Plan du cours
Introduction
Aperçu de Tableau Prep Builder
- Qu'est-ce que Tableau Prep Builder ?
- Fonctionnalités clés et avantages pour la préparation des données
- Aperçu 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 aux données
- Connexion à des sources de données hébergées dans le cloud (Google Sheets, AWS, etc.)
- Connexion à des fichiers locaux (Excel, CSV, bases de données)
- Compréhension des différents formats de données et types de stockage
Gestion des connexions aux données
- Configuration des options de stockage des données
- Gestion des connexions aux données en temps réel par rapport aux données extraites
Nettoyage et structuration des données
- Identification et gestion des valeurs null et des données manquantes
- Séparation, renommage et fusion des champs
- Application de filtres et regroupement des données pour l'analyse
Transformations de données de base
- Application de pivotements, dépivotements et agrégations
- Réalisation de jointures et d'unions entre ensembles de données
- Utilisation de l'interpréteur de données pour un nettoyage automatique
Combinaison de données provenant de plusieurs sources
- Jointure de données à travers différents formats (cloud, local, bases de données)
- Mise en relation et fusion efficaces des ensembles de données
- Réalisation de jointures complètes, internes, gauches et droites
Combinaisons avancées
- Utilisation des relations pour lier des ensembles de données
- Compréhension des différences entre les jointures et les mises en relation
Création de champs calculés
- Calculs de base (fonctions arithmétiques, de chaîne et de date)
- Fonctions logiques (SI, CAS) pour la manipulation des données
Réalisation d'opérations
- Agrégation des données (somme, moyenne, minimum, maximum)
- Création de champs calculés dynamiques et leur application aux ensembles de données
- Calculs personnalisés basés sur des exigences spécifiques
Publication sur Tableau Server et Tableau Online
- Étapes pour publier les données préparées en vue de l'analyse
- Planification des mises à jour pour les données publiées
Gestion des mises à jour des données
- Actualisation des sources de données dans Tableau Prep Builder
- Automatisation des mises à jour des flux de travail et exécution de scripts
Compréhension des données géographiques
- Rôles géographiques dans Tableau (Pays, Ville, Codes postaux, etc.)
- Préparation des données pour la cartographie (données de latitude/longitude, géocodage)
Construction de cartes de base
- Création de cartes simples avec des données géographiques
- Personnalisation des visuels de la carte (couleur, taille, détails)
Utilisation des couches cartographiques
- Ajout de couches de données aux cartes pour des analyses plus approfondies
- Création d'interactions et de filtres cartographiques
Travail avec des géographies personnalisées
- Importation de fichiers de formes personnalisées (par exemple, données régionales ou démographiques)
- Traitement de données à l'aide de divisions géographiques non standard
Création de cartes en aires de couleurs et de cartes de densité
- Visualisation de la densité des données à travers les régions
- Création de cartes géographiques en aires de couleurs basées sur des champs spécifiques
Fonctionnalités cartographiques avancées
- Création de cartes à double axe pour des analyses approfondies
- Utilisation des couches cartographiques et des filtres pour créer des visualisations géographiques interactives
Préparation des données et création de cartes en pratique
- Combinaison de données provenant de sources cloud et leur transformation
- Création de champs calculés et d'opérations dans Prep Builder
- Construction d'un tableau de bord cartographique complet à l'aide des données préparées
Études de cas et scénarios réels
- Résolution de défis commerciaux à l'aide de Tableau Prep et des cartes
- Mise en place d'un pipeline de données, de la connexion à la visualisation
Resume et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base des concepts des données, y compris les formats de données (par exemple, CSV, Excel) et les modes de stockage.
- Maîtrise de l'utilisation d'un ordinateur et de la navigation dans les interfaces logicielles.
Audience visée
- Analystes de données
Nos clients témoignent (2)
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