Se lavori con dati reali e vuoi estrarre informazioni rapidamente, Tableau è lo strumento perfetto per te. Con Tableau, non devi scrivere righe di codice complesse in R o Python per creare all'istante visualizzazioni dinamiche dei dati e puoi risolvere tutti i tipi di problemi analitici.
Una dimostrazione della sua efficacia si trova nella raccolta di Tableau di 10 esempi di visualizzazioni di mappe interattive, tra cui esempi che raccontano visivamente le storie della popolazione di Manhattan, analizzano il sistema elettrico degli Stati Uniti e indagano le cause nascoste dietro i lavoratori orari statunitensi che guadagnano il salario minimo o meno. Tableau presenta anche una galleria con le Visualizzazioni del giorno.
Ecco perché oltre 64.000 aziende scelgono Tableau come piattaforma web per analizzare i dati in tempo reale, generare insight che guidano le decisioni e costruire soluzioni ottimali alle sfide organizzative. Tra queste ci sono grandi realtà come Netflix, Lenovo e LinkedIn. In questo tutorial di Tableau per principianti, ti guideremo nella creazione di alcune visualizzazioni di base con Tableau.
Introduzione
Tableau è uno strumento potente e flessibile utilizzato per gestire e analizzare i dati. Per prima cosa, consente l'integrazione di dati da più fonti. Poi, facilita la creazione di dashboard belle e interattive che possono essere condivise con altri utenti. Infine, è accessibile a tutti: l'interfaccia intuitiva di Tableau è pensata sia per i professionisti dei dati sia per chi non ha competenze tecniche. Tableau ha cinque componenti chiave, ognuno con un ambito diverso:
- Tableau Desktop — Un'applicazione desktop che permette agli utenti di raccogliere, trasformare e visualizzare i dati. Tableau Desktop è disponibile solo con abbonamento. Le visualizzazioni possono essere salvate sia in locale che online.
- Tableau Public — Una versione gratuita del software Tableau che offre la maggior parte delle funzionalità fornite da Tableau Desktop. A differenza di Tableau Desktop, può gestire solo file CSV, Excel e di testo. C'è anche un limite di 15 milioni di righe di dati e il lavoro non può essere salvato in locale, ma solo su Tableau Server.
- Tableau Reader — Un'applicazione di sola lettura per aprire e leggere i tipi di file di Tableau.
- Tableau Online — Una versione cloud del software Tableau che consente di pubblicare e condividere dashboard online. È completamente ospitata da Tableau.
- Tableau Server — Come Tableau Online, consente di ospitare e archiviare visualizzazioni create con Tableau. La differenza rispetto a Tableau Online è che non è completamente ospitato da Tableau, ma su piattaforme cloud pubbliche come AWS, Google Cloud Platform e Microsoft Azure.
While Tableau Public is free, all other versions are paid and can be found on the official website. For this tutorial, we’ll focus on the free version of Tableau, Tableau Public. You can download it here.
Importazione dei dati in Tableau
Una volta installato Tableau Public, possiamo aprirlo e caricare i dati. In questo tutorial useremo il dataset dei prelievi idrici pro capite da Our World in Data. Per contesto, per prelievo idrico si intende la quantità di acqua dolce prelevata da acque superficiali, come fiumi, laghi e falde, e utilizzata per agricoltura, industria e usi domestici. Come probabilmente saprai dall'attualità, c'è una grande variabilità nella quantità di acqua dolce disponibile nel mondo. Useremo Tableau per visualizzare queste disparità tra paesi.
Dovrai prima scaricare il file CSV e poi salvarlo come file di testo, poiché Tableau Public può caricare solo determinati tipi di file. Puoi vedere quali tipi di file puoi caricare nella pagina iniziale. Clicca su "Text File" nel menu a sinistra e apri il tuo file di testo. La nuova pagina mostra l'anteprima dei dati e i campi corrispondenti del dataset. Possiamo vedere che abbiamo quattro campi e 640 righe. Ogni riga corrisponde a un paese diverso e a un anno diverso.
Molte operazioni di Tableau sono simili a quelle usate in Excel, come rinominare, cambiare il tipo di dato o aggiungere nuovi campi. Per prima cosa, modificheremo i nomi dei primi due campi in "Country Name" e "Country Code". Qui non è necessario cambiare il tipo di dato, perché Tableau riconosce automaticamente il tipo di campo. Avremo anche bisogno di latitudine e longitudine per costruire più avanti una mappa geografica interattiva. Ciò è possibile cambiando il ruolo geografico del campo "Country Name" da "None" a "Country/Region". Poi premiamo il pulsante Sheet 1 e latitudine e longitudine compaiono come campi aggiuntivi.
Unire i dataset in Tableau
Inizia scaricando il dataset che contiene tutti i paesi e i relativi continenti da Our World in Data. Poi scarica il file CSV che contiene la popolazione di ciascun paese qui.
Una volta disponibili nel tuo file system, possiamo unire i dataset. Trasciniamo la tabella contenente i continenti sul canvas. Per creare una relazione tra le due tabelle, dobbiamo specificare i nomi dei campi che vogliamo unire dai dataset. Il campo di destinazione nel dataset dei prelievi idrici è "Country Name", mentre "Entity" è il campo di destinazione della seconda tabella. Si seleziona l'operatore di uguaglianza (=) per combinare le tabelle. Segui la stessa procedura per combinare la tabella della popolazione mondiale con i nostri dati di interesse.
Et voilà! Ora le tre tabelle sono collegate in base ai campi di destinazione e ai nomi dei campi corrispondenti. Questo passaggio sarà utile per le prossime visualizzazioni.
Aggiungere filtri e colori alla vista
Ora che i dati ci soddisfano, possiamo aprire il primo foglio di lavoro che conterrà la nostra prima analisi. Creiamo un grafico che mostri l'evoluzione dei prelievi idrici nel tempo. A sinistra abbiamo le nostre tabelle caricate che hanno una relazione tra loro. Per ora concentriamoci solo sui dati dei prelievi idrici. Distinguiamo i campi categorici segnati in blu (come "Country Name") dai campi numerici (ad esempio "Year") colorati in verde. Abbiamo anche i campi di latitudine e longitudine generati in precedenza.
Per creare il grafico, usiamo i seguenti passaggi:
- Trascina il campo "Year" nella mensola Columns per creare una colonna per ogni anno.
- Trascina il numero dei prelievi idrici nella mensola Rows.
- Aggiungi il nome del paese alla vista inserendolo nella mensola Marks. Poiché l'obiettivo è distinguere il numero di prelievi idrici per ciascun paese, selezioniamo il tipo di mark di "Country Name" e clicchiamo sull'opzione colore.
- Il grafico è difficile da leggere quando include così tanti paesi. Restringiamo il campo e concentriamoci solo su tre paesi: Stati Uniti, Cina ed Egitto. Trascina il campo "Country Name" nella mensola Filters. Seleziona solo i valori che ci interessano e premi "Ok".
Nota che c'è un'elevata variabilità nella quantità di acqua dolce nel mondo, in particolare tra i paesi scelti. Più avanti potremo esaminare la relazione tra prelievi idrici e popolazioni dei paesi.
Viste mappa in Tableau
Ecco la parte divertente: nella sezione precedente abbiamo visto che uno scatterplot non è un modo efficiente per visualizzare i prelievi idrici di tutti i paesi, perché sono tantissimi. Per creare un grafico che possa includere tutti i paesi, possiamo usare la mappa del mondo, i dati sulla popolazione per località e le coordinate di latitudine e longitudine. Questi tre campi sono tutti necessari per creare una vista mappa. Consulta qui per la risoluzione dei problemi relativi alle viste mappa in Tableau.
Creare una vista mappa richiede i seguenti passaggi:
- Il modo più veloce per creare la mappa mondiale iniziale è cliccare sul campo "Country Name", che verrà aggiunto automaticamente alla mensola Marks. Tuttavia, ci sono altre due alternative: puoi trascinarlo nella mensola Marks oppure rilasciarlo sotto l'area in cui si sta costruendo il grafico. Tutti questi metodi creeranno una mappa in cui ogni paese presente nel dataset è indicato con un punto.
- Aggiungi informazioni sulla quantità di acqua dolce nel mondo. Ma c'è un problema nel dataset: alcuni paesi non hanno l'informazione sui prelievi idrici per ogni anno, quindi vogliamo mostrare il valore più recente per ciascun paese invece di filtrare l'anno.
A questo scopo creiamo un campo calcolato, che consiste nel costruire un nuovo campo basato su altri campi. In questo caso, vogliamo selezionare il valore più recente o più alto del campo Year all'interno dei tre gruppi. Questo nuovo campo si chiamerà "max year per country". Usa la seguente formula per calcolare il campo. Per ogni paese, continente e anno, specificati dall'espressione FIXED, troviamo l'anno più recente, che corrisponde al massimo dell'anno MAX([Year]).
