Tableau — сервис визуализации данных
В помощь менеджерам и аналитикам.
Есть профессия аналитика. Его работа в том, чтобы разбираться в данных, искать взаимосвязи и аномалии. Потом он собирает свои находки в каком-то визуальном виде и передаёт дальше — менеджерам или руководству.
В идеале аналитик должен рисовать наглядные графические отчёты — их называют дашбордами, как приборную панель в автомобиле. В небольшом проекте для этого хватит Экселя. Но если источников данных много и обновлять их нужно автоматизировано, то в ход идут BI-системы. Они принимают на входе данные, совершают необходимые манипуляции, а на выходе представляют их в удобном виде.
Одна из таких систем — Tableau. Вот как она работает.
Смысл Tableau
Собирать данные из множества источников. Tableau умеет получать данные из нескольких десятков мест — начиная от простой загрузки excel-файла до подключения практически к любой базе данных по API.
Работа с одним проектом на устройстве и в облаке. У Tableau есть десктопное приложение для Windows и Mac, облачная версия и возможность развернуть Tableau на собственном сервере.
Ещё есть публичный сервис, на котором можно выкладывать отчёты в открытом доступе — посмотреть их можно даже с телефона и без регистрации в Tableau. Это полезно, если занимаетесь журналистикой данных и хотите эти данные раскрывать.
Визуализация данных. В Tableau есть стандартные графики и диаграммы, вроде линейных или круговых. А также менее популярные — можно отобразить данные на карте, в виде пузырьковой диаграммы или с помощью дерева.
Мощь Tableau особенно раскрывается, когда нужно работать с большим количеством источников данных: получать данные из одних, объединять с другими, обрабатывать, к результату добавлять третьи и так далее. Например, из одной базы получать информацию о расходах на рекламу, из другой — о регистрациях. Далее средствами Tableau считать стоимость регистрации и выводить в графическом отчёте в облако.
На примере
У Tableau есть 14-дневная пробная версия с полным набором возможностей. Так что можно скачать на сайте и начать демопериод
После установки система сразу готова к работе. Нужно подключить источники данных и вытворять с ними всё, что нужно. Стартовый экран выглядит так:
Нажимаем Data Source в левом нижнем углу и выбираем, откуда хотим получать информацию. Допустим, у нас есть табличка в Google Sheets, где мы собираем за каждый день сведения о расходах на рекламу и количество регистраций. Выберем этот источник данных в списке, авторизуемся через Google, выберем нужную таблицу. Когда данные загрузились, переходим в лист с данными:
Перетянем в поле Columns даты, а в поле Rows — информацию о регистрациях. Tableau сразу построит график регистраций в нужную дату. Получается график:
Данные можно просто перетягивать драг-энд-дропом. Выбираете нужное поле, подставляете в нужное место, Tableau всё автоматически считает. Система сама разберётся в типах данных.
Можем добавить в поле Rows ещё и информацию о расходах. Появится второй график — сколько в каждый день мы тратили на продвижение.
Можно открыть вид графика в правом верхнем углу и наложить оба графика на одну ось. Сразу заметно, что, например, в начале мая мы потратили больше обычного, а регистраций получили значительно меньше — повод разобраться.
График можно загрузить на общедоступное облако — public.tableau.com. Там его могут посмотреть все пользователи, даже те, кто не использует Tableau. То что нужно для бизнеса: никаких программ устанавливать не нужно, посмотреть отчёт можно в браузере даже с телефона:
Кто этим пользуется
Tableau развивается с 2003 года, а в 2019 году Salesforce купил компанию за 15 миллиардов долларов. На тот момент почти 100 тысяч компаний по всему миру использовали её продукт.
В декабре 2020 года на HeadHunter было 643 вакансии по России с упоминанием Tableau — в основном ищут бизнес- и дата-аналитиков, BI-инженеров, дата-сайентистов. В позициях, где указана зарплата, 80% предлагают больше 95 000 ₽, 50% — больше 145 000 ₽.
Tableau — рабочий инструмент Антона Леонова, менеджера по анализу данных из X5 Retail Group. Почитайте, что ещё он рассказывает о работе →
Tableau – это система интерактивной аналитики, позволяющая в кратчайшие сроки проводить глубокий и разносторонний анализ больших массивов информации и не требующая обучения бизнес-пользователей и дорогостоящего внедрения.
