Tableau में Calculated Fields बनाना

डेटा से इनसाइट निकालते समय नए वेरिएबल या फील्ड बनाना बेहद महत्वपूर्ण होता है। अक्सर, किसी डेटासेट में इनसाइट निकालने के लिए सारी ज़रूरी जानकारी नहीं होती, लेकिन मौजूदा फीचर्स से नए फीचर निकाले जा सकते हैं, जैसे औसत, अनुपात, बिन्स, और श्रेणीबद्ध वेरिएबल। अधिकतर मामलों में, स्पष्ट विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन पाने के लिए नए फील्ड की आवश्यकता पड़ती है। 

इस ट्यूटोरियल में, हम आपको Tableau में फील्ड बनाने की प्रक्रिया समझाएँगे। हम सरल से लेकर अधिक जटिल उदाहरणों तक चरण-दर-चरण चलेंगे, और अंत में Tableau की इस बेहद उपयोगी सुविधा में महारत पाने के लिए कुछ अतिरिक्त सुझाव और संसाधन देंगे।

Tableau Calculated Fields क्या हैं?

Calculated Fields, Tableau की सबसे शक्तिशाली विशेषताओं में से एक हैं। ये मौजूदा डेटा से नया डेटा बनाने का तरीका देती हैं। उदाहरण के लिए, मान लें कि हम न्यूयॉर्क में किसी अपार्टमेंट की कीमत उसकी विशेषताओं—जैसे बेडरूम की संख्या, बाथरूम की संख्या, आदि—के आधार पर अनुमानित करना चाहते हैं।

यह जानना उपयोगी हो सकता है कि अपार्टमेंट मेट्रो स्टेशन से कितनी दूर है, लेकिन यह जानकारी सीधे डेटासेट में उपलब्ध नहीं है। तब हमें इसे पते जैसे मौजूदा फील्ड से निकालना होगा। आप हमारे कोर्स से इस Tableau फीचर के बारे में आसानी से सीख सकते हैं।

Tableau Calculation Fields का उपयोग क्यों करें?

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए Tableau की लोकप्रियता को देखते हुए, Calculation Fields बनाना क्यों ज़रूरी है? इसके कई कारण हैं:

1. जब फ़िल्टर पर्याप्त नहीं होते

कभी-कभी, डेटा गायब होने या बहुत सारी शर्तें होने पर फ़िल्टर लगाना मुश्किल हो जाता है। जब बहुत सी शर्तें हों, तो एक calculation field बनाना आपका समय बचा सकता है। मान लें कि आप एक सॉफ़्टवेयर कंपनी में काम कर रहे हैं और उपयोगकर्ताओं को सेगमेंट में बाँटना चाहते हैं—उनके रजिस्टर होने के बाद बीता समय, आपके प्लेटफ़ॉर्म पर बिताया गया समय, कौन-कौन से फीचर इस्तेमाल किए, और वे आपको कितना भुगतान करते हैं—इन सब के आधार पर। इतने सारे वेरिएबल संभालने की लॉजिक काफी जटिल हो सकती है, और ऐसे में फ़िल्टर टूल्स की बजाय calculated field बनाना आसान हो जाता है।

2. जब हम डेटा को सेगमेंट करना चाहते हैं

कई मामलों में, खासकर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाते समय, किसी संख्यात्मक फीचर से श्रेणीबद्ध फीचर बनाने की ज़रूरत होती है। इसे संख्यात्मक डेटा का "बिनिंग" या "डिस्क्रीटाइज़िंग" कहते हैं। एक सामान्य उदाहरण यह है कि लोगों की सटीक उम्र रिपोर्ट करने के बजाय, आप उन्हें उम्र के समूहों—जैसे 16–25, 26–35, 36–45, आदि—में बाँट दें। इससे डेटासेट में लोगों की गोपनीयता भी बनी रहती है।

3. जब हम बुनियादी एक्सप्रेशंस बनाना चाहते हैं

Calculation fields बनाने का एक और बड़ा लाभ यह है कि एक या अधिक वेरिएबल के आधार पर रो-लेवल पर डेटा को बदला जा सकता है। किसी वेरिएबल की इकाई बदलना इसका सामान्य उदाहरण है। आप अंतरराष्ट्रीय बिक्री के मूल्यों को US डॉलर में मानकीकृत करना चाह सकते हैं या इम्पीरियल इकाइयों को मीट्रिक में बदलना चाह सकते हैं। 

जहाँ ये रो-वार गणनाएँ डेटासेट की हर रो के लिए एक मान लौटाएँगी, वहीं आप एग्रीगेटेड माप—जिन्हें समरी आँकड़े भी कहते हैं—भी निकाल सकते हैं, जो औसत, वैरिएंस, न्यूनतम और अधिकतम जैसे एकल मान लौटाते हैं।

Tableau Calculated Field ट्यूटोरियल 

आइए पुर्तगाल के लिस्बन की Airbnb ओपन लिस्टिंग्स समरी डेटा का उपयोग करके कुछ व्यावहारिक उदाहरण आज़माते हैं। डेटा Inside Airbnb से आता है। हर रो एक अलग Airbnb लिस्टिंग के अनुरूप है। 

इसमें शामिल फीचर्स हैं—होस्टनेम, पड़ोस (neighborhood), रूम टाइप, आदि। अपने लोकल PC पर Tableau Public इंस्टॉल करने के बाद, आप listing.csv फ़ाइल को टेक्स्ट फ़ाइल के रूप में खोलें और फिर नए फील्ड बनाना शुरू कर सकते हैं।

निम्नलिखित छह उदाहरणों में से हर एक के लिए, हम सलाह देंगे कि आप हर बार एक नई शीट से शुरू करें क्योंकि हम हर बार अलग फील्ड्स पर काम करेंगे।

1. एक साधारण फील्ड बनाना

मान लें कि हम महीने के अनुसार रिव्यू की संख्या को विज़ुअलाइज़ करना चाहते हैं, लेकिन हमारे पास केवल [Last Review] फुल डेट के साथ उपलब्ध है। (इस केस में, [Reviews Per Month] एक मौजूदा फील्ड है, और हम अपने उत्तर की जाँच के लिए इसका उपयोग करेंगे।) तो, हम उस फील्ड से महीना निकालना चाहेंगे।

यह करने के लिए हमें ये कदम उठाने होंगे:

1. एक नई शीट बनाएँ

2. [Last Review] पर राइट-क्लिक करें 

3. Create > Create a calculated field चुनें।

4. कैलकुलेशन एडिटर में हमें calculated field को परिभाषित करना है। Tableau में समय-संबंधी डेटा के लिए Date Functions होती हैं, जैसे DAY, MONTH, और YEAR। और जानकारी के लिए Tableau दस्तावेज़ देखें।

5. इस उपयोग-केस के लिए, हम कैलकुलेशन एडिटर में MONTH([Last Review]) जोड़ेंगे

6. फ़ॉर्मूला लिखने के बाद, हम डिफ़ॉल्ट नाम बदलकर Month of Last Review कर देंगे और OK पर क्लिक करेंगे। 

7. हम Month of Last Review को Data पेन में उस माप (measure) पर राइट-क्लिक कर Convert to Dimension चुनकर Dimension में बदल देंगे।

8. नया फील्ड बनने के बाद, हम लिस्बन में पड़ोस और महीने के हिसाब से रिव्यू की संख्या का अध्ययन करना चाहते हैं। हम Rows में Neighborhood और Month जोड़ते हैं, जबकि रिव्यू की संख्या marks विंडो में डालते हैं। 

