Guida di Tableau Prep

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, useremo la funzione DATEDIFF. Questa funzione considera tre argomenti: la parte della data, la data di inizio e la data di fine. Poiché vogliamo conoscere i giorni che intercorrono tra questi eventi, useremo la parte della data "giorno". Le nostre date di inizio e fine sono riportate nell’insieme di dati come Data prima infrazione e Data seconda infrazione.

2. Il calcolo è:

   Tempo trascorso tra le infrazioni = DATEDIFF('day', [1st Infraction Date], [2nd Infraction Date])

3. Possiamo tracciare un grafico a barre con l’ID conducente. Nota che sette conducenti non hanno commesso una seconda infrazione, quindi ci sono sette nulli.

   

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, creeremo un grafico a dispersione di Importo prima sanzione e Importo seconda sanzione. Portando l’ID conducente nello spazio Dettagli sulla scheda indicatori, possiamo creare un indicatore per ciascun conducente.

2. Per aggiungere una linea di tendenza, utilizza la scheda Analisi nel riquadro di sinistra e visualizzerai una linea di tendenza lineare. Passando sopra la linea di tendenza, possiamo notare che il valore R quadrato è praticamente nullo, e il valore p è decisamente superiore a qualsiasi limite per rilevanza. Possiamo stabilire che non c’è correlazione tra la prima e la seconda sanzione.

   Se dovessimo usare questo grafico a dispersione in una dashboard, la linea di tendenza dovrebbe essere rimossa.

Quando vogliamo approfondire l’analisi, potresti dover creare dei calcoli.

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, dobbiamo aggiungere le multe per entrambe le infrazioni in un unico campo. Poiché alcuni driver potrebbero non aver commesso una seconda infrazione, dobbiamo usare la funzione nulla con valore zero ZN per trasformare qualsiasi nullo per l’Importo seconda sanzione in zeri. In caso contrario, verranno restituiti valori Null se non è presente una seconda sanzione.

2. Il calcolo è:

   Importo totale pagato = [1st Fine Amount] + ZN([2nd Fine Amount])

3. Possiamo quindi tenere traccia dell’Importo totale pagato per ogni ID conducente e applicare filtri al grafico a barre.

1. Per rispondere a ciò in Tableau Desktop, dobbiamo svolgere un calcolo IF più ricercato, confrontando se il primo e il secondo tipo di infrazione sono gli stessi. Se lo sono, vogliamo assegnare il valore "1". Se non sono gli stessi, assegneremo "2". Poiché siamo interessati solo a più tipi di infrazione, a qualsiasi altro risultato, ad esempio un secondo tipo di infrazione Null, verrà assegnato "1".

2. Il calcolo è:

   Numero dei tipi di infrazione =

   IF [1st Infraction Type]=[2nd Infraction Type] THEN 1 
   ELSEIF [1st Infraction Type]!= [2nd Infraction Type] THEN 2 
   ELSE 1 END

3. Possiamo quindi tenere traccia del Numero dei tipi di infrazione per ogni ID conducente e applicare filtri al grafico a barre.

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, non possiamo semplicemente dividere l’importo totale della sanzione per due, dato che alcuni conducenti hanno commesso una sola infrazione. Inoltre, non possiamo calcolare la sanzione media per conducente e fare la media di quei valori, poiché la media delle medie può portare ad incongruenze. Dobbiamo invece calcolare l’importo totale pagato dai conducenti che non hanno mai frequentato la scuola guida e poi dividere per il numero totale di infrazioni associate a tali sanzioni.

   1. Per prima cosa, dobbiamo determinare quali conducenti hanno commesso una seconda infrazione. Possiamo sfruttare il fatto che tutti i campi relativi a "2a" non saranno presenti informazioni se non c’è stata una seconda infrazione e iniziare a impostare il calcolo:

      IFNULL([2nd Infraction Type], 'no')

      Questa operazione restituirà un tipo di infrazione se esiste, o "no" se non si è verificata una seconda infrazione.

   2. Poi, dobbiamo trasformare queste informazioni nel numero di infrazioni, 1 o 2. Se il risultato del nostro calcolo IFNULL è "no", allora dobbiamo segnalare che il conducente ha ricevuto una sola sanzione. Ogni altri risultato deve essere contrassegnato come avente due sanzioni. Il calcolo è:

      Numero di infrazioni =

      IF IFNULL([2nd Infraction Type], 'no') = 'no' THEN 1 
      ELSE 2 
      END

   3. Ora dobbiamo considerare l’importo totale della sanzione. Come per la domanda 3 di cui sopra, aggiungeremo la prima e la seconda sanzione, con una funzione ZN sulla seconda. Tuttavia, poiché vogliamo che questo venga calcolato a livello dell’intero insieme di dati, è una buona pratica specificare le aggregazioni, SUM, nel calcolo stesso. Il calcolo è: 

      SUM([1st Fine Amount]) + SUM( ZN([2nd Fine Amount]) )

   4. Per riunire tutto insieme, prenderemo questo importo totale della sanzione e la divideremo per il nostro nuovo campo calcolato Numero di infrazioni, al fine di determinare l’importo medio della sanzione:

      Sanzione media = ( SUM([1st Fine Amount]) + SUM( ZN([2nd Fine Amount]) ) ) / SUM([Number of Infractions])

2. Dobbiamo anche filtrare i conducenti che hanno frequentato la scuola guida, ma queste informazioni sono memorizzate in due campi.

   1. Tableau è molto efficiente nei calcoli numerici. Lo scriveremo con i numeri per ottimizzare il più possibile le prestazioni. Per combinare questi due campi, creeremo un calcolo per ognuno di essi che dice "Sì = 1" e "No = 0" (nullo dovrebbe anche essere = 0, per i conducenti senza seconda infrazione). Sommando il risultato di questi calcoli, qualsiasi conducente con un valore complessivo di 0 non è mai andato alla scuola guida (e un valore di 1 o 2 rappresenta quante volte è andato). Possiamo quindi filtrare per mantenere solo i driver con un valore di 0.

   2. Questa volta, useremo un’istruzione CASE invece di IF. Operano in modo molto simile, ma hanno una sintassi diversa. L’inizio del calcolo dovrebbe apparire così:

      CASE [1st Traffic School]
      WHEN 'Yes' THEN 1
      WHEN 'No' THEN 
      ELSE 0
      END

   3. E successivamente faremo la stessa cosa per la seconda scuola guida. Possiamo aggiungere entrambi i pezzi nello stesso calcolo avvolgendo ogni istruzione case tra parentesi e aggiungendo un più tra di essi. Rimuovendo alcune delle interruzioni di riga, apparirà così:

      Numero di presenze a scuola guida =

      (CASE [1st Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)
      +
      (CASE [2nd Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)
      

   4. Se trasciniamo Numero di presenze a scuola guida nell’area Dimensioni del riquadro Dati (sopra la linea), i valori da 0 a 2 diventeranno distinti.

   5. Ora, se filtriamo su Numero di presenze a scuola guida, possiamo selezionare solo lo 0, sapendo che otterremo i conducenti che non hanno mai frequentato la scuola guida.

3. Per rispondere alla domanda originale, porteremo semplicemente Sanzione media allo spazio Testo della scheda Indicatori.

   Poiché abbiamo inserito le aggregazioni nel calcolo, l’aggregazione nella pillola sarà AGG e non possiamo cambiarla. È ciò che ci aspettavamo.

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, come abbiamo fatto con il primo insieme di dati, useremo la funzione DATEDIFF . Questa funzione richiede una data di inizio e una data di fine. Queste informazioni sono presenti nei nostri dati, ma tutte in un unico campo. Dobbiamo estrarle in due campi.

   1. Creare due campi calcolati in via preliminare:

      Data 1a infrazione = IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Infraction Date] END

      Data 2a infrazione = IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Infraction Date] END

   2. Poiché vogliamo essere sicuri che entrambi questi valori siano disponibili per essere confrontati per ogni conducente, dobbiamo fissarli al livello di ID conducente.

      Nota: non ci credi? Prova ad eseguire un calcolo DATEDIFF con questi due campi così come sono: Tempo trascorso tra le infrazioni = DATEDIFF('day', [1st Infraction Date], [2nd Infraction Date])
      Otterrai risultati nulli ovunque, perché Tableau sta cercando di confrontare attraverso una struttura di dati che assomiglia a questa:
      
      Qui, la riga che conosce la prima data non conosce la seconda data, e viceversa. Per aggirare questo problema, useremo un’espressione Livello di dettaglio FIXED per forzare queste prime e seconde date ad essere correlate dall’ID conducente.

   Modifica ciascun calcolo come segue:

   Data 1a infrazione = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Infraction Date] END ) }

   Data 2a infrazione = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Infraction Date] END ) }

   Nota: il calcolo IF originale deve essere aggregato quando incorporato in un’espressione LOD. Possiamo usare qualsiasi aggregazione di base che conservi il valore della data (quindi aggregazioni come SUM, AVG, o MIN work, ma non CNT o CNTD).

   Nota: questi calcoli possono anche essere creati in Tableau Prep Builder. Per maggiori informazioni sulle espressioni LOD in Prep, consulta Creare calcoli Level of Detail, di classificazione e di sezione.

   3. Ora possiamo creare il calcolo DATEDIFF come segue:

      Tempo trascorso tra le infrazioni = DATEDIFF('day', [1st Infraction Date], [2nd Infraction Date])

      • Se vogliamo visualizzare le settimane o i mesi, basta modificare la parte della data (attualmente 'day').

      • Sarebbe anche possibile creare un unico calcolo per l’intera operazione posizionando direttamente i calcoli FIXED all’interno di DATEDIFF: 

        DATEDIFF ( 'day', 
        { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Infraction Date] END ) },
        { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Infraction Date] END ) }
        )

   4. Traccia Tempo trascorso tra le infrazioni in Colonne e ID conducente in Righe.

I risultati saranno identici a quello con la struttura dei dati trasformati tramite UnPivot

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, useremo una logica molto simile alla domanda precedente. Useremo il Numero infrazione per identificare se una data riga corrisponde alla prima o alla seconda infrazione, poi estraiamo l’ammontare della sanzione appropriata.

   1. Se vogliamo creare solo un grafico a dispersione, possiamo saltare la parte di LOD e usare il calcolo IF :

      1a - Importo sanzione = IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Fine Amount] END

      2a - Importo sanzione = IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Fine Amount] END

   2. Tuttavia, se volessimo confrontare e vedere la differenza di importo tra la prima e la seconda sanzione per un singolo conducente, incontreremo lo stesso problema nullo delle date. Non può nuocere includere questi calcoli in un LOD FIXED , quindi potrebbe essere utile farlo fin dall’inizio:

      1a - Importo sanzione = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Fine Amount] END ) }

      2a - Importo sanzione = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Fine Amount] END ) }

      Questi calcoli possono anche essere creati in Tableau Prep Builder. Per maggiori informazioni sulle espressioni LOD in Prep, consulta Creare calcoli Level of Detail, di classificazione e di sezione.

   3. Crea un grafico a dispersione con Importo 1a sanzione in Colonne e Importo 2a sanzione in Righe, quindi visualizza una linea di tendenza lineare come in precedenza.

I risultati saranno identici a quello con la struttura dei dati trasformati tramite UnPivot

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, la struttura dei dati in forma pivot è ideale. Tutto quello che dobbiamo fare è estrarre l’ID conducente e l’importo della sanzione in un grafico a barre. L’aggregazione predefinita è già SUM, quindi l’importo totale pagato dal conducente verrà tracciato automaticamente.

I risultati saranno identici a quello con la struttura dei dati trasformati tramite UnPivot

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, la struttura dei dati in forma pivot è ideale. Dobbiamo solo estrarre l’ID conducente e un Conteggio distinti del tipo di infrazione come grafico a barre, e otterremo la risposta.

I risultati saranno identici a quello con la struttura dei dati trasformati tramite UnPivot

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, non possiamo semplicemente dividere l’importo totale della sanzione per due, dato che alcuni conducenti hanno commesso una sola infrazione. Inoltre, non possiamo calcolare la sanzione media per conducente e fare la media di quei valori, poiché la media delle medie può portare ad incongruenze. Dobbiamo invece calcolare l’importo totale pagato dai conducenti che non hanno mai frequentato la scuola guida e poi dividere per il numero totale di infrazioni associate a tali sanzioni.

   1. Per prima cosa, dobbiamo determinare quali conducenti hanno commesso una seconda infrazione. Possiamo sfruttare il fatto che la Data seconda infrazione sarà nulla se non c’è stata una seconda infrazione e iniziare a impostare il calcolo:

      IFNULL(STR([2nd Infraction Date]), 'no')

      Questa operazione restituirà la data della seconda infrazione se esiste, o "no" se non si è verificata una seconda infrazione.

      Nota: la parte STR di questo calcolo è necessaria perché IFNULL  richiede la coerenza del tipo di dati nelle sue argomentazioni. Poiché vogliamo restituire la stringa "no" per i valori nulli, abbiamo bisogno di convertire anche la data in una stringa.

   2. Poi, dobbiamo trasformare queste informazioni nel numero di infrazioni, 1 o 2. Se il risultato del nostro calcolo IFNULL è "no", allora dobbiamo segnalare che il conducente ha ricevuto una sola sanzione. Ogni altri risultato deve essere contrassegnato come avente due sanzioni. Il calcolo è:

      Numero di infrazioni =

      IF IFNULL(STR([2nd Infraction Date]), 'no')= 'no' THEN 1 
      ELSE 2 
      END
      

   3. Ora dobbiamo considerare l’importo medio della sanzione. Abbiamo già un solo campo per Importo sanzione. Dobbiamo solo dividerlo per il nostro nuovo campo Numero di infrazioni, comprendendo entrambi in SUM: 

      Sanzione media = (SUM([Fine Amount]) / SUM([Number of Infractions])

2. Dobbiamo anche filtrare i conducenti che hanno frequentato la scuola guida. Sembra che potremmo usare il campo Scuola di traffico e filtrare su Scuola di traffico = no. Tuttavia, in questo modo il filtro verrebbe applicato in base alle infrazioni non associate alla scuola guida, non ai conducenti che non hanno mai frequentato la scuola guida. Se un conducente ha frequentato la scuola guida per un’infrazione ma non per l’altra, non vogliamo che nessuna delle due infrazioni sia considerata qui: il conducente ha frequentato la scuola guida e quindi non è adatto per i parametri della domanda.

   Vogliamo filtrare tutti i conducenti che hanno frequentato la scuola guida. In termini di dati, vogliamo filtrare tutti gli automobilisti che hanno un "Sì" per la Scuola guida in qualsiasi riga, indipendentemente dall’infrazione a cui è associata. Costruiamo i nostri calcoli in più fasi, utilizzando una semplice visualizzazione per tenere traccia di ciò che sta accadendo:

   1. In primo luogo, vogliamo sapere se un conducente ha un "Sì" per la scuola guida. Trascina l’ID conducente in Righe e Scuola guida in Colonne. Otterremo una tabella di testo con il testo del segnaposto "Abc" che indica i valori rilevanti per ogni conducente.

   2. Successivamente, vogliamo costruire un calcolo che identificherà se il valore della Scuola guida è "Sì". La prima fase del calcolo è:

      Scuola guida frequentata = CONTAINS([Traffic School), 'Yes')

      Se portiamo Scuola guida frequentata nello spazio Colore nella scheda Indicatori vediamo che assegna accuratamente etichette "Falso" per ogni indicatore nella colonna "No", e "Vero" per ogni indicatore nella colonna "Sì".

      

   3. Tuttavia, ciò che vogliamo veramente è questa informazione a livello di conducente, non l’infrazione. Un’espressione LOD è un adattamento naturale quando si cerca di calcolare un risultato ad un diverso livello di dettaglio rispetto alla struttura di base dei dati. La faremo diventare un’espressione LOD FIXED . Ma, come sappiamo, la porzione di espressione aggregata di un LOD deve essere aggregata. In precedenza, abbiamo usato MIN. Funzionerà qui? Modificheremo il calcolo in modo che diventi: 

      Scuola guida frequentata = { FIXED [Driver ID] : MIN( CONTAINS([Traffic School], 'Yes'))}

      

      Con quel cambiamento applicato nella visualizzazione, vediamo il contrario di ciò che vogliamo. Tutti i conducenti che hanno un "No" sono contrassegnati come "Falso" su tutta la scheda. Invece, vogliamo che il "Sì" sia "Vero" per ogni registro per tale conducente. Cosa ci fa il MIN qui? Sta scegliendo la prima risposta in ordine alfabetico, cioè "No".

   4. E se lo cambiassimo in MAX? Prenderebbe l’ultima risposta in ordine alfabetico? Modificheremo il calcolo in modo che diventi: 

      Scuola guida frequentata = { FIXED [Driver ID] : MAX ( CONTAINS( [Traffic School], 'Yes') ) }

      

      Eccola qui: se un conducente ha un "Sì" in qualsiasi punto dei dati, sono contrassegnati come "Vero" per aver frequentato la scuola guida, anche sull’infrazione che non ha coinvolto la scuola guida.

   5. Se portiamo la Scuola guida frequentata allo spazio Filtri e selezioniamo solo "Falso", ci rimarranno solo i conducenti che non hanno mai frequentato la scuola guida.

3. Per rispondere alla domanda originale, con il nostro filtro corretto, porteremo semplicemente Sanzione media allo spazio Testo della scheda Indicatori. Poiché abbiamo inserito le aggregazioni nel calcolo, l’aggregazione nel campo sarà AGG e non possiamo cambiarla. È ciò che ci aspettavamo.

I risultati saranno identici a quello con la struttura dei dati trasformati tramite UnPivot

1. Per rispondere in Tableau Desktop, useremo la funzione DATEDIFF . Questa funzione richiede una data di inizio e una data di fine. Queste informazioni sono presenti nei nostri dati, ma tutte in un unico campo. Dobbiamo estrarle in due campi. Poiché vogliamo essere sicuri che entrambi questi valori siano disponibili per essere confrontati per ogni conducente, dobbiamo fissarli al livello di ID conducente.

   1. Per trovare la data della prima infrazione, usiamo il calcolo:

      1ª infrazione = { FIXED [Driver ID] : MIN ( [Infraction Date] ) } 

   2. Ci occuperemo della seconda infrazione in più passaggi.

      1. Per iniziare, dobbiamo considerare solo le date maggiori della prima data:

         IF [Infraction Date] > [1st Infraction] THEN [Infraction Date] END

      2. Ma questo ci darà tutte le infrazioni dopo la prima, e noi vogliamo solo la seconda. Quindi vogliamo la data inferiore. Includi il tutto in MIN:

         MIN( IF [Infraction] : [1st Infraction] THEN [Infraction Date] END )

      3. Vogliamo anche ricalcolare la data della seconda infrazione per ogni conducente. È qui che entrano in gioco le espressioni LOD. Risolveremo la questione al livello di ID conducente:

         2ª infrazione = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [Infraction Date] > [1st Infraction] THEN [Infraction Date] END ) }

   3. E ora possiamo creare il calcolo DATEDIFF :

      Tempo trascorso tra le infrazioni = DATEDIFF('day', [1st Infraction], [2nd Infraction])

I risultati saranno identici a quelli con le altre due strutture dei dati.

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, useremo una logica molto simile alla domanda precedente. Useremo i campi Prima infrazione e Seconda infrazione che abbiamo creato per la prima domanda, per identificare se una data riga corrisponde alla prima o alla seconda infrazione, poi estraiamo l’ammontare della sanzione appropriata.

   1. Se vogliamo creare solo un grafico a dispersione, possiamo saltare la parte di LOD e usare un calcolo IF :

      1a - Importo sanzione = IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END

      2a - Importo sanzione = IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END

   2. Tuttavia, se vogliamo confrontare e vedere la differenza di importo tra la prima e la seconda sanzione per un singolo conducente, ci imbatteremmo in problemi con i nulli, come nella prima struttura dei dati. Non può nuocere includere questi calcoli in un LOD FIXED, quindi potrebbe essere utile farlo fin dall’inizio:

      1a - Importo sanzione = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END ) }

      2a - Importo sanzione = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [2ndInfraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END ) }

I risultati saranno identici a quelli con le altre due strutture dei dati.

1. Per rispondere in Tableau Desktop, dobbiamo prima riflettere sul metodo solo per LOD. Entrambi i metodi che utilizzano Tableau Prep filtrano i record che non sono la prima o la seconda infrazione per un conducente. Il metodo LOD in Tableau Desktop mantiene tutti i dati. Questo significa che se dovessimo creare un viz di SUM(Importo pagato) per ID conducente, la versione solo per Tableau Desktop mostrerà importi più alti per i driver con più di due infrazioni. Per ottenere un valore di Importo totale pagato dai dati completi che corrisponde agli altri metodi, invece di utilizzare il campo originale Importo sanzione, dobbiamo sommare la prima e la seconda sanzione come abbiamo fatto con la prima struttura dei dati.

2. Usando i campi che abbiamo creato per la domanda 2, aggiungeremo i due importi delle sanzioni. ZN  è necessario per evitare un risultato nullo per tutti i conducenti che hanno commesso una sola infrazione. Il calcolo è: 

   Importo totale pagato = [1st Fine Amount] + ZN([2nd Fine Amount])

I risultati saranno identici a quelli con le altre due strutture dei dati.

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, non possiamo semplicemente estrarre un ID conducente e un Conteggio distinti del tipo di infrazione. Poiché questo insieme di dati presenta infrazioni oltre la seconda, alcuni conducenti possono avere più di due tipi di infrazioni. Per abbinare i risultati con gli altri metodi, dobbiamo limitare l’ambito di applicazione solo alle prime due infrazioni.

2. Possiamo estrarre i tipi della prima e seconda infrazione, inserirli in espressioni LOD per renderli FIXED al conducente, quindi utilizzare un calcolo IF per contare i tipi:

   1. 1a - Tipo infrazione = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Infraction Type] END ) }

   2. 2a - Tipo infrazione = { FIXED [Driver ID] : MIN ( IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Infraction Type] END ) }

   3. Numero dei tipi di infrazione =

      IF [1st Infraction Type] = [2nd Infraction Type] THEN 1 
      ELSEIF [1st Infraction Type] != [2nd Infraction Type] THEN 2
      ELSE 1 END 

      Nota: è anche possibile creare molti di questi calcoli come un unico campo, annidando i calcoli iniziali direttamente nel calcolo più grande. In questo caso, il calcolo combinato assomiglierebbe a questo:
      IF
{FIXED [Driver ID] : MIN(IF [1st Infraction]=[Infraction Date] THEN [Infraction Type] END)}
=
{FIXED [Driver ID] : MIN(IF [2nd Infraction]=[Infraction Date] THEN [Infraction Type] END)}
THEN 1

ELSEIF
{FIXED [Driver ID] : MIN(IF [1st Infraction]=[Infraction Date] THEN [Infraction Type] END)}
!=
{FIXED [Driver ID] : MIN(IF [2nd Infraction]=[Infraction Date] THEN [Infraction Type] END)}
THEN 2

ELSE 1
END
      
      Al quale è un po' più difficile da dare un senso, ma funziona se lo si preferisce. (Nota che le interruzioni di riga e alcuni spazi non influenzano l’interpretazione di un calcolo da parte di Tableau.)

3. Possiamo quindi tenere traccia del Numero dei tipi di infrazione per ogni ID conducente e applicare filtri al grafico a barre.

I risultati saranno identici a quelli con le altre due strutture dei dati.

1. Per rispondere a questa domanda in Tableau Desktop, non possiamo semplicemente dividere l’importo totale della sanzione per due, dato che alcuni conducenti hanno commesso una sola infrazione. Inoltre, non possiamo calcolare la sanzione media per conducente e fare la media di quei valori, poiché la media delle medie può portare ad incongruenze. Dobbiamo invece calcolare l’importo totale pagato dai conducenti che non hanno mai frequentato la scuola guida e poi dividere per il numero totale di infrazioni associate a tali sanzioni.

   1. Per prima cosa, dobbiamo determinare quali conducenti hanno commesso una seconda infrazione. Possiamo sfruttare il fatto che tutti i campi relativi a "2a" non saranno presenti informazioni se non c’è stata una seconda infrazione e iniziare a impostare il calcolo:

      IFNULL([2nd Infraction Type], 'no')

      Questa operazione restituirà un tipo di infrazione se esiste, o "no" se non si è verificata una seconda infrazione.

   2. Poi, dobbiamo trasformare queste informazioni nel numero di infrazioni, 1 o 2. Se il risultato del nostro calcolo IFNULL è "no", allora dobbiamo segnalare che il conducente ha ricevuto una sola sanzione. Ogni altri risultato deve essere contrassegnato come avente due sanzioni. Il calcolo è:

      Numero di infrazioni =

      IF IFNULL([2nd Infraction Type], 'no') = 'no' THEN 1
      ELSE 2
      END

   3. Per l’importo totale pagato, possiamo utilizzare il calcolo della domanda 3. Per riunire tutto insieme, prenderemo questo importo totale della sanzione e la divideremo per il nostro nuovo campo calcolato Numero di infrazioni, al fine di determinare l’importo medio della sanzione:

      Sanzione media = SUM([Total Amount Paid]) / SUM([Number of Infractions])

2. Dobbiamo anche filtrare i conducenti che hanno frequentato la scuola guida. Poiché questo insieme di dati contiene alcuni conducenti con una terza o quarta infrazione, non possiamo usare lo stesso metodo della struttura dei dati in forma pivot. Seguiremo invece lo stesso metodo dei dati non in forma pivot, qui riassunti:

   1. In primo luogo, abbiamo bisogno di costruire due calcoli per identificare se la prima e la seconda infrazione ha coinvolto o meno la scuola guida: 

      1a - Scuola guida = { FIXED [Driver ID] : MIN (IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Traffic School] END ) }

      2a - Scuola guida = { FIXED [Driver ID] : MIN (IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Traffic School] END ) }

   2. Poi aggiungeremo questi valori per ottenere il numero complessivo di presenze alle scuole guida: 

      Numero di presenze a scuola guida =

      (CASE [1st Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)
      +
      (CASE [2nd Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)

   3. Se trasciniamo il Numero di presenze a scuola guida nell’area Dimensioni del riquadro Dati, i valori da 0 a 2 diventano discreti.

   4. Ora, se filtriamo su Numero di presenze a scuola guida, possiamo selezionare solo lo 0, sapendo che otterremo i conducenti che non hanno mai frequentato la scuola guida.

3. Per rispondere alla domanda originale, porteremo semplicemente Sanzione media allo spazio Testo della scheda Indicatori. Poiché abbiamo inserito le aggregazioni nel calcolo, l’aggregazione nel campo sarà AGG e non possiamo cambiarla. È ciò che ci aspettavamo.

I risultati saranno identici a quelli con le altre due strutture dei dati.

Infrazioni del conducente

• Tempo trascorso tra le infrazioni = DATEDIFF('day', [1st Infraction Date], [2nd Infraction Date])

• Importo totale pagato = [1st Fine Amount] + ZN([2nd Fine Amount])

• Numero dei tipi di infrazione = IF [1st Infraction Type]=[2nd Infraction Type] THEN 1 ELSEIF [1st Infraction Type]!= [2nd Infraction Type] THEN 2 ELSE 1 END

• Numero di infrazioni = IF IFNULL([2nd Infraction Type], 'no') = 'no' THEN 1 ELSE 2 END

• Sanzione media = ( SUM([1st Fine Amount]) + SUM( ZN([2nd Fine Amount]) ) ) / SUM([Number of Infractions])

• Numero di presenze a scuola guida = (CASE [1st Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END) + (CASE [2nd Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)

Infrazioni del conducente in forma pivot

• 1ª infrazione = {FIXED [Driver ID] : MIN(IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Infraction Date] END)}

• 2ª infrazione = {FIXED [Driver ID] : MIN(IF [Infraction Number] = "2nd" THEN [Infraction Date] END)}

• Tempo trascorso tra le infrazioni = DATEDIFF('day', [1st Infraction], [2nd Infraction])

• 1a - Importo sanzione = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [Infraction Number] = "1st" THEN [Fine Amount] END ) }

• Numero di infrazioni = IF IFNULL(STR([2nd Infraction]), 'no')= 'no' THEN 1 ELSE 2 END

• Sanzione media = SUM([Fine Amount])/SUM([Number of Infractions])

• Scuola guida frequentata = { FIXED [Driver ID] : MAX( CONTAINS([Traffic School], 'Yes'))}

Infrazioni del conducente LOD

• 1ª infrazione = {FIXED [Driver ID] : MIN([Infraction Date])}

• 2ª infrazione = { FIXED [Driver ID] : MIN( IF [Infraction Date] > [1st Infraction] THEN [Infraction Date] END ) }

• Tempo trascorso tra le infrazioni = DATEDIFF('day', [1st Infraction], [2nd Infraction])

• 1a - Importo sanzione = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END ) }

• 2a - Importo sanzione = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Fine Amount] END ) }

• Importo totale pagato = [1st Fine Amount] + ZN([2nd Fine Amount])

• 1a - Tipo infrazione = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Infraction Type] END ) }

• 2a - Tipo infrazione = {FIXED [Driver ID] : MIN( IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Infraction Type] END ) }

• Numero dei tipi di infrazione = IF [1st Infraction Type]=[2nd Infraction Type] THEN 1 ELSEIF [1st Infraction Type]!= [2nd Infraction Type] THEN 2 ELSE 1 END

• Numero di infrazioni = IF IFNULL([2nd Infraction Type], 'no') = 'no' THEN 1 ELSE 2 END

• Sanzione media = SUM ([Total Amount Paid]) / SUM([Number of Infractions])

• 1a - Scuola guida = {FIXED [Driver ID] : MIN (IF [1st Infraction] = [Infraction Date] THEN [Traffic School] END ) }

• 2a - Scuola guida = {FIXED [Driver ID] : MIN (IF [2nd Infraction] = [Infraction Date] THEN [Traffic School] END ) }

• Numero di presenze a scuola guida = (CASE [1st Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END) + (CASE [2nd Traffic School] WHEN 'Yes' THEN 1 WHEN 'No' THEN 0 ELSE 0 END)