Quelle: http://allfacebook.de/news/facebook-nutzerzahlen-2012-in-deutschland-und-weltweit

Neben den beiden Visualisierungen befindet sich auch noch ein Ranking von Ländern nach Facebook-Nutzern innerhalb des Artikels.

Im folgenden möchte ich Ideen und Vorschläge liefern, wie man die gleichen Daten mit Tableau vom Rauschen befreit und etwas klarer darstellen könnte.
Auf den einzelnen Dashboards habe ich die Schritte von der ersten View bis hin zum möglichen Endergebnis dargestellt, um die Entwicklung einer View in Tableau darzustellen.
Datenbasis sind Excel Tabellen, in die ich die Daten übertragen habe.

Fangen wir mit dem Säulendiagramm an.

1. Das Datum auf die Spalten legen (Tableau nimmt automatisch das Jahr) und die Kennzahl als Achse auf die Zeilen.
2. Über die ShowMe! Funktion das Liniendiagramm in ein Säulendiagramm ändern und die Achsen tauschen.
3. Zur Unterscheidung des aktuellen Jahres und der Vorjahre ein neues berechnetes Element mit der folgenden Formel erstellen: iif(year([Zeitpunkt]) = year(today()), "ACT", "PY")
   Das neue Element auf den Farben ablegen und die Farblegende anpassen. ACT ist schwarz und PY ist grau.
4. Das Zahlenformat der Kennzahl ändern (keine Dezimalstellen) und auf die Beschriftung legen. Danach kann die Achse verschwinden.
5. Nun noch überflüssiges “Rauschen” wie die Rahmen, Achsenteilstriche und die Beschriftung der Kopfzeilen entfernen. Außerdem habe ich die horizontale Achse etwas dicker dargestellt.

Die Aussage der Visualisierung hat sich nicht verändert, jedoch wird mein Auge nun von wesentlich weniger Details beeinflusst, die mit der Aussage nichts zu tun haben.

Nun das “3D-Glas-Tortendiagramm”.

1. Die Kennzahl in den Pivotbereich ziehen und die Altersgruppen auf die Spalten legen. Über ShowMe! ein Kreisdiagramm erstellen und die Kennzahl zusätzlich auf die Beschriftung legen.
2. Tableau kann auch Kreisdiagramme, was sie trotzdem nicht besser macht.
   Der Versuch, mir über ein berechnetes Element ein schöne Beschriftung zu erstellen macht das Kreisdiagramm leider auch nicht besser :"Altersgruppe "+[Altersgruppe] + ": "+str(round([Prozent]*100,0))+"%"

   Die Standard-Schnellinfo von Tableau (mit der Maus über eine Fläche fahren) ist deutlich besser geeignet als das neue Feld für die Beschriftung.

3. Alternative zu dem Kreisdiagramm könnte zum Beispiel ein Balkendiagramm sein: Altersgruppen auf die Zeilen, Kennzahl auf die Spalten und mit ShowMe! ein Balkendiagramm erstellen.
4. Jetzt wird noch aufgeräumt und die Aussagekraft gesteigert.
   Die Kennzahl zusätzlich auf die Beschriftungen, dann kann auch die Achse entfernt werden. Die Überschrift der Altersgruppen wird auch nicht benötigt. Die Balken werden schwarz für IST dargestellt.
5. Die Rahmen noch entfernen und schon haben wir die Aussagekraft der ursprünglichen Kreisdarstellung um ein vielfaches gesteigert. Wir wissen nun genau, auf welche Information es ankommt und auch das Größenverhältnis wird viel deutlicher wahrgenommen als noch bei dem Kreisdiagramm.

Nun zu dem Ranking der Länder. Mal sehen, was daraus machen kann.

1. Länder sortiert nach der Kennzahl auf die Zeilen und die Kennzahl in den Pivotbereich.
2. Die Kennzahl ein zweites mal in den Pivotbereich bringen und die Berechnung ändern in “Prozent der Gesamtsumme”. Um die Position einen Landes darzustellen erstelle ich ein berechnetes Feld mit der Funktion index() und lege dieses vor die Länder auf den Spalten ab.
   Als reine Listendarstellen hätte ich bereits einen Mehrwert geschaffen, in dem ich durch die Prozentangabe die absolute Zahl besser bewerten kann.
3. Dieses könnte aber auch durch ein Balkendiagramm erreicht werden. ShowMe! sei Dank ist dieses nur zwei Klicks entfernt. Den Prozentwert  entferne ich wieder, das Verhältnis drücken nun die Balken aus. Die Kennzahl noch auf die Beschriftung und das Zahlenformat auf eine Dezimalstelle einstellen.
4. Um den Informationsgehalt der View zu steigern, möchte ich noch eine Linie darstellen, die die Top 10 Länder von den übrigen trennt.
   Ein neues berechnetes Feld mit der Formel iif([Rank]<=10, "Top", "Other") erstellen und dieses auf die Zeilen legen. Die Sortierreihenfolge von Top10 und Other noch manuell korrigieren und die View ist fertig.

Zum Abschluss dann noch zwei Ideen, was man auf Basis der gleichen Daten auch noch hätte machen können.
Zum einen ein “Tuning” des Länderrankings.
Diese Liste ist für meinen Geschmack zu lang, weshalb ich einen Parameter definiert habe. Mit diesem lässt sich einstellen, wie viele Länder (beginnend von dem mit den meisten Usern) angezeigt werden sollen. Alle anderen werden unter ‘Other’ zusammengefasst und die Userzahlen summiert.

Zum anderen eine Darstellung der Userzahlen auf einer Karte (wenn man die Länderinformation schon hat). Kartendarstellungen sind generell schon eine Frage des persönlichen Geschmacks. Die Gestaltung einer Karte, lässt dann nochmals sehr viel Spielraum. Wesentlich sollte hierbei auf jeden Fall sein, die Nachricht die dem Betrachter übermittelt werden soll klar darzustellen.

Die einzelnen Views habe ich in Anlehnung an die Success-Rules von Prof. Dr. Rolf Hichert umgesetzt. An einigen Stellen habe ich jedoch bewusst unterschiedliche Formatierungen für zum Beispiel die Achsen oder weitere Chart-Rahmen verwendet, um hier die unterschiedlichen Möglichkeiten aufzuzeigen.

Damit es auch ein bisschen zu klicken gibt, habe ich für die ersten Charts einen Monatsfilter eingebaut, über den sich die dargestellten Monate beeinflussen lassen. Zu sehen ist dann vor allem, dass sich die Abweichungen mit Bezug auf den Vormonat verändern.
Des Weiteren habe ich eine Highlighting-Action in das Dashboard eingebaut. Mit nur wenigen Klicks in Tableau ist es nun möglich, auf dem gesamten Dashboard ein Element durch anklicken auszuwählen. Dadurch wird das gewählte Element in allen Views auf dem Dashboard hervorgehoben.

Die Bundesliga Saison 2011/2012 ist entschieden. Borussia Dortmund steht als “neuer alter” deutscher Meister bereits vor dem regulären Ende der laufenden Spielzeit fest und konnte damit den Titel erfolgreich verteidigen.
Bei all den Diskussionen im Freundeskreis und mit den Arbeitskollegen zu diesem Thema kamen immer wieder Fragen auf, die sich darum drehten, welche Mannschaft denn nun wie oft Meister geworden ist.

Diese Fragestellung habe ich aufgenommen und das Ergebnis mit Tableau Desktop visualisiert:

Auch wenn dieses Annahme in vielen Fällen richtig erscheint, ist die Bedeutung der Farben blau und grün innerhalb von Tableau Desktop jedoch eine andere.
Sie differenziert “endliche” (diskrete) von “unendlichen” (fortlaufenden) Wertausprägungen und bestimmt dadurch maßgeblich das Verhalten von Tableau Desktop bei Verwendung entsprechender Werte.

Eine sehr gute und ausführliche Erklärung zu diesem Thema liefert Tom Brown in seinem Blogbeitrag “Blue things and Green things” .

Diesen Artikel möchte ich jedem ans Herz legen der vor hat, sich intensiver mit Tableau zu beschäftigen oder der sich schon immer gefragt hat, wieso Tableau Desktop bei Verwendung bestimmter Elemente anders reagiert als erwartet.
Das Verständnis für diese Unterscheidung und die damit verbundene Funktionsweise von Tableau Desktop sind, so schreibt es auch Tom Brown in seinem Artikel, essentiell wichtig für den Umgang mit Tableau Desktop.

Tom Brown
http://www.theinformationlab.co.uk/2011/09/23/blue-things-and-green-things/

Immer wieder ist grade das Thema der Datenverbindung aus diversen Werkzeugen heraus ein Stolperstein für den Anwender. Dieser hat in der Regel eine konkrete Fragestellung im Kopf, die er mit Hilfe des BI-Systems schnell beantworten möchte. Das Wissen darüber, in welcher thematischen Datenmenge er die Antwort auf seine Frage finden kann hilft ihm alleine jedoch oftmals nicht weiter. Um sich mit der richtigen Datenquelle zu verbinden, muss der Anwender noch wissen, um welche Art von Datenquelle es sich handelt (Flat File, SQL Server, MySQL, Analysis Services, …), wie der Server heißt, auf dem die Datenbank läuft und welches die richtige Datenbank ist.

Tableau ermöglicht es dem Anwender, die während der Analysetätigkeit innerhalb eines Workbooks erstellte und gegebenenfalls auch modifizierte Datenquelle samt Verbindungsinformationen nicht nur innerhalb des Workbooks zu speichern, sondern diese auch explizit auf dem Tableau Server zu veröffentlichen und sie somit anderen Anwendern zur Verfügung zu stellen.

So funktioniert es

Um die Verbindung und alle Informationen zu einer Datenquelle aus Tableau Desktop heraus auf dem Server zu veröffentlichen sind die folgenden Schritte nötig:

1. Verbindung wie gewohnt aus Tableau Desktop heraus zur gewünschten Datenquelle aufbauen
2. Gegebenenfalls die aus der Datenquelle gelieferten Informationen Zielgerichtet aufbereiten
3. In der Menüleiste auswählen: Daten – <Name der Datenverbindung> – Unter Server veröffentlichen

1. Falls die Anmeldung am Tableau Server noch nicht erfolgt ist, kommt nun das Anmeldefenster in dem die URL des Servers, Benutzername und Kennwort eingegeben werden müssen.
2. Sollten Berechtigungen auf mehrere Sites vorhanden sein, kommt die Abfrage, auf welcher Site die Verbindung veröffentlicht werden soll.
3. In dem folgenden Dialog kann das Projekt bestimmt, der angezeigte Name der Datenquelle geändert und die zu verwendende Authentifizierungsmethode gewählt werden. Außerdem können beschreibende Tags angegeben werden, über die die Datenquelle unter Verwendung der Suche auf dem Tableau Server gefunden werden kann. Im unteren Bereich können die Berechtigungen für die Datenquelle angegeben werden. Mit den Berechtigungen lässt sich steuern, welche Anwender oder Anwendergruppen wie mit der Datenquelle arbeiten dürfen. 

   

4. Nach dem Klick auf den Schalter Veröffentlichen werden die Verbindungsinformationen und die Datenquelleninformationen auf den Tableau Server übertragen und die Datenquelle steht auf dem Server zur Verwendung für die berechtigten Anwender zur Verfügung.

Nach der Veröffentlichung sind sowohl die Datenquelle als auch die separat abgelegte Datenverbindung auf dem Tableau Server einsehbar.
Die Datenverbindung ist auf de Server unter “Diese Seite / Datenverbindungen” zu finden und kann an dieser Stelle auch editiert werden.

Die Datenquellen sind unter gleichnamigen Menüpunkt zu finden und können hier ebenfalls editiert werden.

Was steckt dahinter?

Ein mit Tableau erstelltes Workbook wird in einer Datei mit der Dateiendung *. twb (Tableau Workbook) abgelegt. Diese besteht aus einer lesbare XML-Struktur, in der alle Informationen zu dem Workbook enthalten sind. Dazu gehören auch die Datenquellen und die entsprechende Verbindungsinformationen, um sich mit diesen zu verbinden.
Tableau ist in der Lage, die Datenquellen- und Verbindungsinformationen aus dem Workbook in einer eigenständigen Datei mit der Dateiendung *.tds (Tableau Datasource) unabhängig vom Workbook abzulegen. Diese Datei kann dann auch Offline an weitere Anwender verteilt und von diesen genutzt werden.
Das Prinzip ist hierbei das gleiche wie bei der Veröffentlichung einer Datenquelle auf dem Tableau Server, jedoch nicht zentral und noch weniger steuerbar.

Was bedeutet dieses an Mehrnutzen?

Es lassen sich unabhängig voneinander unterschiedliche Workbooks erstellen, die alle auf die gleiche Datenquelle (die lokale *.tds Datei oder die Quelle auf dem Server) zurück greifen. Wenn sich nun die Verbindungsinformationen zu der Datenquelle ändern, weil die verwendete Datenbank zum Beispiel umbenannt wurde oder diese auf einen anderen Server umgezogen ist, reicht es nun aus, die neuen Informationen an nur einer Stelle zu hinterlegen. Nämlich auf dem Tableau Server. Alle auf diese Verbindung beruhenden datenquellen und damit auch Workbooks müssen nicht angepasst werden. Der Anwender bekommt in diesem Fall von den Änderungen nichts mit und wird in seinem Arbeitsprozess nicht gestört.

Ein weiterer, wichtiger Punkt ist natürlich der, dass sich der Fachanwender durch die zentrale Verwaltung der Datenquellen voll und ganz auf seine eigentliche Arbeit konzentrieren kann, die Analyse von Daten. Er muss sich nicht mehr die unterschiedlichen Verbindungsinformationen merken, um Adhoc analysieren zu können. Alle benötigten Quellen und Verbindungen können an einer zentralen stelle, dem Tableau Server zur Verfügung gestellt werden und direkt aus dem Client Tool, Tableau Desktop heraus verwendet werden.

Mit "Analytics for Twitter" stellt Microsoft ein kostenloses PowerPivot AddIn zur Verfügung, mit dem Abfragen aus einem Excel 2010 Dashboard heraus gegen die Online-Blogging-Plattform Twitter gestellt werden können. Anschließend lassen sich die mit PowerPivot gespeicherten Daten über ein Excel-Dashboard analysieren.
Diese zur Verfügung gestellte “Demo” eignet sich für die

• die Twitter immer schon mal analysieren wollten
• die PowerPivot anhand von Echtdaten kennenlernen wollen
• die es spannend finden, Excel als Dashboard zu verwenden

Auf der Website http://www.microsoft.com/download/en/details.aspx?id=26213 bietet Microsoft das kostenlose PowerPivot AddIn "Analytics for Twitter" in der Version 1.3.0 zum Download an.
Mit diesem AddIn lässt sich die Online-Blogging-Plattform Twitter.com aus Excel 2010 heraus gezielt nach frei definierbaren Kriterien abfragen und die Abfrageergebnisse direkt analysieren.

Systemanforderungen

• Als unterstütze Betriebssysteme gibt Microsoft ausschließlich Windows 7 (Professional und Enterprise) an, Wobei ich selbst das AddIn unter Windows XP erfolgreich getestet habe.
• Microsoft® Office Excel 2010
• Microsoft® PowerPivot für Excel 2010
• Mindestens 2 GB RAM

Installation

Die Installation des AddIns ist eigentlich selbsterklärend.
Nach erfolgreichem Download erhält man die Datei
“Analytics for Twitter.exe”. Per Doppelklick kann die Installation gestartet werden. Nachdem man sich durch den Installationsassistenten geklickt hat erhält man auf dem Desktop die Datei “Analytics for Twitter.xls”
Diese Datei beinhaltet das Dashboard mit allen seinen Funktionen und kann mit Excel 2010 geöffnet und verwendet werden.

Abfragen

Im oberen rechten Bereich des Dashboards befindet sich ein Eingabefeld für die Suchkriterien. In diesem lassen sich diverse Suchbegriffe und Kombinationen von Begriffen definieren. Mehrere Suchkriterien müssen dabei durch ein Komma voneinander getrennt werden. Aktuell unterstützt das Dashboard maximal fünf Suchbegriffe.
Für die Definition der Twitter-Suchanfrage können innerhalb des Dashboards die gesamten Operatoren der Twitter-Online-Suche verwendet werden. Zu beachten ist dabei jedoch, dass ausschließlich die englische Syntax unterstützt wird.
Im Folgenden einige Beispiele für mögliche Suchanfragen:

Suche nach Hashtags

Hashtags sind auf Twitter durch das voranstellen des Doppelkreuz-Zeichens ( # ) , speziell gekennzeichnete Stichworte. Diese lassen sich über die Syntax #Stichwort abfragen. Mehrere Hashtags werden dabei durch ein Komma getrennt.
#mssql,#microsoft,#powerpivot 

Suche nach Begriffen (Freitextsuche)

Im Gegensatz zu der Suche nach Hashtags, die auf Twitter besonders gekennzeichnet werden müssen, entspricht die Suche nach bestimmten Begriffen einer Freitextsuche. Dabei werden Tweets nach dem angegebenen Suchbegriff durchsucht.
mssql,microsoft,powerpivot

Suche nach Erwähnungen

Ein Tweet kann z.B. als eine Antwort direkt an einen bestimmten Tweeter (Autor) gerichtet werden. Dieses wird über ein dem jeweiligen Twitter-Benutzernamen vorangestelltes @-Zeichen kenntlich gemacht.
@Tweeter1,@Tweeter2,@Tweeter3

Suche nach Tweetern

Um gezielt nach Tweets von bestimmen Tweetern (Autoren) zu suchen ist die folgende Syntax zu verwenden:
from:Tweeter4,from:Tweeter5

Kombinierte Suchanfragem

Die beschriebenen Suchkriterien lassen sich untereinander, aber auch durch die Schlüsselworte AND oder OR miteinander kombinieren.
#mssql,R2,@Tweeter1,from:Tweeter2
#mssql AND R2,#PowerPivot OR #Excel,@Tweeter1,from:Tweeter2

Begrenzungen der Suche

Die Suche ist momentan beschränkt auf fünf Suchkriterien und maximal 1500 Tweets pro Tag und pro Suche.

Daten aktualisieren und analysieren

Nachdem die Suchbegriffe eingegeben wurden, wird die Suche mit einem Klick auf den Suche-Button gestartet. Diese kann sich je nach Suchbegriff etwas hinziehen.
Ein kleines Fenster verkündet den Erfolg und gibt auch direkt Anweisungen für die nächsten Schritte.

In zwei Schritten müssen zunächst PowerPivot über den Button PowerPivot – Update All

und anschließend Excel über Data – Refresh All aktualisiert werden.

Anschließend bieten sich auf den drei Arbeitsblättern Topics, People und Tone unterschiedlichste Analysemöglichkeiten der abgefragten Twitterdaten. Wobei der Anwender einen sehr schönen Überblick über die grafischen Möglichkeiten von Excel erhält.
Auf dem Arbeitsblatt Details befinden sich die einzelnen Tweets in Listenform, die als Ergebnis der Suche gefunden wurden.  Des Weiteren sind in der Excelmappe auch noch ein Blatt mit einer Kurzanleitung, dem “Stimmungsbarometer” und dem Beispielcode der Anwendung enthalten.
Möchte man der Anwendung noch tiefer unter “die Haube” schauen, kann man sich die versteckten Arbeitsblätter zusätzlich anzeigen lassen (Home – Format – Hide & Unhide – Unhide Sheet). Damit bringt man die abgefragten Rohdaten, die Zeitdimension, einen Debug-Schalter, Informationen über die Entwickler und als Zwischenergebnisse verwendete Pivot-Tabellen ans Licht.

Neben der reinen Funktionalität, dass sich mit diesem Tool auf eine sehr leichte Weise Analysen gegen Twitter fahren lassen, ist dieses Tool auch ein klasse Beispiel für die Positionierung von Excel als BI-Werkzeug.
Aus den langweiligen und unübersichtlichen “Datentapeten” die man von Excel kennt, kann der Anwender nun optisch sehr ansprechende und vor allem interaktive Dashboards erstellen. Durch die Integration von PowerPivot lassen sich in Excel auch große Mengen an Daten handhaben, die zudem auch noch aus den unterschiedlichsten Datenquellen abgefragt und auf Knopfdruck aktualisiert werden können.

Weitere Informationen zu PowerPivot: http://www.powerpivot.com/
Download Analytics für Twitter: http://www.microsoft.com/download/en/details.aspx?id=26213

Microsoft hat einen Product Guide zum aktuellen CTP3 Release des im kommenden Jahres erscheinenden SQL Server (Denali) veröffentlicht.

Das 456 MB große Paket kann im Microsoft Download Center heruntergeladen werden. 
In diesem Paket sind unterschiedlichste Materialien enthalten, die dem interessierten Anwender die wesentlichen Neuerungen näher bringen.

Die folgenden Materialien sind in dem Paket enthalten:

• 14 Datenblätter zum CTP3 Release
• 8 PowerPoint Präsentationen
• 5 Whitepaper
• 44 Links zu Online-Videos inklusive 26 Präsentationen von der US-TechEd 2011
• 6 durchklickbare Demos
• 26 Links zu Online-Dokumentationen
• 13 Hands-On Lab Preview Dokumente
• 13 selbstlaufende Demos

Nach dem das Paket heruntergeladen und entpackt wurde befinden sich im Zielverzeichnis mehrere Dateien und Unterordner. Um den Product Guide zu starten, muss die Datei STARTHERE.CMD ausgeführt werden. Es öffnet sich dann der definierte Standard-Browser mit der Startseite des Product Guides. Über die Startseite lassen sich dann alle angebotenen Ressourcen auswählen.

Download des Product Guides:
http://www.microsoft.com/download/en/details.aspx?id=27069

Download SQL Server Code Name “Denali” CTP3:
http://www.microsoft.com/betaexperience/pd/SQLDCTP3CTA/enus/default.aspx