He sido un usuario ávido de Tableau durante años. En estos días, no puedo resolver un problema cuantitativo sin usar Tableau para explorar visualmente mis datos e iterar ideas e hipótesis. Sin embargo, algunos problemas requieren levantar objetos más pesados en Tableau de lo que una visualización puede manejar de forma sencilla. Hoy, analizaremos la agrupación en clústeres de Tableau y por qué es útil para crear un mejor análisis de datos.

¿Qué es la agrupación en clústeres de Tableau?

Tableau ha comenzado recientemente a agregar más herramientas estadísticas que proporcionan formas poderosas de visualizar y explorar datos. La agrupación en clústeres de Tableau es una de las funciones más recientes de Tableau 10. Pone en tus manos estadísticas avanzadas con solo unos pocos clics.

La agrupación en clústeres de Tableau le permite identificar fácilmente grupos estadísticamente similares. En inglés sencillo, en función de los atributos que le indique a Tableau, analizará y determinará las similitudes y creará grupos parecidos. A continuación, puede profundizar en ellos para obtener más detalles o comparar cómo se comporta cada grupo en relación con el otro.

Como mencionamos anteriormente, la capacidad de segmentar los datos en grupos o contenedores útiles es tan importante como clasificar e identificar los valores superiores e inferiores. Es una necesidad para cualquier analista de datos. La agrupación en clústeres de Tableau lleva esa capacidad a un nivel completamente nuevo. No necesita código ni ser un estadístico capacitado para acceder a él.

La agrupación en clústeres de Tableau destaca al ver visualmente las relaciones entre los datos. Por ejemplo, podríamos preguntarnos:»¿Cómo interactúan estas 6 cosas y qué resultados producen?»¿Y si quisiéramos añadir Medidas en lugar de Dimensiones? Por ejemplo, los patrones de compra (Ventas) y la cantidad que realmente obtenemos (Ganancias) y los patrones de devolución o descuento (Descuento, Devoluciones).

La agrupación en clústeres de Tableau nos permite agregar esta información adicional. Esto nos ayuda a ir más allá de los segmentos simples a los avanzados, incorporando datos sobre patrones de comportamiento y acciones (Medidas), así como información de atributos como Región o Canal de Marketing (Dimensiones).

¿Por qué es útil la agrupación en Clústeres de Tableau?

Obtener mejores conocimientos más rápido nos permite tomar más medidas. Ser capaz de tomar medidas que causan impacto te convierte en un héroe; te convierte en la persona con todas las respuestas. Esa es una sensación increíble y es lo que la agrupación en clústeres de Tableau nos permite lograr. La capacidad de encontrar información oculta con la sencilla funcionalidad de arrastrar y soltar de Tableau es un paso importante para llegar a la acción más rápido.

Ejemplos de clústeres de Tableau

Aquí hay algunos ejemplos de visualizaciones de cómo las personas han utilizado los clústeres de Tableau para crear segmentos y encontrar información que no podían obtener fácilmente:

Chris Penn, profesional de marketing, utilizó la herramienta de agrupación en clústeres de Tableau para encontrar información sobre su propio blog que se ocultaba con los métodos tradicionales de visualización. A saber, analizar qué temas de publicaciones en redes sociales generaron nuevos usuarios, un gran número de repeticiones o estaban estancados:

Chris Wood ofrece un análisis interactivo y profundo de los jóvenes en riesgo en el distrito escolar de Washington, D. C., y también explica cómo utilizó Tableau clustering para hacerlo.

<a href=’#’><img alt = «Porcentajes de Jóvenes en Riesgo dentro de las Escuelas y Representación Demográfica en Washington D. C.» src=’https:&#47;&#47;public.tableau.com&#47;static&#47;images&#47;DC&#47;DCPS&#47;Dashboard3&#47;1_rss.png’style=’ border: none ‘ / > < / a>

La agrupación en clústeres de Tableau Utiliza

Consulte más aplicaciones de agrupación en clústeres de Tableau en el trabajo a continuación.

