لماذا يجب أن تمتزج عندما يمكنك بالفعل الانضمام إلى Tableau؟

مزج البيانات في Tableau - طريقة تُستخدم عند وجود بيانات ذات صلة في مصادر بيانات متعددة ، والتي تريد تحليلها معًا في طريقة عرض واحدة.

في عالم يولد ويستهلك 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا ، تلتزم المؤسسات بالبحث عن طرق جديدة لتحويل البيانات ودمجها من أجل تحقيق الكفاءة المثلى. إحدى هذه الطرق لجمع البيانات هي مزج البيانات في Tableau .

الآن ، نظرًا لأن هذا يخدم غرضًا مهمًا في دورة البيانات لأي منظمة معينة ، فإنه يجعل وحدة أساسية للغاية في معظم الأحيان . سنناقش في هذه المدونة المفاهيم التالية:





لماذا تحتاج إلى دمج البيانات في Tableau؟

لنفترض أنك أ جدول المطور الذي لديه بيانات المعاملات المخزنة في Salesforce وبيانات الحصص المخزنة في Access. يتم تخزين البيانات التي تريد دمجها في قواعد بيانات مختلفة ، وتختلف دقة البيانات الملتقطة في كل جدول في مصدري البيانات ، لذا فإن مزج البيانات هو أفضل طريقة لدمج هذه البيانات.

يعتبر مزج البيانات مفيدًا في ظل الظروف التالية:



  1. تريد دمج البيانات من قواعد البيانات المختلفة التي لا تدعمها عمليات الصلات عبر قواعد البيانات.

    لا تدعم عمليات الصلات عبر قواعد البيانات الاتصالات بالمكعبات (على سبيل المثال ، Oracle Essbase) أو ببعض اتصالات الاستخراج فقط (على سبيل المثال ، Google Analytics). في هذه الحالة ، قم بإعداد مصادر البيانات الفردية للبيانات التي تريد تحليلها ، ثم استخدم مزج البيانات لدمج مصادر البيانات في ورقة واحدة.

  2. البيانات على مستويات مختلفة من التفاصيل.

    في بعض الأحيان ، تلتقط مجموعة بيانات واحدة البيانات باستخدام مختلف مستويات التفاصيل على سبيل المثال ، دقة أكبر أو أقل من مجموعة البيانات الأخرى.

    على سبيل المثال ، افترض أنك تقوم بتحليل بيانات المعاملات وبيانات الحصة النسبية. قد تلتقط بيانات المعاملات جميع المعاملات. ومع ذلك ، قد تجمع بيانات الحصص المعاملات على مستوى ربع السنة. نظرًا لأنه يتم التقاط قيم المعاملات عند مستويات مختلفة من التفاصيل في كل مجموعة بيانات ، يجب عليك استخدام مزج البيانات لدمج البيانات.



    ما هي الدورة في جافا

ما هو مزج البيانات في Tableau؟

يعد مزج البيانات ميزة قوية جدًا في مجلس . يتم استخدامه عند وجود بيانات ذات صلة في مصادر بيانات متعددة ، والتي تريد تحليلها معًا في طريقة عرض واحدة. إنها طريقة لدمج البيانات التي تكمل جدول بيانات من مصدر بيانات واحد مع أعمدة بيانات من مصدر بيانات آخر.

عادةً ما تستخدم الصلات لإجراء هذا النوع من دمج البيانات ، ولكن هناك أوقات ، بناءً على عوامل مثل نوع البيانات ودقتها ، عندما يكون من الأفضل استخدام دمج البيانات.

كيف يختلف عن ضم البيانات؟

يحاكي مزج البيانات صلة تقليدية على اليسار. الفرق الرئيسي بين الاثنين هو متى يتم تنفيذ الصلة فيما يتعلق بالتجميع.

انضمام اليسار

عند استخدام صلة يسرى لدمج البيانات ، يتم إرسال استعلام إلى قاعدة البيانات حيث يتم تنفيذ الصلة. يؤدي استخدام الصلة اليسرى إلى إرجاع جميع الصفوف من الجدول الأيسر وأي صفوف من الجدول الأيمن لها تطابق صف مطابق في الجدول الأيسر. ثم يتم إرسال نتائج الصلة مرة أخرى وتجميعها بواسطة Tableau.

