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Der erste Monat Data School
Der erste Monat Data School

Time flies, when you’re having fun…

Nun ist bereits der erste Monat der Data School vorbei und da ist der erste Blog-Eintrag schon längst überfällig.

Im ersten Monat haben wir bereits viel gelernt und viele Inhalte von mehreren Mitarbeitern von The Information Lab Germany und auch aus England vermittelt bekommen. Wir haben die DI und DII Trainings von Tableau abgeschlossen, erste Grundlagen von Alteryx und Power BI kennengelernt und in Übungen umgesetzt, Carl Allchin hat uns Preppin‘ Data mit Tableau Prep nahegebracht und wir haben eine Einführung in verschiedene Themen wie Projektmanagement, Dashboard Design oder Blogging erhalten. Zudem haben wir ein erstes internes Projekt durchgeführt um eine Situation bei einem Kunden zu simulieren.

Eine unserer Aufgaben dieser Woche war die Aufarbeitung unserer ersten Visualisierung mit unserem aus dem ersten Monat erlangtem Wissen. Unsere erste Visualisierung war Teil unserer Bewerbung für die Data School. Meine erste Visualisierung sah folgendermaßen aus:

(https://public.tableau.com/app/profile/tobias.thormann/viz/WorldCup2018-TeamandPlayerAnalysis3/Dashboard13)

Man kann sehen, welche Mannschaften bzw. Spieler die meisten Tore geschossen haben und in welchen Ligen die Spieler zuhause sind. Bei anklicken der Balken lassen sich verschiedene Inhalte filtern. Wenn man Deutschland anklickt kann man sehen, wer die erfolgreichsten Spieler sind und in welchen Ligen sie spielen:

Nach einem Monat Bootcamp in der Data School, Abschluss der DI und DII Trainings, sowie weiteren erlernten Kenntnissen über Kennzahlen und Dashboards sieht die überarbeitete Version meiner ersten Visualisierung nun ganz anders aus:

(https://public.tableau.com/app/profile/tobias.thormann/viz/RoadtoFIFAWorldCupRussia2018-Dashboard/FIFAWorldCupRussia2018)

Ich habe mich bei der überarbeiteten Version auf die Kennzahl „Tore pro Spiel“ fokussiert und verschiedene Inhalte aus dem DII Training umgesetzt. Window-Calculations, Order of Operation, Referenzlinien, Top-N-Filter und Sets habe ich in meiner überarbeiteten Visualisierung verwenden können.

Die überarbeitete Visualisierung zeigt deutlich mehr Möglichkeiten für Analysen auf.

Folgende Aussagen lassen sich aufgrund der Visualisierung treffen:

  • Es ist möglich zu erkennen, welche Mannschaften von einem Spieler abhängig sind (großer Abstand zum Median)
  • Das Durchschnittsalter der Spieler, der jüngste Spieler, sowie der älteste Spieler werden angezeigt und je nach ausgewählter Nationalmannschaft angezeigt. Zudem wird die Position des ältesten Spielers angezeigt, da diese häufig Torwarte sind.
  • Die Anzahl der absolvierten Spiele kann angepasst werden um zu sehen, welche Spieler auch nach einer höheren Anzahl von Spielen eine hohe Average Goal Rate haben, so lassen sich die Leistungen von bestimmte Spielern wie Neymar, Cristiano Ronaldo und Messi hervorheben und Ausreißer ausblenden lassen.
  • Es lässt sich nach Nationalmannschaften gruppieren um wichtige Informationen über diese zu erhalten.
Visualisierung für Spieler mit mindestens 50 Spielen
Visualisierung mit Filter auf Deutschland

Für mich war es interessant zu sehen, was für ein Fortschritt bereits nach einem Monat Bootcamp zu erkennen ist. Und nun freue ich mich darauf meine Dashboards weiter zu verbessern und weitere Funktionen zu erlernen.

Mein Fortschritt und meine Visualisierungen lassen sich über https://public.tableau.com/app/profile/tobias.thormann verfolgen.