शुरुआती के लिए Tableau ट्यूटोरियल

यदि आप वास्तविक डेटा के साथ काम कर रहे हैं और तुरंत जानकारी निकालना चाहते हैं, तो Tableau आपके लिए एकदम उपयुक्त टूल है। Tableau के साथ, आपको R या Python में जटिल कोड लिखने की ज़रूरत नहीं होती—आप तुरंत डायनेमिक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बना सकते हैं और हर तरह की विश्लेषणात्मक समस्याएँ सुलझा सकते हैं।

इसकी दक्षता का प्रदर्शन Tableau के इंटरएक्टिव मैप विज़ुअलाइज़ेशंस के 10 उदाहरणों में मिलता है, जिनमें मैनहैटन की जनसंख्या की कहानी, अमेरिका की बिजली प्रणाली का विश्लेषण, और अमेरिका के प्रति घंटे काम करने वाले कर्मचारियों के न्यूनतम वेतन या उससे कम कमाने के छिपे कारणों की जाँच जैसे उदाहरण शामिल हैं। Tableau रोज़ाना Visualization of the Day की गैलरी भी दिखाता है।

इसी कारण 64,000 से अधिक कंपनियाँ वास्तविक समय में डेटा का विश्लेषण करने, निर्णय-उन्मुख इनसाइट्स उत्पन्न करने और संगठनात्मक चुनौतियों के सर्वोत्तम समाधान बनाने के लिए वेब प्लेटफ़ॉर्म के रूप में Tableau चुनती हैं। इनमें Netflix, Lenovo, और LinkedIn जैसे बड़े संगठन भी शामिल हैं। इस शुरुआती Tableau ट्यूटोरियल में, हम आपको Tableau के साथ कुछ बुनियादी विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की प्रक्रिया से गुजारेंगे।

परिचय 

Tableau डेटा को प्रबंधित और विश्लेषित करने के लिए एक शक्तिशाली और लचीला टूल है। पहले, यह कई स्रोतों से डेटा के एकीकरण को सक्षम बनाता है। फिर, यह सुंदर और इंटरएक्टिव डैशबोर्ड बनाने में मदद करता है जिन्हें अन्य उपयोगकर्ताओं के साथ साझा किया जा सकता है। अंत में, यह सभी के लिए सुलभ है: Tableau का सहज इंटरफ़ेस डेटा पेशेवरों और गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं, दोनों के लिए बनाया गया है। Tableau के पाँच प्रमुख घटक हैं, जिनका कार्यक्षेत्र अलग-अलग है:

• Tableau Desktop — एक डेस्कटॉप एप्लिकेशन जो उपयोगकर्ताओं को डेटा एकत्रित करने, रूपांतरित करने और विज़ुअलाइज़ करने की अनुमति देता है। Tableau Desktop केवल सब्सक्रिप्शन के साथ उपलब्ध है। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को स्थानीय और ऑनलाइन, दोनों तरह से सेव किया जा सकता है।
• Tableau Public — Tableau सॉफ़्टवेयर का एक निःशुल्क संस्करण जो Tableau Desktop की अधिकांश कार्यक्षमताएँ प्रदान करता है। Tableau Desktop के विपरीत, यह केवल CSV, Excel, और टेक्स्ट फाइलों को ही समायोजित कर सकता है। डेटा की 1.5 करोड़ पंक्तियों की सीमा भी है और आपका कोई भी काम स्थानीय रूप से सेव नहीं हो सकता—सिर्फ Tableau Server पर।
• Tableau Reader — Tableau फाइल प्रकारों को खोलने और पढ़ने के लिए एक रीड-ओनली एप्लिकेशन।
• Tableau Online — Tableau सॉफ़्टवेयर का क्लाउड संस्करण जो डैशबोर्ड्स को ऑनलाइन प्रकाशित और साझा करने का तरीका प्रदान करता है। यह पूर्णतः Tableau द्वारा होस्ट किया जाता है।
• Tableau Server — Tableau Online की तरह, यह उपयोगकर्ताओं को Tableau में बनाए गए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को होस्ट और स्टोर करने देता है। अंतर यह है कि यह पूरी तरह Tableau द्वारा होस्टेड नहीं होता, बल्कि AWS, Google Cloud Platform, और Microsoft Azure जैसे सार्वजनिक क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म पर होता है।

