Todas as histórias de Visualizations

If you haven't used Python before, have no fear—this is definitely achievable for novices. Read on!

Este é o primeiro de uma série de artigos sobre algumas das conhecidas “regras de visualização de dados”. Frequentemente ouvimos sobre essas regras, mas muitas vezes os detalhes por trás delas não são explicados em profundidade ou são completamente ignorados. Gostaria de examinar algumas delas para entender melhor como aplicá-las. Para a primeira parte da série, analisei o problema de usar as cores verde e vermelho juntas.

We here at Tableau are very proud of how easy it is to see and understand data with Tableau. Once you get started, it’s intuitive to dive deeper by adding more and more fields, formulae, and calculations to a simple visualization—until it becomes slower and slower to render. In a world where two-second response times can lose an audience, performance is crucial. Here are some tips on making your dashboards more performant.

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.

A missão da Tableau é ajudar as pessoas a ver e a entender seus dados. Nossos recursos foram cuidadosamente projetados para ajudar as pessoas a extrair significado dos dados que possuem. Uma das áreas em que nos concentramos são os cálculos. Quanto mais fácil for expressar ideias em uma linguagem de cálculo, mais significado as pessoas podem gerar. A introdução de expressões de nível de detalhe no Tableau 9.0 é revolucionária nesse sentido. Essas novas expressões permitem que as pessoas representem conceitos avançados usando declarações simples.