Comprendre la Gestion des Données dans Tableau

Découvrez comment Tableau gère les dimensions et les mesures, et apprenez à corriger les affectations de types de données pour optimiser vos analyses.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette leçon, nous abordons la manière dont Tableau assigne automatiquement des types aux champs lors de l'importation de données. Tableau détermine si un champ est une mesure ou une dimension, qu'elle soit discrète ou continue. Il est crucial de savoir ajuster ces affectations si elles ne sont pas correctes. Vous apprendrez à convertir une dimension en mesure, et vice versa, ainsi qu'à basculer entre champs discrets et continus. De plus, nous examinerons comment reconnaître et résoudre les problèmes de liaison ou d'erreur de calcul dans les champs.

Vous apprendrez également à naviguer dans les divers onglets de votre dataset Excel, tels que Orders, Returns, et User, et à comprendre comment Tableau segmente les données pour prévenir les confusions. Comprendre ces nuances vous permettra de tirer le meilleur parti de Tableau pour vos projets.

Objectifs de cette leçon

L'objectif est d'améliorer votre compréhension de la gestion des données dans Tableau, et de vous apprendre à bien ajuster les types de champs pour vos besoins analytiques.

Prérequis pour cette leçon

Une connaissance de base de Tableau et des notions fondamentales sur les données et leur manipulation sont recommandées.

Métiers concernés

Les compétences développées sont applicables dans des rôles tels que data analyst, business analyst, et spécialiste en intelligence d'affaires.

Alternatives et ressources

D'autres outils comme Power BI ou Qlik Sense peuvent être considérés pour la visualisation des données.

Questions & Réponses

Tableau détermine automatiquement si un champ est une mesure ou une dimension, discrète ou continue, en fonction des données importées.
Vous pouvez corriger cela en cliquant droit sur le champ et en sélectionnant les options pour convertir le champ en mesure, dimension, discret ou continu.
Il indique qu'il y a un problème avec le champ, soit car il n'a pas été correctement lié au dataset, soit parce qu'il contient une erreur de formule.