जहाँ Tableau Public निःशुल्क है, वहीं अन्य सभी संस्करण सशुल्क हैं और आधिकारिक वेबसाइट पर मिल सकते हैं। इस ट्यूटोरियल के लिए, हम Tableau के निःशुल्क संस्करण, Tableau Public, पर ध्यान देंगे। आप इसे यहाँ से डाउनलोड कर सकते हैं।

Tableau में डेटा आयात करना

एक बार जब आपने Tableau Public इंस्टॉल कर लिया, तो हम इसे खोलकर डेटा लोड कर सकते हैं। इस ट्यूटोरियल में, हम Our World in Data से प्रति व्यक्ति जल-निकासी (water withdrawals per capita) का डाटासेट उपयोग करेंगे। संदर्भ के लिए, जल-निकासी का अर्थ है सतही जल जैसे नदियाँ, झीलें, और भूजल से लिया गया मीठा पानी, जिसे कृषि, उद्योग, और घरेलू उपयोग में लिया जाता है। जैसा कि आप वर्तमान समाचार चक्र से जानते होंगे, विश्वभर में उपलब्ध मीठे पानी की मात्रा में बड़ा अंतर है। हम इन देशों के बीच की असमानताओं को विज़ुअलाइज़ करने के लिए Tableau का उपयोग करेंगे। 

आपको पहले CSV फाइल डाउनलोड करनी होगी, और फिर उसे टेक्स्ट फाइल के रूप में सेव करना होगा, क्योंकि Tableau Public केवल कुछ विशेष फाइल प्रकार लोड कर सकता है। आप स्टार्ट पेज पर देख सकते हैं कि कौन से फाइल प्रकार लोड किए जा सकते हैं। बाएँ मेनू में ‘Text File’ पर क्लिक करें और अपनी टेक्स्ट फाइल खोलें। नया पेज डेटा प्रीव्यू और डाटासेट के संबंधित फील्ड्स दिखाता है। हम देख सकते हैं कि हमारे पास चार फील्ड्स और 640 पंक्तियाँ हैं। प्रत्येक पंक्ति किसी अलग देश और अलग वर्ष से मेल खाती है।

Tableau के कई ऑपरेशन्स Excel जैसे ही हैं, जैसे नाम बदलना, डेटा प्रकार बदलना, या नए फील्ड जोड़ना। सबसे पहले, हम पहले दो फील्ड्स के नाम बदलकर ‘Country Name’ और ‘Country Code’ करेंगे। यहाँ हमें डेटा प्रकार बदलने की ज़रूरत नहीं है, क्योंकि Tableau स्वतः फील्ड का प्रकार पहचान लेता है। आगे चलकर इंटरएक्टिव भौगोलिक मानचित्र बनाने के लिए हमें latitude और longitude भी चाहिए होंगे। यह 'Country Name' फील्ड का geographic role 'None' से 'Country/Region' में बदलकर संभव होता है। इसके बाद हम Sheet 1 बटन दबाते हैं, और latitude तथा longitude अतिरिक्त फील्ड्स के रूप में नज़र आते हैं।

Tableau में डाटासेट्स जोड़ना 

शुरू करें सभी देशों और उनके संबंधित महाद्वीपों वाला डाटासेट Our World in Data से डाउनलोड करके। फिर, प्रत्येक देश की जनसंख्या वाला CSV यहाँ से डाउनलोड करें। 

जब वे आपकी फाइल प्रणाली में उपलब्ध हों, तो हम डाटासेट्स को जॉइन कर सकते हैं। हम महाद्वीपों वाली टेबल को कैनवास पर ड्रैग करते हैं। दोनों टेबल्स के बीच संबंध बनाने के लिए, हमें उन फील्ड नामों को निर्दिष्ट करना होगा जिन पर जॉइन करना है। वाटर विथड्रॉअल्स डाटासेट में टार्गेट फील्ड 'Country Name' है, जबकि दूसरी टेबल में टार्गेट फील्ड 'Entity' है। टेबल्स को मिलाने के लिए equal ऑपरेटर (=) चुना जाता है। विश्व जनसंख्या टेबल को हमारे टार्गेट डेटा के साथ जोड़ने के लिए भी यही प्रक्रिया अपनाएँ।

