Préparation des données

Analyzing Data in Tableau

Lis Sulmont

Head of Curriculum Expansion at DataCamp

Préparation des données

Veuillez vous poser la question suivante...

  • Y a-t-il des champs qui nécessitent d'être affinés ?

  • Existe-t-il des champs calculés que nous pouvons créer afin de présenter plus efficacement nos données ?

  • Les données contiennent-elles des champs qui permettent de créer des résumés ou des regroupements à un niveau supérieur ?

  • Existe-t-il suffisamment de champs catégoriels pour analyser vos données de manière approfondie?

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Station de vélos Divvy

1 Crédit photo : Arvell Dorsey Jr., originaire de Chicago, Illinois, États-Unis
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Ensemble de données Divvy : tableau des stations

divvy_bikestation.jpg

  • id : Identifiant attribué à chaque station
  • name: nom de la station
  • latitude: latitude de la station
  • longitude: longitude de la station
  • docks: nombre de quais à la gare
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Ensemble de données Divvy : tableau des trajets

  • Voyages effectués entre janvier et juin 2019
  • trip id : Identifiant associé à chaque voyage
  • bikeid : Identifiant attribué à chaque vélo
  • tripduration: durée du trajet en secondes
  • starttime: jour et heure de début du voyage (CST)
  • endtime:jour et heure de fin du voyage (CST)
  • from station id: identifiant de la station de départ du trajet
  • from_station_name: nom de la station de départ
  • to station id: identifiant de la station de terminus du trajet

map.png

  • to station name: nom de la station terminale
  • usertype: client ou abonné
  • birthyear: année de naissance du coureur
  • gender: sexe du cycliste
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Récapitulatif des dimensions et mesures

Dimensions :

  • Données catégorielles ou qualitatives

Mesures

  • Données numériques pouvant être agrégées

Nous souhaitons déplacer stratégiquement les champs entre ces deux types :

  • Veuillez déplacer les champs numériques qui ne doivent pas être agrégés vers la section Dimensions.
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Passons à la pratique !

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