jeg har vært en ivrig bruker Av Tableau i årevis. Jeg kan ganske mye ikke løse et kvantitativt problem i disse dager uten å bruke Tableau for å hjelpe meg visuelt å utforske dataene mine og iterere gjennom ideer og hypoteser. Men noen problemer krever mer tung løfting I Tableau enn en viz kan håndtere enkelt. I dag vil vi diskutere Tableau Clustering og hvorfor det er nyttig for å skape bedre analyse av data.

Hva Er Tableau Clustering?

Tableau har nylig begynt å legge til flere statistiske verktøy som gir kraftige måter å visualisere og utforske data på. Tableau clustering er en av de nyeste funksjonene I Tableau 10. Det setter avansert statistikk i hendene med bare noen få klikk.

Tableau Clustering lar deg enkelt identifisere statistisk lignende grupper. På vanlig engelsk, basert på attributter du forteller Tableau, vil det gå gjennom og bestemme likheter og skape look-a-like grupper. Du kan deretter bore inn i dem for mer detalj eller sammenligne hvordan hver gruppe oppfører seg i forhold til hverandre.

som vi diskuterte ovenfor, er evnen til å segmentere data i nyttige grupper eller hyller like viktig som rangering og identifisering av topp-og bunnverdiene. Det er et must for enhver dataanalytiker. Tableau Clustering tar den evnen til et helt nytt nivå. Du trenger ikke kode eller trenger å være utdannet statistiker for å få tilgang til den.

Tableau Clustering utmerker seg ved visuelt å se forholdet mellom data. For eksempel kan vi lure på, » Hvordan disse 6 ting samhandle sammen og hvilke resultater de produserer ?»Hva om vi ønsket Å legge Til Tiltak i stedet For Dimensjoner? For eksempel kjøpsmønstre (Salg) og beløp vi faktisk gjør (Fortjeneste) og retur-eller rabattmønstre (Rabatt, Retur).

Tableau clustering tillater oss å legge til denne tilleggsinformasjonen. Dette hjelper oss med å gå utover enkle segmenter til avanserte, ved å inkorporere data om atferdsmønstre og handlinger (Tiltak), samt attributtinformasjon som Region eller Markedsføringskanal (Dimensjoner).

Hvorfor Er Tableau Clustering Nyttig?

Å Få bedre innsikt raskere gjør at vi kan ta mer handling. Å være i stand til å iverksette tiltak som gjør en innvirkning gjør deg til en helt; det gjør deg til personen med alle svarene. Det er en fantastisk følelse, og Det er Hva Tableau clustering gjør oss i stand til å oppnå. Muligheten til å finne skjulte innsikter med Tableau ‘ s easy dra og slipp-funksjonalitet er et stort skritt i å komme til handling raskere.

Eksempler På Tableau Clustering

Her er noen eksempler på hvordan folk har brukt Tableau clustering til å lage segmenter og finne innsikt de ikke kunne få til lett:

Markedsføring pro Chris Penn brukte Tableau clustering verktøy for å finne innsikt om sin egen blogg som var skjult med tradisjonelle metoder for visualisering. Nemlig boring i hvilke emner av sosiale medier innlegg kjørte nye brukere, stort antall reshares, eller var stillestående:

Chris Wood gir en innsiktsfull interaktiv analyse av utsatt ungdom I Washington, DC school district, og forklarer også hvordan han brukte Tableau clustering til å gjøre det.

<a href=’#’><img alt= ‘Risikovillige Ungdomsprosenter innen Skoler og Demografisk Representasjon I 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=’ kantlinje: ingen ‘ / > < / a>

Tableau Clustering Bruker

Sjekk ut Flere Tableau clustering applikasjoner på jobb nedenfor.

1. Kundesegmentering

Si at du har en gruppe kunder som logger inn svært sjelden, aldri ringer til støtte, startet med lav månedlig gjentakende inntekt, men brukte tonn på oppgraderinger over tid. Det er en merkelig gruppe med enorm organisk vekst og lave kostnader, selv om innledende inntekter var lave. Tableau clustering kan finne grupper som dette.

