa medida aqui, para a soma das vendas e das marcas. E então vamos pegar o Sales of Tables e colocá-lo nas cores, e com isso, você está destacando a subcategoria principal Com isso, fizemos uma análise realmente complicada usando as expressões LOD 151. Udemy 9 1 Introdução no Tableau Calc: Pessoal, agora vamos falar sobre o último tipo de cálculo que temos no Tableau, os cálculos de tabela E aqui temos funções diferentes, como a janela em execução, primeira classificação, o último índice, o bloqueio. Falaremos sobre todas essas funções neste tutorial, como de costume. Primeiro, podemos entender o conceito por trás dos cálculos da tabela. Depois, voltaremos ao Tableau para começar a praticar. Vamos embora. A primeira pergunta é: o que são cálculos de tabela? Bem, existem cálculos que serão executados ou executados após a agregação feita nas visualizações Então, eles vão gostar de agregar as agregações no E é importante entender o nível de detalhes. Isso pode depender das visualizações. Isso significa que, novamente, as dimensões na exibição podem controlar o nível de detalhes. Agora, vamos à grande diferença entre os cálculos da tabela e os outros. Os cálculos podem ser realizados com base nos dados que vemos na exibição. O Tableau não acessará a fonte de dados, igualará os dados. O Tableau pode igualar os dados que são apresentados na exibição Isso significa que a visão pode estar quadrando a visão em si. Ele enviará equery aos dados dentro das visualizações E a visualização retornará o pacote de resultados para a própria visualização. Não vamos voltar para a fonte de dados, tudo ficará quadrado dentro da exibição Os outros três tipos de cálculos, como cálculos agregados, cálculos LOD e de nível de rolagem Sempre vou consultar os dados da fonte de dados e trazer o resultado para a exibição. Somente esse tipo de cálculo consultará os dados na exibição. Tudo bem pessoal, para criar cálculos de tabela, temos que definir duas coisas. Primeiro, o escopo. Em segundo lugar, temos que definir as direções. O escopo significa quais dados podem ser incluídos em um cálculo. Por exemplo, temos a seguinte visão. Parecia uma mesa, certo? Portanto, temos linhas e várias colunas. Mas aqui podemos ver que nossos dados são divididos por grupos. Cada grupo pode ser definido pelo quarto da dimensão, então temos o 123,4 Agora, a primeira opção que temos é a tabela inteira Isso significa que o cálculo pode incluir tudo dentro da tabela. Ele ignorará todas as partições que temos dentro da tabela Começará do primeiro valor e terminará no último valor, passando para o próximo escopo ou para a próxima opção. Desta vez, temos o o cálculo se concentrar em um escopo menor. Desta vez, vamos nos concentrar na partição ou no grupo de dados que é definido pelo trimestre. Isso significa que o cálculo da tabela será feito para cada grupo separadamente. Podemos fazer cálculos para essas três linhas. Então, podemos passar para o segundo grupo, para o terceiro grupo e assim por diante. Passando para o último escopo, temos a célula, que será apenas um valor dentro da visualização, o escopo será muito pequeno, incluindo apenas um valor individual. Aqui temos que definir, para o Tableau, os cálculos do escopo Será a tabela inteira ou apenas a dor, somente o grupo de dados ou apenas uma célula? Tudo bem, a próxima coisa que o Tableau precisa de nós é a direção dos cálculos Como o cálculo se moverá em nossa tabela. Então, aqui temos quatro opções diferentes. O primeiro vai cair. Isso significa que vamos começar do valor superior e vamos descer até chegarmos ao fundo. É claro que isso vai depender do escopo, se estamos executando a tabela inteira ou apenas um grupo de valores, como o que temos na dor. Neste exemplo, temos a tabela abaixada. Isso significa que estamos processando todos os valores em um único cálculo, de cima para baixo. Em seguida, ele será reiniciado e movido para a segunda coluna. E podemos fazer a mesma coisa no próximo ano. Isso significa que, desta vez, os cálculos percorrem as colunas de uma só vez, começam no primeiro ano e terminam no próximo ano. Em seguida, ele será reiniciado e começará para a próxima versão bruta e assim por diante. Estamos nos movendo da esquerda para a direita. Esses dois métodos são básicos. Ou você pode se mover para baixo ou para a direita nas próximas duas direções, será misturar esses dois métodos, o primeiro será para baixo e depois para o outro lado. Isso significa que primeiro temos que descer pela mesa e depois atravessar, ela vai começar de cima primeiro depois ir para baixo. Mas desta vez, ele não será reiniciado e passará para a próxima coluna. Continue fazendo as agregações, ela irá para a direita e depois se moverá novamente de cima para baixo Lá, do outro lado, de cima para baixo até chegarmos ao último valor. Isso significa que aqui não temos nenhuma redefinição , vamos continuar cálculos em todos os valores Não é como nos dois primeiros métodos em que temos redefinições para cada linha aqui ou para cada coluna Desta vez, o valor inicial será o canto superior esquerdo e o último valor será o batum direito Passando para a última direção que temos, acho que você já entendeu. É exatamente o oposto. Primeiro atravessamos, depois vamos fazer aqui embaixo. Novamente, não há redefinições. Vamos começar com o primeiro valor no canto superior esquerdo e depois vamos primeiro para a direita. Em seguida, pulamos para a próxima linha e depois vamos para a direita. Saltamos para a direita até chegarmos ao último valor do patom, certo Isso significa que o cálculo primeiro se moverá para a direita e depois saltará para a próxima linha. Tudo bem, então, como você pode ver, não é tão difícil. Depois de obtê-lo, temos quatro direções diferentes e três escopos diferentes que o Tableau precisa de nós para criar cálculos de tabela Tudo bem, pessoal, no Tableau, temos métodos diferentes de como criar cálculos de tabela, dependendo da dificuldade Os primeiros métodos que temos são os cálculos rápidos da tabela. Como o nome diz, é muito rápido e fácil de criar. Aqui temos uma lista de diferentes cálculos de tabela. Você não precisa configurar nada, basta clicar na função que você precisa e a tabela pode fazer o resto. Aqui temos cálculos de tabela muito comuns como o total acumulado, a diferença, a classificação, a movimentação, a média e assim por diante. Os segundos métodos não serão tão rápidos. Temos que configurar algumas coisas. Mas ainda não estamos escrevendo nenhuma função ou cálculo. Ainda estamos clicando. Mas aqui temos mais opções e mais controle para configurar os cálculos da tabela. Se você comparar com o primeiro, o primeiro é apenas selecionar a função e pronto. Aqui, novamente, temos funções muito semelhantes. Temos a classificação em andamento, cálculos de movimentação total. Podemos definir opções diferentes, como o escopo, quais dimensões podem controlar os cálculos da tabela e assim por diante. Passando para os últimos métodos sobre como criar cálculos de tabela. Podemos fazer isso criando um novo campo calculado e , em seguida, usando as funções usadas para os cálculos da tabela. Aqui temos uma lista de muitas funções que você pode usar para fazer cálculos de tabela, mas elas são um pouco mais difíceis se comparadas aos dois primeiros métodos para criar cálculos de tabela. Como você pode ver, conforme você se move da esquerda para a direita, as coisas ficam mais difíceis. Mas com isso, você obtém o controle total e todas as opções. Em seguida, voltaremos ao Tableau para testar esses três métodos E vamos tentar algumas funções que temos dentro da tabela, cálculos. Tudo bem, pessoal, então de volta ao Tableau. Vamos até a grande fonte de dados. Vamos até os produtos e comprar as coisas de sempre. Então, vamos colocar a subcategoria da categoria e as vendas, como de costume , nas vendas aqui Então, vou mostrar os diferentes métodos de como criar cálculos de tabela. E vamos começar com o primeiro. Temos os cálculos rápidos da tabela, que são os mais fáceis. Para fazer isso, vamos fazer isso na visualização, então ela estará disponível apenas localmente para essa visualização. Não é como criar um novo campo calculado. Então, vamos até nossa medida aqui, clique com o botão direito nela. E então aqui temos duas opções. A primeira diz adicionar cálculos de tabela e a segunda vai ser cálculos rápidos de tabela. O primeiro é o do meio que mostrei anteriormente na apresentação, onde você precisa configurar coisas diferentes. Mas o segundo é o mais fácil e o mais rápido onde podemos criar cálculos de tabela com apenas um clique Agora vamos verificar os cálculos rápidos da tabela. Se você for até aqui, encontrará uma lista de diferentes cálculos de tabela. E podemos ir até aqui e vamos verificar, por exemplo, se eles estão executando o Total. Clique aqui, há duas coisas a serem notadas. Primeiro, os números aqui mudaram porque aqui também temos diferentes funções de agregação Temos aqui um novo ícone, e a tabela de medidas quer que identifiquemos rapidamente se a medida está usando cálculos agregados ou cálculos de tabela Se você ver o triângulo, isso significa que essa medida está usando cálculos de tabela. Como você pode ver, com apenas um clique, criamos cálculos de tabela. Aqui temos o total acumulado. Não se preocupe, vou explicar passo a passo. Bem, agora você pode dizer, você sabe o que, nós não definimos nada. O escopo das instruções para o cálculo. Então, como podemos fazer isso, se você voltar à nossa medida, aos cálculos da tabela, riticular e encontrar, agora temos mais opções depois de convertermos E exatamente aqui, a computação usando. Temos essas opções: aqui podemos definir a tabela de escopo , o pagamento, a venda e também as direções. Você pode ver que temos opções diferentes, como cálculos de tabela claros, se você quiser removê-las de volta para os cálculos agregados Depois de fazer isso, você pode ver que recuperamos nossa soma de vendas sem o ícone. Bem, isso significa que não estamos mais usando os cálculos da tabela. Usando agora os cálculos agregados. Então, isso é tudo para os primeiros métodos, como criar cálculos de tabela rapidamente no Tableau Mas não temos muitas opções para configurar. É por isso que temos o segundo método em que temos mais opções para controlar os cálculos da tabela. Mas, novamente, vamos criá-lo localmente somente para essa visualização. Ele não estará disponível para a fonte de dados. Tudo bem, então antes de mostrar como fazer isso, vamos dar mais uma dimensão à nossa visão. Então, vamos ver os anos da data do pedido. E eu gostaria de ter apenas três anos, então vou mostrar isso como um filtro. Vou apenas remover os dois primeiros anos para ter menos dados na exibição. Agora, para criar cálculos de tabela somente para essa visualização, com mais opções, podemos voltar à nossa medida da soma das vendas. Atualmente, é um cálculo agregado, mas queremos convertê-lo em cálculo de tabela, então conecte-se radicalmente e, desta vez, vamos adicionar cálculos de tabela Para a primeira opção, você pode ver que temos esse pequeno ícone indicando que isso é cálculo de tabela. Então clique nele e teremos uma nova janela aqui para configurar nossos cálculos de tabela. Então, o que temos aqui? A primeira coisa que precisamos definir é o tipo de cálculo. Temos aqui um menu de funções diferentes para os cálculos da tabela. Novamente, aqui estão o total, as diferenças de classificação e assim por diante. Então, vamos ficar com o primeiro, as diferenças daqui. Temos que definir para o Tableau duas coisas: o escopo e o. Eles estão sempre juntos, não são divididos como opções O primeiro será Table across. Aqui, o Tableau fez um trabalho muito bom ao destacar como o cálculo funcionará Como você pode ver no Tableau aqui, destacando com a cor amarela como o cálculo será Só para ajudar você a entender como isso vai funcionar, é muito bom. Temos a mesa do outro lado da esquerda para a direita, depois temos a mesa abaixada de cima para baixo. Então, temos a opção de desligar do outro lado para baixo. Como você pode ver, isso afetará toda a tabela, pois passamos da parte superior esquerda para a parte inferior direita. Então, podemos definir o outro escopo. Como, por exemplo, o painel para baixo, como você pode ver. Agora, o escopo é menor em comparação com a tabela abaixo. Agora, a mesa está lá embaixo. Tudo nesta coluna, exceto a pintura abaixo, pode incluir somente esse grupo. Como você pode ver, nossa visão é dividida em três grupos com base na categoria. Temos o primeiro grupo aqui, o segundo e o terceiro, e o Tableau está destacando o primeiro É como uma divisória. Outra opção, temos a célula em que o Tableau pode destacar apenas um valor ou podemos definir dimensão específica para fazer os cálculos Aqui temos uma lista de todas as dimensões que temos dentro da exibição. E você pode selecionar qual será o escopo, seja a subcategoria ou o ano das datas do pedido Então, cada função que temos tem mais especificações. Por exemplo, aqui, quais são os valores relevantes para esse cálculo? Novamente, não se preocupe com isso. Vou explicar como a diferença também funciona no Tableau Você precisa definir se é anterior, próxima, primeira e assim por diante Cada função no Tableau tem opções diferentes. Por exemplo, se você for para a classificação, descobrirá que aqui não temos as anteriores, as próximas e assim por diante. Mas, em vez disso, temos opções diferentes para configurar a classificação. Cada função de cálculo do Tableau aqui tem um conjunto diferente de opções a serem configuradas Tudo bem, isso é tudo para esse método. Como você pode ver, temos mais opções em comparação com a primeira. Vamos fechar isso. Digamos que estamos interessados em ter esse cálculo para todas as outras planilhas, queremos reutilizá-lo Para fazer isso, vamos até nossa medida e simplesmente arrastá-la e soltá-la no painel de dados. E com isso, obtivemos um novo campo calculado. Desta vez, estamos usando o ranking de vendas. Eu posso renomeá-lo para Try And Sales. E com isso, obtivemos um novo campo em nosso ser de dados e podemos reutilizá-lo em diferentes planilhas Tudo bem, Sana, podemos passar para os últimos métodos como criar cálculos de tabela no Tableau Vamos criar um novo campo calculado e usar funções. Então, vamos fazer isso. Começaremos com o índice da função, então vamos criar um novo campo calculado. Podemos chamá-lo de índice. E a sintaxe é muito simples, então comece com o índice e os conjuntos Não precisamos especificar nada para essa função. Então você pode ver que o cálculo é válido. Vamos clicar em OK. E com isso, obtivemos uma nova medida, um novo campo calculado. Vamos verificar os resultados. Então, vou arrastá-lo e soltá-lo sob a vista. Então, o que essa função faz é retornar o número da posição do valor atual. Isso significa que a primeira posição nessa visualização será a primeira linha à medida que nos movemos de cima para baixo, essa será a posição número um, posição número 234 e assim por diante até obtermos o último valor como a última posição Agora você pode notar que estamos calculando todas as linhas na tabela Estamos usando o escopo da tabela. Podemos verificar se, se formos até aqui até nossa medida, nos conectamos de forma irregular E podemos ver que a computação usada é a tabela abaixo. Digamos que gostaríamos de ter um índice para cada grupo, não para a tabela inteira. Vamos mudar para o painel abaixo. Agora, como você pode ver, o cálculo da dor, não da tabela inteira. Para o primeiro grupo, temos a primeira linha, as pocas, depois a segunda terceira força e assim por diante Em seguida, ele é reiniciado para o segundo grupo. No segundo grupo, essa linha será a número um e a última posição ou o índice nesse grupo serão os suprimentos e não a última. As fontes, como você pode ver, sempre são redefinidas para cada grupo porque especificamos o escopo apenas para a dor. Agora, se você mudar para a célula, vamos fazer essa computação usando a célula. Você pode ver que cada célula será o primeiro valor, o número da posição de cada linha será um. É assim que funciona com a tabela de escopo. Tudo bem, agora vamos voltar para uma tabela de computação usando. Como você pode ver, é muito simples. Vamos tentar outra função no Tableau. Vamos usar desta vez, a primeira função, então vamos continuar, um novo campo calculado. Vamos ligar para ele primeiro. E a função também será. Muito fácil. Vai ser o primeiro e pronto. É como o índice. Você não precisa especificar nada dentro do cálculo. O cálculo é valorizado. Vamos clicar em OK. E confira o resultado também na exibição, vamos tentar colocá-lo aqui. E agora podemos ver o Tableau atribuindo a primeira linha com o valor zero E à medida que descemos com os valores, como você pode ver, os números estão diminuindo. Esses números serão: Quantos passos temos até chegarmos novamente ao topo, até o zero? Aqui, por exemplo, precisamos de três etapas até chegarmos à primeira linha. E também aqui temos -11 até atingirmos o valor máximo Aqui temos uma distância entre cada linha e a primeira linha no Tableau Há outra função em que ela faz exatamente o oposto. Vai ser o último. Então, vamos experimentar. Vamos criar um novo campo calculado. Essa será a última função, não neste tutorial. Seja o último também. Ele não precisa de nenhum campo dentro dele, então esse é todo o valor do cálculo. Vamos clicar em Ok. arrastá-lo e soltá-lo na vista aqui. Então, agora podemos ver que ele tem exatamente o efeito oposto do primeiro. Então, o Tableau atribuirá o último valor em nossa exibição com o zero e, à medida que você se move para o topo, os valores podem aumentar Aqui, novamente, temos a distância, ou quantos passos temos até alcançarmos os últimos valores? Ok pessoal, temos mais uma função que é muito parecida com o último primeiro índice, onde ela vai nos dar o número da posição das linhas. Temos a função de classificação. Vamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-la de fileiras. Começa com a classificação da palavra-chave. E, como você pode ver, temos cinco funções diferentes e como classificar os dados. Vamos começar com a mais fácil, a primeira, vamos selecionar a classificação. E aqui podemos especificar duas coisas para o Tableau. A primeira pode ser a expressão ou as funções agregadas Nessa visão, temos a soma das vendas. Então, vamos definir essa soma de vendas. E a segunda informação que Tableau precisa é opcional Vai ser como classificá-lo, ascendente ou descendente. Se você deixá-lo vazio, o Tableau o usará como padrão, os métodos decrescentes, então vamos continuar com os padrões, isso é tudo o que o cálculo é válido como padrão, os métodos decrescentes, então vamos continuar com os padrões, isso é tudo o que o cálculo é válido. Vamos clicar em OK. E com isso, obtivemos um novo campo calculado. Vamos arrastá-lo e soltá-lo na exibição para verificar os resultados. Agora podemos ver que o Tableau classifica todas as subcategorias com base na soma das vendas Então, podemos ver aqui que os telefones têm as maiores vendas e nós os temos no primeiro lugar e depois no segundo maior número de vendas, nós os temos aqui como dois para as cadeiras. Tudo bem, pessoal. Então, agora, se você observar essas quatro funções e os resultados, verá que elas são muito semelhantes entre si, certo? Eles definirão o número da posição das linhas usando métodos diferentes. Agora você pode perguntar: quais são os casos de uso dessas quatro funções? Bem, geralmente, há dois casos de uso. Primeiro, podemos usá-lo como filtro para visualizações e, segundo, podemos usá-lo em outros cálculos para o caso de uso da força Por exemplo, vamos escolher a classificação e mostrá-la como filtros para os usuários. Eles especificam, por exemplo, as cinco principais subcategorias do visual Você já sabe que existem métodos diferentes e como mostrar as principais individualizações do produto ou das principais subcategorias Esse é um método para fazer isso. Ou podemos estar em uma situação em que temos visualizações muito grandes, muitas linhas Eu gostaria de mostrar para os usuários apenas as primeiras cinco linhas. Sem nenhuma especificação, classificação ou qualquer coisa, podemos simplesmente mostrar as cinco primeiras linhas. Para fazer isso, vamos até o primeiro e o mostramos como filtros. Vamos redefinir a classificação. Podemos ir até aqui e definir. Ok, eu gostaria de ver as cinco primeiras linhas ou o oposto, queremos mostrar as últimas cinco linhas, que possamos ir até a última e mostrá-la como um filtro. Vamos reiniciar o primeiro. Agora podemos ir até aqui e dizer, ok, eu gostaria de ver as últimas cinco linhas dentro da minha visão. Portanto, esse é o primeiro caso de uso dessas funções muito simples de cálculos de tabela. Podemos usá-los como filtro. Tudo bem, pessoal, passando para o segundo caso de uso dessas funções. Eu costumo usá-los em outros cálculos para gerar uma linha de referência. Vamos dar um exemplo rápido. Vamos criar novas planilhas. Vamos levar a data do pedido para as colunas e as vendas para as linhas. E desta vez também teremos os meses. Então, vamos mudar isso de ano para mês. E eu gostaria de tê-lo como um diagrama de peças. Como sempre, quero mostrar os rótulos e também as cores da medida. A tarefa agora é mostrar uma linha de referência com base no primeiro valor no diagrama. Temos o primeiro valor de 21.000. Gostaria de tê-lo como referência para comparar os outros Manss com Podemos fazer isso usando a função primeiro, mas precisamos adicioná-la em outros cálculos. Agora, para simplificar a visualização de como isso funciona, vou duplicar essa visualização para torná-la como uma tabela Vamos ao Show me aqui. E troque-o por uma mesa. E então eu vou levar os homens para as fileiras. Agora temos uma mesa muito boa. Agora eu gostaria de ter o primeiro valor como um novo campo calculado. Ok, eu também gostaria de adicionar a essa visualização os valores da primeira função. Vamos pegar o campo que já criamos e soltá-lo na exibição. Você pode ver que a primeira linha nesta tabela será janeiro de 2018. Então, temos o valor de zero. E eu gostaria de mostrar agora as vendas apenas desta linha. Não estou interessado nas outras linhas. Somente para a primeira linha, temos que mostrar as vendas. Para fazer isso, precisamos criar um novo campo calculado. Vamos chamá-lo de Primeira Venda. E a lógica pode ser assim. Podemos verificar se a primeira função é igual a zero. Se estivermos na primeira linha, como você pode ver, atingimos o valor zero. O que pode acontecer? Queremos mostrar as vendas que serão, para que possamos fazer as vendas em campo. Caso contrário, não queremos mostrar as vendas. Isso significa que podemos terminar as declarações com isso. Como você pode ver, se o número da posição for zero como o primeiro , mostre as vendas. Caso contrário, não mostre nada. Vamos lá e bata, OK. E com isso, como sempre, obtivemos nossa nova medida. Vamos arrastá-lo e soltá-lo na vista aqui. Como você pode ver, o tablet pode mostrar as vendas somente se a primeira for igual a zero. Caso contrário, como você pode ver, não temos nada com isso. Obtivemos o primeiro valor nos selos e agora podemos usá-lo como uma linha de referência Para fazer isso, voltaremos às nossas planilhas originais e adicionaremos nosso novo campo calculado aos detalhes. Então vamos ao eixo dos selos, adicione radicalmente a linha de referência. O valor pode ser baseado em nosso novo campo calculado, então vamos mudá-lo para as tarifas de vendas E também podemos mudar o rótulo de cálculos para personalizados E podemos dizer, ok, este é o primeiro que define. Vamos lá e bata, ok. Agora, como você pode ver, temos nossa nova linha de referência. E o valor dessa linha de referência pode ser baseado sempre no primeiro valor. Como você pode ver, serão 21.000. Então, agora podemos comparar os outros valores com nossa linha de referência Isso pode ser muito dinâmico. Isso significa, por exemplo, que vamos adicionar um filtro à nossa visualização. Vamos até a data do pedido e mostrar filtro agora o que pode acontecer se desmarcarmos o 2018, o primeiro valor será de janeiro de 2019. Aqui vamos obter 47.000 como linha de referência Com isso, podemos entender o poder dos cálculos de tabelas. Eles se baseiam nas visualizações, não na fonte de dados Qualquer coisa que você altere individualmente, o cálculo da tabela reagirá a ela, o que a torna muito dinâmica. Esse é outro caso de uso dessas quatro funções. Primeiro, último, índice, classificação e assim por diante. Por exemplo, você pode dizer: vamos criar a linha de referência com base no último valor na tabela, para que você possa trocá-la. Isso é tudo para essas quatro funções. 