Преимущества Tableau:
Функционал Tableau будет особенно эффективен, если Вам необходимы:
Результаты использования Tableau:
Семейство продуктов Tableau
Tableau Desktop — персональное программное обеспечение, которое позволяет каждому анализировать любые типы тип данных и создавать блестящую отчетность за минуты. Это настолько просто, что этому может научиться любой пользователь Excel. Tableau Desktop позволит добиться для Вашего бизнеса больших результатов с меньшими усилиями. ПО устанавливается на рабочее место аналитика, и используется для подключения к источникам данных и создания модели данных, создания отчетов / дэшбордов в виде рабочих книг Tableau, а также последующей публикации рабочих книг и/или источников данных в Tableau Server.
Tableau Server — программное решение, которое дает возможность поместить аналитику на web-браузере и сделать ее доступной любому пользователю. Решение развертывается за минуты, просто поддерживается и делает совместную аналитическую работу быстрой и легкой. Пользователи смогут произвести тысячи отчетов без участия IT-специалистов в пределах существующей IT-архитектуры, в том числе взаимодействовать с данными: фильтровать и сортировать данные, настраивать представления.
Tableau Prep — новый продукт. Его задача — подготовка данных для бизнес-анализа, выполняет функции ETL (экстракт, преобразование и загрузка данных). Работать с Tableau Prep намного проще, чем с Alteryx — специальных знаний практически не требуется. Этот продукт проще и доступнее. Но при этом обладает рядом опций, которые значительно упрощают работу со стандартными ETL-сценариями.
Tableau Public позволяет помещать интерактивные графики на свои сайты и блоги совершенно бесплатно. Tableau Public представляет собой бесплатный сервис, который позволяет создавать и совместно использовать визуализацию данных в Интернете, позволяет отразить увидеть данные эффективно и красиво, без какого бы то ни было программирования.
Tableau Online дублирует возможности Tableau Server и создан для тех, кто желает переложить все хлопоты, связанные с поддержанием собственного сервера (для хранения данных), на «плечи» Tableau. Не требует установки программного обеспечение на собственное (или арендованное) оборудование. В России данный сервис не очень популярен, поскольку сервера, на которых размещается Tableau Online, расположены за рубежом. Именно по этой причине Tableau Online не может применяться в российских бизнесах, использующих персональные данные россиян при анализе. Однако, другие компании, чей бизнес не связан со сбором и анализом такой информации, могут обратить внимание на этот продукт.
Изучить готовые отраслевые решения Tableau
Дополнительные модули Tableau:
Server Management Add-On Данная надстройка является платным продуктом компании Tableau, которая полноценно раскрывает возможности сервера для анализа и управления отказоустойчивостью. Может работать только на Tableau Server.
Сравнение BI систем (Tableau, Power BI, Oracle, Qlik)
В прошлом году я проводил небольшой конкурс на выбор BI для нашего проекта. Я руковожу направлением BI и аналитики Питерской клинике «Скандинавия». Никакого BI до этого в нашей клинике не было и одна из моих задач была в его создании. Я попросил представителей 4-х известных вендоров (Tableau, Power BI, Qlik, Oracle) провести для меня презентацию. Ниже я собрал в кучу то, что они они мне рассказали про свои системы и краткое субъективное впечатление от каждой из них. Почему субьективное? Потому что я не поставил все системе себе и не проработал с ними пару лет (хотя с Tableau я до этого работал), чтобы составить более полное представление, а скорее опирался на то, как представили мне все менеджеры. Ну а менеджеры бывают разные, презентации бывают разные. Так что смотрите, что вышло:
Ребята из Oracle очень старались, но я вообще не пониманию, как может быть не стыдно продавать такой слабый продукт за такие деньги, да еще с такой абсолютно безумной структурой попилки на модули. Куда ни ткни, очередной продукт с какой-то тележкой прочего функционала за большие деньги. Причем каждый продукт в отдельности — это кастрат. Хотите чашку кофе? Отлично, у нас есть вкусный, горячий кофе в кружке, но без ручки. А ручка в другом продукте «Oracle средства держания», в котором так же имеeтcz кусочек сахара и салфетка. Но я не пью с сахаром… Еще кофе в не enterprise edition можно пить не больше 2х раз в день и только перед сном! С вас 150 тысяч долларов, пожалуйста!
Qlik вроде ничего, но странные. Их эта «фича», что они такие молодцы и могут объединять на лету все источники в одну схему в памяти. А потом на ней стоить дашборды! Они так на это напирают, будто это что-то особенное. Но это умеют делать все системы BI! Эта ваша главная фича? Так что не отпускайте менеджеров без спецов по теме на подобные презентации.
По сравнению с power BI и Tableau отстают по функционалу и стоят больше денег. Тут вам и лицензии за установку, а потом еще и за саппорт. С ними в итоге выбор простой: Qlik — слабее и дороже, чем Tableau/Power BI.
Мои личные предпочтения я бы отдал Tableau и Power BI. Между ними трудно выбрать, power BI не много отстает, но довольно быстро выпускает патчи и закрывает гэп. Стоимость схожая, а если у вас есть уже технологии MS, то вы вообще можете получить power BI report server бесплатно. Так что выбор между эти системами уже больше зависит от обстоятельств конкретного бизнеса. В освоении обе системы не очень сложные и результат от них можно начать получать довольно быстро. Ну а мастерство в использовании в обоих случаях требует времени и обучения.
14 практических советов по использованию Tableau
Всем привет, меня зовут Меркурьев Михаил, я продуктовый аналитик в ManyChat. Год назад мы решили использовать Tableau как основной BI инструмент в компании и столкнулись с рядом проблем, касающихся того, что нужно наладить эффективную работу с инструментом для аналитиков, менеджеров продукта и других стейкхолдеров.
В этой статье я собрал мой личный топ советов при использовании Tableau. Многими из них я пользуюсь регулярно, копируя куски кода или освежая в памяти подход. Надеюсь, эта статья будет особенно полезна тем командам, которые только настраивают Tableau — некоторые из приёмов нужно сделать один раз и это сильно упростит жизнь. Я сам очень бы хотел найти такой гайд в начале нашего пути.
Пару слов о структуре. Сначала я расскажу про общие подходы, которые мы выработали для Tableau Server, а потом покажу конкретные хаки, которые, возможно, сделают вашу жизнь лучше. Начнем!
Общие подходы использования Tableau Server
Сейчас у нас 112 юзеров и Tableau — довольно популярный инструмент, но на пути к удобному для всех использованию инструмента мы столкнулись с рядом трудностей. Ниже рассмотрим топ таких проблем.
Используйте Views вместо Custom SQL
Использование вьюх в первую очередь дает нам гибкость, если произошли изменения в базе. Например, если раньше какая-то таблица стала называться по-другому, приходилось заходить во все дашборды и менять Custom SQL руками. Или, используя вьюхи, мы можем смотреть зависимости между ними и ловить нежелательные взаимосвязи. Например, когда запрос ссылается на другой запрос, а он на первый — это может вызвать лишнюю загрузку базы. И последнее, вьюху можно переиспользовать в других отчетах.
Все вышеперечисленное становится крайне трудоемким, если использовать кастомные запросы в табло, т.е. все приходится просматривать руками. Плюс при разработке отчета можно удобно тестировать — просто обновляешь код вьюхи в IDE и обновляешь datasource в Tableau, и у тебя готов результат.
Кроме того, мы используем в качестве базы данных Snowflake, и в нашем DWH есть все нужные данные. Нам не нужно делать джоины источников на уровне Tableau. Это сильно сокращает время работы с Tableau и даёт возможность вынести всю логику расчета во вью. Tableau мы стали использовать только как инструмент визуализации.
До
После
Управление доступами через проекты
Для того, чтобы не показывать лишние отчеты, и чтобы упросить навигацию по всем отчетам, мы создали проекты/папки, в каждой из которых свои уровни доступа. Например, публикуя отчет в Draft — его увидят только аналитики. В Stage находятся отчеты которые еще в работе, но которые уже можно показывать заказчикам. В Production уже лежат законченные отчеты, сгруппированные по отделам бизнеса, доступные всем.
Редактирование воркбука на Tableau Server, если ты не создатель
Маленький хак, который позволяет править отчет другого аналитика. Мелочь, но позволяет быстро поправить очевидную опечатку или добавить новый фильтр без поиска автора и без скачивания воркбука. Однако имейте в виду, что в таком случае могут слететь логин/пароль к датасорсу.
Различные методы подключения к данным: Extract, Live, Tableau Server
В какой-то момент у нас появилась проблема: как быстро работать в Tableau со вьюхами, которые считаются долго? Это напрямую отражается на времени загрузки отчета. Решений было несколько — материализация вьюх в таблицы или экстракты в Tableau по расписанию.
Материализация — это отдельный процесс, когда мы сохраняем результат вью в отдельную таблицу. По-простому процесс выглядит вот так.
