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여기에 Tableau의 기술 지원 전문가 및 커뮤니티 페이지 중 하나가 솔루션이 포함 된 통합 문서를 제공했습니다. 그것은 원래 게시물에 붙어 있습니다. 그녀는 또한 솔루션 워크 시트 구축을위한 단계별 방법을 제공했습니다. Tableau 요소를 쉽게 식별하고 추적 할 수 있도록 솔루션에 대한 화장품 조정이 이루어졌습니다.
파란 선은 파트와 파트 사이의 관계를 식별합니다. 경험이 부족한 사람들이 머리를 감싸는 것은 부품과 그 관계의 복잡성으로 인해 어려움을 겪습니다.
이 게시물은 커튼 뒤편을보고 솔루션을 확장하여 사용 된 Tableau 메커니즘과 그 기능 및 작동 방식을 보여줍니다. 이는 Tableau 통합 문서, 워크 시트 파트가 서로 관련되어있는 방법을 보여주는 주석이 달린 일련의 다이어그램 및 설명 정보를 제공함으로써 수행됩니다.
이 게시물의 나머지 부분은 Tableau 메커니즘, 작동 방법, 확장 및 이해 및 동화 방법을 제공하여 필요성과 기회가 발생할 때 사용할 수있는 Tableau 도구 상자의 도구가 될 수 있습니다.
& ndash; 녹색 화살표는 레코드 수준의 계산 된 필드를 나타냅니다.
& ndash; 빨간색 화살표는 Tableau Calculation 필드를 나타냅니다.
& ndash; 얇은 파란색 선은 필드 이동 방법을 나타냅니다.
다음 Tableau Public workbook은 Recipe를 구현 한 것입니다.
위의 Public Workbook은 솔루션을 구현하고 설명 정보로 주석을 달았지만 Tableau 메커니즘이 어떻게 작동하고 달성하기 위해 찾고있는 결과를 제공하는지 설명하고 설명하는 데 매우 깊이 관여하지는 않습니다. 이 섹션에서는 Tableau의 스커트를 들어 올려서 장면의 뒷이야기를 드러내고 있습니다.
Tableau의 데이터 처리 파이프 라인.
머리를 감싸기가 어려울 수있는 것 중 하나는 기본 데이터 소스에서 최종 프리젠 테이션에 이르기까지 데이터 액세스 및 처리를위한 Tableau의 메커니즘입니다. Tableau는 데이터를 (크게) 순차적 인 단계로 처리합니다. 각 단계는 이전 데이터를 조작하고 일부 작업을 수행합니다. 이 솔루션은 여러 단계를 사용합니다. 이 섹션에서는 기본 원리를 설명하고 어떻게 효과가 좋았는지 설명합니다.
Tableau는 일반적으로 UI에있는 다양한 '종류'에 해당하는 다양한 데이터 프로세스와 작업을 여러 단계에 적용합니다. 이러한 단계는 일반 사용자에게는 거의 보이지 않으며 존재를 탐지하기 어려울 수 있지만이를 이해하는 것은 Tableau가 새로운 상황에 대한 솔루션을 생성 할 수있는 방법을 이해하는 데 중요합니다.
주 메커니즘 : 선택적 Null 없음 측정 프레젠테이션.
솔루션의 핵심은 데이터 구조와 표현의 차이입니다. 이 상황에서 실제로 두 개의 데이터 계층이 있습니다. 시각화를 돕기 위해 스테이지를 레이어로 나타냅니다.
기본 아이디어는 다음과 같습니다. 데이터를 표시 할 때 Tableau는 Null 이외의 값에 대해서만 표시합니다. 테이블 계산은 여러 레이어의 값을 선택적으로 인스턴스화하는 데 사용할 수 있습니다. 기본 레이어는 데이터베이스에서 검색 할 때 데이터가 저장되는 곳입니다. 표면 레이어는 기본 레이어에서 사용자에게 선택된 데이터를 표시합니다. 이 솔루션의 핵심은 Tableau가 사용자에게 표시 할 내용을 표시하는 데 필요한 기본 레이어의 데이터 만 표시한다는 것입니다.
이 통합 문서에는 이러한 Tableau 메커니즘을 보여주는 일련의 워크 시트가 포함되어 있습니다.
이 워크 시트는 진행 상황에 대한 설명과 함께 아래와 같이 표시됩니다.
따라야 할 통합 문서를 다운로드하십시오.
필드의 주요 차이점은 Null로 평가하는지 아니면 Order Date의 Year가 2015가 아닌지 0인지 여부입니다. 처음 두 필드는 Null로 평가되며 첫 번째 필드는 암시 적으로 두 번째 필드는 명시 적으로 두 번째 필드입니다. 세 번째 값은 0으로 평가됩니다.
이것은 솔루션의 깊은 기능이 좌우되는 구별입니다. Tableau는 Null이 아닌 데이터 만 표시한다는 점을 상기하십시오. 이 솔루션은 우리가 필요로하는 Null 및 Null 이외의 표현 방법을 선택적으로 구성함으로써이를 활용합니다.
이 목록은 각 주문 날짜 연도에 대한 주간 이동 평균을 비교하는 목표를 지원하는 데 필요한 기본 데이터 구조를 보여줍니다. 각 주별 열이 있습니다 (여기에서 # 1-5까지 필터링 됨). 각 주에는 4 개의 주문 날짜 연도 각각에 대해 '슬롯'이 있습니다. Tableau는 데이터가있는 Order Date Year와 Week의 각 조합에 대한 Marks를 보여줍니다. 이 경우 Marks는 사각형입니다. 이것은 분석 과정을 돕는데 엄청난 가치를 추가하는 Tableau의 마법 능력 중 하나입니다. 많은 경우 자체가 매우 귀중한 진단 도구입니다.
Marks 카드에서 Year (Order Date)를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "Label"을 선택하면 Tableau에 각 마크의 연도를 표시합니다.
이는 데이터 구조를 확인하고 복잡한 시각화를 구축하는 기본 단계 중 하나입니다.
이 판매에서 마크 카드에 Sales가 추가되었습니다. Tableau는 기본 SUM 집계를 적용하고 마크의 라벨로 사용하도록 구성되었습니다.
그림에서 알 수 있듯이, Tableau는 각 Year와 Week의 Sales sum을 레이블로 사용합니다.
원하는 경우 대체 분석을 통해 정확한 값을 확인할 수 있습니다.
실제로 2015 년에 같은 주에 비해 Sales가 아니라 실제 Year & Week Tales 합계를 보여줍니다.
이 광고에서 세일즈는 마크 카드에서 표시된 세 가지 조치로 대체되었습니다.
우리의 목표는 Tableau가 기본 데이터 구조에 대해 각각 어떻게 표현 하는지를 보는 것입니다.
SUM (! Sales = 2015)이 마크 레이블로 사용되었습니다. 우리가 분명히 볼 수 있듯이, 매주 표시되는 마크는 단 하나뿐입니다. 왜 우리는 위에서 각각 판매 데이터가있는 4 년이라는 것을 알고있을 때 매주 표시되는 마크가 하나입니까?
이 경우,! Sales = 2015 계산이므로 Tableau는 각 연도 / 주 셀에서 Null 이외의 값에 대한 표시 만 제공합니다.
DATEPART ( '연도', [주문일]) = 2015.
2015 년을 제외한 각 연도에 대해 Null 값을 산출하므로 Tableau가 제시 할 항목이 없습니다.
한 가지 잠재적 인 혼란의 원인은! Sales = 2015 계산에 대한 "Null 일 경우 Year <> 2015"결과가 암시 적입니다. 즉, Tableau는 Year가 아닌 값의 양수 할당이 없으면 Null 결과를 기본적으로 제공합니다 2015.
이 것은 위의 결과와 같은 결과를 낳습니다.
차이는에 대한 계산입니다.
DATEPART ( '연도', [주문일]) = 2015.
명시 적으로 NULL (또한 Null)을 2015 년이 아닌 값에 할당합니다.
명시 적 NULL 할당을 사용하면 향후 계산을 해석 할 필요가있는 사람의인지 부담을 최소화하므로 권고됩니다.
이 시점부터 우리는 구성 부분이 어떻게 작동하고 상호 작용 하는지를 보여줌으로써 아래에서 위로부터 건물을 건설 할 것입니다.
첫 번째 업데이트 : 2015 년 및 2015 년 이전의 Sales에 대한 판매 계산이 올바른지 확인합니다.
2015 년 판매에 대한 이동 평균은 즉, SUM (! Sales = 2015) 측정 값을 빠른 테이블 계산으로 구성하여 생성됩니다.
Tableau는 표준 이동 평균 테이블 계산을 설정합니다. 이 계산은 이전 및 현재 값을 평균으로 사용합니다.
이것이 우리가 추구하는 것이 아니기 때문에 우리는 기술위원회를 편집해야합니다. "테이블 계산 편집"을 선택하십시오 (필드 메뉴를 다시 활성화 한 후)
그림과 같이 구성하여 Tableau가 사전, 현재 및 Ne x 값을 평균화합니다.
참고 : "이전 값 :"- "현재 값", "현재 값"및 "현재 값"의 의미는 "긴 값 이동 : - 표 (전체)"에서 유추됩니다. "계산 사용"필드 옵션은 " Across) "값을 테이블 편집 편집 대화 상자에서"이동 중 "옵션으로 사용하십시오. 2015 년 판매를 다시 시작하십시오.