2. Markedsundersøkelser

hvordan bestemmer vi ulike grupper i markedet og lager produkter og markedsføringsmeldinger som resonerer med disse menneskene? For eksempel fant en bank en gruppe entreprenører som brukte egenkapital fra sine hjem via et 2. boliglån for å finansiere sine oppstart. Å vite det førte til en helt ny produktlinje for banken som resonerte mye sterkere med den gruppen.

3. Kundeundersøkelser

Hvilke Tablåklynger dukker opp blant fornøyde kunder, hvilke klynger dukker opp blant misfornøyde kunder? Er misfornøyd kundene også utnytte utmerket støttetjenester?

4. Matchende eller anbefalingsalgoritmer

Netflix: For eksempel, basert på filmer som har En Sterk Kvinnelig Hovedperson,Vittig Humor og Britiske Skuespillere, anbefaler vi alle filmer basert på Hver Jane Austen-bok noensinne.

5. Telecom

Plasser celletårnene slik at alle kunder får optimal signalstyrke basert på adresser, bruksmønstre, roaming, abonnementer, rushtid, trafikkmønstre og veier, etc.

6. Planlegging

Si at du er en politisjef som prøver å maksimere offiserens tid med begrenset budsjett. Du må planlegge patruljer i topptider i de mest kriminalitetssannsynlige områdene, igjen basert på en rekke faktorer, som tid på dagen, vær, inntekt og utdanningsnivå, tidligere kriminalitetshendelser, typer kriminalitet, kjente gjengesteder, etc.

jeg bruker Personlig Tableau clustering hele tiden i mitt daglige analysearbeid, og jeg finner at det har uovertruffen evner i å fortelle en historie om grupper av data. Stay tuned for del 2 hvor jeg dekker hvordan du lager dine egne Tableau clustering diagrammer.

Hvordan Lage Et Tablå Clustering

La oss hoppe inn og lage Et Tablå clustering diagram fra Superstore Datasett som viser forholdet mellom salg og fortjeneste med utheving av andre felt som markedsføringskanal eller produktkategori. Vi starter med en visning med disse feltene trukket ut:

A. Tableau clustering creation
  1. Først klikker Du På ‘Vis meg’ øverst til høyre og velger ‘Scatter Plot’ alternativet for å få dette til mer av et nyttig format. Deretter ser du At Markedsføringskanal og Region er på Henholdsvis Figurer og fargehyller.

Tableau Clustering Tutorial

  1. etter at, sette den Til ‘Hele Visningen’ fra rullegardinmenyen øverst.
  2. La oss deretter legge til flere ‘Dimensjoner’. Legg Til Produktkategori, Kundesegment og Produktkategori I Detaljhyllen.
  3. Deretter klikker du på’ Shapes ‘- kortet for å sette hvert av merkene Til Fylt fra rullegardinmenyen merket ‘ Select Shape Palette.’Velg Deretter Tilordne Palett Og klikk Ok
  4. Neste, klikk På Analytics-fanen øverst til venstre, over Dimensjonene dine.
  5. det neste trinnet i Tableau clustering er å klikke Cluster og dra det ut. Pass på å plassere Den på Toppen Av Klyngen boksen som vises.
  6. legg også merke til at 2 klynger genereres automatisk fra dataene.
B. Spill med potensielle Tablå clusteringer
  1. La oss leke med antall potensielle Tablå clusteringer. Endre nummeret Fra Automatisk til 5. Da bør du se de forskjellige fargene. Tableau Clustering Steps
  2. Gå over til øverst til høyre der data highlighter viser de forskjellige Tableau clusteringer. Klikk på hver av dem etter hverandre for å markere dette segmentet på punktdiagrammet. Ser du noen interessante grupper, som en gruppe med høyt salg, lav fortjeneste?
  3. Klikk på pil ned på hver pille som du putter På Detalj hylle og velg » Vis Merkepenn.»
  4. disse skal vises på høyre side. Klikk gjennom disse for å se om det er noen interessante innsikter som dukker opp. For Eksempel, under Markedsføringskanalen highlighter, velger «SEO» eller «Sosiale Medier» noen interessante innsikt. Eller å velge «Google Adwords» avslører en interessant outlier.

