Top Tableau Interviewfragen für 2024 (Anfänger - Fortgeschrittene)

Warum Tableau?

Diese Frage mag sehr subjektiv erscheinen, aber sie trifft den Kerngedanken, dass Tableau mehr ist als ein Werkzeug, um "schöne Diagramme zu erstellen", sondern eines, das dazu dient, Erkenntnisse aus Rohdaten zu gewinnen. Der Sinn eines Business-Intelligence-Tools besteht schließlich darin, Business Intelligence zu liefern!

Wie schneidet Tableau im Vergleich zu anderen BI-Tools ab?

Auch wenn du dich mit anderen BI-Tools nicht auskennst, kannst du dich vielleicht über die Unterschiede zwischen Tableau- und Excel-Diagrammen unterhalten. Wenn du bereits Erfahrung mit PowerBI hast, kannst du mehr über die Vor- und Nachteile erfahren, indem du unseren PowerBI vs. PowerBI liest. Tableau: Was sollst du im Jahr 2023 wählen? Artikel.

Einige der Vorteile von Tableau gegenüber anderen BI-Tools sind:

• eine benutzerfreundliche Oberfläche: Dank der Drag-and-Drop-Funktion können auch unerfahrene Benutzer in wenigen Minuten mit der Erstellung von Diagrammen beginnen;
• die große Bandbreite an Datenquellen, die von der Anwendung unterstützt werden: Von relationalen Datenbanken über Flat Files bis hin zu Webquellen gibt es viele Möglichkeiten, deine Daten mit Tableau zu verbinden;
• Flexibilität bei der Gestaltung: Die Flexibilität von Tableau ermöglicht es den Nutzern, individuelle Visualisierungen zu entwerfen; und
• eine unterstützende Nutzergemeinschaft: Die große und aktive Nutzergemeinschaft macht es einfach, Antworten auf deine Fragen zu Tableau zu bekommen.

Einer der Nachteile von Tableau ist sein Preismodell. Bei 70 USD/Benutzer/Monat sind das 840 USD pro Benutzer auf Jahresbasis (vor Anwendung eines Rabatts). Das ist nicht billig!

Mit welchen Datenquellen kannst du dich verbinden?

Tableau kann mit einer Vielzahl von Datenquellen verbunden werden, darunter:

• relationale Datenbanken: Microsoft SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, etc.
• NoSQL-Datenbanken: MongoDB, Cassandra, and Cloudera Impala
• Cloud-basierte Lagerhäuser: BigQuery, Azure, Snowflake, etc.
• flache Dateien: Excel-Tabellen, CSV-Dateien und Textdateien
• Webdaten: Google Analytics, Web-APIs und HTML-Tabellen
• Hadoop: Tableau hat native Unterstützung für Hadoop und kann sich mit dem Hadoop Distributed File System (HDFS), Apache Hive und Apache Spark verbinden.
• andere Datenquellen: SAP, Teradata, IBM DB2 und Informatica, etc.

Zusätzlich zu diesen Datenquellen verfügt Tableau über ein SDK für Datenkonnektoren, mit dem Entwickler von Drittanbietern eigene Konnektoren für andere Datenquellen erstellen können.

Wie kommst du mit ihnen in Kontakt?

Die Liste der Datenkonnektoren wird auf der Startseite im Bereich " Verbinden" angezeigt. Wenn du zuvor ein Arbeitsblatt geöffnet hast und eine neue Datenquelle verbinden musst, kannst du zum Verbindungsfenster zurückkehren, indem du unten rechts auf der Seite auf Datenquelle klickst und neben Verbindungen die Option Hinzufügen auswählst oder indem du auf das Tableau-Logo in der linken oberen Ecke klickst.

Was sind die Join-Typen in Tableau?

Im Allgemeinen unterstützt Tableau die folgenden Join-Typen:

• inner join: Ein Inner Join gibt nur die Zeilen zurück, deren Werte in beiden Tabellen übereinstimmen.
• links verbinden: Eine linke Verknüpfung liefert alle Zeilen aus der linken Tabelle und die passenden Zeilen aus der rechten Tabelle. Wenn es keine Übereinstimmung in der richtigen Tabelle gibt, werden NULL-Werte zurückgegeben.
• rechts verbinden: Eine rechte Verknüpfung liefert alle Zeilen aus der rechten Tabelle und die passenden Zeilen aus der linken Tabelle. Wenn es keine Übereinstimmung in der linken Tabelle gibt, werden NULL-Werte zurückgegeben.
• vollständige äußere Verknüpfung: Ein Full Outer Join liefert alle Zeilen aus beiden Tabellen. Sie enthält die übereinstimmenden Zeilen aus beiden Tabellen und die nicht übereinstimmenden Zeilen mit NULL-Werten für die fehlenden Spalten.

Wie fügt man Daten in Tableau zusammen?

In Tableau kannst du Joins durchführen, indem du Tabellen aus verschiedenen Datenquellen im Bereich Datenquelle > "Tabellen hierher ziehen" per Drag & Drop verschiebst. Nachdem du die erste Tabelle abgelegt hast, klicke mit der rechten Maustaste auf die Tabelle > Öffnen. Das Dialogfeld für die Verbindung wird angezeigt. Ziehe deine zweite Datenquelle in den Bereich und wähle den gewünschten Verknüpfungstyp aus. Verlasse das Dialogfeld, indem du auf das x in der oberen linken Ecke klickst.

Was ist der Unterschied zwischen Verbinden und Vermengen?

Joining und Blending sind zwei Möglichkeiten, um Daten aus verschiedenen Quellen in Tableau zu kombinieren, aber sie unterscheiden sich darin, wie sie die Daten integrieren.

Beim Joining werden Daten aus verschiedenen Tabellen innerhalb derselben Datenquelle kombiniert, indem sie auf der Grundlage eines gemeinsamen Feldes miteinander verknüpft werden. Beim Joining wird eine neue, reduzierte Tabelle erstellt, indem die Daten aus den verknüpften Tabellen kombiniert werden.

Beim Blending hingegen werden Daten aus verschiedenen Datenquellen kombiniert, indem sie über ein gemeinsames Feld verknüpft werden, aber die Daten werden nicht in einer einzigen, reduzierten Tabelle zusammengefasst. Stattdessen werden beim Blending die einzelnen Datenquellen beibehalten und unabhängig voneinander abgefragt. Das Mischen ist nützlich, wenn du mit großen Datensätzen arbeitest oder wenn die Granularität der einzelnen Datenquellen erhalten bleiben muss.

Was ist der Unterschied zwischen einem Live- und einem Extrakt?

In Tableau gibt es zwei Möglichkeiten, sich mit Daten zu verbinden: Live-Verbindung und Extrakt-Verbindung. Der Hauptunterschied zwischen diesen beiden Verbindungstypen besteht darin, wie Tableau mit der Datenquelle interagiert.

Eine Live-Verbindung bedeutet, dass Tableau direkt mit der Datenquelle verbunden ist und die Datenquelle in Echtzeit abfragt, während du mit der Visualisierung interagierst. Bei der Arbeit mit großen Datensätzen oder komplexen Abfragen können Live-Verbindungen jedoch langsamer und weniger effizient sein als Extraktverbindungen.

Eine Extraktverbindung hingegen bedeutet, dass Tableau eine statische Kopie der Datenquelle erstellt und sie in einem Tableau-spezifischen Format speichert, das als "Datenextrakt" bezeichnet wird. Dieser Extrakt enthält nur die Daten, die du für deine Analyse brauchst, was die Leistung verbessern und die Belastung der Datenquelle verringern kann. Die Auszüge können nach einem Zeitplan oder bei Bedarf manuell aktualisiert werden.

Was ist eine Dimension im Gegensatz zu einer Maßnahme?

In Tableau ist eine Dimension eine kategoriale Variable, die Daten beschreibt, während eine Kennzahl ein numerischer Wert ist, der in irgendeiner Weise aggregiert oder berechnet werden kann. Dimensionen werden in der Regel verwendet, um Daten zu gruppieren und aufzuschlüsseln, während Kennzahlen zur Berechnung und Analyse von Daten verwendet werden.

Was ist ein diskreter und was ein kontinuierlicher Wert?

In Tableau ist ein diskreter Wert ein eindeutiger Wert, der gezählt werden kann (Anzahl der Hunde im Park, Anzahl der Regenbogenfarben usw.), während ein kontinuierlicher Wert ein numerischer Wert ist, der einen beliebigen Wert innerhalb eines Bereichs annehmen kann (150,38 lbs, 6 ½ Stunden usw.). Diskrete Werte (in blau) werden in der Regel für kategoriale Daten verwendet, während kontinuierliche Werte (in grün) für numerische Daten verwendet werden.

Intermediate Tableau Interview Fragen

Bei Positionen auf mittlerer bis höherer Ebene kannst du damit rechnen, dass du zu fortgeschritteneren Themen in Tableau befragt wirst. Wenn die Stelle gute Kenntnisse des Tools erfordert, wird von dir erwartet, dass du sofort loslegst, indem du Anleitungen zu bewährten Verfahren für die Gestaltung von Dashboards gibst und relativ fortgeschrittene Konzepte umsetzt. Sehen wir uns ein paar Beispiele für Fragen an, die dir gestellt werden könnten.

Best Practices für die Gestaltung von Dashboards

Eine ziemlich häufige Frage, die bei Tableau-Interviews gestellt wird, betrifft das Dashboard-Design. Achte darauf, die wichtigsten Punkte zu besprechen, z. B. die Gestaltung mit Blick auf die Zielgruppe, die Vermeidung von Unordnung, den strategischen Einsatz von Farben und Formen sowie die Verwendung der richtigen Art von Diagramm für die Informationen, die du vermitteln willst. 

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Möglichkeit, den Nutzerfluss in einem Dashboard zu steuern. Der Nutzer sollte sich an keiner Stelle des Dashboards "festgefahren" fühlen. Stattdessen sollte das Dashboard so gestaltet sein, dass der/die Nutzer/in nahtlos in eine Kachel klicken, einen Drilldown durchführen, die Daten in einer neuen Ansicht erweitern und wieder zur Startseite zurückkehren kann.

Weitere Gestaltungstipps findest du in unserem Blogbeitrag über Best Practices für die Gestaltung von Dashboards.

Was ist die Reihenfolge der Arbeitsschritte?

Die Reihenfolge der Operationen, auch Query Pipeline genannt, ist die Reihenfolge, in der Aktionen oder Operationen in Tableau ausgeführt werden. Wenn du deinem Dashboard Filter hinzufügst, werden sie in der Reihenfolge ausgeführt, die durch die Reihenfolge der Vorgänge festgelegt ist. Du wirst feststellen, dass einige Vorgänge miteinander in Konflikt geraten können, was zu unerwarteten Ergebnissen führt. 

Im Superstore-Datensatz interessieren wir uns zum Beispiel nur für die 10 umsatzstärksten Kunden in New York City. Nachdem wir die Stadt- und Kundenfilter angewendet haben, erhalten wir eine andere Liste von Top-Kunden als die ursprüngliche. Das liegt daran, dass beide Filter Dimensionsfilter sind und daher "gleichzeitig" ausgeführt werden. Die Idee ist, eine weitere Filterebene zu setzen, in diesem Fall den Kontextfilter, damit die Filter in der richtigen Reihenfolge angewendet werden. Dazu klickst du mit der rechten Maustaste auf den Filter Stadt:New York City und wählst Zu Kontext hinzufügen. Dein Problem ist jetzt gelöst. 

Was sind Parameter, Sets und Gruppen?

Parameter, Sets und Gruppen sind Funktionen, die es den Nutzern ermöglichen, die Daten auf verschiedene Weise zu "zerschneiden" und zu würfeln.

• Parameter: Parameter sind benutzerdefinierte Werte, die es den Nutzern ermöglichen, ihre Visualisierungen anzupassen, indem sie Werte wie Filter, Berechnungen und Referenzlinien ändern. Parameter bieten Flexibilität und Interaktivität für Visualisierungen, indem sie es den Nutzern ermöglichen, die in einer Visualisierung angezeigten Daten dynamisch anzupassen. Die Nutzer können auch Parameteraktionen erstellen, um die Interaktivität ihrer Visualisierungen weiter zu verbessern.
• Sets: Sets sind benutzerdefinierte Felder, die ähnliche Datenpunkte auf der Grundlage einer gemeinsamen Bedingung zusammenfassen. Gruppen können zum Filtern und zum Erstellen von benutzerdefinierten Berechnungen auf der Grundlage der Mitglieder der Gruppe verwendet werden. Sets werden mithilfe eines logischen Ausdrucks erstellt, der die Kriterien für die Aufnahme in das Set definiert. Einmal erstellt, können Sets in Berechnungen, Filtern und Visualisierungen verwendet werden.
• Gruppen: Gruppen ermöglichen es den Nutzern, Datenpunkte auf der Grundlage eines bestimmten Feldes zusammenzufassen. Gruppen werden erstellt, indem du einzelne Werte aus einem Feld auswählst und sie unter einer einzigen Bezeichnung zusammenfasst. Gruppen sind nützlich, um hierarchische Ansichten von Daten zu erstellen und um komplexe Visualisierungen zu vereinfachen. Gruppen können auch zum Filtern und für eigene Berechnungen verwendet werden.

Alle drei Funktionen ermöglichen es den Nutzern, ihre Visualisierungen anzupassen, unterscheiden sich aber in ihrer Funktion und Anwendung. Parameter bieten Flexibilität und Interaktivität, Sets ermöglichen die Gruppierung ähnlicher Datenpunkte und Gruppen bieten eine Möglichkeit, Datenpunkte auf der Grundlage eines bestimmten Feldes zusammenzufassen.

Was ist ein berechnetes Feld?

Ein berechnetes Feld in Tableau ist ein Feld, das durch die Durchführung von Berechnungen an bestehenden Feldern in einer Datenquelle erstellt wird. Berechnete Felder können wie jedes andere Feld in einer Tableau-Visualisierung verwendet werden, z. B. als Dimensionen oder Kennzahlen oder zum Filtern oder Gruppieren von Daten.

Nehmen wir an, wir wollen eine Liste mit E-Mails für die Verkäufer im Superstore zurückgeben. Wir können ganz einfach eine neue Dimension erstellen, die auf dem Standard-E-Mail-Format des Unternehmens basiert. Wir können das folgende berechnete Feld verwenden, um die Informationen zurückzugeben:

LOWER(LEFT([Person],1)) + '.' + LOWER(RIGHT([Person], LEN([Person]) - (find([Person], ' ', 1)))) + '@superstore.com'

Was ist eine Doppelachse?

Eine Doppelachse in Tableau ist eine Technik, mit der zwei separate Visualisierungen auf einer einzigen Achse kombiniert werden. Sie ermöglicht es, zwei Messungen oder Datensätze mit unterschiedlichen Maßstäben oder Maßeinheiten zu vergleichen.

Beginne damit, dass du 2 verschiedene Maßnahmen in derselben Zeile hinzufügst, entweder im Abschnitt Zeilen oder im Abschnitt Spalten. Klicke mit der rechten Maustaste in den zweiten Takt und wähle Dual Axis. Du siehst jetzt die Messwerte im selben Diagramm, aber mit zwei verschiedenen Achsen. 

Fortgeschrittene Tableau Interview Fragen

Für Stellen, die fortgeschrittene Tableau-Kenntnisse erfordern, wie z.B. Tableau-Entwickler/innen, musst du nachweisen können, dass du fortgeschrittene Funktionen wie Level of Detail (LOD)-Ausdrücke, die Steigerung der Leistung einer Arbeitsmappe und die Erfüllung der Sicherheitsanforderungen des Unternehmens beherrschst. Sehen wir uns ein paar Beispiele für Fragen an, die dir während des Vorstellungsgesprächs gestellt werden könnten.