이 작업을 수행하는 데는 여러 가지 방법이 있으며 가장 일반적인 방법은 데이터 창에서 데이터를 드래그하고 측정 이름 빠른 필터를 사용하는 것입니다.
1 ~ 4 단계에서 테이블 계산을 구성하면 측정 값 값 선반의 SUM (! Sales = 2015) 필드가 일반 필드에서 테이블 계산 필드 (필드 필의 삼각형으로 표시됨)로 변경되었습니다. 측정 값에 SUM (! Sales = 2015)을 다시 추가하면 이동 평균이 계산되는 방법을 설명하는 데 값을 사용할 수 있습니다. 작동 원리 :
For each Moving Average value, Tableau identifies the individual SUM(!Sales = 2015) values to be used then averages them.
The blue rectangles in the table show individual Moving Average values, pointing to the referenced " SUM(!Sales = 2015) " values.
There are three different scenarios presented: Week 1 — there is no Previous value, so only the current and Next values are averaged. Week 4 — averages the Week 3 (Previous), Week 4 (Current), and Week 5 (Next) values. Week 7 — there is no Next value, so only the Previous and current values are averaged. Note:
There's no need to include SUM(!Sales = 2015) in the visualization to have the Moving Average Table Calculation work. I've added it only to make explicit how Tableau structures, accesses, and interprets the data it needs for the presentation it's being asked to deliver.
Please note: this is implemented using a persistent Calculated field coded as a Table Calculation:!Sales The Steps: Add! Sales How it works:
When Tableau puts! Sales WINDOW_AVG(SUM([!Sales ,
resulting in: Week 1 — only the current and Next values are averaged. Week 4 — averages the Week 3 (Previous), Week 4 (Current), and Week 5 (Next) values. Week 7 — only the Previous and current values are averaged.
Adding the Order Date Year to Rows instructs Tableau to construct a set of the Measures for each individual Year in the Order Date data.
Note that the Measures are only instantiated for those Years for which they are relevant, i. e. the pre-2015 Measures only have values for the years prior to 2015, and the 2015 Moving Average only has values for 2105.
Having these Year-specific values sets the stage for the next part: identifying the Minimum, Average, and Maximum of the pre-2015 Yearly Moving Averages.
For example, as shown in the viz, these values and Min/Max for Week 1 occur thus:
2012 – 36,902 - Max.
2013 – 30,669 - Min.
and the Average of the Yearly Moving Averages is: 102,278 / 3 = 34,093.
How Tableau accomplishes constructing the Measures for this viz is beyond the scope of this post, and it can get complicated.
Part 1 - add the Field.
Note the active/default Table (Across) option; as explained above, this is why the default calculation finds the minimum value among the Weeks for each Year. 5 – move "Year of Order Date" from "Partitioning:" to "Addressing:"
Partitioning and Addressing are fundamental aspects of how Tableau evaluates and calculates Table Calculations. Covering them is beyond the scope of this post.
Googling "Tableau partitioning and addressing" will lead to a robust set of references. 6..7 – "OK" & "OK" to apply the configuration.
3 개의 코멘트 :
Thanks, Mike. It's been quite a bit more difficult to lay out what's happening. I was planning on it being a reasonably straightforward affair and have been surprised as how slippery all the threads are, how difficult it is to tease them apart and lay them out so that they're, hopefully, digestible.
thanks you, i want to follow along but the Tableau workbook downlaods with errors, do you happen to reload it.

Comparaison des spreads.
Chaque broker propose des spreads différents pour chaque parité. Qu’est ce qu’un spread ? Un spread est la différence entre la cotation de l’offre et de la demande. Il s’agit de la commission que les brokers perçoivent sur vos transactions. Pourquoi les spreads sont ils différents en fonction du broker ? Les spreads sont différents car ils dependent directement des accords négociés entre les brokers et les banques. Naturellement plus le spread est faible, mieux c’est !
Différence Spread Variable Spread Fixe.
Spread fixe : Les spreads fixes sont les plus courants. Cela signifie que pour une parité donnée, le spread est fixe et établi à l’avance. La plupart des brokers proposent des spreads fixes. Notez qu’il sont généralement plus élevés que les spreads variables.
Spread variable : Les spreads variables sont présents sur les broker No Dealing Desk de type ECN. Ils varient en fonction de l’offre et de la demande, de la volatilité et du volume de transaction à l’instant t. Ils sont généralement plus faibles que les spreads fixes mais ne sont accessibles qu’aux traders expérimentes qui négocient les devises sur des brokers « expert ». Notez qu’en cas de très forte volatilité, comme lors de l’annonce d’une nouvelle économique importante, ces spreads peuvent devenir très importants (jusqu’à plusieurs dizaines de pips !).
Vous pouvez accéder au tableau complet de tous les spreads, sur la page du comparatif des brokers.

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