Period Over Period v Tableau | Mňamka #367
S porovnáním period over period se coby datoví detektivové potkáváme dnes a denně. V jednotlivých vizualizačních nástrojích je funkcionalita period over period řešená různými způsoby. Dnes se podíváme, jaké možnosti porovnání jednotlivých období nabízí Tableau. Po dobu práce s Tableau jsme narazili na několik přístupů, které si dnes představíme. Začneme jednoduchými řešeními na kliknutí, která jsou však méně ohebná, a zakončíme to řešením, které je velmi variabilní a umožňuje jedním filtrem vybrat předdefinovanou periodu, kterou chceme porovnat.
Quick Table Calculation
Jedná se o standardní řešení od Tableau. Najít lze celou řadu návodů - jeden z nich zde (Video od Penguin Consulting), další případně zde (Tableau Video).
Výhody
- Jednoduchá implementace
- Není výpočetně náročná
Nevýhody:
- První období nezobrazuje data, protože nemá s čím srovnávat
- Musím ve worksheetu zobrazit celé období
LOOKUP Funkce
Druhou možností je použít funkci LOOKUP(), která funguje pouze jako Table Calculation, tzn. provádí se pouze v rámci daného worksheetu (nikoli nad celým datasetem). Její funkce je v podstatě stejná, jako Quick Table Calculation. Stačí vydefinovat, "kam" se má funkce dívat. Detailní manuál najdete zde.
Výhody / nevýhody jsou stejné jako v případě Quick Table Calculation (ostatně Quick Table Calc je v podstatě pouze UI na tento druh funkcí). LOOKUP funkce se ale dá také použít na skrývání části vizualizace, kterou nechceme vidět.
Master / Slave Dataset
Další z možných technik je využít Master / Slave dataset, v Tableau nazývaný jako data blending.
Pojďme si tuto techniku vysvětlit na příkladu. Máme tabulku s transakcemi a chceme nastavit YoY porovnání. Tabulka obsahuje fakt price a order_date.
- Krok 1: V ETL (nebo v Tableau pomocí calculated fields) upravíme tabulku tak, že přidáme sloupec order_date_next_year, kde přičteme 1 rok k order_date.
- Krok 2: Následně v Tableau nad touto tabulkou definujeme 2 datasety (pro získání druhého datasetu stačí udělat kopii dané tabulky). Jeden dataset bude obsahovat sloupce price a order_date (transations_this_year), druhý bude obsahovat sloupce price (můžeme nastavit alias - přejmenovat - na price_last_year) a sloupec order_date_next_year, s aliasem (přejmenováno na order_date) (transactions_last_year).
- Krok 3: Následně použijeme blending, jehož součástí je transactions.order_date -> transactions_last_year.order_date.
- Krok 4: Nyní můžeme např. vytvořit metriku SUM([price]) / SUM([price_last_year]).
Výhoda
- YoY porovnávání probíhá na úrovni dat a nikoli vizualizace, takže lze filtrovat např. na jediný den a vše funguje ok.
Nevýhoda
- Výpočetně náročné díky použitému blendingu. Pokud je použito na dashboardu vícekrát, může být výkon dashboardu zásadně degradován.
Custom filter s předdefinovaným obdobím (WTD, MTD, YTD,...)
Výhodou tohoto řešení je variabilita období, které lze jedním filtrem vybrat.
Za základ jsou považovány tyto předdefinovaná srovnání, ale v podstatě je lze jakkoliv doplnit/rozšířit (např. o last 30 days, Month to date YoY,...):
- Week to date - data za tento týden do dneška vs. data za stejné období minulého týdne
- Month to date - data za tento měsíc do dneška vs. data za stejné období minulého měsíce
- Year to date - data za tento rok do dneška vs. data za stejné období minulého roku
- Moving annual total - data za minulých 12 měsíců vs. data za stejné období před tím
- Last month - data za minulý měsíc vs. data za stejný měsíc v minulém roce
Postup:
- Krok 1: Vytvořím parametr, který obsahuje období, která chci filtrovat, spolu s values (INT), která použiji v dalším calculated fieldu.

- Krok 2: Vytvořím jednotlivé calculated fields pro každý druh periody z kroku 1 (viz níže), kde definuji, jaké období s kterým porovnávám (analogicky upravím pro rozdíl dnů/týdnů/měsíců...).

- Krok 3: Vytvořím calculated field, který vybírá metriku na základě vybraného období.

- Krok 4: Požadované metriky, které mají porovnávat období upravím následovně: (Current Period = 2, Previous Period = 1).

- Krok 5: Vložím filtr a metriky do dashboardu and that's it! :)
Případný detail zde: The Ultimate Guide to Year-over-Year Comparisons in Tableau
Závěr
Je zřejmé, že přístupů k zobrazení period over period je v Tableau několik. Při rozhodování, který z nich použít je potřeba brát v úvahu potřebu variability řešení, jednoduchost implementace a v neposlední řadě také výslednou performance (rychlost načítání) dashboardu. Používáte v Tableau nějakou další techniku pro zobrazování period over period? Podělte se s námi.
Pokud máte nějaké otázky, připomínky či komentáře, budu rád, když mi napíšete.
Tomáš
Pilíře úspěšného datového projektu | Mňamka #544
V Bizztreatu máme za sebou desítky datových projektů napříč různými odvětvími např. jako e-commerce, retail, výroba, média nebo obchod. Z praxe víme, že mnoho datových projektů selhává – nedoručí očekávaný přínos, uvíznou na půli cesty nebo se zacyklí v nekonečném „ještě to ladíme“. Bez ohledu na typ projektu či sektor platí, že úspěch vždy stojí na pevných základech – pilířích, které rozhodují o tom, jestli výstup skutečně přinese byznysovou hodnotu. Právě proto je klíčové zaměřit se na to, co dělá datový projekt opravdu úspěšným. Tak pojďme na to.
Ikony v reportu: Zaujměte na první pohled a zjednodušte navigaci | Mňamka #543
Vizuální zkratky, které promění datovou džungli v přehlednou mapu. Zjistěte, jak s pomocí ikon zjednodušit navigaci, zvýraznit klíčové informace a proměnit suchá data v poutavý příběh. Naučte se vybírat vhodné ikony, pracovat s nimi efektivně a odhalte, proč je jejich správné použití klíčové pro srozumitelnost a úspěch vašich reportů.
Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542
Porozumění chování zákazníků a jeho predikce jsou dnes klíčové pro firmy, které chtějí budovat loajalitu, zlepšit cílení kampaní a efektivně řídit své marketingové investice. Jak předpovědět, kdy zákazník odejde, jakou má pro firmu hodnotu nebo kdy s největší pravděpodobností znovu nakoupí? V článku se podíváme na klíčové koncepty, jako je predikce odchodu zákazníků (churn), výpočet jejich životní hodnoty (Lifetime Value), odhad pravděpodobnosti další interakce či modelování sklonu k nákupu. Získané poznatky mohou pomoci vytvářet efektivnější marketingové strategie a lepší zákaznickou zkušenost.