Tableau что это за программа
Tableau – это система интерактивной аналитики, позволяющая в кратчайшие сроки проводить глубокий и разносторонний анализ больших массивов информации и не требующая обучения бизнес-пользователей и дорогостоящего внедрения.
Преимущества Tableau:
Функционал Tableau будет особенно эффективен, если Вам необходимы:
Результаты использования Tableau:
Семейство продуктов Tableau
Tableau Desktop — персональное программное обеспечение, которое позволяет каждому анализировать любые типы тип данных и создавать блестящую отчетность за минуты. Это настолько просто, что этому может научиться любой пользователь Excel. Tableau Desktop позволит добиться для Вашего бизнеса больших результатов с меньшими усилиями. ПО устанавливается на рабочее место аналитика, и используется для подключения к источникам данных и создания модели данных, создания отчетов / дэшбордов в виде рабочих книг Tableau, а также последующей публикации рабочих книг и/или источников данных в Tableau Server.
Tableau Server — программное решение, которое дает возможность поместить аналитику на web-браузере и сделать ее доступной любому пользователю. Решение развертывается за минуты, просто поддерживается и делает совместную аналитическую работу быстрой и легкой. Пользователи смогут произвести тысячи отчетов без участия IT-специалистов в пределах существующей IT-архитектуры, в том числе взаимодействовать с данными: фильтровать и сортировать данные, настраивать представления.
Tableau Prep — новый продукт. Его задача — подготовка данных для бизнес-анализа, выполняет функции ETL (экстракт, преобразование и загрузка данных). Работать с Tableau Prep намного проще, чем с Alteryx — специальных знаний практически не требуется. Этот продукт проще и доступнее. Но при этом обладает рядом опций, которые значительно упрощают работу со стандартными ETL-сценариями.
Tableau Public позволяет помещать интерактивные графики на свои сайты и блоги совершенно бесплатно. Tableau Public представляет собой бесплатный сервис, который позволяет создавать и совместно использовать визуализацию данных в Интернете, позволяет отразить увидеть данные эффективно и красиво, без какого бы то ни было программирования.
Tableau Online дублирует возможности Tableau Server и создан для тех, кто желает переложить все хлопоты, связанные с поддержанием собственного сервера (для хранения данных), на «плечи» Tableau. Не требует установки программного обеспечение на собственное (или арендованное) оборудование. В России данный сервис не очень популярен, поскольку сервера, на которых размещается Tableau Online, расположены за рубежом. Именно по этой причине Tableau Online не может применяться в российских бизнесах, использующих персональные данные россиян при анализе. Однако, другие компании, чей бизнес не связан со сбором и анализом такой информации, могут обратить внимание на этот продукт.
Изучить готовые отраслевые решения Tableau
Дополнительные модули Tableau:
Server Management Add-On Данная надстройка является платным продуктом компании Tableau, которая полноценно раскрывает возможности сервера для анализа и управления отказоустойчивостью. Может работать только на Tableau Server.
Tableau что это за программа
Данные могут рассказать важную историю. Они полагаются на то, что вы дадите им громкий и убедительный голос.
// Стивен Фью
В зависимости от источника данных, вы можете выбрать прямое подключение к данным или создание экстракта. При прямом подключении, данные в Tableau будут обновляться при каждом изменении источника. Прямое подключение доступно не ко всем источникам данных в Tableau и не всегда удобно в использовании. Прямое подключение увеличивает нагрузку на вычислительные мощности и может замедлять процесс работы с данными в Tableau. Альтернативой является использование экстрактов.
Экстракт — это одномоментный сжатый снимок имеющихся данных в источнике, который хранится локально на компьютере и подгружается в память программы. При создании экстракта, его можно оптимизировать, применив фильтры и агрегацию. Тем самым снизится объем данных и повысится скорость работы. Обновление экстракта может происходить каждые 15 минут. При этом, можно выполнять как полное обновление экстракта с нуля, так и инкрементальное обновление, которое добавляет только новые строки.
Для работы с экстрактами используется технология Data Engine — это поколоночная in-memory СУБД, использование которой существенно ускоряет работу с аналитическими запросами для больших источников данных. В версии 10.5 текущий Data Engine был заменен на еще более эффективную in-memory технологию Hyper.
