Guida di Tableau Desktop e Web authoring

Se apri una cartella di lavoro creata prima che fossero disponibili le relazioni (prima della versione 2020.2), l’origine dati potrebbe avere un aspetto diverso. Se erano presenti tabelle unite in join o unificate, vengono visualizzate come una singola tabella logica denominata Dati migrati. Fai doppio clic per visualizzare le tabelle sottostanti: sono ancora presenti e l’analisi continuerà a funzionare come previsto.

Tieni presente che quando utilizzi solo la tabella Dati migrati, il riquadro Dati si comporta in modo più simile alle versioni precedenti di Tableau Desktop.

Puoi anche correlare le nuove tabelle direttamente alla tabella Dati migrati per estendere il modello di dati.

Dopo aver aggiunto le relazioni al modello di dati, il riquadro Dati viene aggiornato al nuovo layout, con le dimensioni e le misure mantenute all’interno di ogni tabella, e la tabella Dati migrati viene visualizzata come una singola tabella unificata.

Per creare un’origine dati di tabelle correlate, connettiti ai dati e trascina una tabella nel canvas. Trascina una seconda tabella. Se possibile, verrà formata automaticamente una relazione. Se Tableau non è in grado di rilevare i campi correlati, ti verrà richiesto di selezionarli manualmente.

Il canvas che viene visualizzato è un nuovo livello del modello di dati in cui puoi correlare le tabelle tra loro. Il trascinamento di tabelle aggiuntive le aggiunge al modello di dati. Il noodle mostra quali tabelle sono correlate.

Le relazioni possono essere basate su campi calcolati. Puoi anche specificare come confrontare i campi usando gli operatori quando definisci la relazione.

Aggiungere join

Per creare un join, fai doppio clic su una tabella per aprire il canvas di join (anche denominato livello fisico) e quindi trascina una tabella per creare un join. L’esperienza per la creazione di join è la stessa delle versioni precedenti di Tableau: puoi impostare una clausola di join (incluso un calcolo, se necessario) e configurare il tipo di join.

Dopo aver chiuso il canvas di join, la tabella nel canvas della relazione (anche denominato livello logico) contiene un’icona di join per indicare il join sottostante. Ciò è dovuto al fatto che un join unisce le tabelle per formare una singola nuova tabella. Le tabelle correlate rimangono distinte.

Aggiungere unioni

Per aggiungere unioni, trascina Nuova unione. Le unioni, come i join, uniscono effettivamente i dati e mostrano un’icona nel livello logico. È consigliabile rinominare sempre le unioni, o qualsiasi tabella con nomi poco chiari, utilizzando un nome più significativo.

Per qualsiasi relazione, sono disponibili opzioni per le prestazioni e campi correlati. Tableau sceglie automaticamente i valori predefiniti sicuri per queste opzioni. Tuttavia, se conosci esattamente le caratteristiche dei dati, la modifica di queste opzioni può fornire a Tableau ulteriori informazioni su come configurare al meglio i join automatici durante l’analisi. L’impostazione delle opzioni di cardinalità e integrità referenziale fornisce a Tableau ulteriori informazioni su come ottimizzare le query.

Cardinalità

La cardinalità indica se i record dei campi di collegamento sono univoci o meno. Se più libri possono avere lo stesso autore, ma ogni autore è elencato una sola volta nella tabella degli autori, la cardinalità per AuthID sarà Molti per i libri e Uno per l’autore tra queste due tabelle. Questa impostazione influisce sul modo in cui Tableau gestisce l’aggregazione prima o dopo il join.

Integrità referenziale

L’integrità referenziale indica se un record in una tabella ha o meno una relazione in un’altra tabella. Se ogni libro ha un autore, Libro dispone di integrità referenziale rispetto ad Autore. Se non tutti gli autori hanno un libro, Autore non dispone di integrità referenziale rispetto a Libro. Questa impostazione influisce sul modo in cui Tableau sceglie un tipo di join e gestisce i record non corrispondenti.

Pagina Origine dati

Prima di passare a una scheda Foglio, puoi notare che la vista della griglia di dati (in basso) mostra solo i campi di una tabella alla volta. Se facciamo clic su un’altra tabella, vedremo i dati che contiene. Non è possibile avere una visione d’insieme perché i dati correlati non vengono riuniti finché non vengono utilizzati in un’analisi. Per il momento, i dati rimangono in ogni tabella e vengono pertanto visualizzati in base alla tabella.

Se facciamo clic su una tabella con un join o un’unione sottostante, vediamo i dati uniti, con gli eventuali valori Null che possono contenere.

Riquadro Dati

Facendo clic su un foglio, puoi notare che il riquadro Dati è diverso rispetto alle versioni precedenti di Tableau. Invece dell’organizzazione principale di dimensioni e misure, ora è focalizzato sulle tabelle. Ogni tabella dispone di una propria suddivisione per dimensioni e misure, indicata da questa riga. Se lo desideri, puoi ancora eseguire il raggruppamento in base alle cartelle.

Numero di record e Conteggio

Non è inoltre disponibile alcun campo Numero di record. Ciò è dovuto al fatto che il concetto di numero di record è cambiato. Non esiste un singolo numero di record per l’origine dati. Ogni tabella dispone di un campo Conteggio, che può essere considerato un numero di record locale per tale tabella.

Per avere un’idea del numero di record per più tabelle contemporaneamente, puoi utilizzare Nomi misura e Valori misura oppure selezionare più campi di conteggio e utilizzare la funzionalità Mostra per creare una vista.

Possiamo eseguire alcuni calcoli per rendere questo insieme di dati un po' più amichevole. Innanzitutto, possiamo creare un calcolo per il nome completo dell’autore, che riunisce nome e cognome. Creeremo un calcolo chiamato Nome autore che è composto semplicemente dal nome, da uno spazio e dal cognome. Puoi notare che questo calcolo rimane nella tabella Autore perché utilizza solo campi di tale tabella.

[First Name] + " " + [Last Name]

Quando effettuiamo una vendita, il relativo importo è una combinazione del prezzo (fissato dall’editore e specifico per l’edizione o il codice ISBN) e dell’eventuale sconto applicato al momento della vendita. Pertanto, il calcolo Importo vendite sarà prezzo per 1 meno lo sconto. Puoi osservare che stiamo usando la funzione ZN (Zero Null) per gestire le vendite senza sconti, in modo da non ottenere valori Null. Questo calcolo viene posizionato nell’area condivisa nella parte inferiore del riquadro Dati, in quanto utilizza i campi di più tabelle. Anche i calcoli aggregati verranno posizionati nella parte inferiore del riquadro Dati.

[Price] * (1-ZN([Discount]))

Creeremo un insieme per i libri per identificare se appartengono a una serie. Nella tabella Libro, fai clic con il pulsante destro del mouse su Titolo e seleziona Crea > Insieme. Denominiamo l’insieme In una serie. Nella scheda Condizione, scegli Per campo con Nome serie, Conteggio, pari a >= 1.

Nella tabella Edizione, il campo Formato è piuttosto dettagliato, con informazioni sui tascabili di largo consumo e di alta qualità. Talvolta questi dettagli sono utili, ma in altri casi vogliamo generalizzare tra copertina rigida e tascabile. Fai clic con il pulsante destro del mouse sul campo Formato nel riquadro Dati e seleziona Crea > Gruppo. Lo chiameremo Copertina. Fai clic tenendo premuto CTRL per selezionare tutti gli elementi tranne Copertina rigida e quindi fai clic su Raggruppa. Il nome del gruppo viene automaticamente evidenziato e possiamo denominarlo Tascabile.

Come nel caso del calcolo Nome autore, gli elementi appena creati sono rilevanti all’interno di una singola tabella e pertanto rimangono all’interno di tali tabelle nel riquadro Dati.

Join

Esaminiamo i dati uniti tramite join. Nella vista creata tramite join, osserviamo i dati sottostanti di un indicatore.

Questa finestra di dialogo Visualizza dati contiene due schede: Riepilogo e Dati completi.

• Ci sono molte righe per lo stesso libro: probabilmente si tratta di duplicati causati da tutti i join.

Per gestire la duplicazione, modificheremo l’aggregazione nel campo ISBN della vista in Conteggio (valori univoci). Ricorda che dovremo tenere presente questa duplicazione in quasi tutti gli scenari analitici e risolverla aggregando i dati, filtrandoli o strutturando la vista nel modo corretto.

Relazione

Esaminiamo la struttura della nostra origine dati correlata e diamo un’occhiata a ciò che accade con il join. Nella vista correlata, osserviamo i dati sottostanti di un indicatore.

Possiamo vedere che anche in questo caso la finestra di dialogo Visualizza dati contiene due schede, ma questa volta è presente la scheda Edizione invece di Dati completi. Ogni tabella utilizzata nella vista ha la propria scheda.

• C’è un raddoppiamento delle righe per questo libro: sappiamo che i join possono causare la duplicazione e che la tabella Libro in questa origine dati è in realtà la tabella Libro unita con Informazioni e Premio.

Possiamo creare una vista con Titolo e Nome premio e scorrere verso il basso per indagare. Senza dubbio, The Mallemaroking ha vinto due premi. Sarebbe meglio correlare queste tabelle anziché unirle tramite join.

Torniamo alla scheda Origine dati, quindi rimuoviamo la tabella Premi dal join e correliamola. Ora non dobbiamo più preoccuparci del problema della duplicazione per questa origine dati.

Diamo un’occhiata agli autori con cui lavoreremo. Utilizzando l’origine dati correlata, trasciniamo Nome autore e Nome serie in Righe.

Poiché le origini dati correlate escludono i dati non corrispondenti nelle tabelle che contengono solo dimensioni, possiamo concentrarci sui dati di nostro interesse. Possiamo vedere che sono presenti sette autori, due dei quali hanno scritto per due serie. Se non desideri visualizzare solo i valori corrispondenti, puoi ripristinare i valori non corrispondenti (in modo più simile al comportamento legacy) accedendo al menu Analisi > Layout tabella e selezionando Mostra righe vuote.

Per i dati uniti tramite join, sappiamo che c’è una duplicazione a causa del join e sappiamo anche che alcuni autori sono associati a più serie. Per tale motivo, non possiamo semplicemente cambiare l’aggregazione, utilizzando ad esempio MIN o MAX, perché perderemmo le informazioni relative agli autori con opere in più serie.

Quello che vogliamo veramente è il numero di eventi per ogni serie, visualizzati in base all’autore. Si tratta di un caso classico per le espressioni Level of Detail (LOD). Creiamo un calcolo Eventi serie:

{FIXED [Series Name] : MIN ([Book Tour Events])}

Puoi notare che viene utilizzato MIN per gestire la duplicazione degli eventi per una singola serie.

Se ora trasciniamo questo nuovo campo in Colonne anziché il campo degli eventi originale, otterremo i valori corretti.

Per i dati correlati, non abbiamo avuto bisogno di fare niente di tutto questo. Le relazioni sono sufficientemente intelligenti da comprendere il livello di dettaglio nativo e il modo in cui la tabella Autore è correlata alle tabelle Libro e Informazioni e alla tabella Serie, nonché da unire tramite join e aggregare correttamente la misura Eventi a Nome autore, il tutto senza dover scrivere calcoli LOD.