Meer dan 35.000 bedrijven over de hele wereld hebben de manier waarop ze inzichten uit de gegevens die ze bezitten, echt veranderd. Allemaal dankzij Tableau Dashboard, dat datavisualisatie flexibel, eenvoudig en schaalbaar maakt. De noodzaak om inzichten te ontsluiten uit gegevens - in verschillende vormen uit verschillende bronnen - is tegenwoordig een fundamentele behoefte voor elk bedrijf. Er zijn echter verschillende Business Intelligence-tools die bedrijven hierbij helpen data visualisatie heeft een bepaald instrument de afgelopen jaren de boventoon gevoerd. Met zijn intuïtieve en gebruiksvriendelijke benadering van datavisualisatie is Tableau tegenwoordig een populaire keuze voor zowel grote als kleine organisaties.Organisaties zoeken professionals bij .Deze blog zal je helpen te begrijpen hoe Tableau waardevolle inzichten helpt ontdekken, en hoe je met de Tableau Dashboards data-elementen kunt slepen en neerzetten om een diep begrip van het bedrijf te krijgen, samen met mogelijkheden om de voortgang te voorspellen en te volgen. Laten we eerst eens kijken naar de evolutie van Tableau en waarom het een van de beste datavisualisatietools op de markt is.
Met Tableau kunnen jij en ik nu communiceren met data en een exploratieve ervaring hebben. U presenteert niet langer alleen data, u krijgt intelligente inzichten die de gang van uw bedrijf kunnen veranderen. Met Tableau kun je gegevens manipuleren, berekeningen aanpassen en scenario's in realtime wijzigen. Vergeleken met Excel zijn de drie grote dingen die Tableau onderscheiden:
- De mogelijkheid om interactieve dashboards te maken
- De mogelijkheid om onbeperkte gegevens te beheren
- De flexibiliteit om gegevensbronnen onderweg te wijzigen
De kern van Tableau wordt gevormd door de Tableau-dashboards. Met Tableau-dashboards kun je in feite visualisatie-elementen slepen en neerzetten, data-componenten mixen en matchen, en voila, al die data lijkt opeens logisch.
Tableau Dashboards - de kern van Tableau
Ik zal je een heel eenvoudige manier geven om de componenten van Tableau te begrijpen. Tableau bestaat in wezen uit drie delen: het werkblad , de dashboard en de lay-out containers . Tableau-dashboard is de geconsolideerde weergave van alle werkbladen. Elk werkblad bevat visualisaties die voortkomen uit verschillende gegevensbronnen of verschillende soorten gegevens zelf. Met lay-outcontainers kunt u de relaties tussen dashboardcomponenten (zoals grafieken of diagrammen) wijzigen. Deze componenten kunnen horizontaal of verticaal worden opgesteld. Het belangrijkste onderdeel hier is het Tableau-dashboard, waar de daadwerkelijke magie plaatsvindt, maar het kan worden begrepen wanneer je meer dan één werkblad hebt gemaakt. In het volgende deel van de blog zal ik proberen te illustreren hoe je een werkblad en een bijbehorend dashboard kunt maken. Wat nog belangrijker is, het is bedoeld om u te helpen begrijpen hoe u verschillende soorten visualisaties kunt gebruiken om verschillende inzichten te ontsluiten.
Tableau-dashboards begrijpen via een use-case
De werking van Tableau wordt het best begrepen aan de hand van een voorbeeld met verschillende gegevenstypen, die elk het potentieel hebben om waardevolle zakelijke inzichten te onthullen. Een ideale use-case kan die van een detailhandel zijn waar u inzichten moet ontsluiten uit gegevens over regionale verkopen, individuele winkeltransacties, productcategorieën, consumentensegmenten, verkoopcijfers, kortingsmarges, winst en vele andere. Het bedrijf moet begrijpen welke regio lucratiever is dan andere, op welk klantsegment ze zich moeten concentreren en in welke segmenten investeringen moeten worden teruggedrongen. Elk van deze inzichten vereist dat gegevens op een andere manier worden verwerkt, met als uiteindelijk doel dat van het bedrijfsleven productiviteit en winstgevendheid. Laten we nu eens kijken naar de exacte aard van de inzichten die we uit verschillende soorten gegevens voor onze superstore kunnen halen:
- Algemene verkoop en prestaties van de superstore: de eerste logische stap is om een idee te krijgen van de prestaties van de superstore in de loop van de tijd. Hiervoor hebben we op kwartaalbasis gegevens nodig over verkopen uit verschillende regio's. We moeten ook begrijpen welke regio meer winstgevend of verliesgevend is in vergelijking met andere regio's.
- Prestaties van verschillende staten: nadat we regionaal inzicht hebben gekregen in winsten en verliezen, kunnen we een matrix maken van omzet versus winst op staatsniveau - 4-kwadrantmatrix met verkoop en winst als respectievelijk X- en Y-as, met als middelpunt de centrale tendens. Deze toestanden in de 4 kwadranten kunnen in kaart worden gebracht om verschillende scenario's te begrijpen. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld de beslissing nemen om meer te investeren in een staat met minder verkopen maar hogere winsten. Een andere staat kan een rode vlag opwerpen als de verkopen hoger zijn maar de winst daalt.
- Prestaties door verschillende klantsegmenten: het is ook essentieel voor het bedrijf om te weten welk klantsegment de verkoop en winst in verschillende regio's stimuleert. Een cirkeldiagram met een weergave van klantsegmenten en omzet / winst kan het bedrijf bijvoorbeeld helpen bij het formuleren van toekomstige strategieën - welk segment het primaire aandachtsgebied zou moeten zijn, het B2B-consumentensegment kan bijvoorbeeld de maximale winst genereren met heel weinig verkoopcijfers - Het is duidelijk dat er een enorme kans is om het B2B-segment in deze specifieke regio uit te breiden.
- Genereren van inkomsten per categorie: binnen specifieke regio's en klantsegmenten kunnen we gegevens krijgen over specifieke productcategorieën en hoe deze zich (in termen van omzet en winst) met elkaar verhouden. Als keukenapparatuur meer winst oplevert dan schoonmaakapparatuur, is dat een waardevol inzicht dat toekomstige plannen kan beïnvloeden.
- Voorspelling van verkopen: De eerdere omzet- en winsttrend gedurende de kwartalen zal helpen bij het voorspellen van de waarden voor de komende kwartalen in het komende jaar. Bedrijven kunnen hun werkelijke waarden ook in kaart brengen aan de voorspelde waarden om de impact van de inzichtactiepunten te meten. Laten we nu elk van deze scenario's in detail bekijken. Ik gebruik de Tableau Public-versie. De eerste stap is om een nieuw werkblad te openen en verbinding te maken met de dataset. Ervan uitgaande dat onze superstore-gegevens in Excel zijn, kiezen we hetzelfde. Tableau detecteert automatisch de verschillende gegevenstypen in de Excel en classificeert ze in onder andere String-gegevenstype, Datumgegevenstype, Booleaans gegevenstype.
In dit stadium is het belangrijk om twee concepten te begrijpen: afmetingen en maatregelen. Volgens Tableau is een meetwaarde een veld dat een afhankelijke variabele is, dat wil zeggen dat de waarde een functie is van een of meer variabelen. In eenvoudigere bewoordingen classificeert Tableau elk veld dat een numerieke waarde (kwantitatief) bevat als een maat. Kwalitatieve, categorische informatie wordt automatisch als een dimensie behandeld. Laten we dit begrijpen met een eenvoudig voorbeeld. Stel dat uw jaarlijkse omzet $ 100 miljoen was, specifieke verkopen die zijn toegewezen aan klanten, regio of winkel is de dimensie terwijl $ 100 miljoen de maatstaf is.
De volgende stap is om de verschillende soorten visualisaties in Tableau te begrijpen. Staafdiagrammen, boxplots, Pareto-diagrammen…. Blijkbaar bestaan er veel meer soorten grafieken in de wereld, en het beste nieuws dat ik je op dit moment kan geven, is het feit dat Tableau niet vereist dat je er iets over weet. Ten eerste is Tableau intelligent genoeg om te suggereren welk soort visualisatie bij je datatype past en ten tweede kun je dit handmatig wijzigen als je dat wilt. Voor onze superstore-use-case, als we de gegevens voor winstleiders zouden ziften, dat wil zeggen om te zien welke regio's de meeste winst opleverden, hoef je alleen maar de kleur, maat en label te kiezen en te slepen - zet ze op het werkblad. U kunt kleur aan maat koppelen om het grotere winstcentrum in een groter formaat te zien. Tableau vereist eenvoudigweg dat je lengte- en breedtegraadwaarden toewijst, en het zal de visualisaties in realtime produceren.
Totale omzet en winst
Zoals we in de onderstaande schermafbeelding kunnen zien, genereert Tableau een symboolkaart van ‘winstleiders’, in wezen een visualisatie van specifieke staten en hun winsten.
De totale verkoop en prestaties kunnen worden weergegeven als een lijngrafiek die een idee geeft van de prestaties per regio, zowel in termen van omzet als winst. We kunnen uit deze visualisatie inzichten ontlenen, zoals in Q4 ’13, een stijging van zowel de omzet als de winst in vergelijking met andere kwartalen. Hoewel de omzet in Q2'14 marginaal was gestegen, zag het bedrijf de winst dalen in vergelijking met vorig kwartaal.
Prestaties van verschillende staten
In de volgende visualisatie hebben we een 4-kwadrantmatrix gemaakt met X-as als verkoop en Y-as als winst, waarbij het middelpunt de centrale tendens is (mediaan in dit geval) van zowel de verkoop- als de winstas.
Deze visualisatie kan ons helpen de staten te verdelen in drie belangrijke strategische focusgebieden: behouden, ontwikkelen en afstoten. Staten in de rechterbovenhoek met hoge omzet en winst bevinden zich momenteel in een goede positie en het bedrijfsleven zou dit in de komende toekomst willen behouden. Staten boven de verkoopas en dicht bij de winstas kunnen door het bedrijf als een kans worden beschouwd, waarbij een toename van de verkoop zou helpen om de bedrijfswinsten te verhogen - Strategie ontwikkelen. Staten met lage verkopen en lage / negatieve winsten of hogere verkopen maar negatieve winsten zijn beslist niet de gebieden waarop het bedrijf zich moet concentreren op het afstoten van het geld. Dit helpt enorm bij het formuleren van een bedrijfsinvesteringsstrategie.
Prestaties van verschillende klantsegmenten
Met zichtbaarheid op regionaal en staatsniveau kunnen we nu kijken naar welk consumentensegment de omzet en winst stimuleert en de aandachtsgebieden in het klantsegment identificeren (tussen klant, bedrijf en thuiskantoor).
We kunnen bijvoorbeeld zien dat in de regio Central, hoewel het consumentensegment bijdraagt aan 50% van de omzet, de winst een lager aandeel heeft voor dit segment. Het Corporate-segment heeft echter een veel hoger winstaandeel met een lagere verkoopbijdrage. Het bedrijf zou zich beslist moeten concentreren op het verhogen van de verkoopbijdrage van het bedrijf, wat van invloed kan zijn op de winstgevendheid van het bedrijf.
Inkomsten genereren per categorie
De volgende logische stap is om inzichten af te leiden op productcategorieniveau. We kunnen begrijpen dat welk product een hogere omzet en winst heeft in een bepaalde regio en consumentensegment. Of hoe de verschillende productcategorieën hebben gepresteerd in termen van omzet en winst.
In Tableau kun je meerdere filters aan je data toevoegen om precies het gewenste inzicht te krijgen. Stel dat we voor onze superstore inzichten nodig hebben over categorische inkomsten, we moeten eenvoudig filters toevoegen voor regio, categorie en zelfs een subcategorie. Wijs vervolgens toe wat u in rijen en kolommen wilt weergeven. Zoals u in het onderstaande blad kunt zien, wordt de som van de verkopen weergegeven als kolommen en worden categorieën weergegeven als rijen. De gegevens worden gefilterd voor regio, staat en segment, en worden oranje weergegeven met een kleurcode voor lage winsten en blauw voor hogere winsten.
c ++ sorteerarray
Om u te helpen de eenvoudige stappen te begrijpen die komen kijken bij het kiezen van de juiste filters en het maken van uw eigen visualisatie met de Super Store-gegevensset, volgt hier een snelle, stapsgewijze visuele gids:
Stapsgewijze visuele gids om een Tableau-dashboard te maken:
Inmiddels hebben we de basisprincipes van datavisualisatie behandeld met Tableau. De rest van de magie zijn subsets van deze concepten. De volgende logische stap is het voorspellen van omzet en winst op basis van de historische prestatietrend op kwartaalbasis. Het bedrijf kan later de werkelijke verkoop- en winstcijfers vergelijken met de verwachte waarde om een gap-analyse uit te voeren en de impact te meten van de acties die tijdens het kwartaal zijn ondernomen.
Er zijn zoveel meer inzichten die kunnen worden ontsloten uit de gegevens die we hebben. Ik verzoek je dringend om deze video-tutorial te zien waarin wordt uitgelegd hoe je een Tableau-dashboard vanaf het begin hebt gemaakt, welke visualisaties in welk scenario moeten worden gebruikt en hoe je inzichten kunt trekken uit de dashboardvisualisaties om zakelijke strategische beslissingen te nemen. Het gebruikt ons zelfde superstore-voorbeeld, dus het zal een makkie voor je zijn. Ga je gang, geniet van de video en vertel me wat je ervan vindt.
Tableau-dashboard en toolinterface | Tableau-dashboards maken | Tableau-training | Edureka
Deze Edureka Tableau Dashboard Tutorial helpt je stap voor stap om een Tableau-dashboard te maken. Het helpt je verschillende functionaliteiten te leren die aanwezig zijn in de tableau-tool met een demo op superstore.
Voor het geval ik je enthousiast genoeg heb gemaakt om Tableau te leren kennen van experts uit de industrie die veel meer use-cases gebruiken, bekijk dan hier onze cursus. Binnenkort gaan er nieuwe batches van start, dus misschien wil je opschieten.