Tableau 9 en avant-première : présentation des expressions LOD (niveau de détail)

Chez Tableau, nous tenons compte des besoins actuels de nos clients, mais aussi de leurs besoins futurs. Par conséquent, chaque nouvelle version est conçue pour permettre de repérer des informations exploitables plus en profondeur. Dans le billet précédent sur Tableau 9.0, Analyses en temps réel, rédigé par Ian A. Coe, vous avez pu découvrir de quelle manière nous rendons les calculs plus rapides, plus simples et plus agréables à créer et à utiliser. Nous allons aujourd'hui aborder plus en détail le nouvel ajout en matière de langage de calcul dans Tableau, les expressions LOD (niveau de détail). Les modifications apportées au langage sont mineures en apparence, mais elles auront un impact majeur sur la manière dont vous analysez vos données. Les expressions LOD dans Tableau 9.0 permettent de créer des visualisations plus riches et réutilisables.

Ce billet fait partie d'une série consacrée à Tableau 9.0, actuellement en version bêta. Découvrez les autres billets consacrés à Tableau 9.0 :

• Préparation automatisée des données
• Amélioration des performances des requêtes
• Cartographie intelligente
• Analyses en temps réel

Passons en revue les concepts et la terminologie, avant de passer à quelques exemples.

Bien souvent, le défi en matière d'analyse de données revient à formuler une question dans des termes simples puis à utiliser les données pour trouver une réponse. Tableau permet de présenter vos réponses sous forme de visualisations. Une analyse nécessite fréquemment de comparer ou de référencer des données à de nombreux niveaux d'agrégation différents. La visualisation peut se focaliser sur un niveau particulier, alors que la question fait référence à un autre niveau. Exemple : vous visualisez le chiffre d'affaires de vos ventes au niveau national sur une carte, mais souhaitez comparer ces ventes aux chiffres de vos ventes dans le monde.

Dans Tableau, le niveau d'agrégation principal d'une visualisation est appelé « niveau de détail ». Les expressions LOD permettent de voir plus loin que le niveau de détail de la visualisation. Les données qu'elle contient sont souvent le fruit d'un filtrage opéré sur les données de votre source de données. Les expressions LOD sont capables de prendre en compte les données dans leur état préalable au filtrage, ce qui permet de réaliser des analyses plus puissantes.

Tout d'abord, considérons quelques questions analytiques classiques. Elles sont faciles à exprimer avec du vocabulaire de tous les jours :

1. Quelle est la proportion de mes ventes nationales dans mes ventes dans le monde ? Je souhaite observer les performances relatives de différents pays en ce qui concerne mes ventes dans le monde.
2. Je peux observer dans quelle mesure les profits dans un État contribuent à mes objectifs, mais quelle est la proportion de produits dans chaque État qui ont atteint leur objectif ?
3. Dans quelle mesure l'ancienneté des clients a-t-elle un effet sur le volume de leurs achats ?

L'intérêt et le contexte de chaque question sont clairs.

J'ai choisi ces exemples pour illustrer les différents types de références aux autres niveaux de détail. La première question s'intéresse à un niveau de détail plus élevé. La deuxième s'intéresse à un niveau de détail inférieur au niveau actuel. La troisième compare deux ensembles de données qui se situent au même niveau de détail. Nous effectuons des mises en comparaison et des mises en contraste. Les contrastes nous permettent de mieux appréhender les données, qui elles-mêmes permettent de comprendre la signification des tendances.

Observons ces exemples dans Tableau 9.0 pour découvrir comment répondre à ces questions à l'aide d'expressions LOD.

1. Contribution aux ventes
Vous pouvez utiliser une carte pour visualiser la contribution des ventes d'un pays au chiffre d'affaires global. Si vous colorez en fonction du pourcentage de contribution, les couleurs plus sombres représentent une contribution plus importante. Si vous observez tous les marchés, vous pouvez constater que les États-Unis contribuent de manière importante (18 %) au chiffre d'affaires global.

Supposons que vous souhaitiez vous focaliser sur un marché émergent comme l'UE, dont la contribution est faible dans l'absolu. Grâce à une expression LOD, vous pouvez filtrer le marché européen, et continuer à mesurer la contribution globale.

Il est à noter que le chiffre d'affaires global n'est pas visible dans la visualisation une fois que vous avez filtré le marché européen, mais vous pouvez y faire référence à l'aide d'une expression LOD. Vous pouvez découvrir l'expression LOD dans la présentation pratique, mais il n'est pas utile ici d'entrer dans les détails. Nous aborderons la syntaxe et l'utilisation dans des billets ultérieurs. Le concept à noter est que nous nous focalisons sur l'Europe, tout en faisant référence aux ventes globales. Nous avons filtré les données qui ne concernent pas l'Europe et les avons retirées de la vue, mais nous pouvons toujours faire référence au total des ventes globales.

2. Résultats réels et objectifs
Dans cette visualisation, nous observons la différence entre les profits réels et les objectifs pour une chaîne de cafés. Vous pouvez observer les États qui ont dépassé les objectifs et ceux qui ne les ont pas atteints. Vous pouvez gérer et présenter la variance par État, mais souhaitez peut-être également observer la rentabilité des produits dans chaque État. Vous pouvez sélectionner chaque État et observer les données détaillées. Il s'agit là d'une fonctionnalité d'exploration classique. Pourtant, il existe une meilleure solution.

Dans le graphique suivant, j'utilise une expression LOD simple pour calculer le pourcentage de produits qui atteignent leurs objectifs dans chaque État.

Vous pouvez maintenant voir que dans le Massachusetts, même si cet État dépasse les objectifs, seule une faible proportion des produits a atteint ses objectifs. Cette situation mérite d'être explorée en détail.

Dans cet exemple, nous mettons en évidence la variance des profits à un niveau de détail inférieur (produit) à celui utilisé dans la visualisation (État). Grâce à l'expression LOD, nous avons ajouté les produits au calcul de la variance par État.

3. Ancienneté de la clientèle
Les expressions LOD peuvent être combinées à d'autres types de calcul et peuvent être réutilisées. Dans cet exemple, nous combinons l'expression LOD à un calcul de table afin de proposer des informations visuelles très utiles.

Notre expression LOD calcule la date du premier achat pour chaque client. Cela nous permet de visualiser la cohorte de clients qui ont effectué leur première commande la même année. Vous pouvez ensuite observer le chiffre d'affaires des ventes et le pourcentage des ventes totales, répartis par cohorte. Une même expression LOD peut être réutilisée. Vous pouvez par exemple utiliser cette même expression pour définir une cohorte de clients par mois d'acquisition.

Je vous ai brièvement présenté les expressions LOD. Consultez les autres billets de blog rédigés par les animateurs de la communauté et les membres de l'équipe Tableau. Vous pourrez découvrir comment combiner les expressions LOD aux autres fonctionnalités de Tableau, qu'elles soient récentes ou non, afin de créer des analyses visuelles attrayantes. Vous pourrez découvrir des techniques sophistiquées de création de compartiments ou de balayage proportionnel, ainsi que des exemples exhaustifs de cohortes.

Il ne vous restera ensuite plus qu'à vous lancer dans vos analyses. Nous sommes impatients de voir de quelle manière vous utiliserez les expressions LOD, ainsi que les nombreuses autres nouvelles fonctionnalités de Tableau 9.0.