على سبيل المثال ، افترض أن لديك الجداول التالية. إذا كانت الأعمدة المشتركة معرف المستخدم ، تأخذ الصلة اليسرى جميع البيانات من الجدول الأيسر ، بالإضافة إلى جميع البيانات من الجدول الأيمن لأن كل صف له تطابق صف مطابق في الجدول الأيسر.

ربط البيانات - مزج البيانات في Tableau - Edurekaمزج البيانات

عند استخدام مزج البيانات لدمج البيانات ، يتم إرسال استعلام إلى قاعدة البيانات لكل مصدر بيانات يتم استخدامه في الورقة. يتم إرسال نتائج الاستعلامات ، بما في ذلك البيانات المجمعة ، ودمجها بواسطة Tableau. تستخدم طريقة العرض جميع الصفوف من مصدر البيانات الأساسي والجدول الأيمن والصفوف المجمعة من مصدر البيانات الثانوي ، الجدول الأيمن ، استنادًا إلى بُعد حقول الربط.

الفرق بين متغير وثابت

يمكنك تغيير حقل الارتباط أو إضافة المزيد من حقول الارتباط لتضمين صفوف مختلفة أو إضافية من البيانات من مصدر البيانات الثانوي في المزج ، وتغيير القيم المجمعة.

على سبيل المثال ، افترض أن لديك الجداول التالية. إذا كانت الحقول المرتبطة معرف المستخدم في كلا الجدولين اللذين يدمجان بياناتك يأخذ كل البيانات من الجدول الأيسر ، ويكمل الجدول الأيسر بالبيانات من الجدول الأيمن. في هذه الحالة ، لا يمكن أن تكون جميع القيم جزءًا من الجدول الناتج بسبب ما يلي:

  • لا يحتوي الصف الموجود في الجدول الأيسر على تطابق صف مطابق في الجدول الأيمن ، كما هو موضح بالقيمة الخالية.
  • توجد عدة قيم مقابلة في الصفوف في الجدول الأيمن ، كما هو موضح بواسطة علامة النجمة (*).

افترض أن لديك نفس الجداول المذكورة أعلاه ، لكن مصدر البيانات الثانوي يحتوي على حقل جديد يسمى المقاصد . مرة أخرى ، إذا كان حقل الربط هو معرف المستخدم ، فإن مزج البيانات الخاصة بك يأخذ كل البيانات من الجدول الأيسر ، ويكملها ببيانات من الجدول الأيمن. في هذه الحالة ، سترى نفس القيمة الفارغة والعلامات النجمية في المثال السابق بالإضافة إلى ما يلي:

  • بسبب ال المقاصد الحقل مقياسًا ، سترى قيم الصف لـالمقاصدتم تجميع الحقل قبل دمج البيانات الموجودة في الجدول الأيمن مع البيانات الموجودة في الجدول الأيسر.
  • كما هو الحال مع المثال السابق ، لا يحتوي الصف الموجود في الجدول الأيسر على الصف المقابل لـ المقاصد الحقل ، كما هو مشار إليه بالقيمة الفارغة الثانية.

متى يتم استبدال الانضمام عن مزج

1. البيانات تحتاج إلى تنظيف.

إذا لم تتطابق الجداول الخاصة بك مع بعضها البعض بشكل صحيح بعد الصلة ، فقم بإعداد مصادر البيانات لكل جدول ، وقم بإجراء أي تخصيصات ضرورية (أي إعادة تسمية الأعمدة ، وتغيير أنواع بيانات العمود ، وإنشاء مجموعات ، واستخدام الحسابات ، وما إلى ذلك) ، و ثم استخدم مزج البيانات لدمج البيانات.

2. الصلات تسبب تكرار البيانات.

البيانات المكررة بعد الصلة هي أحد أعراض البيانات عند مستويات مختلفة من التفاصيل. إذا لاحظت بيانات مكررة ، فبدلاً من إنشاء صلة ، استخدم دمج البيانات للمزج مع بُعد مشترك بدلاً من ذلك.

3. لديك الكثير من البيانات.

يوصى عادةً بالصلات لدمج البيانات من نفس قاعدة البيانات. تتم معالجة الصلات من خلال قاعدة البيانات ، مما يسمح للصلات بالاستفادة من بعض القدرات الأصلية لقاعدة البيانات. ومع ذلك ، إذا كنت تعمل مع مجموعات كبيرة من البيانات ، يمكن أن تضع الصلات ضغطًا على قاعدة البيانات وتؤثر بشكل كبير على الأداء. في هذه الحالة ، قد يساعد دمج البيانات. نظرًا لأن Tableau يعالج تجميع البيانات بعد تجميع البيانات ، فهناك عدد أقل من البيانات المراد دمجها. عندما يكون هناك عدد أقل من البيانات المراد دمجها ، بشكل عام ، يتحسن الأداء.

مزج البيانات الخاصة بك في Tableau

يمكنك استخدام مزج البيانات عندما يكون لديك بيانات في مصادر بيانات منفصلة تريد تحليلها معًا في ورقة واحدة. يحتوي Tableau على مصدرين للبيانات يحمل في ثناياه عوامل مسمى عينة سوبر ستور و عينة من سلسلة القهوة والتي سيتم استخدامها لتوضيح مزج البيانات.

الخطوة 1: الاتصال ببياناتك وإعداد مصادر البيانات

  • قم بالاتصال بمجموعة من البيانات وقم بإعداد مصدر البيانات على صفحة مصدر البيانات. أنامصدر بيانات nbuilt عينة من سلسلة القهوة ووهو ملف قاعدة بيانات MS Access ، سيتم استخدامه لتوضيح مزج البيانات.
  • اذهب إلى البيانات > مصدر بيانات جديد، اتصل بالمجموعة الثانية من البيانات.يستخدم هذا المثال الامتداد عينة - سوبرستور مصدر البيانات. تيإعداد الدجاجة مصدر البيانات.
  • انقر فوق علامة تبويب الورقة لبدء بناء العرض الخاص بك.

الخطوة 2: تعيين مصدر بيانات أساسي

  • اسحب حقل واحد على الأقل من مصدر البيانات الأساسي إلى طريقة العرض لتعيينه كمصدر بيانات أساسي. في ال البيانات في الجزء ، انقر فوق مصدر البيانات الذي تريد تعيينه كمصدر بيانات أساسي. في هذا المثال، عينة من سلسلة القهوة تم الإختيار.
  • تُظهر لقطة الشاشة التالية الجداول والصلات المختلفة المتوفرة في الملف.

الخطوة 3: قم بتعيين مصدر بيانات ثانوي

ansible مقابل chef vs puppet
  • الحقول المستخدمة في طريقة العرض من مصادر البيانات التي ليست مصدر البيانات الأساسي أو الروابط النشطة تقوم تلقائيًا بتعيين مصادر البيانات التالية كمصدر بيانات ثانوي. في هذه الحالة ، عينة Superstore.

الخطوة 4: دمج البيانات

  • يمكنك الآن دمج البيانات من كلا المصدرين بناءً على بُعد مشترك ( حالة ، في هذه الحالة). لاحظ أن صورة ارتباط صغيرة تظهر بجوار البعد - الحالة. يشير هذا إلى البعد المشترك بين مصدري البيانات.
  • لنفترض أنك قمت بإنشاء مخطط شريطي باستخدام نسبة الربح في عمود الرف و حالة في Row Shelf ، يوضح الرسم البياني كيف تختلف نسبة الربح لكل ولاية في كل من المتاجر الكبرى وسلسلة المقاهي.

حدود مزج البيانات في Tableau

  1. توجد بعض قيود مزج البيانات حول المجاميع غير المضافة ، مثل الوسيط و و RAWSQLAGG .
  2. يحد مزج البيانات من سرعة الاستعلام بدرجة دقة عالية.
  3. عند محاولة الفرز حسب حقل محسوب يستخدم البيانات الممزوجة ، لا يتم سرد الحقل المحسوب في القائمة المنسدلة 'الحقل' في مربع الحوار 'فرز'.
  4. لا يمكن استخدام مصادر بيانات المكعب إلا كمصدر أساسي للبيانات لمزج البيانات في Tableau. لا يمكن استخدامها كمصادر بيانات ثانوية.

أتمنى أن يكون لديكم جميعًا الآن فكرة عادلة مزج البيانات في Tableau من هذه المدونة. جائع لمزيد من المعرفة؟ لا تقلق ، سوف يمنحك هذا الفيديو فهمًا أفضل للمفهوم.