掌握有效仪表板的数据准备

掌握有效仪表板数据准备的简明指南

在数据驱动决策的时代，仪表板已成为可视化数据洞察和趋势不可或缺的日常工具。然而，这些仪表板的有效性在很大程度上取决于基础数据的结构和质量。本文深入探讨了数据清理、数据混合和数据建模的关键流程，并提供了数据准备路线图，以支持具有洞察力、可操作性和有效的仪表板。

基础：数据准备的三大支柱

在将数据集转换为引人注目的仪表板之前，它必须经过细致的数据准备过程。此过程确保数据准确、一致，并且采用可以轻松有效地分析和使用的格式Visualization-an-eff”>数据可视化工具。

1。数据清理：确保数据一致性和准确性的过程

数据清理，也称为数据清理，是查找和纠正/的过程消除数据中的错误、不一致、重复和缺失条目，以提高其一致性、准确性和质量。它的范围从简单的标点符号错误和人为错误（例如数据输入错误）到由于多个不匹配的上游数据源错误以及跨多个系统的非常过时/过时的数据而导致的复杂重复。

示例：清理客户订单数据

想象一个客户订单数据集，其中包括客户订单 ID、订单日期、产品名称和购买金额。数据清理过程可能涉及以下过程：

处理/删除重复项

有多种方法可以删除重复项。让我们看一个使用 DISTINCT 来识别和删除重复记录以防止倾斜分析的简单示例。

从 customer_orders 中选择不同的*；

处理缺失值

通过分配占位符值或排除信息不完整的订单来解决缺失的客户名称问题。

更新 customer_orders SET customer_name = 'unknown' WHERE customer_name IS NULL;

更正数据格式

标准化客户订单日期的格式，以确保 YYYY-MM-DD 格式的数据集的一致性，从而促进准确的时间序列分析。

更新 customer_orders SET order_date = TO_DATE (order_date, 'YYYY-MM-DD');

这些是一些基本步骤，有助于使用客户订单数据示例维护数据的完整性和可靠性，为仪表板中的进一步分析和可视化奠定了干净一致的基础。

2.数据建模：构建数据进行分析

数据建模涉及设计支持有效分析和可视化的数据结构。此步骤定义不同的数据片段如何相互关联并将它们组织成一个连贯的模式。

示例：电子商务数据建模

在电子商务环境中，数据建模可能涉及创建一个关系架构，其中包括客户、订单、产品和订单详细信息的表。这些表之间的关系可以对客户行为、产品性能、购买模式和销售趋势进行全面分析。

• 客户表：存储客户信息。
• 产品表：包含每种产品的详细信息。
• 订单表：每个订单的记录。
• 订单详细信息表：将订单映射到所购买的产品，包括数量和价格。

像 Tableau 这样的现代数据可视化工具将数据建模集成到工具本身中，数据模型可以像用于快速分析的单个表一样简单，也可以更复杂，具有使用不同关系组合的多个表，联合和联合。 Tableau 数据模型有两层：逻辑层，充当关系画布；以及物理层，您可以在其中使用联接和并集组合数据。

SQL 编辑器，您可以混合这些数据集在活动 ID 和客户 ID 等常见字段上分析不同的营销渠道如何影响销售。下面的 SQL 查询提供了对每个营销活动产生的总销售额的深入了解（按渠道细分）。

SELECT m.campaign_id, m.channel, SUM(s.sales_amount) AS 总销售额

来自 marketing_data m

将 sales_data 加入 m.campaign_id = s.campaign_id

按 m.campaign_id、m.channel 分组；

下面是使用 Alteryx 进行数据混合的示例

仪表板数据准备的一些最佳实践