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Indagando el por qué de los datos con Explain Data de Tableau

En Modux nos interesa estar siempre mostrando las nuevas características de Tableau, por eso, en este artículo, nuestro Estadístico y Analytics Ace, Daniel Jiménez, le presenta una de las más interesantes innovaciones en Tableau, la función Explain Data, o “Explique los datos” (disponible a partir de Tableau 2019.3). Una función completamente innovadora y de vanguardia que le presentará una nueva forma de entender sus datos.

Objetivo de Explain Data: Proporcionar una poderosa herramienta para explorar sus datos de forma automática. Mediante elaborados algoritmos y análisis estadísticos Tableau encuentra cuales son las principales razones por las que sus datos se comportaron de esa forma, permitiéndole en cuestión de segundos observar éstas y tomar decisiones.

Quienes pueden utilizarla: Disponible tanto en Tableau Desktop como Server y Online, Creators y Explorers con permisos de edición pueden utilizarla, sáquele el jugo a su licencia y aproveche esta funcionalidad.

Cuando utilizarla: Cuando realice un gráfico con medidas agregadas mediante Suma, Promedio, Recuento o Recuento definido y Dimensiones (que eventualmente generarán marcas), y quiera saber por qué una marca tuvo ese comportamiento. Explain Data trabaja sobre una sola Marca, por ejemplo, en este gráfico tenemos 22 marcas, es decir barras diferentes, sería interesante saber el porqué del comportamiento de algunas de ellas.


Tipos de Explicación que da Tableau:Al realizar el análisis a una marca, Tableau construye modelos bayesianos para evaluar la marca, posteriormente puede dar tres tipos de razones por las que esta tiene ese comportamiento en sus medidas:

  • Valor Extremo: Cuando hay un valor muy alto o muy bajo en comparación a los otros y este es causante de que la marca tenga un valor extraño, no significa que deba ser excluido inmediatamente, pero si puede ser un buen aviso para investigar la calidad de los datos.
  • Número de registros/Valor promedio de los registros: Esta explicación sucede cuando se espera un numero de registros o un valor en los datos mayor o menor en cierto campo.
  • Dimensiones no visualizadas y agregadas: Tableau crea un modelo de predicción en los datos y explora con las diferentes dimensiones buscando por explicaciones, se muestra la dimensión que ayuda a entender el comportamiento de la marca.

Adicionalmente, Tableau muestra las principales explicaciones, pero si se quieren observar todas las posibles, hay que ir a la parte de Ayuda>Configuración y Rendimiento>Mostrar diagnósticos de explicación.

Como utilizar Explain Data:

Al dar click a una marca, nos saldrá un ícono, de Explain Data, al dar sobre este se realizará el análisis. Otra forma es hacer click derecho, se nos desplegará la opción Explain data.

Por ejemplo, en el siguiente gráfico nos interesa saber por qué en Argentina hubo tan pocas Ganancias. Observe el video a continuación.

Tableau realizó en ese momento un análisis detectando las posibles razones por las que la suma de ganancias en Argentina fue negativa, encontrando que en la dimensión Estado hay uno (Buenos Aires) que tiene un comportamiento negativo bastante distinto a los otros estados, detectar esto de alguna otra forma podría ser muy complicado y muy desgastante.


Mas a fondo:Si utilizáramos mas de una medida en el gráfico, Explain data nos da una explicación del porqué el valor de cada una de esas medidas, por ejemplo, en un diagrama de dispersión, donde tenemos Ganancia y Ventas, por Subcategoría:


Estaríamos interesados en saber el comportamiento de alguna de estas subcategorías, por ejemplo la que tiene la peor ganancia:

Observe que la primera razón que da Tableau al comportamiento de SUMA(Total), donde un valor extremo está incrementando la cantidad, si este valor fuera removido cambiaría de $1431066 a 1399895$, una disminución significativa.


Ahora, observe que la primer razón que da Tableau al comportamiento de SUMA(Ganancia),es que el promedio de ganancias es menor al esperado, (por - $ 707), esto en otras palabras quiere decir que todos los datos en promedio son menores a lo esperado.


Adicionalmente, y una de las mas importantes funcionalidades, es que podemos observar el resultado de Explain data en otra hoja de trabajo, por si se desea realizar un análisis más profundo:

En definitiva, Tableau nos permite con gran rapidez observar comportamientos o descubrir correlaciones en los datos que puedan explicar el valor de una Marca, con una gran precisión y un alcance bastante amplio, ahora puede darle rienda suelta a su curiosidad y entender a fondo sus datos.

Condiciones para usar Explain Data

  • Solamente se puede analizar de a una marca.
  • Explain Data realiza sus algoritmos con respecto a información que esté en la base de datos (es decir que no sean campos calculados).
  • Solamente se puede utilizar con Suma, Promedio, Conteo y Conteo Distinto
  • Solo se puede utilizar con fuentes de datos individuales. (No data blending-Combinación de datos)
  • Debe haber suficiente cantidad de datos, es decir, tanto para realizar la agregación en la hoja que se debe analizar, como de columnas en la base de datos para que Tableau analice estas buscando razones.



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