Tính toán top 10 trong tableau năm 2022

Tableau Online, ứng dụng phân tích dữ liệu doanh nghiệp trên nền tảng đám mây (nền web), vừa được nâng cấp lên phiên bản Tableau 10.2. Phiên bản mới nhất này cũng sẽ sớm được áp dụng cho hai giải pháp BI khác của Tableau là Tableau Desktop (cho người dùng cá nhân) và Tableau Server (cho doanh nghiệp). Hiện nay người dùng vẫn có thể dùng các phiên bản Tableau Desktop cũ để đưa thông tin lên các trang trực tuyến dùng Tableau Online 10.2.

Phiên bản 10.2 tiếp tục củng cố những ưu thế truyền thống của Tableau – phân tích trực quan và dễ sử dụng – và bổ sung thêm nhiều tính năng và nâng cấp mới.

Đọc thêm: Top 3 nhà cung cấp giải pháp Business Intelligence hàng đầu thế giới 2017

Nền tảng cộng tác tốt hơn

Với Tableau Online 10.2, việc chia sẻ và cộng tác phân tích dữ liệu cho toàn doanh nghiệp trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn. Người dùng có thể tạo mới các biểu đồ phân tích trực quan (visualization) và bảng thông tin (dashboard) mới ngay trên trình duyệt.

Phiên bản mới cũng bổ sung nhiều tính năng biên tập giúp các biểu đồ phân tích trở nên bắt mắt và dễ hiểu hơn. Người dùng có thể thay đổi màu sắc, thêm đường viền, đổ bóng…cho các thành phần trên biểu đồ.

Tableau 10.2 cũng cho phép người dùng thay đổi kích thước các trục, loại bỏ các yếu tố phân tích chỉ bằng cách kéo thả. Phím tắt “Share” cũng được bổ sung ngay trên thanh công cụ giúp việc xuất bản (publish) những bảng phân tích mới nhanh chóng hơn và chia sẻ chúng cho các thành viên khác trong công ty.

Online Sync Client của Tableau giúp việc thao tác với các Web Data Connector dễ dàng hơn bằng việc lưu các thông tin đăng nhập trên máy client và tự động làm mới quá trình trích xuất dữ liệu.

Đối với những người dùng mới, Tableau 10.2 bổ sung một màn hình chào (welcome screen) với 3 đường dẫn cho các tính năng cơ bản. Người dùng có thể chọn để xem các video hướng dẫn, truy cập vào Tableau Desktop, hoặc thêm người dùng mới vào trang Tableau Online của mình.

Chức năng thống kê mới

Khả năng tích hợp với Python giúp người dùng có thể chạy các mô hình phân tích dự đoán (predictive analysis) trên Tableau 10.2. Tính toán hiệp phương sai (covariance) và tương quan (correlation) cũng được bổ sung.

Khả năng chuẩn bị dữ liệu mạnh mẽ hơn

Tableau 10.2 cho phép kết hợp nhiều nguồn dữ liệu không có chung trường. Người dùng cũng có thể gộp (union) các bảng trong các cơ sở dữ liệu SQL Server, MySQL, Postgres, Oracle, Redshift, và HP Vertica.

Phân tích không gian địa lý chuyên sâu

Tableau 10.2 hỗ trợ các định dạng file dữ liệu địa lý như Shapefiles, KML, GeoJSON, và MapInfo, cho phép người dùng bổ sung các lớp thông tin không gian địa lý như nhân khẩu học, nguồn tài nguyên…lên các biểu đồ phân tích của mình.

Trình bày thông tin hiệu quả hơn

Người dùng có thể trình bày các khám phá của mình một cách trực quan hơn bằng cách tính năng mới như tạo chú thích riêng cho từng thông số dữ liệu, thước tỷ lệ thích ứng cho các bản đồ, định dạng cho toàn workbook…

Đăng ký theo dõi Blog của chúng tôi để được cập nhật kiến thức mới nhất về Business Intelligence và Analytics. Bạn cũng có thể yêu cầu một buổi demo giải pháp Tableau, một trong ba nhà cung cấp giải pháp BI và Analytics hàng đầu thế giới.

Chủ đề: Business Intelligence

Mặc cho mức phí của Tableau khá cao, nhiều doanh nghiệp và nhân sự dữ liệu vẫn chọn nền tảng này để thực hiện các tác vụ liên quan đến Trực quan hóa dữ liệu. Vậy, lí do vì sao Tableau vẫn được “ưu chuộng” như vậy? Hay nói, những tính năng hữu ích và mạnh mẽ của Tableau “xứng đáng” đến mức nào?

Sau đây, là Top 10 tính năng mạnh mẽ, là yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định sử dụng Tableau của nhiều doanh nghiệp.

Tableau Dashboard

Tableau Dashboard là một tính năng giúp người tạo ra những Trang tổng quan, cung cấp một cái nhìn tổng thể về toàn bộ dữ liệu của bài báo cáo. Dashboard được kết nối với các bảng dữ liệu, có nghĩa là nếu bạn thay đổi dữ liệu tại bảng, Trang tổng quan sẽ tự động thay đổi tương ứng và ngược lại. Cả 2 đều tự động cập nhật khi có sự hiệu chỉnh về dữ liệu nguồn.

Tableau Dashboard giúp tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa các tác vụ, khi phải điều hướng giữa nhiều bảng dữ liệu khác nhau.

Collaboration and Sharing

Tableau cho phép người dùng chia sẻ dữ liệu một cách an toàn từ nhiều nguồn khác nhau. Cộng tác nhanh chóng, giúp nhận được phản hồi và đánh giá nhanh chóng về dữ liệu từ cấp trên hoặc đồng nghiệp, từ đó thực hiện các hiệu chỉnh kịp thời.

Real-Time Analytics 

Đúng như ý nghĩa của cái tên, tính năng này cho phép người dùng cập nhật và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Tránh trường hợp dữ liệu đã cũ và không được đầy đủ. Tạo cơ hội cho nhân sự cấp cao trong doanh nghiệp đọc báo cáo và đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn và kịp thời.

Data Blending

Nhằm thoát khỏi tình cảnh tổng hợp thủ công dữ liệu, hay sử dụng các hàm, các câu lệnh như VLOOKUP để kết hợp dữ liệu từ nhiều Sheets khác nhau. Tableau đã xây dựng nên tính năng Data Blending, giúp nhân sự doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, không cần phải “dùng tay” và mở rộng hiệu quả của việc tổng hợp dữ liệu.

Tính năng này cho phép người dùng lấy dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau trong Bộ nhớ, Kho dữ liệu, Đám mây, Sheet, Cơ sở dữ liệu quan hệ hay thậm chí là Không quan hệ. Chẳng hạn như Google Sheet, Google Analytics, Amazon Athena, Salesforce, SQL Server, Presto, Dropbox, MemSQL, Microsoft Excel, v.v.

Advanced Visualization

Thông qua thư viện hình ảnh, biểu đồ phong phú, đa dạng. Tableau cho phép người dùng trực quan hóa những con số phức tạp, chinh phục được những dữ liệu “khó tính” nhất với những đồ thị sinh động, đầy màu sắc.

Maps

Bên cạnh những biểu đồ và đồ thị. Tableau còn có thể giúp nhân sự doanh nghiệp đánh giá xem thời tiết, ảnh hưởng như thế nào đến doanh số bán hàng trong khu vực hoặc thống kê các luật và quy định địa phương, dựa trên tính năng Lập bản đồ vô cùng thú vị và mạnh mẽ.

Robust Security

Tableau tuân theo những phương pháp bảo mật dữ liệu tốt nhất, bao gồm mã hóa, bảo mật HTTPS, xác thực tài khoản, mật khẩu được bảo vệ bằng mật mã, xác thực đa yếu tố và khóa sau khi đăng nhập không thành công. Điều này giúp chodoanh nghiệp loại bỏ được lo lắng bị xâm phạm hay Hack dữ liệu.

Mobile View

Nhằm giúp cho nhân viên văn phòng không cần phải “dán mắt” vào màn hình máy tính quá lâu. Các nhà phát triển của Tableau đã xây dựng nên tính năng Mobile View, cho phép người dùng truy cập và xem Dashboard dữ liệu ngay trên chiếc điện thoại thông minh của mình.

Ask Data

Một tính năng mạnh mẽ, siêu tiện lợi của nền tảng Kinh doanh thông minh này là Ask Data – tìm kiếm dữ liệu. Người dùng chỉ cần nhập một truy vấn tìm kiếm, Tableau sẽ tự động trả lời bằng hình ảnh, nó có thể hiểu cả những câu hỏi phức tạp và hỗ trợ các khái niệm mô tả, dự đoán, phân tích.

Ask Data thậm chí hiểu được các câu hỏi về thời gian, chẳng hạn như “sớm nhất”, “quý trước”. Ngoài ra, còn cả những câu hỏi về định lượng, “bán chạy nhất”, “phổ biến nhất”, hay những câu hỏi phân tích không gian, “ở đâu”.

Trend Lines and Predictive Analysis

Một tính năng cực kỳ hữu ích khác của Tableau là sử dụng chuỗi thời gian và dự báo. Có thể dễ dàng tạo các đường xu hướng (trend lines) và dự báo nhờ vào giao diện người dùng năng động và phụ trợ mạnh mẽ. Bạn có thể dễ dàng nhận được các dự đoán dữ liệu như dự báo hoặc đường xu hướng bằng cách chọn một số tùy chọn và thao tác kéo thả, sử dụng các trường liên quan trong giao diện.

Rất nhiều tính năng

– Data Notifications: Tableau sẽ gửi mail cảnh báo đến người dùng khi thao tác của họ vượt qua một số dấu hiệu trực quan hóa quan trọng.

– Server REST API: Với API REST của máy chủ Tableau, chúng ta có thể truy cập vào tất cả các chức năng đằng sau bất kỳ dự án, nguồn dữ liệu, sổ làm việc,…

– Automatic Updates: Tableau cho phép người dùng tạm dừng hoặc đạt lại các cập nhật tự động trong Dashboard.

– Filter and Highlight Data: Tableau cho phép người dùng thực hiện các thao tác chuyên sâu hơn về Trực quan hóa, đánh dấu các dấu hiệu cụ thể về màu sắc…

– Toggle view and Drag and Drop: Trong Sheet của Tableau, người dùng có thể chuyển đổi giữa các chế độ xem khác nhau và đặc biệt là, mọi tác vụ cần thực hiện đơn giản chỉ là Kéo và Thả

Kết lại

Để tìm hiểu sâu hơn về các tính năng cũng như cách ứng dụng của Tableau, bạn nên tham gia Khóa học Trực quan hóa dữ liệu với Tableau Desktop tại UniTrain với 100% thời gian thực hành hiệu quả cao tại lớp học cung cấp kiến thức, kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu, giúp học viên hiểu và ứng dụng visualize data vào công việc thực tế và hỗ trợ kinh doanh tối ưu.

Nội dung chương trình học:

1 – Các nguyên tắc và kết nối dữ liệu

2 – Trực quan hóa dữ liệu và các nguyên lý nhận thức thị giác

3 – Tạo báo cáo Dashboard chuyên nghiệp và hoàn chỉnh

4 – Tableau nâng cao và thủ thuật khác

Xem thông tin chi tiết tại: Khóa học Trực quan hóa dữ liệu với Tableau Desktop

Xem thêm

Tableau là gì? Bộ sản phẩm của Tableau là gì?