9. आप देखेंगे कि Tableau डिफ़ॉल्ट रूप से रिव्यू की संख्या का योग लेता है। एग्रीगेशन का प्रकार बदला जा सकता है, लेकिन इस संदर्भ में योग उपयुक्त है, इसलिए हम इसे ही रहने देते हैं। 

10. हम रिव्यू की संख्या वाले फील्ड को टेक्स्ट कार्ड पर खींचते हैं ताकि पड़ोस और महीने के हिसाब से रिव्यू की संख्या दिखाई दे। 

11. हम Month फील्ड के null मानों को भी किसी एक मान पर राइट-क्लिक कर Exclude चुनकर हटा देते हैं।

बधाई हो! आपने डेट फ़ंक्शंस का उपयोग करते हुए अपना पहला Tableau calculated field बनाना सीख लिया, जो समय-संबंधी डेटा के साथ बहुत उपयोगी हैं। इसके अलावा, आपने रो हेडर का उपयोग करके पिवट टेबल बनाना और किसी फील्ड से फ़िल्टर करना भी समझा। 

2. If-Then स्टेटमेंट्स के साथ फील्ड की गणना

एक और फील्ड हम बना सकते हैं ताकि यह अध्ययन किया जा सके कि हफ्ते के दिनों बनाम वीकेंड पर लिखे गए रिव्यू के अनुसार कीमत कैसी रहती है। हमें उम्मीद है कि वीकेंड पर कीमतें हफ्ते के बाकी दिनों की तुलना में अधिक होंगी, लेकिन यह भी ध्यान रखना चाहिए कि कुछ ग्राहक चेक-आउट वाले दिन ही रिव्यू नहीं लिखते। 

यह फील्ड IF-THEN स्टेटमेंट्स से प्राप्त किया जा सकता है, जो Tableau की उपलब्ध logical functions का हिस्सा हैं। लगाई गई शर्त के आधार पर यह कोई विशेष मान लौटाता है।

कदम इस प्रकार हैं:

1. एक नई शीट बनाएँ

2. Last Review पर राइट-क्लिक करें।

3. Create > Create a calculated field दबाएँ।

4. खाली बॉक्स में हम if-else स्टेटमेंट्स के साथ फ़ॉर्मूला लिखते हैं। इस बार, हमें Last Review फील्ड से सप्ताह का दिन निकालना है, जहाँ 1 और 7 क्रमशः रविवार और शनिवार के अनुरूप हैं। तो, हम एक नया वेरिएबल बनाते हैं, जिसका नाम Weekend day है—यदि सप्ताह का दिन शनिवार या रविवार हो, तो यह ‘Weekend day’ लौटाता है, अन्यथा ‘Working day’। 

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

ELSE 'Working day'

ENDसंचालित द्वारा

5. काम पूरा होने पर OK बटन पर क्लिक करें

6. हम फिर से weekend days को Dimension में कन्वर्ट करते हैं।

इस केस में, हम 2022 के हफ्तों के दौरान औसत कीमत बनाम वीकेंड की औसत कीमत देखना चाहेंगे: 

1. Rows बॉक्स में price फील्ड होगा, जिसे औसत के रूप में एग्रीगेट किया जाएगा, जबकि Weekend day फील्ड Columns बॉक्स में होगा।
2. Month of the last Review को Marks कार्ड में खींचें और महीने के अनुसार कीमत के फ़र्क को दिखाने के लिए Color पर क्लिक करें। 
3. हम वर्ष को भी फ़िल्टर करना चाहते हैं। Last Review के वर्ष के लिए नया वेरिएबल बनाने के बजाय, हम सीधे Last Review फील्ड का उपयोग कर सकते हैं। इसे filters बॉक्स में खींचें और Years चुनें। उसके बाद Next पर क्लिक करें और 2022 चुनें। 
4. सेटअप पूरा होने पर OK पर क्लिक करें।
5. चार्ट टाइप के रूप में box-and-whisker plot चुनें।
6. बॉक्स प्लॉट का डिफ़ॉल्ट रंग ग्रे होता है। यदि आप इसे बदलना चाहते हैं, तो इन बॉक्सप्लॉट्स में से किसी एक पर राइट-क्लिक करें और Edit चुनें।
7. Box plot बॉक्स में जाएँ
8. Fill ड्रॉप-डाउन सूची में अपनी पसंद का रंग चुनें

