تجزیه و تحلیل‌ های پیشرفته در Tableau

تجزیه و تحلیل‌ های پیشرفته در Tableau

امروزه اکثر شرکت‌ها برای پیشبرد رشد کسب‌وکار خود به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده متکی هستند. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را می‌توان به عنوان فرآیند تصمیم‌گیری سازمانی بر اساس داده‌های واقعی به جای شهود یا مشاهده صرف تعریف کرد.

این امر منجر به افزایش نمایی استفاده از تکنیک‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده‌ها و هوش تجاری در اکثر شرکت‌ها شده است.

ابزارهای متنوعی در بازار موجود است که توسط کسب‌وکارها برای انجام تجزیه و تحلیل عمیق داده‌های خود به منظور برنامه‌ریزی استراتژی‌های رشد، محصول و بازاریابی آینده مورد استفاده قرار می‌گیرند. یکی از شناخته‌شده‌ترین ابزارهای هوش تجاری در Tableau.

تجزیه و تحلیل پیشرفته چیست؟

تجزیه و تحلیل پیشرفته فرآیند تجزیه و تحلیل خودکار یا نیمه خودکار داده‌ها برای استخراج بینش‌های ارزشمند است. این فرآیند از تکنیک‌های پیچیده‌ای مانند تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، سیستم‌های توصیه و پیش‌بینی آماری برای شناسایی روندها و رفتارها استفاده می‌کند. هدف، کشف بینش‌های عمیق‌تر از داده‌ها است که اغلب از روش‌های یادگیری ماشین و علوم داده استفاده می‌کند.

این فرآیند همچنین شامل پیش‌پردازش داده‌ها برای درک بهتر مشکل است. از تکنیک‌هایی مانند تجسم چند متغیره برای ارزیابی تفکیک‌پذیری ویژگی‌ها استفاده می‌شود. علاوه بر این، ساخت طبقه‌بندی‌کننده‌ها یا رگرسورها با روش‌های مناسب یادگیری ماشین به ارزیابی کامل خط لوله تحلیل داده‌های نهایی کمک می‌کند.

Tableau چیست؟

Tableau یک ابزار محبوب تحلیل و مصورسازی داده‌ها است که در سال ۲۰۰۳ ساخته شد. این ابزار به عنوان یک پروژه علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد آغاز شد که هدف آن بهبود جریان تحلیل و دسترسی بیشتر به داده‌ها برای افراد از طریق تکنیک‌های مصورسازی تعاملی بود.

ویژگی‌های کلیدی Tableau

برخی از ویژگی‌های کلیدی Tableau به شرح زیر است:

• تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده
• داشبورد پیشرفته
• داده‌های درون حافظه‌ای و زنده
• تجسم‌های جذاب
• امنیت قوی

تجزیه و تحلیل پیشرفته در Tableau

سناریوهای زیر را می‌توان به راحتی با استفاده از تجزیه و تحلیل پیشرفته در Tableau مدیریت کرد:

۱. بخش‌بندی و تحلیل هم‌گروهی در Tableau

Tableau ابزارهای انعطاف‌پذیری را برای تحلیل و بخش‌بندی هم‌گروهی شهودی و سریع ارائه می‌دهد. این نرم‌افزار می‌تواند عملیات برش و تفکیک داده‌ها را به صورت یکپارچه در هر ابعادی که مورد نیاز باشد، انجام دهد. خوشه‌بندی خودکار نیز می‌تواند با استفاده از مجموعه داده‌های از پیش پردازش شده، در این بخش‌بندی کمک کند.

ویژگی‌های بخش‌بندی و تحلیل هم‌گروهی در Tableau

A) خوشه‌بندی

• خوشه‌بندی یک تکنیک یادگیری ماشینی بدون نظارت است که برای بخش‌بندی داده‌ها، به ویژه هنگام کار با متغیرهای زیاد، استفاده می‌شود.
• Tableau از خوشه‌بندی پشتیبانی می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد داده‌ها را بر اساس ویژگی‌های مشترک به بخش‌های معنادار گروه‌بندی کنند.
• رابط تعاملی و انعطاف‌پذیر آن به کاربران کمک می‌کند تا فرضیه‌های مختلف را آزمایش کنند و توزیع‌ها را در گروه‌های مختلف بررسی کنند.

B) مجموعه‌ها و اقدامات مجموعه‌ها

• مجموعه‌ها برای تعریف مجموعه‌ای از اشیاء داده، چه به صورت دستی و چه از طریق منطق خودکار، استفاده می‌شوند.
• آنها برای کارهایی مانند فیلتر کردن، هایلایت سازی، محاسبات گروهی و تجزیه و تحلیل داده‌های پرت مفید هستند.
• Tableau امکان ترکیب چندین مجموعه را برای آزمایش سناریوها یا ایجاد گروه‌ها برای شبیه‌سازی‌ها فراهم می‌کند.
• مثال‌ها شامل گروه‌بندی مشتریان برای تجزیه و تحلیل نگهداری یا بیماران برای مطالعات کنترل سلامت و غیر سلامت است.

