Préparation des données

Analyser des données dans Tableau

Lis Sulmont

Head of Curriculum Expansion at DataCamp

Préparation des données

Posez-vous la question…

  • Faut-il peaufiner certains champs ?

  • Peut-on créer des champs calculés pour mieux raconter nos données ?

  • Les données contiennent-elles des champs permettant des synthèses ou des regroupements à plus haut niveau ?

  • Y a-t-il assez de champs catégoriels pour segmenter vos données ?

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Station de vélos Divvy

1 Crédit photo : Arvell Dorsey Jr., Chicago (Illinois), États‑Unis
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Ensemble de données Divvy : table des stations

divvy_bikestation.jpg

  • id : identifiant de chaque station
  • name : nom de la station
  • latitude : latitude de la station
  • longitude : longitude de la station
  • docks : nombre d'ancrages à la station
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Ensemble de données Divvy : table des trajets

  • Trajets effectués de janv. à juin 2019
  • trip id : identifiant de chaque trajet
  • bikeid : identifiant de chaque vélo
  • tripduration : durée du trajet en secondes
  • starttime : date et heure de début (CST)
  • endtime : date et heure de fin (CST)
  • from station id : ID de la station de départ
  • from_station_name : nom de la station de départ
  • to station id : ID de la station d'arrivée

map.png

  • to station name : nom de la station d'arrivée
  • usertype : customer ou subscriber
  • birthyear : année de naissance du cycliste
  • gender : sexe du cycliste
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Rappel : dimensions et mesures

Dimensions :

  • Données catégorielles ou qualitatives

Mesures :

  • Données numériques pouvant être agrégées

Déplacer des champs de façon stratégique entre ces deux types :

  • Déplacer vers Dimensions les champs numériques qui ne doivent pas être agrégés
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Passons à la pratique !

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