Оптимальный выбор способа подключения источника данных между Live и Extract зависит от особенностей базы данных и коннектора, частоты обновления, скорости работы, сложности запросов и объема данных.
Окно подключения источника данных
Сохранение результатов
Tableau позволяет сохранить выполненную работу, выбрав для этого файл определенного типа. Пользователь сам должен определить какие данные ему следует сохранить для последующей работы.
Эту задачу решают ETL-инструменты — от англ. Extract, Transform, Load — но, как правило, они дорогие и требуют хорошего уровня подготовки. Tableau решает сделать ETL-инструменты доступными и понятными; может быть даже ориентированными на начинающих пользователей, которые хотят быстро решать свои ежедневные задачи.
Название нового ETL-продукта от Tableau — Tableau Prep. Интерфейс Tableau Prep внешне похож на Tableau Desktop. Поэтому процесс адаптации к новому продукту у текущих пользователей можно назвать простым.
Итак, ресурсный пул таков:
НАБОРЫ ОТ TABLEAU: очень эффективным является ознакомление на самой ранней стадии работы с продуктом с короткими видео, которые подготовлены по тематикам самой компанией Tableau. Также очень хорошо помогает работа со структурированной Базой Знаний вопросов и ответов, а также с бессмертным набором онлайн документации, которая позволяет быстро находить ответы на вопросы. Описание только функциональности Tableau Desktop занимает более 1000 страниц, и не каждый практик Tableau работает со ВСЕМИ функциями и возможностями продукта. Поэтому, мы будем с вами двигаться по тем темам, без которых сложно выстроить системную работу. Мы освоим их в первую очередь.
РАЗБОР РАБОТ ДРУГИХ СПЕЦОВ: у Tableau существует совершенно потрясающие сервисы для комьюнити специалистов по всему миру, где люди из различных стран, отраслей и функциональных подразделений бизнесов, а также некоммерческих организаций могут делиться своими работами. У большинства работ есть возможность загрузить на свой компьютер Рабочую книгу в которой были сделаны визуализации и разобрать все элементы для понимания механизмов, подходов и используемых данных. Мы подобрали для Вас примеры интересных работ, на основе которых вы сможете улучшить свои навыки проектирования визуализаций
БЛОГИ и ПАРТНЕРСКИЕ РАЗРАБОТКИ: с Tableau работают тысячи партнеров по всему миру, и в их чисто входят как крупнейшие системные интеграторы, так и талантливые эксперты по визуализации данных, фрилансеры и дата журналисты, которые делятся своими наработками и открытиями по использованию Tableau. Лучшие блоги будут доступны для вас из наших подборок. Отслеживание публикуемых там статей и материалов даст вам возможность применять проверенные методы в вашей профессиональной сфере.
КНИГИ: мы считаем что это один из наиболее системных форматов для обучения работе с Tableau, хотя и не столь оперативный как блоги. Каждая книга по Tableau это работа не одного года и иногда целых коллективов людей. Все книги сильно отличаются по аудитории, на которую рассчитаны, по сферам применения, по подаче материала и множеству других параметров. Мы подобрали для Вас библиотеку книг из открытых источников для персонального некоммерческого использования. Будем рады поделиться своими комментариями и рецензиями, а также сделать ссылки на наиболее интересные и практичные работы.
ТРЕНИНГИ: сколько бы вы ни читали статей, общение с живым специалистом позволит вам соединить все точки вместе, системно взглянуть на ваш опыт и разработать следующие шаги для повышения мастерства. Вы можете выбрать как онлайн форму обучения с обратной связью на таких площадках как Coursera, Udemy или Pluralsight, так и очные формы проводимые как самой компанией Tableau (например групповые, индивидуальные, или во время ежегодных конференций) так и партнерами (например Interworks, InformationLab, DataYoga).
Остальное вам даст ПРАКТИКА, ПРАКТИКА, ПРАКТИКА. Берите свои данные, открытые данные или спросите о задачах визуализации данных у своих коллег и пробуйте делать шаги самостоятельно. Хорошим подспорьем являются различные инициативы типа MakeoverMonday
Tableau — сервис визуализации данных
В помощь менеджерам и аналитикам.
