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Lo nuevo de Tableau 2020.1

Lo nuevo de Tableau 2020.1

Nuevas Funcionalidades Tableau 2020.1

En Modux estamos interesados en analizar las nuevas funcionalidades de Tableau, de esta forma nuestros clientes están a la vanguardia y pueden anticipar las nuevas funcionalidades y usos que le pueden dar a estas. Tableau 2020.1 trae 21 mejoras anunciadas (https://www.tableau.com/es-es/products/coming-soon), entre las que destacamos:

Parámetros Dinámicos

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Olvídese de tener que volver a publicar los libros de trabajo con parámetros cada vez que cambien los datos para incluir nuevos valores en el parámetro. Establezca los parámetros una vez y Tableau 2020.1 actualizará la lista de manera automática cada vez que se abra un libro de trabajo. Antes esta labor, suponía el usar una extensión, o actualizar el parámetro en Tableau Desktop y volver a republicar el libro de trabajo.

Animaciones de Visualizaciones

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Las animaciones de las visualizaciones pueden ayudar a ver y comprender los datos que cambian. Además, es posible hacer fácilmente un seguimiento de lo que hay detrás de la evolución de los datos para contar historias eficaces. Ahora, se podrá animar las visualizaciones de manera fluida mediante acciones como ordenar, filtrar y agregar campos, entre otras. Podrá decidir si desea activar o desactivar las animaciones de visualizaciones, y cómo le gustaría que se usaran las animaciones en los libros de trabajo nuevos. Así, los libros de Tableau no serán más estáticos y podrá ver como cambian los datos.

Botón de reproducción en el navegador

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Una de las funcionalidades más esperadas de Tableau, junto con la animación de Visualizaciones. Para los libros de trabajo que tienen páginas, podrá presionar el botón de reproducción directamente en el navegador para ver cómo cambian los datos en cada página. Al combinar la reproducción con animaciones logrará tener transiciones coherentes y fluidas que muestran los cambios.

Cálculo de radio por distancia

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Buffer, es una nueva función que crea un elemento de tipo Geometry, mostrando por el ejemplo el radio de influencia de una tienda o la zona de distribución de una bodega entre otras. Con Buffer, podrá ejecutar consultas de tipo intersect y así podrá obtener más conclusiones geográficas de las que ya obtenía.

Explain Data repotenciado

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Explain Data sigue evolucionando con mejoras en el rendimiento para admitir conjuntos de datos amplios y modelos específicos que lo ayudarán a realizar un análisis más profundo de sus datos. Así la inteligencia artificial sigue haciendo su entrada y mejora en Tableau, lo que le permitirá, buscar porque un valor puede ser un outlier.

LOD en Tableau Prep Builder

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Ahora Tableau Prep Builder 2020.1 traerá soporte para funciones LOD, esto significa un gran paso en la preparación de datos, que permitirá a los usuarios reducir pasos en los flujos, optimización de estos y preparar la información con mayor eficiencia y eficacia.

Manejo Centralizado de Licencias desde Tableau Server

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Olvídese de las claves de activación, su manejo (activación y devolución), ya que desde Tableau 2020.1, aquellos usuarios con rol de Creator, podrán activar Tableau Desktop y Tableau Prep Builder con ingresar a la ventana de activación y usar sus credenciales de Tableau Server. Esto permitirá el manejo centralizado de licencias y así mismo el control de estas.

Otras Mejoras en versiones futuras

  1. Tableau Prep Builder desde interfaz Web.
  2. Nuevo modelo de datos basado en relaciones para Tableau Desktop.
  3. Programaciones de suscripciones basados cuando los extractos se refresquen para Tableau Server.
  4. Refresh incremental para Tableau Prep Builder y Tableau Prep Conductor
  5. Controles visuales para los Sets, así podrá por medio de un control, asignar que elementos pertenecen o no a un set. Actualmente esta tarea se puede hacer por medio de un set action, pero nada mejor que un control destinado a esto.

Quiero inscribirme al Prerelease de Tableau

Al llenar la siguiente forma, será llevado al sitio de prelease de Tableau, allí entrando con sus credenciales de Tableau podrá obtener acceso a la versión beta del software. Una vez haya entrado sus credenciales, llenará una corta encuesta, y en la parte de abajo en Open Oportunities, podrá inscribirse a los prereleases de Tableau.