और लीजिए! अब तीनों टेबल्स टार्गेट फील्ड्स और मिलते-जुलते फील्ड नामों के आधार पर लिंक हो गई हैं। यह कदम अगली डेटा विज़ुअलाइज़ेशंस के लिए उपयोगी होगा।

व्यू में फ़िल्टर और रंग जोड़ना

अब जब हम अपने डेटा से संतुष्ट हैं, तो हम पहली वर्कशीट खोल सकते हैं जिसमें हमारा पहला विश्लेषण होगा। आइए एक चार्ट बनाते हैं जो समय के साथ जल-निकासी के बदलाव को दिखाता है। बाईं ओर, हमारे पास लोडेड टेबल्स हैं जिनका आपस में संबंध है। फिलहाल, केवल जल-निकासी डेटा पर ध्यान दें। हम नीले रंग में चिह्नित श्रेणीबद्ध फील्ड्स (जैसे 'Country Name') को हरे रंग वाले संख्यात्मक फील्ड्स (उदाहरण के लिए 'Year') से अलग पहचानते हैं। हमारे पास पहले से जेनरेट किए गए latitude और longitude फील्ड्स भी हैं। 

चार्ट बनाने के लिए, निम्नलिखित कदम उठाएँ:

• प्रत्येक वर्ष के लिए एक कॉलम बनाने हेतु 'Year' फील्ड को Columns शेल्फ पर ड्रैग करें।
• वाटर विथड्रॉअल्स की संख्या को Rows शेल्फ पर ड्रैग करें। 
• 'Country Name' को Marks शेल्फ में डालकर व्यू में जोड़ें। चूँकि उद्देश्य प्रत्येक देश के जल-निकासी की संख्या को अलग-अलग दिखाना है, हम 'Country Name' के मार्क प्रकार का चयन करते हैं और रंग विकल्प पर क्लिक करते हैं।
• जब चार्ट में बहुत सारे देश शामिल होते हैं, तो उसे पढ़ना कठिन हो जाता है। इसे सीमित करें और केवल तीन देशों—संयुक्त राज्य अमेरिका, चीन, और मिस्र—पर ध्यान दें। 'Country Name' फील्ड को Filters शेल्फ पर ड्रैग करें। केवल वे मान चुनें जिनमें हमें रुचि है और 'Ok' दबाएँ।  

ध्यान दें कि विश्वभर में मीठे पानी की मात्रा के संदर्भ में, विशेषकर चुने गए देशों के बीच, बहुत अधिक भिन्नता है। आगे चलकर हम जल-निकासी और देशों की जनसंख्या के बीच संबंध की जाँच कर सकते हैं।

Tableau में मैप व्यूज़ 

अब आती है मज़ेदार बात: पिछली अनुभाग में, हमने देखा कि स्कैटरप्लॉट सभी देशों की जल-निकासी दिखाने का कुशल तरीका नहीं है क्योंकि देशों की संख्या बहुत अधिक है। एक ऐसा चार्ट बनाने के लिए जो सभी देशों को समायोजित कर सके, हम वर्ल्ड मैप, स्थान-आधारित जनसंख्या डेटा, और latitude व longitude निर्देशांक का उपयोग कर सकते हैं। मैप व्यू बनाने के लिए ये तीनों फील्ड्स आवश्यक हैं। Tableau में मैप व्यूज़ से जुड़ी समस्याओं के समाधान के लिए यहाँ देखें।

मैप व्यू बनाने के लिए निम्नलिखित कदमों की आवश्यकता होती है:

1. प्रारंभिक वर्ल्ड मैप बनाने का सबसे तेज़ तरीका 'Country Name' फील्ड पर क्लिक करना है, जो स्वतः ही Marks फील्ड में जुड़ जाएगा। हालाँकि, दो अन्य विकल्प भी हैं: आप इसे Marks फील्ड में ड्रैग कर सकते हैं या चार्ट बनने वाले क्षेत्र के नीचे ड्रॉप कर सकते हैं। ये सभी तरीके एक ऐसा मानचित्र बनाएँगे जहाँ डाटासेट में मौजूद प्रत्येक देश को एक डॉट से दर्शाया जाएगा। 
   
