Comprensión de las expresiones de nivel de detalle (LOD)
Aprenda a usar y aprovechar las expresiones LOD en su análisis
En Tableau, nuestra meta es convertir el análisis de datos en una experiencia amena. La gente nos cuenta que cuando está muy compenetrada con Tableau, deja de pensar en los aspectos mecánicos de usar el producto y, simplemente, se divierte haciendo preguntas acerca de sus datos. Denominamos a esta experiencia flujo: un estado de inmersión alegre en la tarea.
Si debe comenzar a pensar en cómo usar la herramienta para resolver un problema, el estado de flujo se rompe. Esto suele suceder cuando necesita trabajar con datos agregados en distintos niveles de detalle. Generalmente, es fácil hacer las preguntas, pero es difícil responderlas. Estas preguntas suelen parecerse a las siguientes: ¿Puedo crear un diagrama del número de días por trimestre en que mi empresa recibió más de 100 pedidos?
Para abordar este tipo de preguntas, en Tableau 9.0 se introduce una nueva sintaxis llamada expresiones de nivel de detalle (LOD). Esta nueva sintaxis simplifica y amplía el lenguaje de cálculo de Tableau, ya que permite abordar las preguntas de nivel de detalle de manera directa.
En este informe, obtendrá información acerca de cómo funcionan las expresiones LOD y una visión más profunda de los distintos tipos de expresiones LOD y sus aplicaciones específicas respectivas.
También le ofrecemos las primeras páginas del informe para que las lea. Descargue el PDF de la derecha para leer el resto.
Cómo funcionan las expresiones LOD: explicación del “nivel de detalle”
Un aspecto clave de la exploración de datos es comprender la estructura de la fuente. Por ejemplo, suponga que tiene datos de inspecciones de restaurantes cuyo nivel más granular es la dirección. Es posible que desee agregar los datos para ver las propiedades por código postal, ciudad, estado o incluso país.
En Tableau, esto generalmente se hace soltando las dimensiones que le interesan en la vista (p. ej., Ciudad, Estado). Sus datos se agregarán de acuerdo con las dimensiones que haya decidido incorporar en la vista: el “nivel de detalle de la visualización”, o LOD de la visualización para abreviar.
Este es un punto clave: las expresiones LOD le permiten determinar el nivel de detalle (es decir, las dimensiones) de un cálculo sin incluir esas dimensiones en la visualización. Puede definir el nivel de detalle que debe tener un cálculo, independientemente del LOD de la visualización.
En el siguiente ejemplo (de datos de inspecciones de restaurantes), se agregaron dos dimensiones a la vista: Ciudad y Estado.
Los datos de la vista se agregaron según el LOD de la visualización (que, en este caso, consiste en Ciudad y Estado) y están más agregados que la fuente de datos subyacente. El punto de la imagen seleccionado representa el promedio de usuarios fanáticos de todos los restaurantes de Newbridge, Edimburgo.
Incorporar más dimensiones granulares a la vista producirá un LOD de visualización menos agregado. Por ejemplo, podríamos agregar Business ID (ID del negocio) a la visualización (soltándolo en el estante Detalle) para ver el promedio de usuarios fanáticos de cada negocio. Hacerlo también cambiará la visualización: cada negocio aparecerá en forma de círculo en el mapa. Pero ¿qué pasaría si no deseáramos que la visualización cambiara? ¿Qué pasaría si deseáramos determinar el total de usuarios fanáticos para cada ID del negocio, calcular el promedio de esos valores para cada ciudad y mostrar solo un círculo por ciudad? Lo que deseamos ver es el número promedio de fanáticos por restaurante en cada ciudad.
Para eso debemos agregar una dimensión adicional a la vista sin arrastrar esa dimensión hasta la visualización. Una expresión LOD nos permitirá hacerlo.
Creemos un nuevo campo calculado llamado Fanáticos por negocio. Esta es una breve introducción a la sintaxis:
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Mediante esta expresión se le indica a Tableau que haga la agregación para cada valor de ID del negocio, independientemente de las demás dimensiones usadas en la visualización. Puede usar la expresión LOD para calcular el total de Usuarios fanáticos por ID del negocio. Después de arrastrar este nuevo campo a la vista, podemos calcular los promedios de esos valores por ciudad.
Usando el operador FIXED en nuestra expresión LOD, obtenemos información acerca de qué ciudades tienen, en promedio, más fanáticos por ID del negocio. Es decir, aquellas ciudades de color azul más oscuro tienen más restaurantes populares (o la ciudad podría tener más ciudadanos y, por lo tanto, más cantidad de fanáticos por restaurante).
Existen tres palabras clave para las expresiones LOD (EXCLUDE, INCLUDE y FIXED), cada una de las cuales modifica el alcance de la expresión LOD.