Help voor Tableau Desktop en webauthoring

Als u een werkmap opent die is gemaakt voordat er relaties beschikbaar waren (vóór versie 2020.2), kan uw databron er anders uitzien. Als er samengevoegde of verenigde tabellen waren, worden deze weergegeven als één logische tabel met de naam Gemigreerde data. Dubbelklik om de onderliggende tabellen te zien. Die zijn er nog steeds, en uw analyse gedraagt zich nog steeds zoals verwacht.

Houd er rekening mee dat als u alleen de tabel Gemigreerde data gebruikt, het deelvenster Data zich meer gedraagt als eerdere versies van Tableau Desktop.

U kunt zelfs nieuwe tabellen rechtstreeks aan de tabel Gemigreerde data koppelen om het datamodel uit te breiden.

Zodra u relaties aan het datamodel hebt toegevoegd, wordt het deelvenster Data bijgewerkt naar de nieuwe lay-out, waarbij de dimensies en metingen binnen elke tabel behouden blijven en de tabel Gemigreerde data wordt weergegeven als één samengevoegde tabel.

Als u een databron van gerelateerde tabellen wilt samenstellen, maakt u verbinding met uw data en sleept u een tabel naar het canvas. Sleep een tweede tabel. Als er een relatie mogelijk is, ontstaat deze automatisch. Als Tableau de gerelateerde velden niet kan detecteren, wordt u gevraagd deze zelf te selecteren.

Het canvas dat u ziet, is een nieuwe laag van het datamodel waarin u tabellen aan elkaar kunt relateren. Door extra tabellen tevoorschijn te slepen worden ze aan het datamodel toegevoegd. De noedel laat zien welke tabellen gerelateerd zijn.

Relaties kunnen worden gebaseerd op berekende velden. U kunt ook opgeven hoe velden moeten worden vergeleken door operators te gebruiken terwijl u de relatie definieert.

Joins toevoegen

U kunt een join maken door op een tabel te dubbelklikken om het join-canvas te openen (ook wel de fysieke laag genoemd). Vervolgens sleept u een tabel om een join te maken. Het maken van joins is dezelfde ervaring als in eerdere versies van Tableau: u kunt een JOIN-component instellen, zo nodig inclusief een berekening, en het type join configureren.

Zodra u het join-canvas sluit, bevat de tabel op het relatiecanvas (ook wel de logische laag genoemd) een join-pictogram om de onderliggende join aan te geven. Dit komt doordat een join de tabellen samenvoegt tot één nieuwe tabel. Gerelateerde tabellen blijven van elkaar onderscheiden.

Verenigen toevoegen

Voeg verenigen toe door een nieuwe vereniging te slepen. Verenigingen voegen de data samen, net als joins, en tonen een pictogram op de logische laag. We raden aan om verenigen (of tabellen met onduidelijke namen) altijd een zinnige nieuwe naam te geven.

Voor elke relatie zijn er prestatieopties en gerelateerde velden. Tableau kiest automatisch veilige standaardwaarden voor deze opties. Als u echter zeker bent van de kenmerken van uw data, kan het wijzigen van deze opties Tableau meer informatie geven over hoe automatische joins tijdens de analyse het beste kunnen worden geconfigureerd. Door de opties voor kardinaliteit en referentiële integriteit in te stellen krijgt Tableau meer informatie over het optimaliseren van query's.

Kardinaliteit

Kardinaliteit geeft aan of de koppelende veldrecords uniek zijn. Als meerdere boeken dezelfde auteur kunnen hebben, maar elke auteur slechts één keer in de auteurstabel wordt vermeld, is de kardinaliteit voor AuthID tussen deze twee tabellen voor boeken 'Veel' en voor auteur 'Eén'. Deze instelling heeft invloed op de manier waarop Tableau de aggregatie voor of na de join verwerkt.

Referentiële integriteit

Referentiële integriteit geeft aan of een record in de ene tabel gegarandeerd een relatie heeft in een andere tabel. Als elk boek een auteur heeft, heeft Boek referentiële integriteit ten opzichte van Auteur. Als niet elke auteur een boek heeft, heeft Auteur geen referentiële integriteit ten opzichte van Boek. Deze instelling heeft invloed op de manier waarop Tableau een join-type kiest en niet-gematchte records verwerkt.

De pagina Databron

Voordat we naar een werkbladtabblad gaan, moet u er rekening mee houden dat de onderstaande datarasterweergave de velden van slechts een tabel tegelijk weergeeft. Als we naar een andere tabel klikken, zien we de data van die tabel. Er is geen totaaloverzicht, omdat gerelateerde data pas bij elkaar worden gebracht als ze in een analyse worden gebruikt. Voorlopig blijven de data in elke tabel staan en worden ze dus per tabel weergegeven.

Als we op een tabel klikken met een onderliggende join of vereniging, zien we die samengevoegde data met eventuele nullwaarden, als die er zijn.

Het deelvenster Data

Wanneer u op een werkblad klikt, valt het u misschien op dat het deelvenster Data er anders uitziet dan in eerdere versies van Tableau. In plaats van een primaire ordening van dimensies en metingen is deze nu gericht op tabellen. Elke tabel heeft zijn eigen uitsplitsing voor dimensies en afmetingen, aangegeven door deze lijn. Als u wilt, kunt u in plaats daarvan nog steeds groeperen op mappen.

Aantal records en Aantal

Er is ook geen veld Aantal records. Dit komt doordat het concept van het aantal records is veranderd. Er is niet één aantal records voor de databron. Elke tabel heeft het veld Aantal veld, dat kan worden gezien als een lokaal aantal records voor die tabel.

Om een idee te krijgen van het aantal records voor meerdere tabellen tegelijk kunt u Namen van meetwaarden en Meetwaarden gebruiken, of de velden voor aantallen meerdere keren selecteren en Laten zien gebruiken om een visualisatie te maken.

We kunnen een paar berekeningen uitvoeren om deze dataset wat gebruiksvriendelijker te maken. Ten eerste kunnen we een berekening maken voor de volledige auteursnaam waarmee voornaam en achternaam bij elkaar worden gebracht. We maken een berekening genaamd Auteursnaam: dat is een voornaam, een spatie en een achternaam. Houd er rekening mee dat deze berekening in de tabel Auteur blijft staan, omdat er alleen velden uit die tabel worden gebruikt.

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

Wanneer we iets verkopen, is het verkoopbedrag een combinatie van de prijs (vastgesteld door de uitgever en specifiek voor de editie of het ISBN) en eventuele kortingen op het moment van de verkoop. De berekening Verkoopbedrag is dus de prijs maal één minus de korting. Houd er rekening mee dat we de ZN-functie (of Zero Null) gebruiken om verkopen zonder kortingen af te handelen, zodat we geen nullwaarden krijgen. Deze berekening gaat naar het gedeelde gebied onder aan het deelvenster Data, omdat er velden uit meerdere tabellen worden gebruikt. Geaggregeerde berekeningen worden ook onder aan het deelvenster Data weergegeven.

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

We maken een set voor boeken om te identificeren of ze in een serie zitten. Klik met de rechtermuisknop in de tabel Boek op Titel en selecteer Maken > Set. Die geven we de naam In serie. Op het tabblad Voorwaarde kiest u Per veld met Serienaam, Telling, als >= 1.

In de tabel Editie is het veld Formaat behoorlijk gedetailleerd, zoals een specificatie van paperbacks voor de massamarkt en handel. Soms zijn die details nuttig, maar soms willen we hardcovers en paperbacks bij elkaar nemen. Klik met de rechtermuisknop op het veld Formaat in het deelvenster Data en selecteer Maken > Groep. Die noemen we Omslag. Klik met Control om alles te selecteren behalve Hardcover, en klik vervolgens op Groep. De naam van de groep wordt automatisch gemarkeerd en we deze Paperback noemen.

Net als bij de berekening van de auteursnaam zijn deze items die we zojuist hebben gemaakt, relevant binnen één tabel en blijven daarom binnen die tabellen in het deelvenster Data.

Samengevoegd

Hier kijken we naar onze samengevoegde data. Op de samengevoegde visualisatie bekijken we de onderliggende data van een merk.

Dit dialoogvenster Data weergeven bevat twee tabbladen: Samenvatting en Volledige data.

• Er zijn heel veel rijen voor hetzelfde boek; dit wordt waarschijnlijk gedupliceerd vanwege alle joins.

Om de duplicatie op te lossen wijzigen we de aggregatie van het ISBN-veld in de weergave naar Aantal uniek. Bedenk dat we in bijna elk analytisch scenario rekening moeten houden met deze duplicatie, en dit moeten aanpakken met de juiste aggregatie, filters of de structuur van visualisatie.

Gerelateerd

Laten we eens naar de structuur van onze gerelateerde databron kijken, en we werpen ook een snelle blik op wat er aan de hand is met onze join. Bij de gerelateerde visualisatie kijken we naar de onderliggende data van een merk.

En we zien dat het dialoogvenster Data weergeven weer twee tabbladen heeft, maar deze keer is er een tabblad Editie in plaats van Volledige data. Elke tabel die in de visualisatie wordt gebruikt, heeft een eigen tabblad.

• Er is een verdubbeling van het aantal rijen voor dit boek en we weten dat joins duplicatie kunnen veroorzaken, en dat de tabel Boek in deze databron in werkelijkheid de tabel Boek samengevoegd met Info en Bekroning.

We kunnen een visualisatie maken met Titel en Naam bekroning en naar beneden scrollen om dit te onderzoeken. En ja hoor, The Mallemaroking heeft twee prijzen gewonnen. Tussen deze tabellen kunnen we beter een relatie maken dan een join.

We gaan terug naar het tabblad Databron, we verwijderen de tabel Bekroningen uit de join en we geven de tabel een relatie mee. En nu hoeven we ons voor deze databron geen zorgen meer te maken over het duplicatieprobleem.

Laten we eens kijken met welke auteurs we werken. Met behulp van de gerelateerde databron zetten we Auteursnaam en Serienaam in Rijen.

Omdat gerelateerde databronnen niet-gematchte data opsplitsen in tabellen die alleen dimensies bevatten, concentreren we ons op de data die voor ons relevant zijn. We zien dat er zeven auteurs zijn, van wie er twee voor twee series hebben geschreven. Als u niet alleen de gematchte waarden wilt zien, kunt u die niet-gematchte waarden herstellen (wat meer lijkt op het oude gedrag) door naar het menu Analyse > Lay-out tabel te gaan en Lege rijen weergeven te selecteren.

We weten dat de samengevoegde data duplicatie hebben vanwege de join, en we weten ook dat sommige auteurs voor verschillende series schrijven. Hierdoor kunnen we de aggregatie niet zomaar veranderen naar bijvoorbeeld MIN of MAX, omdat we dan informatie verliezen voor auteurs met boeken in meerdere series.

Wat we echt willen weten, is het aantal gebeurtenissen per serie, gevisualiseerd per auteur. Dit is een klassiek geval voor LOD-expressies (Level of Detail). We maken de berekening Seriegebeurtenissen:

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

De MIN is voor het verwerken van duplicatie van gebeurtenissen voor één serie.

Als we dit nieuwe veld nu naar Kolommen verplaatsen in plaats van het oorspronkelijke gebeurtenisveld, krijgen we de juiste waarden.

Voor de gerelateerde data hoefden we dat allemaal niet te doen. Relaties zijn slim genoeg om het systeemeigen detailniveau te begrijpen, en de manier waarop de tabel Auteur via de tabel Boek en de tabel Info is gerelateerd aan de tabel In serie, en om de meting van gebeurtenissen correct samen te voegen en te aggregeren tot de Auteursnaam. En dat kan allemaal zonder dat u LOD-berekeningen hoeft te schrijven.