Урок 11/13. Создание источника данных в Tableau

В этом уроке: — Кратко о Tableau, имеющихся продуктах — Отличия Tableau Prep Builder от KNIME Analytics Platform — Процесс создания отчетов в Tableau — Кратко об источниках данных в Tableau — Чек-лист по источникам данных — ПРАКТИКА — Проверяем работоспособность кластера Vertica — Запускаем Tableau Desktop — Подключаемся к Vertica — Начинаем создавать логическую модель данных, задаем связи между таблицами orders и order_items, а также между order_items и products — Создаем связь таблиц orders и hits, используя вычисляемое поле — Связываем таблицы hits и hits_in_visits, а также hits_in_visits и visits — Переходим в интерфейс создания визуализаций — Переименовываем поля таблиц в «говорящие» названия — О типах полей — Изменение типов полей — Настройка форматирования полей (разделители разрядов, валюта и т.п.) — Изменение дефолтного типа агрегации поля (например, от суммы к среднему арифметическому) — Создание вычисляемого поля (прибыль, маржинальность и т.д.) — Скрытие ненужных для анализа таблиц (hits_in_visits) — Создание описаний полей — Создание алиасов, редактирование неопределенных/неполных данных — Подводим итоги по чек-листу — Просмотр готового источника данных в Tableau На основе реальной задачи будет построено готовое аналитическое решение, которое: — автоматизирует процесс сбора данных из веб-сервисов WooCommerce и Яндекс.Метрика (причем без написания кода, в KNIME Analytics Platform), — сохраняет полученные и обработанные данные в аналитической СУБД Vertica, — визуализирует данные в виде аналитических отчетов в Tableau. Данное решение будет собрано одним единственным специалистом практически на ваших глазах, что позволит убедиться в реализуемости данной задачи, а также позволит примерно оценить свои собственные силы в создании таких аналитических решений. В состав курса входит солидное домашнее задание, безусловно, с подробным разбором его решения. В качестве реальной задачи выбран интернет-магазин, для которого необходимо построить аналитику по эффективности продаж, а также эффективности рекламных каналов, использующихся для привлечения покупательского трафика. Ни одно из существующих на рынке «коробочных» аналитических решений, таких как встроенные отчеты в «e-commerce движках» или встроенная аналитика по тому или иному маркетинговому каналу (а ведь каждый канал, будь то соцсеть, медийная или контекстная реклама, имеет свой личный кабинет и свой формат встроенной аналитики), не позволяет оценить картину в целом, с возможностью детализации одновременно и до конкретной покупки клиента, и до рекламной кампании. Тем не менее, бизнес зачастую задает вопросы на стыке маркетинга и продаж. Именно поэтому, спрос на подобные аналитические решения существует. И построить их самостоятельно не так и сложно. Оставайтесь с нами до конца, и мы покажем, как это сделать своими собственными руками!