Материлизацией у нас занимается команда инженеров данных. И мы ставим на материализацию те вьюхи, которые нам будут нужны постоянно, либо считаются долго.
Пример таблицы, из которой мы автоматически каждый день материализуем вьюхи
Использование функционала Tableau Server Admin — Jobs, Views
Отчеты Background Tasks for Extracts и Jobs позволяют решать проблему мониторинга всех обновлений экстрактов. Из-за того, что у нас +70 отчетов обновляются каждый день, через этот отчет можно быстро локализовать проблему, какие дашборды сегодня не обновились.
Используйте шаблоны оформления книг
Автор этой истории: vgolovneva
Из-за того, что мы создавали отчеты каждый по-своему и для разных задач, в какой-то момент мы поняли, что у наших заказчиков есть проблемы с работой разных отчетов. Мы пошли к ним и спросили, что было не так.
Основные правила, которые мы для себя сформулировали:
Хаки с дашбордами
Далее пойдут советы/лайфхаки/приемы которые мы ежедневно используем в наших отчетах. Скачать воркбук с примерами можно тут.
Параметры и измерения
Параметры и даты
Параметры также помогут переключать гранулярность времени. Например, изменить группировку по годам на группировку по дням, месяцам.
Кроме того, из-за того, что на графиках могут быть неоконченная неделя или месяц, то можно отдельным фильтром сразу же исключать данные.
Если параметр стоит в Exclude, то на дашборд попадут только точки, для которых выполняется условие. Если в Include, то условие фильтра всегда будет выполнятся и ничего скрываться не будет.
Экспорт сырых данных
Иногда, когда готов отчет, стейкхолдеры хотят получить сырые данные из отчета с определенными фильтрами. Например ID страниц, чтобы позвать таких пользователей на интервью. Для того, чтобы облегчить доступ к ним без выдачи дополнительных доступов к базе или расширенных прав к Tableau — можно вывести лист, связанный с основным отчетом, с нужными сырыми полями.
Плюс такого подхода в том, что так устраняются множество ad-hoc запросов, плюс экономия на учетках с расширенными правами Tableau.
Полученные данные можно скачать как таблицу нажав на «Crosstab»
Показывайте labels только на окончании графиков
Простое решение как уменьшить шум на графиках, не убавив в информативности.
Добавляйте плавающие контейнеры как tooltip
Если хочется оставить дашборд чистым, когда появляется очень много фильтров. Менее важные можно спрятать в tooltip.
Tableau: визуализация данных для каждого
Всем привет. На связи BI Office в Luxoft и я — Ксения Агеева, причастная к анализу и визуализации данных на протяжении последних семи лет. Меня часто спрашивают, зачем в моей жизни есть Tableau, если весь мир всё равно любит эксельные таблички. Так что я решила показать, как без специального обучения можно получить профит от одного из самых популярных BI-инструментов — Tableau.
История получилась довольно длинной, так что продолжение ищите под катом.
Для кого статья
Этот материал может пригодиться не только аналитикам, но и специалистам, которые так или иначе имеют в своём арсенале какие-то эксельки с формулами и графиками.
Кроме того, это может быть отличным способом автоматизировать регулярную отчётность без знания языков программирования и быстрее собирать нерегулярные отчёты по запросу. А также красиво представлять данные в виде графиков и готовить ежемесячную презентацию для руководства в несколько раз быстрее. А ещё это классный скилл для резюме 😉
Немного теории
В нашей компании развито использование Tableau внутри HR-подразделений (рекрутмент, HR бизнес-партнёры), и это ещё один аргумент, чтобы узнать эту тему ближе. Почему-то принято считать, что HR и рекрутмент — это не самые активные пользователи чего бы то ни было точного, а здесь они не просто используют отчёты, но и модифицируют их под свои задачи.
Но начнём с короткого кусочка теории.
Прежде всего вкратце поймём, что такое Business Intelligence (BI) в целом. Сам по себе термин по меркам IT-вселенной не новый, ему больше шестидесяти лет, однако за это время он успел немного переосмыслиться и завоевать приличную популярность. По сути BI — это структурирование информации, превращение сырых данных в форму, с которой может работать бизнес-аналитик. А также под аббревиатурой BI принято понимать набор инструментов, которым этот бизнес-аналитик будет пользоваться.
BI-инструменты
Безусловно, существуют разные платформы и расширения-обвязки для анализа и визуализации информации, начиная от пресловутого MS Excel / Power Point, и заканчивая Python / R, где ты уже оп! — и одной ногой программист. Вариантов специализированных BI-платформ множество, в России наиболее на слуху, пожалуй, Tableau, MS Power BI и семейство Qlik.
Принципиальная задача любого BI-инструмента состоит в том, чтобы облегчать жизнь человеку, который с ним работает, и давать возможность максимально погрузиться в сами данные. Облегчение порой выглядит довольно условным — всё равно нужно как-то обработать информацию перед загрузкой в BI-систему (привет, Power BI). Но мы сегодня говорим о довольно узкой задаче — быстром базовом анализе и визуализации данных. Вот что говорит рейтинг SelectHub по этому поводу:
Так что тема «Какое BI решение лучше?» неисчерпаема, и можно очень долго спорить по этому поводу. Но именно за счёт довольно лёгкого старта Tableau может познакомить вас с этой вселенной, а дальше уже захочется исследовать и другие решения.
Tableau: чем он прекрасен
Tableau хорош тем, что его возможности можно как следует изучить или на бесплатной бесконечной public-версии, или на триальной desktop-версии. Отличие одно: публичная версия позволяет сохраняться только на сервер tableau.public, а десктопная — на свою рабочую машину. В остальном они не отличаются по функционалу.
Поэтому если ваши данные содержат коммерческую тайну или персональные данные, то Tableau вам будет полезен скорее для разовых акций создания отчётов. Они, кстати, вполне могут убедить ваше руководство, что нужно обзавестись полноценной версией Tableau и начать делать такую магию постоянно. Часто люди вначале оттачивают навыки на публичной версии, затем пробуют создавать что-то в десктопной, а после этого иногда окончательно обращаются в BI-аналитиков.
В чём бонусы Tableau? Давайте по пунктам:
подключение к десяткам разных источников данных, в том числе к различным базам данных, Google Таблицам, тем же эксельным или текстовым файлам, которое делается в пару кликов;
удобное соединение нескольких таблиц в один источник данных через drag-and-drop, а также возможность легко собрать данные из таблиц с разным уровнем детализации;
интуитивно понятный интерфейс (правда, без русификации) и построение визуализаций через drag-and-drop;
можно красить и перекрашивать всё созданное в любые цвета, отчёт можно мгновенно сделать из синего зелёным. Безграничные возможности игр со шрифтами тоже в комплекте;
возможность добавить интерактив: графики могут работать как фильтры, можно совмещать отчёт и связанную с ним веб-страницу в одном окне, рассказывать целые истории и использовать наполненные данными карты;
подробная базовая справка Tableau и очень отзывчивое community (а вот тут уже и русификация есть).
Мои любимые примеры визуализаций с tableau.public могут доказать, какие разные вещи можно здесь создавать. От совсем простых до совершенно магических.
Как работает Tableau
Но ни одна история не будет полной без экспериментов, поэтому давайте посмотрим на примеры. Сразу оговорюсь, что это не полноценное руководство пользователя, некоторые шаги я опустила, чтобы не превратить этот длинный пост в совсем уж унылую простыню. Но несколько картинок описания пути вы сможете увидеть ниже.
Итак, я создала тестовый источник данных, в котором содержится список сотрудников, их роли, города, отделы, менеджеры, зарплаты, а также даты старта в отдельной таблице.
Подключаемся к экселю:
И вот мы видим все наши поля в интерфейсе. Дальше их можно тянуть на рабочую область и выбирать виды графиков или таблиц:
Тянем город на строки, количество записей — на столбцы (Number of Records — автоматически созданное поле с количеством записей; так можно в этом примере, потому что у нас одна строка соответствует одному сотруднику).
И выбираем Bar в секции Marks. Здесь как раз видно, сколько видов базовых визуализаций (чартов) доступно. А их ведь можно сочетать друг с другом! Вариантов множество.
Если тыкнуть в Show Me в правом верхнем углу, то появится панель с рекомендациями, какой чарт выбрать. Если картинка бледная — значит, полей добавлено недостаточно, и Tableau даже подскажет, какого рода должны быть эти поля.
Допустим, нас с вами интересует медианная зарплата в разрезе роли — для этого нам нужно создать новый worksheet, например через панель справа снизу — создание worksheet, dashboard и story слева направо:
В открывшейся новой вкладке тянем роли на строки, добавляем количество сотрудников и зарплату (Total income) на иконку Labels в секции Marks. Для удобства я оставила только топ-10 ролей по количеству записей в таблице.