C) گروه‌بندی

• گروه‌بندی قابلیتی برای ایجاد دسته‌بندی‌های موردی و ایجاد سلسله مراتب است. گروه‌ها همچنین می‌توانند در عملیات اولیه پاکسازی داده‌ها کمک کنند.
• گروه‌ها می‌توانند با ارائه مشکلات مربوط به سازگاری و کیفیت، زمانی که داده‌ها سازگار نیستند، مفید باشند.

۲. سناریوها و تحلیل‌های «What-If» در Tableau

Tableau یک رابط کاربری بسیار انعطاف‌پذیر ارائه می‌دهد که می‌تواند با قابلیت‌های ورودی قدرتمندی که در انجام محاسبات و آزمایش سناریوهای مختلف بسیار مفید هستند، مورد استفاده قرار گیرد. بنابراین تنها با استفاده از رابط کاربری و تغییر پارامترها، می‌توان تأثیر آن را بر خروجی مشاهده کرد. این ویژگی برای تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها و اعتبارسنجی نتایج مختلف مفید است.

ویژگی‌های سناریوها و تحلیل‌های «چه می‌شود اگر» در Tableau

A) پارامترها

• پارامترها به کاربران اجازه می‌دهند مقادیر پایه محاسبات یا شرایط اولیه را تغییر دهند.
• آنها برای تنظیم آستانه‌های فیلتر، انجام محاسبات و ارائه گزینه‌های داشبورد انعطاف‌پذیر مفید هستند.
• این ویژگی به کاربران اجازه می‌دهد داده‌هایی را که می‌خواهند ببینند انتخاب کنند و داشبوردها را تعاملی‌تر و قابل تنظیم‌تر کنند.
• پارامترها به کاربران غیرفنی کمک می‌کنند تا به راحتی بخش‌های خاصی از داده‌های مورد علاقه خود را بررسی و درک کنند.

B) نقاط داستان

• نقاط داستان در Tableau کاربران را قادر می‌سازد تا سناریوها را تعریف کرده و آنها را با استفاده از داده‌ها اعتبارسنجی کنند.
• ویژگی‌هایی مانند مجموعه‌ها، گروه‌ها، پارامترها و تقسیم‌بندی کشیدن و رها کردن به ایجاد داستان‌های بصری و قابل فهم کمک می‌کنند.
• این داستان‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که به راحتی توسط کاربران فنی و غیر فنی در یک سازمان تفسیر شوند.
• تحلیل‌های What-If در Tableau از تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده با تجسم پیشرفته پشتیبانی می‌کنند و تفسیر داده‌ها را ساده می‌کنند.
• این در نهایت با ارائه بینش‌های روشن در مورد سناریوهای مبتنی بر داده، تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد.

برای مشاهده پادکست تجزیه و تحلیل پیشرفته با تبلو  در یوتیوب لینک زیر را کلیک کنید ⇓

⇐ ⇐  Advanced Analytics with Tableau 

۳. محاسبات پیچیده و توابع آماری

Tableau دارای قابلیت‌های پیچیده و دقیقی از جمله پیاده‌سازی روش‌های آماری مانند چولگی، همبستگی، کوواریانس، کشیدگی، مد، انحراف معیار و غیره به همراه مدل‌های آماری مانند Naive Bayes، K-Means، جنگل تصادفی و غیره است. همه این تکنیک‌ها به درک بهتر داده‌ها و انجام پیش‌بینی‌های یکپارچه در صورت لزوم کمک می‌کنند.

ویژگی‌های محاسبات پیچیده و توابع آماری

A) فیلدهای محاسبه‌شده

• فیلدهای محاسبه‌شده در Tableau کاربران را قادر می‌سازد تا محاسبات پیچیده را حل کرده و نقاط داده جدیدی را از داده‌های موجود ایجاد کنند.
• این فیلدها از عملیات حسابی و منطق پیشرفته برای تجزیه و تحلیل عمیق پشتیبانی می‌کنند.

عبارات سطح جزئیات (LOD):

• عبارات LOD که برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده بسیار مهم هستند، بخشی از زبان محاسبه Tableau هستند.
• این عبارات که در Tableau 9 معرفی شده‌اند، امکان تجزیه و تحلیل دقیقی را فراهم می‌کنند که در نسخه‌های قبلی امکان‌پذیر نبود.

محاسبات جدول:

• این محاسبات که بر روی داده‌های درون تجسم اعمال می‌شوند، به ساختار جدول بستگی دارند.
• محاسبات سریع جدول، محاسبات از پیش تعریف‌شده‌ای را ارائه می‌دهند که با یک کلیک قابل دسترسی هستند.
• توابع محاسبه جدول، امکان سفارشی‌سازی برای پیچیدگی‌های بیشتر را فراهم می‌کنند، که از محاسبه سریع جدول شروع می‌شود.
• مستندات رسمی Tableau بینش‌های دقیقی در مورد محاسبات سریع جدول و توابع محاسبه جدول برای یادگیری بیشتر ارائه می‌دهد.

