Guía de Tableau para iniciarte

| Última modificación: 17 de abril de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

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En este post, te presentaremos una concisa guía de Tableau para iniciarte en la plataforma más empleada en el mundo de la visualización de datos. De esta manera, podrás conocer las principales características y funciones de esta herramienta para después poner en práctica tus destrezas.

Guía de Tableau

Para empezar esta guía de Tableau, te compartiremos los principales objetivos de esta plataforma de exploración y visualización de datos. Primero, deberás saber cómo trabaja y lo que persigue para después implementarla.
Tableau te ayuda a ver tus datos de forma clara y eficiente para que, a través de estos, puedas sacar tus propias conclusiones y, posteriormente, tomar decisiones al respecto. Precisamente, uno de sus principales objetivos busca capacitar a las personas para que puedan hacer un propio dashboard de su información y lograr la visualización de datos.

Finalmente, Tableau es la herramienta más reconocida en el mundo de la exploración y visualización de datos gracias a la ayuda y crecimiento que genera dentro del Big Data al convertir la información almacenada en una experiencia dinámica e interactiva.

Conexión de datos

En primer lugar, se deben extraer los datos con los que se realizará la gestión. Para ello, te diriges a la ventana de inicio de Tableau Desktop y a partir de allí, seleccionarás un origen de datos. Dentro de las opciones se encuentran:

  1. Ficheros: Excel, Access, ficheros de texto, etc. Estos los seleccionarás desde el mismo ordenador.
  2. Bases de datos relacionales: SQL Server, Oracle, PostgreSQL, etc.
  3. Bases de datos en la nube: Google BigQuery, Google Analytics, Salesforce, etc. Para insertar uno de ellos, la plataforma te pedirá un Login In.

Simplificación y ordenación de datos

Ahora, deberás explorar el entorno de trabajo de Tableau Desktop. A continuación, te compartimos la información de manera ilustrativa:

¿Cómo trabajar tus datos?

Una vez se reconoce la interfaz de Tableau y se tienen preparados los datos que se analizarán, deberás tener clara la ruta de manipulación de la información, A continuación, te compartimos una serie de cuestiones que debes considerar para llevarla a cabo de manera efectiva:

  1. Definición de objetivos deseados.
  2. Selección de KPIs adecuadas.
  3. Medición de resultados.
  4. Análisis de datos.
  5. Implementación de mejoras.

Tipos de datos

Para continuar con el proceso de visualización de datos, deberás tener en cuenta el tipo de datos a los que pertenece tu información, de manera que después puedas identificar la mejor opción para ilustrarlos.

Visualización de datos

Este es el último paso para implementar Tableau de manera efectiva. Finalmente, el objetivo de la plataforma reside en representar visualmente la información estudiada.

Para crear una vista debes arrastrar los campos a los contenedores de filas o columnas. Después, para añadir información a la vista creada arrastras campos a los contenedores de Páginas, Filtros o Marcas.
Por ejemplo, si planeas usar la pestaña de Marcas. Dentro de esta podrás escoger el tipo de gráfico que prefieras como barras, cuadros, pirámides, etc. Posteriormente, podrás seleccionar las características para dicho gráfico como el color, la forma, la etiqueta, el detalle y la descripción emergente.

Algunas recomendaciones

  • Explora la interfaz de la plataforma y haz uso de la ayuda de autocapacitación que brinda.
  • Practica con cada una de sus herramientas, versiones y posibilidades para capacitarte en su funcionamiento y a futuro tomar mejores decisiones.
  • Pon en consideración cuál sería la mejor forma para plasmar la información y sus conclusiones.
  • Recuerda que el principal objetivo de Tablaeu es transformar la información a un lenguaje visual comprensible. Por tanto, apunta a gráficos sencillos y legibles.

Sigue aprendiendo con KeepCoding

Por medio de esta guía de Tableau has comprendido las funciones básicas para iniciarte en esta plataforma de exploración y visualización de datos.

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Sandra Navarro

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

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