Was sind LOD-Ausdrücke?

LOD-Ausdrücke werden verwendet, um Aggregationen durchzuführen, die granularer sind als die ursprüngliche Aggregationsebene der Ansicht. Es gibt drei Arten von LOD-Ausdrücken: FIXED, INCLUDE und EXCLUDE:

• Eine FIXED LOD berechnet einen Wert für eine feste Ebene von Dimensionen, unabhängig von den anderen Dimensionen der Ansicht. 
• Eine INCLUDE LOD berechnet einen Wert für eine bestimmte Ebene von Dimensionen und bezieht dabei auch andere Dimensionen in die Ansicht mit ein. 
• Eine EXCLUDE LOD schließlich berechnet einen Wert für eine bestimmte Ebene von Dimensionen, während andere Dimensionen von der Ansicht ausgeschlossen werden.

Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben eine Visualisierung, die den Gesamtumsatz nach Region und Monat anzeigt, aber wir möchten auch den Gesamtumsatz nach Region zurückgeben, ohne auf Monatsebene zu aggregieren. Wir können eine LOD verwenden, um die Berechnung durchzuführen. Erstelle ein berechnetes Feld und füge die folgende Formel hinzu:

{FIXED [Region] : SUM([Sales])}

Was sind Aktionen?

In Tableau beziehen sich Aktionen auf eine Reihe von interaktiven Verhaltensweisen, die es den Nutzern ermöglichen, mit Datenvisualisierungen zu navigieren und zu interagieren. Es gibt verschiedene Arten von Aktionen in Tableau, darunter:

• Filter: wendet denselben Filter von einer Ansicht auf eine andere an;
• Hervorheben: Markiert wichtige Informationen und schaltet andere stumm;
• Gehe zu URL: Leitet den Benutzer zu einer externen Ressource um, z. B. zu einer anderen Tableau-Arbeitsmappe, einer Datei oder einer Webseite;
• Gehe zu Blatt: hilft dir, zwischen Blättern, Dashboards und Stories innerhalb einer Tableau-Arbeitsmappe zu navigieren;
• Parameter ändern: ermöglicht es den Nutzern, die Visualisierung dynamisch zu aktualisieren, indem sie die Parameterwerte ändern; und
• Werte ändern: Ermöglicht es den Nutzern, die Visualisierung dynamisch zu aktualisieren, indem sie eine Teilmenge von Elementen auswählen, die in die Analyse einbezogen werden sollen.

Wie schränkst du den Zugriff auf die Daten ein?

Tableau bietet verschiedene Möglichkeiten, den Datenzugriff für Benutzer einzuschränken, darunter Sicherheit auf Benutzerebene, Sicherheit auf Zeilenebene und Sicherheit auf Spaltenebene. Hier ist ein kurzer Überblick über jeden Ansatz:

• Sicherheit auf Benutzerebene: Die Sicherheit auf Benutzerebene wird verwendet, um den Zugriff auf Tableau-Inhalte auf der Grundlage der Anmeldedaten des Benutzers einzuschränken. Mit der Sicherheit auf Benutzerebene kannst du festlegen, welche Benutzer auf bestimmte Arbeitsmappen, Ansichten und Datenquellen in Tableau zugreifen können.
• Sicherheit auf Zeilenebene: Sicherheit auf Zeilenebene wird verwendet, um den Zugriff auf bestimmte Datenzeilen innerhalb eines Datensatzes auf der Grundlage der Anmeldedaten des Benutzers einzuschränken.
• Sicherheit auf Säulenebene: Die Sicherheit auf Spaltenebene wird verwendet, um den Zugriff auf bestimmte Datenspalten innerhalb eines Datensatzes auf der Grundlage der Anmeldedaten des Benutzers einzuschränken.

Durch die Verwendung von Sicherheit auf Benutzer-, Zeilen- und Spaltenebene kannst du sicherstellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf bestimmte Daten in deiner Tableau-Umgebung haben. Dies kann dir helfen, den Datenschutz, die Vertraulichkeit und die Sicherheit deiner Daten zu gewährleisten.

Wie kannst du die Leistung einer langsamen Arbeitsmappe erhöhen?

Wenn die Leistung der Arbeitsmappe in Tableau langsam ist, gibt es mehrere Strategien, die du anwenden kannst, um die Leistung zu verbessern.

• Optimiere die Datenquellen: Einer der Hauptgründe für eine langsame Arbeitsmappenleistung in Tableau ist eine schlecht optimierte Datenquelle. Um die Leistung zu verbessern, solltest du sicherstellen, dass deine Datenquelle richtig optimiert ist, indem du unnötige Verknüpfungen entfernst, ungenutzte Felder herausfilterst und Daten auf der richtigen Ebene aggregierst.
• Optimiere deine Arbeitsmappe: Eine weitere Möglichkeit, die Leistung zu verbessern, besteht darin, deine Arbeitsmappe zu optimieren, indem du das Layout vereinfachst, ungenutzte Felder und Blätter entfernst und die Verwendung komplexer Berechnungen und Visualisierungen minimierst. Du solltest auch erwägen, die Anzahl der Dashboard-Elemente und Filter zu reduzieren, um die Leistung zu verbessern.
• Verwende Datenextrakte: Datenextrakte sind voraggregierte Teilmengen von Daten, die verwendet werden können, um die Leistung der Arbeitsmappe zu beschleunigen. Durch die Verwendung von Datenextrakten kannst du die Datenmenge, die Tableau verarbeiten muss, reduzieren, was die Leistung verbessern kann.
• Verwende Filter: Filter können verwendet werden, um die Datenmenge zu reduzieren, die Tableau verarbeiten muss, was die Leistung verbessern kann. Du kannst Filter verwenden, um die Daten einzuschränken, die in deiner Visualisierung angezeigt werden, oder um unnötige Daten aus der Ansicht zu entfernen.

Szenariobasierte Tableau-Interview-Fragen

In einigen Fällen kann es sein, dass du eine Bewertung zur Visualisierung erhältst, entweder als Hausaufgabe oder als Zeitaufgabe. Werfen wir einen Blick auf einige Beispiele für szenariobasierte Interviewfragen.

Erstelle ein Diagramm mit den fünf besten und fünf schlechtesten Verkäufen nach Kunden

Erstellen wir zunächst ein berechnetes Feld, indem wir den folgenden Ausdruck eingeben:

IF RANK(SUM([Sales]), 'desc') <= 5
    THEN 'Top 5' 
    ELSEIF RANK(SUM([Sales]), 'asc') <= 5
    THEN 'Bottom 5'
    ELSE NULL 
END

Als Nächstes ziehen wir das neue Feld in das Regal " Filter" und wählen nur "Top 5" und "Bottom 5" aus. Ziehe das Feld auch in das Regal " Zeilen". Jetzt fügen wir den Kundennamen in das Regal " Zeilen " und das Feld "Umsatz" über das Label " Text" ein. Du bist fertig! 

Finde den Staat mit der niedrigsten Gewinnquote

Zuerst erstellen wir ein berechnetes Feld und geben die folgende Formel ein:

SUM([Sales]) / SUM([Profit])

Als Nächstes ziehst du das Statusfeld in das Regal " Zeilen" und die neue Berechnung in das Regal " Spalten" und über das Symbol "Textbeschriftung". Schließlich sortierst du das Diagramm in aufsteigender Reihenfolge. Deine Antwort ist der erste Staat in der Liste. 

Fazit

Jetzt, wo du bereit bist, dein Wissen über Tableau abzufragen, ist es an der Zeit, zu üben! Nimm an der Schulung zum Datenanalysten in Tableau teil oder schaue dir den Tableau-Spickzettel an, um deine Fähigkeiten zur Datenvisualisierung zu verbessern. Praktische Übungen geben dir eine Menge Erfahrung und das nötige Selbstvertrauen, um dein nächstes technisches Vorstellungsgespräch zu meistern.