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Asesinatos Líderes Sociales en Colombia – Visualización en Tableau

Asesinatos Líderes Sociales en Colombia – Visualización en Tableau

Asesinatos Líderes Sociales en Colombia – Visualización en Tableau

En Modux estamos interesados en analizar la situación del país, por eso, tomamos información de lideres sociales asesinados en Colombia, y con ayuda de Tableau y Excel, creamos un método de dendograma, o de agrupación, en donde se generaron corredores a partir de los lugares donde fueron los asesinatos, agrupando lugares en donde la distancia euclidiana fuera menor a 30km.

Los corredores fueron creados usando el siguiente algoritmo:

  1. Se obtuvieron las distancias euclidianas a través de la siguiente formula: 6371 * ACOS (SIN(RADIANS([Lat])) * SIN(RADIANS([Lat2])) + COS(RADIANS([Lat])) * COS(RADIANS([Lat2])) * COS(RADIANS([Long2]) – RADIANS([Long])))
  2. Una vez calculadas las distancias, se empezaron a agrupar puntos de acuerdo con la distancia, de la menor a la mayor utilizando un criterio similar al de un dendograma. Si ninguno de los dos puntos tenía corredor, se creaba un corredor. Si un punto tenía corredor, y el otro no, se asignaba el grupo del punto que tenía corredor. Si ambos puntos tenían corredor, se asignaba el corredor del primer punto a todos los puntos del segundo corredor. El algoritmo paraba cuando la distancia era mayor a 30 Km.
  3. Además del corredor, se iban guardando las anexaciones punto de origen, punto de destino, para crear los corredores geográficos.

Sobre la información

La información se obtuvo de: https://www.eltiempo.com/colombia/otras-ciudades/el-mapa-de-los-lideres-sociales-asesinados-en-colombia-184408 el 2 de Enero del 2020, fuente, Indepaz.

Se utilizaron 290 datos, se excluyeron datos en donde no había Latitud y Longitud. Así mismo, los datos no son perfectos, y aunque es un buen set, hay algunas inconsistencias.

Resultados Globales

Mapa Lideres Sociales Tableau1

En el anterior Dashboard se observa el número de corredores generado, en total fueron 37 que recogen el total de asesinatos en el País, en la parte superior en un diagrama de Barras se observa el número del Corredor y el total de asesinatos que comprende, en la parte inferior izquierda, en el primer mapa se observa cada uno de estos asesinatos, donde se puede detallar el nombre de la persona y el detalle. En la parte inferior derecha se observan los corredores que se generaron en el país.

De los 37 corredores que se generaron, el número 2 (sin corredor) hace referencia a muertes que no están conectadas geográficamente a otras por menos de 30km, este ocupa la posición numero 2 en los corredores.

Con respecto a los corredores, es bastante preocupante la gran cantidad de asesinatos en los primeros corredores, que es por mucho superior al resto, excluyendo el número 2, el #1 con 68 muertes, el #3 con 28 y el #4 con 23 están muy por encima del resto del país.

Al observar el detalle de cada corredor se observa lo siguiente:

Corredor #1

Mapa Lideres Sociales Tableau2

Corresponde a 68 Asesinatos en el sur occidente del país, particularmente en los departamentos del Cauca y Valle del cauca, empezando en la parte superior, se destaca Buenaventura y Corinto, la zona alrededor de los municipios de Buenos Aires y Suárez, finalmente, en Balboa también hubo una cantidad bastante alta de asesinatos. Así mismo, se evidencia una relación entre el corredor y las vías de acceso y transporte más importantes en la zona, en este caso es transversal en una parte a la Ruta Nacional 25 y a la Ruta Nacional 31.

Corredor #2

Mapa Lideres Sociales Tableau3

Como ya se explicaba, en este “Corredor” están los asesinatos sin un corredor específico, esto puede ocurrir por que hay muy poca información, entonces no se pueden juntar los puntos necesarios para crear un corredor, o por que hay municipios que están bastante apartados, se observa por ejemplo que hay una cantidad de pueblos que están distribuidos a lo largo de todo el país pero no muy cerca entre ellos, al utilizar un criterio de anexación más flexible (de más de 30 Km.) seguramente este número disminuiría, pero se perdería un poco la homogeneidad entre los corredores.

Corredor #3

Mapa Lideres Sociales Tableau4

En este Corredor se encuentran 28 asesinatos trazados, en los departamentos de Antioquia y Córdoba, hay una concentración bastante alta alrededor de Puerto Libertador y San José de Uré, así como en Cáceres y Puerto Antioquía, por otro lado, se observa como el corredor desciende hasta Puerto Valdivia hasta llegar casi a Yarumal, en este caso, también se observa como el corredor atraviesa varias veces la Ruta 25.

Corredor #4

Mapa Lideres Sociales Tableau5

En el corredor #4 se observan 23 asesinatos, este corredor, está ubicado completamente en Nariño, al occidente del país, se observa mayor densidad en la zona cerca a Tumaco, también es importante recalcar que alrededor de la Ruta Nacional 10, específicamente en el tramo 1001 hay una evidente serie de asesinatos.

Corredor #5

Mapa Lideres Sociales Tableau6

Este corredor, ubicado en el nororiente del país, principalmente en el departamento de Norte de Santander, presenta una gran cantidad de muertes en los municipios de Teorama, así como en la via El Tarra-Orú.

Corredor #6

Mapa Lideres Sociales Tableau7

Con 10 asesinatos, este corredor está ubicado en el departamento de Putumayo, es apreciable como las muertes se concentran alrededor del río Putumayo, también en comunidades con mucho conflicto, como El Azul y Remolino.

Otros corredores

En el resto de país hay varios corredores más, con menos de 8 asesinatos, son destacables el #8, perteneciente al chocó, el #7, en Antioquia, en una zona alrededor de Medellín, o el #10 a, alrededor de Bogotá. En general, estos son los únicos casos en donde las capitales de los departamentos se ven afectadas.

Conclusiones

  • Es bastante interesante como con un análisis se puede tomar el problema de los asesinatos de lideres sociales en Colombia por partes, entendiendo las especificidades de cada zona y los distintos factores que la afectan, y , aunque se desearía poseer más información, se alcanza a realizar un ejercicio de análisis bastante bueno, en donde se genera una riqueza al crear los “corredores”.
  • En general, gracias a los Mapas de Tableau y Mapbox, se logra observar de forma dinámica el comportamiento de los asesinatos, sería muy interesante en un futuro hacer el mismo ejercicio haciendo una distinción entre zonas de conflicto o municipios con riqueza ambiental y mineral.
  • En su gran mayoría, los asesinatos ocurren en comunidades pequeñas con menos de 100 mil habitantes, o en zonas de conflicto, en donde es sabido que la presencia de grupos armados al margen de la ley, así mismo, algunas zonas son de difícil acceso y juegan un papel importante a la hora de tomar decisiones sobre los recursos que transitan o se pueden extraer en y por la zona.
  • Sin lugar a duda la geografía de Colombia juega un papel importante, se observa una evidente relación entre las vías que conectan los municipios o los asesinatos, siendo la ruta 25, o la 10 unas de las más importantes, así como el río putumayo.
  • Se puede fácilmente hacer una distinción entre los primeros 5 corredores y el resto del país, es decir, a pesar de que es un problema que afecta todo el país, estos 5 alcanzan a tener casi un 50% de las muertes.
  • Mapa Lideres Sociales Tableau7

A continuación tiene la visualización interactiva. Al final encontrará una forma si quiere descargar el libro de trabajo.

Si desea descargar el libro de trabajo correspondiente, llene la siguiente forma:

Sismos en el Meta con Tableau

Sismos en el Meta con Tableau

Sismos en el Meta usando Tableau

De acuerdo con la reciente experiencia relacionada con sismos en Colombia que se sintió en vísperas de navidad el 24 de diciembre de 2019, me surgió (Diego Martínez – Data Rockstar de Modux), la pregunta de investigar cual era la ubicación de los sismos, si habían sido reportados más sismos y de que magnitud habían sido: A continuación, mostramos el resultado de nuestra investigación:

¿Cómo logramos este Dashboard?

Para lograr esta información utilizamos dos herramientas:

  • Información JSON de The United States Geological Survey. En específico, de la página JSON de eventos mayores a 2.5 de magnitud: Eventos mayores a 2.5.
  • Web Data Connector JSON, alojado en mi Gitbub: https://difemaro.github.io/WDC/JSON/JSON4 web 23.html

Ya con esto, era cuestión de crear un campo calculado para la fecha y asignar los roles geográficos correspondientes.

Si desea descargar el libro de trabajo correspondiente, llene la siguiente forma:

¿Cómo Zonificar en Tableau usando archivos espaciales de polígonos?

¿Cómo Zonificar en Tableau usando archivos espaciales de polígonos?

En Modux le queremos mostrar como solucionar algunos de las ventajas más grandes a la hora de utilizar mapas en Tableau. ¿Alguna vez ha querido diferenciar las distintas Localidades en Bogotá?, ¿Quiere saber cuantos puntos de su negocio caen en cierta Localidad?, ¿Desea observar la forma de una ciudad? No se preocupe, Modux le mostrará en este artículo como hacerlo.

Polígonos de países o estados

Si ya lo ha notado, Tableau permite generar un mapa de polígonos hasta el nivel de departamento (Tome un campo con el nombre del departamento, asígnele una función geográfica de departamento, haga doble clic sobre este campo y cambie en la pestaña de marcas el tipo de gráfico a Mapa). Por ejemplo, en Colombia se muestra así:

Mapa-Poligonos-Tableau1

Polígonos personalizados:

Si usted desea generar los polígonos a nivel de localidad u otras divisiones geográficas personalizadas usted deberá usar un archivo SHP, TAB entre otros o a Bases de Datos Geográficas (Microsoft SQL Server, PostgreSQL + PostGIS, Pivotal Greenplum + PostGIS). Para este demo vamos a utilizar el archivo SHP de localidades que se encuentra en https://sites.google.com/site/seriescol/shapes.

Este conjunto de archivos esta compuesto por el .shp que contiene las entidades geométricas de los objetos, el .shx que almacena el índice de estos, el .prj que contiene información acerca del sistema de coordenadas y el .dbf que contiene la capa de datos. Pero no se asuste, lo único que se necesita es obtener un archivo espacial, hay varias empresas que tienen estos, o entidades públicas.

Además, vamos a utilizar un archivo de proyectos inmobiliarios de vivienda nueva en Bogotá, obtenido en el link, de una página oficial del gobierno: https://www.datos.gov.co/Vivienda-Ciudad-y-Territorio/Oferta-de-vivienda-nueva-disponible-en-Bogot-/pk4g-5xyt/data,eliminaremos algunos campos como Localidad, para que observe como relacionar un archivo espacial con archivos de puntos (latitud, longitud) que no tienen campos en común.

El objetivo del ejercicio es poder zonificar cada uno de los puntos en su correspondiente Localidades de Bogotá y así obtener cuantos proyectos inmobiliarios que hay en cada una.

Paso 1: Conecte el archivo espacial

Conecte el archivo espacial, para esto, abra un Tableau y elija la opción archivo espacial.

Mapa-Poligonos-Tableau2

Al hacer esto, Tableau inmediatamente llama a todos los archivos, entre la información relevante está el Nombre de la Localidad y el Código (Columnas 2 y 3), cada fila de este archivo es una Localidad de Bogotá. Tenga en cuenta que, si no tiene el conjunto de archivos, Tableau no podrá conectarse al archivo geográfico.

Mapa-Poligonos-Tableau3

Si fuéramos simplemente a graficar las localidades, iríamos a una hoja, y haciendo doble click al campo Geometría ya podríamos graficar cada una de las localidades de Bogotá. Si está haciendo el paso a paso, notará que la ciudad es un gran polígono, si desea desagregarlo puede arrastrar CODIGO_LOC a Detalle o Color.

Mapa-Poligonos-Tableau4

Pero como deseamos también graficar los proyectos inmobiliarios, iremos al paso 2.

Paso 2: Hacer un Join con el archivo de proyectos inmobiliarios.

Llame el archivo con los proyectos inmobiliarios en Bogotá, este es un archivo de Excel común y corriente con latitud y longitud, en la pestaña de fuentes de datos, de Click en Añadir> Archivo de Excel>Aceptar.

Mapa-Poligonos-Tableau5

Paso 3: Configurar el Join de tipo Intersects

Luego de llamar el archivo, Tableau automáticamente generara un Join, que configuraremos para poder usar ambos archivos:

Mapa-Poligonos-Tableau6

  1. En las cláusulas del Join (sombreadas en rojo), elija en la primera (1), Geometría.
  2. En la segunda (2) elija la opción Crear cálculo de unión.
  3. Al dar click en esta opción se le generará un campo calculado (3), en donde deberá escribir MAKEPOINT([Latitud],[Longitud]) y dar clic en Aceptar.
  4. Por último, en el tipo de join seleccione Intersects (4), esta opción solo aparecerá después de haber seguido los tres pasos anteriores, y significa tener en cuenta todas las localidades en donde haya por lo menos un punto de proyecto inmobiliario.

Si se desea traer todas las localidades a pesar de que no haya proyectos inmobiliarios se debería elegir la opción left Join (Izquierda) o si desea incluir todos los puntos un right join (Derecha).

Al hacer clic en una Hoja, ya habremos unido ambos archivos mediante un Join de tipo Intersects, y tendremos una fuente de datos en donde está relacionando cada punto de proyectos inmobiliarios relacionado con una localidad (polígono).

Paso 4: Crear un punto espacial para cada proyecto

Vamos a una hoja nueva, ahora, tendremos que volver a crear un campo calculado que haga un punto espacial para cada proyecto (como el que utilizamos en el Join), de la misma forma, creamos un campo calculado llamado Punto, y escribimos exactamente lo mismo.

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Paso 5: Generar un mapa de doble eje.

Damos doble click al campo Geometría, esto nos generará un mapa para cada localidad, luego duplique la capsula de Longitud(generado), ya sea arrastrándola a columnas nuevamente o usando la tecla Ctrl y duplicando la que esta en columnas.

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Después remueva el campo de Geometría de Localidades y lleve el campo que creamos (punto) a nivel de detalle en la segunda pestaña de marcas, de forma que quede así:

Mapa-Poligonos-Tableau9

En este momento ya tenemos las localidades de Bogotá y cada uno de los proyectos inmobiliarios, podemos personalizar el mapa como queramos, en nuestro caso en la primera pestaña de marcas de Longitud, se agregó la localidad a color (campo NOMBRE) para desagregrar el polígono y se personalizó la segunda pestaña de marcas de Longitud con más Opacidad para que los puntos resaltaran. Por último se convirtió la segunda pestaña de marcas de Longitud en eje doble:

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Paso 6: Obtener el Numero de proyectos inmobiliarios por Localidad

Finalizando, se seleccionó la primera pestaña de marcas de Longitud y se llevó el campo Numero de Registros a etiqueta:

Mapa-Poligonos-Tableau11

Adicionalmente, puede generar un Dashboard en donde analice a fondo los datos. Observe la variedad de cosas que puede realizar, dándole color a las localidades o a las zonas de Bogotá (haciendo un grupo), además de poner los respectivos filtros:

Mapa-Poligonos-Tableau12

Conclusiones sobre la información

Ahora, es mucho más sencillo concluir acerca de los datos, se observa que Usaquén y Suba son las localidades con mas proyectos inmobiliarios en la ciudad, además, observe que la Zona Suroccidente es la que tiene mayor cantidad de Proyectos de vivienda de inversión social (VIS) ,los cuales predominan en Fontibón y San Cristóbal.

Mapa-Poligonos-Tableau13

Descarga el libro de trabajo y archivos llenando la siguiente forma:

Contenedores Colapsables en Tableau

Contenedores Colapsables en Tableau

Como crear un contenedor colapsable con Tableau

En Modux queremos que conozca todas las opciones para mostrar los filtros en Tableau, por eso, nuestros Analytics Ace Diego Martínez y Daniel Jimenez le muestran esta interesante personalización para reunir los filtros o cualquier elemento en un botón desplegable. Para ello le mostraremos los pasos a seguir con un ejemplo que podrá descargar.

Paso 1: Construya un Dashboard con filtros

Cree un Dashboard con los filtros que requiera, en este caso nosotros teníamos el siguiente:

Contenedor-Colapsable-Tableau1

Paso 2: Vuelva el contendedor flotante

Ahora, seleccione un filtro y a continuación, elija la opción seleccionar contenedor de trazados (o dele doble click en la parte superior)

Contenedor-Colapsable-Tableau2

Esto hará que se seleccione el contenedor mayor donde están todos los filtros, luego, vuelva este contenedor flotante dando click en la flecha y en Flotante.

Contenedor-Colapsable-Tableau3

Paso 3: Coloque un fondo blanco al contenedor

Con el contenedor flotante aun seleccionado, vaya a la ventana de trazado en la parte superior izquierda, de click y observe que hay una opción que le permite poner un fondo, elija el fondo a su gusto, en nuestro caso se eligió un fondo blanco.

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Observe la diferencia, ahora el contenedor no es transparente y se lee más claramente lo que contiene, también podría ponerle un borde si lo desea.

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Paso 4: Crear el botón para el Contenedor Colapsable en Tableau

En las opciones del contenedor grande, de click a la opción Añadir botón Mostrar/Ocultar.

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Esto creará la ❌ mostrada a continuación, que hará que se reduzca el contenedor, es importante tener en cuenta que funciona solamente con un click al ponerlo en modo pantalla completa, si no se desea utilizar este modo, es necesario tener presionada la tecla alt para que funcione.

Contenedor-Colapsable-Tableau7

Ahora, tenga en cuenta que el botón ❌y el contenedor de los filtros, pueden estar ubicados de forma separada, así que tendrá que acomodarlos de forma que queden bien distribuidos.

Descarga el libro de trabajo llenando la siguiente forma:


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