¿Cómo funciona la personalización de datos en Tableau?

| Última modificación: 3 de julio de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

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En el mundo actual del Big Data, la personalización de la información es uno de los factores más importantes para destacar el valor de los datos como potenciador dentro de la inteligencia empresarial. Por ello, la personalización de datos en Tableau se convierte en una de las herramientas predilectas para esta tarea.

Gracias a este conjunto de herramientas y a las posibilidades de análisis que ofrece Tableau como plataforma de exploración y visualización de datos, durante años ha logrado encabezar la lista de las plataformas más usadas para la visualización del Big Data. Por ello, en este post, te exponemos cómo funciona la personalización de datos en Tableau.

Personalización de datos en los campos calculados

El primer factor para llevar a cabo la personalización de datos en Tableau consiste en crear campos calculados. Estos son nuevos campos (medidas o dimensiones) que se crean a partir de los que ya existen. Los campos calculados de Tableau te permitirán clasificar y, por tanto, analizar los datos de manera más clara y efectiva.

Opción de crear campo calculado para la personalización de datos en Tableau.

Para crear estos campos y generar la personalización de datos en Tableau, debes dirigirte al panel “Datos”, ubicar la opción de “Dimensiones” y dar clic en el menú desplegable para seleccionar “Crear campo calculado”. Inmediatamente, se abrirá una ventana en la que podrás desarrollar un conjunto de funciones que te facilitarán la gestión de datos.

  • Funciones para números en Tableau: dentro de este tipo de funciones podrás realizar operaciones numéricas para personalizar los datos por medio de lenguajes como ZN (expresión) o ROUND (number, [decimals]).
  • Funciones para cadenas en Tableau: con esta clase de operaciones podrás modificar datos en cadenas como SPLIT (cadena, delimitador, número de token) o LEFT (cadena, caracteres_numéricos).
LEFT ("Tableau",3)="Tab"
  • Funciones para fechas en Tableau: gracias a estas funciones se pueden agilizar procesos del manejo de datos de fechas, algunos de los sistemas que puedes implementar son  DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week]) o DAY(#2004-04-12#).
  • Funciones de conversión de tipo en Tableau: con esta opción podrás implementar funciones como FLOAT (expresión) o INT (expresión).

Cada una de estas funciones te ayudará a clasificar y administrar los datos de manera rápida, por lo que ahorrarás tiempo y trabajo en la gestión de la información. En conclusión, estas herramientas de personalización de datos en Tableau te facilitarán el manejo asertivo de los datos y de sus resultados una vez completada la visualización.

Expresiones LOD

Las expresiones LOD (level of detail) te permiten decirle a Tableau exactamente a qué nivel de detalle quieres que se agregue una medida, independientemente del detalle que esté mostrando en la vista.

Expresión LOD

INCLUDE

La cláusula INCLUDE te permite añadir una dimensión al nivel de agregación de la medida, además de las que ya tienes a la vista. Es decir, podrás añadir especificaciones al cálculo y, por tanto, la medida será más detallada.

EXCLUDE

La cláusula EXCLUDE te permitirá quitar una dimensión al nivel de agregación de la medida que se muestra en la vista. Es decir, se quita detalle y la medida es más agregada.

FIXED

La cláusula FIXED te permite fijar el nivel de agregación de la medida, independientemente de las dimensiones que se muestran en la vista.

En este post, te hemos explicado cómo funciona la personalización de datos en Tableau, cada uno de sus componentes y sus tareas. Ahora podrás poner a prueba tus habilidades de gestión de datos implementando esta herramienta de modificación de datos y experimentando con sus resultados en la visualización de la información.

Sin embargo, aún queda mucho más por aprender del Big Data y sus sistemas, por ello, desde KeepCoding te ofrecemos el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning, con el que complementarás tus conocimientos de los macrodatos. ¡Apúntate ya!

Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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