En tant qu'analyste, la préparation des données est l'étape la plus importante pour une analyse efficace. Sans données propres, vous risquez de conduire un public à des conclusions erronées, ce qui peut en fin de compte saper votre crédibilité et même potentiellement causer des dommages. Le nettoyage des données n'est pas un processus parfait - une bonne devise pour tous les analystes est "Remettez tout en question !" (en particulier vos données) (La préparation des données est également un processus itératif. Vous commencez par manipuler des données sales, puis vous passez à une préparation des données plus petite et plus intentionnelle - généralement pour finaliser votre analyse ou préparer vos données pour un public. La préparation des données dans Tableau nécessite un niveau d'examen différent, plus orienté vers la conception, par rapport au nettoyage des fichiers ou des bases de données pour finaliser les données à des fins de présentation. Ce module vous enseignera des concepts qui doivent être mis en œuvre dans un environnement professionnel, en particulier si une visualisation de données est destinée à une présentation. N'oubliez pas que sans données propres et bien préparées, les visualisations de données peuvent mener à des conclusions erronées.

Avec l'augmentation exponentielle de la quantité de données dans le monde, la nécessité de combiner les sources de données devient de plus en plus cruciale. Comprendre comment combiner les sources de données ouvre de nouveaux domaines d'étude. En tant qu'analyste, vos tâches quotidiennes consistent souvent à combiner différentes sources de données à la recherche de nouvelles visualisations pertinentes. Lorsqu'il s'agit de connecter des sources de données dans Tableau, la quantité de données que vous connectez peut affecter les performances de vos visualisations de données. C'est pourquoi Tableau offre plusieurs façons de combiner les données qui aident les analystes à optimiser le flux de travail et à créer des visualisations de données plus efficaces.