152. Udemy 9 2 Total de corrida: Pessoal, agora vamos falar sobre muito importantes e muito cálculos de tabelas muito importantes e muito comuns no Tableau É o total acumulado. O total acumulado somará todos os valores à medida que eles progridem ao longo do tempo. Por exemplo, nessa visão, podemos acompanhar o desempenho de nossos negócios, onde podemos comparar as três categorias diferentes de nossos produtos. Onde podemos ver aqui o desenvolvimento ou o progresso dos clientes, bem como os pedidos, a fim de entender rapidamente se nosso negócio está crescendo ou diminuindo Agora, se você comparar, nessa visualização, essas três categorias, você pode ver que o material de escritório está crescendo muito rápido se você comparar com os outros dois. Portanto, você pode ver que o uso do total acumulado, em nossa opinião, nos ajuda a entender o progresso e o desempenho de nossos negócios. Então, agora vamos entender como essa função funciona no Tableau Ok pessoal, então como funciona o cálculo do total contínuo. Ele adicionará cada valor à soma de todos os valores anteriores. Vamos dar um exemplo de outras pessoas que estão abaixo dos padrões. Temos aqui os meses e as vendas também. E queremos construir a soma corrente. Começamos com o primeiro valor, então estamos atualmente na primeira linha e, como não temos nenhuma soma anterior de valores, será exatamente o mesmo valor. O cálculo será o total atual que será igual ao valor da venda. Isso significa que, na produção, obteremos exatamente o mesmo valor, 2607 no próximo mês até fevereiro Portanto, atualmente estamos nesse nível com 523 vendas, e o total anterior será o antigo a partir de janeiro Agora, para obter o total acumulado de fevereiro, basta adicionar esses dois valores. Portanto, estamos adicionando o valor das vendas mais a tiragem total anterior. E com isso, obteremos 2.590. Então, como você pode ver, estamos simplesmente adicionando as vendas atuais com o valor corrente anterior Vamos passar para o próximo mês. Temos uma nova corrente, temos a 6.422 e vamos adicioná-la novamente no ano anterior ao total corrente anterior Então, temos novamente a mesma fórmula. Com isso, obteremos 9.013. Como você pode ver, estamos apenas adicionando as vendas atuais com o total anterior do mês anterior Podemos prosseguir e progredir nossa tabela até chegarmos à última. Vai ser exatamente o mesmo. Atualmente estamos em dezembro, e esse é o nosso valor atual. Vamos adicioná-lo ao total corrente anterior do mês anterior, novembro, até obtermos o último valor. E com isso, temos o valor final para a execução total. Como você pode ver, construímos o mesmo progresso ou desenvolvimento das vendas em relação aos Monsls É assim que funciona o cálculo do total corrente. Vamos voltar ao Tableau para aprender como criá-lo e criar a visualização usando o total acumulado. Vamos começar com a grande fonte de dados e vamos ver os atos ruins aqui, vamos colocar nossa categoria nas linhas e, em seguida, precisamos da data. Então, vamos pegar as datas dos pedidos da tabela de pedidos e colocá-las nas colunas. Precisamos dele como um mês contínuo, clique com o botão direito nele. E então vamos mudar para essa opção aqui. Agora precisamos das medidas porque estamos acompanhando o progresso dos clientes. Queremos a contagem de clientes. Vamos até os clientes aqui e vamos pegar essa medida, contagem de clientes, e colocá-la na visualização. E agora vamos mudar o visual de linha para barra. Então, vamos até o Marks aqui e mudamos para bar. Agora temos aqui o número total de clientes de cada mês. Ainda não temos o total acumulado. Para fazer isso, é muito simples. Podemos usar os cálculos rápidos da tabela. É a mais fácil, clique com o botão direito nos clientes aqui. E então vamos adicionar cálculos rápidos de tabela. E simplesmente aqui, o total acumulado. Vamos lá. Agora podemos ver esse tablet convertido em totais corridos para cada categoria E podemos ver imediatamente que o progresso dos clientes no material de escritório é o melhor. Como você pode ver, é muito simples. O que nos falta agora é a contagem de pedidos, o número de pedidos. Então, vamos pegar nossa segunda medida. Vai ser a contagem de pedidos. E vamos pegá-lo e colocá-lo perto dos clientes aqui. Mas, como você pode ver, as duas medidas são muito semelhantes. Portanto, temos que mudar o visual dos pedidos para entender as diferenças entre as duas medidas. Como fazer isso? Se você for até as marcas aqui, verá que temos três seções. O primeiro é tudo o que isso significa. Qualquer coisa que eu vou configurar aqui, isso afetará tudo, ambas as medidas. Mas agora, como queremos alterar o visual apenas dos pedidos, vamos mudar as marcas para os pedidos. Então, vamos clicar nisso nesta guia agora, estou configurando o total contínuo dos pedidos em vez da barra Eu gostaria de tê-lo como uma linha. Se você for até as cores aqui, podemos adicionar essa linha pontilhada para ver as diferenças entre os músculos E eu posso reduzir, como acontece com a opesidade nesta linha. Tudo bem, agora, na próxima etapa, vamos mudar as cores porque ambas são azuis. Vamos ver tudo e, do lado esquerdo, medir os nomes. Vamos colocá-lo aqui nas cores. A próxima coisa que podemos fazer é mesclar esses dois eixos de cada categoria em Eu gostaria de ter apenas um eixo. Para fazer isso, vamos até o botão direito do pedido e clique nele. E aqui temos uma opção chamada eixo duplo. O que ele vai fazer é mesclar esses dois eixos em um. Vamos clicar nele. Agora, como você pode ver, temos apenas um eixo para cada categoria. Não temos mais a divisão entre dois eixos, então agora a temos apenas em uma visualização Agora podemos ver que temos apenas um eixo para cada categoria. Não temos mais a divisão entre as duas medidas, tudo em uma. Agora podemos ver que os eixos estão à esquerda e à direita O próximo passo, o que geralmente fazemos, é, mas nem sempre, sincronizar esses eixos Clique com o botão direito do mouse e temos aqui a opção eixo sincronizado Assim, os dois eixos estão no mesmo nível. Agora podemos esconder a correta porque é inútil ter a mesma informação duas vezes à esquerda e à direita Vou esconder o cabeçalho do lado direito. E talvez possamos nos livrar dessas informações que temos no eixo. Então, edite o Axe e podemos remover o título, o conjunto. Está perto. Estou apenas minimizando as informações que temos dentro de uma visualização É isso mesmo. Como você pode ver agora, podemos acompanhar o progresso dos clientes e pedidos por categoria usando a função que é muito usada, o total acumulado. 153. Udemy 9 3 diferenças: Tudo bem pessoal, então vamos falar sobre a última função de cálculo da tabela. Nós temos a diferença. A diferença é muito simples. Ele pode encontrar a diferença entre dois pontos de dados. E há muitos casos de uso para essa função, mas o mais famoso é comparar duas coisas. Por exemplo, para comparar período a período. Um método muito comum é comparar as vendas ou o lucro mês a mês, ou ano após ano, a fim de descobrir padrões sazonais ou cíclicos Agora vamos entender como essa função funciona. Tudo bem, agora, para entender como o cálculo funciona, teremos os seguintes exemplos em que temos as vendas de homens nos cálculos Digamos que estamos atualmente nos meses O valor atual será esse valor? E para o Tableau, para criar a diferença, ele precisa sempre de dois pontos de dados, o primeiro sempre será o valor atual, neste exemplo, serão as vendas atuais do meu segundo ponto de dados Aqui temos mais liberdade para selecionar qual valor será comparado ao valor atual. No Tableau, temos quatro opções diferentes. Na primeira, podemos comparar o mês atual com o mês anterior. Neste exemplo, podemos comparar o y com o vestuário se você o definir dessa forma, com o Tableau anterior E simplesmente encontre as diferenças entre o Tableau atual e o anterior e subtraia esses dois valores Essa é a primeira opção. A segunda opção que temos é comparar o valor atual com o próximo mês. Neste exemplo, vamos comparar o mês de maio, o atual, com os meses de junho Tableau simplesmente encontrará as diferenças entre o mês atual e o próximo e subtrairá os valores Agora vamos para a terceira opção. Podemos comparar o mês atual com o primeiro mês, o primeiro valor que temos dentro do grampo Isso significa que, neste exemplo, se definirmos para o Tableau a primeira, isso significa que o Tableau vai descobrir as diferenças entre as vendas atuais, que serão as vendas de Y com a primeira, então teremos como janeiro e, em seguida, subtrairá Agora, passando para o último, acho que você já entendeu. Vamos comparar o mês atual, o M, com o último mês, o mês de dezembro, e o Tableau descobrirá as diferenças entre o valor atual do meu e o último valor nas visualizações de Então, ele vai subtrair os dois valores. Como você pode ver, temos aqui quatro opções diferentes sobre qual valor estamos comparando com o atual, seja o valor anterior, o próximo valor, o primeiro valor ou o último valor. Isso significa que, no Tableau, temos um controle muito bom sobre quais pontos de dados podem ser comparados entre si Agora vamos voltar ao Tableau para começar a praticar essa função Tudo bem, pessoal. Então, agora vamos criar uma visualização para comparar as vendas ao longo do tempo, ao longo dos anos. Vamos usar uma grande fonte de dados. Vamos para os pedidos, a data do pedido para as colunas para ter os anos. Então, gostaríamos que as linhas, o Ns e o quarto mantivessem controle e simplesmente os duplicassem duas vezes O primeiro será o trimestre. Vamos mudar o formato para trimestre e o segundo será para o mês. Também vamos substituí-lo até o mês. Agora, eu gostaria de tornar a ponta um pouco maior. Vou apenas esticá-lo a partir das linhas e também das colunas. Agora, o que está faltando? Claro, nossa medida. Vamos pegar as vendas e colocá-las na vista. Agora temos as vendas agregadas por meses e distribuídas por anos Agora temos que criar as diferenças entre esses anos. Para fazer isso, vamos usar nossa medida Radicallickit Desta vez, vamos usar essa opção. Mais controle sobre o cálculo. Adicione o cálculo da tabela. Vamos fazer isso. Agora temos que configurar algumas coisas. Primeiro, temos que escolher o tipo de cálculo. Vai ser a diferença, pois o padrão também está correto. A computação usa qual escopo, qual direção queremos. Queremos a direção da esquerda para a direita. Queremos comparar os anos que estão corretos atualmente. Não queremos comparar os meses juntos. Se quisermos comparar isso, podemos mudar para a tabela abaixo. Com isso, agora estamos comparando os meses juntos, mas agora queremos comparar os anos. Para fazer isso, vamos selecionar a tabela do outro lado. E então temos que especificar para o Tableau em relação a. E aqui temos que definir uma das quatro opções que aprendemos antes. Temos o anterior, o próximo, o primeiro e o último. Agora, neste exemplo, queremos comparar o ano atual com o ano anterior. Então, vamos ficar com o anterior. Isso significa, por exemplo, vamos escolher esse valor do nosso ano. Serão as diferenças entre as vendas de janeiro de 2022 e do ano anterior no mesmo mês. Então, essa será a diferença entre este ano e o ano de 2021, janeiro. E é por isso que, durante todo o ano de 2018, não temos valores. Porque, nessa visão, não temos 2017, não temos um ano anterior. Vai ser o primeiro ano, é por isso que está completamente vazio. Tudo bem, então criamos cálculos da tabela. Mas, como sempre, vamos mudar a visão que estamos apresentando atualmente para os usuários. Então, o que eu faria agora reduzir o número de anos para apenas dois anos. Então, vamos aplicar um filtro. Mostrar filtros. E eu escolheria os últimos dois anos. Agora, gostaria de adicionar à visualização o total de vendas de cada mês. Para fazer isso, vamos pegar as vendas e os atributos da visualização. Agora, no lado esquerdo, temos as diferenças nas vendas e, em seguida, temos o agregado de vendas Agora podemos ver facilmente de onde vêm esses números. São as diferenças entre esses dois anos. Tudo bem, na próxima etapa, vamos substituir esses números por imagens, com pars Para fazer isso, vamos tomar nossas medidas e colocá-las nas colunas. Esse é o primeiro e o segundo. Então, vamos mudar o visual. Em vez de linha a par, vamos até as marcas aqui e dizer que gostaríamos de ter as barras. Tudo bem aqui. Como você pode ver, todas as medidas têm a mesma cor. Em vez disso, eu gostaria de mudar a coloração das diferenças. Vamos ver a soma das vendas aqui. Como você pode ver, temos o ícone de cálculos de tabela. Em seguida, vamos arrastar e soltar a soma dos cálculos da tabela na cor, mantendo o controle pressionado. Vamos mudar as cores da primeira medida. Então, vamos mudar a soma das vendas, as agregações e ir para as cores E vamos escolher qualquer cor de você. Como, por exemplo, o azul, essas informações, Gus, do total de vendas, dos cálculos agregados. E este vem dos cálculos da tabela. E é muito simples de criar. E com isso, podemos comparar os anos das vendas. Agora, se você quiser analisar as diferenças entre esses dois anos, você pode ver em janeiro, por exemplo, que não há grande diferença entre o ano de 2020, 1,20, 22 Há um pequeno crescimento. Mas se você for, por exemplo, até fevereiro, verá que há grandes diferenças entre os dois anos em que fizemos muitas vendas neste mês. E outra coisa a notar aqui é que, em novembro, fizemos menos vendas do que no ano anterior. Como você pode ver, podemos encontrar rapidamente as diferenças entre essas vendas em 2022 e as vendas do ano anterior. Então esse é o poder da função de diferença. Isso pode nos ajudar a comparar duas coisas, como os anos, ou talvez as categorias, o mês e assim por diante. Tudo bem, então isso é tudo pela função de diferença no Tableau. Tudo bem, pessoal. Então, isso é tudo o que cobrimos. Os quatro tipos de cálculos do Tableau. E com isso, você aprendeu cerca de 60 funções diferentes no Tableau para ter ferramentas suficientes para criar novos campos em sua fonte de dados e também para manipular seus E com isso, concluímos a seção Cálculos do Tableau E agora, na próxima seção, as coisas ficarão realmente interessantes quando criaremos cerca de 63 gráficos do Tableau Começaremos com os gráficos básicos , como gráficos de pares, e avançaremos para gráficos mais complexos no Tableau 154. Seção de | no Tableau: gráficos no Tableau: Comece imediatamente a criar gráficos no Tableau. E vamos cobrir cerca de 63 gráficos. Então, vamos dar uma olhada em algumas visualizações e gráficos que serão abordados neste curso Você começará criando alguns gráficos básicos, como gráficos de peças diferentes, temos desenhos de colunas e gráficos de peças de pilha E depois disso, você aprenderá a criar gráficos de linhas diferentes. E também teremos gráficos de área. Em seguida, aprenderemos como combinar diferentes tipos de gráficos, como, por exemplo, um gráfico de pares e um gráfico de linhas. E continuando, criaremos mapas diferentes no Tableau E então você passará para o próximo nível, onde começará a criar gráficos como gráficos de dispersão, gráficos de slobby, gráficos parple, gráficos de polietileno, gráficos polietileno Depois disso, vamos para o último nível, para os gráficos avançados. Por exemplo, temos gráficos retrô, gráficos borboletas ou tornados em cascata, gráficos quardontes e gráficos Então, como você pode ver, abordaremos muitos gráficos e visualizações do Tableau neste curso gráficos e visualizações do Tableau neste Então, agora vamos começar . 155. Udemy 0 medidas múltiplas: Antes de começar a aprender a criar gráficos no Tableau, precisamos entender algumas noções básicas Por exemplo, como adicionar várias medidas em uma única exibição. Vi muitos novos desenvolvedores do Tableau ficarem confusos sobre como adicionar uma segunda medida à visualização Porque no Tableau, temos lugares e métodos diferentes sobre como adicionar várias medidas em uma única exibição Aqui no Tableau, temos três métodos. A primeira é usar eixos individuais para cada medida. O segundo método é usar um único eixo compartilhado usando valores e nomes de medidas. E a terceira é usar o eixo duplo no Tableau. Então, agora vamos aprender esses métodos passo a passo, e também vamos aprender as vantagens e desvantagens de cada método. Então, vamos lá, pessoal, agora vamos começar com os primeiros métodos. Temos o eixo individual para cada medida. Então, vamos ver como podemos criá-lo e como ele vai ficar. Vamos, por exemplo, à nossa fonte de big data. Vamos escolher a data do pedido nas colunas. E agora, para criar eixos individuais para cada medida, vamos arrastar e soltar as medidas nas linhas ou nas colunas Então, por exemplo, vamos pegar as vendas e colocá-las em fileiras. E vamos pegar também os lucros, arrastá-los e soltá-los na rosa também. Agora podemos ver em nossa visão que cada medida tem seu próprio eixo É por isso que a chamamos de eixo individual para cada medida. Podemos ver que, nas vendas, temos esse eixo que começa de 0 a 1 milhão E para obter lucro , começa de 0 a 100 k. E esses dois eixos para essas duas medidas estão completamente separados um do outro Não há sobreposição nem nada. Agora, é claro que temos duas medidas, podemos adicionar uma terceira, quarta e assim por diante. Portanto, não há limitações na quantidade de medidas que podemos adicionar às nossas visualizações. Podemos ver agora que temos quatro medidas. Você pode ver que cada uma dessas medidas tem eixos diferentes com intervalos diferentes Gostaria de entender algo muito importante no Tableau ao adicionar várias medidas às visualizações, você obterá várias páginas nas marcas As marcas no Tableau são o lugar onde você pode personalizar as visualizações para personalizar os gráficos que temos aqui Em nossa opinião, como temos várias medidas, obteremos várias páginas nas marcas. Vamos verificar o que temos aqui. Só temos o primeiro. Então, temos uma marca individual para cada medida que temos dentro de nossa visão. Agora vamos entender como isso funciona. Vamos começar com o primeiro, o todo. Agora, nesta página, tudo o que você alterar na configuração pode ser refletido em todas as medidas, em todos os gráficos. Por exemplo, em vez de ter a linha, eu gostaria de ter o P. Mas agora, se eu mudar para barra, como você pode ver, todas as medidas podem ser alteradas para gráficos de barras. Ou se você for até aqui, por exemplo, até as cores e mudar para preto, verá que todas as nossas medidas agora são pretas e assim por diante. Se você for até o tamanho, reduza o tamanho, verá que o tamanho de todas as nossas medidas será reduzido. Então, qualquer coisa que eu esteja mudando na, tudo isso pode ser refletido em todas as medidas na exibição. Mas agora, como temos eixos individuais para cada medida, podemos personalizar cada um desses gráficos individualmente. Então, por exemplo, digamos que eu gostaria de alterar apenas as vendas. Eu posso ir até o Marks of Sales por aqui. Então, vamos mudar para a página de Sum of Sales e, em vez de ter uma barra, eu gostaria de tê-la como uma linha. Agora podemos ver que alteramos o tipo de gráfico apenas para as vendas. Todo o resto pode permanecer como um gráfico de barras. E a mesma coisa com o lucro. Você pode ir até aqui até os lucros e dizer, ok. Em vez de placa, eu gostaria de tê-la. Por exemplo, por mais azul que você possa ver, essa personalização é, só pode ser feita para essa medida Somente pelos lucros. E a mesma coisa para as outras medidas. Se você concordar com a quantidade, gostaria de alterar o tipo de gráfico em vez de usar algo como área. Então, vamos mudar a quantidade e depois vamos para a área aqui. Com isso, alteramos apenas o tipo de gráfico para a quantidade, então você pode ver que essas marcas são realmente úteis para personalizar nossos gráficos. E você pode fazer isso individualmente para cada medida, ou você pode ir para todas as medidas aqui e depois fazer as alterações para todas as medidas juntas. Isso é tudo por causa das marcas. Eles são muito importantes para personalizar os gráficos dentro de nossas visualizações. Mais uma coisa que é importante entender temos aqui quatro abas dentro das marcas porque temos quatro medidas Bem, como temos medidas contínuas, por exemplo, para os anos, não temos nenhuma guia para personalizar os anos porque ela é discreta Por exemplo, vamos mudar a soma das vendas de medidas contínuas para discretas. Clique com o rato nele e vá para discreto. Com isso, dá para ver que a soma das vendas desaparece das marcas. Isso significa que não podemos mais personalizá-lo porque é discreto. Vamos mudar isso novamente, de volta ao contínuo. E com isso, vamos colocá-lo novamente nas marcas, você pode personalizar campos contínuos. Tudo bem, pessoal, agora, como vocês podem ver nesses métodos, podemos personalizar nossos gráficos individualmente e como quisermos. E outra vantagem é que podemos adicionar quantas medidas quisermos dentro de nossas visualizações, mas a desvantagem de termos eixos separados, o que é que, em algumas situações , é muito difícil comparar as medidas se elas estiverem assim divididas É por isso que temos métodos diferentes para combinar e mesclar o eixo e os gráficos Então, isso é tudo para os primeiros métodos em que teremos eixo individual para cada medida. Tudo bem, pessoal, passando para outro método para combinar várias medidas em uma visualização. E isso é compartilhando