۴. سری‌های زمانی و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در Tableau

سری‌های زمانی یکی از مهم‌ترین انواع تحلیل‌هایی هستند که می‌توان تقریباً روی هر مجموعه داده‌ای برای بررسی روندها و فصلی بودن، از جمله تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و پیش‌بینی، انجام داد.

ویژگی‌های سری‌های زمانی و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده در Tableau

Tableau یک رابط کاربری بسیار تعاملی و کاربرپسند برای انجام تحلیل‌های سری‌های زمانی در Tableau ارائه می‌دهد. این تحلیل با کشیدن فیلدهای مورد نظر به داخل نما و شروع فرآیند پرسشنامه آغاز می‌شود. با کمک ویژگی dual-axis و تجمیع گسسته (Discretized Aggregation)، می‌توان به راحتی به چندین سری زمانی نگاه کرد و تحلیل آن را انجام داد.

پیش‌بینی یکی دیگر از ویژگی‌های مهم تحلیل سری‌های زمانی در Tableau است. با استفاده از قابلیت کشیدن و رها کردن (Drag-and-Drop)، این تحلیل را می‌توان با چند کلیک انجام داد.

۵. ادغام R و پایتون

ادغام‌های R و پایتون، قدرت و سهولت استفاده از Tableau را فراهم می‌کنند و در عین حال به متخصصان اجازه می‌دهند تا از کارهای قبلی در پلتفرم‌های دیگر بهره ببرند و نیازهای آماری و یادگیری ماشینی ظریف را مدیریت کنند.

ویژگی‌های ادغام R و پایتون در Tableau

Tableau یک پلتفرم جامع تجزیه و تحلیل است که قابلیت ادغام با سایر فناوری‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل را دارد و به شما امکان می‌دهد قابلیت‌های ممکن را گسترش داده و از سرمایه‌گذاری‌های موجود در سایر راه‌حل‌ها بهره ببرید. برای جزئیات بیشتر، می‌توانید به مستندات رسمی نگاهی بیندازید.

نتیجه‌گیری

این مقاله درک عمیقی از انواع مختلف تجزیه و تحلیل پیشرفته در Tableau به شما ارائه داد. این ویژگی‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل، Tableau را به یکی از بهترین ابزارهای موجود برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم تبدیل می‌کند و به سازمان‌ها امکان می‌دهد تصمیمات هوشمندانه‌ای بگیرند.

بیشتر مشاغل مدرن از چندین پلتفرم برای اجرای عملیات روزانه خود استفاده می‌کنند. برای انجام هرگونه تجزیه و تحلیل روی این داده‌های عملیاتی، ابتدا باید داده‌ها از همه این پلتفرم‌ها ادغام شده و در یک مکان متمرکز ذخیره شوند.

 

امیدواریم این اطلاعات بیشتر به شما کمک کند تا انتخابی مناسب برای کسب و کار و سازمانتان داشته باشید. اگر هنوز مطمئن نیستید، نگران نباشید،تیم پشتیبانی داده کاوی ویستا اینجاست تا به شما کمک کند!

همین امروز با ما تماس بگیرید، و ما می توانیم با هم همکاری کنیم تا در فرآیند تصمیم گیری به شما کمک کنیم و ترکیب بهینه محصولات را برای شما پیدا کنیم.

 

تیم ویستا با بیش از 10 سال تجربه ترکیبی در توسعه نرم افزار سفارشی، BI، و راه حل های داده، می تواند به شما کمک کند تا از تجزیه و تحلیل داده ها برای رفع نیازهای سازمان خود استفاده کنید.

چه با معماران، مالکان ساخت و ساز، پیمانکاران عمومی، مهندسان، نهادهای دولتی یا ارائه دهندگان خدمات، ما می توانیم یک راه حل سفارشی طراحی کنیم که برای سازمان شما ساخته شده است.

ما تجربه ایجاد صورت‌های درآمد و ترازنامه برای تجزیه و تحلیل مالی، گزارش‌های هزینه‌یابی شغل و بسیاری از راه‌حل‌های نرم‌افزاری دیگر برای مدیریت پروژه، فروش و تدارکات را داریم.

 

امیدواریم از این پست لذت برده باشید

برای مطالب بیشتر از وب سایت ما از جمله مطالعات موردی اضافی، اخبار و رویدادها، و نکات و ترفندهایی برای ارتقای تجزیه و تحلیل بصری خود، از وب سایت ما دیدن کنید.

رسانه های اجتماعی ما را برای به روز رسانی نرم افزارهای، BI و AI دنبال کنید.

 

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از ابزار   Tableau تمرکز دارد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau کلیک کنید

 

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining 

Aparat Chanel: VISTA Data Mining 

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining 

Linkedin Chanel: VISTA Company