Есть профессия аналитика. Его работа в том, чтобы разбираться в данных, искать взаимосвязи и аномалии. Потом он собирает свои находки в каком-то визуальном виде и передаёт дальше — менеджерам или руководству.
В идеале аналитик должен рисовать наглядные графические отчёты — их называют дашбордами, как приборную панель в автомобиле. В небольшом проекте для этого хватит Экселя. Но если источников данных много и обновлять их нужно автоматизировано, то в ход идут BI-системы. Они принимают на входе данные, совершают необходимые манипуляции, а на выходе представляют их в удобном виде.
Одна из таких систем — Tableau. Вот как она работает.
Смысл Tableau
Собирать данные из множества источников. Tableau умеет получать данные из нескольких десятков мест — начиная от простой загрузки excel-файла до подключения практически к любой базе данных по API.
Работа с одним проектом на устройстве и в облаке. У Tableau есть десктопное приложение для Windows и Mac, облачная версия и возможность развернуть Tableau на собственном сервере.
Ещё есть публичный сервис, на котором можно выкладывать отчёты в открытом доступе — посмотреть их можно даже с телефона и без регистрации в Tableau. Это полезно, если занимаетесь журналистикой данных и хотите эти данные раскрывать.
Визуализация данных. В Tableau есть стандартные графики и диаграммы, вроде линейных или круговых. А также менее популярные — можно отобразить данные на карте, в виде пузырьковой диаграммы или с помощью дерева.
Мощь Tableau особенно раскрывается, когда нужно работать с большим количеством источников данных: получать данные из одних, объединять с другими, обрабатывать, к результату добавлять третьи и так далее. Например, из одной базы получать информацию о расходах на рекламу, из другой — о регистрациях. Далее средствами Tableau считать стоимость регистрации и выводить в графическом отчёте в облако.
На примере
У Tableau есть 14-дневная пробная версия с полным набором возможностей. Так что можно скачать на сайте и начать демопериод
После установки система сразу готова к работе. Нужно подключить источники данных и вытворять с ними всё, что нужно. Стартовый экран выглядит так:
Нажимаем Data Source в левом нижнем углу и выбираем, откуда хотим получать информацию. Допустим, у нас есть табличка в Google Sheets, где мы собираем за каждый день сведения о расходах на рекламу и количество регистраций. Выберем этот источник данных в списке, авторизуемся через Google, выберем нужную таблицу. Когда данные загрузились, переходим в лист с данными:
Перетянем в поле Columns даты, а в поле Rows — информацию о регистрациях. Tableau сразу построит график регистраций в нужную дату. Получается график:
Данные можно просто перетягивать драг-энд-дропом. Выбираете нужное поле, подставляете в нужное место, Tableau всё автоматически считает. Система сама разберётся в типах данных.
Можем добавить в поле Rows ещё и информацию о расходах. Появится второй график — сколько в каждый день мы тратили на продвижение.
Можно открыть вид графика в правом верхнем углу и наложить оба графика на одну ось. Сразу заметно, что, например, в начале мая мы потратили больше обычного, а регистраций получили значительно меньше — повод разобраться.
График можно загрузить на общедоступное облако — public.tableau.com. Там его могут посмотреть все пользователи, даже те, кто не использует Tableau. То что нужно для бизнеса: никаких программ устанавливать не нужно, посмотреть отчёт можно в браузере даже с телефона:
Кто этим пользуется
Tableau развивается с 2003 года, а в 2019 году Salesforce купил компанию за 15 миллиардов долларов. На тот момент почти 100 тысяч компаний по всему миру использовали её продукт.
В декабре 2020 года на HeadHunter было 643 вакансии по России с упоминанием Tableau — в основном ищут бизнес- и дата-аналитиков, BI-инженеров, дата-сайентистов. В позициях, где указана зарплата, 80% предлагают больше 95 000 ₽, 50% — больше 145 000 ₽.
Tableau — рабочий инструмент Антона Леонова, менеджера по анализу данных из X5 Retail Group. Почитайте, что ещё он рассказывает о работе →
Обучение Tableau с нуля для аналитиков и разработчиков
Сделать из сухой статистики инфографику или наглядно представить результаты по финансам, отчеты по логистике и маркетингу можно с помощью одного инструмента — Tableau. Эта BI-платформа уже 6 лет подряд остается в лидерах в сфере бизнес-аналитики. Обучение Tableau займет всего несколько недель, а внедрить инструмент в компанию можно за месяц.