В меню выбираем медиану и получаем ещё один полезный вид визуализации — таблицу с медианами. Если выбрать Bar в секции Marks, но не перетаскивать Number of records на Columns — бар-чарта не будет, полоска останется вписанной в таблицу. Чтобы её размер соответствовал медиане, я перетащила Total Income на иконку Size. На этих числах видно не очень хорошо, но это правда.
Кстати, здесь можно заметить разные виды калькуляций — любимое всеми среднее арифметическое и даже стандартное отклонение. При желании можно все эти калькуляции поместить в одну таблицу и довести заказчика (и себя) до статистического экстаза.
Используя другие поля из нашей таблицы и другие виды графиков, строим ещё парочку чартов, помещая каждый на отдельный лист.
Теперь у нас достаточно элементов, и можно собирать картинку воедино. В один клик создаём новый дашборд. Помним про панель снизу (для красоты я использовала заготовленный драфт, который можно создать единожды и использовать в дальнейшем, чтобы несколько раз не добавлять заголовки и логотип вашей компании).
Получается вот так:
Обратите внимание на подписи данных. В том же экселе добавление трёх строчек на диаграмму требует некоторых шаманств вроде выбора дополнительных столбцов, расчёта процентов отдельной колонкой и прочего. Здесь же достаточно перетащить нужные поля на Labels и выбрать нужную калькуляцию (например, процент от тотала):
Ещё мы хотим быстро понимать, кто все эти люди — создаём ещё один лист с таблицей сотрудников, перетягивая в строки практически все поля:
Этот лист найдёт своё место в нижней части дашборда рядом с табличкой с медианами.
Но теперь можно это сделать ещё и интерактивным. После нажатия на иконку воронки на листе с городами мы получим возможность по клику фильтровать все остальные элементы на дашборде:
Так можно поступить со всеми графиками, и тогда интерактива станет ещё больше. Вообще эффект от взаимодействия пользователя с отчётом можно настраивать по-разному — к примеру, в виде последовательности шагов.
А ещё можно вывести фильтры отдельно и добавить возможность выбирать из списка то, что решили не визуализировать. В этом дашборде мы не строили график по менеджерам, но с помощью фильтра справа менеджер определённого подразделения сможет посмотреть только своих сотрудников.
И ещё можно сделать фильтры более компактными, чтобы больше влезло не перегружать пользователя лишней информацией.
Ещё нам может внезапно прийти в голову добавить данные из другой таблицы, например дату старта. В оригинальной таблице у нас её нет, но отдельный список существует. В экселе нам бы пришлось делать, например, VLOOKUP, а тут достаточно на вкладке data source перетащить новую таблицу и определить поле, по которому они будут связаны с оригинальной — уникальный номер сотрудника идеально подойдёт.
Это джойн, левый джойн, знакомьтесь. Он позволяет нам случайно не потерять данные из оригинальной таблицы из-за отсутствия некоторых сотрудников в новой. Вообще виды соединений — это вот так (хором «спасибо!» неизвестному автору мема):
Но вернёмся. С помощью соединения мы получили новые поля и можем, например, рассчитать срок работы сотрудника в компании. Справка Tableau подсказывает нам, как использовать функцию разности дат:
Такие штуки я люблю добавлять на маленький лист в виде одного числа. И для этого нужно лишь перетянуть наше новое поле на Text и выбрать Average:
Добавляем на дашборд, немного причёсываем дизайн и получаем уже более цельную картинку:
Самое великолепное — всё это можно скачать из веба в разных форматах. Да-да, в том числе обратно в эксель. К сожалению, многие так и поступают.
Заключение
В этот эпос не вошло много интересного: всплывающие подсказки, истории, карты, переходы с одного дашборда на другой и т. п. На создание этой штуки ушло минут 25 — я текст дольше писала. Конечно, на первых порах процесс будет идти медленно, но оно того стоит. Всё, что можно автоматизировать, нужно автоматизировать, а дальше разберёмся.
Чтобы не быть совсем уж голословной в конце: вам достаточно изучить хотя бы раздел Getting Started с официальной странички Tableau, и вы сможете построить похожий отчёт самостоятельно. Youtube полнится интересными видео, так что дальнейшее развитие полностью в ваших руках.
Датасет, если вы хотите попрактиковаться именно на нём, приложен тут. А чтобы убедиться в том, что оно и правда живое — вот ссылка на дашборд в Tableau Public — можно погладить и почесать за ушком 🙂
