Quadrantenanalyse in Tableau

Explorative Datenanalyse ist das Rückgrat jedes Data-Science-Projekts. Bevor du Modelle erstellst und ein Dataset mit einem Machine-Learning-Algorithmus trainierst, solltest du die Daten zuerst erkunden, um ein Gefühl dafür zu bekommen, was darin steckt.

Nehmen wir das bekannte Superstore-Dataset. Es stammt von einem US-amerikanischen Superstore und enthält Informationen zu Produkten, Umsatz, Gewinn usw., mit denen du in diesem fiktiven Unternehmen Ansatzpunkte zur Verbesserung identifizieren kannst. Der erste Schritt ist, das Dataset zu importieren und zu untersuchen. Du kannst die Daten hier herunterladen.

Python für EDA

Lass uns Python verwenden, um das Dataset zu importieren und zu erkunden. Wenn du mehr darüber lernen willst, wie man Daten in Python betrachtet und bereinigt, mach den DataCamp-Kurs Cleaning Data in Python.

import pandas as pd  
import numpy as np
superstore_data = pd.read_excel('Sample-Superstore .xls',header = 3)  
superstore_data.head()

Das DataFrame zeigt die ersten fünf Zeilen des Datasets mit verschiedenen Attributen. Wir können auch prüfen, ob fehlende Werte vorhanden sind und welche Spalten es gibt:

superstore_data.info()

Die obigen Informationen zeigen, dass es keine Nullwerte gibt und insgesamt 9.994 Einträge vorliegen. Visualisierung ist ebenfalls ein wichtiger Teil der EDA, weil sie eine bessere Perspektive liefert. Wir könnten ein Streudiagramm zwischen Sales und Profit erstellen – aber was, wenn wir dieses Streudiagramm so erweitern könnten, dass es noch mehr Informationen liefert? Eine Möglichkeit ist ein Quadrantendiagramm. In den nächsten Abschnitten schauen wir uns das genauer an und erstellen unser eigenes.

Quadrantendiagramm

Wenn du Teil des Data-Science-Ökosystems bist, hast du bestimmt schon vom Gartner Magic Quadrant (MQ) gehört. Diese MQs sind eine Reihe von Reports mit Marktanalysen zu verschiedenen Technologieunternehmen. Tatsächlich zählen sie zu den am meisten erwarteten Veröffentlichungen in diesem Bereich. Hier ist der Magic Quadrant 2019 für Analytics- und Business-Intelligence-Plattformen, der zeigt, dass Tableau und Power BI vorne liegen.

Ein Quadrantendiagramm ist technisch gesehen ein Streudiagramm, das in vier gleich große Bereiche (Quadranten) unterteilt ist – daher der Name. Eine Quadrantenanalyse hilft, Daten in separaten Quadranten darzustellen, sodass sich schnell erkennen lässt, welche Datenpunkte sich ähneln und welche nicht, basierend auf bestimmten Merkmalen.

Quadrantendiagramme in Tableau erstellen

Tableau ist ein leistungsfähiges Tool für Datenanalyse und -visualisierung, das in der Praxis weit verbreitet ist. Die einfache Bedienung von Tableau beruht auf der Drag-and-drop-Oberfläche. Dadurch lassen sich im Handumdrehen zahlreiche Diagramme erstellen – darunter auch Quadrantendiagramme.

Voraussetzungen

Dieses Tutorial setzt eine gewisse Vertrautheit mit Tableau, seinen Eigenschaften und der Anwendungsweise für Analysen voraus. Wenn du kompletter Einsteiger bist, empfehlen wir dir diesen Artikel als ausgezeichneten Einstieg in Tableau:

Data Visualization with Tableau

Tableau-Umgebung

In diesem Tutorial arbeiten wir mit Tableau Public, dem kostenlosen Angebot von Tableau. Lade die Tableau-Public-Edition von der offiziellen Website herunter. Folge den Installationsanweisungen – wenn beim Klick auf das Tableau-Symbol der folgende Bildschirm erscheint, bist du startklar.

Mit der Datenquelle verbinden

Wir verwenden dasselbe Superstore-Dataset wie oben beschrieben. Falls du es noch nicht heruntergeladen hast, findest du es hier.

• Importiere die Daten vom Computer in den Tableau-Arbeitsbereich.
• Unter dem Reiter Sheets werden drei Sheets sichtbar: Orders, People und Returns. Wir konzentrieren uns jedoch nur auf die Orders-Daten. Doppelklicke auf das Sheet Orders; es öffnet sich ähnlich wie eine Tabellenkalkulation.
• Du wirst sehen, dass die ersten drei Datenzeilen etwas anders aussehen und nicht das gewünschte Format haben. Verwende den Data Interpreter (ebenfalls unter dem Reiter Sheets), um das zu korrigieren. Ein Klick darauf liefert ein sauber formatiertes Sheet.

Streudiagramm erstellen

Angenommen, wir möchten sehen, wie sich der Discount auf die Profite des Superstores auswirkt und welche Produkte profitabler sind als andere. Der erste Schritt ist ein einfaches Streudiagramm zwischen Discount und Profit Ratio. Profit Ratio ist aussagekräftiger als das Feld Profit allein. Da es nicht in der Originaldatenbank existiert, erstellen wir es.

• Öffne ein neues Arbeitsblatt und erstelle ein berechnetes Feld namens Profit Ratio mit der folgenden Formel.

  sum([Profit])/sum([Sales])

• Ziehe Discount auf Columns und Profit Ratio auf Rows. Ziehe anschließend Sub Category auf das Colors-Shelf. Ändere die Kennzahl für Discount von Sum auf Average. Du erhältst ein farbcodiertes Streudiagramm nach Produkten.

