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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
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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