Skip to content

lab2.dev is launched! Build python web apps with plain English, no code required.

Libérez la Puissance de Python dans Tableau : un Guide Complet

Dans le monde en constante évolution de l'analyse et de la visualisation de données, l'intégration de Python avec Tableau est devenue un véritable atout. La flexibilité et les capacités analytiques robustes de Python, combinées aux outils de visualisation interactifs et intuitifs de Tableau, offrent des opportunités sans pareil aux professionnels des données pour élever leurs insights. Voici votre guide ultime pour exploiter la puissance de Python dans Tableau, inspiré par les connaissances partagées sur le blog USEReady et la documentation de TabPy.

Introduction à l'Intégration de Tableau et de Python

La compétence en visualisation de données de Tableau est bien connue, mais lorsque vous l'intégrez avec Python, vous débloquez des fonctionnalités avancées de data science. TabPy (Tableau Python Server) est l'acteur clé de cette intégration, permettant à Tableau d'exécuter du code Python à la volée. Cela crée des visualisations de données dynamiques et sophistiquées qui sont à la fois attrayantes visuellement et robustes analytiquement.

Préparation à l'Intégration

Étape 1 : Installer Python

La première étape consiste à vous assurer que Python est installé sur votre système. Téléchargez-le depuis le site officiel de Python et suivez les instructions d'installation.

Étape 2 : Installer TabPy

TabPy est un composant critique qui fait le lien entre Python et Tableau. Installez-le en utilisant pip :

pip install tabpy

Étape 3 : Configurer TabPy

Pour lier TabPy avec Tableau :

  1. Lancez le serveur TabPy en tapant tabpy dans votre invite de commande ou terminal.
  2. Ouvrez Tableau et accédez à "Aide" > "Paramètres et performances" > "Gérer la connexion à un service externe".
  3. Dans la section "TabPy", entrez le nom du serveur et le numéro de port (par défaut 9004).
  4. "Tester la connexion" pour vous assurer que tout est correctement configuré.

Créer et Publier un Script Python

Étape 4 : Écrire Votre Script Python

Créez un script Python qui effectue l'analyse souhaitée. Voici un exemple simple :

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

Enregistrez ceci sous ajouter_nombres.py.

Étape 5 : Publier vers TabPy

Déployez votre script vers TabPy :

  1. Ouvrez l'invite de commande ou le terminal.
  2. Accédez au répertoire où votre script est enregistré.
  3. Utilisez tabpy-deploy pour publier votre script.

Utiliser Python dans Tableau

Étape 6 : Connecter et Exécuter

Maintenant que vous avez des scripts Python publiés vers TabPy, vous pouvez les utiliser dans Tableau :

  1. Ouvrez Tableau et créez une nouvelle feuille de calcul.
  2. Allez à "Analyse" > "Créer un champ calculé".
  3. Sélectionnez "Script" et saisissez les détails de votre fonction Python.
  4. Utilisez le champ calculé dans vos visualisations.

Améliorer Votre Analyse de Données et Votre Visualisation

En intégrant Python avec Tableau, vous pouvez réaliser des calculs complexes, utiliser des bibliothèques statistiques et appliquer des modèles d'apprentissage automatique directement dans votre environnement Tableau. Cette intégration vous permet de :

  • Effectuer des analyses en temps réel sur des tableaux de bord Tableau.
  • Améliorer la prétraitement et le nettoyage des données.
  • Appliquer des modèles statistiques avancés et de l'apprentissage automatique.
  • Créer des tableaux de bord plus dynamiques et interactifs.

Conclusion

L'intégration de Python avec Tableau maximise la valeur que vous pouvez extraire de vos données. En suivant ce guide, vous pouvez mélanger de manière transparente la puissance analytique de Python avec l'attrait visuel de Tableau, transformant ainsi vos insights et vos capacités de narration de données.

À Propos de l'Auteur

Ce guide a été inspiré par les connaissances de Gajender Kumar, analyste BI principal chez USEReady, et la documentation officielle de TabPy. Avec une passion pour l'entreposage de données et la visualisation, ce guide vise à vous aider à exploiter les données pour votre entreprise.

N'oubliez pas de garder vos compétences en Python et Tableau affûtées, car le paysage de l'analyse de données évolue toujours, et il y a toujours plus à apprendre et à explorer !