Aprenda passo a passo como criar visualizações e gráficos no Tableau a partir de uma planilha de dados. Desde a configuração inicial até a correlação de variáveis, este guia aborda os principais conceitos e técnicas para dominar a ferramenta e extrair insights valiosos.

Configurando uma Planilha Inicial

Ao abrir uma planilha nova no Tableau, o primeiro passo é configurá-la. Isso envolve dar um nome para a planilha, formatar fontes e cores e alinhar os elementos.

  • Nomear a planilha para organizar melhor, especialmente quando há várias planilhas.
  • Formatar título e fontes utilizando cores escuras e alinhamento adequado.
  • Utilizar campos dinâmicos para mostrar informações automaticamente.

Adicionando Dimensões e Medidas

Após configurar a planilha inicial, o próximo passo é começar a adicionar os campos de dimensão e medida para criar as visualizações.

  • Entender a diferença entre dimensões e medidas, sendo as dimensões campos qualitativos e as medidas campos quantitativos.
  • Utilizar dimensões para agrupar e filtrar os dados e medidas para somar e agregar valores.

O que são dimensões e medidas no Tableau

No Tableau, dimensões são representadas pela cor azul e medidas pela cor verde. Para adicionar campos à planilha, basta arrastá-los até a área de trabalho. Ao soltar uma medida, ela automaticamente se transforma em soma daquele campo. Já as dimensões servem para separar os dados em grupos distintos. Ao combinar dimensões e medidas, é possível obter visões agregadas, como a soma de vendas agrupada por estado ou por produto.

  • Diferença entre dimensões e medidas
  • Como adicionar campos à planilha no Tableau
  • Combinação de dimensões e medidas para obter visões agregadas

Opções de Disposição no Tableau

Ao arrastar os campos, abre-se um menu com opções de disposição, como Colunas, Linhas, Filtros, Páginas e Marcas. Essas opções alteram a maneira como os dados são mostrados.

  • Opções de disposição ao arrastar os campos
  • Explicação das opções de disposição: Colunas, Linhas, Filtros, Páginas e Marcas

Comportamento de Linhas e Colunas

É importante entender a diferença entre linhas e colunas no Tableau. Campos em Colunas geram colunas com os valores daquele campo, enquanto campos em Linhas geram uma nova linha para cada valor único daquele campo.

  • Diferença entre comportamento de linhas e colunas
  • Explicação sobre como campos em Colunas e Linhas são interpretados no Tableau

Soltando Campos Diretamente no Tableau

Outra opção é soltar os campos diretamente na visualização, sem passar pelo menu de disposição. Nesse caso, o Tableau já entende se o campo deve virar uma coluna ou uma linha de acordo com onde ele é solto.

  • Como soltar campos diretamente na visualização do Tableau
  • Funcionalidade de soltar campos diretamente e o comportamento automático do Tableau

Trabalhando com Marcas no Tableau

As marcas no Tableau servem para destacar e formatar elementos na visualização. Elas possuem várias opções, como Texto, Detalhe, Tamanho, Cor, Forma, Indicadores e barras de desempenho e Ícones. Ao arrastar campos para marcas, é preciso entender que o significado muda, deixando de representar os dados brutos para se transformar em indicadores visuais.

  • Utilização e opções de marcas no Tableau
  • Mudança de significado ao arrastar campos para marcas

Alternando entre Linhas e Colunas no Tableau

Uma funcionalidade importante no Tableau é alternar facilmente uma visualização entre linhas e colunas. Isso permite inverter rapidamente entre gráficos verticais e horizontais.

  • Funcionalidade de alternar entre linhas e colunas no Tableau
  • Vantagens de alternar entre gráficos verticais e horizontais

Alternando entre Linhas e Colunas

Ao utilizar o Tableau, é possível alternar entre linhas e colunas, transformando colunas em linhas e vice-versa. Essa funcionalidade é útil para obter novas perspectivas sobre os dados, especialmente ao analisar medidas dentro de uma dimensão.

  • A alternância entre linhas e colunas no Tableau oferece novas perspectivas sobre os dados.
  • Essa funcionalidade é especialmente útil ao analisar medidas dentro de uma dimensão.
  • Transformar colunas em linhas e vice-versa pode fornecer insights valiosos sobre os dados.

Agrupando e Desagrupando Dados

Ao combinar uma dimensão e uma medida no Tableau, os dados são automaticamente agrupados. Também é possível desagrupar os dados, exibindo todos os registros individuais sem agregação. Essa técnica permite analisar os dados em nível agregado e também no nível mais granular, quando necessário.

  • Combinar uma dimensão e uma medida no Tableau resulta na automática agregação dos dados.
  • Desagrupar os dados exibe todos os registros individuais, sem agregação.
  • A capacidade de agrupar e desagrupar dados permite análises em diferentes níveis de granularidade.

Duplicando uma Medida

Para analisar uma medida por diferentes perspectivas ao mesmo tempo, é possível duplicar o campo na visualização. Isso possibilita visualizar uma medida por várias dimensões simultaneamente, fornecendo insights valiosos sobre os dados.

  • Duplicar uma medida na visualização permite analisar a medida por diferentes perspectivas simultaneamente.
  • Essa técnica fornece insights valiosos ao visualizar uma medida por várias dimensões.
  • Analisar uma medida por diferentes dimensões ao mesmo tempo pode revelar padrões e tendências nos dados.

Correlacionando Variáveis

No Tableau, é possível correlacionar variáveis ao colocar o mesmo campo nas linhas e nas colunas. Essa técnica é útil para medir o relacionamento entre duas variáveis e entender as interações entre elas, proporcionando uma compreensão mais profunda dos dados.

  • Correlacionar variáveis no Tableau ajuda a medir o relacionamento entre elas.
  • Essa técnica é útil para entender as interações entre as variáveis e suas influências mútuas.
  • A correlação de variáveis proporciona uma compreensão mais profunda dos padrões e relacionamentos nos dados.

Conclusão

Dominar os conceitos apresentados neste guia é essencial para tomar decisões de negócio baseadas em dados. Pratique as técnicas com seus próprios dados para internalizar o conhecimento e obter insights relevantes para sua empresa.