o mesmo eixo. Podemos fazer isso usando os nomes das medidas e os valores das medidas. Se você se preocupar com os dados em cada fonte de dados no Tableau, sempre encontrará dois campos Sempre teremos nomes de medidas e valores de medida. Esses dois campos, os nomes e valores das medidas, são gerados automaticamente a partir do Tableau Eles não vêm da fonte original dos seus dados. Quais são esses campos? Os nomes das medidas são uma dimensão discreta que contém os nomes de todas as medidas que você tem dentro da sua fonte de dados Por outro lado, temos os valores da medida. É uma medida contínua que contém os valores, todas as medidas que você tem dentro da sua fonte de dados no Tableau Há duas maneiras de usar os nomes e valores das medidas. A primeira é simplesmente arrastar e soltar do banco de dados para a exibição. Vamos pegar, por exemplo, os nomes medidos para as linhas. Como você pode ver, atualmente nenhum valor de medida está selecionado porque não temos nada na exibição. Agora, o que vamos fazer é ir para os valores principais e menos arrastá-los e soltá-los no texto aqui. E agora você pode ver na visualização todas as nossas medidas que você tem dentro da nossa fonte de dados. A contagem de clientes, contagem de pedidos, descontos, lucros, vendas e assim por diante. Então, todas essas são medidas disponíveis que o Tableau pode encontrar na sua fonte de dados Novamente, o nome principal será o nome da medida, a contagem de clientes, a contagem de pedidos. Essas informações vêm dos nomes das medidas. E os valores dessas medidas virão dos valores medidos. Então, como você pode ver, é muito simples. Os nomes das medidas, a contagem de clientes, o desconto e o lucro. Esses nomes vêm dos nomes das medidas. E os valores que temos dentro dessa visão vêm dos valores de medida. Então, aqui você pode controlar as coisas. Por exemplo, você pode remover qualquer medida que não queira ver dentro da nossa visão. Por exemplo, vamos remover a soma do preço unitário. Então, basta arrastá-lo e soltá-lo em algum lugar do lado de fora. E, como você pode ver, o Tablelated filtra imediatamente. Então, se você for até aqui nos filtros e editá-los, você também verá uma lista de todas as medidas que temos dentro da nossa fonte de dados. Se você quiser remover algumas medidas, desative ou desmarque as medidas que não deseja ver nossa visualização. Vamos clicar em OK. E com isso, reduzimos o número de medidas dentro da visualização para 4,1. Mais coisas que podemos fazer aqui é mudar o tipo de medidas em nossa visão. Por exemplo, vamos pegar a contagem de clientes da parte superior e colocá-la na parte inferior para que você possa ver que acabamos de alterar a ordem das medidas dentro da exibição. Tudo bem, então essa é uma maneira de usar os nomes das medidas e os valores das medidas dentro das visualizações, basta arrastá-los usar os nomes das medidas e os valores das medidas dentro das visualizações e soltá-los dentro da visualização Mas existe outra maneira rápida de usar essas informações. Deixe-me mostrar o que quero dizer. Vou remover tudo da nossa vista e começar do zero. Vamos levar os dados do pedido para as colunas. E vamos levar, por exemplo, as vendas para as fileiras. Até agora, temos apenas uma medida. Em nossa opinião, tudo estava normal. Mas agora, digamos que eu gostaria de acrescentar outra medida à exibição antes de aprendermos que obtemos o lucro e o colocamos perto dos selos Mas com isso, aprendemos que o Tableau criará dois eixos individuais Não queremos isso, então deixe-me removê-lo. Eu gostaria de ter um eixo para ambas as medidas. Para fazer isso, podemos usar os valores e nomes das medidas. E para gerar isso rapidamente, vamos obter os lucros agora. Muito lentamente, vamos arrastá-los até o eixo dos selos E, como você pode ver agora, o Tableau nos mostrará duas linhas verticais verdes Com isso, estamos dizendo ao Tableau que eu gostaria de compartilhar o mesmo eixo para duas medidas diferentes Então, vamos soltá-lo no eixo. E aqui está a mesa para converter tudo para que não tenhamos mais aqui. A soma das vendas, agora temos os valores das medidas e, nos filtros, temos os nomes das medidas. Dentro dele, obteremos apenas duas medidas e as vendas. Então, como você pode ver, a mesa pode preparar tudo para nós. E essa é uma maneira rápida de usar várias medidas usando os valores e nomes das medidas. E também podemos ver aqui nos valores das medidas, pois temos apenas essas duas medidas. Então, agora vamos verificar o visual. Como você pode ver, temos apenas um eixo para duas medidas. O verde vai ser a venda, e o cinza pode ser o lucro. Isso significa que essas duas medidas estão compartilhando o mesmo eixo. E, claro, podemos acrescentar mais medidas à nossa visão. Só podemos aceitar dois, por exemplo, os descontos. Podemos colocá-lo dentro dos valores de medida até o último, por exemplo. E com isso temos três linhas. Três medidas estão compartilhando o mesmo eixo. É uma maneira muito boa e compacta de comparar várias medidas usando o mesmo eixo. Mas é claro que você precisa prestar atenção à escala do eixo. Por exemplo, a escala das vendas. Como você pode ver, o verde é realmente enorme, 0-1 milhão Agora, se você pegar o desconto, como você pode ver, tudo quase zero, porque a escala em comparação com as vendas é muito pequena. É por isso que, para esses métodos, faz sentido usar várias medidas no mesmo eixo se elas tiverem uma escala de dados semelhante. Mas se houver uma grande diferença nas escalas, o visual não fará sentido comparar duas medidas. Portanto, neste exemplo, não faz sentido usar o desconto nessas visualizações porque não podemos realmente compará-lo Tem uma escala muito pequena. Mais uma desvantagem desse método é que, se você conferir as marcas aqui, poderá ver que temos apenas uma aba para tudo Não temos marcas individuais para cada medida. E isso significa que não podemos personalizar cada medida como quisermos. Como vimos anteriormente no método em que queremos usar, em um caso, por exemplo, o diagrama de linhas e outra medida, podemos usar o diagrama de barras e assim por diante. Portanto, não podemos personalizar individualmente cada medida, mas, em vez disso, todas essas medidas estão compartilhando a mesma configuração para as visualizações Isso significa que vamos, por exemplo, mudar de lado. Se fizermos isso, isso afetará todas as medidas dentro da visão e eu não posso. Mude-o individualmente. Então, tudo o que você está fazendo aqui ou mudando de indivíduo, isso pode afetar todas as medidas. Por exemplo, vamos alterá-lo para o diagrama par e assim por diante. A única coisa que você pode personalizar são as cores. Portanto, se você acessar as cores aqui e editar as cores, poderá atribuir a cada medida um valor diferente. Mas isso é tudo. Não podemos personalizar os gráficos como quisermos. Portanto, se você usar valores e nomes de medidas, preste atenção. Você não tem a liberdade de alterar o visual de seus gráficos, mas ainda é muito útil em muitos casos em que você deseja ter várias medidas compartilhando o mesmo eixo único Tudo bem, então com isso, espero que fique mais claro. Agora, por que temos valores e nomes de medidas do Tableau valores e nomes de medidas Tudo bem, agora vamos para os últimos métodos. Para combinar várias medidas, em uma visualização, podemos usar o eixo duplo. eixo duplo é realmente uma ótima maneira e muito útil em muitos cenários em que você pode comparar duas medidas. Vamos ver como isso funciona no Tableau, e há duas maneiras de criar eixo duplo no Tableau A primeira que vou mostrar agora é que vamos pegar, por exemplo, a data do pedido nas colunas. E então vamos colocar as vendas em formações em fileiras. Agora eu gostaria de ter outra medida dentro de nossa visão. Então, vamos pegar o lucro e colocá-lo nas fileiras lado a lado perto das vendas. Então, aqui estamos de volta ao método um, onde temos duas medidas separadas por dois eixos individuais. Agora, como você pode ver, essas duas medidas estão separadas uma da outra. Eu gostaria de colocar esses dois visuais em cima de como fazer isso um do outro Vamos voltar às nossas medidas. Então, sim, você pode ver que temos duas medidas, vendas e lucros. Vamos até o lucro, para o do lado direito, com o botão direito para clicar nele. E aqui temos a opção de eixo duplo. Então, vamos clicar nisso. Agora, como você pode ver, esses dois gráficos agora estão em cima um do outro usando eixo duplo. O eixo das vendas e o eixo dos lucros lado a lado. E também podemos ver a forma dessas medidas, a mudança. Então, agora, em vez de ter duas pílulas verdes, temos agora uma pílula verde de duas medidas, as vendas e os lucros E agora, se você verificar as escalas desses eixos duplos, você pode ver que as vendas, como de costume, 0 a 1 milhão e os lucros 0 a 100 k. Então, agora temos Ou você pode deixar como está com duas escalas diferentes ou pode torná-las semelhantes uma à outra. E é isso que fazemos na maioria das situações. Vamos sincronizar esses dois eixos. Para fazer isso, vamos ver o lucro aqui neste eixo. Clique com o botão direito do mouse e aqui temos a opção de sincronizar eixo Vamos selecionar isso. Como você pode ver agora, a escala de lucro tem exatamente a mesma escala dos selos Começa de 0 a 1 milhão e a marcação ou o visual também se ajustaram à nova escala Então, como você pode ver, agora o temos na parte inferior antes de colocá-lo perto dos selos Agora você pode perguntar, você sabe o que, por que você usa eixo duplo? Eu posso simplesmente usar os valores do Mejor, como o método dois, e posso adicionar quantas medidas eu quiser à exibição Então, por que temos eixo duplo? Bem, há duas razões para nós. Primeiro, aqui você tem a opção de decidir se deseja sincronizar o eixo ou não Portanto, se você usar o método um com os valores de Mejor, poderá ver que tudo está sincronizado e você tem apenas um eixo e não podemos mudar isso Mas se voltarmos ao eixo duplo, sempre temos a opção de sincronizar o eixo ou não Portanto, esse é um benefício, o principal benefício do eixo duplo, que eu posso usar agora e personalizar cada medida conforme eu quiser. Então, se você verificar as marcas que temos aqui, novamente, uma aba para cada medida. Novamente, todos personalizarão as duas medidas. Mas se você for até a Soma das Vendas, podemos decidir a configuração visual dessa medida. Por exemplo, eu posso ir até aqui e mudar o tamanho. Ou posso ir até a soma dos lucros e dizer que, em vez do diagrama de linhas, gostaria de obter um diagrama de barras. Aqui está exatamente a vantagem do eixo duplo, onde podemos personalizar o gráfico ou as medidas individualmente, mas ainda usando o mesmo eixo. E você não tem essa opção se estiver usando os valores de medida porque precisa tomar uma decisão ou configurar todas as medidas. Mas a desvantagem aqui é que é de eixo duplo ou apenas duas medidas, mas ainda é uma ótima maneira de comparar duas medidas no Tableau Gostaria de mostrar agora o segundo método de como criar rapidamente dois eixos no Tableau Então, vamos remover essas coisas e, em seguida, vamos pegar novamente os selos. Agora, para a segunda medida, em vez de arrastá-la e soltá-la aqui perto dos selos E depois mude para dual. O que vamos fazer é ver o visual aqui. E se você movê-lo para o lado direito, você pode ver que temos uma linha vertical aqui. Tenha cuidado. Se você movê-lo para o eixo, terá duas linhas verticais nas quais poderá ter os valores e os nomes das medidas. Não queremos isso, queremos um eixo duplo, então basta movê-lo para o lado direito, o lado oposto do eixo. E você pode ver que temos uma linha verde vertical. Se você soltá-la, Tableau criará imediatamente um eixo duplo entre essas duas medidas Então, é assim que você pode criar um eixo duplo no Tableau rapidamente E um último ponto sobre o eixo duplo é entender se a ordem das medidas afeta o visual. Então, deixe-me mostrar o que quero dizer. Vou agora analisar o lucro e alterá-lo do diagrama de barras para o diagrama de linhas. E, como você pode ver, a linha vermelha do lucro é como na frente das vendas. Isso significa que a medida das vendas está na parte de trás. o lucro está na frente. Se você quiser mudar esse indivíduo, o que você vai fazer é simplesmente mudar a ordem do eixo duplo. Se pegarmos as vendas da esquerda e as colocarmos à direita. E, como você pode ver agora, o diagrama da peça na frente e o diagrama de linha no fundo, o que, nessa situação, não é muito legal ter a linha atrás das peças. Agora vamos trocá-lo novamente para que o lucro fique no lado direito, para que possamos colocá-lo na frente e as vendas na parte de trás. Tudo bem, isso é tudo para o eixo duplo. Agora, é claro, no Tableau, você pode combinar todos esses métodos em uma única exibição Aqui temos um eixo duplo. Neste exemplo, posso agora adicionar os valores da medida, o lucro. Em vez de ter os lucros, podemos ter os valores de medida, o método dois. Para fazer isso, vamos pegar, por exemplo, a quantidade. E vamos arrastá-lo e soltá-lo no eixo do lucro. Vamos deixar isso aqui. E, como você pode ver, a tabela muda imediatamente a soma do lucro para medir os valores. Mas ainda no lado esquerdo temos vendas. Agora estamos fazendo um eixo duplo entre as vendas e várias medidas. Agora podemos adicionar mais medidas aos valores das medidas. Vamos pegar o preço unitário e adicioná-lo aqui. Podemos adicionar os descontos. Mas agora vamos mudar as cores para deixar claro. Agora estou na aba dos Valores Principais. Clique nas cores das cores. Agora, a quantidade, vou atribuir um preço unitário verde. Vamos dar um desconto em cinza dessa cor. E isso é tudo. Isso. Como você pode ver, temos linhas diferentes, mas todas são linhas. Não podemos mudar isso porque é um valor importante. Então, todos eles estão compartilhando a mesma configuração. E no fundo temos a soma das vendas do eixo duplo. Isso significa que você pode combinar essas coisas e , claro , podemos adicionar o método 1. Vamos pegar a contagem dos pedidos e arrastá-la e soltá-la até as estradas daqui para que você possa ver que o Tableau criou um eixo individual para a contagem de pedidos Isso significa que se você olhar agora para nossas medidas, nesta visão, a primeira, a soma das vendas, estamos usando o eixo duplo. Este diagrama de peças, o azul. E então, no lado direito do eixo duplo, temos um soco ou pacote de medidas Aqui temos a soma do lucro, quantidade, preço unitário e desconto. Portanto, temos um grupo de medidas como parte do eixo duplo usando os valores das medidas, contagem de ordem. Está completamente separado e não compartilha o eixo com os outros. Nós o temos como um eixo individual usando o método um. Tudo bem, então, como você pode ver, você pode misturar as coisas. E esse é exatamente o poder do Tableau, onde temos altas personalizações sobre como visualizar nossos dados. Tudo bem, pessoal. Agora vamos fazer um resumo rápido Para combinar várias medidas em uma única exibição, em visualizações únicas no Tableau, temos três métodos O primeiro é usar eixos individuais. Isso significa que teremos para cada medida um eixo independente separado diferente. E a vantagem desses pontos do método que podemos usar cada medida e decidir sobre o visual, qual tipo visual podemos usar, as cores, o tamanho e assim por diante Portanto, a personalização das medidas será independente E o segundo benefício que podemos adicionar quantas medidas quisermos em uma única visualização. Mas o ponto fraco desse método é que é muito difícil comparar essas medidas. É por isso que temos o segundo método em que podemos comparar todas essas medidas usando um eixo único ou compartilhado. E podemos criar essas visualizações usando os nomes das medidas e os valores das medidas Portanto, temos apenas um eixo e podemos ter várias medidas compartilhando o mesmo eixo. Com o principal benefício de nossos pensamentos, podemos adicionar quantas medidas quisermos. E também podemos comparar essas medidas melhor do que o método 1, pois elas compartilham o mesmo eixo. Mas a desvantagem desse método é que, em minha opinião, não podemos personalizar cada uma não podemos personalizar dessas medidas de forma independente Isso significa que todas essas medidas compartilharão as mesmas configurações da visualização Portanto, não podemos usar aqui uma linha depois separar e mudar outra coisa. Sempre precisamos usar as mesmas visualizações para todas as medidas E é por isso que temos o terceiro método na tabela para usar o eixo duplo. O principal benefício do eixo duplo de pontos que podemos comparar duas medidas próximas uma da outra Podemos definir se podemos sincronizar o eixo ou não. E aqui, a vantagem em relação à anterior, o eixo único, os pontos, que podemos personalizar o visual cada medida de Então, aqui temos um diagrama de linhas junto com um diagrama de barras. Somente com essa vantagem desse método de pontos, podemos comparar apenas duas medidas Tudo bem, Kay, então esses foram os diferentes métodos de como adicionar várias medidas em uma única visualização e quando usá-las. Em seguida, começaremos a criar gráficos básicos e, primeiro, podemos ter os gráficos de barras. 156. Gráficos de 1 barras Udemy: Tudo bem, agora vamos começar com as coisas mais fáceis, em que vamos criar um gráfico de barras em linhas. Vamos começar com a grande fonte de dados e levar a subcategoria para as linhas E então precisamos medir, vamos pegar os selos e colocá-los nas colunas Com isso, obtivemos as vendas por categoria. Agora, para torná-lo maior, vou passar por aqui. Em vez de padrões, vamos ter uma visão completa. Agora, como você pode ver, temos barras nas fileiras. A tabela pode usar o gráfico de barras como padrão, mas caso você tenha outra coisa, você pode acessar as Marcas aqui em vez de Automático. Você pode movê-lo para a barra, vamos clicar nela. Nada vai mudar porque atualmente é um gráfico de barras e geralmente usamos os gráficos e linhas de pares para fazer a classificação. Para fazer isso, vamos às vendas e classificar nossos dados. Com isso, temos uma classificação muito boa em nossos gráficos. Mais uma coisa que eu costumo adicionar é a coloração. Então eu pego a medida, a soma das vendas mantém o controle e a coloco nas cores. Isso é tudo para os gráficos de barras e linhas. Ok. Em seguida, temos os gráficos de barras em colunas. É muito fácil e muito parecido com as linhas, acabei de duplicar as planilhas Agora, aqui, em vez de ter a dimensão nas linhas, temos que movê-la para as colunas. Temos que alternar entre a medida e a dimensão. Para fazer isso, é muito simples. Vamos até o menu rápido aqui e troque para que tenhamos as peças. Agora, nas colunas, como você pode ver, é muito simples. Geralmente também usamos isso para classificação, é claro. Agora, a questão é quando usar colunas e quando usar linhas. Se você tem dimensões com baixa cardinalidade, como temos a subcategoria, você pode usar Mas se sua dimensão tiver uma caderidade alta, muitos valores, você pode usar as linhas para ter uma lista longa e rolar para baixo É sempre melhor rolar para baixo do que para o lado direito. Se você tiver muitos valores em sua dimensão, use as linhas pares. Mas se você tiver um número baixo de valores dentro de sua dimensão, use as barras de colunas. Tudo bem, passando para outro gráfico de peças. Temos as barras lado a lado. Nos gráficos da parte anterior, usamos apenas uma dimensão. Desta vez, vamos usar duas dimensões. Vamos construí-lo. Primeiro, gostaria de colocar a dimensão país nas colunas. E então vamos medir as células até as linhas que obtivemos nos gráficos de peças normais. Mas agora, se você adicionar outra dimensão às colunas, obterá gráficos de partes lado a lado. A segunda dimensão serão os anos das datas dos pedidos. Arraste e solte as datas do pedido nas colunas. Como você pode ver, o Tableau foi convertido em gráficos de linhas. Não queremos isso, queremos gráficos de peças. É por isso que vamos ao Marks aqui. E em vez de Automático, vamos mudá-lo para barras. Novamente, aqui eu gostaria de ter uma visão completa. Agora temos muitos dados dentro da exibição. Temos cinco anos de dados. Eu gostaria de ter apenas dois valores. Eu gostaria de comparar o último, vamos arrastar os anos até os filtros. Em seguida, vou filtrar usando os anos. Selecione os próximos anos, vamos ter apenas os últimos dois anos. Clique. Ok. A última coisa que eu gostaria de acrescentar é a coloração. Como temos dois anos, eu gostaria de ter uma cor para cada ano. Vamos aproveitar os anos, manter controle e colocar isso nas cores, e pronto. Agora temos separações muito boas entre os valores. Agora, como você pode ver, temos barras lado a lado e isso é muito útil para comparar vários valores em cada categoria. Com isso, podemos facilmente comparar os últimos dois anos em cada país. Aqui nesse tipo de gráfico, tente não ter muitos dados, então será muito difícil comparar. Você pode ver que só temos um filtro nos dados para comparar apenas os últimos dois anos. Isso é tudo para os gráficos lado a lado. Tudo bem, passando para o próximo, temos o gráfico de barras ao longo do tempo. É muito famoso. Você pode encontrá-lo quase em cada painel. Então, vamos ver como vamos construí-lo. Vamos ver as datas dos pedidos, vamos colocá-las nas colunas, como de costume. Nós vamos ter os anos. Vamos pegar nossa medida, as vendas, e colocá-la em fileiras. Aqui está um tablet padrão que o mostrará como uma linha. Vamos trocá-lo para as barras. Como estamos trabalhando nos gráficos de barras obtivemos vendas muito boas ao longo dos anos, mas geralmente adicionamos mais detalhes porque esses dados são muito agregados Vamos adicionar outra dimensão. Para fazer isso, vamos detalhar os anos. Clique neste sinal e com isso obtemos a segunda dimensão, o quarto. E aqui podemos ver mais detalhes sobre como as vendas estão mudando ao longo do tempo. O principal caso de uso desse gráfico de peças é mostrar como os dados estão mudando ao longo do tempo para mostrar tendências. Se você tiver esse requisito, siga a tabela de peças ao longo do tempo. Ok, passando para o próximo, temos os gráficos de peças empilhadas O requisito para este será semelhante ao lado a lado. Podemos usar duas dimensões diferentes. Agora vamos construí-lo. Eu gostaria de ver o total de vendas de cada mês deste ano. Para fazer isso, vamos colocar a data do pedido nas colunas e as vendas nas linhas. Agora vou mudar os anos para os meses, certo? Clique nele. E vamos selecionar os formatos, o mês, para obter as partes que representam o total de vendas de cada mês e deste ano. Mas agora eu gostaria de adicionar mais informações a essa visualização para comparar também as categorias. Agora vamos pegar as categorias. É sempre a questão de onde vamos colocá-la. Se você colocá-lo nas colunas, o que você obterá, você obterá barras lado a lado. Não queremos isso, queremos obter gráficos empilhados. Para fazer isso, vamos pegar a categoria e colocá-la apenas nas cores. Vamos fazer isso. E com isso, obtivemos essa informação, essa dimensão como uma cor