Plan du cours

Introduction

Présentation du Tableau Prep Builder

  • Qu'est-ce que Tableau Prep Builder ?
  • Fonctionnalités et avantages principaux pour la préparation des données
  • Présentation de l'interface et navigation

Comprendre le rôle de Prep Builder dans l'écosystème Tableau

  • Intégration avec Tableau Desktop et Tableau Server
  • Flux de travail dans l'analyse et la visualisation des données

Types de connexions de données

  • Connexion à des sources de données basées sur le cloud (Google Sheets, AWS, etc.)
  • Connexion à des fichiers locaux (Excel, CSV, bases de données)
  • Comprendre les différents formats de données et types de stockage

Gérer les connexions de données

  • Configurer les options de stockage des données
  • Gérer les connexions de données en direct ou extraites

Nettoyage et mise en forme des données

  • Identifier et traiter les valeurs nulles et les données manquantes
  • Séparation, renommage et fusion de champs
  • Application de filtres et regroupement des données à des fins d'analyse

Transformations de base des données

  • Application de pivots, de dépivots et d'agrégations
  • Exécution de jointures et d'unions entre les ensembles de données
  • Utilisation de l'interpréteur de données pour un nettoyage automatique

Combinaison de données provenant de sources multiples

  • Joindre des données de différents formats (nuage, local, bases de données)
  • Mélanger et fusionner efficacement des ensembles de données
  • Effectuer des jointures complètes, internes, gauches et droites

Combinaisons avancées

  • Utiliser les relations pour relier les ensembles de données
  • Comprendre les différences entre les jointures et les mélanges

Création de champs calculés

  • Calculs de base (fonctions arithmétiques, de chaîne et de date)
  • Fonctions logiques (IF, CASE) pour la manipulation des données

Exécution d'opérations

  • Agrégation de données (somme, moyenne, min, max)
  • Création de champs calculés dynamiques et application aux ensembles de données
  • Calculs personnalisés basés sur des exigences spécifiques

Publication sur Tableau Server et Tableau Online

  • Étapes de la publication de données préparées pour l'analyse
  • Planification des mises à jour des données publiées

Gestion des mises à jour de données

  • Actualisation des sources de données dans Tableau Prep Builder
  • Automatiser les mises à jour du flux de travail et exécuter des scripts

Comprendre les données géographiques

  • Rôles géographiques dans Tableau (pays, ville, codes postaux, etc.)
  • Préparation des données pour la cartographie (données de latitude/longitude, géocodage)

Création de cartes de base

  • Créer des cartes simples avec des données géographiques
  • Personnalisation des cartes (couleur, taille, détails)

Utilisation de couches cartographiques

  • Ajouter des couches de données aux cartes pour obtenir des informations plus approfondies
  • Créer des interactions et des filtres sur les cartes

Travailler avec des géographies personnalisées

  • Importer des fichiers de forme personnalisés (par exemple, des données régionales ou démographiques)
  • Tracer des données en utilisant des divisions géographiques non standard

Créer des cartes remplies et des cartes de densité

  • Visualisation de la densité des données dans les régions
  • Création de cartes géographiques remplies basées sur des champs spécifiques

Fonctionnalités cartographiques avancées

  • Création de cartes à deux axes pour une meilleure compréhension
  • Utilisation de couches de cartes et de filtres pour créer des visualisations géographiques interactives

Préparation des données et création de cartes

  • Combiner des données provenant de sources en nuage et les transformer
  • Création de champs calculés et d'opérations dans Prep Builder
  • Création d'un tableau de bord cartographique complet à l'aide des données préparées

Études de cas et scénarios réels

  • Résoudre des défis commerciaux à l'aide de Tableau Prep et de cartes
  • Construire un pipeline de données, de la connexion à la visualisation

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base des concepts de données, y compris des formats de données (par exemple, CSV, Excel) et du stockage.
  • Connaissance de l'utilisation d'un ordinateur et de la navigation dans les interfaces logicielles.

Public

  • Analystes de données
 21 Heures

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