   
2. दुनिया भर में मीठे पानी की मात्रा की जानकारी जोड़ें। लेकिन डाटासेट में एक समस्या है: कुछ देशों के पास प्रत्येक वर्ष के लिए जल-निकासी की जानकारी नहीं है, इसलिए वर्ष को फ़िल्टर करने के बजाय हम प्रत्येक देश के लिए नवीनतम मान दिखाना चाहते हैं।
   
   इसके लिए हम एक calculated field बनाते हैं, जो अन्य फील्ड्स के आधार पर नया फील्ड तैयार करता है। इस मामले में, हम Year फील्ड का सबसे हालिया या सबसे बड़ा मान तीन समूहों के भीतर चुनना चाहते हैं। इस नए फील्ड का नाम होगा “max year per country”। इस फील्ड की गणना के लिए निम्नलिखित फॉर्मूला उपयोग करें। प्रत्येक देश, महाद्वीप, और वर्ष के लिए, जिसे FIXED अभिव्यक्ति द्वारा निर्दिष्ट किया गया है, हम सबसे हालिया वर्ष ढूँढते हैं, जो वर्ष के अधिकतम मान MAX([Year]) के अनुरूप है।
   
   {FIXED [Country Name],[Continent],[Year]: MAX([Year])}
   
   
3. नए calculated field को Filters शेल्फ में डालें। यह कदम महत्वपूर्ण है क्योंकि max year per country यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए context filter बन जाता है।
   
   
4. max year per country फील्ड को Marks फील्ड में ड्रैग करें। फिर, यही काम 'Total Water Withdrawal Per Capita' फील्ड के साथ करें। अगला, हम 'Total Water Withdrawal Per Capita' के मार्क प्रकार को चुन सकते हैं और रंग विकल्प पर क्लिक कर सकते हैं।
   
   

अब हम देख सकते हैं कि देश कितना पानी उपयोग कर रहे हैं और महत्वपूर्ण इनसाइट्स प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका (बेहद अधिक) और अफ्रीका के देशों के बीच जल-निकासी की मात्रा में भारी अंतर है। ये सभी विवरण इस सजीव प्रस्तुति में दर्ज हैं।

Tableau में डैशबोर्ड बनाना 

जैसा कि आपने देखा, प्रत्येक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को अलग वर्कशीट पर बनाना होता है। इस उदाहरण में, हम पिछले वर्ल्ड मैप को water नाम की वर्कशीट में सेव करते हैं ताकि बाद में भ्रम न हो। अगला, हम एक बारप्लॉट बनाते हैं जो महाद्वीपवार जल-निकासी दिखाता है, पहले की तरह max year per country से फ़िल्टर करते हुए। इस वर्कशीट का नाम continent रखा गया है।

दो या अधिक चार्ट बनाने के बाद, उन्हें एक डैशबोर्ड में जोड़ा जा सकता है:  

• विंडो के नीचे New Dashboard आइकन पर क्लिक करके डैशबोर्ड बनाएँ। यह बाईं ओर पहले से बनाई गई शीट्स के साथ एक नया डैशबोर्ड खोलेगा।
• Water वर्कशीट को कैनवास पर ड्रैग करके उन्हें जोड़ना शुरू करें।
• Continent वर्कशीट के साथ भी यही करें, जिसे मैप के नीचे रखा जाएगा।

स्टोरी बनाना

डैशबोर्ड का एक प्रभावी विकल्प स्टोरी हो सकता है। स्टोरी कई व्यूज़ या डैशबोर्ड्स से मिलकर बनती है और Tableau की प्रमुख विशेषताओं में से एक है। जैसा कि नाम से स्पष्ट है, मुख्य विचार विभिन्न डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को मिलाकर अपने डेटा की कहानी सुनाना है। चार्ट्स में पाठ विवरण जोड़ने की भी सुविधा है। 

तो, आइए स्टोरी बनाना शुरू करें:

• नीचे ‘New Story’ आइकन पर क्लिक करें
• मौजूदा शीट्स को स्टोरी पर ड्रैग करें। यह एक प्रेज़ेंटेशन के लिए स्लाइड्स बनाने जैसा है—प्रत्येक स्लाइड के लिए एक व्यू और एक नेविगेटर बार जिससे एक चार्ट से दूसरे पर जाया जा सके।
• नेविगेटर बार प्रत्येक व्यू के लिए डिफ़ॉल्ट नाम असाइन करता है। यदि आप प्रत्येक चार्ट की सामग्री को निर्दिष्ट करना पसंद करते हैं, तो नेविगेटर बार में कैप्शन के नाम बदलना बेहतर है।
• वर्ल्ड मैप में एक पाठ्य टिप्पणी जोड़ें।

कार्य सहेजना

अब समय है Tableau Public, एक निःशुल्क क्लाउड सेवा, में सारा काम सेव करने का। तीन मुख्य चरण हैं:

• File → Save to Tableau Public as चुनें 
• आपको अपने Tableau खाते से साइन-इन करना होगा। यदि आपके पास खाता नहीं है तो आप बना सकते हैं। 
• लॉग-इन हो जाने पर, आप अपनी वर्कशीट के लिए मनचाहा नाम लिख सकते हैं।

वर्कशीट अब आपके Tableau Public प्रोफाइल पेज पर प्रकाशित हो गई है। ध्यान रखें कि कोई भी आपकी प्रकाशित कृति के साथ इंटरैक्ट कर सकता है या वर्कशीट डाउनलोड कर सकता है।

R, Python, और SQL Server के साथ Tableau का इंटीग्रेशन

डेटा साइंटिस्ट्स में Tableau की लोकप्रियता का एक मुख्य कारण यह है कि यह प्रमुख डेटा साइंस प्रोग्रामिंग भाषाओं—R, Python, और SQL—के साथ बेहतरीन तरीके से एकीकृत होता है। इसलिए, जैसे-जैसे आप Tableau में महारत हासिल करते हैं, आप इसे अपनी चुनी हुई प्रोग्रामिंग भाषा के साथ भी इंटीग्रेट करना सीख सकते हैं और साथ में दो शानदार डेटा साइंस टूल्स की ताकत का लाभ उठा सकते हैं।  

इन सभी भाषाओं का उपयोग करने का एक तरीका है SQL Server से प्राप्त डेटा को लोड करना, R से सांख्यिकीय विश्लेषण करना और Python का उपयोग करके डेटा पर मशीन लर्निंग मॉडल लागू करना। आप नए फील्ड्स की गणना करने के लिए R या Python का भी उपयोग कर सकते हैं। R और Python को इंटीग्रेट करने के लिए कुछ पूर्व-आवश्यकताएँ हैं। R और Tableau के बीच संचार सक्षम करने के लिए R में Rserve पैकेज इंस्टॉल होना चाहिए। Python के लिए दो संभावित विकल्प हैं; सबसे लोकप्रिय विकल्प है TabPy का उपयोग करना, ताकि नए कॉलम्स की गणना की जा सके और मशीन लर्निंग मॉडल बनाए जा सकें। दूसरा हल्का विकल्प है AltTabPy, जो TabPy की तुलना में कम उन्नत फीचर्स प्रदान करता है, लेकिन बेहद कुशल है और कम संसाधनों की आवश्यकता होती है। ध्यान दें कि ये इंटीग्रेशन Tableau के निःशुल्क संस्करण में उपलब्ध नहीं हैं, इसलिए इन्हें उपयोग करने के लिए आपको सब्सक्रिप्शन पर अपग्रेड करना होगा। 

Tableau के बारे में और जानें 

Tableau सीखते समय, आप एक ऐसा उत्कृष्ट टूल हासिल करते हैं जो आपको किसी भी प्रकार के डेटा के साथ काम करने और सुंदर विज़ुअलाइज़ेशन बनाते हुए तेज़ी से इनसाइट्स पाने में सक्षम बनाता है। आप DataCamp के कोर्सेज के साथ Tableau में और गहराई से जा सकते हैं:

• Tableau
• Introduction to Tableau
• Analyzing Data in Tableau
• Creating Dashboards in Tableau
• Connecting Data in Tableau
• Case Study: Analyzing Customer Churn in Tableau