Als Analyst ist die Datenaufbereitung der wichtigste Schritt für eine aussagekräftige Analyse. Ohne saubere Daten können Sie Ihr Publikum zu falschen Schlussfolgerungen verleiten, die letztlich Ihre Glaubwürdigkeit untergraben und sogar Schaden anrichten können. Die Datenbereinigung ist kein perfekter Prozess - ein gutes Motto für alle Analysten lautet: "Hinterfragen Sie alles!" (Insbesondere Ihre Daten.) Die Datenaufbereitung ist außerdem ein iterativer Prozess. Sie fangen damit an, schmutzige Daten zu bereinigen, gehen dann aber zu einer kleineren, gezielteren Datenaufbereitung über - in der Regel, um Ihre Analyse abzuschließen oder Ihre Daten für ein Publikum vorzubereiten. Die Aufbereitung von Daten in Tableau erfordert ein anderes, stärker designorientiertes Maß an Sorgfalt als die Bereinigung von Dateien oder Datenbanken, um die Daten für Präsentationszwecke aufzubereiten. In diesem Modul lernen Sie Konzepte kennen, die in einer professionellen Umgebung umgesetzt werden müssen, insbesondere wenn eine Datenvisualisierung für eine Präsentation vorgesehen ist. Denken Sie daran, dass Datenvisualisierungen ohne saubere, gut vorbereitete Daten zu falschen Schlussfolgerungen führen können.

Da die Datenmenge in der Welt exponentiell wächst, wird es immer wichtiger, Datenquellen zu kombinieren. Wenn Sie verstehen, wie man Datenquellen kombiniert, eröffnen sich ganz neue Forschungsbereiche. Als Analyst gehört es oft zu Ihren täglichen Aufgaben, verschiedene Datenquellen auf der Suche nach neuen aufschlussreichen Visualisierungen zu kombinieren. Wenn es darum geht, Datenquellen in Tableau zu verbinden, kann die Menge der Daten, die Sie verbinden, die Leistung Ihrer Datenvisualisierungen beeinflussen. Aus diesem Grund bietet Tableau mehrere Möglichkeiten, Daten zu kombinieren, die Analysten helfen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und effizientere Datenvisualisierungen zu erstellen.