Comment le Big Data transforme les statistiques des réseaux sociaux ?
La préparation pour un entretien d’embauche est très importante car elle vous permettra de renvoyer une image professionnelle et compétente au recruteur et c’est ce que les entreprises cherchent réellement: des professionnels compétents. Afin de vous aider à réussir votre entretien, nous vous présentons dans cet article 50 questions à préparer pour Tableau.
La a difference entre Tableau et les outils traditionnel BI est:
Tableau:
Traditional BI Tools:
Voici la liste des produits Tableau:
Tableau Desktop: Il s’agit d’un outils d’analyse d’entreprise libre-service et de visualisation de données. Il est facile à utiliser et ne nécessite pas des connaissances techniques.
Tableau Server: C’est un outils d’entreprise performant. Vous pouvez publier des tableaux de bord avec Tableau Desktop et les partager dans toute l’organisation avec Tableau Server.
Tableau online: C’est une version hébergée du serveur Tableau qui aide à rendre l’intelligence d’affaires plus rapide et plus facile qu’avant.
Tableau Reader : C’est une application de bureau gratuite qui vous permet d’ouvrir et afficher les visualisations qui sont intégrées dans Tableau Desktop.
Tableau public: Il s’agit d’un logiciel Tableau gratuit que vous pouvez utiliser pour faire des visualisations. Mais vous devez enregistrer votre classeur ou vos feuilles de travail dans le Tableau Server pour que les informations sont consultables en public.
La dernière version de Tableau Desktop est 2019.4. Elle est sorti le 6 Novembre 2019)
Le tableau suivant représente les différents types de données supportés par Tableau:
Types d’attributs Tableau
La visualisation des données fait référence aux techniques utilisés pour faire communiquer les données en les encodant comme des objets visuels (par exemple, des points, des lignes ou des barres) contenus dans des graphiques.
Les mesures sont les métriques numériques ou les quantités de données mesurables, qui peuvent être analysées par tableau à dimensions.
Les mesures sont stockées dans un tableau qui contient des clés étrangères qui font référence aux tableaux de dimensions associées. Le tableau prend en charge le stockage des données au niveau atomique et permet d’insérer plus d’enregistrements en même temps. Par exemple, un tableau de vente peut avoir une clé de produit, clé client, clé de promotion, articles vendus, se référant à un événement spécifique.
Les Dimensions: sont les valeurs descriptives d’attribut pour des dimensions multiples de chaque attribut, qui définissent plusieurs caractéristiques. Une table de dimension peut se constituer de: nom de produit, type de produit, couleurs, …
.twb est un document xml qui contient toutes les sélections et la mise en page de votre classeur Tableau.Il ne contient pas les données.
.twbx est une archive zippée qui contient le .twb et tous les fichiers externes comme les images de background.
Les jointures dans Tableau sont similaire à ceux de SQL. Les figure suivantes les représente:
Dans tableau, on peut faire la jointure de 32 tables au maximum.
Nous pouvons soit nous connecter en direct à un ensemble de données ou extraire des données sur Tableau.
Ce sont des les zones qui se trouvent en haut à gauche et de la vue. Vous construisez des vues en plaçant des champs sur les shelves. Certaines shelves sont disponibles uniquement lorsque vous sélectionnez certains types de marque.
Les ensembles sont des champs personnalisés qui définissent un sous-ensemble de données en fonction de certaines conditions. Un ensemble peut être basé sur une condition calculée, par exemple, un ensemble peut contenir des clients dont les ventes dépassent un certain seuil.
Un groupe est une combinaison de dimension qui permet d’élever le niveau de la catégories. Par exemple, si vous travaillez sur une vue qui montre les scores moyens de test par majeur, vous pouvez grouper certains majeurs pour créer des catégories majeures.
un champ hiérarchique dans Tableau est utilisé pour analyses les données en profondeur. Cela signifie la visualisation de vos données sur plusieurs niveaux.
Tableau Server interagit entre les utilisateurs Tableau et les données. Tableau Data Server permet de télécharger et partager les données extraites, préserver les connexions de base de données, ainsi que de réutiliser les calculs et les métadonnées.Cela signifie que tous les changements que vous apportez à l’ensemble de données, aux champs, aux paramètres, aux alias ou aux définitions, peuvent être sauvegardés et partagés avec d’autres personnes, ce qui permet de garder l’ensemble de données sécurisé, centralisé et normalisé.
Un filtre nous permet d’afficher les données dont on a besoin. Autrement dit, Le filtre permet de n’afficher que les données qui remplissent une condition.
Il y a 3 types de filtres dans Tableau:
Clic droit sur Filter > Customize > uncheck the Show All option
Oui. Supposant que vous avez un ensemble de données, qui a les colonnes StudentID, StudentName, StudentDept, StudentLevel et dans le rapport, vous utilisez StudentName en colonnes et StudentLevel en lignes, vous pouvez réaliser un filtre sur studenDept.