{FIXED [Country Name],[Continent],[Year]: MAX([Year])} - Inserisci il nuovo campo calcolato nella mensola Filters. Questo passaggio è importante perché il campo max year per country diventa il filtro di contesto per questa visualizzazione.
- Trascina il campo max year per country nella mensola Marks. Poi fai lo stesso per il campo "Total Water Withdrawal Per Capita". Successivamente, possiamo selezionare il tipo di mark di "Total Water Withdrawal Per Capita" e cliccare sull'opzione colore.
Ora possiamo osservare quanta acqua utilizzano i paesi e ricavare insight importanti. Per esempio, c'è una differenza enorme tra la quantità di prelievi idrici negli Stati Uniti (estremamente alta) e nei paesi africani. Tutti questi dettagli sono catturati da questa rappresentazione efficace.
Creare una dashboard in Tableau
Come hai visto, ogni visualizzazione deve essere creata su un foglio di lavoro diverso. In questo esempio, salviamo la mappa del mondo precedente in un foglio con il nome water, per non confonderla dopo. Successivamente, abbiamo creato un barplot che mostra i prelievi idrici per continente, filtrando con max year per country come prima. Questo foglio è stato chiamato continent.
Dopo aver costruito due o più grafici, è possibile combinarli in una dashboard:
- Crea la dashboard cliccando sull'icona New Dashboard in basso nella finestra. Si aprirà una nuova dashboard con i fogli creati in precedenza sulla sinistra.
- Inizia a combinarli trascinando il foglio Water sul canvas.
- Fai lo stesso con il foglio Continent, che verrà posizionato sotto la mappa.
Creare una Story
Un'alternativa efficace alla dashboard può essere una Story. Una story è composta da più viste o dashboard e costituisce una delle funzionalità chiave di Tableau. Come suggerisce il nome, l'idea è raccontare la storia dei tuoi dati combinando visualizzazioni diverse. C'è anche la possibilità di aggiungere descrizioni testuali ai grafici.
Quindi, iniziamo a creare la story:
- Clicca sull'icona "New Story" in basso
- Trascina i fogli esistenti nella story. È simile a creare slide per una presentazione, con una vista per ogni slide e una barra di navigazione per passare da un grafico all'altro.
- La barra di navigazione assegna un nome predefinito a ciascuna vista. Se preferisci specificare il contenuto di ogni grafico, è meglio cambiare i nomi delle didascalie nella barra di navigazione.
- Aggiungi un'osservazione testuale alla mappa del mondo.
Salvare il lavoro
Ora è il momento di salvare tutto il lavoro in Tableau Public, un servizio cloud gratuito. Ci sono tre passaggi principali:
- Seleziona File → Save to Tableau Public as
- Devi accedere con il tuo account Tableau. Puoi creare un account se non ne hai già uno.
- Una volta effettuato l'accesso, puoi scrivere il nome che preferisci per il tuo foglio.
Il foglio è ora pubblicato sulla tua pagina profilo di Tableau Public. Tieni presente che chiunque può interagire con il tuo lavoro pubblicato o scaricare il foglio.
Integrazione di Tableau con R, Python e SQL Server
Uno dei motivi principali della popolarità di Tableau tra i Data Scientist è la sua integrazione fluida con i principali linguaggi di programmazione per la data science, R, Python e SQL. Quindi, mentre padroneggi Tableau, puoi anche imparare a integrarlo con il linguaggio che preferisci e sfruttare la potenza di due ottimi strumenti di data science contemporaneamente.
Un modo per usare tutti questi linguaggi è caricare i dati recuperati con SQL Server, fare analisi statistiche con R e applicare modelli di Machine Learning ai dati con Python. Puoi anche usare R o Python per calcolare nuovi campi. Per integrare R e Python, ci sono alcuni prerequisiti. Per abilitare la comunicazione tra R e Tableau, è necessario installare in R il pacchetto Rserve. Per Python, ci sono due possibili opzioni; l'opzione più diffusa è usare TabPy per calcolare nuove colonne e costruire modelli di machine learning. L'altra alternativa più leggera è AltTabPy, che offre funzionalità meno avanzate rispetto a TabPy, ma è estremamente efficiente e richiede meno risorse. Tieni presente che queste integrazioni non sono disponibili con la versione gratuita di Tableau, quindi dovrai eseguire l'upgrade a un abbonamento per utilizzarle.
Scopri di più su Tableau
Imparando Tableau, acquisisci un eccellente strumento che ti permetterà di lavorare con qualsiasi tipo di dato e ottenere insight rapidi creando visualizzazioni spettacolari. Puoi approfondire Tableau con i corsi di DataCamp:
