Help bij Tableau Cloud

Tableau Agent doet zijn best om de bedoeling van uw vragen en de context van uw data en uw bedrijf te begrijpen. Maar als Tableau Agent niet over data beschikt die zijn geoptimaliseerd voor AI, kunnen er fouten optreden.

In dit artikel worden enkele stappen beschreven die u kunt nemen om de beste resultaten te behalen met Tableau Agent.

Algemene informatie

Schone, goed gemodelleerde data gebruiken

Rommelige data zijn lastig te analyseren en Tableau Agent is gericht op analyse, niet op het opschonen of voorbereiden van data.

• Wel doen: Schoon uw rommelige data op en bereid ze voor voordat u deze analyseert. Probeer uw data op te schonen met Tableau Agent in Tableau Prep(Link wordt in een nieuw venster geopend).

  • Niet doen: Verwachten dat een analyseagent de data voorbereidt.

• Wel doen: Relaties gebruiken in datamodellering.

  • Niet doen: Joins coderen

  • Niet doen: Datacombinaties gebruiken

• Wel doen: Gecertificeerde databronnen gebruiken en deze bijwerken voor AI-verbruik.

• Wel doen: Onnodige velden verbergen. Als een gebruiker er geen visualisatie mee mag bouwen, is het beter als de agent de data niet ziet.

Duidelijke veldnamen en beschrijvingen gebruiken

Tableau Agent begrijpt data niet op dezelfde manier als mensen. Zonder goede namen en beschrijvingen kan Tableau Agent een veld verkeerd interpreteren. Zorg dat de agent niet hoeft te raden hoe de data in een analyse passen.

• Wel doen: Unieke, beschrijvende en volledige veldnamen gebruiken.

  • Niet doen: Een veldnaam laten staan op 'Leeftijd' als het 'Leeftijd bij sluiten van case' zou kunnen zijn

  • Niet doen: Afkortingen of dubbelzinnige velden laten staan, zoals 'P_ID' of 'Name'

• Wel doen: Een beschrijving opgeven die definieert wat het veld is.

• Wel doen: De zakelijke context en verwachte synoniemen opnemen.

  • Niet doen: Ervan uitgaan dat al uw gebruikers altijd naar de officiële naam van het veld verwijzen

• Wel doen: Beschrijven hoe het veld doorgaans in analyses wordt gebruikt en waarin het verschilt van vergelijkbare velden.

  • Niet doen: Beschrijvingen kopiëren en in vergelijkbare velden plakken

• Wel doen: De beschrijvingen voor standaard Salesforce-velden bijhouden.

• Wel doen: Eventuele unieke bedrijfslogica of data-afwijkingen documenteren (zoals hoe null-waarden moeten worden geïnterpreteerd of wanneer 'Factuurdatum' moet worden gebruikt in plaats van 'Aankoopdatum').

Berekende velden vooraf definiëren

Hoewel Tableau Agent kan helpen bij het maken van berekeningen via natuurlijke taal, is het belangrijk om op de juiste en duidelijke wijze om een berekening te vragen. Anders kan een onjuiste berekening het resultaat zijn.

• Wel doen: Van tevoren veelgebruikte berekeningen maken ten behoeve van consistentie en nauwkeurigheid.

Veldeigenschappen opgeven

De agent vertrouwt op veldeigenschappen als een soort analytische vangrails. Standaard of verkeerd geconfigureerde eigenschappen kunnen tot tegenvallende analytische resultaten leiden.

• Wel doen: Veldrollen (dimensies en meetwaarden) en datatypen (zoals datum, numeriek, Booleaans) verifiëren.

  • Niet doen: Een veld, zoals Postcode, als een numeriek veld (meetwaarde) laten staan als het als een kenmerk (dimensie) moet worden beschouwd.

  • Niet doen: Datums opslaan als tekst.

• Wel doen: Een standaardaggregatie instellen.

  • Niet doen: Ervan uitgaan dat de gebruiker of agent weet dat het gemiddelde moet worden gebruikt met 'eenheidsprijs' in plaats van som

Checklist voor AI-gereedheid

Gebruik deze checklist voor best practices bij het voorbereiden van uw gepubliceerde databron en werkmappen voor AI-gebruik.

Modelstructuur

Data opschonen

Relaties in plaats van joins

Geen datacombinatie

Velden

Veldnamen zijn specifiek en contextgevoelig

Alle velden hebben bruikbare en unieke beschrijvingen

Onnodige velden zijn verborgen

Er bestaan al veelgebruikte of verwachte berekeningen

Velden hebben de juiste eigenschappen: rol, datatype, standaardaggregatie