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Dies ist der erste in einer Reihe von Beiträgen zu einigen der allgemein bekannten Regeln für die Datenvisualisierung. Diese Regeln werden immer wieder zitiert, aber kaum jemand macht sich die Mühe, sich mit ihren Hintergründen zu beschäftigen oder sie zu hinterfragen. Daher habe ich es mir zur Aufgabe gemacht, einen genaueren Blick auf einige dieser Regeln zu werfen und so ein Verständnis dafür zu entwickeln, wie sie angewendet werden sollten. Beginnen wir mit dem Problem der Verwendung von Rot und Grün in derselben Visualisierung.
In diesem Beitrag befassen wir uns mit dem Unterschied zwischen Datenextrakten und Direktverbindungen und deren jeweiligen Anwendungsgebieten. Außerdem behandeln wir die Veröffentlichung von Datenquellen unter Tableau Online.
Now in Tableau 9.3, you can connect to your Snowflake Elastic Data Warehouse and pick which virtual warehouse you want to use.
Wir sind bei Tableau sehr stolz darauf, dass wir es Benutzern einfach machen, Daten zu sehen und zu verstehen. Mit Tableau können Sie sofort intuitiv tiefer einsteigen und einer Visualisierung immer mehr Felder, Formeln und Berechnungen hinzufügen – bis die Darstellung schließlich Stück für Stück langsamer wird. In einer Welt, in der sich das Publikum bei Antwortzeiten von zwei Minuten schon wieder abwendet, ist Leistung entscheidend. Im Folgenden finden Sie einige Tipps zur Verbesserung der Leistung von Dashboards.
Want more of your colleagues to dive into data? Introduce them to the data-informed way of life with an elegant dashboard about key metrics. A high-level dashboard that keeps the company updated at all levels and also drills down in seconds can help people evolve from passive consumers of data to self-service can-doers.
Like any company, Tableau needs to make decisions about sales data. And as a data company, we’re always on the hunt for the best way to look at sales information. Here are five ways we look at our own operations to help make decisions about quota, territory management, and must-win deals.
Do you think big data doesn’t apply to marketing? Wrong: it does. The good news is that it's not too daunting.
This is the first post in a three-part series that will take a large amount of information about Tableau data extracts, highly compress that information, and place it into memory — yours.
„Leere Extrakte leicht gemacht“ Klingt vielleicht etwas seltsam. Ist aber ein wirklich toller Tableau-Tipp von unserem Ryan Stryker, Sr. Business Consultant, Tableau Professional Services. Vielen Dank, Ryan! Extrakte müssen wir in der Regel nicht groß anpreisen, denn die Leistungssteigerungen durch die lokale Materialisierung von Daten sind meist atemberaubend. Und mit Tableau Server haben wir eine nützliche Plattform, die all dies automatisch aktualisiert. Bei großen Extrakten kann es jedoch ziemlich zeitaufwändig sein, vor der Server-Veröffentlichung eine Desktopversion zu erstellen. Kunden fragen daher oft, ob es nicht einen Weg gibt, „das einfach den Server machen zu lassen“. Natürlich gibt es den.
Ever wished you could easily share analytics with your colleagues? Ever wanted to collaborate on a dashboard with a customer or partner? Or wish you could access and work securely with data on your tablet, without having to VPN into your corporate network? But you couldn’t. Or you could, but didn’t want to download software or spin up an IT project. If so, then today is a big day. Today we’re announcing Tableau Online, a hosted version of Tableau Server in the cloud. It’s the fastest way to get up and running with a complete business intelligence platform. We take care of the infrastructure, you share analytics. It’s that easy.
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