Entfesseln Sie die Power von Python in Tableau: Ein Umfassender Leitfaden

In der sich schnell entwickelnden Welt der Datenanalyse und -visualisierung ist die Integration von Python mit Tableau zu einem Game-Changer geworden. Die Flexibilität und robusten analytischen Fähigkeiten von Python, kombiniert mit den interaktiven und intuitiven Visualisierungstools von Tableau, bieten unübertroffene Möglichkeiten für Datenprofis, ihre Erkenntnisse zu vertiefen. Hier ist Ihr ultimativer Leitfaden zur Nutzung der Power von Python in Tableau, inspiriert von den Erkenntnissen auf dem USEReady-Blog und der TabPy-Dokumentation.

Einführung in die Integration von Tableau und Python

Die Datenvisualisierungskompetenz von Tableau ist bekannt, aber wenn Sie es mit Python integrieren, schalten Sie erweiterte Data-Science-Funktionalitäten frei. TabPy (Tableau Python Server) ist der Schlüsselspieler in dieser Integration und ermöglicht es Tableau, Python-Code dynamisch auszuführen. Dadurch entstehen dynamische, anspruchsvolle Datenvisualisierungen, die sowohl visuell ansprechend als auch analytisch robust sind.

Vorbereitung auf die Integration

Schritt 1: Python Installieren

Als erstes stellen Sie sicher, dass Python auf Ihrem System installiert ist. Laden Sie es von der offiziellen Python-Website herunter und folgen Sie den Installationsanweisungen.

Schritt 2: TabPy Installieren

TabPy ist ein entscheidendes Komponent, das als Brücke zwischen Python und Tableau fungiert. Installieren Sie es mit pip:

pip install tabpy

Schritt 3: TabPy Konfigurieren

Um TabPy mit Tableau zu verbinden:

1. Starten Sie den TabPy-Server, indem Sie tabpy in Ihrer Eingabeaufforderung oder Terminal eingeben.
2. Öffnen Sie Tableau und navigieren Sie zu "Hilfe" > "Einstellungen und Performance" > "Externe Dienstverbindung verwalten".
3. Geben Sie im Abschnitt "TabPy" den Servernamen und die Portnummer ein (Standard ist 9004).
4. "Verbindung testen", um sicherzustellen, dass alles korrekt eingerichtet ist.

Erstellen und Veröffentlichen eines Python-Skripts

Schritt 4: Schreiben Sie Ihr Python-Skript

Erstellen Sie ein Python-Skript, das die gewünschte Analyse durchführt. Hier ist ein einfaches Beispiel:

def add_numbers(a, b):
    return a + b

Speichern Sie dieses als add_numbers.py.

Schritt 5: Veröffentlichen an TabPy

Veröffentlichen Sie Ihr Skript an TabPy:

1. Öffnen Sie die Eingabeaufforderung oder das Terminal.
2. Navigieren Sie zum Verzeichnis, in dem Ihr Skript gespeichert ist.
3. Verwenden Sie tabpy-deploy, um Ihr Skript zu veröffentlichen.

Verwendung von Python in Tableau

Schritt 6: Verbinden und Ausführen

Nun, da Sie Python-Skripte an TabPy veröffentlicht haben, können Sie sie in Tableau nutzen:

1. Öffnen Sie Tableau und erstellen Sie ein neues Arbeitsblatt.
2. Gehen Sie zu "Analyse" > "Berechnetes Feld erstellen".
3. Wählen Sie "Skript" und geben Sie die Details Ihrer Python-Funktion ein.
4. Verwenden Sie das berechnete Feld in Ihren Visualisierungen.

Verbessern Ihrer Datenanalyse und -visualisierung

Durch die Integration von Python mit Tableau können Sie komplexe Berechnungen durchführen, statistische Bibliotheken nutzen und Machine-Learning-Modelle direkt in Ihrer Tableau-Umgebung anwenden. Diese Integration ermöglicht es Ihnen:

• Echtzeitanalysen auf Tableau-Dashboards durchzuführen.
• Die Datenbearbeitung und -reinigung zu verbessern.
• Fortgeschrittene statistische Modelle und Machine Learning anzuwenden.
• Dynamischere und interaktivere Dashboards zu erstellen.

Fazit

Die Integration von Python mit Tableau maximiert den Wert, den Sie aus Ihren Daten extrahieren können. Indem Sie diesem Leitfaden folgen, können Sie die analytische Stärke von Python nahtlos mit der visuellen Anziehungskraft von Tableau verbinden und Ihre Datenerkenntnisse und Geschichtenerzählungsfähigkeiten transformieren.

Über den Autor

Dieser Leitfaden wurde durch Erkenntnisse von Gajender Kumar, einem führenden BI-Analysten bei USEReady, und der offiziellen TabPy-Dokumentation inspiriert. Mit einer Leidenschaft für Datenmodellierung und Visualisierung zielt dieser Leitfaden darauf ab, Ihnen zu helfen, Daten für Ihr Unternehmen zu nutzen.

Denken Sie daran, Ihre Python- und Tableau-Fähigkeiten aktuell zu halten, da sich die Landschaft der Datenanalyse ständig verändert und es immer mehr zu lernen und zu erforschen gibt!