Berechnete Felder in Tableau

Neue Variablen bzw. Felder zu erstellen ist entscheidend, um aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Häufig enthält ein Datensatz nicht alle Informationen, die du für aussagekräftige Analysen brauchst. Dann lassen sich aus vorhandenen Merkmalen neue Features ableiten – etwa Durchschnitte, Verhältnisse, Bins und kategoriale Variablen. In den meisten Fällen sorgen zusätzliche Felder für klarere Analysen und Visualisierungen. 

In diesem Tutorial zeigen wir dir, wie du in Tableau Felder erstellst. Wir führen dich Schritt für Schritt von einfachen bis zu komplexeren Beispielen und geben am Ende weitere Tipps und Ressourcen, um diese extrem nützliche Tableau-Funktion zu meistern.

Was sind berechnete Felder in Tableau?

Berechnete Felder gehören zu den mächtigsten Funktionen in Tableau. Damit erzeugst du aus vorhandenen Daten neue Daten. Angenommen, wir möchten den Preis einer Wohnung in New York anhand ihrer Merkmale vorhersagen – etwa Anzahl der Schlafzimmer, Badezimmer und so weiter.

Nützlich wäre auch, zu wissen, wie weit die Wohnung von einer U-Bahn-Station entfernt ist. Diese Information steht im Datensatz aber nicht direkt. Dann müssen wir sie aus bestehenden Feldern wie der Adresse ableiten. In unserem Kurs kannst du diese Tableau-Funktion im Detail lernen.

Warum berechnete Felder in Tableau verwenden?

Tableau ist beliebt für Datenvisualisierungen – warum sind berechnete Felder trotzdem unverzichtbar? Dafür gibt es mehrere Gründe:

1. Wenn Filter nicht ausreichen

Bei fehlenden Werten oder vielen Bedingungen wird es mit Filtern schnell mühsam. Ein berechnetes Feld spart Zeit, wenn viele Regeln zusammenkommen. Stell dir vor, du arbeitest in einer Softwarefirma und willst Nutzende segmentieren – nach Registrierungsdatum, Nutzungsdauer, genutzten Features und Zahlungen. Die Logik wird schnell komplex. Dann ist ein berechnetes Feld oft die bessere Wahl als reine Filter.

2. Wenn wir Daten segmentieren wollen

Gerade für Visualisierungen ist es oft sinnvoll, aus numerischen Variablen Kategorien zu bilden. Das nennt man „Binning“ oder „Diskretisierung“. Statt exakte Alter zu zeigen, gruppierst du sie z. B. in 16–25, 26–35, 36–45 usw. Das kann auch die Privatsphäre im Datensatz besser schützen.

3. Wenn wir einfache Ausdrücke benötigen

Ein weiterer Vorteil berechneter Felder: Du transformierst Daten zeilenweise anhand einer oder mehrerer Variablen. Häufiges Beispiel ist eine Einheitenumrechnung. Vielleicht möchtest du internationale Umsätze in US-Dollar standardisieren oder imperiale Maßeinheiten ins metrische System umrechnen. 

Neben zeilenweisen Berechnungen kannst du auch Aggregationen, also Kennzahlen, bilden – etwa Mittelwert, Varianz, Minimum und Maximum.

Tutorial: Berechnete Felder in Tableau 

Probieren wir praktische Beispiele mit den offenen Airbnb-Listings von Lissabon in Portugal aus. Die Daten stammen von Inside Airbnb. Jede Zeile entspricht einem Airbnb-Eintrag. 

Enthalten sind unter anderem Hostname, Stadtteil, Zimmertyp usw. Nachdem du Tableau Public auf deinem Rechner installiert hast, öffnest du die Datei listing.csv als Textdatei – und kannst direkt neue Felder anlegen.

Für jedes der folgenden sechs Beispiele empfehlen wir, mit einem neuen Sheet zu starten, da wir jeweils mit anderen Feldern arbeiten.

1. Ein einfaches Feld erstellen

Angenommen, wir möchten die Anzahl der Bewertungen pro Monat visualisieren, haben aber nur [Last Review] mit vollständigem Datum. ([Reviews Per Month] existiert zwar schon; wir nutzen es später zum Gegencheck.) Wir wollen also den Monat aus diesem Feld extrahieren.

Dafür sind folgende Schritte nötig:

1. Neues Sheet erstellen

2. Rechtsklick auf [Last Review] 

3. Create > Create a calculated field auswählen.

4. Im Berechnungseditor definieren wir das berechnete Feld. Tableau bietet Datumsfunktionen für zeitliche Daten wie DAY, MONTH und YEAR. Mehr Infos in der Tableau-Dokumentation.

5. Für unseren Fall fügen wir MONTH([Last Review]) in den Editor ein.

6. Nach dem Schreiben der Formel benennen wir das Feld in Month of Last Review um und klicken auf OK. 

7. Wir konvertieren Month of Last Review in eine Dimension: Rechtsklick auf das Maß im Datenbereich und Convert to Dimension wählen.

8. Jetzt wollen wir die Bewertungen pro Stadtteil und Monat in Lissabon untersuchen. Wir fügen Neighborhood und Month zu Rows hinzu und legen die Anzahl der Bewertungen im Marks-Fenster ab. 

9. Tableau summiert die Anzahl der Bewertungen standardmäßig. Die Aggregation lässt sich ändern, aber hier ist die Summe sinnvoll. 

10. Wir ziehen das Bewertungsfeld auf die Textkarte, um die Bewertungen pro Stadtteil und Monat anzuzeigen. 

11. Nullwerte im Feld Month entfernen wir per Rechtsklick auf einen Nullwert und Exclude.

Glückwunsch! Du hast dein erstes berechnetes Tableau-Feld mit Datumsfunktionen erstellt – ideal für zeitliche Daten. Außerdem hast du verstanden, wie du Pivot-Tabellen über Zeilenüberschriften aufbaust und per Feld filterst. 

2. If-Then-Bedingungen als berechnetes Feld

Ein weiteres Feld könnte den Preis je nach Wochentag vs. Wochenende betrachten. Wir erwarten höhere Preise am Wochenende als unter der Woche – wobei manche Gäste ihre Bewertung nicht am Abreisetag schreiben. 

Dieses Feld erstellen wir mit IF-THEN-Bedingungen, die zu den logischen Funktionen in Tableau gehören. Je nach Bedingung wird ein bestimmter Wert zurückgegeben.

So gehst du vor:

1. Neues Sheet erstellen

2. Rechtsklick auf Last Review.

3. Create > Create a calculated field wählen.

4. In das Eingabefeld schreiben wir eine If-Else-Formel. Wir brauchen diesmal den Wochentag aus Last Review, wobei 1 und 7 für Sonntag bzw. Samstag stehen. Wir erstellen also die Variable Weekend day, die ‘Weekend day’ zurückgibt, wenn Samstag oder Sonntag ist, sonst ‘Working day’. 

If DATEPART('weekday',[Last Review]) IN (1, 7) THEN 'Weekend day'

ELSE 'Working day'

END

5. Auf OK klicken

6. Weekend day erneut in eine Dimension konvertieren.

Jetzt möchten wir den durchschnittlichen Preis am Wochenende vs. unter der Woche in 2022 betrachten: 

1. In Rows liegt das Feld Price als Durchschnittsaggregation, in Columns liegt Weekend day.
2. Ziehe den Month of Last Review in die Marks-Karte und wähle Color, um Monatsunterschiede sichtbar zu machen. 
3. Wir filtern auf das Jahr. Statt ein neues Jahresfeld zu bauen, nutzen wir direkt Last Review. Ziehe es in Filters, wähle Years, dann Next und markiere 2022. 
4. Mit OK bestätigen.
5. Als Diagrammtyp wählen wir Box-and-Whisker-Plot.
6. Standardfarbe ist Grau. Zum Ändern Rechtsklick auf einen Boxplot und Edit.
7. Im Bereich Box plot öffnen
8. Unter Fill die gewünschte Farbe wählen

An den Boxplots siehst du die Preisverteilungen unter der Woche und am Wochenende. 2022 wirkt der Durchschnittspreis am Wochenende höher. Das erkennst du an Minimum, erstem Quartil, Median, drittem Quartil und Maximum. 