Oui, c’est possible, mais, pour une meilleure performance, nous devons l’extraire.
Heat map est un excellent moyen de comparer les catégories en utilisant la couleur et la taille.
Treemap est une visualisation très puissante, particulièrement utilisée pour illustrer des données hiérarchiques (arborescentes) et pour visualiser une partie ou l’ensemble d’une relation.
Dual axes est utilisé pour afficher deux mesures dans un graphique.
Il permet d’afficher plusieurs mesures sur le même axe.
Dans Tableau, nous pouvons paramétrer les affichages avec les filtres, les champs calculés, les actions, measure-swaps ou mesures de conversions, les changements de visualisation et les mises à jour automatiques.
La requête SQL personnalisée est écrite après la connexion aux données pour extraire les données dans une vue structurée. Par exemple, supposons que nous avons 50 colonnes dans un tableau, mais nous n’avons besoin que de 10 colonnes. Au lieu de prendre 50 colonnes, nous pouvons écrire une requête SQL pour se limiter à 10 colonnes. Avec cette limitation, la performance va augmenter.
Il s’agit d’une base de données analytique conçue pour obtenir une réponse instantanée à une requête, avec une performance prédictive.
LOD est l’abréviation de Level of Detail. Elle est utilisé pour exécuter les requêtes complexes impliquant de nombreuses dimensions dans la source des données.
Les paramètres sont des valeurs dynamiques, qui peuvent remplacer la valeur constante dans les calculs.
Page Shelf sépare les vues en une série de pages. Il affiche une vue alternative sur chaque page. Grâce à cette fonction, vous pouvez analyser l’effet de chaque champs sur le reste des données de la vue.
Story peut être définie comme une feuille ou d’une collection de feuilles. Story peut etre utilisé pour afficher les liens entre les faits et les résultats qui impactent le processus décisionnel.
utilisation de Extract pour que les workbooks se lancent rapidement
Réduction la portée des données pour réduire le niveau des données
utilisation des integers et Booleans dans les calculs car ils sont plus rapides à traiter que les strings
Masquer les champs inutilisés
reduire l’utilisation des filtres
utiliser l’indexation dans les tables
supprimer les calculs et les feuilles inutiles
La modélisation des données est l’analyse des objets de données qui sont utilisés dans un contexte opérationnel et qui permettent d’identifier les relations entre les objets de données.
Le bullet Graphe est un type de graphe qui est chargé de comparer le rendement d’une mesure avec d’autres mesures.
L’affichage des requêtes SQL sous-jacentes dans Tableau offre deux options :
Les tests de performance représentent la raison la plus importante de l’utilisation de Tableau. Cela se fait en chargeant Tableau Server avec Tabjolt, qui est un “Point and Run” ou générateur de charge. Lorsque TabJolt n’est pas directement supporté par Tableau, il doit être installé en utilisant un autre produit open source.
Les différents fichiers de Tableau sont:
Published Data Source contient les information de connexion qui sont indépendants des workbooks et qui peuvent etre utilisé par les workbooks
Embeded Data Source contient les informations de connexion associés à un workbook
Oui, on peut créer des liens relationnels dans le tableau sans créer de nouvelle table.
Méthodologie du programme DRIVE pour la mise à l’échelle de l’analyse libre-service. Drive est basé sur les meilleures pratiques de déploiements d’entreprise réussis. La méthodologie repose sur des méthodes itératives et agiles qui sont plus rapides et plus efficaces que le déploiement traditionnel à long terme.
Lorsque vous publier un rapport sur le serveur Tableau, vous trouvez une option de planification des rapports. Dans cette option, vous pouvez définir l’heure à laquelle vous voulez actualiser vos données.
Dans certains cas, vous pouvez améliorer la performance de la requête en sélectionnant l’option Assume referential integrity dans le menu .
Si votre licence expire aujourd’hui, votre username aura un statut ‘unlicensed’ qui signifie que vous ne pouvez pas accéder aux données mais les autres utilisateurs en peuvent. L’administrateur du serveur pourrait changer le propriétaire du fichier pour pouvoir faire des extraction.
Le Data Blending Join est la capacité de fusionner des données provenant de plusieurs sources de données dans une vue Tableau, sans avoir besoin de codage spécial. Le Data bend est équivalent à left outer join ou jointure externe gauche.
Si les données proviennent de la même source, il est préférable d’utiliser les jointures. Lorsque vos données ne sonts pas stockés au même endroits, la fusion est un meilleurs choix.
Oui, il vous donne un aperçu des données qu’aucun autres outils ne peut faire. Il vous aide également à planifier et et improviser votre processus pour l’amélioration de votre entreprise.
Oui, c’est possible.
Oui, tableau Desktop peut être installé sur MacOS.
Tableau n’a pas de restriction sur le nombre de lignes.
Cela se produit lorsqu’un utilisateur tente de publier un workbook qui est connecté un serveur interne ou un fichier stocké sur un disque dur local, comme un serveur SQL qui est dans le réseau d’une entreprise.
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