Data dyskretna w Tableau

W poprzednim artykule starałem się przybliżyć tematykę typów danych w Tableau i kolorów pigułek jakie możemy wykorzystywać pracując z narzędziem. Tym razem, chciałbym zwrócić uwagę na pole dość specyficzne jakim jest data, a w szczególności data dyskretna.  

Pole daty w Tableau, w momencie gdy pochodzi z relacyjnej bazy danych, automatycznie zostaje przypisane do sekcji Wymiarów (Dimensions), a identyfikowane jest jako pole typu date lub date-time .

 

Dzieje się tak, ponieważ Tableau automatycznie klasyfikuje daną kolumnę w danych jako datę.

Jak wprowadzić identyfikację formatu?

W Tableau zdarzają się problemy z identyfikacją formatu. W takich przypadkach możemy:

1. Przekonwertować kolumnę na datę przy pomocy wbudowanych funkcji konwersji. Klikamy wtedy na ikonkę „Abc” (1), następnie wybieramy element Date lub Date & Time z listy (2).
2. Wykorzystujemy funkcję DATEPARSE z listy pól kalkulacyjnych Tableau. Tworzymy nowe pole kalkulacyjne (1), następnie wybieramy funkcję DATEPARSE (2).
   

Poprawnie skonwertowana data daje nam na analizach wiele możliwości, a samo pole może być traktowane jako element typu „Discreet” lub „Continuous” (dla przypomnienia czym są podane wartości polecam cofnąć się do artykułu opisującego komórki w Tableau – do znalezienia tutaj).

Przełączanie się między formatami odbywa się z menu rozwijanego, gdy data znajduje się na analizie. Górna sekcja pozwala na wybranie daty w formacie dyskretnym „Discreet et” (1), dolna w ciągłym „ Continuous” (2).

Data dyskretna (niebieska):

Po prostym przeciągnięciu Daty na sekcję „Columns” bądź „Rows” otrzymamy następującą formę:

Pole z automatu powinno zagregować nas do poziomu roku „YEAR” i przyjąć postać dyskretną i hierarchiczną. W tej postaci poszczególne lata stają się nagłówkami. Idąc w dół hierarchii otrzymamy kolejno: kwartały „QUARTER”, miesiące „MONTH”, dni „DAY”.

Ponieważ wszystkie elementy powinny przybierać postać dyskretną, możemy bez problemu zmieniać ich kolejność, np. w celu wytworzenia prostej analizy porównawczej MtM (Month to Month).

W tym celu zostawiamy jedynie elementy „YEAR” oraz „MONTH”:

Następnie zamieniamy je ze sobą miejscami:

Jeżeli posiadamy na analizie jakąkolwiek miarę, możemy wykonać prostą wizualizację liniową. Dzięki niej możemy powiedzieć, jak rok po roku, zmieniał się wynik w poszczególnych miesiącach.

Przekładając „YEAR” na panel „Marks” możemy zobaczyć te same dane, ale już w inny sposób. Ta forma świetnie nadaje się do prezentowania sezonowości.

Poniżej przedstawiam przykład sezonowości sprzedaży w danych Superstore. Widać, że sprzedaż w miesiącach czerwcu i sierpniu zawsze idzie w górę, oczywiście występują aberracje w sezonowości ale dzięki takiej formie łatwiej to zaobserwować.

Sortowanie

Kolejną rzeczą, którą możemy wykonać przy zastosowaniu daty w sposób dyskretny jest możliwość jej sortowania. Ponieważ każda wartość MONTH czy YEAR jest w tym momencie jedynie nagłówkiem ich kolejność, może zostać zmieniana (np. pokazanie najlepszych miesięcy według jakiejś miary, czy w celu pokazania kroczących 12 miesięcy). Możliwości jest naprawdę wiele.

Filtrowanie według daty dyskretnej odbywa się tak samo jak po każdym innym nagłówku. Elementy możemy wskazać z listy (1), zaznaczając „Exclude”(2) usuwamy wybrane z listy, możemy ustawiać filtrowanie warunkowe lub elementy „top/bottom” według miar. Ponadto, bardzo przydatną funkcją jest filtrowanie do najświeższej daty przy otwarciu pliku (3).

To czego nie osiągniemy przy korzystaniu z Daty w formie dyskretnej, to wybranie zakresu dat (data od-do). Spowodowane jest to koniecznością wskazania całych operandów czasowych. Przy czym wyjątkiem będzie tu zastosowanie dyskretnie połączonych pól dnia, miesiąca, roku. Najłatwiej podejść do tego, przy pomocy daty w formie ciągłej o czym w kolejnym wpisie!