Vì sao nên sử dụng Tableau để Trực quan hóa dữ liệu

Hướng dẫn cài đặt Tableau miễn phí

Là người đóng góp thường xuyên trên các diễn đàn Tableau, một trong những câu hỏi phổ biến nhất tôi thấy là làm thế nào để thực hiện bộ lọc N hàng đầu.Ngoài các câu hỏi hướng dẫn cơ bản, tôi cũng thấy nhiều người đấu tranh để có được phương pháp N hàng đầu của họ để đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ.Vì vậy, trong blog này, tôi muốn chia sẻ bốn phương pháp khác nhau để thực hiện bộ lọc N hàng đầu trong Tableau.Trên đường đi, chúng tôi sẽ giải quyết một số ưu và nhược điểm của từng phương thức để bạn có thể đảm bảo bạn chọn phương pháp tốt nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể của mình.

Đối với blog này, tôi sẽ sử dụng một nguồn dữ liệu bao gồm 15 khách hàng và doanh số của họ.Để định hướng bạn bằng dữ liệu, ở đây, một biểu đồ thanh đơn giản hiển thị khách hàng được xếp hạng theo doanh số.

Lưu ý rằng cả Tracy Blumstein và Darrin Van Huff đều có cùng một doanh số, khiến họ bị ràng buộc ở cấp bậc thứ 10.Điều này là rất quan trọng vì nó sẽ đi vào chơi sau này.

Sổ làm việc có sẵn trên Tableau Public tại đây: Phương pháp bộ lọc hàng đầu N

Phương pháp 1: Bộ lọc N trên cùng

Đối với tôi, phương pháp đơn giản nhất để thực hiện bộ lọc N trên cùng là sử dụng bộ lọc N thực tế.Sử dụng bộ dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi sẽ kéo tên khách hàng vào khung bộ lọc, sau đó chọn tùy chọn N trên cùng.Chúng tôi sẽ thiết lập nó để hiển thị cho các khách hàng hàng đầu bằng cách bán hàng.Lưu ý: Bạn có thể chỉ định một số ở đây, nhưng tôi có xu hướng khuyên bạn nên sử dụng một tham số (trong trường hợp của tôi, tham số, khách hàng hàng đầu) vì điều đó mang lại sự linh hoạt hơn.Customer Name to the filter pane, then choose the Top N option. We’ll set it up to show the top customers by Sales. Note: You can specify a number here, but I tend to recommend using a parameter (in my case, the parameter, Top Customers) as that gives more flexibility.

Đây là một cách tiếp cận siêu dễ dàng, nhưng nó có một số nhược điểm.Trước hết, nó không đối phó với mối quan hệ đúng đắn.Như tôi đã lưu ý trước đây, cả Tracy Blumstein và Darrin Van Huff đều có cùng một doanh số, nhưng bộ lọc N hàng đầu chỉ bao gồm Darrin Van Huff.Vì vậy, nếu dữ liệu của bạn cho phép khả năng quan hệ, thì bạn cần rất cẩn thận về việc sử dụng tùy chọn này.

Một bất lợi tiềm năng khác xuất hiện khi bạn có các bộ lọc theo chế độ xem của bạn.Ví dụ, hãy để nói rằng chúng tôi lọc quan điểm của chúng tôi chỉ đến khu vực phía đông.

Mười một khách hàng trong bộ dữ liệu của chúng tôi ở khu vực phía đông, vậy tại sao quan điểm này chỉ hiển thị sáu?Vấn đề nằm trong thứ tự hoạt động của Tableau.Như tôi đã nêu chi tiết trong blog của mình về thứ tự hoạt động, đây là một vấn đề khá phổ biến.Bộ lọc vùng của chúng tôi là một bộ lọc kích thước và, như được hiển thị bên dưới, N Bộ lọc TOP Tính toán trước các bộ lọc kích thước.

Tableau trước tiên nhìn vào toàn bộ bộ dữ liệu và kéo top 10. Nó sau đó lọc danh sách 10 khách hàng chỉ xuống khu vực phía đông.Trong nhiều trường hợp (nếu không phải hầu hết), đây không phải là những gì bạn muốn.Thay vào đó, bạn muốn hiển thị 10 khách hàng hàng đầu trong khu vực phía đông.Để giải quyết vấn đề này, chúng ta cần thay đổi bộ lọc kích thước đó thành bộ lọc ngữ cảnh để nó tính toán trước bộ lọc N trên cùng.