Bezogen auf den Monat der letzten Bewertung liegen die höchsten Durchschnittspreise am Wochenende in Februar und Juni, unter der Woche scheinen Januar und Mai am teuersten. 

3. Berechnetes Feld mit Gruppierung (Group By)

Bei Airbnb spielt Vertrauen eine große Rolle. Je mehr Bewertungen ein Host hat, desto eher vertrauen Kundinnen und Kunden ihm und seinen Inseraten. Wir möchten daher die Summe der Bewertungen je Host ermitteln. 

Das erreichen wir mit der FIXED-Ausdrucksform. Sie berechnet einen Wert je berücksichtigter Dimension – vergleichbar mit GROUP BY in SQL. Vorgehen:

1. Neues Sheet erstellen

2. Im Menü Analysis wählen und Create Calculated Field... anklicken.

3. Feld Reviews Per Host nennen und folgende Formel eintragen. FIXED gruppiert die Daten auf Host-Ebene. 

{FIXED [Host Id],[Host Name]:SUM([Number Of Reviews])}

4. Nach korrekter Formel auf OK klicken.

Super! Das Feld Reviews Per Host ist erstellt. Jetzt ein neues Sheet anlegen und das Feld mit gestapelten Balken visualisieren. 

Dafür legen wir die Summe des neuen Felds in Rows ab, während Host Id und Host Name in Columns kommen. Anschließend per Sortier-Icon die Anzahl der Bewertungen absteigend sortieren. 

So sehen wir die Top-14-Hosts mit den meisten Bewertungen – und damit den höchsten Vertrauenswert – in Lissabon.

4. Berechnetes Feld zum Filtern erstellen 

Die Visualisierung aus dem vorherigen Beispiel ist etwas unübersichtlich. Besser wäre es, direkt Hosts mit den meisten Bewertungen anzuzeigen. Dafür erstellen wir ein Feld für Hosts mit mehr als 5.000 Bewertungen. 

1. Neues Sheet erstellen

2. Rechtsklick auf Reviews Per Host, das zuvor erstellte Feld.

3. Create > Create a calculated field wählen.

4. Feld Reviews 5k nennen und die unten angegebene Formel eintragen. IIF() ist eine logische Funktion, die prüft, ob eine Bedingung erfüllt ist. Hier prüfen wir, ob die Anzahl Bewertungen pro Host über 5.000 liegt. Trifft das zu, lautet der Wert ‘Apply Filter’, sonst ‘No filter’.

IIF([Reviews Per Host]>5000,'Apply Filter','No Filter')

5. OK drücken

Nachdem das Feld im Datensatz ist, reproduzieren wir die Darstellung aus Reviews Per Host. Zusätzlich fügen wir Reviews 5k dem Filterbereich hinzu und wählen Apply Filter. So sehen wir nur Hosts mit mehr als 5.000 Bewertungen. 

Wir sehen die Top drei Hosts mit mehr als 7.000 Bewertungen. Am beliebtesten ist Pedro mit 9.000 Bewertungen.

5. Berechnete Bins in Tableau

Zum Schluss teilen wir den Durchschnittspreis in gleich große Gruppen, sogenannte Bins, ein. Bins sind hilfreich, um Messwerte in Gruppen zu organisieren. 

Wenn wir z. B. den Durchschnittspreis unter der Woche und am Wochenende untersuchen, ist ein Vergleich der Verteilungen nach Preisbereichen aufschlussreich. 

