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Sommaire

Le top des notions à connaître pour manipuler des données dans Tableau Desktop

Tableau Desktop est un outil puissant de visualisation et d’analyse des données, mais pour l’utiliser efficacement, vous devez comprendre quelques concepts clés. Voici une liste des concepts clés à comprendre pour manipuler les données dans Tableau Desktop :

  • Connexion aux données : Tableau Desktop permet de se connecter à un large éventail de sources de données, notamment les fichiers Excel, les bases de données SQL, les fichiers CSV, les fichiers JSON. Il est essentiel de comprendre comment se connecter à la source de données que vous souhaitez utiliser pour commencer à utiliser Tableau Desktop.
  • Mesures et dimensions : Les deux principales catégories de données dans Tableau Desktop sont les mesures et les dimensions. Contrairement aux mesures, qui sont basées sur des facteurs quantitatifs tels que les ventes, les bénéfices, les commandes. Les dimensions sont des caractéristiques qualitatives telles que le nom, le pays, le type de produit. Pour utiliser efficacement Tableau Desktop, il est essentiel de comprendre les différences entre ces deux types de variables.
  • Accréditation : L’agrégation consiste à résumer les données en fonction d’une ou plusieurs dimensions. Vous pouvez, par exemple, agréger les ventes par mois, par produit ou par pays. Tableau Desktop offre une variété de choix d’agrégation, y compris le total, la moyenne, le maximum, le minimum.
  • Filtres : Les filtres vous permettent de restreindre les données affichées dans une visualisation. Vous pouvez utiliser des filtres basés sur des mesures ou des dimensions, par exemple, pour afficher uniquement les données de vente d’un produit particulier ou les données d’une plage de dates spécifique.
  • Tableaux croisés dynamiques : Les tableaux croisés dynamiques, ou “crosstabs” en anglais, sont des vues de données présentées sous forme de tableaux qui affichent les dimensions sous forme de lignes et les mesures sous forme de colonnes. Les tableaux croisés dynamiques sont utiles pour comparer les valeurs des mesures pour plusieurs dimensions.
  • Graphiques : Tableau Desktop offre une grande variété de graphiques pour représenter les données, notamment des histogrammes, des graphiques avec des barres, des graphiques avec un affichage numérique sphérique, des graphiques avec des arcs. Savoir quel type de graphique convient le mieux à vos données peut vous aider à créer des visualisations efficaces.
  • Calculs : Les calculs permettent de créer de nouvelles mesures à partir de mesures existantes. Afin de créer des calculs spécifiquement adaptés à vos besoins analytiques, vous pouvez utiliser des fonctions mathématiques, textuelles ou de date.
  • Groupes : Les groupes permettent de rassembler des valeurs pour des dimensions connexes. Par exemple, vous pouvez créer un groupe appelé “Amérique du Nord” qui comprend les États-Unis, le Canada et le Mexique. Les groupes sont utiles pour rationaliser les visualisations et analyser les données à un niveau approprié.
  • Hiérarchies : Les hiérarchies permettent de regrouper les dimensions en niveaux. Par exemple, vous pouvez concevoir une hiérarchie pour regrouper les années en mois et les mois en trimestres. Les hiérarchies sont utiles pour créer des visualisations à plusieurs niveaux et pour explorer les données à différents niveaux de granularité.
  • Actions : Les actions permettent de créer des interactions entre plusieurs visualisations. Vous pouvez, par exemple, créer une action qui filtre une visualisation en fonction des valeurs choisies dans une autre visualisation. L’utilisation d’actions permet de créer des tableaux de bord interactifs et d’explorer les données de manière plus approfondie.

Tableaux de bord : Un tableau de bord est une vue qui combine plusieurs visualisations pour donner une vue d’ensemble des données. Les tableaux de bord sont utiles pour transmettre des informations importantes à un public plus large ou pour surveiller des paramètres importants.

Travailler avec des données dans Tableau Desktop peut sembler compliqué au premier abord, mais en comprenant ces idées clés, vous serez en mesure de réaliser des visualisations efficaces et de mieux comprendre vos données. Grâce à ces outils, vous pourrez examiner, analyser et présenter vos données de manière plus claire et plus efficace.

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