Tim hieu tableau data visualization ppt

ĐẠI HỌC CƠNG NGHIỆP THỰC PHẨM TP.HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN

ĐỒ ÁN MƠN HỌC
TÌM HIỂU VỀ TABLEAU DATA VISUALIZATION

GVHD: NGUYỄN THỊ BÍCH NGÂN
SINH VIÊN: BÙI TRUNG HIẾU
HỒ VĂN TRUNG


NỘI DUNG TRÌNH BÀY

1. Trực quan hóa dữ liệu

2. Trực quan hóa trên Tableau

3. Tabpy Extension Analytics
4.

5. k


1. Trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là một quy trình quan trọng bắt buộc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Trong phân tích dữ liệu ln địi hỏi
khả năng tìm kiếm thơng tin chính xác, chính vì thế cần sử dụng những cơng cụ thơng minh thiết kế, tổng hợp để đa luồng và phân tích dữ
liệu.

Trực quan hóa dữ liệu là cách biểu diễn dữ liệu dưới cách hình ảnh, biểu dồ, bảng đồ trực quan từ đó truyền tải thơng tin đến người
xem một cách sinh động hơn. Giúp người xem, người đọc có thể hiểu được nội dung truyền đạt, nắm bắt thông tin, khai thác tối đa

dữ liệu.


1. Trực quan hóa dữ liệu

Khả năng:

•
•
•
•
•

Dễ dàng phân tích các dữ liệu lớn của công ty.
Xác định trước các xu hướng trong tương lai.
Xác định các mối tương quan.
Tăng khả năng truyền tải thông điệp tới những đối tượng khác.
Đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Nhu cầu: Trực quan hóa dữ liệu được sử dụng nhiều trong các lĩnh vực như: Kinh doanh, y tế, giáo dục, thể thao, ngân hàng, chính
phủ,… .


1. Trực quan hóa dữ liệu

Các kiểu trực quan hóa dữ liệu phổ biến:

•
•
•

•
•
•

Biểu đồ.
Bảng.
Đồ thị.
Bản đồ.
Infographics.
Dashboard.

Các phần mềm hỗ trợ cho việc trực quan hóa dữ liệu: Google data studio, Databox, A1 Analytics, Tableau,…


2. Trực quan hóa trên Tableau

Vượt lên các phần mềm trực quan hóa dữ liệu khác, Tableau là cơng
cụ dễ dàng tiếp cận cho mọi khách hang hỗ trợ phân tích và trực
quan hóa dữ liệu. Tableau giúp tổng hợp các dữ liệu và chuyển
những liệu này từ các dãy số thành những hình ảnh, biểu đồ trực
quan.


2. Trực quan hóa trên Tableau

Lợi ích:

•
•
•

•
•

Kết nối hơn 40 nguồn dữ liệu khác nhau.
Xây dựng bản điều khiển tương tác chỉ bằng vài cú click chuột.
Giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và những thông tin liên quan khác.
Phân tích đơn giản như xu hướng hay dự báo…
Cung cấp được nhiều biểu đồ như hình trịn, hình cột, vv…


2. Trực quan hóa trên Tableau

Kiến trúc của Tableau dựa trên kiến trúc máy client server.

-

Tableau server đóng vai trị như một phần mềm được cài đặt trên PC, ứng dụng wed hoặc ứng dụng
di động.

-

Tableau Desktop cho phép người dùng khám phá dữ liệu và chia sẻ thông tin chi tiết hiển thị chúng ở
chế độ xem được chia sẻ bởi Tableau Server.


Kiến trúc Tableau gồm 3 phần:

Clients
Người dùng Tableau thông qua các nền
tảng như web, di động, cloud.

Clients

Nguồn dữ liệu
Tableau lấy dữ liệu từ các nguồn có sẵn như Oracle,
MySQL, file Excel,…

Nguồn dữ liệu
Tableau Server và Desktop

Tableau Server và Desktop

Máy chủ Tableau chủ yếu phục vụ người dùng dựa trên
tương tác của các khách hàng mobile và web đối với dữ
liệu trên nền tảng Tableau


2. Trực quan hóa trên Tableau


3. Tabpy Extension Analystics

Tabpy là một Extension Analytics từ Tableau cho phép người dùng thực thi các tập lệnh Python và các hàm đã lưu bằng Tableau. Sử dụng
TabPy, Tableau có thể chạy tập lệnh Python và hiển thị kết quả của tập lệnh đó dưới dạng hình ảnh hóa.


3. Tabpy Extension Analystics

Chức năng:

-

Viết code trực tiếp dưới dạng các calculated field bằng Tableau. Sau đó, code sẽ được thực thi ngay
lập tức trong máy chủ TabPy.

-

Triển khai một chức năng vào máy chủ TabPy có thể truy cập được dưới dạng điểm cuối REST API.


3. Tabpy Extension Analystics


THANKS FOR LISTENING