dentro de cada barra. E com isso, teremos os gráficos de barras empilhadas Agora, como você pode ver, o objetivo principal do gráfico de pares empilhados é primeiro ter o total de vendas ao longo do tempo Podemos comparar os meses e a evolução das vendas ao longo do tempo. Em seguida, a segunda tarefa, que não é a principal, é comparar as categorias para ver como a categoria contribui nas vendas totais de cada mês. Isso é tudo para os gráficos de peças empilhadas. Tudo bem, agora temos um gráfico muito semelhante ao anterior. Temos o gráfico de peças empilhadas completo, ou às vezes o chamamos de gráficos de peças 100% empilhadas Agora, acabei de publicar a anterior e, como você pode ver nos gráficos normais de peças empilhadas, cada parte começa e termina de forma diferente de mês para mês O total de vendas é naturalmente importante nesses gráficos. O importante agora é comparar as subcategorias ao longo do tempo Uma maneira muito boa de fazer isso é ter peças totalmente empilhadas Isso significa que cada parte em nossas visualizações pode ter exatamente o mesmo tamanho e começa de 0% a 100%. Para fazer isso, vamos até a Soma das Vendas e clique com o botão direito nela E então vamos aos cálculos rápidos da tabela. E tenha a porcentagem do total que obtivemos, a porcentagem do total em vez do total de vendas como um valor. Mas ainda não estamos lá porque essas peças não têm o mesmo comprimento. Para fazer isso, vamos voltar à soma das vendas. Clique com o botão direito do mouse em Ont e vamos para Editar cálculos de tabela. Vamos entrar. Agora, o que vamos fazer aqui, em vez de ter uma mesa do outro lado, podemos ter uma dimensão específica. Vamos ligar isso. E vamos selecionar apenas a categoria. Como estamos nos concentrando apenas na categoria, vamos remover o mês da idade solicitada. Agora, como você pode ver, obtemos imediatamente uma pilha cheia. Vamos fechar isso. Agora, como você pode ver, todas essas partes têm exatamente o mesmo comprimento e todas começam com 0% e terminam com 100%. Chamamos esse tipo de gráfico de parte a todo. Isso significa que eu gostaria de ver e entender como cada categoria se relaciona com todas as vendas de cada mês. Agora, vamos resumir rapidamente quando usar qual gráfico. Se você quiser se concentrar em comparar as categorias ao longo do tempo, use os gráficos completos de peças 100% empilhadas Mas se for mais importante mostrar o total de cada mês, compare as categorias e use os gráficos de barras empilhadas normais Tudo bem, passando para o último tipo de barras, temos os pequenos gráficos de várias barras. Muitos gráficos de barras em nossas visualizações. E podemos fazer isso adicionando mais de duas dimensões. Vamos começar pela primeira dimensão. Vamos até os países a partir do painel de dados, vamos colocá-los nas colunas E com isso, obtivemos os valores dos países como colunas. Agora eu gostaria de adicionar linhas da categoria. Vamos colocar a segunda dimensão, as categorias nas linhas. Agora eu gostaria de preencher essas informações para ver alguns dados Vamos pegar nossas medidas, as vendas, arrastá-las e soltá-las nas linhas aqui. Como você pode ver, nossos bares ainda não são muito pequenos. Temos peças grandes dentro de nossa visão e sempre podemos verificar quantas marcas ou quantas partes temos dentro de nossa visão. Ao verificar essas informações aqui, podemos ver que temos 12 marcas. Agora vamos pegar nossa terceira dimensão. Será a data do pedido. Vamos colocar a data do pedido nas colunas. Agora, passamos de 12 a 16 marcas ou 16 pontos de dados. Agora, o Tableau muda para linhas. Eu gostaria de trazê-lo de volta para Paris. Vamos até o Marks, mude para pars, mas ainda assim nossas peças não são realmente pequenas ou pequenas Para obter mais detalhes em nossa visão, em vez de usar os anos, vamos usar o mês. Vamos mudar o formato. Clique com o botão direito sobre ele. E vamos escolher esse formato, o contínuo, o mês. Então, agora, se você verificar novamente, encontramos minibares de 60 a 707 marcas dentro de nossa vista Eu gostaria de adicionar também um pouco de cor a ele. Vamos deixar o país com as cores. Então é isso. Com isso, obtivemos pequenos gráficos de várias barras. Como você pode ver, adicionar mais dimensões à exibição, você está dividindo a medida em mais e mais detalhes 157. Udemy 2 bar em bar: Ok, em seguida, temos a barra no gráfico de barras. Anteriormente, comparamos duas dimensões dentro de nossa visualização, mas agora que tal comparar duas medidas em nossas visualizações usando pars Vamos ver como podemos fazer isso. Como de costume, vamos levar nossa subcategoria para as linhas e, em seguida, vamos fazer a primeira medida Serão os selos das colunas. Com isso, obtivemos nossos gráficos de barras padrão. Vamos classificar isso pelas vendas. Agora precisamos da nossa segunda medida. Vamos pegar a quantidade e colocá-la também nas colunas. Agora, com isso, temos um eixo individual para cada medida e podemos comparar os dados. Mas é muito melhor usar o eixo duplo se você tiver duas medidas e quiser compará-las . Como aprendemos anteriormente no material anterior. Vamos usar o eixo duplo. Vamos até a quantidade conectada de forma irregular e vamos para o eixo duplo Agora, aqui, o Tableau decidiu usar outras visualizações, já que temos Em vez disso, eu gostaria de voltar para bares. Como você sabe, no eixo duplo, obteremos abas diferentes dentro de nossas marcas Agora, como as duas serão barras, vamos até todas e, em seguida selecionaremos, em vez de Automático, teremos as barras. Mas agora, como você pode ver, ainda não estamos lá. É como a parte empilhada, mas na verdade não está empilhada Para mudar isso, o que vamos fazer é usar cada medida individual e alterar a configuração. Mas primeiro, eu gostaria de mudar a coloração. Eu não gosto dessas informações atuais, então vamos à quantidade, Make it orange A venda será azul. Vamos ficar bem. Agora, o que vamos fazer para ter barra em barra, vamos alterar o tamanho da quantidade. Vamos ver a quantidade aqui, ver o tamanho e torná-la um pouco menor. Agora podemos ver no fundo a grande barra azul, e na frente temos essa pequena barra laranja. Então, com isso, obtivemos algo como barra no gráfico de barras, o que é muito bom para comparar duas medidas usando eixo duplo. Se, por exemplo, você verificar a categoria arte, verá que a quantidade é realmente grande. Mas estamos gerando muito poucas vendas em comparação, por exemplo, com os cubos. Temos menos quantidade pedida, mas temos grandes vendas. Portanto, é uma maneira muito boa de comparar medidas. 158. Código de barras Udemy 3: Tudo bem, o próximo pode ser divertido. Um em que vamos criar gráficos de código de barras. Costumamos usá-lo para mostrar mais detalhes dentro de cada par. Então, vamos ver como podemos fazer isso. Como de costume, obteremos as mesmas informações, subcategorias para as linhas e vendas para as colunas Acho que você já entendeu. Vamos resolver isso. Agora, o que eu gostaria de trazer é uma dimensão com alta cardinalidade, como o nome do produto Vamos trazê-lo, por exemplo, para as fileiras aqui. Como você pode ver, o Tableau está nos avisando e dizendo que há muitos membros dentro do nome do produto E agora, se você disser, ok, adicione todos os membros, o que pode acontecer? A visualização será interrompida e não será realmente informativa. Mas, em vez disso, podemos pegar o nome do produto e colocá-lo nos detalhes. Então, vamos fazer isso. E agora, com isso, criamos algo como códigos de barras, onde temos as informações do produto dentro de cada pars, que às vezes é útil para mostrar todos esses detalhes em uma única visualização Então é assim que você cria gráficos de código de barras. 159. Gráfico de linhas Udemy 4: Tudo bem, agora podemos começar a falar sobre os gráficos de linhas no Tableau Eles são muito básicos e muito padronizados para mostrar a mudança ao longo do tempo Agora vamos criar gráficos de linhas muito simples no Tableau Já que estamos dizendo que mudam com o tempo, isso significa que precisamos de uma data. Vamos colocar as datas dos pedidos nas colunas. E então, nas estradas, precisamos da nossa medida, Soma das Vendas. Agora, como padrão, como sempre, Tableau mostrará os anos Mas em vez disso, para torná-lo mais interessante, vamos mudar para meses. Vamos mudar o formato para mês contínuo, então clique nele. Agora, com isso, temos nossos gráficos de linhas. Se, por algum motivo você não estiver recebendo um gráfico de linhas, para mudar para gráficos de linhas, vamos até as marcas e , em vez de automático, vamos escolher a linha. Depois de fazer isso, você obterá exatamente como eu, um gráfico de linhas. Esse é o gráfico de linhas mais básico Tableau que mostra as mudanças ao longo do tempo Ok, em seguida, gostaria de mostrar os diferentes visuais que podemos adicionar à nossa linha Para isso, vamos dar mais medidas à nossa opinião. Atualmente, temos a soma das vendas. Vamos comprar tudo, como descontos, lucros e vendas. Vamos considerar o preço unitário e também os pedidos. Agora, como você sabe, como temos cinco medidas em nossa visão, também obtemos cinco guias nas marcas para configurar individualmente o visual da soma das vendas Vamos deixar como está, como um gráfico de linhas padrão. Mas para a próxima, o que eu vou fazer é mudar o caminho ou o visual da linha. Se você for até aqui no passe e clicar nele, obteremos diferentes tipos de linhas. O primeiro será o padrão, o linear, mas o segundo será um passo. Vamos selecionar os pontos. Agora, se você conferir o desconto aqui, não temos um gráfico linear como as vendas que temos agora, como etapas como subir, depois temos etapas abaixo. Tudo bem, então vamos passar ao lado do lucro por aqui. Então, vamos mudar a guia para o lucro. Agora vamos voltar ao caminho. E aqui temos duas seções, o tipo de linha e o padrão de linha. No padrão de linha, temos a linha sólida ou podemos fazer uma linha tracejada Vamos selecionar a linha do traço. E, como vocês podem ver agora, indivíduos, temos uma linha de traços muito boa no Tableau Então, essa é mais uma forma apresentar as linhas no Tableau Vamos passar para a próxima , para a próxima medida, temos o preço unitário. Vamos mudar para lá. Agora, o que podemos fazer aqui, para cada ponto que temos nos gráficos, podemos fazer um marcador ou pequeno círculo para adicionar os marcadores O que vamos fazer é ver as cores aqui e, em seguida, aqui temos os efeitos. O primeiro é automático. O segundo a ter marcas e o último a não ter marcas. Vamos mudar tudo para marcas. Agora, com isso, você pode ver que o gráfico de linhas na empresa tem pequenos círculos, pequenos pontos de dados. Esse é mais um efeito visual nas linhas no Tableau. Vamos passar para a última, a contagem dos pedidos. Vamos mudar para lá. Agora, o que podemos fazer é alterar o tamanho das linhas dependendo dos valores. Para fazer isso, vamos considerar os pedidos. Então, é o controle de arrastar e soltar e colocar na lateral. Então, agora, se você pegar a última linha, veremos um efeito muito bom. Se os valores forem pequenos, teremos uma linha fina. Mas se os valores forem altos, ficaremos como uma linha pesada, o que realmente parece bom. Tudo bem, pessoal. Então, como você pode ver, Tableau é muito rico em visualizações e, com poucos cliques, podemos alterar as representações visuais das linhas Tudo bem, agora vamos criar o gráfico de várias linhas no Tableau Estou sempre duplicando as folhas para não construir tudo do zero a cada vez Então, agora, anteriormente na linha padrão, podemos ver as mudanças ao longo do tempo, mas às vezes queremos adicionar mais informações. Queremos comparar os valores de uma dimensão dentro dessa visualização. E podemos fazer isso tendo várias linhas. Digamos que eu gostaria de comparar os valores dentro da categoria. Vamos às categorias em nosso Bod, Arts, e agora vamos colocá-las nas cores, arrastá-las e soltá-las nas cores E, como você pode ver, fazendo essa tabela, traçaremos três linhas para cada valor dentro dessa dimensão. Com isso, temos várias linhas dentro de uma visualização. E agora podemos ver que não é realmente informativo porque temos muitas linhas e muitos ziguezaques Para reduzir isso, vamos mudar o formato para, digamos, por exemplo, um quarto. Agora está um pouco mais claro para ver que os dados estão mudando com o tempo e você pode comparar os valores de uma dimensão O número de linhas realmente depende dos valores dentro dessa dimensão. Mais uma coisa sobre como criar essas três linhas. Você não precisa tê-lo sempre nas cores. Se você mover a categoria das cores e colocá-la nos detalhes, obterá os mesmos efeitos que o Tableau usará e criará várias linhas para cada valor, mas desta vez sem cores Esse é outro método para criar linhas diferentes no Tableau Mas acho que faz mais sentido colocar nas cores uma cor subarata para cada linha É assim que podemos criar várias linhas no Tableau usando a dimensão Tudo bem, na próxima, podemos ter gráficos de linha dupla. Desta vez vamos. Compare duas medidas diferentes em uma visualização. Então, vamos criar para cada medida, uma linha. Então, agora vou manter a mesma visualização em que temos a soma das vendas e o trimestre da data do pedido. Agora, gostaríamos de comparar, nessa visão, duas medidas, a soma das vendas e o lucro. Vamos pegar o lucro e colocá-lo lado a lado com as vendas. E com isso, temos duas linhas diferentes para cada medida, mas eu gostaria de colocá-las uma em cima da outra. Para fazer isso, vamos usar o eixo duplo. Vamos ao Bf, clique com o botão direito nele e aqui temos a opção de eixo duplo Então, como você pode ver, é muito simples. Temos gráficos de duas linhas e aqui você pode adicionar mais coisas. Por exemplo, você pode sincronizar esses dois eixos acessando o brofit e clicando com o botão direito nele E aqui você pode sincronizá-lo. Ou, claro, podemos configurar cada linha de forma diferente. Então, vamos ver o lucro aqui, seguir o caminho e fazer dele uma linha tracejada Como aprendemos brevemente, usando o eixo duplo, tivemos a liberdade de alterar o visual de cada medida individualmente E essa é uma ótima maneira comparar duas medidas. Ok, passando para o próximo, temos os gráficos de linhas cumulativas Portanto, atualmente nos gráficos de linhas padrão, estamos usando o mês e a soma das vendas. E podemos ver o total de vendas de cada mês. Mas às vezes gostaríamos de entender como as coisas estão se desenvolvendo ou crescendo com o tempo. Agora queremos ver o crescimento ao longo do tempo. Temos que usar gráficos de linhas cumulativos. Para fazer isso, vamos até a Soma das Vendas. E em vez de ter a soma das vendas como funções agregadas, vamos criar cálculos rápidos de tabela para obter o total acumulado . Vamos trocar isso. E, como você pode ver, obteremos gráficos de linhas cumulativos muito bons, nos quais você poderá ver como a coisa está crescendo ao longo do tempo Mas é claro que, para tornar as coisas mais interessantes, vamos adicionar mais informações à nossa visão. Vamos pegar a categoria e gerar linhas diferentes. Assim, podemos colocá-lo nas cores e agora podemos ver como as diferentes categorias estão crescendo com o tempo. Adicionar também à linha cumulativa é o ponto final de cada linha Para fazer isso, vamos às Marcas, às etiquetas, clicar nas etiquetas, mostrar as etiquetas das marcas. Mas, como você pode ver, temos para cada mês uma etiqueta. Não queremos isso, queremos apenas o final de cada linha. Para fazer isso, vamos mudar de tudo para o final da linha. Agora, se você verificar nossas linhas, poderá ver no início e no final que temos essas informações. Mas o ponto de partida não é realmente interessante, então podemos desativá-lo. Identifique o início da linha. Vamos desativá-lo. Com isso, teremos o total de vendas de cada categoria no final da linha. Com isso, podemos analisar o crescimento ao longo do tempo para cada categoria. Ok, agora vamos criar pequenos gráficos de várias linhas como fizemos com os gráficos de barras. Vamos fazer isso agora para as linhas. Agora, o que vamos fazer é trazer pelo menos três dimensões para a visualização para dividir as vendas em dividir as vendas linhas menores. Vamos fazer isso. Vamos ver, como sempre, a data do pedido. Vamos colocar a soma das vendas nas linhas. E então podemos obter outra dimensão, a categoria para as linhas também. Como você pode ver agora, à medida que adicionamos mais dimensões, estamos dividindo as linhas Vamos pegar os países e colocá-los também nas colunas. Agora que temos mais gráficos, mas a tabela os mostrará como barras, já que temos como automáticos. Então, vamos mudar para linhas. Agora nós a temos como uma linha discreta. Em vez disso, vamos obter uma linha contínua. Para fazer isso, vamos até essa data e mudá-la para algo como o mês contínuo. Vamos mudar os formatos com isso. Como você pode ver, temos gráficos de várias linhas muito interessantes. Eu também gostaria de adicionar as cores. Vamos pegar o país, por exemplo, e adicioná-lo às cores. Agora, só para melhorar o visual, vamos remover a grade. Clique com o botão direito aqui. E então vamos aos formatos. Então podemos ir até as linhas, e então temos a aba forjada Vamos até as linhas da grade e deixemos de nenhuma, pois removemos essas linhas de grade, o que é realmente irritante ter muitas delas. Então, a última coisa que podemos fazer com isso ter o total de vendas do último ponto. Para fazer isso, vamos obter a soma do controle de vendas e transferi-la para as etiquetas. Em seguida, vamos até os rótulos aqui e vamos selecionar Mean Max. Vamos tê-lo até a data do pedido. Então, vamos mudar de Automático para mês. E vamos ter apenas o valor máximo. Vamos remover o valor mínimo. Então, o que temos para cada gráfico, como o total de vendas do último mês. Por isso, criamos ótimos gráficos pequenos de várias linhas no Tableau 160. Udemy 5 em destaque: Tudo bem, passando para o próximo, temos os gráficos de linhas destacados no Tableau Isso é especialmente importante se você tiver várias linhas em uma única visualização e houver métodos diferentes para fazer isso. Vou mostrar uma rápida e profissional. Vamos começar com o rápido. Vamos ter várias linhas em nossos gráficos. Vou pegar desta vez, o país, e colocá-lo nas cores que temos. Uma linha para cada valor dentro da dimensão do país. E agora eu gostaria de permitir que os usuários destacassem um desses valores. Para fazer isso, é muito simples. Vá para o país aqui, clique com o botão direito nele. E vamos para o marcador. Aqui temos a opção de mostrar o marcador. Clique sobre isso. Que, se você verificar o lado direito, vamos pegar varíola Para destacar os valores dentro dos países, os usuários podem ir até aqui e selecionar um desses valores, por exemplo, Alemanha. E, como você pode ver, o Tableau destacará a linha da Alemanha e poderá aplaudir todas as outras Essa é uma ótima maneira de destacar valores diferentes no Tableau para focar em um valor Essa é uma ótima maneira de destacar uma linha, especialmente se tivermos muitas linhas múltiplas. Isso é o que é. É assim que você pode criar rapidamente um gráfico de linhas destacadas no Tableau Tudo bem, agora vamos falar sobre os segundos métodos como criar gráficos de linhas destacadas, mas desta vez profissionalmente Agora, acabei de duplicar o gráfico de linhas antigo, onde temos a soma trimestral das vendas e os países nas cores Mas desta vez vamos nos livrar desse marcador. Então, eu vou removê-lo. Portanto, agora temos que fornecer aos usuários uma lista de todos os países para selecionar, e esse país selecionado será destacado na exibição. Para fazer isso, vamos criar um parâmetro. Vamos até os dados Pain, escreva-os, clique aqui e crie um parâmetro aqui. Vamos dar um nome a ele, selecionar o país. Como os valores do país são string, o tipo de dados também será uma string. Agora, a seguir, vamos criar uma lista de todos os países que temos dentro das dimensões. Aqui temos quatro valores. Nós temos a França. Tenha cuidado para que tenhamos o caso exato. O primeiro está em maiúscula e o resto é pequeno. Temos a Alemanha, a Itália, a última é os EUA. Isso é tudo para o nosso parâmetro. Vamos clicar em OK temos nosso novo parâmetro no lado esquerdo, conectamos corretamente e mostramos parâmetro para vê-lo aqui no lado direito Agora, os usuários podem ir até aqui e selecionar um desses países, mas, como você pode ver, nada está mudando na visualização porque ainda não nos conectamos à nossa visualização. Agora, para conectá-lo à nossa visualização, precisamos criar um novo campo calculado. Vamos até o pino de dados. Novamente, crie campos calculados. Vamos chamá-lo de País Destacado. E aqui podemos ter uma condição muito simples em que vamos dizer que o país é igual ao nosso parâmetro. Então, nosso Peter será o país selecionado aqui. O que estamos dizendo é que, se o país selecionado a partir dos parâmetros for igual ao valor do país, então teremos verdadeiro Caso contrário, será falso. Por exemplo, agora temos o valor da França selecionado no parâmetro. Isso significa que o país, a França, será verdadeiro, e todos os outros países podem ser falsos. Vamos lá e bata, Ok. Então, agora vamos trabalhar destacando o país selecionado Para fazer isso, vamos começar com a coloração. Atualmente, temos a coloração do país. Eu vou passar isso para os detalhes. Isso significa que agora os países estão apenas criando as linhas, não são responsáveis pela coloração das linhas. Agora, para trazer a coloração, obteremos nosso novo campo calculado, o país destacado. E vamos colocá-lo nas cores. Agora podemos ver que temos apenas duas cores porque temos o falso e o verdadeiro. Se for verdade, vai ser laranja. Se for falso, será azul. Mas eu gostaria de mudar essas cores para fazer o efeito de destaque. Vamos às cores, cores. falso será cinza e o verdadeiro será, digamos, por exemplo, o azul, digamos. Ok, agora temos um efeito de destaque. Todas as outras linhas são cinza e somente a que selecionarmos será azul. Mas agora vamos testar nossos parâmetros. Temos aqui a França selecionada atualmente. Vamos selecionar a Alemanha. E como você pode ver, e como você pode ver agora, a linha selecionada será a Alemanha. Vamos ficar com a Itália e os EUA. Agora, como você pode ver, nosso parâmetro agora está funcionando. Agora, aqui temos um pequeno problema em que a linha destacada está atrás das linhas cinza. Para mudar isso, eu gostaria de ter o destacado na frente e o cinza na parte de trás. Vamos apenas ver a lenda aqui. Se você não tiver, pode ir para a análise. E então aqui temos a opção das legendas e certifique-se de selecionar as cores. Atualmente, ele é selecionado por mim. Então, o que vamos fazer é simplesmente trocar esses dois valores. Vamos pegar o verdadeiro e colocá-lo no topo para classificar esses dois valores E como você pode ver nos gráficos, a cor azul na frente e a cor cinza na parte de trás. Agora, na próxima etapa, para criar esse efeito de destaque em pontos duplos, vamos alterar o Para fazer isso, usaremos nosso novo campo calculado. Então, arraste a linha destacada e desenhe-a no tamanho mantendo pressionado o controle. Agora, com isso, temos um tamanho diferente para a linha destacada em comparação com as outras. Mas aqui temos o efeito oposto, mas não queremos isso. Queremos que o resto seja fino e que o destaque seja pesado. Para fazer isso, vamos ver a lenda aqui. Apenas duas vezes aqui. Agora, como você pode ver , a queda é pesada. Para trocá-la, vamos usar a opção invertida. Vamos clicar nele e clicar em OK. Com isso, dá para ver que a linha destacada é bem mais pesada que as demais Você pode alterar o tamanho se não gostar desse jeito. Assim, podemos reduzir um pouco o tamanho e agora vai ficar mais bonito Tudo bem, então isso é tudo sobre como criar linhas destacadas no Tableau de forma mais profissional do que no Brison, onde você tem mais controle sobre o tamanho e a coloração Os usuários podem ir até aqui e começar a alterar o valor. E com isso estamos destacando uma linha em comparação com as outras. É isso mesmo. 161. Udemy 6 Bump: Tudo bem, a seguir, temos uma divertida em que vamos criar um gráfico de bombas usando linhas para fazer a classificação entre valores diferentes. Então, agora, por exemplo, eu gostaria de classificar os países ao longo do tempo. Para fazer isso, teremos a mesma visão em que temos o trimestre e as vendas e temos uma linha. Então, a primeira coisa que vamos fazer é pegar o país e colocá-lo nas cores para criar essas linhas diferentes. Agora, como a análise é sobre classificação, não sobre as vendas totais , para construir isso, vamos a soma das vendas aqui. E vamos criar uma tabela de cálculos rápidos. Aqui temos a função de classificação, então vamos selecioná-la. Então, agora temos uma classificação que depende de toda a tabela, toda a visão, eu não quero isso. Eu gostaria de classificar entre apenas quatro valores. Para fazer isso, vamos ver a soma das vendas aqui. Escreva isso. Clique nele e vamos editar os cálculos. Vamos entrar. E agora, em vez de colocar a tabela do outro lado, vou especificar uma dimensão. Agora, gostaríamos de ter uma classificação usando apenas o país, então teremos apenas quatro valores. Eu também vou selecionar as datas do pedido. Vamos fechar isso. Agora temos algum tipo de efeito do gráfico da bomba, mas ainda não chegamos lá. Como você pode ver, as classificações começam de baixo para cima. Eu gostaria de reverter isso. Para fazer isso, escreva e clique no eixo do machado e depois vamos inverter. Isso é tudo. Vamos fechar isso. Como você pode ver, agora temos a classificação superior na parte superior e, na parte inferior, a classificação mais baixa. Agora, para ter esse efeito de bomba, precisamos ter círculos semelhantes dentro do nosso visual. Podemos fazer isso com muita facilidade se você, para ter os efeitos da bomba, precisarmos ter linhas. Já o temos, mas também precisamos ter círculos nos pontos de dados. Existe uma maneira fácil. Para fazer isso, vamos às cores e trocamos os marcadores por círculos Agora, como você pode ver, temos nossos pequenos círculos em cada ponto de dados e os efeitos da bomba. Mas agora, às vezes, avançamos mais nesses gráficos, onde podemos fazer nossas próprias personalizações para os círculos em que queremos tornar esses círculos, esses pontos de dados um pouco maiores e, dentro deles, a classificação Agora, para fazer isso, vamos primeiro esconder esses pequenos círculos. Nós não queremos isso. Vamos às cores e basta ter uma linha sem marcadores. Agora, para ordenar círculos, temos que ter a mesma medida. Novamente, em nossa opinião, vamos pegar a soma do controle de vendas e colocá-la no lado certo. Com isso, temos dois gráficos para cada medida. Vamos para o segundo, para a soma das vendas aqui. Em vez de ter linhas, vamos movê-las para círculos. Mude as marcas aqui para um círculo. Como você pode ver, agora temos muito bem esses círculos, e agora podemos alterar o tamanho desses círculos Tudo bem, isso parece bom. Agora, o próximo passo é colocá-lo em cima um do outro. E podemos fazer isso usando o eixo duplo. Vamos para a soma das vendas no lado direito. Clique com o botão direito nele e vamos selecionar o eixo duplo agora que você tem muito bem esses círculos no topo da nossa linha Mas as cores ainda não estão corretas porque esses dois eixos não estão sincronizados Vamos para o lado direito. Clique com o botão direito nele e sincronize o eixo. Agora temos esses círculos perfeitamente em nossas linhas. Eu gostaria de ocultar o eixo direito, clicar com o botão direito nele e vamos esconder o cabeçalho. Agora, na próxima etapa, podemos adicionar números nesses círculos. Vou ficar com a segunda medida nesses círculos. Vamos até os rótulos e mostrar o rótulo. Na próxima etapa, eu gostaria de adicionar esses números dentro do círculo. Vá para o alinhamento aqui, depois para a vertical, e vamos chegar ao centro temos esses números dentro dos círculos E também podemos mudar a cor e as fontes aqui. Vamos fazer com que fique branco. Na próxima etapa, gostaria de alterar novamente o tamanho desses círculos Então, vamos torná-lo um pouco maior até que fique bonito. Tudo bem, então isso é o suficiente. E com isso, obtivemos um gráfico de bombas muito profissional e estamos controlando o tamanho desses círculos. Então, agora podemos verificar muito bem as classificações desses países Como você pode ver, a França estava nos primeiros pontos de dados, na primeira posição, depois caiu para dois, depois três e depois voltou para um. E podemos ver o desenvolvimento dessas vendas entre países. E podemos ver muito bem que a Itália é sempre a classificação mais baixa em vendas em nossos negócios Tudo bem, então é assim que podemos criar o Pump Chart Tableau 162. Sparkline Udemy 7: Tudo bem, agora vamos aprender como criar um gráfico de linhas do Spark no Tableau Os gráficos de linhas do Spark são realmente como imagens compactas para mostrar a tendência que muda com o tempo E você o encontrará em vários painéis para mostrar os KEBIs Agora vamos ver como podemos criar isso. É muito simples. Então, agora vamos pegar uma dimensão como o país e colocá-la nas linhas para dividir essas linhas tamanho menor. Agora, nas linhas do Spark, é muito importante ter as informações das vendas no início e no final de cada linha. Vamos fazer isso. Vamos pegar a soma das vendas, arrastá-la e soltá-la nas etiquetas aqui, mantendo o controle. Então, agora temos as informações de vendas em cada trimestre em cada ponto de dados. Não queremos isso, vamos ver os rótulos aqui e agora vamos para o mínimo e o máximo. Vamos selecionar Pontos. Agora podemos ver que temos para cada linha dois valores, o mínimo e o máximo. Mas aqui na verdade, na soma das vendas, em vez disso, eu gostaria que o mínimo e o máximo dependessem do valor da data do pedido. Vamos trocar isso. Podemos ir para o campo aqui em vez de automaticamente. Vamos selecionar o trimestre agora. Como você pode ver, com isso, obtivemos exatamente nossas linhas de ignição Temos o valor inicial e o valor final de cada linha. Mas agora, geralmente, as linhas de ignição são visuais muito compactos, são linhas muito pequenas Para mudar isso, vamos mudar da visualização completa para a padrão. E agora vamos com muito cuidado até o final do nosso eixo até obtermos o tamanho do mouse. Então, agora vamos reduzir completamente o fato de que temos nossas linhas compactas. Eu também gostaria de remover essas linhas em nossos gráficos, então clique com o botão direito do mouse aqui e vá para Formatar. E então, no lado esquerdo, vamos para as linhas. Estamos nas fileiras, eu gostaria de remover essas linhas. Portanto, certifique-se de selecionar as guias de linha e remover essas linhas de nota Podemos ir até aqui e selecionar nenhuma E com isso, também obtivemos linhas de ignição muito limpas sem nenhuma inclinação Podemos esconder essas informações sobre as vendas. Vamos clicar com o botão direito do mouse e mostrar o cabeçalho. Vamos desativá-lo. É isso mesmo. Agora estou feliz com isso. Temos um gráfico de linhas de ignição muito bom no Tableau. E, como você pode ver, existem recursos visuais compactos para identificar tendências rapidamente, que geralmente usamos dentro do QBI 163. Udemy 8 Barbel: Tudo bem, agora vamos avançar mais na criação de visualizações no Tableau Podemos aprender a criar gráficos de Pipa no Tableau. Os gráficos de parábolas são realmente incríveis para comparar dois pontos de dados e encontrar as diferenças entre eles. É como antes e depois. E funciona perfeitamente se você tiver categorias, agora gostaríamos que fossem dois anos de 2020, 1,20 22 pelas categorias Então, agora vamos começar primeiro colocando a subcategoria em outra categoria para ter mais valores Agora, em seguida, precisamos de duas medidas, a primeira para o ano de 2021 e a segunda para 2022. Para fazer isso, precisamos criar um novo campo calculado. Vamos analisar os dados novamente. Clique aqui, Crie um novo campo calculado. E agora vou ligar para o primeiro, Sales 2021. E o formulário será muito fácil, então usaremos a condição F se o pedido tiver datas, mas agora estamos falando sobre o ano da data do pedido. Então, vamos passar para ano se o ano da data do pedido for igual se o ano da data do pedido for igual a 2021. Então, agora, o que pode acontecer se a condição estiver correta, mostraremos as vendas, depois as vendas e, caso contrário, será nulo. Isso significa: Vamos acabar com isso Agora, neste campo calculado, obteremos as vendas somente se o ano for 2021. Vamos copiá-lo porque precisamos dele para o próximo conjunto. Em seguida, clique em OK. E com isso, entramos na dor dos dados em nova medida calculada para as vendas de 2021. Vamos criar para o próximo ano , serão as vendas de 2022. Ritmo. Mesmo cálculo, mas agora vamos dizer se o ano é 2021, então mostrar as vendas. Então é isso, vamos definir. Ok, então com isso, obtivemos nossa segunda medida para as vendas de 2022. Agora, queremos comparar essas duas vendas em nossa visão. Vamos levar as vendas de 2021 para nossas colunas. Agora, nos gráficos roxos, teremos dois círculos e entre eles uma linha para encontrar as diferenças. Primeiro, vamos começar com os círculos. Em vez de ter peças, vamos até as marcas de um ano e mudá-las para um círculo. Com isso, temos, em nossa visão, o primeiro círculo para o ano de 2021. O que falta agora é o segundo círculo. Para fazer isso, vamos fazer nossas vendas em 2022. Mova-o para o eixo para gerar os valores e nomes das medidas. Basta arrastar e soltar aqui. E agora, com isso, temos nosso segundo ponto. O primeiro, o azul, é para 2021 e o segundo é 2022. Tudo bem, com isso, construímos a primeira parte dos gráficos de parábolas, onde temos o ponto inicial e o ponto final Agora, para mostrar as diferenças ou a distância entre esses dois valores, precisamos ter um gráfico de linhas entre eles. Isso significa que agora precisamos de outro tipo de gráfico dentro da nossa visualização. Para fazer isso, vamos duplicar os valores da medida Segure o controle, arraste e solte e coloque-o ao lado dele. Agora que temos os mesmos dados à esquerda, à direita, à direita, teremos um visual diferente em vez de círculos, teremos uma linha. Vamos até a aba aqui sobre as marcas da segunda. Agora vamos mudar o visual de círculo para linha. Com isso, conseguimos nossas linhas, mas ainda não chegamos lá. Eu gostaria de ter uma distância entre dois valores. Para fazer isso, vamos pegar o nome da nossa medida das cores e colocá-la no caminho. Arraste e solte no caminho. E com isso, conseguimos exatamente o que queremos. Agora temos uma linha entre dois pontos. Tudo bem, agora a etapa final, com isso, vamos mesclar esses dois gráficos em um Então, para fazer isso, como aprendemos, vamos usar o eixo duplo. Vamos ver os valores das medidas aqui no lado direito. Clique com o botão direito sobre ele. E eixo duplo, vamos simplificar isso Agora temos uma linha perfeita para mostrar a distância, a diferença entre o ponto inicial e o ponto final. Mas agora ainda temos pequenos problemas visuais. Eu gostaria de tornar esses círculos um pouco maiores. Então, vamos mudar para os círculos e ir para os lados aqui e torná-los um pouco maiores. Tudo bem, então isso é o suficiente. Agora, como você pode ver, a linha está no topo dos círculos, o que é naturalmente correto. Para chegar atrás, temos que mudar a ordem desses eixos duplos. Então, vamos pegar a direita e colocá-la à esquerda. Tudo bem, então, com isso, temos um gráfico de Parbal perfeito no Tableau E podemos analisar as diferenças entre dois pontos de dados entre as vendas de 2020, 1,20, 22 E temos essa linha muito bonita para indicar as distâncias entre elas. Assim, você pode ver, por exemplo, nos envelopes, não há alteração nas vendas entre esses dois anos Mas se você for aos telefones por aqui, você pode ver uma grande mudança nas vendas entre esses dois anos e indivíduos Isso realmente indica essas informações significa que é assim que você cria e por que criamos gráficos de parábolas no Tableau 164. Barra redonda Udemy 9: Tudo bem, agora vamos criar gráficos de peças arredondadas. Anteriormente, aprendemos como criar gráficos de barras , gráficos padrão, mas agora vamos avançar e criar gráficos de peças arredondadas. E usaremos linhas para fazer isso. Eu sei que parece um pouco estranho, mas vamos construir isso. Primeiro, vamos pegar, como de costume, as subcategorias para criar uma, e eu vou ficar com a visualização inteira para ter a visão completa aqui Então, vamos colocar a soma das vendas nas colunas aqui. Até onde você pode ver, esses são gráficos de peças padrão muito bons Agora, em vez de ter aquelas barras clássicas, vamos arredondar cada barra no início e no final. Como vamos fazer isso, vamos ter uma média fictícia do valor zero Agora vamos fazer isso, vamos mesclar essas duas medidas em um único eixo Para fazer isso, vamos arrastar a média e colocá-la no topo das vendas aqui para gerar os valores e nomes das medidas. Então, agora vamos conferir barras a um gráfico de linhas Vamos até as marcas aqui até a linha. E então, o que vamos fazer é pegar o nome principal e colocá-lo no caminho, então agora estamos quase lá. O que vamos fazer é simplesmente aumentar o tamanho dessas linhas. Vamos apenas torná-lo maior. E com isso, como você pode ver, obtivemos um gráfico de peças arredondado no Tableau Além disso, obteremos um efeito de cor muito bom se pegarmos os valores principais, mantivermos o controle pressionado e, em seguida se pegarmos os valores principais, mantivermos o controle pressionado e, em seguida, arrastarmos e soltarmos as cores. E com isso, obtivemos um gráfico de peças arredondado muito bom no Tableau Bem, se você perguntar agora sobre o caso de uso, é exatamente como ter gráficos de peças padrão. Por exemplo, aqui podemos fazer uma lista de classificação das subcategorias Acabamos de mudar o visual, então é assim que você pode criar um gráfico de peças arredondado no Tableau 165. Inclinação Udemy 10: Tudo bem, pessoal, Sona, vamos aprender a criar gráficos de slobby no Tableau Os gráficos do Slobby são perfeitos para mostrar como a classificação está mudando ao longo do tempo em diferentes categorias Então, vamos ver como podemos fazer isso. Desde a classificação ao longo do tempo, isso significa que precisamos das datas dos pedidos. Então, vamos ver as datas dos pedidos. Então, na próxima etapa, como sempre, obteremos nossa medida, as vendas da rosa que queremos comparar nos últimos dois anos. Para fazer isso, vamos filtrar o filtro do data show para os anos e selecionar os últimos dois anos. Então, agora temos que decidir qual categoria você deseja comparar. Você pode escolher as categorias de fronteira, nós podemos escolher os países. Vamos escolher o país e colocar os detalhes. Agora, no próximo, vou torná-lo um pouco maior para comparar esses dois anos. O próximo passo é colocar a categoria ou o país nos nomes, é controlar o país e colocá-lo nos rótulos. Agora podemos ver o nome do país no final de cada rótulo, mas eu gostaria de tê-lo também no início para obter um gráfico desleixado Então, vamos às etiquetas. Então, agora o que temos que fazer é colocar os rótulos nas extremidades da linha. Então, em vez de ter uma meta, vamos mudá-la para pontas de linha. E vamos fechá-lo. Agora podemos ver que cada linha começa com o nome do país e termina também com o nome do país. Agora, a última etapa que queremos adicionar para cada linha, como um pequeno círculo. Para fazer isso, como aprendemos antes, vamos às cores e colocamos os marcadores, agora temos um pequeno círculo no início e no final de cada linha E essa é a maneira mais fácil de criar um gráfico de slobby no Tableau Novamente, no caso de uso do gráfico do Slobby que podemos ver como as classificações estão mudando em 2021, você pode ver a França em primeiro lugar do que EUA, Alemanha e a última foi a Itália E agora podemos ver a mudança ao longo do tempo. Em 2022, a Alemanha passou do terceiro lugar para o primeiro lugar. E então a França passou para o número dois, EUA passaram para o número três. E, como você pode ver, na Itália, nada mudou. Então, esse é o poder ou o gráfico desleixado para ver como a classificação está mudando ao longo do tempo E, claro, no Tableau, podemos ir mais longe, adicionando coisas mais complicadas para ter mais personalizações Por exemplo, você diz, você sabe o que, eu gostaria de ter círculos maiores. Para fazer isso, precisamos ter dois gráficos, um para a linha e outro para os círculos. Deixe-me mostrar como podemos fazer isso. Vamos pegar a soma do controle de vendas e duplicar a primeira serão as linhas e a segunda serão os círculos Vamos mudar para a segunda medida em vez da automática. Vamos selecionar aqui o círculo. É bidirecional para nosso visual. Vamos ver o tamanho aqui. E basta reduzi-lo para ter círculos menores também. Um pouco mais que define. Agora, o que vamos fazer é reunir esses dois gráficos em um. Vamos mesclá-lo usando o eixo duplo. Vou para o segundo aqui, clique com o botão direito nele e depois vamos para o eixo duplo. Então, se você observar de perto, esses eixos não estão 100% sincronizados O que vamos fazer é clicar com o botão direito do mouse aqui e sincronizar o eixo Então, agora temos os círculos exatamente no lugar que precisamos. Como temos dois eixos com as mesmas informações, vou esconder um deles Então, vamos desabilitar o cabeçalho show. Agora você tem as personalizações completas do gráfico. Você pode dizer, você sabe o que, para as linhas, eu gostaria de ter outra cor. Por exemplo, vamos ter uma cor cinza. Ou você pode dizer: vamos transformá-la em uma linha de traços, então vamos até aqui e a movemos para a linha de traços, onde obtemos personalizações completas Mas geralmente para gráficos desleixados, temos uma linha sólida entre eles É assim que podemos criar gráficos desleixados no Tableau. 166. Linha e barra Udemy 11: Ok, agora podemos aprender como combinar diferentes tipos de gráficos em uma única visualização. Aqui vamos misturar as peças com as linhas. Existem diferentes métodos para fazer isso, dependendo do caso de uso. O primeiro é usar a linha média. Primeiro, vamos construir uma linha de barras padrão ao longo do tempo. Para fazer isso, vamos colocar as datas dos pedidos nas colunas e as vendas nas linhas. Então, vamos mudar os anos para um mês contínuo. Vamos mudar o formato agora, em vez de ter a linha, vamos mudá-la para gráficos de barras. Então, vamos até o Marks e mudá-lo para pars. Ótimo. Com isso, temos nosso gráfico de barras. A segunda etapa é adicionar uma linha. Essa linha será a linha média. Para fazer isso no Tableau, é muito simples. Vamos às análises. E aqui temos a opção de linha média. Vamos deixá-lo à nossa vista, então será para toda a mesa. E é isso. Como você pode ver, é muito fácil. Com isso, obtivemos uma boa linha média combinada com os gráficos de peças. Tudo bem, passando para o próximo método. Vamos combinar as partes e as linhas usando o eixo duplo. E aqui vamos comparar duas medidas diferentes. Então, desta vez, como uma mudança, vamos comparar o número de pedidos com o número de clientes. Agora vamos ver a data do pedido para ver as mudanças ao longo do tempo. Então, a próxima coisa que faremos é pegar o pedido, a contagem dos pedidos na linha. Agora vamos alterar o formato da data do pedido para meses e depois alterar também o gráfico, 2 barras que obtivemos, nosso primeiro gráfico, o gráfico de barras. Vamos pegar nossa segunda medida e vamos usá-la como uma linha. Para fazer isso, vamos ver a contagem dos clientes. Coloque-o perto das linhas em que dividimos, nossa visão em dois gráficos. Vamos mudar as segundas 12 linhas. Vamos até o Marks, então trocaremos esta página. Agora, em vez de ter barras, vamos mudar para a linha. Agora temos nossos dois gráficos, o gráfico de barras e o. E, como sempre, queremos mesclá-los em uma única visualização Para fazer isso, vamos usar o eixo duplo. Vamos até os clientes, clique com o botão direito nele e escolha o eixo duplo. Com isso, como você pode ver, temos um gráfico de barras junto com um gráfico de linhas e, é claro, com o eixo duplo, podemos ir para o lado direito e sincronizar esses dois eixos Mas, por enquanto, não faz sentido. É claro que agora podemos adicionar mais personalizações. Por exemplo, para a linha, podemos fazer os marcadores. Vamos ver as cores aqui e vamos adicionar os marcadores a elas Agora podemos começar a comparar o número de pedidos com o número de clientes em uma única visualização usando dois tipos de gráficos diferentes. 167. Bulletchart Udemy 12: Ok, agora vamos criar os gráficos do Pollet no Tableau Aqui vamos combinar novamente peças com linhas. Gráficos educados são muito importantes para comparar o valor atual com a meta ou comparar o ano atual com o ano anterior Agora vamos colocar, como sempre, nossa subcategoria na rosa E agora eu gostaria de comparar o y atual com o ano anterior. Então, vamos levar as vendas de 2022 do nosso painel de dados aqui para as colunas E agora vamos classificá-la pelo eixo, para que tenhamos uma classificação e, em seguida, vamos compará-la com as vendas de 2021. Então, o que vamos fazer é levar o 2021 aos detalhes e depois adicionar uma linha de referência. Então, vamos ao eixo das vendas de 2022. Conecte-se radicalmente e vamos adicionar uma linha de referência. Então, agora vamos dar um pouco para o lado direito e também ver essas linhas de referência. Então, o que vamos pegar, em vez da soma das vendas, 2022, teremos esse 2021. Então, vamos analisar isso e agora temos uma linha para a média Nós não queremos isso. Queremos ter o total de vendas para cada subcategoria Então, para mudar isso, vamos dizer que, em vez de venda por pares, vamos vendê-lo por pares Então, vamos trocá-lo. Então, agora fazemos fila para cada barra, o que é ótimo, mas vamos personalizar essas informações Eu não quero ver nenhum rótulo, então vamos até os rótulos e mudamos para nenhum, e então vamos formatar essas linhas. Vamos até aqui e vamos pegar, por exemplo, a cor laranja. E então vamos mudar a transparência para 100% para ter uma linha completa. E então vamos torná-lo mais pesado para ver as linhas. Eu só vou com o completo. É isso mesmo. Vamos fechar isso, como você pode ver. Com isso, temos facilmente um diagrama no Tableau, onde você pode comparar o ano atual das peças com as linhas do ano anterior É assim que podemos criar um gráfico de frangas muito bom combinando peças e linhas 168. Pirulito Udemy 13: Tudo bem, agora vamos aprender como criar um gráfico de pirulitos no Tablo Existem dois tipos de dardos, horizontais e verticais. Podemos usar esse tipo de gráfico combinando os pares e os círculos É como um bastão. E no final temos um grande círculo. E usamos o círculo para destacar um valor de dados. Vamos criar isso. É muito simples. Vamos levar as subcategorias para as linhas Então, nossa medida será a venda normal. Vamos colocá-lo nas colunas para que já tenhamos nossos gráficos de barras. Caso contrário, vá até as marcas e altere-as. Vamos classificá-lo para obter uma classificação. Como é pirulito, temos palitos, então vamos comer Vamos ver o tamanho aqui e reduzir o tamanho. Agora, o que falta no pirulito é o círculo final. Para criar outro gráfico, o que vamos fazer, também podemos pegar a soma das vendas e duplicá-la Mantenha o controle e simplesmente arraste e solte a soma das vendas que temos, nossas duas medidas. E o que vamos fazer a seguir, vamos mudar dois círculos. Vamos às marcas, à segunda soma das vendas. E em vez de Automático, teremos os círculos. Agora temos muito bem esses círculos, mas eles são muito pequenos Vamos torná-lo maior. Um pouco menor. Tudo bem, talvez esteja tudo bem. Qual é a próxima etapa para mesclar dois em uma única visualização Como de costume, vamos usar o eixo duplo. Vamos para a segunda soma das vendas, certo? Clique nele. E então vamos para o eixo duplo. Então, como você pode ver, as coisas foram destruídas. Não temos mais barras, porque na primeira medida da soma das vendas, não especificamos para o Tableau, ou seja, barra, era automática E com o Tableau fazendo suposições sobre o visual adequado para os dados atuais, que é algo errado Então, o que vamos fazer é usar a primeira medida e dizer que, para o Tableau, ela não é automática Queremos que seja sempre como um bar. Vamos trocá-lo. Como você pode ver, já temos o formato do pirulito Temos que fazer algumas coisas que não são grande coisa. Esquecemos de sincronizar o eixo. Vamos para o segundo. Clique com o botão direito do mouse e vamos sincronizá-lo apenas para garantir que tudo corresponda corretamente Agora eu tenho esses dois eixos que têm exatamente as mesmas informações, então vou até um deles e oculto essas informações para tê-las apenas Agora, a principal coisa do pirulito é que para mostrar as informações no final, no círculo aqui, podemos colocar qualquer coisa como qualquer imagem, por exemplo. Podemos ter o total de vendas ou o número total de pedidos e assim por diante. Mas neste exemplo, eu gostaria de ter o texto da subcategoria nesses círculos Como vamos fazer isso? Vamos até o círculo aqui. Vamos inserir os rótulos, o controle byhldect da subcategoria e colocar as subcategorias nos Agora, como você pode ver, agora temos os cabeçalhos, informações sobre esses círculos O que podemos fazer, podemos ir e agora esconder essas informações. Clique com o botão direito e mostre o cabeçalho. Com isso, removemos essas informações e agora temos as informações do cabeçalho ou as subcategorias nos círculos Mais uma coisa que podemos fazer, podemos adicionar cores. Vamos pegar a soma das vendas e colocar nas cores que temos um gráfico de classificação muito bom para as subcategorias Ok, agora vamos ver rapidamente, no segundo tipo, podemos ter gráficos verticais de pirulitos Acabei de duplicar o anterior. Tudo o que vamos fazer, vamos até o menu rápido aqui. E alterne tudo entre as linhas e as colunas. Tudo bem, agora temos tudo na vertical, mas temos círculos muito grandes. Vamos mudar isso. Vamos para a segunda soma das vendas e vamos tentar reduzir as coisas aqui. Também podemos reduzir os palitos. Vamos ver também a primeira soma de vendas do tamanho. Vamos tentar reduzir os bastões agora. Parece muito bom, mas ainda temos um problema com os rótulos. Vamos novamente para os círculos, vamos até os rótulos e vamos mudar os alinhamentos de Automático para, então vamos mudar os gráficos Agora temos os rótulos no topo desses círculos, mas ainda não temos todos os rótulos porque o tamanho do texto é muito grande. Então, vamos ver as fontes aqui. Alterações 10-81, faltam algumas delas. Você pode reduzir o tamanho dos círculos. É isso mesmo. É assim que você pode criar gráficos de pirulito no Tableau E aqui você pode ver o poder do Tableau. Podemos combinar diferentes tipos de gráficos em uma única visualização, como aqui estamos combinando o círculo com as barras. Isso significa que temos uma quantidade infinita de combinações. E isso abre as inovações no Tableau, onde você pode criar gráficos e imagens incríveis E essa é exatamente a magia do Tableau. 169. Gráficos de área Udemy 14 (correto): Tudo bem, agora vamos falar sobre os gráficos de área no Tableau Eles são como os gráficos de linhas. Podemos usá-lo para ver como os dados estão mudando ao longo do tempo, mas abaixo da linha, obteremos uma área de campo para facilitar a visualização desses números Então, agora vamos começar com um gráfico de área muito básico no Tableau Como ela é alterada com o tempo, veremos a data do pedido e , como de costume, enviaremos a soma das vendas para o. E em vez de um ano, vamos mudar para um mês contínuo. Agora, aqui temos isso como uma linha porque é automático. Se você for até as marcas, verá que temos um tipo de gráfico chamado área. Vamos trocá-lo. Então, esses são os gráficos de área mais básicos que você tem no Tableau Ok, agora podemos dizer, você sabe o que, o gráfico de área básico no Tableau não tem uma linha e, geralmente, o gráfico de área tem uma linha E entre a linha e o eixo, temos uma lacuna de campo. Mas o gráfico de área básico no Tableau não tem esse visual Para recriar esse design, o que vamos fazer criar uma linha no topo de nossos gráficos de área Então, aqui podemos ter dois tipos de gráficos, a linha e a área. Então, vamos criar isso. Vamos pegar a soma das vendas e duplicá-la mantendo o controle Então, agora temos nossos dois gráficos. O primeiro permanecerá como um gráfico de área, o segundo será um gráfico de linhas. Vamos para a segunda da soma das vendas em vez da área, vamos ter uma linha. Acho que você já sabe o próximo passo. Temos que mesclar esses dois gráficos em uma única visualização Como vamos fazer isso usando o eixo duplo. Vamos para a segunda soma de vendas, clique com o botão direito nela e vamos escolher o eixo duplo. Agora, na próxima etapa, vamos para o gráfico de área e apenas reduzir a obesidade. Vamos às cores. Agora vamos reduzir a obesidade. E com isso, obteremos um gráfico de área perfeito no Tableau onde você tem uma linha entre a linha e o eixo Você tem uma lacuna de campo, muito melhor do que o gráfico de área básico no Tableau Tudo bem, passando para o próximo, teremos os gráficos de áreas empilhadas Faltam os gráficos de peças. Podemos adicionar mais informações à nossa visualização adicionando as dimensões às cores Agora temos o gráfico de área básico no início, onde temos a soma das células e o mês ao longo do tempo. Agora vamos adicionar uma dimensão. Vamos pegar a categoria e colocá-la nas cores que obtivemos. Três gráficos de área empilhados uns sobre os outros, porque dentro dessas dimensões, temos três valores O que podemos fazer aqui sobre o design usar as cores aqui e aumentar a opacidade. Realmente, isso significa que é assim que podemos criar um gráfico no Tudo bem, em seguida, vamos criar gráficos de pilha 100% completos aqui, se o total das vendas não for importante Mas o importante é comparar essas diferentes categorias. Podemos usar os gráficos de pilha completos. Vamos ver como podemos fazer isso. Vamos até a Soma das Vendas e podemos mudar para e podemos mudar para Cálculos de Tabela Rápida, Porcentagem do Total. Vamos clicar nisso. Ainda não estamos lá . Como você pode ver. Temos a porcentagem aqui no lado esquerdo. Queremos que seja de 0 a 100 . Para fazer isso, vamos novamente para a soma das vendas Clique com o botão direito do mouse e vamos editar os cálculos da tabela que vamos fazer. Vamos mudá-lo para uma dimensão específica. E essa dimensão será a categoria. Vamos desmarcar os meses de pedido, idade. Vamos fechá-lo. Com isso, você pode ver que o Regi agora começa de 0 a 100 e você o tem como um bloco Agora podemos comparar facilmente as três categorias diferentes. Aqui podemos ver claramente como cada categoria se relaciona com o todo, com o total de vendas de cada mês. É assim que podemos criar facilmente um gráfico de pilha completo ou 100% no Tableau Tudo bem, agora vamos criar pequenos gráficos de várias áreas adicionando várias dimensões. Vamos pegar a primeira dimensão. Vai ser o país das colunas. Vamos colocar as datas dos pedidos e também nas colunas. E depois para as fileiras. Nós vamos pegar as categorias. Essas são nossas três dimensões. E então vou mudar da visualização padrão para a visualização completa. Agora vamos ver os números dentro da nossa visão. Então, será a soma das vendas Vamos colocá-la nas linhas como padrão. O Tableau mostrará isso como linhas. Vamos mudar para áreas até as marcas que obtemos em nossos minigráficos de área no Tableau Mas agora vamos adicionar mais detalhes onde queremos ver os meses. Então, vamos passar para o ano após ano e mudar o formato para mês contínuo. Então, vamos trocá-lo. E então, em seguida, vamos adicionar a coloração. Então, vamos controlar, arrastar e soltar o país nas cores. E nessas visualizações, não faz sentido ter essas informações da grade Então, clique com o botão direito nele. Vamos aos formatos, às linhas, certifique-se de selecionar as linhas e depois a linha da grade aqui e fazer com que ela não seja nenhuma. O que criamos é um pequeno gráfico de várias áreas no Tableau É muito parecido com as linhas ou com as barras. 170. Udemy 15 Scatterplot: Ok, agora vamos aprender como criar dispersão nos gráficos de corte do Tableau. Os gráficos de corte são um dos gráficos fundamentais para entender a relação entre duas medidas contínuas entender a relação entre duas medidas contínuas os gráficos de dispersão nos gráficos de corte do Tableau. Os gráficos de corte são um dos gráficos fundamentais para entender a relação entre duas medidas contínuas. Isso significa que a principal tarefa dos gráficos de dispersão é encontrar correlações entre dois Outra tarefa do gráfico de dispersão é encontrar os contornos nos seus dados. Vamos agora criar gráficos de dispersão muito básicos no Tableau. E como eu disse, precisamos de duas medidas para fazer isso, nossas duas medidas serão as vendas e o lucro. Vamos colocar as vendas nas colunas e também o lucro nas linhas que obtivemos, nossos dois eixos. E vai representar um gráfico bidimensional. Agora, o que está faltando são , obviamente, nossos dados, os pontos de dados aqui. Vamos usar o ID do cliente. Vamos pegar o ID do cliente e agora vamos colocá-lo nos detalhes. E aqui está o poder do Tableau em comparação com qualquer outra ferramenta em que o Tableau vai traçar todos os pontos de dados que temos em nossos dados sem nenhuma restrição, para que possamos ver a correlação entre as vendas e o lucro E também para encontrar os contornos, por exemplo, aqueles pontos que temos como autônomos Tudo bem, então criamos os gráficos de dispersão muito básicos no quadro. Tudo bem, e adicione mais coisas ao design dos borrões de dispersão, onde vamos mudar as cores, o tamanho, adicionar círculos e assim por diante Agora vamos alterar o tamanho de cada ponto de dados, mas isso vai depender de uma terceira medida, a contagem de pedidos. Agora vamos até a contagem de pedidos arraste-a e solte-a até o tamanho. Cada cliente terá tamanhos diferentes e isso dependerá de quantos pedidos esses clientes fizeram. Isso é algo que podemos adicionar aos nossos borrões de dispersão. Outra coisa que podemos adicionar cor. Aqui temos gêmeos diferentes sobre como adicionar cores. Ou vamos adicionar uma dimensão ou podemos criar um cluster. Agora, por exemplo, vamos pegar o país da dimensão e colocá-lo nas cores, nos pontos de dados que podemos adicionar bem como em formas diferentes em nosso visual. Atualmente, temos o círculo para tudo. Podemos pegar o país, arrastá-lo e soltá-lo nas formas. Agora podemos ver na mancha de dispersão, não só que os países têm cores diferentes, mas também formas diferentes Mas o que geralmente vemos nos pontos de dispersão que cada ponto de dados pode ser representado como um círculo preenchido Isso significa que vamos mudar o visual. Vamos até as marcas aqui. E depois mude de formas para círculos. Agora, como você pode ver, temos tudo como um círculo preenchido, mas ainda não estamos lá. Vamos aumentar o tamanho um pouco. Agora, o que temos aqui? Temos muitos pontos. E o que costumamos fazer reduzir a opacidade das cores Vamos ver as cores aqui e vamos reduzi-las. E com isso, você pode ver muito bem. Por exemplo, esses dois pontos parecem se sobrepor entre Mais uma coisa que podemos adicionar a esses círculos. Podemos ter uma borda de linha para cada círculo. Para fazer isso, vamos voltar às cores, e aqui temos um efeito chamado borda em vez de automático. Vamos ter algo parecido com essa cor do cinza. Com isso, você pode ver que temos uma borda muito boa para cada ponto de dados. Tudo bem, então essas são algumas opções diferentes sobre como personalizar os gráficos de dispersão 171. Enredo de pontos Udemy 16: Ok, agora vamos criar a mancha de pontos no Tableau Dot blot é um gráfico unidimensional para ver a distribuição de seus dados entre diferentes categorias E cada ponto pode representar um ponto de dados. Agora vamos ver as vendas até a data do pedido. E então podemos ter o ID do pedido como um detalhe. Vamos colocar a data do pedido em nossas linhas. Então, agora vamos ver a distribuição dos IDs do pedido por data. Desta vez, vamos colocar a data do pedido nas linhas. E vamos mudar isso para um mês contínuo. Em seguida, vamos colocar nossa medida nas colunas. Agora, como padrão, nós o temos como uma linha. Em vez disso, vamos fazer isso como círculos. Agora ainda não estamos lá. Precisamos adicionar mais detalhes à visualização, movendo a ID do pedido para os detalhes. Agora, como temos muitos pedidos em nossos conjuntos de dados, Tablo pode nos perguntar: você realmente quer fazer isso? Bem, sim, adicione todos os membros. Agora, como você pode ver, temos um gráfico de pontos muito bom. Podemos adicionar mais informações. Por exemplo, vamos pegar categoria e colocá-la também nas cores. Como existem muitas sobreposições, podemos usar as cores e reduzir a opacidade Então, agora, com isso, cada ponto de dados, cada círculo pode representar uma ordem. E agora você pode ver com muita clareza e rapidez quais pedidos têm mais vendas. É assim que você pode criar um gráfico de pontos no Tableau. 172. Linha do tempo do Udemy 17 Circle: Tudo bem, agora vamos aprender como construir um círculo ou linha do tempo do Pubble Geralmente usamos a linha do tempo circular para analisar as mudanças ao longo do tempo. E geralmente o usamos para mostrar os valores distintos de círculos diferentes em várias categorias. Então, vamos ver como podemos construir isso. Como dizemos que isso muda com o tempo, precisamos de uma data. Então, vamos colocar as datas dos pedidos nas colunas. Precisamos de mais uma dimensão. Vamos pegar, por exemplo, as subcategorias das linhas e, em seguida, precisamos da nossa medida Serão as vendas. Mas agora, em vez de soltá-lo nas colunas ou nas linhas, vamos reduzi-lo ao tamanho Como cada ponto de dados tem um tamanho diferente, a tabela vai mostrá-lo como quadrados, vamos trocá-lo para círculos Agora, para ter mais pontos de dados em nossa visão, vamos mudar para os anos. Vamos considerar, por exemplo, o trimestre como contínuo. Vamos clicar nisso. Agora vou mudar o tamanho da nossa visão. Vou até o cabeçalho e torná-lo um pouco maior. Em seguida, vamos até o eixo e o tornaremos um pouco menor para que alguma sobreposição. Agora vamos até o e aumente o tamanho ou diminua-o um pouco. E então podemos ir para as cores e reduzir a opacidade. E agora podemos adicionar mais personalizações sobre o design. Por exemplo, vamos pegar a soma das vendas e colocá-la nas cores. E então vamos aumentar um pouco a opacidade para que fique melhor E também depende de como você gosta. Talvez você possa adicionar algumas bordas, então vamos até as fronteiras aqui. Eu gosto dos escuros, então talvez eu vá deixar o curso mais cinza aqui. Você pode personalizar coisas diferentes. Por exemplo, você pode usar duas medidas. Por exemplo, em vez de ter a soma das vendas nas cores, podemos obter a soma do lucro. Então, vamos obter a soma do lucro com a coloração. Agora podemos ver neste gráfico que muitas coisas mudam ao longo do tempo. Também podemos ver a coloração entre duas medidas para entender a relação entre elas. Onde o lado indicará as vendas e a cor indicará os lucros. Isso é realmente poderoso e muito bom analisado no Tableau usando a linha do tempo circular 173. Torta e donut Udemy 18: Tudo bem, agora vamos falar sobre o gráfico circular no Tableau É uma maneira muito fácil e comum de analisar ou mostrar a peça para armazenar dados. Vamos criar isso no Tableau. Existe uma maneira fácil ou simplificada de fazer isso Se você for até o Show Me aqui e clicar nos gráficos circulares, não faremos isso. Nós o criaremos sozinhos para entendermos como o Tableau funciona Não vamos usar os atalhos. Vou apenas fechá-lo para criar um gráfico circular no Tableau Primeiro, vamos ver as marcas aqui, alterá-las de Automático para Pi. Com isso, obtemos um pequeno ícone chamado Ângulo. E aqui vamos colocar nossos campos em cima dela. Neste exemplo, vamos criar um gráfico circular a partir dos selos e depois dividi-lo pelo país Vamos pegar os selos e colocá-los no ângulo. Com isso, temos nossa tabela de tarifas. É como um círculo e ainda não está dividido. Vamos mudar da visualização padrão para a visualização completa para obter um gráfico circular maior. Em seguida, na próxima etapa, vamos dividir os gráficos circulares em seções. Então, nossa dimensão será o país. Vamos decodificar os clientes , pegar o país e colocá-lo nas cores para que nosso pi seja dividido em várias seções E o tamanho de cada seção pode indicar as vendas do país. E esse tipo de gráfico é usado para analisar a parte como um todo. Por exemplo, aqui podemos analisar como os EUA estão contribuindo ou se relacionando com todas as vendas. Como você pode ver, é muito fácil de criar e muito usado em muitos painéis Podemos ir até aqui, por exemplo, adicionar alguns rótulos e alterar o design, é claro, desses gráficos circulares. E mais uma coisa que eu gostaria de mostrar a vocês: às vezes, nos painéis, você pode ver que há vários gráficos circulares em um painel em uma Para fazer isso, basta pegar qualquer dimensão e colocá-la nas linhas ou nas colunas, por exemplo, vamos pegar essa categoria e colocá-la nas colunas. E com isso, obtivemos imediatamente gráficos de três partes nessas três categorias diferentes. É assim que geralmente lidamos com os gráficos circulares. Temos uma dimensão que divide os gráficos circulares e outra que duplica esses gráficos circulares Tudo bem, pessoal, então isso é tudo para os gráficos circulares no Tableau Ok, agora passando para o próximo, temos os gráficos de rosquinhas O gráfico de rosca é muito semelhante ao gráfico circular. Você ainda tem essa análise de parte a todo. Você tem um círculo e tem segmentos diferentes. Mas muitas pessoas preferem usar o gráfico de rosca e isso porque podemos adicionar uma informação extra ao círculo Tudo bem, agora, para construí-lo, precisamos de dois gráficos. O primeiro será o gráfico circular e o segundo será o espaço vazio no meio. Então, vamos começar com os gráficos circulares. Como aprendemos anteriormente, precisamos mudar o Automático para um gráfico circular. Então tomamos nossa medida. Será a soma das vendas em relação ao ângulo. E então, em seguida, vamos pegar o divisor. Pode ser o país e as cores. E com isso, obtivemos nossos gráficos circulares. Ok, agora, a seguir, vou mudar da visualização padrão para a visualização completa. Isso é para o primeiro gráfico. Agora, para colocar o círculo vazio no meio, precisamos criar outro gráfico dentro dessa visualização. Então, agora vamos criar nossa medida vazia, só para ter um segundo gráfico. Para fazer isso, vamos às colunas aqui. Uma média certa de zero. Então, agora que ainda estamos nas marcas, temos apenas um visual. Para obter um segundo, vamos duplicá-lo Agora, com isso, temos nossas duas medidas, uma para o gráfico circular e a segunda pode ser para o espaço vazio. Então, agora o que vamos fazer é mesclar essas coisas em um só lugar, porque precisamos ter apenas uma rosquinha Então, clique com o botão direito na média e vamos para o eixo duplo. E, como sempre, vamos sincronizar as coisas. Então, vamos sincronizar o eixo. E agora vamos nos livrar deles. Não os queremos, então mostre o cabeçalho na parte inferior e também na parte inferior. Então, agora temos os dois gráficos em um só lugar. É um pouco pequeno, então vamos tornar as coisas um pouco maiores. Então, vamos ver os tamanhos e aumentá-los no meio. Tudo bem, então agora vamos criar o espaço vazio no meio. Então, vamos mudar para o segundo marcado aqui. E agora o segundo gráfico. Não será um pi , será como um círculo. Então, vamos transformá-lo em um círculo. Vamos nos livrar de todas essas informações. Agora, se você verificar nossa visualização, não vemos os gráficos circulares , porque temos sobreposições e o gráfico circular está atrás do nosso círculo Agora, para mostrar que é isso que vamos fazer, vamos até o círculo. Vá até o tamanho. E agora vamos começar a reduzir os lados do círculo. E como você pode ver, agora estamos adquirindo a forma de rosquinhas, mas nossa rosquinha deveria ter no meio uma cor branca Vamos mudar a cor do círculo para branco, perfeito. Agora temos as formas de rosquinha em nossa visão. Mas agora vamos nos livrar de todas essas linhas. Clique com o botão direito aqui e o espaço vazio vá para formatar. Então vamos para o lado esquerdo. Vamos começar com as linhas aqui, a linha zero. Vamos mudar para nenhum. Então ainda temos na coluna, mais uma linha. Vamos mudar para as colunas em vez da linha da grade. Vamos movê-lo para nenhum. Então, para nos livrarmos dessas fronteiras, vamos mudar para as fronteiras. Então vamos para o divisor de linha. Faça com que não seja nenhum também. Para o divisor de colunas, não é nenhum. E com isso, obtivemos formas de rosquinha muito claras no Tableau. Agora vamos adicionar alguns rótulos e