1. Segmentación de clientes

Supongamos que tiene un grupo de clientes que inicia sesión con muy poca frecuencia, nunca llama al soporte, comenzó con bajos ingresos mensuales recurrentes, pero gastó toneladas en actualizaciones con el tiempo. Ese es un grupo extraño con un tremendo crecimiento orgánico y bajos costos, a pesar de que los ingresos iniciales fueron bajos. La agrupación en clústeres de Tableau puede encontrar grupos como este.

2. Investigación de mercado

¿Cómo determinamos los diferentes grupos en el mercado y creamos productos y mensajes de marketing que resuenan con esas personas? Por ejemplo, un banco encontró a un grupo de empresarios que estaba utilizando el capital de sus hogares a través de una segunda hipoteca para financiar sus nuevas empresas. Saber eso condujo a una nueva línea de productos para el banco que resonó mucho más fuerte con ese grupo.

3. Encuestas a clientes

¿Qué clústeres de Tableau aparecen entre los clientes satisfechos, qué clústeres aparecen entre los clientes insatisfechos? ¿Los clientes insatisfechos también están utilizando sus excelentes servicios de soporte?

4. Algoritmos de coincidencia o recomendación

Netflix: Por ejemplo, basado en películas que tienen una Fuerte Protagonista Femenina, Humor Ingenioso y Actores británicos, recomendamos todas las películas basadas en cada libro de Jane Austen.

5. Telecom

Posicione las torres de telefonía celular para que todos los clientes reciban una intensidad de señal óptima en función de las direcciones, los patrones de uso, la itinerancia, las suscripciones, las horas punta, los patrones de tráfico y las carreteras, etc.

6. Programando

Diga que es un jefe de policía que intenta maximizar el tiempo de su oficial con un presupuesto limitado. Debe programar patrullas en las horas punta en las áreas con mayor probabilidad de delincuencia, de nuevo en función de cualquier número de factores, como la hora del día, el clima, los niveles de ingresos y educación, los eventos delictivos pasados, los tipos de delitos, las ubicaciones conocidas de pandillas, etc.

Yo personalmente uso Tableau clustering todo el tiempo en mi trabajo diario de análisis y encuentro que tiene habilidades inigualables para contar una historia sobre grupos de datos. Manténgase atento a la parte 2, donde cubro cómo crear sus propios gráficos de clústeres de Tableau.

Cómo crear un clúster de Tableau

Entremos y creemos un gráfico de clúster de Tableau a partir del Conjunto de datos de Superstore que muestra la relación entre ventas y beneficios con el resaltado de otros campos, como canal de marketing o categoría de producto. Comenzamos con una vista con estos campos extraídos:

A. Creación de clústeres de Tableau
  1. Primero, haga clic en «Mostrarme» en la parte superior derecha y elija la opción «Gráfico de dispersión» para obtener un formato más útil. Luego, verás que el Canal de Marketing y la Región están en los estantes de Formas y Colores, respectivamente.

Tutorial de Agrupación en Clústeres de Tableau

  1. Después de eso, configúrelo en ‘Vista completa’ desde el menú desplegable en la parte superior.
  2. Luego, agreguemos varias «Dimensiones» más. Agregue la Categoría de Producto, el Segmento de Cliente y la Subcategoría de Productos al estante de Detalles.
  3. Posteriormente, haga clic en la tarjeta «Formas» para establecer cada una de las marcas en Rellenado desde el menú desplegable etiquetado como «Seleccionar paleta de formas». A continuación, seleccione Asignar paleta y haga clic en Aceptar
  4. A continuación, haga clic en la pestaña de Análisis en la parte superior izquierda, encima de sus Dimensiones.
  5. El siguiente paso en la agrupación en clúster de Tableau es hacer clic en Clúster y arrastrarlo. Asegúrese de colocarlo en la parte superior del cuadro de clúster que aparece.
  6. Además, observe que se generan 2 clústeres automáticamente a partir de los datos.
B. Juega con clústeres de Tableau potenciales

  1. Juguemos con el número de clústeres de Tableau potenciales. Cambie el número de Automático a 5. Entonces, deberías ver los diferentes colores. Pasos de agrupación en clústeres de Tableau
  2. Vaya a la parte superior derecha, donde el resaltador de datos muestra las diferentes agrupaciones de Tableau. Haga clic en cada uno en sucesión para resaltar ese segmento en el gráfico de dispersión. ¿Estás viendo algunos grupos interesantes, como un grupo de altas ventas, bajos beneficios?
  3. Haga clic en la flecha hacia abajo de cada pastilla que coloque en el estante de detalles y seleccione » Mostrar resaltador.»
  4. Estos deben aparecer en el lado derecho. Haz clic en ellas para ver si surgen ideas interesantes. Por ejemplo, en el marcador de Canal de Marketing, elegir «SEO» o «Redes Sociales» revela algunas ideas interesantes. O elegir «Google Adwords» revela un valor atípico interesante.

Ejemplo de clústeres de Tableau

Con este gráfico avanzado de clústeres de Tableau creado, esté atento a la parte 3, donde explico cómo interpretar, explicar y ajustar visualmente los gráficos de clústeres de Tableau.

C. Ajuste visual de clústeres de Tableau

Podemos crear fácilmente un gráfico de clústeres de Tableau impresionante, pero hay que hacer algunos ajustes visuales antes de que podamos hacer un jonrón con nuestro jefe. Por lo tanto, hemos creado una guía sencilla para la agrupación en clústeres de Tableau para que la interpretación y explicación de los datos sea más fácil de hacer. Antes de saltar, echemos un vistazo a algunos de los números debajo del capó.

D. Interpretación y análisis de clústeres de Tableau

¿Cómo puedo entender cada uno de mis clústeres de Tableau más allá de simplemente mirarlos?

  1. Primero, haga clic en la flecha hacia abajo en la píldora de Clústeres que debe estar en su estante de colores.
  2. A continuación, seleccione Describir clústeres.
  3. Por último, aparecerá una ventana con mucha información sobre cómo se creó. Desea prestar atención a lo siguiente:
E. Variables de agrupación en clústeres de Tableau
  • Variables de agrupación en clústeres de Tableau: estas son las medidas que está procesando para encontrar lo que le gusta (p. ej. agrupar a clientes similares por ventas y ganancias)
  • Nivel de detalle: estas son las dimensiones que está incorporando a la agrupación en clústeres de Tableau (es decir, mostrarme clientes parecidos por ventas y ganancias, analizando segmentos de clientes, canales de marketing, categorías de productos, etc.). y encontrar puntos en común en todas ellas).
  • Número de clústeres: estos son los grupos o segmentos distintos que el algoritmo encontró Clústeres
  • : debe desplazarse hacia abajo para encontrarlos.
    • Número de elementos: muestra cuántos puntos de datos hay en cada clúster (estos podrían ser sus barras o los círculos en un gráfico de dispersión)
    • Centros: este es el valor promedio dentro de cada clúster. Verás las diferencias obvias.
      • Está bien tener clústeres de Tableau de diferentes tamaños, ya que los datos pueden agruparse con más fuerza en un extremo que en otro, pero desea que cada clúster tenga suficientes puntos de datos para que sean significativos.
      • Si solo tiene uno o dos, considere excluirlos de la vista, ya que podrían ser valores atípicos que sesgan los resultados, o considere cambiar el número de clústeres.
      • Nota: La mayoría de los centros de clúster aparecerán en notación científica, lo cual es frustrante. Si hace clic en el botón Copiar al Portapapeles y pegarlo en Excel, puede formatear los números para saber correctamente lo que representan.

F. Limpieza de clústeres de Tableau

Ahora, vamos a limpiar los clústeres con un truco para cambiarles el nombre con la ventaja adicional de poder usarlos en otros gráficos y análisis. (Tenga en cuenta que una vez que complete este paso, no podrá ver los números subyacentes anteriores, así que asegúrese de haber copiado los números o tomado una captura de pantalla.) Este es el producto final:

Cómo crear clústeres en Tableau

    1. Mantenga pulsada la tecla Ctrl y, a continuación, haga clic en la píldora de clústeres en el estante de color y, a continuación, arrástrela a Dimensiones.
    2. Ahora, haga doble clic en la píldora de Clústeres que acaba de arrastrar a Dimensiones y cámbiela por «Clústeres de beneficios de ventas &.»Este es ahora un campo que podemos volver a reutilizar más adelante, lo que será muy útil para analizar ciertos segmentos de clientes.
    3. Haga clic en la flecha hacia abajo de la píldora renombrada y elija Editar grupo.
    4. Haga clic con el botón derecho en el clúster 1 y elija Renombrar. Tipo » Ventas Bajas, Ganancias Bajas.»
    5. Siga el mismo procedimiento para el clúster 2 (tenga en cuenta que puede que no estén en orden numérico!). Renombrar es » Ventas Altas, Ganancias bajas.»
    6. Cambie el nombre del clúster 3 a «Top Performers».»
    7. Luego, cambie el nombre del Clúster 4 a » Ventas de nivel medio, Bajo beneficio.»
    8. También, cambie el nombre del Clúster 5 a » Ventas Medianas, Ganancias Medias.»
    9. Ahora arrastre la píldora actualizada de «Clústeres de ventas y beneficios» y reemplace el campo de Clústeres existentes en el estante de color. Puede hacer esto colocando esta píldora directamente encima de la otra. O bien, arrastrando el campo actual de Color activado y reemplazándolo por el nuevo. Siga junto con el GIF a continuación para verlo completado hasta este punto (Haga clic para verlo a pantalla completa):

Vídeo de clústeres de Tableau

G. Cambio de colores en Clústeres de Tableau

Ahora, cambiemos el esquema de colores en clústeres de Tableau para que nuestros colores transmitan un poco más de significado.

  1. En la leyenda, haga clic en la flecha desplegable en la parte superior derecha y elija Editar colores.
  2. Establezca la paleta de colores en Piedra Superfishel en el menú desplegable.
  3. Ahora elija el segmento de «Mejor desempeño» y haga clic en la píldora verde oscuro.
  4. Repita este procedimiento y cambie «Ventas bajas, Ganancias bajas» al color naranja. Cambie» Ventas Altas, Ganancias Bajas » a rojo. Cambia «Ventas de nivel medio to» al color oliva claro. Cambie «Ventas medianas» al color aqua.
  5. Elija Aceptar.

Ahora tenemos algunos segmentos estadísticamente válidos que podemos reutilizar y que se resaltan con títulos significativos que indican el siguiente paso. Por ejemplo, » Ventas altas, Ganancias bajas «nos lleva a la pregunta muy obvia de» por qué». Luego podemos profundizar para ver qué más superficies de estos puntos de datos indican las acciones que necesitamos tomar.

¿Cómo explico la agrupación en clústeres de Tableau a otras personas…?

? y obtener el «pulgar hacia arriba» de su jefe?

Utilice los siguientes consejos:

Explique la agrupación en clústeres de Tableau En inglés

Busque miembros de un grupo potencial (podrían ser clientes, ciudades, cualquier cosa en la que intente agruparse) que sean lo más similares entre sí posible y lo menos similares posible al siguiente grupo. Queremos que cada grupo sea lo más único y distinto posible, mientras que queremos que cada miembro de un grupo en particular sea lo más similar posible.

Explicar Cuantitativamente la agrupación en clústeres de Tableau

Para un número determinado de clústeres o grupos similares (indicados con la letra «K»), el algoritmo divide los datos en varios clústeres o grupos. El algoritmo determinará cuál cree que es el número óptimo de clústeres para usted, en función de sus datos. Pero puedes cambiar eso fácilmente para ver si surgen nuevos patrones. Cada clúster de Tableau tiene un centro (centroide) que es el valor promedio de todos los puntos de ese clúster. Cada clúster es una agrupación estadística válida que se actualizará dinámicamente a medida que cambien los valores de los datos o se agreguen nuevos datos.

Comparta un ejemplo de agrupación en clústeres de Tableau

Supongamos que tiene información sobre cuatro cadenas de pizza Domino’s y una lista de direcciones de clientes. Pero esas direcciones de clientes no están vinculadas a ninguna ubicación de Domino en particular. Tendrías que ordenar manualmente las direcciones y compararlas en Google Maps para determinar desde qué ubicación deberían ordenar. La agrupación en clústeres de Tableau hace esto automáticamente. Analizaría los datos y luego determinaría qué vecindarios están alrededor de la ubicación de cada Dominó. Tendrías cuatro grupos. Esto es esencialmente lo que hace Google cuando buscas «pizza cerca de mí», por cierto.

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