Что такое Tableau
Tableau — ПО для визуализации данных. Программа позволяет разработчикам, специалистам по Data Science и аналитикам в удобном и понятном виде представлять информацию, которую они собирают. Это делает процесс изучения метрик продуктов и формирования выводов более простым и результативным.
Основная концепция Tableau — визуализация. Под этим термином подразумевается представление данных в визуально привлекательной форме. Информация, которая дается таким способом, является более доступной для восприятия. При анализе больших объемов информации визуализация позволяет избежать неопределенностей.
Компания Tableau предлагает пользователям пять основных продуктов:
В основе работы ПО — VizQL — технология, которая позволяет создавать сложные визуальные отчеты за несколько кликов, и Data Engine, обеспечивающая анализ огромных объемов информации за несколько секунд.
Какие функции выполняет программа
Tableau позволяет собирать большие массивы данных из различных источников, которые в режиме реального времени отображаются на интерактивной панели. В отличие от других BI-сервисов, с помощью этого ПО можно совмещать данные из разных источников и БД, одновременно работать над одним проектом нескольким пользователям.
Ключевые возможности Tableau Desktop:
Руководитель отдела по связям с общественностью НКО Глеб Гавриш поделился своим опытом. Специалист выделил такие преимущества ПО: гибкость (данные можно представить по-разному, например, в виде диаграмм, карт или графиков), возможность размещения данных на собственном сервисе, интуитивно понятный интерфейс.
Где применяется Tableau
Tableau применяется в любых сферах деятельности, где необходимо создавать инфографику и бизнес-аналитику. Визуальный журналист и лектор курса по инфографике на одной из обучающих платформ Вадим Шмыгов рассказал, что инструмент применяется для построения рейтингов, аналитики бюджетных данных, подведения итогов года, анализа политических новостей и общественных спецпроектов.
ПО для аналитики и визуализации данных используют веб-аналитики, продакт-менеджеры, специалисты по Big Data, разработчики, тестировщики, трудоустроенные в разных сферах: телеком, банки и финансы, производство, транспорт и логистика, дистрибуция, ритейл, информационные технологии. Систему используют 65000 пользователей, в том числе сотрудники Walmart, Starbucks, Apple, Bank of America, Amazon, Heineken, BP, Coca-Cola.
Согласно экспертным данным, в выборе стратегии и ПО для аналитики компании BARC 49% клиентов внедряют Tableau в бизнес-процессы в течение максимум одного месяца. Более 80% клиентов не расходуют на внедрение денежные средства. В результате время формирования отчетности сокращается на 87,5% — к такому выводу пришли в консалтинговой компании Forrester.
Что нужно знать для работы с Tableau
Для освоения Tableau не нужны навыки программирования и другая специальная подготовка. Достаточно знаний, которыми обладает каждый аналитик. Тем, кто интересуется инструментом визуализации, но не является специалистом по работе с данными, перед началом изучения функционала программы желательно иметь представление о работе в Excel и Google Sheets.
Обучение Tableau: курсы онлайн
Даже тем, кто изучил основы работы с ПО самостоятельно, общение со специалистом поможет соединить все точки вместе и системно посмотреть на имеющийся опыт. Можно выбрать онлайн-курсы на обучающих платформах, в онлайн-школах и университетах интернет-профессий или записаться на очные формы, которые во время ежегодных конференций проводит как сама компания Tableau, так и партнеры.
Онлайн-курсы в среднем длятся 5-7 недель. Стоит обучение 30000-50000 руб.
Курсы подходят начинающим и практикующим аналитикам, топ-менеджерам и владельцам бизнеса, руководителям проектов и маркетологам. В программу обычно входит знакомство с инфраструктурой ПО, изучение основных видов визуализации, объединения нескольких источников данных, функций, настройки взаимодействия между визуализациями, основ работы с Tableau Server, практика и разбор кейсов.