बॉक्सप्लॉट्स से हम हफ्ते के दौरान और वीकेंड पर कीमत का वितरण आसानी से देख सकते हैं। 2022 में, वीकेंड पर औसत कीमत हफ्ते के बाकी दिनों की तुलना में अधिक लगती है। यह जानकारी न्यूनतम, प्रथम क्वार्टाइल, माध्य (मेडियन), तृतीय क्वार्टाइल और अधिकतम को देखकर निकाली जा सकती है। 

Last Review के महीने के संदर्भ में, हम वीकेंड पर फरवरी और जून में सबसे अधिक औसत कीमतें देख सकते हैं, जबकि हफ्ते के दौरान सबसे महँगे महीने जनवरी और मई लगते हैं। 

3. Group By पर आधारित फील्ड की गणना

Airbnb में ग्राहकों का भरोसा अहम भूमिका निभाता है। किसी होस्ट के पास जितने अधिक रिव्यू होते हैं, ग्राहक उतना ही अधिक उस पर और उसकी लिस्टिंग्स पर भरोसा करते हैं। इसलिए, हम प्रत्येक होस्ट के लिए रिव्यू का योग निकालना चाहेंगे। 

यह परिणाम FIXED एक्सप्रेशन का उपयोग कर प्राप्त किए जा सकते हैं। यह चयनित प्रत्येक डाइमेंशन के लिए मान की गणना करता है। इस केस को अलग-अलग चरणों में बाँटा जा सकता है:

1. एक नई शीट बनाएँ

2. मेन्यू से Analysis पर क्लिक करें और Create Calculated Field... विकल्प दबाएँ।

3. फील्ड का नाम Reviews Per Host रखें और नीचे दिखाया गया फ़ॉर्मूला लिखें। FIXED एक्सप्रेशन डेटा को समूहबद्ध करने के लिए उपयोग होता है। यह SQL में GROUP BY के समकक्ष है। 

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

4. सही फ़ॉर्मूला लिखने के बाद OK चुनें।

बहुत बढ़िया! हमने Reviews Per Host फील्ड बना लिया है। अब एक नई शीट बनाकर इस नए फील्ड को स्टैक्ड बार्स के साथ विज़ुअलाइज़ करने का समय है। 

तो, हमें इस नए फील्ड के योग को rows बॉक्स में जोड़ना है, जबकि Host Id और Host Name को Columns में डालना है। इसके बाद, रिव्यू की संख्या को सॉर्ट करने के लिए आइकन चुनें और घटते क्रम में रिव्यू की संख्या पाने के लिए एक बार क्लिक करें। 

इन स्टैक्ड बार्स से, हम शीर्ष 14 होस्ट देख सकते हैं जिन्होंने सबसे अधिक रिव्यू प्राप्त किए हैं और नतीजतन लिस्बन में ग्राहकों द्वारा सबसे अधिक भरोसेमंद हैं।

4. फ़िल्टर करने के लिए Calculated Field बनाएँ 

पिछले उदाहरण में बना डेटा विज़ुअलाइज़ेशन काफ़ी बिखरा हुआ है। बेहतर होगा कि हम सीधे उन्हीं होस्ट्स को देखें जिनके सबसे अधिक रिव्यू हैं। इसी कारण, हम 5,000 से अधिक रिव्यू वाले होस्ट्स के लिए एक फील्ड बनाएँगे। 

1. एक नई शीट बनाएँ

2. पहले बनाए गए फील्ड Reviews Per Host पर राइट-क्लिक करें।

3. Create > Create a calculated field दबाएँ।

4. फील्ड का नाम Reviews 5k रखें और ऊपर निर्दिष्ट फ़ॉर्मूला लिखें। IIF() एक लॉजिकल फ़ंक्शन है जो जाँचता है कि कोई शर्त पूरी हुई या नहीं। इस केस में, शर्त यह जाँचना है कि प्रति होस्ट रिव्यू की संख्या 5,000 से अधिक है या नहीं। यदि शर्त पूरी होती है, तो मोडैलिटी ‘Apply Filter’ है। विपरीत स्थिति में मान ‘No filter’ है।

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

5. OK दबाएँ

फील्ड को डेटासेट में जोड़ने के बाद, हम वही प्लॉट दोहरा सकते हैं जो Reviews Per Host बनाते समय बनाया था। इसके अतिरिक्त, हम Reviews 5k को फ़िल्टर बॉक्स में जोड़ते हैं और मोडैलिटी Apply Filter पर क्लिक करते हैं। इस तरह, हम वे होस्ट देखेंगे जिनके 5,000 से अधिक रिव्यू हैं। 

हम शीर्ष तीन होस्ट्स को देख सकते हैं जिन्होंने 7,000 से अधिक रिव्यू पाए हैं। सबसे लोकप्रिय होस्ट Pedro है, जिसके 9,000 रिव्यू हैं।

5. Tableau Bins की गणना

अब आखिरी भाग आता है: हम औसत कीमत को समान आकार के अलग-अलग समूहों में बाँटते हैं, जिन्हें bins कहा जाता है। बिन्स किसी माप (measure) के मूल्यों को अलग-अलग समूहों में व्यवस्थित करने के लिए बहुत उपयोगी होते हैं। 

उदाहरण के लिए, यदि हम हफ्ते के दौरान और वीकेंड पर औसत कीमत का अध्ययन कर रहे हैं, तो अलग-अलग कीमत रेंज में बाँटकर इन दोनों वितरणों की तुलना करना सूचनाप्रद होगा। 

बिन्स बनाने की प्रक्रिया बहुत आसान और सहज है।

1. एक नई शीट बनाएँ
2. Price पर राइट-क्लिक करें।
3. Create > Bins दबाएँ।
4. बिन्स का आकार 500 निर्धारित करें।
5. सेटअप पूरा होने पर OK पर क्लिक करें।

तो, हम फिर से हफ्ते के दौरान और वीकेंड पर औसत कीमत की जाँच करना चाहते हैं, दूसरे उदाहरण में बनाए गए weekend day फील्ड का उपयोग करके। पिछली विश्लेषण से, 2022 में वीकेंड पर औसत कीमत हफ्ते के दौरान की तुलना में अधिक लग रही थी। आइए कीमत को अलग-अलग अंतरालों में बाँटकर फिर से जाँचें:

1. Rows बॉक्स में Price फील्ड होगा, जिसे औसत के रूप में एग्रीगेट किया जाएगा
2. Weekend day और Price(bins) फील्ड्स को Columns बॉक्स में खींचें 
3. Price(bins) को Marks कार्ड में रखें और Color पर क्लिक करें।
4. Last Reviews फील्ड को filters बॉक्स में खींचें और Years चुनें। उसके बाद Next पर क्लिक करें और 2022 चुनें। अंत में OK पर क्लिक करें।

दोनों हिस्टोग्राम से हम देख सकते हैं कि हफ्ते के दौरान औसत कीमत 200 और 2500 के बीच अधिकतम है, जबकि वीकेंड में ऐसे अंतराल हैं जिनमें औसत कीमत के उच्चतर मान शामिल हैं। यह पहलू दोनों वितरणों पर निश्चित रूप से प्रभाव डालता है और दूसरे उदाहरण के निरीक्षणों की पुष्टि करता है कि वीकेंड पर औसत कीमत हफ्ते के बाकी दिनों की तुलना में अधिक है। 