Eksempel På Tableau Clustering

med dette avanserte Tableau clustering chart opprettet, hold deg oppdatert på del 3 hvor jeg dekker hvordan du tolker, forklarer og visuelt finjusterer Tableau clustering charts.

C. Tableau clustering visuell finjustering

Vi kan enkelt bygge et fantastisk Tableau clustering diagram, men det er litt visuell finjustering å gjøre før vi kan slå en hjemme-løp med sjefen vår. Derfor har vi laget en enkel guide Til Tableau clustering slik at datatolkning og forklaring blir lettere å gjøre. Før vi hopper inn, la oss ta en titt på noen av tallene under hetten.

d. Tableau clustering tolkning og analyse

Hvordan forstår jeg hver Av Mine Tableau clustering utover bare eyeballing det?

  1. Først klikker du på nedpilen På Klyngepillen som skal være På Fargehyllen din.
  2. velg Deretter Beskriv Klynger.
  3. Til Slutt vises et vindu med mye informasjon om hvordan dette ble opprettet. Du ønsker å ta hensyn til følgende:
E. Tableau clustering variables
  • Variabler Av Tableau clustering – dette er tiltakene du knuser for å finne look-a-likes (dvs. gruppe lignende kunder etter salg og fortjeneste)
  • Detaljnivå – dette er dimensjonene du innlemmer i Tablået clustering (dvs.vis meg look-a-like kunder etter salg og fortjeneste, ved å analysere kundesegment, markedsføringskanal, produktkategori, etc. og finne fellestrekk på tvers av alle disse).
  • antall klynger-dette er de forskjellige gruppene eller segmentene som algoritmen fant
  • Klynger – du må bla ned for å finne Disse.
    • Antall Elementer-viser hvor mange datapunkter som er i hver klynge (dette kan være stolpene dine eller sirklene på et punktdiagram)
    • Sentre – dette er gjennomsnittsverdien i hver klynge. Du vil se de åpenbare forskjellene.
      • Det ER OK å ha Tableau Clustering av forskjellige størrelser, da data kan gruppere sterkere i den ene enden og en annen, men du vil at hver klynge skal ha nok datapunkter til å være meningsfylt.
      • hvis den bare har en eller to, bør du vurdere å ekskludere dem fra visningen, da de kan være uteliggere som skiller resultatene dine, eller vurdere å endre antall klynger.
      • Merk: De Fleste klyngesentrene vil vises i vitenskapelig notasjon, noe som er frustrerende. Hvis Du klikker Kopier Til Utklippstavle-knappen og limer den inn I Excel, kan du formatere tallene slik at du vet riktig hva de representerer.
F. Rydde Opp Tableau clusteringer

Nå, La oss rydde klyngene opp med et triks for å omdøpe dem med den ekstra bonusen for å kunne bruke dem i andre diagrammer og analyser. (Merk at når du har fullført dette trinnet, kan du ikke se de forrige underliggende tallene, så sørg for at du har kopiert tallene eller tatt et skjermbilde.) Dette er det endelige produktet:

Hvordan Lage Klynger I Tableau

    1. Hold Nede Ctrl-tasten og klikk Deretter På Klyngepillen på fargehyllen, og dra deretter dette over I Dimensjoner.
    2. dobbeltklikk Nå Klyngepillen du nettopp dro inn I Dimensjoner og omdøpe den til » Salg & Profit Clusters.»Dette er nå et felt som vi kan gjenbruke igjen senere, noe som vil være svært nyttig for å analysere bestemte segmenter av kunder.
    3. Klikk på pil ned på den nye pillen og velg Rediger Gruppe.
    4. Høyreklikk På Cluster 1 og velg Gi Nytt Navn. Type » Lavt Salg, Lav Fortjeneste.»
    5. Følg samme fremgangsmåte For Klynge 2 (merk at de kanskje ikke er i numerisk rekkefølge!). Gi nytt navn er Å » Høy Salg, Lav Fortjeneste.»
    6. Gi Nytt Navn Til Klynge 3 til » Topp Utøvere.»
    7. deretter gi Nytt Navn Klynge 4 til » Mid-tier Salg, Lav Fortjeneste.»
    8. også gi Nytt Navn Klynge 5 til » Medium Salg, Middels Fortjeneste.»
    9. dra nå den oppdaterte «Salgs-Og Fortjenesteklynger» – pillen og erstatt eksisterende Klynger-feltet på fargehyllen. Du kan gjøre dette ved å plassere denne pillen direkte på toppen av den andre. Eller ved å dra det gjeldende feltet På Color off og erstatte det med det nye. Følg MED GIF nedenfor for å se det fullført opp til dette punktet (Klikk for å se det i fullskjerm):

Tableau Clustering Video

G. Endre farger I Tableau Clustering

nå, la oss endre fargeskjemaet I Tableau clustering, slik at våre farger formidler litt mer mening.

  1. klikk på rullegardinpilen øverst til høyre i forklaringen, og velg Rediger Farger.
  2. Sett fargepaletten Til Superfishel Stone i rullegardinmenyen.
  3. velg nå» Top Performers » – segmentet og klikk på den mørkegrønne pillen.
  4. Gjenta denne prosedyren Og endre «Lavt Salg, Lavt Fortjeneste» til oransje farge. Endre «Høyt Salg, Lavt Fortjeneste» til rødt. Endre «Mid-tier Salg…» til lys oliven farge. Endre «Medium Salg» til aqua color.
  5. Velg OK.

vi har nå noen statistisk gyldige segmenter som vi kan gjenbruke og som er uthevet med meningsfulle titler som indikerer neste trinn. For Eksempel,» Høyt Salg, Lav Fortjeneste «fører oss til det veldig åpenbare «hvorfor» spørsmålet. Vi kan deretter bore dypere for å se hva annet overflater fra disse datapunktene som indikerer handlinger vi må ta.

hvordan forklarer Jeg Tableau clustering til andre mennesker…?

… og få «tommelen opp» fra sjefen din?

Bruk følgende tips:

Forklar Tablå Clustering på engelsk

Finn medlemmer av en potensiell gruppe (kan være kunder, kan være byer, kan være alt du prøver å gruppere på) som er så lik hverandre som mulig, og som dis-lignende som mulig til den neste gruppen. Vi vil at hver gruppe skal være så unik og distinkt som mulig, mens vi vil at hvert medlem av en bestemt gruppe skal være så lik som mulig.

Forklar Tablå Clustering Kvantitativt

for et gitt antall klynger eller look-a-like grupper (betegnet med bokstaven «K»), partisjonerer algoritmen dataene i mange klynger eller grupper. Algoritmen vil avgjøre hva den mener er det optimale antall klynger for deg, basert på dataene dine. Men du kan enkelt endre det for å se om nye mønstre dukker opp. Hver Tablå-Klynge har et senter (centroid) som er gjennomsnittsverdien av alle punktene i den klyngen. Hver klynge er en gyldig statistisk gruppering som oppdateres dynamisk når dataverdiene endres eller når nye data legges til.

Del Et Eksempel På Tableau Clustering

La oss si at du har informasjon om fire Domino ‘ s pizza kjeder, og en liste over kundeadresser. Men disse kundeadressene er ikke knyttet til en bestemt Domino-plassering. Du må manuelt sortere gjennom adressene og sammenligne Dem På Google Maps for å finne ut hvilken plassering de skal bestille fra. Tableau clustering gjør dette automatisk. Det ville knase gjennom dataene og deretter bestemme hvilke nabolag som er rundt hver Dominos plassering. Du vil ha fire klynger. Dette Er egentlig Hva Google gjør Når Du søker etter «pizza i nærheten av meg» forresten.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert.