Auswählen des richtigen Berechnungstyps

Anwendungsbereich: Tableau Cloud, Tableau Desktop, Tableau Server

Der von Ihnen ausgewählte Berechnungstyp hängt von Ihren Analyseanforderungen, der zu beantwortenden Frage und dem Layout Ihrer Visualisierung ab.

Welche Berechnung eignet sich für Ihre Analyse?

Die Auswahl des für Ihre Analyse zu verwendenden Berechnungstyps ist nicht immer einfach. Berücksichtigen Sie bei Ihrer Entscheidung die folgenden Fragen und Beispiele.

Hinweis: Dieser Inhalt wurde zuerst im Tableau-Blog veröffentlicht. Sie finden ihn unter A Handy Guide to Choosing the Right Calculation for Your Question(Link wird in neuem Fenster geöffnet) (Eine praktische Anleitung zum Auswählen der richtigen Berechnung für Ihre Frage).

Grundlegender Ausdruck oder Tabellenberechnung?

Frage 1:

Verfügen Sie bereits über alle Datenwerte, die Sie für die Visualisierung benötigen?

Wenn die Antwort ja lautet: Sie können eine Tabellenberechnung verwenden.
Wenn die Antwort nein lautet: Verwenden Sie eine einfache Berechnung.

Beispiel:

Sehen Sie sich die folgenden zwei Visualisierungen an. Die Visualisierung auf der linken Seite ist ein Balkendiagramm, in dem der Gesamtumsatz pro Land/Region angezeigt wird. Die Visualisierung auf der rechten Seite zeigt zudem den Umsatz pro Land/Region, der Umsatz wurde jedoch disaggregiert.

Wie können Sie das 90. Perzentil des Umsatzes für jede dieser Visualisierungen berechnen?

Das Balkendiagramm auf der linken Seite wird durch SUM aggregiert. Die Details in der Ansicht sind für die Verwendung einer Tabellenberechnung daher nicht ausreichend. Sie können einen grundlegenden Aggregatausdruck verwenden, um das 90. Perzentil des Umsatzes für jedes Land in diesem Beispiel zu berechnen. Verwenden Sie dazu die folgende Formel:

PERCENTILE([Sales], .90)

Dies ergibt einen Wert für das 90. Perzentil pro Land als eine Beschriftung für jeden Balken.

Das Diagramm auf der linken Seite enthält jedoch einen Datenwert für jeden Auftrag. Es werden eine größere Verteilung und Ausreißer angezeigt. Die Details in der Ansicht sind für die Verwendung einer Tabellenberechnung ausreichend.

Sie können das 90. Perzentil des Umsatzes für jedes Land berechnen, indem Sie ein Verteilungsband (Äquivalent zu einer Tabellenberechnung) verwenden. In dieser Visualisierung ist mehr Kontext vorhanden.

Beide Berechnungen führen zu denselben Werten. Ihre gewonnenen Erkenntnisse unterscheiden sich jedoch auf Basis der Detailgenauigkeit (der Datenmenge) in der Visualisierung.

Grundlegender Ausdruck oder LOD-Ausdruck (Detailgenauigkeit)?

Wenn Sie nicht über alle Daten verfügen, die Sie für die Visualisierung benötigen, muss Ihre Berechnung die Datenquelle durchlaufen. Demzufolge müssen Sie eine einfache Berechnung oder einen LOD-Ausdruck verwenden.

Wenn Sie auf Frage 1 mit nein geantwortet haben, sollten Sie sich Folgendes fragen:

Frage 2:

Stimmt die Granularität Ihrer Frage mit der Granularität der Visualisierung oder der Granularität der Datenquelle überein?

Wenn die Antwort ja lautet: Verwenden Sie einen grundlegenden Ausdruck.
Wenn die Antwort nein lautet: Verwenden Sie einen LOD-Ausdruck (Detailgenauigkeit).

Beispiel

Sehen Sie sich die folgende Visualisierung an. Sie zeigt das 90. Perzentil des Umsatzes für alle Aufträge in jedem Land an.

In diesem Beispiel wird die Datenquelle "Sample-Superstore" verwendet, die in Tableau integriert ist. Wenn Sie mit der Datenquelle "Sample-Superstore" vertraut sind, wissen Sie möglicherweise, dass eine Datenzeile pro "Order ID" vorhanden ist. Demzufolge ist "Order ID" die Granularität der Datenquelle. Die Granularität der Visualisierung ist jedoch "Country".

Mit dem folgenden LOD-Ausdruck können Sie herausfinden, wie der 90. Perzentilwert des Umsatzes für Aufträge in jedem Land und die Detailgenauigkeit auf Bestell-ID-Ebene lauten:

 {INCLUDE [Order ID] : SUM([Sales])}

Sie können das Feld anschließend ändern, um das 90. Perzentil in der Ansicht zu aggregieren.

Klicken Sie dazu auf das Dropdown-Menü des Felds, und wählen Sie Kennzahl > Perzentil > 90 aus.

Im folgenden Diagramm wird veranschaulicht, wie der LOD-Ausdruck in diesem Fall funktioniert.

Die Daten sind anfangs bei SUM(Sales) vollständig aggregiert und werden dann auf Detailgenauigkeit auf Landebene angezeigt: SUM(Sales) at Country.
Die LOD-Berechnung wird angewendet, und die Daten erhalten eine höhere Granularität: SUM(Sales) at Country + Order ID.
>Die LOD-Berechnung wird zum 90. Perzentil aggregiert: PCT90(SUM(Sales) at Country + Order ID)

Das Ergebnis lautet wie folgt:

Tabellenberechnung oder LOD-Ausdruck (Detailgenauigkeit)?

Die Auswahl zwischen einer Tabellenberechnung und einer LOD-Berechnung ähnelt sehr stark der Auswahl zwischen einer Tabellenberechnung und einem grundlegenden Ausdruck. Stellen Sie sich die folgenden Fragen:

Verfügen Sie bereits über alle Datenwerte, die Sie für die Visualisierung benötigen?

Wenn diese Antwort ja lautet, dann verwenden Sie eine Tabellenberechnung.
Wenn die Antwortet nein lautet, sollten Sie sich Folgendes fragen: Stimmt die Granularität Ihrer Frage mit der Granularität der Visualisierung oder der Granularität der Datenquelle überein? Wenn die Antwort nein lautet: Verwenden Sie eine LOD-Berechnung.

Nur Tabellenberechnungen

Es gibt Situationen, in denen nur eine Tabellenberechnung die Aufgabe erfüllen kann. Dazu zählen:

Rangfolge
Rekursion (z. B. kumulative Gesamtwerte)
Gleitende Berechnungen (z. B. gleitende Mittelwerte)
Zeilenübergreifende Berechnungen (z. B. Periode vs. Periodenberechnungen)

Verwenden Sie eine Tabellenberechnung, wenn für Ihre Analyse eines dieser Szenarien erforderlich ist.

Beispiel

Sehen Sie sich die folgende Visualisierung an. Sie zeigt den durchschnittlichen Schlusskurs für verschiedene Aktien zwischen September 2014 und September 2015.

Wenn Sie nachvollziehen möchten, wie oft der Schlusskurs den zugehörigen Bilanzschlusskurs bis heute überschritten hat, müssen Sie eine Tabellenberechnung verwenden, und zwar insbesondere eine rekursive Berechnung.

Warum? Tabellenberechnungen können mehrere Werte für jeden Datenteilbereich (Zelle, Bereich, Tabelle) ausgeben. Demgegenüber können grundlegende und LOD-Ausdrücke nur einen einzelnen Wert für jeden Datenteilbereich oder jede Datengruppierung ausgeben.

Sie müssen einige Schritte durchführen, um zu berechnen, wie oft der Schlusskurs den zugehörigen Bilanzschlusskurs für jede Aktie überschritten hat.

Sie müssen alle vorherigen Werte berücksichtigen, um zu sehen, ob Sie einen neuen maximalen Schlusswert erreicht haben. Dazu können Sie die Funktion RUNNING_MAX verwenden. Die folgende Berechnung wurde mit "Day" (tabellenübergreifend) berechnet und heißt Record to Date:
```
RUNNING_MAX(AVG([Close]))
```
Als Nächstes können Sie die Tage hervorheben, an denen die Bilanz nicht eingehalten wurde. Verwenden Sie dazu die folgende Berechnung, die mit "Day" (tabellenübergreifend) berechnet wurde und Count Days Record Broken heißt:
```
IF AVG([Close]) = [Record to Date] 
THEN 1 
ELSE 0 
END
```
Abschließend können Sie diese Tage mit der folgenden Berechnung zählen, die mithilfe von "Day" (tabellenübergreifend) berechnet wurde:
```
RUNNING_SUM([Count Days Record Broken])
```
Wenn Sie anstelle von Avg(Close) der Ansicht das endgültige berechnete Feld hinzufügen, wird in etwa Folgendes angezeigt: