Segmentation and cohort analytics

Discussion in 'Tableau' started by tableau, Aug 8, 2017.

  1. tableau

    tableau Well-Known Member

    Tableau thúc đẩy các luồng điểu tra trực quan để phân tích nhóm nhanh và linh hoạt hơn. Bạn có thể phân tích theo mong muốn của bạn nếu bạn muốn tăng thêm các phân khúc, hay Tableau có thể tự động phân cùm, để giúp bạn khám phá các mẫu mới mà đáng lẽ sẽ rất khó khăn đối với dữ liệu có nhiều chiều phân tích.

    *Các tính năng: Calculated fields(Giá trị), Clustering(Phân cụm), Sets, Groups(Nhóm)

    Để tạo ra giả thuyết ban đầu, nhà doanh nghiệp hoặc các chuyên gia nghiên cứu thường bắt đầu theo cùng một cách:

    Tạo các phân khúc và/hoặc tiến hành phân tích nhóm tương tự. Đưa ra một loạt câu hỏi về các phân đoạn khác nhau giúp các nhà phân tích hiểu dữ liệu và xác minh các giả thuyết của họ. (Ví dụ: “Khách hàng có thanh toán bằng tín dụng có tốt hơn khách hàng thanh toán bình thường không?”). Khả năng lại lại nhanh chóng có thể giúp thúc đẩy sự phát triển mô hình và đảm bảo rằng các dự án luôn đi đúng hướng. Nền tảng lý tưởng cho giai đoạn này cần hỗ trợ những điều sau:

    - Tạo ý tưởng nhanh:

    Cung cấp một bảng điều tra trực quan và phản hồi gần như tức thời cho các câu hỏi được hỏi trong luồng phân tích.

    - Hoạt động đơn giản:

    Tạo và kết hợp các nhóm bằng cách sử dụng các hoạt động thiết lập chuẩn hoặc một giao diện người dùng đơn giản.

    - Xử lý các vấn đề dữ liệu:

    Sửa lỗi của dữ liệu chính xác và điều chỉnh các nhóm mà không cần phải cho phép để sửa đổi nguồn dữ liệu bên dưới.

    - Liên tục cập nhật khi dữ liệu thay đổi:

    Truyền dữ liệu cập nhập thông qua phân tích mà không cần chạy tập lênh cập nhật bằng tay hoặc làm mới bộ nhớ cache.

    1. Tạo nhóm bằng Cluster: Một số ví dụ về tính năng tạo cụm bằng cluster.

    upload_2017-8-8_10-7-49.png

    Hình 1: Bảng dashboard tương tác cho thấy sự đóng góp về doanh số bán hàng theo quốc gia và sản phẩm.

    Tableau sở hữu một loạt các tính năng phong phú để có thể phân tích nhanh và lặp lại các phân đoạn.

    Ví dụ: Chỉ với một vài trường được tính toán và một số thao tác kéo thả, bạn có thể tạo bảng dashboard thể hiện sự chia nhỏ mức đóng góp của một quốc gia cho tổng doanh số bán hàng theo các loại sản phẩm.

    upload_2017-8-8_10-8-59.png
    Hình 2: Tự động tạo phân khúc dữ liệu bằng cách sử dụng Clustering.

    Clustering trong Tableau là một lựa chọn khác sử dụng phương pháp unsupervised machine learning cho các dữ liệu phân khúc, đặc biệt rất hữu ích khi cần xem xét nhiều biến.

    Trong hình số 2, bạn có thể thấy kết quả của các quốc gia xếp nhóm dựa trên các chỉ số phát triển của liên hợp quốc. Thuật toán đề xuất giải pháp Cluster-3 tương ứng với các nước kém phát triển, đang phát triển và phát triển.

    Giao diện linh hoạt của Tableau cũng giúp bạn dễ dàng kiểm tra các lý thuyết khác nhau và khám phá các bảng phân phối trên các nhóm phân tích. Ngoài ra Tableau còn giúp bạn tiết kiệm thời gian.

    upload_2017-8-8_10-9-13.png
    Hình 3: Phân khúc và khám phá dữ liệu trong vài giây

    Như đã thấy trong hình 3, chỉ cần kéo dimension và measures được sử dụng trong clustering để tạo ra nhiều góc nhình nhỏ, làm nổi bật sự khác nhau giữa ba nhóm quốc gia.

    Để hiểu rõ hơn về tính năng Clusters bạn xem bài viết Clustering works in Tableau.

    2. Phân tích xu hướng:
    upload_2017-8-8_10-10-21.png
    Hình 4: Khám phá và so sánh xu hướng giữa các phân đoạn

    Hình 4 thể hiện độ tuổi trung bình của các nhóm quốc gia, và có xu hướng khác với độ tuổi trung bình của toàn cầu. Ta có thể thấy độ tuổi trung bình ngày càng tăng ở các nước phát triển, trong khi các nước kém phát triển đang giảm do sự phát triển lớn về tỷ lệ sinh. Đường xu hướng được tự động cập nhật lại mà không cần người dùng bổ sung hay chỉnh sửa.

    Xem thêm hướng dẫn tại bài viết Trend Line trong Tableau Desktop

    3. Tạo nhóm bằng Sets:

    upload_2017-8-8_10-11-15.png

    Hình 5: Sử dụng Sets linh động

    Khi sử dụng Sets, bạn có thể xác định được các nhóm của đối tượng trong dự liệu, hoặc chọn bằng tay như trong hình hoặc sử dụng chương trình logic có kế hoạch. Sets có hữu ích ở một số trường hợp như lọc, làm nổi bật, tính toán nhóm tương tự, và phân tích outlier. Bạn cũng có thể tổ hợp nhiều sets (hình 6) để thử nghiệm các trường hợp khác hoặc tạo ra nhiều nhóm tương tự.
    upload_2017-8-8_10-11-25.png

    Hình 6: Kết hợp Sets

    Xem chi tiết tại bài viết Sets in Tableau

    4. Tạo nhóm bằng Groups:

    upload_2017-8-8_10-11-58.png

    Hình 7: Tạo nhóm

    Để hổ trợ cho nhu cầu tạo danh mục và thiết lập hệ thống phân cấp, Tableau có một tính năng được gọi là Group. Nó cũng giúp cho việc làm sạch dữ liệu.

    Các nhóm cho phép người dùng cấu trúc dữ liệu một cách trực quan để phân tích, ví dụ: Tạo một nhóm các quốc gia nói tiếng anh. Điều này cho phép các nhà phân tích tùy chỉnh và kiểm soát tổng hợp dữ liệu.

    Ngoài ra, nhóm giúp dữ liệu có sự nhất quán và chất lượng dữ liệu tốt hơn. Ví dụ: California có thể được gọi theo tên đầy đủ hoặc cũng có thể được gọi là CA hoặc Calif. Nhà phân tích không có quyền thay đổi trực tiếp hệ thống mã nguồn để giải quyết vấn đề, điều này gây lên sự xung đột dữ liệu khi phân tích. Với Groups, bạn có thể nhanh chóng xác định phân đoạn mới bao gồm tất cả các tên của thay thế khác và không làm gián đoạn luồng phân tích.

    Xem chi tiết tại bài Tạo Group trong Tableau

    Kết luận:

    Trong Tableau, nếu bạn chọn kết nối trực tiếp (live) và tự động cập nhật dữ liệu, thì phân tích của bạn và các tính năng khác như Sets, Groups cũng sẽ được cập nhật theo. Dữ liệu của bạn sẽ tự động cập nhật, và không cần xây dựng lại báo cáo hoặc thực hiện lại các lệnh một cách thủ công. Các bản được cập nhật giúp giảm bớt gánh nặng báo cáo.

    Bằng cách cho phép người dùng phân loại dữ liệu một cách nhanh chóng, Tableau cho phép người dùng phân tích một cách dễ dàng.
     
  2. Loading...

    Similar Threads Forum Date
    LOD Expressions - Return purchase by cohort Tableau Aug 14, 2017
    LOD Expressions - Cohort analysis Tableau Aug 14, 2017
    Cách Tính Cohort Retention Trong SQL Tableau Aug 11, 2017

Share This Page