Tableau Prep Builder 的新功能:視覺篩選與改進的資料標準化流程

資料分析的準備流程往往涉及了設定篩選器、複製欄位或者數值的標準化──而這些任務全都需要經過複雜的計算,很容易出錯。在 Tableau Prep Builder 的最新版本中 (2019.2.3),我們已為您簡化了上述工作流程。

資料分析的準備流程往往涉及了設定篩選器、複製欄位或者數值的標準化──而這些任務全都需要經過複雜的計算,很容易出錯。在最新版本──Tableau Prep Builder (2019.2.3) 中,我們已為您簡化了上述工作流程。全新的視覺篩選器讓您可以特定的數值來篩選,包括不在您樣本中的值。複製欄位現在只要按一下滑鼠就能做到。最後,建議功能會檢測資料的角色並提出建議 (也就是資料值在現實世界中的意義),近而協助您驗證資料欄位。系統現在也會自動比對無效的值和有效的值。

使用資料角色自動將無效的值標準化

去年,我們為 Tableau Prep Builder 加入了資料角色,幫助您自動找出資料的品質問題,到了今年四月,您更能透過 Data Role Matches 分組演算法,以最接近的有效值來自動取代無效值。這種一鍵式的動作雖能節省您用來清裡雜亂資料的時間,但只能用於英文資料。如今,我們已經為這個功能新增了一種與語言無關的演算法!

在這個版本中,當您在使用資料角色時,有兩種演算法可以選擇,協助您輕鬆地修復無效的資料。拼字 (Spelling) 演算法可透過增減或替換字母來比對無效值,求出最接近的有效值 。而發音加拼字 (Pronunciation + Spelling) 演算法(原名 Data Role Matches) 則是在比對無效值的過程中,能同時以拼字和發音作為根據。這些演算法使用起來十分使用,只要為欄位套用適當的資料角色,系統就會自動驗證資料值,接著還能根據您在「分組與取代」選單中所做的選擇,使用其中一種模糊分組演算法,輕易地為無效的值進行標準化。此外,我們也更新了 Tableau Prep Builder 的建議功能;以往只會提出有關資料角色的建議,但現在還會建議您使用適當的模糊分組演算法來自動修復無效值。

使用視覺化且直接的一鍵式篩選功能來複製欄位

您有沒有發現過,為了篩選特定的值,尤其可能是那些不在樣本中的值,自己所寫下的算式有多複雜呢?您又有沒有注意過,為了能複製單單一個欄位,自己有多常編寫算式呢?如果這一切,只需要按一下滑鼠就能做到,該有多好呢?現在真的可以了!

現在只要從視覺篩選器中選擇特定的值,就能拿樣本外的值來建立包含或排除篩選器。同時,複製欄位也變得超簡單,您只要在欄位選單中選曲「複製欄位」就行了。

立即下載 Tableau Prep Builder 最新版,馬上試試這些新功能!

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還有其他令人興奮的功能即將推出,您可以在Prep Builder and Conductor 2019.3 測試版中試用:

  • 連線到已發佈的資料來源並將其用作為輸入:使用您 Tableau 環境中的資料來建立 Tableau Prep 流程。
  • R 與 Python 的整合:從 Tableau Prep 的流程中充分使用您的資料科學工作流程或進行複雜的分析。
  • 自訂資料角色:創造自己的資料角色,自動驗證資料並在 Tableau Server 上分享,好讓其他使用者也能輕易將他們的資料標準化。
  • 與 Google BigQuery 中的資料連線

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