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Plan du cours

Introduction

Aperçu de Tableau Prep Builder

  • Qu’est-ce que Tableau Prep Builder ?
  • Caractéristiques clés et avantages pour la préparation des données
  • Aperçu de l’interface et navigation

Compréhension du rôle de Prep Builder dans l’écosystème Tableau

  • Intégration avec Tableau Desktop et Tableau Server
  • Flux de travail dans l’analyse et la visualisation des données

Types de connexions aux données

  • Connexion à des sources de données cloud (Google Sheets, AWS, etc.)
  • Connexion à des fichiers locaux (Excel, CSV, bases de données)
  • Compréhension des différents formats de données et types de stockage

Gestion des connexions aux données

  • Configuration des options de stockage des données
  • Gestion des connexions de données en direct versus extraites

Nettoyage et structuration des données

  • Identification et gestion des valeurs nulles et des données manquantes
  • Division, renommage et fusion des champs
  • Application de filtres et regroupement des données pour l’analyse

Transformations de données de base

  • Application de pivots, dépivots et agrégations
  • Réalisation de jointures et d’unions entre jeux de données
  • Utilisation de l’interprète de données pour le nettoyage automatique

Combinaison de données provenant de multiples sources

  • Jointure de données entre différents formats (cloud, local, bases de données)
  • Conjugaison et fusion efficaces des jeux de données
  • Réalisation de jointures complètes, internes, à gauche et à droite

Combinaisons avancées

  • Utilisation des relations pour lier des jeux de données
  • Compréhension des différences entre les jointures et les conjugaisons

Création de champs calculés

  • Calculs de base (opérations arithmétiques, chaînes de caractères et fonctions de date)
  • Fonctions logiques (SI, CAS) pour la manipulation des données

Réalisation d’opérations

  • Agrégation des données (somme, moyenne, minimum, maximum)
  • Création de champs calculés dynamiques et application aux jeux de données
  • Calculs personnalisés selon des exigences spécifiques

Publication sur Tableau Server et Tableau Online

  • Étapes pour publier des données préparées aux fins d’analyse
  • Planification des mises à jour des données publiées

Gestion des mises à jour des données

  • Actualisation des sources de données dans Tableau Prep Builder
  • Automatisation des mises à jour de flux de travail et exécution de scripts

Compréhension des données géographiques

  • Rôles géographiques dans Tableau (Pays, Ville, Codes postaux, etc.)
  • Préparation des données pour la cartographie (données de latitude/longitude, géocodage)

Création de cartes de base

  • Création de cartes simples à partir de données géographiques
  • Personnalisation des éléments visuels des cartes (couleur, taille, détails)

Utilisation des calques de cartes

  • Ajout de couches de données aux cartes pour des analyses plus approfondies
  • Création d’interactions et de filtres sur les cartes

Travail avec des géographies personnalisées

  • Importation de fichiers de formes personnalisés (par ex., données régionales ou démographiques)
  • Tracé des données en utilisant des divisions géographiques non standard

Création de cartes à couleurs et de cartes de densité

  • Visualisation de la densité des données à travers les régions
  • Création de cartes géographiques remplies en fonction de champs spécifiques

Fonctions avancées des cartes

  • Création de cartes à double axe pour des analyses améliorées
  • Utilisation des calques de cartes et des filtres pour créer des visualisations géographiques interactives

Pratique de préparation des données et de création de cartes

  • Combinaison de données provenant de sources cloud et transformation de celles-ci
  • Création de champs calculés et d’opérations dans Prep Builder
  • Construction d’un tableau de bord cartographique complet à partir des données préparées

Études de cas et scénarios réels

  • Résolution de défis métier à l’aide de Tableau Prep et des cartes
  • Construction d’un pipeline de données, de la connexion à la visualisation

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base sur les concepts de données, y compris les formats de données (par ex., CSV, Excel) et le stockage.
  • Familiarité avec l’utilisation d’un ordinateur et la navigation dans les interfaces logicielles.

Audience cible

  • Analystes de données
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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