alguns dados aos nossos gráficos de rosca Vamos primeiro ao gráfico circular. Aqui, obteremos as informações dessas seções Então, o que vamos fazer é trazer, por exemplo, o país para as gravadoras também. Também podemos obter a soma das vendas, como Hold Control e Drug and Tribute, para as gravadoras. Agora podemos alterar o formato da fonte. Obviamente, se formos até os rótulos aqui e clicarmos nos três pontos, vamos fazer , por exemplo, a soma das taças de vendas. E é isso. Até agora, não há nada de novo em comparação com os gráficos circulares. Estamos apenas mostrando as informações de cada seção. Mas agora vem o poder dos gráficos de rosquinhas. Podemos dar uma informação aqui dentro do círculo do site. E geralmente pode ser o total da medida, o total de vendas. Agora vamos mudar para o círculo aqui. Vamos pegar a soma das vendas e colocá-la nas etiquetas. Agora você pode ver a soma das vendas aqui, estranhamente no lado direito, porque ainda não a personalizamos Então, vamos até os rótulos e depois vamos para o alinhamento aqui e colocamos tudo no meio Com isso, como você pode ver, temos o total de vendas no meio. Vamos personalizar um pouco o texto. Então, vamos entrar. Então, agora o que podemos fazer escrever o total de vendas no início. Então, podemos fazer com que tudo seja retirado para o número real, os valores reais. Vamos tornar tudo um pouco maior, 16 e clicar em OK. Agora, como você pode ver, temos outra informação nos gráficos de pares, onde temos a soma total das vendas no meio. E então podemos ver muito bem as diferentes seções em torno desse número Dito isso, é assim que você pode criar gráficos de rosca no Tableau E esse tipo de gráfico é muito mais usado do que o gráfico circular, pois você pode adicionar uma informação extra no meio. 174. Udemy 19 Heat e Treemap: Ok, agora temos outro gráfico para analisar a parte como um todo usando o mapa de três. Normalmente trabalhamos com os três mapas para mostrar os dados hierárquicos dentro do nosso conjunto de dados Vamos ver como podemos construir isso. Vamos começar primeiro com as marcas. Vamos mudar para quadrados. Na próxima etapa, vamos às vendas e podemos aumentar o tamanho. Com isso, obtivemos um quadrado azul para o total de vendas em nossos dados. Agora, é claro, queremos dividir esse quadrado em várias informações. E aqui podemos trabalhar com a hierarquia dos produtos. Vamos começar com a primeira dimensão, a categoria. Vamos atacar e reduzir para as cores. Como você pode ver, já temos um mapa de três. As cores dos três mapas são decididas a partir da categoria, e o tamanho desses blocos pode ser decidido a partir das vendas. Agora, é claro, neste mapa de três, queremos representar a hierarquia A próxima dimensão será a subcategoria. Mas desta vez não vamos movê-lo para as cores, vamos movê-lo para os detalhes. Vamos fazer isso. Agora, como você pode ver, cada um desses blocos é dividido em mais blocos, onde temos as informações da subcategoria Isso significa que os dados continuarão se dividindo no mapa em árvore quanto mais dimensões adicionarmos da hierarquia Por exemplo, vamos pegar o nome do produto e colocá-lo nos detalhes. Agora podemos ver que temos muitos miniblocos que representam o nome do produto. Com isso, representamos nossa hierarquia do produto individual em um mapa de árvore E podemos ver que cada categoria, por exemplo, o vermelho, é dividida em várias subcategorias e cada subcategoria é dividida para Mas, é claro, a desvantagem aqui é que quanto mais detalhes você adicionar, mais difícil será ler essa visualização Eu não recomendo que você use o nome do produto. Em tais visualizações, deve ser suficiente com a categoria e a subcategoria Obviamente, como qualquer outro gráfico em nossas visualizações, podemos ter vários mapas de árvores em uma exibição adicionando uma dimensão às colunas ou às linhas Por exemplo, vamos colocar a data do pedido nas linhas. Assim, obtivemos vários mapas de árvores divididos por anos, o que é realmente inútil ter essa visualização Então, vamos removê-lo. Ok, então vamos para o mapa de calor. É como uma matriz em que você tem cores dentro dela. E geralmente o usamos para fazer colorações entre duas categorias Vamos ver como podemos construir isso. Precisamos de duas categorias, isso significa que precisamos de duas dimensões. Digamos que o primeiro seja o país. Vamos arrastá-lo e soltá-lo nas colunas. E então a segunda dimensão será, por exemplo, a subcategoria Vamos arrastá-lo e soltá-lo nas estradas. E com isso, obtivemos nossa matriz. Vamos mudar para a visualização completa. Temos estradas, temos colunas. Agora, o que falta, é claro, é medir os dados. Agora, para criar o efeito do mapa de calor, vamos pegar a soma das vendas e colocá-la nas cores. Agora, com isso, temos nosso mapa de calor. E podemos ver pelas cores a coloração entre os países e as subcategorias, onde podemos ver imediatamente os selos mais altos onde temos a Por exemplo, temos selos altos do país, da França e também da subcategoria de telefones E as vendas mais baixas, podemos ver por exemplo, aqui nos envelopes e na Itália, onde podemos ver novamente o poder das visualizações, onde podemos ler agora as tendências e as cores entre nossos dados, o que é muito melhor do que ter apenas números Mas é claro que, se você quiser adicionar alguns números nessa matriz, podemos ir até os rótulos aqui que mostram marcas. E se você quiser chegar ao meio, vamos aos alinhamentos e vamos fazer tudo no meio É isso mesmo. Como você pode ver, é semelhante e é assim que podemos criar um mapa de calor no Tableau 175. Udemy 20 bolhas: Gráfico de bolhas no Tableau. Eles são realmente uma ótima maneira de adicionar muitas dimensões e medidas em uma única visualização. Os gráficos de bolhas são como círculos e podemos definir muitas coisas no círculo, como as cores, o tamanho, que podemos colocar dentro dele, o texto. Vamos dar um exemplo. Vamos começar com a marca. Então, em vez de automático, vamos mudar para círculos. Como as bolhas são círculos, vamos começar com as informações do rosto Vamos pegar as células de medida. Vamos colocá-lo no tamanho. Com isso, obtivemos nosso pequeno Pubble ou Circle. Deixe-me mudar para a visão completa. Agora temos uma informação, o total de vendas em nossos dados. Vamos adicionar outra informação, como dimensão. Então, vamos adicionar as subcategorias dentro da nossa visualização. Então, vou pegar essa dimensão e colocá-la nos detalhes. Agora, como você pode ver, temos mais bolhas e vamos obter uma bolha para cada subcategoria Tudo bem, então agora vamos continuar adicionando mais informações às nossas bolhas Digamos que eu gostaria de adicionar a coloração para o Pubble, e isso deveria vir de outra medida Vamos pegar os lucros e colocá-los nas cores. Então, agora com isso, temos cores diferentes. Depende dos valores dos lucros. E agora, que tal adicionar mais uma informação dentro dessas bolhas Digamos que a categoria. Vamos pegar a categoria de dimensão. E agora vamos colocá-lo nos rótulos. Agora podemos ver a categoria de cada bolha, de cada subcategoria Agora, como você pode ver, temos quatro informações diferentes dentro da nossa bolha A primeira é que as cores das bolhas indicam os lucros E então o tamanho das bolhas nos mostra as informações de vendas E então o número dessas bolhas é decidido a partir da subcategoria Temos todas essas subcategorias em nossos dados. E, finalmente, o texto dentro da bolha vem da categoria Esse é o poder dos gráficos de bolhas, onde você encontra muitas informações sobre formações em uma única visualização Então, agora temos outro divertido chamado Stacked Pubble Aqui, vamos adicionar muitas dimensões nos detalhes. Então, vamos ver como podemos construir isso. Vamos para Automático, como de costume. Em seguida, mude para círculos. Vamos pegar a soma das vendas e colocá-la no tamanho que estamos criando. Novamente, nossos pubbles Desta vez, vamos pegar o país e usar as cores. Até agora, temos essas quatro cores para quatro países. Agora, se trouxermos alguma dimensão aos detalhes, isso dividirá esses puzzles em mais pequenos, dependendo da cardinalidade da Por exemplo, vamos pegar a categoria, ela tem uma cardinalidade muito pequena E com isso, obteremos apenas algumas bolhas se você for removê-las Vamos pegar a subcategoria. Agora, como você pode ver, estamos recebendo muito mais filhotes do que a categoria, e isso porque temos mais dados dentro da subcategoria Agora vamos com maior cardinalidade. Então, vamos remover as subcategorias e obter, por exemplo, o nome do ato amplo Depois de fazer isso, você obterá muitos filhotes pequenos e eles estarão todos empilhados E, claro, você pode classificar os pubbles de forma diferente Se você for ao país por aqui, clique com o botão direito nele e vamos ao sorteio. Deixe-me movê-lo um pouco para o lado esquerdo , mudar o tipo. Como você pode ver, a cor também mudará. Então, aqui você pode classificar o Pubble como quiser. Agora, é claro, podemos dar mais detalhes. Se considerarmos o nível mais baixo de detalhes, o ID do pedido, vamos retirar o nome do produto e pegar o ID do pedido. E com isso pode nos perguntar : você realmente quer todos esses dados? Sim, adicione todos os membros. Agora você receberá para cada pedido um pequeno Pubble dentro de nossas visualizações Ok, então essa é outra maneira de representar seus dados em imagens usando o gráfico duplo de pilha Mas se você olhar para ele, verá que se parece com o filho. Tudo bem, então isso é tudo para os gráficos de bolhas empilhadas. 176. Mapas do Udemy 21: Ok, agora vamos falar sobre o Tableau Maps. Primeiro, vamos obter os dados para traçar os mapas, vamos criar uma terceira fonte de dados. Estou em uma página de fonte de dados. Vamos ver esse pequeno ícone, nova fonte de dados. E então vamos para o arquivo de texto e depois para os dados que baixamos. Vamos para a pasta grande. E então temos aqui, USA Sales. Vamos selecionar esse arquivo CSV e clicar em Abrir. É uma tabela muito simples onde temos os pedidos, país, região, estado e vendas que define. Vamos voltar à nossa visualização e criar agora um mapa muito básico no Tableau Novamente, podemos usar o show me, mas vamos criá-lo do zero. Agora, se você der uma olhada, poderá descobrir que temos dois campos gerados automaticamente, a latitude e a longitude São coordenadas geográficas para traçar o mapa, a Terra. A latitude é responsável por traçar as linhas horizontais e a longitude é responsável por borrar as linhas verticais O que você pode fazer, ir e sair e usá-los nas colunas. Vamos levar a longitude para as colunas e a latitude para as linhas Com isso, você pode ver que o Tableau agora é capaz de traçar a Terra Agora, temos que especificar para o Tableau o país, os estados, essas informações geográficas Vamos levar, por exemplo, o país aos detalhes. E com isso, você pode ver que o Tableau agora está se concentrando apenas nos Estados Unidos porque temos apenas informações sobre SA Agora vamos pegar os Estados Unidos também e começar com os detalhes. Agora, como você pode ver, o Tableau está se concentrando agora com esses pontos em cada estado Tudo bem, então agora, na próxima etapa, em vez de ter círculos, eu gostaria de ter um gráfico de mapa. Vamos para o Marks. Mude de Automático para mapa. E com isso temos toda a área coberta com as cores. Agora você pode adicionar cores, dependendo da dimensão desejada. Por exemplo, podemos ir até a região aqui e ajustá-la às cores. Agora podemos ver que o mapa agora está dividido pelas regiões Agora, o que falta aqui são as informações de vendas. Vamos fazer as vendas. Mas veja, temos um pequeno problema de que as vendas são dimensionais e discretas devido ao tipo de dados Vamos transformá-lo um orifício numérico e depois torná-lo contínuo ou convertê-lo em contínuo. Então, a última coisa, temos que convertê-la também em uma medida porque ela ainda tem uma dimensão. Então está tudo bem. Vamos fazer as vendas cheguem às gravadoras. E com isso, obtivemos muito bem o total de vendas de cada estado É assim que você pode criar um mapa muito básico no Tableau. Ok, passando para o próximo. Podemos criar mapas no Tableau com o simples. Acabei de duplicar o anterior. Vamos mudar o visual do mapa para, por exemplo, círculos. E então o tamanho do círculo será decidido a partir das vendas. Vamos pegar as vendas e reduzi-las ao tamanho. Então, na próxima Sable, vamos fazer os círculos um pouco maiores Agora podemos adicionar outra medida aos círculos. Digamos que o número de pedidos que vamos receber aqui, a contagem das vendas nos EUA V. Vamos levar isso para as cores. Agora, a escala da cor que definirá o número de pedidos e o tamanho do círculo pode ser definida a partir das vendas. Essa é uma forma de representar essas informações como círculos ou bolhas Podemos escolher formas diferentes. Vamos até aqui nas marcas e ver as formas que você pode usar. Por exemplo, digamos o que teremos aqui. Vamos com as estrelas. Como você pode ver, temos aqui muitas opções sobre quais símbolos podem ser apresentados dentro do nosso mapa. É assim que podemos adicionar símbolos aos mapas no Tableau. Tudo bem, pessoal, os mapas no Tableau são muito ricos em personalizações Há muitas opções sobre como apagar os mapas na exibição Vou mostrar algumas possibilidades como explodir os mapas no Tableau A primeira é sobre como ter um mapa sem ruídos de fundo Agora vamos fazer isso. Se você pegar o campo campestre e jogá-lo aqui no meio. Entendo que estamos falando sobre mapa e vamos obter automaticamente tudo dentro das colunas e linhas. Agora, na próxima tabela, vamos pegar como de costume, os estados aqui, e depois vamos colorir com a região nas cores. Portanto, se você verificar o mapa, verá que há muitas áreas de nivelamento dentro do mapa que não são usadas diretamente. Se você quiser remover todas essas informações, o que vamos fazer é ir ao menu principal Você tem aqui as opções de mapas e, em seguida, aqui temos as camadas de fundo. Vamos clicar nisso. E então, aqui no lado esquerdo, teremos muitas opções sobre como personalizar os mapas. Eu realmente recomendo que você vá e clique. É muito divertido usar mapas do Worcus no Tableau. Agora, a tarefa é remover todas essas informações básicas O que vamos fazer é simplesmente remover todas as informações selecionadas Vamos remover tudo com isso. Como você pode ver, removemos o plano de fundo e temos apenas as informações relevantes em nossa visão. Há outra maneira de remover o plano de fundo. Deixe-me voltar com todas essas configurações. Acho que com isso recuperamos todas as informações. Outra forma de remover as informações básicas para ir até o lavatório e movê-las de 0 a 100 Agora, como você pode ver, o fundo dentro do nosso mapa desapareceu É assim que podemos remover as informações básicas de nosso mapa e você obtém um mapa realmente limpo para se concentrar nos dados relevantes Ok, a próxima também é sobre a personalização dos mapas no Tableau Então, agora vamos criar um mapa de visão noturna. É muito divertido trabalhar com mapas no Tableau. Então, vamos novamente colocar os países no meio da lista. Para os detalhes. Agora, no Tableau, temos diferentes tipos de mapas, não apenas um Se você acessar o menu principal aqui para ver os mapas, verifique o mapa de fundo. Então, aqui temos os diferentes modos. Ou se você for novamente para as camadas de fundo e no lado esquerdo, poderá ver aqui os estilos. Atualmente é branco e cinza, são luzes. Se você clicar aqui, poderá encontrar os diferentes modelos. Temos o normal e depois temos coisas como ruas escuras, ao ar livre e informações de satélite É muito bom ter estilos diferentes. O que vamos fazer agora, já que é visão noturna, vamos usar os modos escuros. Agora, a próxima coisa que eu gostaria de fazer é reduzir algumas informações, como Estados Unidos e México Vamos remover essas coisas do lado esquerdo. O que vamos fazer é adicionar alguma medida à nossa visão. Vamos fechar as camadas de fundo aqui. Vamos fazer com que as vendas cheguem ao tamanho que estamos recebendo, aqueles belos círculos. Vamos torná-lo um pouco maior, então podemos adicionar as vendas também às cores. Então, mantenha o controle, vote nas cores e vamos mudar a coloração. Então, vamos editar as cores. Agora vamos para o automático aqui. E vamos mudar isso para outro padrão. Por exemplo, vamos pegar o azul verde aqui. Clique em OK. OK. Agora vamos adicionar mais personalizações ao nosso mapa Por exemplo, digamos que eu gostaria de mudar a cor das fronteiras desses estados. Eu gostaria de torná-lo vermelho para torná-lo mais interessante. Não posso fazer isso na visão atual porque se eu mudar alguma coisa na fronteira, isso mudará a fronteira dos círculos e não a fronteira dos estados. Para fazer isso, precisamos de dois mapas, um para os círculos e outro para os estados. Tudo bem, agora vamos ver como podemos fazer isso. Vamos até a longitude e vamos duplicá-la Agora que temos dois mapas, o esquerdo e o direito, vamos configurar o direito. Vamos mudar as marcas para o segundo mapa. Agora, em vez de ter círculos, queremos ter um mapa. Vamos transformá-lo em um mapa. Agora, como você pode ver, temos dois tipos diferentes de mapas. Mas agora eu gostaria de ter apenas as informações da fronteira, então não estou interessado na venda. Então, vamos removê-lo. E também pelo dimensionamento. Agora, como você pode ver, temos as cores cinza que estão preenchendo o mapa. Então, vamos às cores e reduzimos a opacidade para 0% para que não tenhamos nenhuma cor no mapa O que precisamos é da cor da borda. Então, vamos voltar às cores. Vamos até as fronteiras por aqui. Vamos fazer uma leitura. Não estou muito feliz com essa cor. Eu quero que seja mais vermelho. Então, vamos para mais cores e vamos pegar o vermelho vermelho. Agora, a questão é como mesclar esses dois mapas em um mapa Bem, a resposta para isso usando o eixo duplo novamente. Então, vamos para a direita aqui, clique com o botão direito nela e faça o acesso duplo. Tudo bem, então com isso chegamos a um mapa, mas eu ainda não estou. Nessa aba, você pode ver que os círculos estão atrás das linhas para colocá-los na frente. Vamos mudar essas duas medidas. E agora você pode ver que os círculos estão nas frentes. Tudo bem, então com isso criamos nosso mapa de visão noturna. E com isso, você também aprendeu quantas possibilidades temos no Tableau. Para personalizar os mapas, todas essas opções diferentes que temos dentro dos mapas, eu realmente recomendo que você explore as opções que temos dentro do Tableau. É muito divertido. 177. Histogramas Udemy 22: Ok, agora vamos aprender como criar histogramas no Há duas formas, uma rápida e outra avançada. Da maneira rápida, se você tiver uma medida, da maneira avançada, se você tiver duas medidas, os histogramas são uma ótima maneira de mostrar a distribuição de seus dados usando gráficos poderosos Então, vamos ver como podemos fazer isso. Vamos trabalhar com a única medida, a quantidade, clicar com o botão direito nela e depois ir para Criar. E depois duas canetas. Aqui podemos configurar nossas canetas. Vou deixá-lo como padrão, conforme sugere o Tableau. Vamos clicar em OK. Com isso, criamos uma nova dimensão em nossa dor de dados. Agora, o que podemos fazer pegá-lo nas colunas e aqui podemos encontrar o tamanho de nossas canetas. E então vamos colocar a quantidade nas linhas. E então o próximo e o último toque podem ser suficientes. Vamos até a quantidade e convertê-la de radical discreto em contínuo Clique nele e mude para contínuo. Então, com isso, criamos um histograma muito simples e agradável para ver a distribuição de nossos dados usando a quantidade medida Tudo bem, o próximo será um pouco mais avançado, onde vamos criar um histograma usando duas medidas diferentes O número de clientes pelo número de pedidos que queremos agrupar nossos clientes com base no número de pedidos que eles fizeram. Agora, para fazer isso, temos que criar nossas canetas, mas agora vamos usar o campo calculado para fazer isso usando as expressões de LOD fixas. Nós podemos fazer isso. Vamos criar novos campos calculados. Deixe-me movê-lo um pouco para cá. O que vamos descobrir é o número de pedidos por cliente. Para fazer isso, podemos usar a função LOD fixa. Começa com fixo, deixe-me selecionar isso. Então, para cada cliente, queremos contar o número de pedidos dos clientes. Vamos obter o ID do cliente. E então a agregação será o número de pedidos Isso significa que vamos contar o ID do pedido. Tudo bem, então é isso. Vamos dizer, ok, que o Tableau criou uma medida contínua, mas eu gostaria de convertê-la uma dimensão discreta Rat, clicar nela e vamos convertê-la E é isso. Agora vamos pegá-lo à nossa vista e verificar as informações. Tudo bem, para que possamos ver que já temos nossas canetas e esses são os diferentes números de pedidos que os clientes pediram Na próxima etapa, precisamos de nossa segunda medida. Vai ser o número de clientes. Vamos até a contagem do cliente aqui, arrastá-la e soltá-la também nas linhas. Vamos levar os clientes até as etiquetas. E com isso, obtivemos um histograma muito bom no Tableau usando Novamente, aqui, se você quiser construir histograma a partir de duas medidas diferentes, uma dessas medidas deve ser a básica, as canetas do histograma e a segunda medida serão usadas para fazer Portanto, agora podemos ver rapidamente que a maioria de nossos clientes está fazendo pedidos entre 13 pedidos e cerca de 16 pedidos Tudo bem Então, esses são os dois métodos de como criar histogramas, do jeito fácil e do jeito um pouco complicado 178. Calendário Udemy 23: Ok, agora vamos aprender como criar um calendário no Tableau Então, agora vamos criar esse calendário usando a data do pedido. Vamos colocar primeiro a data do pedido nas colunas. Agora, nas colunas, precisamos conectar radicalmente os dias para alterar o formato E depois vá para mais. E então vamos pegar o dia da semana que obtivemos, o mandato, a terça-feira e assim por diante Em seguida, precisamos criar as linhas do calendário, e esse será o número da semana. Vamos manter o controle duplicado nas linhas em vez do dia da semana Vamos mudar os formatos novamente. Aqui está o número de mais e depois da semana que recebemos. Nossa matriz, nosso calendário. Você pode ver que temos aqui todas as semanas. Eu gostaria de reduzi-lo para apenas um mês. Isso significa que vamos adicionar alguns filtros à nossa visualização. Vamos pegar a data do pedido e colocá-la nos filtros. E o primeiro filtro será nos anos. Vá e selecione os anos. Vamos selecionar o último ano, Ok. E podemos, é claro, oferecer isso aos usuários. Clique com o botão direito aqui e mostre o filtro no lado direito. Podemos fazer o mesmo durante os meses. Vamos pegar a data do pedido e colocá-la nos filtros. Vamos passar o próximo mês. E vamos selecionar apenas um mês. E depois ofereça-o também aos usuários. Tudo bem, com isso temos um mês. Vamos mudar a visualização padrão para a visualização completa. Agora, como sempre, precisamos de uma medida para preencher nosso calendário. Vai ser a soma das vendas. Então, arraste e solte e coloque nas cores. Tudo bem, para que possamos ver já que temos um mapa de calor dentro do nosso calendário. Agora precisamos apenas adicionar algumas coisas. Por exemplo, vamos adicionar uma ordem branca entre essas informações Vá até as cores, depois vá até o pedido e adicione uma cor branca para que tenhamos boas separações entre os dias E vamos adicionar também o número do dia em cada caixa. Para fazer isso, vamos ver as datas dos pedidos. Coloque-o nas etiquetas aqui e depois aqui, tablet, mude automaticamente para um texto. Vamos voltar ao quadrado. E em vez de termos anos, temos que formatar nossa data. Então, conecte-se radicalmente. E vamos selecionar o dia. E então, na próxima etapa, vamos colocar esses números dos dias no canto superior direito. Então, vamos para os alinhamentos das etiquetas e vamos para a direita e depois para o topo Tudo bem, então temos um calendário muito bom no Tableau Claro que você pode mudar para outro mês, digamos, por exemplo, em fevereiro, ou verificar outro ano de 2021. E é assim que você pode criar um calendário no Tableau. 179. Udemy 24 Watterfall: Tudo bem, agora vamos criar na tabela os gráficos em cascata É muito útil para mostrar o fluxo do processo de seus dados e também para mostrar a análise de parte a todo. Vamos ver como podemos criar isso. Primeiro, precisamos de uma dimensão como as subcategorias. Vamos movê-lo para as colunas. Então precisamos de uma medida. Desta vez, vamos seguir o controle dos lucros e dividi-lo em fileiras. E então vamos mudá-la da visualização padrão para a visualização completa. Agora, para ter uma cachoeira dentro de nossa visão, precisamos do total acumulado Para fazer isso, vamos até o Profit aqui. Clique com o botão direito do mouse e vamos fazer um cálculo rápido da tabela. E vamos mudar para Running Total. Para que você possa ver, agora temos um total contínuo de nossos dados, mas ainda assim não é uma cachoeira Para fazer isso, temos que retirá-lo das partes clássicas. Então, vamos para as Marks aqui, para as partes de Gant Tudo bem, então temos o básico para nossa cachoeira, mas agora o tamanho de cada linha vai depender do lucro Vamos voltar e aproveitar o lucro até o tamanho certo. Mas agora, se você verificar de perto, podemos ver que essas partes não estão formando a cachoeira porque estão na direção oposta Gostaríamos que começasse do zero, de baixo para cima. Para fazer esse efeito, vamos ver a soma dos lucros aqui. Clique duas vezes nele e, em seguida, vamos marcá-lo como um sinal negativo. Clique nisso. Agora, exatamente. Conseguimos o que queremos. Começa de baixo para cima, e com isso vamos formando a forma de uma cachoeira Agora temos que adicionar um pouco de cor. Vamos obter o lucro. Coloque nas cores. Agora, o que queremos fazer com as cores, se os números forem positivos, ficará azul. Mas se for negativo, deve ser vermelho. Para fazer isso, vamos às cores e editá-las. E agora vamos fazer a seguinte configuração. Então, vamos até aqui e fazer com que sejam apenas duas etapas. E então vamos avançar por aqui. E certifique-se de que tudo no centro seja zero aqui. E é isso. Então, vamos lá e bata. OK. E com isso, podemos ver muito facilmente onde estão os valores negativos em nossa cachoeira e onde estão os valores positivos Você pode, é claro, torná-lo verde e vermelho. Então, agora a última coisa que temos que adicionar à nossa cachoeira é o total Para fazer isso, é muito simples. Vamos para as Análises no menu principal. E então vamos para os totais aqui. E vamos adicionar os totais gerais brutos. Ao fazer isso, obtemos nosso total no lado direito e, com isso, obtemos gráficos de cascata perfeitos no quadro 180. Udemy 25 Pareto: Agora temos o gráfico de parto. São gráficos muito famosos nas estatísticas, e esse gráfico é baseado no princípio de Parto, onde usa a regra de 80 a 20 e o princípio diz que 80% dos resultados são gerados a partir de 20% do trabalho ou esforços. Uma forma de visualizar os gráficos de Pareto, podemos usar dois gráficos diferentes O primeiro será o gráfico de peças e o segundo serão os gráficos de linhas. Sim, podemos criar isso no Tableau. Primeiro, podemos começar com a subcategoria de dimensão, arrastá-la e soltá-la nas colunas E então precisamos da nossa medida. Vamos verificar o Sid e colocar as vendas nas fileiras. Agora, para ter os efeitos perretta, temos que classificar os Descendo primeiro, devem vir os dados com as maiores vendas E então descemos para o lado direito. O que podemos fazer é ir até o departamento de vendas aqui e classificar se está perfeito. Agora temos os Parcharts. A próxima etapa que queremos fazer é criar os gráficos de linhas. Então, para fazer isso, vamos obter a soma das vendas e duplicações Portanto, mantenha o controle e duplique esses campos. E com isso, temos nossos dois gráficos. Então, como o segundo gráfico pode ser um gráfico de linhas, vamos trocá-lo. Então, vou trocar a soma da venda pela segunda e, em vez de Automática, vamos usá-la como uma linha. Além disso, vou mudar a cor para laranja. Perfeito. Como sempre, temos que mesclar esses dois gráficos Então, vamos para a soma das vendas, certo? Para clicar nele e em todos os eixos. E aqui nosso gráfico está quebrado porque o primeiro gráfico é automático. Então, vamos para o primeiro aqui e voltamos para pars. Tudo bem, então ainda não estamos lá porque temos que trabalhar na linha A linha deve ser a porcentagem do total em execução. Para fazer isso no Tableau, é muito fácil. Vamos até a Soma das Vendas aqui, clique com o botão direito do mouse e vamos adicionar o cálculo da tabela. Tudo bem, agora vamos configurar nossos cálculos de tabela para a segunda medida. E como eu disse aqui, temos que fazer duas coisas. Primeiro, temos que calcular o total corrente e, em seguida, aplicar a porcentagem. Para fazer isso, vamos alterar o tipo de cálculo para um total contínuo. Vamos selecionar isso. E com isso, como você pode ver no fundo, temos um total acumulado. Mas o princípio aqui é baseado na porcentagem do total corrente. Então, temos que mudar isso para uma porcentagem para que possamos clicar aqui e dizer Adicionar um segundo cálculo. Vamos clicar nisso. Recebemos cálculos primários e secundários. O primeiro pode ser executado como um total contínuo e, além disso, queremos obter a porcentagem. Vamos mudar isso da diferença do secundário , 2% do total. Vamos clicar nele, que está definido para os cálculos da tabela. Vamos falar mais sobre isso, construímos nossos gráficos de Pareto, mas vamos entender o que está acontecendo aqui Agora, para ler isso com facilidade, vou para a segunda, até a linha, e vamos colocar os rótulos em cima dela. E, claro, o princípio diz 80 20, isso significa que 20% dessas subcategorias deveriam ser 80%. E, como você pode ver, não podemos ver que isso está neste negócio Se você verificar nossas subcategorias neste exemplo, verá que não são 20%. Temos cerca de nove subcategorias para atingir os 80%. Neste exemplo, nosso negócio não segue esse princípio 80% das vendas são cobertas por 20% das subcategorias Tudo bem? Então, esse é um método para criar um gráfico de Pareto no Tableau, e é assim que você pode lê-lo Tudo bem. Então, agora vamos aprender outro método sobre como criar um gráfico de Pareto no Tableau Desta vez, vamos usar duas medidas diferentes usando apenas uma linha. Vamos ver como podemos fazer isso. Agora temos a questão comercial e é pergunte-nos se 20% dos produtos representam 80% das vendas. Agora vamos obter a resposta a partir dos dados. Para fazer isso, vamos primeiro fazer nosso primeiro curso. Vai ser a soma das vendas. Arraste e solte nas linhas. Agora vamos pegar nossa segunda medida. Vai ser a contagem de produtos. Para fazer isso, vamos usar, por exemplo, o nome do produto nas colunas e na tabela. Pergunte-nos aqui Temos muitos membros. Adicione todos os membros. Agora, como você pode ver, temos uma dimensão, mas queremos contar quantos produtos temos em nossos dados tão radicalmente conectados E vamos para a medida e, em seguida, vamos selecionar contagem distinta. Com isso, obtivemos nossas duas medidas. Mais uma coisa que precisamos nos detalhes para fazer os cálculos. Precisamos que o nome do produto esteja nos detalhes para poder usá-lo. Tudo bem, então vou até aqui e mudarei para a visualização completa. Vamos para a primeira medida, clique com o botão direito nela. E vamos adicionar o cálculo da tabela aqui novamente, temos as mesmas coisas. Podemos mudar para um total contínuo. E então vamos adicionar um cálculo secundário. O cálculo secundário será a porcentagem do total. Bem, vamos especificar a dimensão. Vamos especificar a dimensão do nome do produto. O mesmo vale para o lado direito , será o nome do produto. Tudo bem, então com isso, preparamos tudo para o primeiro cálculo. Vamos fechá-lo. Agora, como você pode ver, já temos a porcentagem do total corrente dos produtos. Vamos fazer o mesmo com as vendas, clique com o botão direito do mouse em Vendas e, em seguida, vamos adicionar o cálculo da tabela. Vamos começar a administrar o Total. Especifique a dimensão que será o nome do produto. Vamos adicionar o cálculo secundário. Será a porcentagem do total. Então, a mesma coisa, temos que ir para a dimensão específica e especificar o nome do produto. Tudo bem, então preparamos tudo para o segundo cálculo. Vamos fechá-lo. Agora temos que voltar para a linha, pois a temos como automática. Então, tabela, decidimos usar as formas, vamos mudar para linha. Agora, com isso, estamos quase lá. Faça o total da pose das medidas e teremos nossa linha, mas como você pode ver, a linha está um pouco instável E isso porque ainda não classificamos os dados. É muito importante para os gráficos de Pareto que classifiquemos os dados como fizemos no método um Agora vamos classificar o nome do produto de acordo com as vendas. Para fazer isso, clique com o botão direito aqui e vá para Classificar. E então podemos classificá-lo pelas vendas. Vamos mudar isso para um campo. E vamos selecionar Vendas no nome do campo aqui, convertê-lo, então vamos torná-lo em ordem decrescente Perfeito. Agora temos exatamente o gráfico de Pareto de que precisamos. Então, agora temos que verificar se é verdade que 20% de nossos produtos representam 80% de nossas vendas. Agora, para verificar isso forma rápida e fácil na visualização, podemos adicionar o suporte das linhas de referência. Vamos adicionar algumas linhas de referência. Vamos ver as análises aqui. Vamos pegar aqui uma linha de referência. Vamos arrastá-lo e soltá-lo primeiro até o primeiro valor. Agora podemos fazer, em vez de ter a média, mudá-la para constantes Agora, aqui vamos verificar se os 20% então serão 0,2. E agora, com isso, obteremos uma linha de referência exatamente nos 20% dos produtos. Vamos fechar isso. Como você pode ver, temos uma linha muito bonita, indica exatamente os 20% dos produtos. Na próxima etapa, adicionaremos outra linha de referência para as vendas. Então, vamos pegar uma linha de referência, arrastá-la e soltá-la exatamente sobre a soma das vendas. E agora vamos fazer a mesma coisa, em vez da média, vamos mudar para uma constante e, como precisamos de 80% , será 08. Então, com isso, obtivemos exatamente 80% das vendas. Tão perfeito. Agora temos nosso gráfico de parto. E podemos responder facilmente a essas perguntas a partir de nossos dados. Portanto, podemos dizer que sim, 20% dos nossos produtos estão cobrindo 80% das vendas, o que corresponde exatamente à regra de 80 20, o princípio do parto. Tudo bem, então esses são os dois métodos de como criar gráficos de Pareto no Tableau e analisar sua empresa 181. Udemy 26 Butterfly: Tudo bem, agora temos o gráfico de borboletas, ou às vezes o chamamos de gráficos de tornados É um ótimo gráfico para analisar duas medidas diferentes por dimensão específica. Por exemplo, se você quiser comparar o número de clientes com o número de pedidos por categoria , o gráfico borboleta é o seu gráfico O que você precisa primeiro, a dimensão. Será, como sempre, a subcategoria. Vamos movê-lo para as linhas e, como de costume, vamos movê-lo como uma visualização inteira. Então, precisamos de nossas duas medidas. A primeira será a contagem de clientes. Vamos movê-lo para as colunas. Em seguida, a segunda será a contagem de pedidos. Tudo bem, então com isso, temos nossas duas medidas e a subcategoria Agora, para formar a forma da borboleta, precisamos ter a dimensão exatamente no meio E então, no lado direito, temos uma medida, e no lado esquerdo, podemos ter outra medida. Para fazer isso, vamos usar o espaço reservado, a média de zero Vamos colocá-lo aqui, e vamos colocá-lo exatamente no meio. Agora, com isso, temos a medida à esquerda, a medida à direita e algo vazio no meio. E então vamos configurar os gráficos. Vai ser o do meio, a média de zero. Vamos mudar isso para um texto. E agora, a próxima coisa que temos que fazer é obter a dimensão do texto aqui. E com isso você pode ver que agora temos a espinha dorsal da borboleta Então, vamos fazer um pouco mais de postes. Então, eu vou até aqui e apenas fazer postes. Mas agora temos que ter as duas asas à direita e depois à esquerda. Você pode ver que o lado direito está bom, então nós o temos como uma asa. A propósito, vamos classificar os dados. Mas a ala esquerda ainda não está correta, então, para fazer isso, vamos ver a contagem de clientes aqui no eixo. Vamos editar o machado e inverter a escala para obter exatamente o oposto na escala. Vamos fechá-lo e, como você pode ver, agora o temos perfeito. No lado esquerdo, a ala dos clientes e no lado direito, temos os pedidos. Agora, o próximo passo é o que costumamos fazer é adicionar um pouco de cor. Por exemplo, vamos ficar com os clientes aqui e arrastar e segurar o controle da contagem de clientes até as cores. Podemos ir até os pedidos aqui e arrastar e soltar os pedidos mantendo o controle das cores. Mas é claro que podemos personalizar o lado direito usando cores diferentes. Vamos ver as cores aqui e mudar o padrão talvez para laranja, digamos. Ok. Também. Podemos fazer com que os carrapatos no meio fiquem um pouco maiores Vamos para o meio. E então vamos fazer com que seja algo como 15. Agora podemos ver essas subcategorias no meio com muita clareza Mas como o temos no meio, não precisamos dele à direita. Então, vamos esconder isso. Clique com o botão direito do mouse e, em seguida, vamos desabilitar mostrar cabeçalho. Podemos ir até o eixo aqui e também desativar os cabeçalhos. E, claro, podemos adicionar mais formatação para remover essas grades Clique com o botão direito aqui no espaço vazio do formato. E então podemos ir para a guia de colunas e também remover a linha da grade. Com isso, temos um gráfico limpo, represente uma borboleta ou um tornado, dependendo de como você o vê, onde você pode comparar duas medidas diferentes por dimensão específica Tudo bem, agora no método dois, vamos juntar essas duas asas. Para fazer isso, obteremos exatamente as mesmas informações. Vamos pegar as subcategorias, as linhas e, como de costume, mudar para a visualização inteira Vamos pegar nossas medidas. Então, a primeira será a contagem de clientes e, em seguida, a segunda será a contagem de pedidos. Mas temos que colocá-lo agora em cima um do outro. Como estamos usando o mesmo tipo de gráfico, usaremos os nomes das medidas e os valores das medidas. Pegue as contagens de pedidos e arraste-as e solte-as no topo do eixo aqui, para gerar os nomes e valores das medidas. Tudo bem, então temos essas informações. Agora vamos pegar os nomes das medidas. Não precisamos dele nas estradas, então arraste e solte nas cores aqui. E só para garantir que tudo permaneça como barras, vou partir daqui e mudar de Automático para barra. E agora, na próxima etapa, vamos armazenar os dados. Então clique em Axis aqui e, em seguida, classifique os dados. Descendo os dois valores, ou as asas estão no lado direito Agora, para ter o efeito da esquerda e da direita, não temos aqui dois eixos. O que vamos fazer é fazer um pequeno truque para fazer isso. Vamos até os clientes aqui. Clique duas vezes nele e vá para a frente antes da contagem e coloque um sinal de menos Vamos clicar em Enter. Então, com isso, obtemos novamente o efeito da borboleta em que temos as asas esquerda e direita juntas Mas é claro que o que falta aqui é a coluna vertebral, a dimensão, a subcategoria Para fazer isso, vamos fazer o mesmo. Vamos ter a média de zero como espaço reservado Agora o temos no lado direito. Vamos mudar para ele e, em seguida, podemos mudar para um texto, já que queremos ter um texto da subcategoria E então, na próxima etapa, vamos pegar o texto. Ele virá da subcategoria, arraste e solte sobre o texto E com isso obtivemos os valores da espinha da borboleta A próxima etapa é mesclá-los em um único gráfico O que vamos fazer é usar o eixo duplo. Clique com o botão direito na média. E aqui usamos o eixo duplo, mas, como você pode ver, esses valores ainda não estão no meio. E isso é porque não sincronizamos o eixo. Vá para a média aqui e, em seguida, vamos selecionar o eixo de sincronização E com isso, temos a coluna exatamente no meio, mas não está muito clara porque é vermelha. Então, vamos mudar essas cores. Então, vamos para a média aqui. Clique duas vezes nele. E vamos selecionar Complete White. É isso mesmo. Clique em OK, e agora, na próxima etapa, como de costume, vamos começar a esconder coisas porque todas essas informações não são necessárias Então, a média aqui, vamos escondê-la. E isso é tudo, não precisamos das informações do cabeçalho porque já as temos no meio. Então, clique com o botão direito aqui e desative mostrar cabeçalho. E com isso, obtemos gráficos de borboletas muito elegantes e bonitos no Tableau, onde as duas asas estão juntas E agora podemos analisar a coloração entre o número de pedidos e o número de clientes por categoria Tudo bem, então é assim que podemos criar gráficos de alternador de borboletas no Tableau usando 182. Udemy 27 Quardants: Tudo bem, agora vamos aprender como criar gráficos de quadrantes no Tableau Esse tipo de gráfico apresentará muitos pontos de dados em uma visualização usando duas medidas. E então comparamos esses diferentes pontos de dados com base em sua posição no quadrante. E então dividimos o gráfico em quatro quadrantes diferentes Esse tipo de gráfico é muito bom para fazer planejamento estratégico ou gerenciar riscos, ou também para encontrar algumas tendências Agora vamos conferir no Tableau como podemos criar isso A primeira coisa que precisamos é de duas medidas diferentes. A primeira será: vamos pegar o desconto e colocá-lo nas colunas. Vamos descobrir a média do desconto. Clique com o botão direito do mouse e vamos para a média em vez da soma. Então essa é nossa primeira medida. Agora precisamos de outra medida. Desta vez, será a taxa de lucro. Não temos isso em nossos dados. Vamos criá-lo rapidamente. Crie uma nova taxa de lucro de campos calculados. E é muito simples. Será a soma do lucro dividida pela soma das vendas que vamos atingir. Ok, então vamos trazê-lo para nossas funções que obtivemos, nossos dois eixos, mas eu gostaria de tê-lo como porcentagem. Vamos mudar os formatos. Vamos primeiro à taxa de lucro. Então, em vez de números, vamos mudar para porcentagem. Então, vamos remover esses decimais. A mesma coisa, vamos fazer isso com a média dos descontos. Então, vamos formatá-lo também, duas porcentagens e remover esses decimais Tudo bem, então isso é tudo para o acesso. O que precisamos agora são os clientes como pontos de dados. Para fazer isso, vamos pegar o ID do cliente e colocá-lo nos detalhes. Agora, como você pode ver, cada um de nossos clientes é apresentado como um ponto de dados. Vamos mudar o visual disso. Em vez de formas, vamos ter círculos. E vamos reduzir a opacidade para ver também a sobreposição entre esses pontos Podemos ir e torná-lo um pouco maior. Então, agora precisamos de dois valores para dividir esse gráfico em quatro quadrantes diferentes Agora, como temos a dinâmica titulada, queremos oferecê-la aos usuários como parâmetros para especificar esses dois valores Então, agora vamos criar dois parâmetros nos dados Pain, então vamos criar o primeiro. Digamos que selecione o desconto, para que ele permaneça flutuante e a tela permaneça como uma porcentagem Vamos reduzir os decimais e , em seguida, digamos que o padrão será 0,15, então, com isso, obteremos 15%. Então é isso para o primeiro Vamos fazer exatamente o mesmo com o segundo para obter a taxa de lucro. Então, vamos criar outro parâmetro e vamos chamá-lo de índice de lucro selecionado. Coma as mesmas coisas novamente, para que possamos tê-las como porcentagem, reduzir os decimais Vamos tê-lo como 10% seu . Isso é tudo para este. Vamos fechá-lo e mostrá-lo em nossa visão. Mostrar parâmetro e mostrar parâmetro. Agora nós o temos no lado direito. Em seguida, precisamos criar agora uma separação em nossa visão para mostrar como os dados são divididos Para fazer isso, podemos adicionar duas linhas de referência. Vamos começar com o profet tertio, clicar com o botão direito sobre ele e adicionar a linha de referência Então, o valor dependerá, é claro, do nosso novo parâmetro. Selecione o profeta tertio. E então vamos deixar a etiqueta vazia. E então podemos mudar o formato. Em vez de ter uma linha, vamos usar um traço, depois vamos ter a placa E depois aumente a opacidade. E é isso. Vamos ficar bem. E faça o mesmo com o desconto. Clique com o botão direito no desconto. Na linha de referência, precisamos do nosso parâmetro. Podemos selecionar descontos? Remova a etiqueta. E como faremos as mesmas coisas na personalização, podemos tê-la tracejada e clara em nossa visão Tudo bem, agora vamos clicar, OK. Tudo bem Agora, como você pode ver, já temos nossos gráficos de quadrantes onde dividimos nossos dados em quatro Claro, agora podemos mudar esses divisores usando os parâmetros Vamos pegar a proporção do buffer e alterá-la para 0,2. Com isso, movemos para 20%. Agora, é claro, o que falta em nosso quadrante são as cores desses pontos. Cada seção deve ter suas próprias cores. Para fazer isso, precisamos criar outro campo calculado para ter esses quatro valores. Vamos criar um. Vamos chamá-la de cor quadrante. Agora temos que identificar a posição de cada ponto de dados dentro de nossos quadrantes Deixe-me movê-lo um pouco para cá. Para fazer isso, podemos usar as declarações FL. Vamos começar primeiro identificando os pontos no canto superior direito. Todos esses pontos no canto superior direito. Como vamos fazer isso, dizemos que se a taxa de lucro relação ao valor do parâmetro for selecionado pelos usuários, diremos selecionar e, em seguida, a taxa de lucro. Isso significa que estamos verificando se o usuário está na seção superior e agora temos que verificar se está à esquerda ou à direita. Então, vamos falar agora sobre os descontos e também sobre os descontos médios. Maior ou igual ao valor selecionado no parâmetro, escrever