• pexels-markus-spiske-2004161.
        • Software Solutions

          Wir helfen Ihnen bei der Auswahl 
          der richtigen Lösungen, um die 
          Kraft Ihrer Daten freizusetzen.
        • Tableau
        • Das weltweit leistungsstärkste Tool zur Datenvisualisierung und -analyse.

        • Alteryx
        • Die führende Plattform in der
          dynamischen Welt der Analytic
          Process Automation.

        • Amazon Web Services (AWS)
        • Führend bei Cloud-First-Datenlösungen.

        • Snowflake
        • Für Cloud-basierte Data-Warehouse-Lösungen der nächsten Stufe.

        • Celonis
        • Process Mining aus Deutschland. Verschaffen Sie sich ein objektives und datengetriebenes Bild Ihrer internen Prozesse. Ganz im Sinne der optimierten  Wertschöpfung.

  • The Data School
  • News
  • Data Events
        • LockScreen.
        • Über Uns

          Lernen Sie The Information Lab kennen, unser Team, unsere Kunden und erfahren Sie, wie auch Sie ein Teil davon werden können.

          Mehr erfahren

        • Use Cases
        • Wir bieten seit Jahren Datenlösungen für Unternehmen. Und so wie hinter allen Daten eine Geschichte steckt, steckt auch hinter jedem unserer Projekte eine Geschichte.

        • Centre of Excellence
        • Geteiltes Wissen ist Macht – vernetzen Sie sich mit unserer wachsenden Zahl von Beratern und Kunden in ganz Europa. Zusammenarbeit ist der beste Weg zu lernen.

        • Internationales Setup
        • The Information Lab ist an 8 europäischen Standorten mit über 300 Consultants aktiv. Unsere Data School gibt es bereits in London, Sydney und Hamburg.

        • Kunden
        • Wir unterstützen seit 2014 namhafte Unternehmen in der DACH-Region und im deutschen Mittelstand.

        • Team
        • Lernen Sie die Menschen hinter The Information Lab kennen.

        • Karriere
        • Join our team! Wir wachsen stetig und suchen insbesondere im Consulting und unserer Data School stets tolle Kollegen und Kolleginnen.

        • Frequently Asked Questions
        • Häufig gestellte Fragen über uns, unsere Produkte u.v.m.

Banner background image - news

Jitter Deine Daten in Tableau

Als Daten-Jitter (engl. für ‚Fluktuation‘ oder ‚Schwankung‘) bezeichnet man das Auseinanderziehen Prozess von mehrere Datenpunkten, die sehr nah beieinander liegen.

Wenn man viele Datenpunkten nebeneinander hat, kann es ziemlich schwierig sein, um alle Punkte sinnvoll zu visualisieren. Weitere Probleme mit überlappenden Datenpunkten sind das sorgfältige Interpretieren der Dichte und das Auswählen einzelner Punkte (z.B. bestimmte Kunden). Um solche Problem zu vermeiden, kann man seine Daten „jittern“ oder auseinanderziehen.


Im folgenden Beispiel verwende ich den beliebten Superstore-Datasatz von Tableau, damit Sie mitmachen können. Stellen Sie sich vor, Sie möchten die Gewinnverteilung nach Kategorie und Kunde von einer bestimmten Stadt visualisieren. Dafür muss man Kategorie auf Spalte und Gewinn auf Zeile ziehen, und auch die gewünschte Stadt durch ein Filter auswählen. Um die Kategorie eleganter darzustellen, kann man „strg“+Kategorie auf Farbe ziehen. Tableau wird automatisch ein Balkendiagramm mit der Summe von der Kennzahl (Gewinn) erstellen, die so aussieht:

Select.

Da wir die einzelnen Punkte (Kunde) und die Verteilung anzeigen möchten, können wir die Option „Aggregierte Kennzahlen“ unter Analyse deaktivieren:

Lights On dis-aggregated.

Jetzt können wir das Kundenname-Feld auf Details ziehen und sehen wir unsere Kunde als einzelne Punkten:

Lights on Controlled.

Wie oben in der Kategorie „Büromaterial“ zu sehen, haben wir viele überlappende Punkte. Wir werden dies vermeiden, indem wir ein Jitter-Feld erstellen. Wir werden dieses neue Feld “Jitter” nennen und wir brauchen nur die „random“- Funktion. Diese Funktion teilt ein randomisierten Wert zwischen 0 und 1 zu. Wir werden diese Funktion benutzen, um unsere Daten auseinander zu ziehen.

Profit-vs-Sales-Controlled-11.

Als nächsten und letzten Schritt, ziehen wir unser Jitter-Feld auf Spalten (neben Kategorie), und da dieser Wert keine weitere Bedeutung hat, können wir die Kopfzeilen entfernen:

menu.

Jetzt sind unsere überlappende Punkte auseinandergezogen und viel einfacher zu sehen und auszuwählen:

as a dimension 2.

Wenn wir einen Schritt weitermachen möchten, können wir ein Box-Plot unter “Show Me” erstellen, um die Verteilung (Median, Ausreißer, usw.) darzustellen:

as a dimension.

In nur ein paar Schritten haben wir eine Jittert-Visualisierung erstellt, die einfacher zu interpretieren ist.

Danke fürs Lesen!