Trong khi ví dụ này có một giải pháp đơn giản, mọi thứ có thể bắt đầu có một chút lông ở đây.Hãy tưởng tượng nếu biện pháp của bạn tận dụng tính toán LOD cố định.Có thể có một số tình huống mà bạn muốn tính toán LOD đó để tính toán trước bộ lọc, nhưng muốn bộ lọc N trên cùng để tính toán sau đó.Thật không may, bạn có thể làm điều này bởi vì các bộ lọc N Top N tính cùng lúc với các LOD cố định mà bạn có thể có cả hai cách.Nếu bạn gặp phải tình huống này, thì bộ lọc N trên cùng chỉ đơn giản là sẽ không hoạt động cho bạn và bạn sẽ cần phải xem xét một phương pháp khác.

Phương pháp 2: Bộ N trên cùng

Phương pháp 2 chúng tôi một bộ N trên cùng.Để sử dụng phương thức này, hãy tạo một bộ trên tên khách hàng sau đó chỉ định một n trên cùng như hiển thị bên dưới:Customer Name then specify a Top N as shown below:

Bây giờ kéo bộ đặt vào khung bộ lọc và đặt nó thành chỉ hiển thị các giá trị trong các giá trị.

Điều này hoạt động gần như chính xác giống như bộ lọc N trên cùng.Như bạn có thể thấy, nó không xử lý được các mối quan hệ đúng cách.Và, vì bộ lọc tập hợp tính toán cùng lúc với các bộ lọc N trên cùng, bạn sẽ có các vấn đề tiềm năng tương tự với các bộ lọc kích thước và bối cảnh.Một lợi thế tiềm năng của một bộ là bạn có thể sử dụng lại nó trong các quan điểm khác hoặc trong các trường được tính toán.Trong thực tế, tôi không thường xuyên sử dụng điều này, nhưng có thể có những kịch bản mà việc tái sử dụng này có ý nghĩa.

Phương pháp 3: Tính toán chỉ số

Phương pháp tiếp theo đòi hỏi bằng cách sử dụng tính toán bảng chỉ mục.Chỉ số về cơ bản trả về một ID cho mỗi hàng trong một phân vùng.Chúng tôi sẽ tạo ra một calc như thế này:

Bộ lọc chỉ mục

// Lọc đầu n bằng chỉ mục

Nếu Index ()INDEX() <= [Top Customers] THEN

& nbsp; & nbsp; & nbsp;"Trình diễn""Show"

KHÁC

& nbsp; & nbsp; & nbsp;"Ẩn giấu""Hide"

CHẤM DỨT

Bây giờ chúng tôi sẽ kéo nó vào khung bộ lọc và chỉ bao gồm các giá trị hiển thị trên mạng.

Giống như ba phương pháp trước đây của chúng tôi, điều này không có tài khoản cho các mối quan hệ.Nhưng một lợi thế của phương pháp này là các bộ lọc calc bảng tính toán gần cuối thứ tự hoạt động để các vấn đề chúng tôi thấy với các phương pháp trước đó sẽ không phải là vấn đề ở đây.Tất nhiên, có thể có những tình huống mà bạn có thể muốn một cái gì đó giống như một LOD tính toán sau bộ lọc và, trong trường hợp đó, phương pháp này đã giành được thực sự hoạt động.

Bản chất của chỉ số là nó đếm tuần tự dựa trên một số thứ tự.Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi đã tính toán tính toán bảng dọc theo tên khách hàng.Bởi vì biểu đồ được sắp xếp theo doanh số, chỉ số cung cấp kết quả chính xác.Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu nó sắp xếp theo thứ tự bảng chữ cái?

Trong trường hợp này, chỉ mục sẽ đánh số các hàng theo thứ tự bảng chữ cái và tạo ra Top 10 không chính xác.

Tuy nhiên, vì tính toán bảng rất linh hoạt, chúng tôi có thể thay đổi cách tính toán để đảm bảo nó có được các giá trị chính xác.

Vì vậy, trong khi nó có thể làm cho công việc này, nó chỉ nói lên sự phức tạp vốn có của việc làm việc với các tính toán bảng.Chúng cực kỳ linh hoạt, đó là một điều tốt, nhưng sự linh hoạt này đi kèm với sự phức tạp.Và, nếu bạn không hoàn toàn hiểu những gì bạn đang làm, thì nó dễ dàng mắc lỗi.

Phương pháp 4: Tính toán xếp hạng

Phương pháp cuối cùng của chúng tôi đòi hỏi bằng cách sử dụng tính toán bảng xếp hạng.Chúng tôi sẽ tạo ra một trường tính toán như thế này:

Bộ lọc chỉ mục

// Lọc đầu n bằng chỉ mục

Nếu Index ()RANK(SUM([Sales])) <= [Top Customers] THEN

& nbsp; & nbsp; & nbsp;"Trình diễn""Show"

KHÁC

& nbsp; & nbsp; & nbsp;"Ẩn giấu""Hide"

CHẤM DỨT

Bây giờ chúng tôi sẽ kéo nó vào khung bộ lọc và chỉ bao gồm các giá trị hiển thị trên mạng.

Giống như ba phương pháp trước đây của chúng tôi, điều này không có tài khoản cho các mối quan hệ.Nhưng một lợi thế của phương pháp này là các bộ lọc calc bảng tính toán gần cuối thứ tự hoạt động để các vấn đề chúng tôi thấy với các phương pháp trước đó sẽ không phải là vấn đề ở đây.Tất nhiên, có thể có những tình huống mà bạn có thể muốn một cái gì đó giống như một LOD tính toán sau bộ lọc và, trong trường hợp đó, phương pháp này đã giành được thực sự hoạt động.

Khác với cách nó xử lý các mối quan hệ, phương pháp này tương tự như tùy chọn chỉ mục, có nhiều ưu và nhược điểm tương tự.Nó là một tính toán bảng để đảm bảo bạn tính toán mọi thứ đúng là điều cần thiết.Tuy nhiên, thứ hạng khó hơn một chút vì nó xếp hạng thước đo bán hàng, không chỉ đơn giản là đếm các hàng như chỉ mục.Tuy nhiên, bạn vẫn phải cẩn thận để đảm bảo rằng mọi thứ được tính toán đúng cách.

khuyến nghị

Vậy, bạn chọn phương pháp nào?Vâng, giống như hầu hết mọi câu hỏi trong trực quan hóa dữ liệu, nó thực sự phụ thuộc vào tình huống của bạn.Tôi thường bắt đầu với một bộ lọc N trên cùng bởi vì, với tôi, chúng là những người đơn giản nhất và chúng hoạt động cho phần lớn các trường hợp sử dụng.Tôi chỉ chuyển sang một phương pháp khác nếu tôi thấy bộ lọc N trên cùng bị giới hạn theo một cách nào đó, chẳng hạn như các vấn đề với thứ tự hoạt động hoặc vấn đề với các mối quan hệ.Nếu các mối quan hệ là một mối quan tâm tiềm năng, thì phương pháp xếp hạng có thể là phương pháp tốt nhất vì nó là phương pháp duy nhất sẽ đối phó với các mối quan hệ đúng cách.

Tôi hy vọng blog này đã hữu ích trong việc hiển thị các phương pháp khác nhau và ưu và nhược điểm của từng phương pháp.Cảm ơn bạn đã đọc và cho tôi biết những gì bạn nghĩ trong phần bình luận dưới đây !!

Ken Flerlage, ngày 11 tháng 7 năm 2022

Twitter |LinkedIn |GitHub |Công khai Tableau | LinkedIn | GitHub | Tableau Public

Làm thế nào để bạn tính toán Top 10 trong Tableau?

Làm thế nào để bạn chọn Top 5 trong Tableau?

Làm thế nào để bạn tìm thấy top 10 và 10 top 10 trong Tableau?

Làm thế nào để bạn tìm thấy 5 khách hàng hàng đầu với các đơn đặt hàng tối đa cho mỗi quốc gia ở Tableau?