Explain Data liefert interaktive Erklärungen für ein besseres Datenverständnis

Wie oft wurden Sie schon gefragt, warum diese oder jene Zahl höher oder niedriger ausgefallen ist als erwartet? Den meisten Tableau-Benutzern passiert das recht oft – eventuell geht es Ihnen ja genauso. Vielleicht haben Sie sich auch schon einmal einen Assistenten gewünscht, der Ihnen dabei hilft, all diese Fragen zu beantworten. Womöglich haben Sie sogar schon Dashboards und Arbeitsmappen erstellt, damit Ihre Kollegen selbst nachforschen können. Aber wäre es nicht noch besser, wenn es eine automatisierte, leicht zugängliche Lösung gäbe, die entsprechende Hilfe anbietet? Genau die gibt es nun: Wir präsentieren Explain Data, ab sofort in der neuen Tableau-Version 2019.3 verfügbar.

Mit Explain Data können Sie und Ihre Kollegen spielend leicht die gewünschten Daten auswählen und über das Kontextmenü, das Analysemenü oder ein neues Symbol in der Quickinfo eine entsprechende Erklärung anfordern. Explain Data analysiert dann die ausgewählten Daten im Kontext und liefert mögliche Erklärungsansätze. Letztere umfassen zusätzliche Daten und Visualisierungen, die Ihnen das Verständnis der betreffenden Daten erleichtern können. Die Visualisierungen lassen sich zur weiteren Bearbeitung oder Freigabe auch Arbeitsmappen hinzufügen.

Sehen wir uns ein Beispiel an: In unserem Superstore-Vertriebsdatensatz ist der US-Bundesstaat Texas ein vergleichsweise wenig rentables Absatzgebiet. Wenn wir nun auf den unten dargestellten Datenpunkt klicken und eine Erklärung anfordern, wird uns umgehend angezeigt, dass der Gewinn niedriger ist, als unter normalen Umständen in Texas zu erwarten wäre. Außerdem sehen wir Erklärungsansätze hinsichtlich der Vertriebskategorie und verschiedener Faktoren, die mit dem Versand zusammenhängen. Mit einem weiteren Klick können wir diese Erklärungen im Detail betrachten und einige der dazugehörigen Visualisierungen unserer Arbeitsmappe hinzufügen, um sie eingehender zu untersuchen.

Wenn Sie auf „Explain“ (Erklären) klicken, analysiert Tableau mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen den ausgewählten Datenpunkt im Kontext der auf dem Bildschirm visualisierten Daten. Tableau gleicht den Datenpunkt zudem mit den restlichen Daten ab, die nicht in der Visualisierung enthalten sind. Anschließend listet Explain Data Erklärungen für den Datenpunkt auf, darunter Dimensionen, die sich auf die zugrunde liegenden Daten auswirken könnten.

Diese Beispielvisualisierung stellt Daten für einen Fahrradverleihservice auf einer Karte dar. Anscheinend wird die Ausleihstation Prudential im Stadtzentrum von Boston am häufigsten genutzt. Um zu verstehen, warum das so ist, können wir auf den entsprechenden Datenpunkt klicken und Explain Data auswählen. Aus der Erklärung geht hervor, dass ein einzelner Ausreißer die Ergebnisse verzerrt. Die automatisch generierte Visualisierung zeigt, wie die Daten ohne diesen Ausreißer aussehen würden. Zugleich werden ein Datensatz und eine Auswahl erstellt, sodass wir die Daten mit und ohne Ausreißer vergleichen können.

Explain Data basiert auf eigens entwickelten, zum Patent angemeldeten Algorithmen, die Dutzende Modelle in Echtzeit verarbeiten können. In diesem Beispiel modellieren die Algorithmen zunächst die auf dem Bildschirm visualisierten Daten, um festzustellen, ob der Wert unwahrscheinlich oder überraschend ist, und bieten dann eine entsprechende Spanne an. Als Nächstes werden automatisch Modelle zur Analyse Dutzender möglicher Erklärungsansätze angewandt. Dies geschieht anhand Bayesscher Verfahren, mit denen sich der Grad der Unsicherheit einer Erklärung quantifizieren lässt. Letztlich werden die Erklärungen nach ihrem Informationsgehalt und ihrer Aussagekraft bewertet. Der Benutzer sieht nur die aussagekräftigsten Erklärungen.

Mithilfe von Explain Data können Datenanalysten schneller arbeiten und mehr Zeit auf das Verstehen von Daten statt auf die Suche nach Erklärungsansätzen verwenden. Die Beseitigung technischer Barrieren ermöglicht es Benutzern, selbst Erklärungen zu finden. Dank Explain Data können Sie also eine Reihe potenzieller Erklärungen für einen Datensatz eingehender untersuchen. Durch die Kombination dieser Erklärungen mit Ihrem Fachwissen können Sie ergründen, warum etwas passiert ist und wie damit umzugehen ist. Probieren Sie am besten heute noch unsere interaktive Demo aus oder laden Sie sich die neueste Tableau-Version herunter.