Definir as configurações de história com dados do Tableau: Análises
Mudanças importantes para Histórias de dados do Tableau
As Histórias de dados do Tableau serão descontinuadas em Tableau Desktop, Tableau Cloud e Tableau Server em janeiro de 2025 (2025.1). Com os avanços nas tecnologias de linguagem natural, estamos desenvolvendo uma interface aprimorada que tornará mais fácil fazer perguntas sobre seus dados e ficar por dentro das mudanças. Para obter mais informações, veja Como o Tableau Pulse com tecnologia Tableau AI está reimaginando a experiência de dados(O link abre em nova janela)
Dentro de sua História com dados do Tableau, você pode escolher sobre quais análises escrever e quando essas análises são escritas. Diferentes tipos de análise estão disponíveis dependendo do seu tipo de história e de quantas dimensões e medidas sua história tem. No entanto, a análise não tem suporte atualmente para tipos de história de gráfico de dispersão. Para obter mais informações, consulte Escolha o tipo de história certa para sua história com dados do Tableau.
Configurar análises para sua história
- Adicionar Histórias com dados do Tableau a um painel.
- No seu painel, clique no ícone Configurações no canto superior esquerdo do objeto Histórias com dados.
- Na caixa de diálogo Histórias com dados, clique na guia Análise.
- Clique nos interruptores para ativar diferentes tipos de análise.
- Para Segmentos e Linha de tendência, expanda Configurações para definir limites para realizar essas análises.
- Clique em Salvar.
Entenda os diferentes tipos de análise
Correlação
Use Correlação para identificar correlações estatísticas verdadeiras entre duas séries. Se você tiver mais de duas séries, todas as combinações serão analisadas quanto a correlações. Por exemplo, você pode ativar a Correlação para identificar quando dois produtos são frequentemente comprados juntos.
Clustering
Use Clustering para identificar grupos distintos de pontos de dados (clusters) usando uma única análise estatística. Por exemplo, você pode ativar o Clustering para identificar quando um produto é muito popular em uma região geográfica específica.
Distribuição
Use Distribuição para classificar pontos de dados em relação uns aos outros usando observações não estatísticas, como média, mediana, distorção etc. Por exemplo, você pode ativar Distribuição para identificar qual produto tem a maior taxa de lucro.
Segmentos
Use Segmentos para destacar alterações dignas de nota em pontos de dados em uma série. Primeiro, defina a porcentagem mínima de alteração sobre a qual você deseja escrever em um segmento. As alterações que ficam abaixo do limite definido não são descritas. Por exemplo, se você definir seu limite de segmento para alterações superiores a 60%, sua história não escreverá sobre um vale em uma série temporal que apresente uma redução de 30%.
Depois de definir seu limite, escolha se deseja Aplicar formatação e defina a porcentagem mínima de alteração que deseja formatar.
Linha de tendência
Use a Linha de tendência para calcular uma linha de melhor ajuste linear e identificar os dados que se enquadram em uma porcentagem definida de confiança. Os dados com alta variabilidade têm um nível de confiança mais baixo do que os dados mais consistentes e esse nível de confiança afeta se as linhas de tendência são gravadas. Você pode usar linhas de tendência para histórias que tenham uma dimensão e uma medida ou pode usar linhas de tendência em uma pesquisa detalhada. Para obter mais informações sobre detalhamentos, consulte Definir as configurações de História com dados do Tableau: narrativa .
Defina a porcentagem mínima de confiança para sua linha de tendência. Se você definir seu limite em 95%, mas uma linha de tendência puder ser desenhada com 90% de confiança, sua história não escreverá sobre linhas de tendência. Depois de definir seu limite, escolha se deseja Aplicar formatação. Em seguida, defina a porcentagem mínima de alteração que você deseja formatar.
As Histórias com dados do Tableau sobre linhas de tendência comunicam a mudança absoluta ao longo de um período. A história escrita sobre sua linha de tendência varia dependendo do nível de detalhamento que você definiu para sua história. Se sua história usa muita verbosidade, então sua história escreve sobre o valor R-quadrado, que é um conceito estatístico que quantifica o quão bem seus dados se ajustam à linha de tendência. Para obter mais informações sobre as configurações de detalhamento, consulte Definir as configurações de História com dados do Tableau: narrativa.
Nas configurações da Linha de tendência, você também pode escolher quantos períodos no futuro você deseja que sua história escreva previsões. Quando você usa previsões, sua história usa a inclinação e a interceptação da linha de tendência para calcular os valores previstos para períodos futuros. A confiança da previsão adiciona limites superiores e inferiores ao limite de confiança que você definiu para linhas de tendência. Você pode usar previsões quando sua história tiver pelo menos 30 pontos de dados lineares.
Volatilidade
Use Volatilidade para analisar desvios padrão ao longo do tempo. Por exemplo, use Volatilidade quando quiser que sua história escreva sobre valores que estão fora do intervalo médio de seus dados.
Divida como as análises são usadas para gerar histórias
Neste ponto, você pode estar se perguntando como funcionam as análises para diferentes tipos de história. Vamos dar uma olhada em um exemplo para cada tipo de história e dividir cada frase na história.
Entenda a análise de histórias discretas
Como as histórias contínuas medem tendências ao longo do tempo, Histórias de dados escreve sobre desempenho, progressão, médias, totais, sequências, volatilidade, segmentos e previsões.
O exemplo a seguir de uma história contínua é sobre vendas por mês:
Exemplo de história | Detalhamento da história |
| As duas primeiras frases usam funções de média e intervalo para escrever sobre os valores médio, máximo e mínimo no período que você está analisando. |
| A terceira frase é sobre o desempenho geral da medida ao longo do período. Por exemplo, uma frase pode ser sobre se as vendas aumentaram, diminuíram ou tiveram uma tendência diferente durante um período específico. |
| A quarta frase usa análise de progressão. Esta frase descreve o maior aumento e diminuição com base na medida durante o período usando uma base percentual e uma base absoluta. |
| Esta frase é uma informação de Correlação. Esse tipo de informação analítica escreve sobre correlações notáveis entre diferentes séries em seus dados. |
| Esta frase é uma informação de Segmento. Esse tipo de informação analítica escreve sobre aumentos e diminuições notáveis ao longo do tempo. |
| Esta frase é um insight da Linha de tendência. Esse tipo de informação escreve sobre como as tendências se ajustam aos seus dados com uma certa porcentagem de confiança, e as linhas de tendência permitem que você faça previsões com base em tendências históricas. |
Entenda a análise de histórias discretas
Como as histórias discretas permitem comparar valores e entender a distribuição dos dados, a história escreve sobre distribuição, médias, totais e agrupamentos ou agrupamentos nos dados.
O exemplo a seguir de uma história discreta é sobre vendas por produto:
Exemplo de história | Detalhamento da história |
| A primeira frase calcula o valor total da sua medida. |
| A segunda frase escreve sobre os drivers de dimensão. Neste exemplo, os direcionadores de dimensão são os produtos que mais contribuíram para as vendas totais. |
| A terceira e quarta frases analisam a distribuição dos dados. Isso analisa as médias, medianas, concentração de dados (se houver) e como os dados são distorcidos. Isso ajuda a identificar o quão equilibradas essas variáveis agrupadas são comparadas umas com as outras. |
| Esta frase usa Clustering para escrever sobre medidas que podem ser agrupadas. Isso ajuda a identificar se existem grupos distintos que se destacam nos dados. |
| A frase final escreve sobre notáveis valores discrepantes. |
Entenda a análise para histórias de dispersão
Os tipos de histórias de dispersão são mais bem usados para entender a relação entre duas medidas e, por esse motivo, as histórias de dispersão requerem 2 a 3 medidas. A análise de gráfico de dispersão escreve sobre o relacionamento (regressão) entre duas medidas e escreve sobre grupos (clusters) dentro dos dados, se existirem.
O exemplo a seguir de uma história de gráfico de dispersão é sobre lucro e vendas em uma dimensão:
Exemplo de história | Detalhamento da história |
| As duas primeiras frases são alimentadas por análise de regressão. A regressão mostra como uma medida afeta outra. Observe que, na primeira frase, a história identificou uma relação entre lucro e vendas. |
| A terceira frase é derivada de agrupamento. A análise de clustering tenta identificar os principais grupos ou clusters em todas as variáveis nos dados. |
| A quarta frase é escrita sobre valores discrepantes – valores que ficam significativamente acima ou abaixo da média. |
| As frases restantes para histórias de gráficos de dispersão usam análise de intervalo e média para escrever informações. |
Entenda a análise de porcentagem de histórias inteiras
Porcentagem de tipos de histórias inteiras são melhores para entender qual parte de um todo uma dimensão ou medida representa.
O exemplo a seguir de uma porcentagem de toda a história é sobre vendas por segmento:
Exemplo de história | Detalhamento da história |
| A primeira frase calcula o valor total da sua medida. |
| A segunda frase escreve sobre impulsionadores. Neste exemplo, os impulsionadores são os segmentos que mais contribuíram para as vendas totais. |
| A frase final analisa a distribuição dos dados. |