So erstellst du Bins schnell und intuitiv:

1. Neues Sheet erstellen
2. Rechtsklick auf Price.
3. Create > Bins wählen.
4. Bin-Größe auf 500 setzen.
5. Mit OK bestätigen.

Wir untersuchen erneut den Durchschnittspreis unter der Woche vs. am Wochenende, mit dem in Beispiel 2 erstellten Feld Weekend day. 2022 schien der Durchschnittspreis am Wochenende höher. Prüfen wir das, indem wir den Preis in Intervalle aufteilen:

1. In Rows liegt Price als Durchschnitt
2. Weekend day und Price(bins) kommen in Columns 
3. Price(bins) in die Marks-Karte ziehen und Color wählen.
4. Last Reviews in Filters ziehen, Years wählen, dann Next, 2022 auswählen und mit OK bestätigen.

Aus den beiden Histogrammen wird sichtbar: Unter der Woche liegt das Maximum des Durchschnittspreises zwischen 200 und 2500, während am Wochenende Intervalle mit höheren Durchschnittswerten auftreten. Das prägt die Verteilungen und bestätigt die Beobachtung aus Beispiel 2: Am Wochenende ist der Durchschnittspreis höher als unter der Woche. 

Praktisch bei Bins ist auch, dass du die Bin-Größe über die Legende anpassen kannst. 

So erstellst du einen dynamischen Parameter für die Bin-Größe:

1. Im Datenbereich das Drop-down oben öffnen und Create Parameter wählen.
2. Parameter in Price Bins Control umbenennen und Current Value auf 100 setzen.
3. Unter Allowable Values Range wählen.
4. Minimum 100, Maximum 5000 und Step size 100 einstellen.
5. OK klicken.

Danach bearbeiten wir auch das Feld Price (bins). Statt Schrittweite 500 verwenden wir den Parameter Price Bins Control. So geht’s:

1. Rechtsklick auf Price(Bins) und Edit wählen.
2. Den Pfeil neben Size of bins anklicken und Price Bins Control auswählen.
3. OK klicken.

Anschließend Rechtsklick auf Price Bins Control und Show Parameter auswählen. Jetzt steuerst du die Bin-Größe über den Parameter: Mit dem linken Pfeil verkleinerst du, mit dem rechten vergrößerst du die Bin-Größe.

Du wirst sehen, wie sich die Histogramme mit wachsender Bin-Größe verändern.

6. Exclude-Feld berechnen

EXCLUDE ist ein Tableau-Ausdruck, mit dem du ein Feld erzeugst, in dem bestimmte Detailebenen ausgeschlossen werden. In diesem Tutorial nutzen wir ihn, um die Anzahl der Bewertungen zu betrachten, ohne den Stadtteil zu berücksichtigen. Denn es ist schwierig, in derselben Tabelle sowohl nach Stadtteil gruppierte Bewertungen als auch die Gesamtsumme ohne Stadtteil darzustellen. Lege zunächst ein neues Sheet an.

So erstellst du das Feld:

1. Neues Sheet erstellen

2. Im Menü Analysis auf Create Calculated Field klicken.

3. Feld Reviews no neighborhood nennen und folgende Formel eintragen.

{EXCLUDE [Neighborhood]:SUM([Number Of Reviews])}

4. Auf OK klicken.

5. Das neue Feld in die Pivot-Tabelle zwischen Neighborhood und Number of Reviews ziehen.

Weitere Tableau-Ressourcen

Dieser Artikel hat dich in berechnete Felder in Tableau eingeführt und sechs Beispiele gezeigt, warum sie in der explorativen Analyse so hilfreich sind. 

Mit dieser Anleitung lernst du, berechnete Felder zu erstellen und Tableau souverän einzusetzen. Starte mit einer einfachen Hypothese und setz sie mit dieser Tableau-Funktion um. Vertiefe dein Wissen mit unserem Lernpfad Data Analyst in Tableau und hol dir schnelle Erfolge mit unserem Tableau Cheat Sheet.