Elegir el tipo de cálculo adecuado

Se aplica a: Tableau Cloud, Tableau Desktop, Tableau Server

El tipo de cálculo que elija depende de las necesidades de su análisis, de la pregunta que desee responder y del trazado de su visualización.

¿Qué cálculo es adecuado para su análisis?

No siempre resulta fácil elegir el tipo de cálculo que debe utilizar para su análisis. A la hora de tomar una decisión, tenga en cuenta las preguntas y los ejemplos siguientes.

Nota: Este contenido se publicó originalmente en el blog de Tableau. Consulte A Handy Guide to Choosing the Right Calculation for Your Question(El enlace se abre en una ventana nueva) (Una guía práctica para elegir el cálculo adecuado para su pregunta) para leerlo.

¿Expresión básica o cálculo de tabla?

Pregunta 1:

¿Ya dispone de todos los valores de datos que necesita en la visualización?

Si la respuesta es sí: puede utilizar un cálculo de tabla.
Si la respuesta es no: utilice un cálculo básico.

Ejemplo:

Tenga en cuenta las dos siguientes visualizaciones. La visualización de la izquierda es un gráfico de barras que muestra las ventas totales por país/región. La visualización de la derecha también muestra las ventas por país/región, pero las ventas no se han desagregado.

¿Cómo podría calcular el percentil 90 de las ventas para cada visualización?

El gráfico de barras de la izquierda se agrega mediante SUM. Por lo tanto, no hay suficientes detalles en esta vista para usar un cálculo de tabla. Puede usar una expresión de agregación básica para calcular el percentil 90 de las ventas para cada país en este ejemplo mediante la fórmula siguiente:

PERCENTILE([Sales], .90)

Esto da como resultado un valor para el percentil 90 por país como una etiqueta para cada barra.

Sin embargo, el gráfico de la derecha incluye un valor de datos por cada pedido de ventas. Se muestra una distribución más amplia y los datos inusuales. Hay suficientes detalles en esta vista para usar un cálculo de tabla.

Puede calcular el percentil 90 de las ventas para cada país usando una banda de distribución (equivalente a un cálculo de tabla). En esta visualización hay más contexto.

Ambos cálculos llegan a los mismos valores, pero la información que obtiene de cada cálculo difiere en el nivel de detalle (la cantidad de datos) de la visualización.

¿Expresión básica o expresión de nivel de detalle?

Si no dispone de todos los datos que necesita para la visualización, es preciso que el cálculo pase a través de la fuente de datos. Esto implica que debe usar un cálculo básico o una expresión de nivel de detalle.

Si respondió no a la pregunta 1, plantéese esta pregunta:

Pregunta 2:

¿La granularidad de su pregunta concuerda con la de la visualización o con la de la fuente de datos?

Si la respuesta es sí: utilice una expresión básica.
Si la respuesta es no: utilice una expresión de nivel de detalle.

Ejemplo

Observe la visualización siguiente. Muestra el percentil 90 de las ventas de todos los pedidos en cada país.

Este ejemplo usa la fuente de datos Sample-Superstore que se suministra con Tableau. Si conoce la fuente de datos Sample-Superstore, sabrá que hay una fila de datos por ID de pedido. Por lo tanto, la granularidad de la fuente de datos es el ID de pedido. La granularidad de la visualización, no obstante, es País.

Si desea saber cuál es el valor del percentil 90 de las ventas para los pedidos en cada país en el nivel de ID de pedido de granularidad, puede usar la siguiente expresión de nivel de detalle:

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

Después puede cambiar en la vista el campo por agregar en el percentil 90.

Para ello, haga clic en el campo desplegable y seleccione Medida > Percentil > 90.

El siguiente diagrama muestra cómo la expresión de nivel de detalle funciona en este caso:

Los datos empiezan completamente agregados en SUM(Sales) y después bajan al nivel de detalle de Country: SUM(Sales) at Country.
Se aplica el cálculo de nivel de detalle y los datos adquieren mayor granularidad: SUM(Sales) at Country + Order ID.
>Se agrega el cálculo de nivel de detalle al percentil 90: PCT90(SUM(Sales) at Country + Order ID)

El resultado es la siguiente:

¿Cálculo de tabla o expresión de nivel de detalle?

Cuando deba elegir entre un cálculo de tabla o un cálculo de nivel de detalle, el proceso es muy similar a elegir entre un cálculo de tabla y una expresión básica. Hágase las siguientes preguntas:

¿Ya dispone de todos los valores de datos que necesita en la visualización?

Si la respuesta es Sí: utilice un cálculo de tabla.
Si la respuesta es No, pregúntese: ¿La granularidad de su pregunta concuerda con la granularidad de la visualización o la granularidad de la fuente de datos? Si la respuesta es no: utilice un cálculo de nivel de detalle.

Solo cálculos de tabla

En algunos escenarios solo funcionan los cálculos de tabla. Pueden ser:

Jerarquización
Recurrencia (p. ej., totales acumulativos)
Cálculos móviles (p. ej., promedios corridos)
Cálculos entre filas (p. ej., cálculos entre períodos)

Si su análisis precisa alguno de estos escenarios, utilice un cálculo de tabla.

Ejemplo

Observe la visualización siguiente. Muestra el precio de cierre medio de varios valores entre septiembre de 2014 y septiembre de 2015.

Si desea ver el número de veces que el precio de cierre ha excedido su valor de cierre récord hasta la fecha, debe usar un cálculo de tabla, concretamente un cálculo recurrente.

¿Por qué? Esto se debe a que los cálculos de tabla pueden dar como resultado varios valores para cada división de datos (celda, panel, tabla), mientras que las expresiones básicas y de nivel de detalle solo pueden dar como resultado un valor único para cada división o agrupación de datos.

Para calcular el número de veces que el precio de cierre excede su precio de cierre récord para cada valor, hay varios pasos que debe seguir.

Debe tener en cuenta todos los valores anteriores antes de saber si ha alcanzado un nuevo valor de cierre récord. Para hacerlo, puede usar una función RUNNING_MAX. Por ejemplo, tenga en cuenta el siguiente cálculo computado mediante Day (en toda la tabla), titulado Record to Date (récord hasta la fecha):
```
RUNNING_MAX(AVG([Close]))
```
A continuación, puede marcar los días en que el récord se superó mediante el siguiente cálculo computado mediante Day (en toda la tabla), titulado Count Days Record Broken (contar días registro superado):
```
IF AVG([Close]) = [Record to Date] 
THEN 1 
ELSE 0 
END
```
Finalmente, puede contar estos días usando el siguiente cálculo computado mediante Day (en toda la tabla)
```
RUNNING_SUM([Count Days Record Broken])
```
Cuando añade el campo calculado final a la vista en lugar de Avg(Close), obtendrá algo parecido a lo siguiente: