Glosario de Tableau: 7 conceptos fundamentales

Autor: | Última modificación: 30 de mayo de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Dentro del mundo de plataformas de exploración y visualización de datos, Tableau destaca por la variedad de herramientas que implementa. Cada una de ellas facilita el desarrollo de un procesamiento de los macrodatos; por ello, es una de las herramientas más populares y empleadas dentro del mundo Big Data.

Si quieres saber más sobre sus funciones y desempeño, en este post, te expondremos siete conceptos fundamentales de Tableau para comprenderlo mejor.

Parámetros

Los parámetros son valores dinámicos que pueden reemplazar valores constantes en los cálculos de Tableau. Dichos valores pueden ser de tipo numérico, texto, fecha o booleano. Además, podrás definir un dato como un valor único, una lista o un rango.

Panel de análisis

La función del panel de análisis de Tableau te servirá para organizar y clasificar los datos en función de sus características. Gracias a su carácter personalizado, optimiza los resultados del análisis.

Su servicio consta de cinco componentes principales que categorizan y esquematizan de forma automática la información según las opciones instauradas.

Campos calculados

Los campos calculados en Tableau son nuevos campos (medidas o dimensiones) que se crean a partir de los que ya existen. Con Tableau tendrás acceso a una serie de funciones para hacer cálculos que te mencionamos a continuación:

  • Funciones para números.
  • Funciones para cadenas.
  • Funciones para fechas.
  • Funciones de conversión de tipo.
Pestaña para crear campos calculados en Tableau.

Clústeres

Los clústeres consisten en agrupar información analizada en un conjunto. Además, los diversos clústeres que puedes crear te permiten distinguir de forma rigurosa grupos en un diagrama de dispersión en función de las medidas que sean de tu interés.

Esta herramienta ayuda a personalizar los datos visualizados gracias a que el análisis de clústeres se divide por marcas y color según su similitud.

Finalmente, los clústeres en Tableau sirven para organizar los datos en tiempo real por medio de los múltiples gráficos que ofrece la plataforma, como tablas, líneas, mapas y gráfico de puntos, entre otros.

Líneas y bandas de referencia

Esta herramienta te permite analizar la información a través de líneas y bandas de referencias que se pueden aplicar a la tabla completa, por cada sección o por cada celda, según el objetivo de tu análisis.
Por otra parte, su valor puede ser una constante, un parámetro o una agregación de una métrica existente. Esta herramienta del panel de análisis cuenta con las opciones “Línea de constante” y “Línea de promedio”, que te permiten añadir una o varias líneas de referencia a la vista.

Pestaña para editar línea de referencia, banda o cuadro en Tableau.

Pronóstico en Tableau

Si tu análisis quiere arrojar resultados en cuanto al tiempo, esta herramienta es ideal. Gracias a ella, podrás generar de forma automática un modelo de pronóstico en estos gráficos que dependen del tiempo.
Esta herramienta te permite configurar la duración del pronóstico, los datos que vas a utilizar para hacerlo y el intervalo de confianza que se mostrarán.

Pronóstico en Tableau.

Cálculos de tablas rápidas

Los cálculos de tablas rápidas en Tableau constan de cálculos rápidos que se realizan sobre las métricas que hay en la vista. De esta manera, su implementación es bastante sencilla.

En efecto, consiste en hacer clic en el botón derecho sobre la métrica que quieras estudiar; a partir de allí se desplegará un menú y debes seleccionar la opción de «Cálculo de tabla rápido».
Por otra parte, también podrás realizarlos a través de fórmulas; sin embargo, la programación automática para la realización de estas tablas rápidas en Tableau es bastante confiable.

  • Cálculos YTD.
  • Tasa de crecimiento compuesto.
  • Porcentaje total.

Aprende más sobre el Big Data

En este artículo has podido conocer siete de los conceptos fundamentales de Tableau y cuál es su desempeño en un análisis de datos realizado en esta plataforma. Sin embargo, ¡todavía queda mucho más por aprender sobre esta y las demás herramientas que te ofrece el Big Data!

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