После каждого блока теории есть практика под контролем преподавателя и самостоятельная (проверяемые домашние задания). В рамках дипломного проекта слушатели самостоятельно анализируют данные из проекта и визуализируют их, опираясь на ключевые метрики. Этот кейс можно включить в портфолио. После успешной защиты собственного проекта студенты получают сертификат, подтверждающий повышение квалификации.
Можно ли изучить программу самостоятельно
Продукты Tableau относятся к категории self-service, то есть предоставляют весь необходимый набор инструментов для самостоятельной работы и освоения ПО пользователем. На ранней стадии работы можно изучить короткие видео по разным тематикам, которые подготовлены специалистами компании-разработчика. Хорошо помогает разобраться работа с набором онлайн-документации и базой знаний.
Описание функциональности ПО занимает более 1000 страниц. Не каждый практик работает даже с 80% функций программы. Поэтому читать спецификации полностью не имеет смысла — можно ограничиться только темами, без которых сложно выстроить полноценную работу.
Существуют сервисы для комьюнити, где специалисты из разных стран и отраслей могут делиться проектами. Для большинства работ доступна возможность загрузить рабочую книгу, в которой были сделаны визуализации, и детально разобрать все части для понимания подходов и используемых данных. Такие проекты полезно изучать для наработки навыков.
По ПО выпущены книги — это один из системных форматов самостоятельного обучения. Можно прочитать самоучитель «Tableau для чайников» (Molly Monsey), «Прыжок с моста в Tableau» (Arshad Khan), «Изучаем Tableau 10» (Joshua N. Milligan). Издания не переведены на русский язык.
Где искать вакансии
На HeadHunter актуально более 400 вакансий для разработчиков, аналитиков и Data Scientist, из них около 300 в Москве. Большинство работодателей — IT-компании и телеком, также есть предложения от маркетинговых агентств, банков, консалтинговых фирм.
Экс-директор по маркетингу Mamba, Travelata и Biglion Дмитрий Лучкин считает, что самым лучшим каналом поиска работы для аналитиков и других специалистов, которые работают с Tableau, являются крупнейшие рекрутинговые сайты. Безусловный лидер — HeadHunter. Неплохие результаты дают социальные сети: особенно Facebook (тематические сообщества), LinkedIn (личные деловые контакты), Вконтакте (динамичная соцсеть с частыми обновлениями в группах с объявлениями о работе в IT).
Исследование рекрутинговой компании New.HR, консалтингового агентства «Нормальные исследования» и HR-портала GeekJob показало, что традиционно аналитики, специалисты по работе с базами, Tableau-разработчики востребованы в digital и IT, но в последние годы спрос активно растёт и в других отраслях.
Сколько зарабатывают специалисты со знанием Tableau
Специалисты по работе с базами, Tableau-разработчики и аналитики с опытом работы до 1 года зарабатывают в среднем 86000 руб. (данные по всем регионам и всем специализациям, включая руководителей), 1-2 года — 158000 руб., 2-3 года — 223000 руб., 3-6 лет — 305000 руб., более 6 лет — 313000 руб. Такие цифры приводит компания New.HR совместно с порталом поиска работы GeekJob и агентством «Нормальные исследования».
О том, что такое такое Tableau, рассказывают в этом видео:
Система бизнес-аналитики обладает очень широкими возможностями визуализации, гибкими настройками, позволяет смешивать данные из разных источников и работать над отчетом одновременно нескольким пользователям. ПО достаточно несложное для начинающих.
Tableau от чайника или визуализация анализа ПАММ счетов
Друзья, добрый день.
Давно не писал, и тут подписался на рассылку компании Абвгд. Красивые письма пишут мОлодцы 🙂 Уговаривают вложиться в ПАММ счета. Что это такое не знаю. Зато понятно, как эти данные анализировать.
Терминология – есть ПАММ-счет и у него есть управляющий. Буду использовать термин «ПАММ-счет» и «управляющий» — здесь это синонимы.
По теме хотелось сделать визуализацию в инструменте Tableau Public. Статьи об этом «в доступной для меня форме» не нашел. Она ниже.
План атаки:
Задача
Работаю на работе работу. Получаю зарплату, аванс там или ещё что-то. Пусть деньги приходят еженедельно в ночь с воскресенья на понедельник. Хочу вложиться в высокодоходные активы, например в ПАММ счет. И вкладываться еженедельно понемногу.
Надо понимать, когда и куда вкладываться. Доходность нужна высокая, просадки должны быть минимальными.
Собираем данные
Данные берём отсюда https://goo.gl/mBJTPZ. Я заходил каждый понедельник утром, смотрел и сохранял:
Причёсываем данные
Вперёд занимался исследованием «ТОП-10 управляющих по количеству счетов». Свёл все отсчёты в одну таблицу, где каждая строка — это отсчёт по одному управляющему на одну дату. Сделал следующие шаги в причёсывании:
Удалил редко встречающихся управляющих,
Дополнил виртуальными данными управляющих присутствующих не во всех датах,
Выяснил еженедельный статус каждого управляющего
a. Столбец назвал «недельный статус, %»:
b. Это соотношение между «Доходностью за всё время, %» на 13 августа и на выбранную дату, в %,
c. Отвечает на вопрос – каков нормированный депозит управляющего на каждую дату, рос или падал.
d. Позволяет сравнивать управляющих,
a. Столбец назвал «мгновенная доходность (нормализованная) в %»:
b. это разница между общей доходностью на дату и общей доходностью на предыдущую дату делёную на общую доходность на дату,
c. Даёт ответ на вопрос – сколько управляющий заработал за неделю.
d. Позволяет сравнивать управляющих,
a. Столбец назвал «интегральную доходность, %»:
b. это разница между общей доходностью на дату и общей доходностью на предыдущую дату делёную на общую доходность на дату,
c. Даёт ответ на вопрос – сколько процентов я заработал бы сейчас, если бы вложился в определенную дату,
d. Позволяет сравнивать управляющих
Итого у нас планируется дашборд «ТОП-10 управляющих по количеству счетов» с 3 картинками.
Про «ТОП-10 управляющих по доходности» — сделал общую таблицу. Сделаем отдельную визуализацию «ТОП-10 управляющих по доходности. По ней посмотрим – какие максимальные доходности вообще бывают.
Файлы с данными нужно найти и скачать на локальный компьютер первый тут и второй тут
Делаем несколько графиков
Во-первых, заходим на https://public.tableau.com/en-us/s/,
Во-вторых, регистрируемся там по кнопке «Create your profile» в середине страницы внизу,
В-третьих, скачиваем десктопное приложение Tableau.Public – кнопка «Download the App» по средине страницы,
В-четвертых, устанавливаем скачанное приложение.
Открываем Tableau.Public. Видим картинку:
Присоединяемся к первому файлу: нажимаем ссылку «Microsoft Excel» в левом столбце вверху. Выбираем первый скачанный файл pamm.xls. Получаем:
Делаем первую визуализацию «Недельный статус».
Переходим в закладку «Sheet1» – это внизу слева.
Хватаем мышкой объект «ПАММ-счет» слева вверху и перетаскиваем его правее и ниже в «Marks» на иконку «Color» см. скриншот ниже. Это мы попросили Tableau использовать цветовую раскраску разных «ПАММ-счет» на графике.
Далее два раза жмыкаем объект «Дата» слева вверху – он появляется правее в поле «Columns». Получается:
Нам такой формат даты не годится. Подводим мышку к правому краю синего овала вокруг «YEAR(Дата)». Жмем треугольничек всплывающего меню и выбираем формат «Day», тот вариант что пониже. Это мы просим Tableau использовать значения Даты в колонках. Получаем:
Далее два раза жмыкаем по объекту «Недельный статус, %» — он появляется правее в поле «Rows». Это мы просим Tableau использовать «Недельный статус, %» в строках:
Уже прикольно. Наводим косметику:
Делаем вторую визуализацию «Мгновенная доходность»
Добавляем ещё одну страницу. Кнопка слева внизу:
«Дату» и «ПАММ-счет» добавляем так же.
«Мгновенная доходность за неделю (нормализованная), %» добавляем так же, как и «Недельный статус, %».
Наводим косметику так же, кроме п.2 – потому что масштаб нормально встаёт автоматически.
Делаем третью визуализацию «Интегральная доходность»
Добавляем ещё одну страницу. Кнопка слева внизу:
«Дату» и «ПАММ-счет» добавляем аналогично.
«Интегральная доходность, %» добавляем аналогично, как и «Недельный статус, %».
Наводим косметику так же, кроме п.2 – потому что масштаб нормально встаёт автоматически.
Быстрый анализ.
Эта наша целевая визуализация — третья. Выбирая любую дату по оси Х мы можем увидеть сколько бы нам управляющий заработал с это даты по сейчас. Если сравнивать графики 1/2 и 3 видно, что максимальных доход получается, когда мы входим в ПАММ-счет управляющего в момент падения. Это для меня была новость.
Пример: Moriarti support lines – минимальная мгновенная доходность у него случилась 1 октября и если бы мы зашли в его ПАММ-счёт 1 октября, то получили бы максимальную доходность.
Делаем четвертую визуализацию «Интегральная доходность 2.0»
Теперь креатив. Добавляем ещё одну страницу. Кнопка слева внизу:
«ПАММ-счет» добавляем в колонки!
«Интегральная доходность, %» это сумма «Мгновенная доходность за неделю (нормализованная)». «Мгновенная доходность за неделю (нормализованная)» добавляем в строки!
«Дату» добавляем в «Filters». Выбираем вариант фильтра:
И жмём ОК.
Далее в правой части зеленой рамки вокруг «Дата» нажимаем треугольничек и выбираем «Show Filter».
Этот фильтр позволит выбрать период, за который мы складываем мгновенные доходности. Так мы ответим на вопрос – если я зашел в ПАММ счет в дату начала периода – сколько я бы получил в дату окончания периода. Например, с 20.08.18. по 15.10.18
Наводим косметику так же, кроме п.2 – потому что масштаб нормально встаёт автоматически.
Как раскрасить столбцы догадаетесь?
Делаем дашборд.
Добавляем дашборд. Кнопка слева внизу
Последовательно перетаскиваем наши Sheets слева на право на белое поле дашборда.
Сначала «Sheet1». Располагаем их сверху вниз. Затем «Sheet2» располагаем под «Sheet1». Не внизу дашборда, а под «Sheet1». Как бы накладываем на нижнюю часть «Sheet1». Сразу может не получиться. Потренируйтесь. Если что-то не получилось, то работает сочетание Ctrl+Z для отмены последнего действия. Аналогично «Sheet3» и «Sheet4». И тут выясняется, что они настолько плотно садятся на дашборд, что не видно графиков и столбцов.
Комбинируем исходя из своего чувства прекрасного.
Тут всё просто – нажимаем дискетку в меню слева сверху:
Именуем наш «Workbook» и жмём «Save».
Резюме
Получилось сделать крутейшую визуализацию.
Вы заметили: если на дашборде в фильтрах справа выбрать управляющего, то сразу на всех графиках выделиться именно он. Круто!
Инструмент первые миллион строк исходников позволяет визуализировать бесплатно.
А про выбор управляющего – используйте дашборд!
P.S. Чуть не забыл. А как же визуализация «ТОП-10 управляющих по доходности»
Всё закрываем. Открываем заново. Присоединяемся ко второму файлу. Создаём страницу. Как делали только что.
Смотрим в левый столбец. Перетаскиваем поле «Week profit, %» из «Dimensions» в «Measures».
Двойным нажатием добавляем «Date» и «Week profit, %». Нам такой формат даты не годится. Подводим мышку к правому краю синего овала вокруг «YEAR(Дата)». Жмём треугольничек всплывающего меню и выбираем формат «Day», тот вариант что пониже.
Хватаем мышкой объект «PAMM account name» слева вверху и перетаскиваем его правее и ниже в «Marks» на иконку «Color» см. скриншот ниже. Это мы попросили Tableau использовать цветовую раскраску разных «ПАММ-счет» на графике.
Выбираем «Add all members»
Теперь магия … барабанная дробь … в правой части экрана нажимаем на иконку с кружочками:
Снова перетаскиваем «PAMM account name» в «Marks» на иконку «Color». И случается чудо!
Самый большой круг на графике – это максимальная доходность. Выкладываем чудо на https://public.tableau.com как уже делали только что. Получаем https://goo.gl/JxmUjC
Благодарю за чтение! Жду конструктивный фидбэк!