बिन्स के साथ काम करते समय एक और उपयोगी सुविधा यह है कि आप प्लॉट लीजेंड से बिन्स के आकार को बदल सकते हैं। 

बिन्स का आकार बदलने के लिए हमारा डायनेमिक पैरामीटर बनाने के कदम ये हैं:

1. डेटा पेन के शीर्ष पर ड्रॉप-डाउन तीर चुनें और विकल्पों में से Create Parameter चुनें।
2. पैरामीटर का नाम Price Bins Control रखें और current value 100 निर्धारित करें।
3. allowable options बॉक्स में Range दबाएँ।
4. Minimum को 100, Maximum को 5000, और Step size को 100 सेट करें।
5. OK पर क्लिक करें।

यह पैरामीटर बनने के बाद, हमें Price (bins) फील्ड को भी एडिट करना होगा। 500 के step size के बजाय, हम इसे Price Bins Control पैरामीटर से बदल देंगे। यह ऑपरेशन इस तरह करें:

1. Price(Bins) फील्ड पर राइट-क्लिक कर Edit चुनें।
2. बिन्स के size के पास नीचे तीर पर क्लिक करें और Price Bins Control चुनें।
3. OK पर क्लिक करें।

इसके बाद, Price Bins Control पर राइट-क्लिक करें और Show Parameter चुनें। फिर हम इस पैरामीटर से बिन्स के आकार को नियंत्रित कर सकते हैं। यह शीर्ष दाएँ पैरामीटर के नीचे दो तीरों पर क्लिक करके संभव है: बाएँ तीर से बिन्स का आकार घटाएँ और दाएँ तीर से मान बढ़ाएँ।

आप देखेंगे कि जैसे ही आप बिन्स का आकार बढ़ाएँगे, हिस्टोग्राम बदलते जाएँगे।

6. Exclude Field की गणना

EXCLUDE एक Tableau एक्सप्रेशन है जो आपको ऐसा फील्ड बनाने देता है जिसमें कुछ विवरण हटा दिए जाते हैं। इस ट्यूटोरियल में, हम पड़ोस (neighborhood) को छोड़कर रिव्यू की संख्या देखने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं। वास्तव में, एक ही टेबल में प्रत्येक पड़ोस के अनुसार समूहित रिव्यू की संख्या और पड़ोस को ध्यान में रखे बिना कुल रिव्यू की संख्या को विज़ुअलाइज़ करना चुनौतीपूर्ण होता है। शुरू करने से पहले, एक नई शीट बनाएँ।

यह फील्ड बनाने के लिए हम ये कदम उठाते हैं:

1. एक नई शीट बनाएँ

2. मेन्यू से Analysis दबाएँ और Create Calculated Field चुनें।

3. फील्ड का नाम Reviews no neighborhood रखें और निम्न फ़ॉर्मूला लिखें।

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

4. OK पर क्लिक करें।

5. नए फील्ड को पिवट टेबल में Neighborhood और Number of Reviews के बीच खींचें।

और Tableau संसाधन

इस लेख ने आपको Tableau Calculation Fields से परिचित कराया। इसमें छह उदाहरण भी दिखाए गए, जिनसे आप समझ पाए कि खोजपरक विश्लेषण करते समय फील्ड्स की गणना क्यों ज़रूरी होती है। 

इस गाइड के साथ, आप Tableau का उपयोग सीखते हुए calculation fields बनाना सीख सकते हैं। एक सरल परिकल्पना से शुरू करें और Tableau की इस सुविधा का उपयोग कर उसे अभ्यास में उतारें। आप हमारे Data Analyst in Tableau ट्रैक से Tableau में गहराई से उतर सकते हैं और हमारे Tableau Cheat Sheet के साथ कुछ त्वरित उपलब्धियाँ पा सकते हैं।