Parameter erstellen

Jetzt, da wir ein Basis-Streudiagramm haben, erstellen wir zwei Parameter, die als Grundlage für die Quadranten dienen. In unserem Fall erstellen wir einen Discount Parameter und einen Profit Ratio Parameter, die jeweils aus den Feldern Discount und Profit Ratio abgeleitet werden.

Discount-Parameter

Klicke auf das Feld Discount > Create > Parameter und fülle die Werte wie in der Abbildung unten aus. Setze den Current Value auf den Datenpunkt deiner Wahl (in diesem Beispiel 0,2).

Profit-Ratio-Parameter

Führe dieselben Schritte mit dem Feld Profit Ratio aus.

Im Arbeitsblatt erscheint nun der Bereich Parameters, in dem beide erstellten Parameter zu sehen sind.

Referenzlinien hinzufügen

Eine Referenzlinie in Tableau ist eine vertikale oder horizontale Linie in einem Diagramm, die einen Bezugspunkt darstellt. Eine Referenzlinie in einem Sales-Chart kann z. B. hohe und niedrige Umsätze leicht unterscheiden. Wir erstellen zwei Referenzlinien – eine pro Achse.

• Klicke mit der rechten Maustaste auf die Profit Ratio-Achse (y) und wähle Add Reference Line.
• Setze den Wert der Referenzlinie auf den Parameter Profit Ratio.
• Lass die übrigen Felder auf den Standardwerten und klicke auf OK.
• Klicke mit der rechten Maustaste auf die Avg Discount-Achse (x) und wähle Add Reference Line.
• Setze den Wert der Referenzlinie auf den Parameter Avg Discount.
• Lass die übrigen Felder auf den Standardwerten und klicke auf OK.

Jedem Quadranten eine Farbe zuweisen

Wir haben jetzt vier Quadranten, aber die Datenpunkte in jedem Quadranten sind zufällig eingefärbt. Das hilft nicht dabei zu erkennen, welcher Punkt in welchen Quadranten fällt. Wir schreiben eine einfache Berechnung, die einem Datenpunkt basierend auf seinem Quadranten eine Farbe zuweist, also UPPER RIGHT, UPPER LEFT, BOTTOM RIGHT oder BOTTOM LEFT.

• Klicke auf Analysis > Create calculated field und nenne das Feld Quadrant Color.

• Gib folgende Formel ein:

  IF AVG([Discount]) >= [Discount Parameter]  
  AND [Profit Ratio] > [Profit Ratio Parameter] THEN 'UPPER RIGHT'  
  ELSEIF AVG([Discount]) < [Discount Parameter]   
  AND [Profit Ratio] > [Profit Ratio Parameter] THEN 'UPPER LEFT'  
  ELSEIF AVG([Discount]) >[Discount Parameter]   
  AND [Profit Ratio] < [Profit Ratio Parameter] THEN 'BOTTOM RIGHT'  
  ELSE 'BOTTOM LEFT'  
  END

• Aktuell sind die Datenpunkte nach Sub-category eingefärbt. Wir möchten sie jedoch nach Quadrant färben. Ziehe dazu das Feld Sub-Category auf die Karte Detail und das Feld Quadrant Color auf Color. Sofort werden alle Punkte entsprechend ihrem Quadranten eingefärbt. Ändere die Shape auf Kreis für gefüllte Kreise und passe Größe und Tooltip nach Bedarf an.

Damit haben wir eine Quadrantenanalyse von Discount und Profit Ratio eines amerikanischen Superstores. Aus dem Diagramm ist gut ersichtlich: Produkte im Bottom Right sind am wenigsten profitabel, während diejenigen im Upper Left am profitabelsten sind.

Dynamisches Quadrantendiagramm erstellen

Die Quadranten im obigen Diagramm sind fest und ändern sich nur, wenn wir die Werte der verknüpften Referenzlinien anpassen. Was aber, wenn wir mit unterschiedlichen Schwellenwerten experimentieren möchten, um in Echtzeit zu sehen, wie Produkte ihren Quadranten wechseln? Das ist möglich und wird als dynamisches Quadrantendiagramm bezeichnet – umgesetzt über Actions.

Actions

Actions ist eine Funktion in Tableau, mit der wir Interaktivität hinzufügen. Damit können wir durch Auswählen, Klicken oder Hovern mit der Visualisierung interagieren. Actions können in einer Visualisierung Folgendes auslösen:

Richten wir nun eine Worksheet Action mit folgenden Schritten ein:

• Gehe zu Worksheet>Actions und füge eine Change Parameter-Action hinzu. Wir wollen eine Aktion, die die Parameter entsprechend ändert.

• Benenne die Action als Update Discount Parameter und wähle den passenden Target Parameter und Value, in diesem Fall Discount Parameter und AVG(Discount).

• Erstelle analog eine weitere Action namens Update Profit Ratio Parameter.

Wenn du jetzt auf einen Datenpunkt klickst, wird er zum Zentrum des Quadranten. Du erhältst also ein dynamisches Quadrantendiagramm und kannst leicht sehen, wie sich die Position der Produkte im Quadranten ändert, wenn Profit Ratio und Discount variieren.

Fazit

In diesem Artikel haben wir gezeigt, wie man ein Streudiagramm in ein interaktives Quadrantendiagramm umwandelt. Es hilft dabei, sich einen Überblick über die Daten zu verschaffen und zu verstehen, wie ähnlich oder unterschiedlich Objekte sind. Von hier aus kannst du mit der normalen Datenanalyse in R oder Python weitermachen, zum Beispiel mit Umsatzprognosen für die kommenden Monate, und analysieren, welche Merkmale im Dataset den Verkauf tatsächlich treiben.